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《测绘通报》2015,(Z2)
机载激光雷达(Li DAR)是一种激光探测和测距系统,可主动地进行对地观测并获取物体坐标信息。由于受到系统误差和不确定的偶然误差影响,解算出的点云数据成果会带有航带性误差,即相邻两条航带的重叠区域内同名地物的三维坐标不一致,故常采用无地面控制点的航带平差方法予以修正。但这种航带平差可能造成系统内部精度的提高而牺牲了外部精度。本文基于Burman航带平差方程,就地面控制点的引入与否及其对点云内外精度的影响进行了对比实践研究,结果表明,与引入地面控制点方式相比,无地面控制点条件下的航带平差结果,同样能消除航带间的相对高程差异,且对系统误差的检校效果良好,但在绝对高程精度上,反而引起误差增大的副效应。因此,在仅关心内部相对精度的情况下,可以考虑使用无地面控制点的方式进行成图作业,以提高地物间的相对位置关系精度。 相似文献
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机载LiDAR数据逐航带平差与航带区域网平差对比 总被引：1，自引：0，他引：1
机载LiDAR系统获取的点云数据在经过预处理解算后仍会残余部分系统误差,因此,在利用点云数据生成DEM等相关数字产品之前,必须检查并改正这部分系统误差。以此为主要目标,本文对机载LiDAR数据的逐航带平差与航带区域网平差展开研究,并以Microsoft Visual Studio 2008 C++为开发平台、基于实测数据对比了两者在完成多航带构成的测区平差时的精度,结果表明:机载LiDAR数据的航带区域网平差方法相较于LZD算法可有效降低逐航带平差导致的误差累积,精度更高。 相似文献
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机载LiDAR技术是点云数据获取的主要技术手段,在飞行作业中受气象条件、飞机姿态、IMU累计误差、基站不均匀等客观因素的影响,会出现航带间点云高程差超限的问题。本文提出一种对航带间点云高程差超限的校正方法,对相邻航带进行整体平差,能有效消除或减小相邻航带重叠区域的高程差异。选择通辽摄区为试验区,对试验区点云数据高程差超限部分进行校正处理,并通过大量外业检查点对点云精度进行检测,最终验证了这一方法的可行性,可在其他项目中推广应用。 相似文献
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机载LiDAR技术在快速获取空间三维地理信息及其应用方面具有不可估量的前景,然而,机载LiDAR系统获得的相邻航带点云数据在重叠区存在"漂移"问题,需要采用航带平差的方法实现不同航带点云数据之间的"无缝"拼接。针对最小二乘航带平差方法中存在的某些不足,结合总体最小二乘与航带平差方法,将总体最小二乘应用于点云的平面拟合,从而提高了相邻航带匹配的精确性。采用实际飞行数据,设计实验方案对航带平差效果进行比较分析。 相似文献
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机载LiDAR技术作为一种新型的主动式空间观测技术,在快速获取空间三维地理信息方面具有不可估量的前景。然而,机载LiDAR系统获得的相邻航带点云数据在重叠区存在"漂移"问题,需要采用航带平差的方法实现不同航带点云数据之间的"无缝"拼接。针对LiDAR点云数据难以获取同名特征点来进行航带平差迭代初始值计算的问题,文中在总结航带平差迭代初始值求解方法的基础上,提出一种基于点与平面约束关系的最小二乘求解方法,提高初始值求解的准确性,并通过具体实例数据进行验证分析。 相似文献
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航带法平差是以构建起来的航带为平差单元，在由摄影测量坐标到大地控制点坐标系的变换过程中加入二次或三次多项式改正，以消除系统误差以及部分偶然误差系统累积的影响。这种近似平差方法在我国目前仍在广泛使用。 相似文献
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研究了机载三线阵影像与POS位置、姿态同步测量数据联合平差的理论方法;设计了一种描述POS测量误差的数学模型,采用改进的定向片内插模型实现了机载三线阵影像的光束法平差,并利用ADS40影像进行了单航带和区域网平差的实验.结果表明,极少量地面控制点参与平差即可有效提高POS数据的定位精度;在测区3角布设控制点可得到稳定的平差结果,平面和高程精度均优于1.7个像素.高精度的POS数据可有效控制航带模型的旁向倾斜,使得单航带摄影测量作业成为可能. 相似文献
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针对机载LiDAR数据处理中IMU安置角误差检校问题,该文提出一种基于共面约束的自动检校方法。从激光点云中自动提取尖顶房屋顶平面,并建立连接平面关系,基于激光脚点坐标计算公式和共面约束条件,通过平差解算得到IMU安置角误差参数。以Riegl Q780获取的数据进行实验,该方法检校结果与RiProcess软件提供的检校参数非常接近。经过误差改正后,相邻航线获取的点云可以很好地重合在一起。相对于人工选择特征地物进行IMU安置角误差检校,该方法可以大大提高检校的效率和可靠性。 相似文献
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建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素，在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取，以及提取精度评定各环节存在的一些问题，提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上，首先利用改进的区域生长算法滤波地面点，并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点；再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面；最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算，通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明，综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息，对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。 相似文献
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本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。 相似文献
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选择新疆焉耆县北大渠乡北大渠村房屋密集区作为研究区,通过三角翼搭载轻型机载LiDAR进行了低空（170m）交叉航线高密度点云数据采集,对点云数据进行拼接、校正、纹理信息增强,在点云上对房屋进行矢量化,并对结果进行精度检查。点云数据房角点采集率为83.3%,中误差为4.8cm。采用机载LiDAR测量房角点能够大大减少外业房角点测量的工作量。机载LiDAR的应用鲜有纹理信息的提取,本次测试通过对高密度点云数据进行有效的处理,提取了点云数据纹理信息,为机载LiDAR数据纹理信息的应用提供了参考,并对其精度有了明确的认识,可为后期相关工作的开展提供借鉴。 相似文献
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提出了一种从机载激光点云数据中自动提取电力线的方法。首先利用顾及地形起伏特征的机载激光点云自动滤波方法移除地面点,利用维数特征以及方向特征自非地面点中分割获得电力线激光点云;然后对获取的电力线点采用二维霍夫变换和最小二乘拟合的方法求取每条电力线的中心线方程,根据中心线方程求取每条电力线上的激光点完成单电力线目标提取,并考虑了电力线在水平投影面内重叠时的情况;最后根据分块质心解算方法生成每条电力线上的三维节点,输出电力线矢量。采用实际线路巡检实验采集的机载激光点云数据进行实验,实验结果表明,该方法能从机载激光点云数据中提取出完整的电力线,并具有较好的鲁棒性,对电力巡线具有一定的实际意义。 相似文献
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由于道路与地面在空间上表现相近,因此,仅用空间坐标无法从LiDAR数据中直接提取道路。机载激光扫描系统在获取对象三维信息的同时,也记录了激光经由反射的强度信息,因此能从空间坐标和辐射两个方面表现地物的特性。结合这两种相对独立的信息在激光扫描数据中进行道路提取,提高了提取结果的稳定性。首先利用激光扫描数据的高程滤波去除非地面点;再通过强度信息进行阈值分割得到包含干扰的初始道路区域;然后,利用两组十字剖分线检测初始区域在4个方向的狭长性与宽度一致性,使得狭长状、区域宽度较一致的道路区域同干扰区域具有不同的权值,从而提取真正的道路区域;最终通过对道路区域的细化和平滑,得到道路中心线。实验表明,该方法能够较好地在LiDAR数据中提取出道路并得到道路中心线。 相似文献
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机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况，利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题，严重影响DEM的质量。为此，本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点，在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下，通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正，实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明，融合后的点云数据得到了较好的补充，由此构建的DEM地形形态自然，在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善，在弱精度区域的可靠性有显著提升。 相似文献