机载LIDAR及其数据处理

激光扫描技术(LightDetectionAndRanging，LIDAR )、a .机载激光扫描、b .地面激光扫描、(RangeImage )、灰度图像的像素值在表示该点的感光强度和灰度的距离图像中可以直接记录距离值的标量，该点的三维坐标值，桌子LIDAR及其数据处理，内容，1 .桌子LIDAR的基本知识和原理2 .桌子LIDAR应用区域3 .桌子LIDAR数据处理，提供更好的屋顶贴片信息不规则点有限的信息， 光学影像vs.LiDAR 提供丰富的信息，通常是与三种技术集成的空间：好的边界信息阴影/遮挡、光学图像、LiDAR、机载激光雷达、LiDAR是激光会聚、全球定位系统和惯性导航系统新型传感器，具有非常广泛的应用范围和应用前景。 其应用已经超出了传统测量、遥感复盖范围，成为一种独特的数据获取方式。 已经有十年的成功使用经验。 激光测距的基本原理，目前激光测距主要是以计算光传输时间差的方式进行的，但在高精度测距中，仅用时间差计算距离无法保证精度。 需要采用更复杂的技术，如干涉激光测量。 Theory、Equipment、POS系统GPS惯性测量单元(IMU )激光信号接收处理装置计算机、设备安装、testinstitutionalpartenavia、TopoSysCorp .数据处理、POS系统AirborneLIDAR的特点是，可以提供密集的点数据(点间距小于1米)，无需进入能贯穿植被的叶冠测量现场，或者可以同时测量较少的地面和非地面层的数据的绝对精度在0.30米以内，是24小时365天的工作数据数据源，第一返回，第一返回，第一返回，第一返回，第一返回shitvariouspartsofthecanopy，多返回，lidarintensityimagery :图片强度影像、LidarData、GreyscaleIntensityImage、coutesy :3358 www.op tech.on.ca /、强度与目标材质的关系、国立首尔大学Jeong-HeonSong等， verticalbetterthan 15cm at1200 mbetterthan 35 cmat 3，000 mhorizontalbetterthan1/2， 000xaltitude，精度，ButtonvilleAirport，Toronto，Canada (flightpathobstructidentification )，应用领域DEM提取(特别是森林地区)道路，电力线海岸测量城市建模海洋测量森林参数测量(DatasetofLondon、DEM提取、groundpointsusingourmodificationtorobustinterpolation、山区、KrausPrincen、Illingworthetal.1989； Princen、Yuenetal.1989； 李8821999 )但是，Hough变换仍需要很多计算来搜索整个参数空间的平面检测算法，特别是在数据量大的情况下，计算花费很多时间，因此，该方法在许多情况下不能满足实际需要。 另外，在法线向量统计方法中，由于许多建筑物的屋顶是由不同方向的平面构成的，因此由屋顶点构成的三角网三角形的法线向量方向在空间分布上具有统计意义的峰值，可以通过峰值来检测屋顶的平面(MaasandVosselman1999； Vosselman1999 )。 由于LIDAR点云数据密集，由相邻点构成的三角形的面积小，所以法线向量的方向变化很大，另外，由于三角形的面积小，该法线向量的计算结果也对噪声敏感，所以该方法没有被广泛使用。 因为三角网内插法、LIDAR点群提供了比较完整的建筑物描述，研究者提出了一种带标高差限制的三角网内插法来获取建筑物屋顶面信息(Hu2003； 阎平2005 )。 该方法实质上类似于三维Douglas-puker (doula SD.h.andk.1973 )的简化算法，其特征是计算速度快，形状简单，处理高精度数据的效果比较好，而城市形状复杂，可以选择各种附件(例如另外，模型驱动的方法多是基于前述数据驱动的方法，多采用由下而上的想法。在建筑物重建中，也经常采用模型驱动(或自上而下)的策略，主要的方法是提取特征信息，结合一定参数的模型和特征，调整模型的参数，得到适当的建筑物模型(BischofandKropatsch2000 ) 。 模型驱动的方法多用于基于图像的建筑物重建(刘少创和林宗坚1997； andrefiofisher，ThomasKolbeetal.1999； 朗格2001； 陶文兵、柳健etal.2003 )和LIDAR数据的建筑物重建也有应用(MaasandVosselman1999 )。 在很多情况下，数据驱动和模型驱动策略是混合的。 多源数据集成、规范化多源数据、多源数据、扫描角度(fixed ) :22.5扫描速率：可变性更新seceffortivemeasurementrate : typ.16000 times/sec ( 30 FOV ) optonaldigitalmtricameras : digicam 14k (4500 x 3000 pixels，RGB ) d rgborcir ) accuracy (平面目标，850mAGL):0.03mvertical，0.13 mhorizontal 1点per4sqm/2.0 MX 2.0 m，机载LIDAR和航空影像，match，Laser Airbornregistrationresult，对准前，对准，匹配，距离图像，强度图像，分割，立体对象直线提取，模型和纹理图的生成，LIDAR引导的直线段匹配和分组，3 dblobseg Constructio