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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
随着LiDAR技术的运用领域日益广泛,决定其所获取的点云数据精度的检校技术研究也显得越来越重要。本文通过项目的具体试验数据,对LiDAR检校场布设及整个航迹解算和激光检校过程进行较为详尽的探讨。  相似文献   

2.
机载LiDAR系统中存在多种误差,本文主要对系统中最大的系统误差源一安置角误差进行了介绍,并对该项误差提出了一种不需要布设地面控制点就可以进行检校的方法,并给出了检校的具体流程,最后就通过地物点云的匹配吻合程度以及点云坐标相对精度来验证检校的结果.  相似文献   

3.
机载LiDAR系统中存在多种误差,本文主要对系统中最大的系统误差源—安置角误差进行了介绍,并对该项误差提出了一种不需要布设地面控制点就可以进行检校的方法,并给出了检校的具体流程,最后就通过地物点云的匹配吻合程度以及点云坐标相对精度来验证检校的结果。  相似文献   

4.
王佑武  武坚  白冰 《北京测绘》2020,(1):104-107
利用机载LiDAR技术获取较大范围地面三维信息比传统测量方法具有高精度、高密度、速度快、成本低的优点,已成为国土资源管理领域一个重要支撑技术。在实际应用中,激光点云数据处理及其检校是生产的关键环节,直接影响成果质量和作业效率。该论述结合测制我国西部某测区带状4D成果的应用实例,综合分析了原始激光点云数据的获取、标准激光点云数据的制作及其分层分类处理等关键过程和需要注意的问题,详细论述了标准激光点云数据的检校及其检校精度检测的方法步骤,分析评估了检校精度对激光点云平面和高程精度的影响,可为同类工程提供借鉴。  相似文献   

5.
机载激光雷达系统凭借其主动式遥感方式、无控制点测量等优势,广泛应用于困难区域航摄数据获取中。江苏省沿海滩涂是我国淤泥质潮滩最为集中的地区之一,滩涂面积位居沿海各省区之首,属于航摄测绘困难地区,适宜开展机载激光雷达航空摄影。以江苏省"十二五"省级基础测绘沿海滩涂航摄项目为例,介绍了激光雷达系统检校的内容和方法,通过检校场选取、控制点布设、检校航线设计、距离检校和安置角检校的原理和方法,消除了激光设备和数码相机在安装时产生的误差,并利用控制点对检校的精度进行了检查,取得了较好的检校效果。本项目的经验可为类似项目开展提供可行的参考依据。  相似文献   

6.
张顺  张帆  李珂 《北京测绘》2020,(3):437-442
安置误差是影响移动测量系统激光点云精度的主要因素之一。当激光点云中存在特征平面时,安置误差会导致该平面与真实平面之间产生较大的偏差,如果存在多个空间上位置关系较好的特征平面,就能够全面反映出系统的安置误差。本文以此为依据,给出了一种基于已知特征平面的移动测量系统安置参数检校方法,并详细阐述了检校场的布设、数据获取及处理等内容。实验证明,该方法是一种简单、可靠的检校方法,具有较高的实用性。  相似文献   

7.
对高精度轻小型航空遥感空对地检校试验进行分析.在已有检校场基站及控制点、检查点布设方案的基础上,结合项目实际需要,提出满足项目需求的检校场布设方案.通过检校场空三及检校参数计算结果,评价检校场布设的合理性,并以国外成熟的POS AV610直接地理定位精度为参照,评价国产POS直接地理定位精度及可行性.  相似文献   

8.
机载LiDAR系统检校的目的是消除系统误差的影响,提高原始点云数据的精度。在对飞行条件进行一定假设的前提下,激光扫描直接定位的严格模型可以简化为半严格模型,降低了系统检校模型对于原始观测数据的依赖。考虑到人工交互方式建立条带之间对应关系的缺陷,本文提出顾及点云特征的改进ICP算法获取条带之间的变换关系,建立了机载LiDAR系统的自动检校流程。采用包头检校场的真实LiDAR数据进行试验,结果表明本文提出的系统检校流程可以很大程度上消除系统误差的影响。  相似文献   

9.
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   

10.
为使点云测量数据达到最大精度,必须对地面三维激光扫描仪进行检校.通过理论模拟测试,分析6个误差因子对扫描点坐标的影响,并进行模拟数值的检校模型验证.最后通过实例计算证明经检校后检查点点位精度提高,因此说明该方法能有效提高扫描仪的测量精度.  相似文献   

11.
针对航空倾斜摄影系统多相机间相对关系的姿态误差,提出一种利用下视影像密集匹配点云约束的联合平差多相机姿态安装误差检校方法。文中方法以共线方程为基础,通过联立倾斜立体像对连接点、下视影像密集匹配点云数据提供的高程约束虚拟观测值,采用非线性最小二乘SQPM算法求解倾斜影像的外方位元素改正数,从而解算下视相机与倾斜相机间的姿态安装误差。为了保证连接点可靠性,提高虚拟观测值的有效性,采用下视影像密集匹配的点云约束倾斜影像立体连接点匹配和分布优化过程。利用SWDC-5倾斜摄影系统获取的数据进行实验,通过原始姿态检校参数将下视影像生成的密集点云投影至倾斜立体影像上,在像方有22个像素左右的误差,采用文中方法检校后,像方误差减少到0.29个像素。  相似文献   

12.
常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量,外业工作量大,自动化程度低。针对这一问题,本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先,使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据,并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验;其次,基于多特征识别算法,使用SWDY软件提取点云特征点线;最后,利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线,并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区,采用该方法检测该地区1:1000比例尺的矢量地图平面精度,试验结果显示,成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个,矢量地图的总体中误差为0.26 m,且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量,增加检测样本数量,降低检测过程中的人为干扰因素,有效提升检测的可靠性与检测效率。  相似文献   

13.
机载LiDAR点云数据滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前LiDAR点云数据处理领域研究的重点和难点之一。提出了基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法,首先以规则格网和不规则三角网组织数据,采用区域分块法或数学形态学法选取种子地面点建立初始稀疏三角网,通过不断向上加密三角网提取地面点。试验结果表明,该算...  相似文献   

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三维激光扫描技术边坡监测研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
本文介绍了三维激光扫描技术原理,给出边坡监测数据获取与处理的技术流程:首先用基于区域的分割方法对深度图像分割,用标志点匹配法进行点云数据匹配,然后利用滤波方法对点云数据进行简化,最后利用迭代最近点法(ICP算法)进行点云拼接。以某边坡的实际监测数据为例,采用Trimble GX200三维激光扫描仪获取点云数据,RealWork Survey Advanced扫描数据处理软件获得DEM数据。结果表明,采用本文技术可获取边坡的DEM及边坡形态,为边坡变形监测与灾害预报提供基础数据。  相似文献   

15.
三维激光扫描是一种速度快、效率高、实时性强并且精度高的采集目标表面点云数据的技术,在测绘领域得到了广泛的应用。本文结合工程实例,论述了三维激光扫描技术在石化企业管线测量中的应用,并提出了依据点云数据对管道进行三维模型重建的方法,包括外业踏勘测站布设、数据采集与多站数据配准等工作,最后结合相关软件实现了管道三维模型的重建。  相似文献   

16.
针对点云特征点含有粗差的问题,提出了基于对偶四元数的稳健点云配准方法。遵循加权最小二乘原则构建了基于对偶四元数的稳健点云配准模型,运用拉格朗日乘数法推导了旋转矩阵和平移向量求解公式,研究了新权计算与坐标转换迭代步骤。实例证明,该方法能够有效识别并剔除粗差,提高点云配准精度。  相似文献   

17.
张海啸  钟若飞  孙海丽 《测绘学报》2018,47(12):1640-1649
激光扫描仪外参数的标定是获取高精度三维地理信息数据的前提和保障。传统标定方法大多需布设特定的检校场、人工采集检校点,求解过程计算量较大。基于此,本文提出通过采集不同车行方向的同一区域的点云数据,提取平面特征数据并进行平面特征数据的自动化配准,对多个不同角度的平面特征的共同检校,实现三维空间中不同车行方向采集的相同地物点云的重合,最终完成系统外参数的标定的方法。试验结果显示,该方法对车载激光扫描系统外参数的标定实现了自动化,减少人工参与且达到了较高的检校精度。  相似文献   

18.
针对车载移动测量系统中激光扫描仪和载体坐标系之间存在的位置和姿态偏差,在结合常规特征点、特征面检校方法基础上,本文提出了一种带有误差改正数的位置和姿态检校方法。利用TLS获取的车载系统整体点云模型和传感器固有几何属性,获取传感器之间相对关系初值,在此基础上引入误差改正数,构建误差改正模型。在与IGS站联测的检校场中借助平面、球形标靶和平面反射标志等特征,采用最小二乘法迭代法计算误差改正数最优解,从而实现传感器快速检校。试验结果表明,该方法切实可行,检校后点云平面绝对精度和高程绝对精度分别为0.043、0.072 m,相对精度为0.018 m,满足移动测量系统数据获取的精度要求,对促进车载移动测量技术发展和应用具有重要意义。  相似文献   

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