融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。     

地面三维激光数据配准研究

地面三维激光扫描技术是近几年在测绘行业中兴起的一种全新的测绘技术,使测绘行业由原来的单点测绘转变到整体测绘.但是地面三维激光多站数据配准一直是研究的难点和焦点.结合实际工程对现有的地面三维数据配准方法作概述,并比较各种方法的精度和优缺点,总结出地面三维激光数据较好的配准方法.     

激光点云与航空影像融合分类

为了更好地利用激光点云数据和航空影像数据信息,改善影像分类效果,提出了将激光点云数据与航空影像进行融合分类,实现面向对象的融合分类方法。在航空影像的分水岭分割算法中加入激光点云高程信息计算梯度,然后结合两种数据源的特征,建立分层分类的规则集得到地物的分类结果。试验表明,激光点云的高程信息能够改善影像分割效果,也能将地面地物与非地面地物较好地区分,对建筑和植被的分类起到了有效作用。     

地面激光点云与数码影像自动高精度配准

针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。     

地面LiDAR点云数据先局部后整体配准方法

针对地面LiDAR获取的庞大点云数据,提出无人工标志的地面LiDAR点云先局部后整体的配准方法。分割出待配准的两测站重叠区域小块点云,采用基于KD-Tree遍历最近邻域点集的ICP算法计算三维坐标转换参数,实现地面LiDAR点云数据的快速配准。     

机载激光点云与影像数据融合方法的研究

影像信息可以反映综合地表纹理、光谱信息及空间属性信息。结合高分辨率的影像信息,机载激光点云数据即可成为获取DEM及地形特征的良好数据源。讨论了数据融合的两种方式,结果表明,基于多元数据拥有丰富的物方信息,其融合数据在DEM过滤及特征提取方面有优势。     

地面激光点云与纹理影像的自动配准

针对建筑物场景存在丰富的线特征的特点,提出了一种基于直线特征的地面激光点云与纹理影像自动配准方法.试验结果表明,在没有初始配准参数的情况下,仅利用提取的线特征能够实现激光点云与影像的自动配准,并具有较高的配准精度.     

平面特征的多站地面激光雷达点云配准

为了进一步研究建筑物密集区域多站地面激光雷达(LiDAR)点云数据的配准问题,该文提出一种基于平面特征的地面LiDAR数据配准方法:对点云数据进行分割获取平面信息;人工选择典型的平面,对相应的点云数据进行平面拟合,得到相应法向量;利用罗德里格矩阵的性质,建立三维激光扫描数据配准模型。实验结果表明,该方法的配准精度较高、计算速度快,可以取得较好的点云配准效果。     

车载激光雷达点云与全景影像的自动配准

针对激光雷达点云数据缺乏纹理信息的问题,该文提出一种基于互信息的车载激光雷达点云与全景影像配准方法。该方法使用统一的球面全景成像模型,引入互信息作为相似性测度,将车载激光雷达点云生成的深度图与信息提取后的全景影像进行配准,实现配准参数的自动、高精度解算。同时,对车载激光雷达点云与全景影像配准的精度进行评定与分析。实验结果表明,车载点云与全景影像的配准方案是可行的,具有较高的配准精度。     

LiDAR-DP软件对点云数据自动分类结果分析

对激光雷达(Li DAR)点云数据使用点云数据处理软件(Li DAR-DP)时,利用其自动分类进行处理,对其使用渐进三角加密滤波算法得到的建筑物、桥梁和高架路、植被、水体以及其他各种特色地形地物的分类情况进行分析判断,并对自动滤波效果不好的区域,给出相应的解决方案。经本次分析,在地形地物复杂区域,自动滤波效果不好。在地形简单、地物规则且大型区域滤波效果真实可靠。Li DAR-DP软件在点云数据处理过程中,使用简便,能提高作业效率。     

一种地面激光雷达点云与纹理影像稳健配准方法

为了使地面激光雷达点云得到真实和高分辨率纹理,需要对目标进行全方位的拍照。这时点云和影像的配准会出现大角度的问题。同时,由于控制点选点误差、仪器误差等,配准精度往往不能满足要求。针对以上问题,本文提出一种稳健的配准方法。首先,应用重心化的空间相似变换模型和正交旋转矩阵与反对称矩阵的关系推导解算配准参数角元素的模型。将配准结果当作初始值。然后,应用一种基于共线方程的改进丹麦法选权迭代法进行降权精确配准,确定配准参数的精确值。试验表明,本文方法稳定性强、配准精度高,适合任意角度影像与点云的高精度配准。     

最邻近曲面约束的近景光学影像与地面激光点云几何配准

提出一种以最邻近曲面为约束的近景光学影像与地面激光点云高精度配准方法。根据光学影像生成三维稀疏点云,以影像三维稀疏点邻近的激光点拟合的曲面为约束,结合共线条件方程建立影像三维稀疏点云与三维激光点云间变换模型,通过平差迭代解算实现光学影像与激光点云的高精度几何配准。该方法只需提供初始配准参数,无需对激光点云数据进行特征提取和分割,并且基于曲面约束有效地解决了两个点集之间难以精确确定同名点的问题。通过实际数据试验表明该方法能获得很好的配准精度。     

机载LiDAR点云数据与影像数据融合

分析机载LiDAR系统获取的点云数据与影像数据的优缺点,从而取长补短,将二者进行叠加融合,并成功地将航空影像的光谱信息赋给相对应的LiDAR点云,弥补了LiDAR点云在光谱信息方面的缺陷,为LiDAR点云数据的后续处理提供重要的信息支持。     

基于地物特征提取的车载激光点云数据分类方法

车载激光扫描测量方法较传统摄影测量方法具有更多优点,它能快速采集大面积、高精度的三维空间数据,具有广阔的应用前景。针对车载激光扫描数据的分类问题,提出了一种基于地物特征提取的点云数据分类方法,即采用主成分分析(PCA)方法,在提取多种街区地物点云数据几何特征和总结地物对象特征知识规则的基础上,根据选取的主特征设计一套阶层式的分类方法,并利用该方法对一套车载激光点云数据进行了分类试验。结果表明,该方法的分类效果良好,具有一定的实用性。     

地面三维激光扫描数据配准方法

三维激光扫描技术的快速发展使得其数据处理技术变得愈发重要,扫描数据配准作为数据处理的关键一步,其精度对后续的物体表面建模等工作起着很大的影响。通过对地面三维激光扫描数据配准的各种方法进行分析比较,得到比较好的数据配准方法,以期为实际工作提供借鉴。     

地面激光雷达点云数据乔灌分离方法研究

针对当前基于地面激光雷达点云数据的乔灌分离方法在不同环境中很难准确地实现分离的问题,提出了一种粗分离和精分离相结合的方法：先对点云数据进行预处理;结合法向量和支持向量机对此进行粗分离;利用RANSAC算法拟合圆柱、结合格网点云数标准差变化筛选乔灌,以及基于点云数标准差的自适应DBSCAN进行最终的精分离。选取了8块不同生长环境的样地进行测试,其乔木提取株数准确率均高于93%。实验结果表明：该方法能够实现不同环境下的地面激光雷达点云高效准确地乔灌分离,并与现有的传统方法相比,其精度和效率更高、普适性更强,为后续植被参数、林木株数准确提取奠定了基础,具有广泛的应用前景。     

车载激光点云和光学影像的配准方法研究

首先总结国内外激光点云和光学影像配准的研究现状,针对单张影像提出了一种基于直接线性变换的车载激光点云和光学影像的配准方法;针对车载序列影像提出了一种基于Sift角点提取、影像匹配、光束法平差、密集点云生成、密集点云和激光点云自动配准并生成对应的三维彩色点云的方法。最后以VC++ 6.0为开发平台,利用Optech公司提供的车载激光点云和序列影像数据设计并实现了车载激光点云和光学影像的配准,并验证了算法的有效性。     

影像匹配点云与机载激光点云的比较

介绍了影像匹配的发展现状及趋势、研究进展和存在的问题,分析了影像匹配点云的特点,并对通过摄影测量技术和LiDAR技术获得点云的方法进行了比较。     

融合航空影像的LiDAR地物点云分类

点云滤波分类是LiDAR后续应用的基础工作,在点云滤波的基础上,以航空影像为辅助条件,结合点云高程信息,设计一套地物点云的分类方法。该方法首先融合航空影像与LiDAR数据,将对应RGB值赋予每个点,根据植被的光谱特征提取出部分植被点云;然后再根据文中定义的点云高程纹理,在剩余地物点云中提取出建筑物点,最后根据回波次数信息分离出剩余植被点,完成地物点云的分类。采用北京凤凰岭地区一组机载LiDAR数据进行实验。实验结果表明,该方法能够有效地将地物点云进行分类并且满足一定的精度要求,具有一定的实用价值。     

浅谈利用激光点云数据制作DEM

利用摄影测量方式获取DEM数据生产周期长、费用高、效率低、高程点获取的密度低。机载雷达集成GPS、IMU、激光扫描仪、数码像机等光谱成像设备,作为精确、快速地获取地面三维数据的工具已得到广泛的认同。结合项目研究与试验,根据实际生产经验,介绍TerraSolid系列软件的模块功能,以及利用点云数据制作DEM的技术流程和方法。