激光雷达遥感 2讲 机载激光雷达数据处理方法
机载激光雷达数据处理技术的最佳实践
机载激光雷达数据处理技术的最佳实践机载激光雷达（LiDAR）是一种先进的遥感技术，可以快速获取高精度的地理空间数据，被广泛应用于地质勘探、环境监测、城市规划等领域。
然而，机载激光雷达数据的处理对于获取高质量的地理信息至关重要。
本文将介绍机载激光雷达数据处理的最佳实践，从数据获取到点云处理以及数据应用，探讨如何提高数据处理的效率和精度。
一、数据获取与校正机载激光雷达通过发射激光束并测量其返回的时间来获取地面点云信息。
在数据获取前，需要进行准确的传感器定标和位置定位。
传感器定标包括激光器定标、接收器定标和扫描平面定标，可通过专用设备和标定板进行。
而位置定位则可通过全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和地面控制点（GCP）进行。
二、点云数据处理1.数据预处理由于机载激光雷达数据量庞大，预处理是提高数据处理效率的重要一步。
首先，需要进行数据格式的转换和滤波处理，去除噪声和杂散点。
其次，对于点云的分类、去除地物和异常点等，可以应用机器学习和深度学习算法，提高自动化处理的效果。
2.数据配准与融合机载激光雷达在不同时间、高度和位置采集的数据需要进行配准和融合，以便构建更完整的地理信息模型。
传统的配准方法包括特征点匹配和最小二乘拟合等，而随着研究的深入，也出现了基于特征描述子和深度学习的方法。
3.地物提取与分类机载激光雷达数据处理的一个重要任务是提取地物信息，并进行分类。
地物提取主要包括地面提取和非地面提取。
地面提取可通过高度阈值或分割算法实现，而非地面点云则可以进行聚类和特征提取，进而进行分类。
4.地理信息模型构建机载激光雷达数据处理的最终目标是构建精确的地理信息模型。
地理信息模型包括数字地面模型（DEM）、数字地面高程模型（DSM）和三维建筑物模型等。
通过数据处理和算法优化，可以精确提取地物的形状、高度和纹理等属性，为后续应用提供基础数据。
三、数据应用机载激光雷达数据处理后，可以应用于各个领域，为决策和规划提供有力支持。
激光雷达的数据处理与应用
激光雷达的数据处理与应用一、激光雷达概述激光雷达（LIDAR）是一种利用激光束扫描物体并测量距离、速度和方向的遥感技术。
它有着高精度、高分辨率、远距离、全天候、三维数据等优点，广泛应用于机器人、自动驾驶、测绘、地质勘探、城市规划等领域。
二、激光雷达数据处理激光雷达所采集的数据一般为三维点云数据，是由一个光束扫描得到的数据集合。
点云数据的处理主要包括数据去噪、地面提取、特征提取、点云配准等步骤。
1. 数据去噪数据去噪是点云处理过程中的重要一步，可以提高后续处理的效率和数据的准确性。
常见的数据去噪方法有Hampel滤波、高斯滤波、形态学滤波等。
2. 地面提取激光雷达所采集的点云数据中包含了地面、建筑物、植被等信息。
在机器人、自动驾驶等应用场景中，地面信息是非常重要的。
地面提取可以采用基于聚类、分割、曲面拟合等方法，例如RANSAC算法、最小二乘法等。
3. 特征提取在机器人、自动驾驶等场景中，需要从点云数据中提取出一些特征信息，例如建筑物的角点、墙面等信息。
特征提取可以采用Harris角点检测、SIFT、SURF等方法。
4. 点云配准激光雷达常常需要在不同的时间、位置、角度下采集数据，不同数据之间需要进行配准。
点云配准可以采用基于特征的配准、基于ICP（Iterative Closest Point）的配准等方法。
三、激光雷达应用激光雷达的广泛应用使其逐渐成为人工智能、机器人、自动驾驶等领域的重要技术之一。
下面列举几个典型的应用案例。
1. 机器人导航激光雷达可以用于机器人的导航和避障。
机器人通过激光雷达获取周围环境信息，结合自身运动状态，利用SLAM （Simultaneous Localization And Mapping）算法构建环境地图，实现自主导航。
2. 自动驾驶激光雷达是自动驾驶系统中不可或缺的部分。
它可以获取周围环境信息，包括道路、车辆、行人等，实现自动驾驶车辆的感知与决策。
3. 测绘激光雷达可以用于地形测量、海洋勘探、空中摄影等测绘领域。
机载激光雷达数据处理流程
机载激光雷达数据处理编制：深圳飞马机器人科技有限公司版本号：V0.1日期：2019-3-22版权声明本文档版权由深圳飞马机器人科技有限公司所有。
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目录机载激光雷达数据处理 (1)1.概述 (5)2.软件准备 (5)3.数据整理 (6)3.1.GPS数据 (6)3.2.LIDAR原始数据 (7)3.3.影像数据...........................................错误！未定义书签。
3.4.数据整理与存放..............................错误！未定义书签。
4.差分解算 (7)4.1.GPS数据格式转换 (7)4.2.影像POS数据处理..........................错误！未定义书签。
4.3.点云轨迹解算 (10)5.影像数据处理..............................................错误！未定义书签。
6.点云数据预处理 (26)6.1.新建项目 (26)6.2.点云解算 (30)6.3.数据检核 (31)6.4.特征提取 (33)6.5.航带平差 (34)6.6.点云赋色 (35)6.7.坐标转换 (36)6.8.点云标准格式（LAS）导出 (38)7.点云数据后处理 (39)7.1.数据分块 (39)7.2.噪声点滤除 (40)7.3.分类编辑 (41)7.4.DEM输出 (44)7.5.EPS采集DLG (45)7.6.基于点云采集DLG (51)8.成果精度检查与汇交 (57)8.1.点云精度检查 (58)8.2.成果提交（只列出点云成果，不含影像） (58)1.概述无人机管家的数据处理软件包括：智理图、智激光。
激光雷达数据处理方法及应用案例
激光雷达数据处理方法及应用案例激光雷达（LIDAR）是一种通过激光束扫描目标物体并测量反射返回的光信号来获取地表特征的主要工具。
它能够提供高精度、高分辨率的三维点云数据，因此在许多领域有着广泛的应用。
本文将介绍激光雷达数据的处理方法及应用案例。
一、激光雷达数据处理方法激光雷达数据处理主要分为三个步骤：数据获取、数据处理和数据应用。
1. 数据获取激光雷达通过发射脉冲激光束并测量其返回时间来获取目标物体的距离信息。
同时，激光雷达还可以测量激光束的旋转角度和俯仰角度，从而确定目标物体的位置和方向。
激光雷达通常安装在载体上，如飞机、汽车或机器人，通过扫描来获取目标物体的点云数据。
2. 数据处理激光雷达返回的原始数据通常以点云的形式存在，每个点表示一个目标物体的位置和特征。
在对这些点云数据进行处理前，需要进行数据预处理，包括去除噪声、点云配准和点云分割等步骤。
其中，去除噪声可以通过滤波算法来实现，如高斯滤波和中值滤波等；点云配准可以将多个扫描数据对齐，以获得全局一致的点云模型；点云分割则可以将点云分为不同的物体或地面。
在数据处理的过程中，还可以运用机器学习和深度学习的方法来提取更多的信息。
例如，可以使用聚类算法将点云中的点进行分类，以便进行目标检测和识别；还可以使用卷积神经网络对点云进行特征提取，以实现更高级的任务，如语义分割和目标跟踪等。
3. 数据应用激光雷达数据在地图制作、机器人导航、城市规划、环境监测等领域有着广泛的应用。
其中，最常见的应用是地图制作和三维建模。
激光雷达可以快速获取高精度的地表特征，例如建筑物、道路、树木等，这些信息可以用于制作数字地图和建模城市环境。
此外，激光雷达还可以用于机器人导航，通过实时获取周围环境的三维点云数据，机器人可以更准确地感知和定位自身的位置，从而实现自主导航和避障。
二、应用案例1. 地图制作激光雷达在地图制作方面的应用非常广泛。
例如，Google地图利用激光雷达数据获取城市的三维地形和建筑物信息，以提供更准确的导航服务。
机载激光雷达数据处理方法综述
机载激光雷达数据处理方法综述摘要：机载激光雷达（Airborne LiDAR）技术在遥感领域起到了至关重要的作用，可以获取高精度的地理空间数据。
然而，机载激光雷达数据的处理是一个复杂且关键的任务，直接影响到数据的准确性和可靠性。
本文综述了当前机载激光雷达数据处理的常用方法，包括预处理、数据配准、分类和特征提取等方面，旨在为相关研究者提供参考。
1. 引言机载激光雷达是一种通过发射激光束并测量其返回信号的遥感技术。
它可以实时获取地物的高分辨率、三维几何信息，成为地理空间数据获取的重要手段。
机载激光雷达数据的处理涉及到预处理、数据配准、分类和特征提取等步骤，需要考虑大量的技术和算法。
2. 机载激光雷达数据处理方法2.1 预处理预处理是机载激光雷达数据处理的第一步，旨在去除噪声和杂散信息，提高数据质量。
常用的预处理方法包括：（1）去除离群点：通过设定阈值，排除距离激光波束过远或过近的数据点。
（2）去除地面点：利用地面模型，将地面上的点云数据挑选出来，去除非地面点。
（3）去除植被覆盖：通过对植被的检测和分析，去除植被对地面点云的遮挡。
2.2 数据配准数据配准是将不同位置、不同扫描线的激光雷达数据进行对齐，从而达到全区域的无缝拼接。
常用的数据配准方法包括：（1）球面配准：将球面上不同点云数据投影到一个球面上，通过优化球面上的变换参数实现数据的配准。
（2）特征匹配：通过提取数据点云的特征，如表面几何特征和颜色特征，利用特征匹配算法估计不同点云之间的变换关系。
2.3 分类分类是机载激光雷达数据处理中的重要步骤，旨在将点云数据分为不同的地物类别。
常用的分类方法包括：（1）基于形状特征的分类：通过分析点云数据的形状特征，如表面曲率和点云密度，将其分为建筑物、树木、道路等类别。
（2）基于反射率的分类：通过分析点云数据的反射率，将其分为不同的地物类别。
不同地物对激光束的反射率有所不同，可以通过反射率的阈值进行分类。
2.4 特征提取特征提取是机载激光雷达数据处理中的关键步骤，旨在提取有效的地物信息。
激光雷达的工作原理及数据处理方法
激光雷达的工作原理及数据处理方法激光雷达（Lidar）是一种利用激光器发射激光束并接收反射回来的光束以获取目标信息的传感器。
它广泛应用于遥感、测绘、自动驾驶、机器人等领域。
本文将详细介绍激光雷达的工作原理以及数据处理方法。
一、激光雷达的工作原理激光雷达主要通过发射和接收激光束来测量距离和获取目标的空间信息。
其工作原理如下：1. 激光束的发射激光雷达首先通过激光器产生一束高能、单色、相干的激光束。
该激光束经过光路系统聚焦后，以高速射出。
通常的激光雷达采用的是脉冲激光技术，激光束以脉冲的形式快速发射。
2. 激光束的传播与反射激光束在传播过程中，遇到目标物体后会部分被反射回来。
这些反射的激光束携带着目标物体的信息，包括距离、强度和反射角等。
3. 激光束的接收与测量激光雷达的接收器接收反射回来的激光束，并将其转化为电信号。
接收到的激光信号经过放大、滤波等处理后，被转化为数字信号进行进一步处理和分析。
4. 目标信息的提取与计算通过对接收到的激光信号进行时间测量，可以计算出激光束从发射到接收的时间差，进而得到目标物体与激光雷达之间的距离。
同时，激光雷达还可以通过测量反射激光的强度，获取目标物体的表面特征信息。
二、激光雷达的数据处理方法激光雷达获取的数据通常以点云（Point Cloud）的形式呈现。
点云数据是由大量的离散点构成的三维坐标信息，可以反映目标物体的形状、位置和细节等。
对于激光雷达数据的处理，常见的方法包括：1. 数据滤波激光雷达采集的原始数据中，通常会包含一些噪声点或异常点。
为了提高数据的质量，需要进行数据滤波处理。
滤波算法可以通过去除离群点、消除重复点和平滑曲线等方式，提取出目标物体的真实形态。
2. 点云配准当使用多个激光雷达设备或连续采集点云数据时，需要将不同位置或时间的点云进行配准。
点云配准可以通过地面特征或边缘特征的匹配，将多个点云数据对齐，形成一个整体的场景。
3. 物体分割和识别通过对点云数据的分割和分类，可以将不同的目标物体提取出来，并进行识别和分析。
测绘技术中的激光雷达数据处理方法
测绘技术中的激光雷达数据处理方法激光雷达是一种常用于测绘和地图制作的先进技术。
它通过发射激光束并测量从目标物体反射回来的光信号来获取目标物体的几何和位置信息。
然而，获得的原始激光雷达数据通常是海量的、离散的点云数据，需要进行处理和分析才能得到有用的信息。
本文将介绍测绘技术中常用的激光雷达数据处理方法。
一、数据采集与预处理激光雷达数据的采集是整个测绘过程的第一步。
在进行数据采集时，需根据实际情况选择合适的仪器，并合理设置参数。
常见的激光雷达数据采集仪器有飞机载荷式、机载式、车载式和手持式等。
正确的仪器选择和参数设置有助于提高数据质量。
数据采集后，还需要进行预处理以去除采集中可能存在的噪声和异常点。
预处理的一项重要工作是对原始点云数据进行滤波。
常用的滤波方法有统计滤波、空间滤波和形态学滤波等。
通过滤波处理，可以减少数据中的离群点，并将点云数据转化为更加规则和均匀的形式。
二、点云数据配准点云配准是激光雷达数据处理的关键步骤之一。
由于激光雷达采集数据时通常以扫描方式进行，因此采集不同视角下的点云数据存在一定的重叠区域。
通过对这些重叠区域进行匹配，可以将多次扫描获得的点云数据融合为一个完整的三维模型。
点云配准方法有很多种，常用的包括基于特征点的方法和基于区域的方法。
前者通过提取点云中的特征点，并利用这些特征点之间的关系进行配准。
后者则是将点云切分为不同的区域，并在区域间进行匹配。
无论采用哪种方法，点云配准的目标都是实现点云数据的空间一致性和几何一致性。
三、点云数据分类与分割激光雷达采集的点云数据通常包含各种物体，如地面、建筑物、树木等。
为了从点云数据中提取有用信息，需要对其进行分类和分割。
分类是指将点云中的每一个点分到不同的类别中，如地面点和非地面点。
分割则是将点云数据切分为不同的部分，以便进一步分析和处理。
点云数据的分类与分割可以基于不同的属性进行，如点的坐标、强度、反射率等。
常用的方法有基于高度阈值的法线计算、基于形状的方法和基于机器学习的方法等。
机载激光雷达数据处理方法综述
机载激光雷达数据处理方法综述激光雷达作为一种重要的无源遥感技术，具有高分辨率、高精度、高灵敏度等特点，在航空、地质勘探、城市规划等领域得到广泛应用。
随着激光雷达技术的快速发展，机载激光雷达已成为获取三维地貌、城市建筑、植被信息等的重要手段之一。
但是，机载激光雷达数据处理是实现高效和精确数据提取的关键环节。
机载激光雷达数据处理方法的目标是提取激光雷达点云中的地物信息，包括地表地貌、建筑物、植被等。
为了实现这一目标，研究人员开展了大量关于机载激光雷达数据处理方法的研究。
本文将综述几种常用的机载激光雷达数据处理方法。
1. 数据预处理机载激光雷达数据采集时可能受到各种噪声和干扰，如大气层散射、多路径反射等。
因此，数据预处理是机载激光雷达数据处理的首要环节。
常用的数据预处理方法包括数据去噪、点云配准和数据过滤等。
数据去噪方法可以通过滤波技术、降采样等方式来消除噪声；点云配准方法可以将多个激光雷达数据集进行对齐，提高数据的精度和一致性；数据过滤方法可以根据应用需求，提取出感兴趣的地物信息。
2. 地表特征提取地表特征提取是机载激光雷达数据处理的核心环节之一。
地表特征包括地表高程、地物分类、地面坡度等。
为了实现地表特征的提取，常用的方法包括地面分割、地物分类和地形分析等。
地面分割方法可以将地面点从点云中提取出来，以便于后续处理；地物分类方法可以将点云中的地物进行分类，如建筑物、树木、道路等；地形分析方法可以提取地面的坡度、高程等信息，以揭示地表地貌的特征。
3. 三维重建三维重建是机载激光雷达数据处理的重要应用之一，可以用于建筑物模型、地貌模型等的生成。
三维重建方法包括点云生成、网格重构和纹理映射等。
点云生成方法可以将离散的激光雷达点云转换为连续的三维点云；网格重构方法可以将点云转换为连续的三维网格，以便于后续的分析和处理；纹理映射方法可以将彩色影像与三维模型相对应，生成真实感的三维模型。
4. 数据分析与应用机载激光雷达数据处理的最终目的是为了实现数据的分析和应用。
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三维离散点的拟合
三维离散点的拟合
三维离散点的拟合
三维离散点的拟合
三维离散点的拟合
离散点拟合二维直线
离散点拟合二维直线
离散点拟合二维直线
离散点拟合二维直线
离散点拟合二维直线
离散点拟合二维直线
离散点拟合二维直线
建筑物模型生成（建模）
建筑物模型生成的任务是提取矢量化的建筑物 模型。
建筑物模型生成的主要任务
屋顶面的提取： 屋顶面是建筑物模型提取的一个重要部分，几
乎所有的建筑物模型生成的研究都集中于屋顶模型 的生成。
基于LiDAR数据的建筑物提取方法：
基于点云不变矩的方法
基于三角网的方法
自适应迭代的DSM影像分割方法
有以下几种分割方法：
利用二维GIS信息，即利用已有的图形数据， 辅助建筑物的提取；但需要注意实际的屋顶面常 常比图形数据所显示的面积要大。
在数据密度足够大，地面起伏不大的情况下， 可采取局部极值检测方法，并以极值点为中心进 行局部直方图分析，得到合理的阈值，实现房屋 点的提取和房屋边界的检测。
从影像中识别和提取建筑物大致包括以下五个方 面的内容：
（1）建筑物的定位和检测（Building Detection）
从图像中将建筑物与其它地物类别分离，并确定其位置
（2）建筑物的表征和描述（Building Representation and Description）
采用某种表示方法表述检测出的建筑物，常用的方法包括 几何形状模型、高程模型等。
依据实际地形可以判断回波波形数据的低谷 为池塘反射的波形数据，而反射强度较高的 地方为屋顶水泥面。从波形图可以看出低谷 位于60ns处，高峰位于190ns
将其代入公式（1）可计算该脚印中地物最大 高差值，其计算结果如下：
h Hmax Hmin (190-60) 0.3/2=19.50米
传统的影像处理方式
主要是半自动或全自动的摄影测量方法 费时费力的影像匹配技术 依赖地物反射光谱信号
LiDAR技术
主动工作方式，受天气影响小 快速获取目标高精度的三维点云
基于影像的建筑物提取
利用单幅影像阴影分析的方法 通过边缘检测获取建筑物边界的方法 利用立体像对进行人工判读（模拟及解析的测 量成图方式）提取的方法 利用数字摄影测量的方式进行半自动或全自动 的建筑物提取方法
基于LiDAR数据的建筑物提取和建模方法还在不断的摸 索中，还没有很成熟的流程和方法
基于LiDAR数据的建筑物提取
建筑物检测（分割） 建筑物模型生成（建模）
建筑物检测（分割）
由激光扫描数据建立房屋模型,首先必须将非 房屋点与房屋点分离出来, 提取房屋点（分 割）。
——从非地面点数据中确定建筑物激光脚点 数据，并确定各建筑物激光脚点所属的建筑物， 即建立多对一的映射关系（多个激光点对应于 一个建筑物）。
离散点拟合二维直线
离散点拟合二维直线 算例
离散点拟合二维直线 编程
离散点拟合二维直线 编程
离散点拟合二维直线 编程
简单直线拟合完成
离散点最小二乘拟合的问题
简单有效的粗差剔除方法
建筑物处理及应用 建筑物提取
三维城市模型
数字城市
智慧城市?!
建筑物的提取方法
基于LiDAR点云进行建筑物提取及模型重建的 基本策略就是逐步剔除非建筑物点，获取建筑 物点，进行模型重建。
机载激光雷达遥感原理与数据处理
第2讲 机载激光点云数据的应用处理
▪本讲内容
▪三维离散点的拟合方法 ▪LiDAR数据的建筑物分割 ▪LiDAR数据的建筑物建模 ▪LiDAR数据的城市变化检测 ▪LiDAR数据的地物类别提取
回顾与补充
激光测距原理
回顾与补充
机载激光雷达的组成
回顾与补充
多回波数据
主要误差源不同
普通的光学影像中建筑物的特征容易受到各种光照情 况的干扰，如：阴影、屋顶的涂料颜色等
LiDAR数据是高程数据，不受光谱信息的干扰，精度较 高，特征比较稳定，其主要问题在于边缘处可能没有 信息（激光脚点），造成建筑物边缘ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ提取误差
处理方法不同
基于影像的建筑物提取和建模方法，经过几十年的发 展，已经比较成熟，有较为固定的流程和算法
采取滤波方法来辅助建筑物的提取。滤波是为 了滤除非地面点，可用于房屋点的提取。
利用LiDAR回波强度数据，作为分析房屋的辅 助数据。如对于近红外激光，植被的反射率很高， 可以用来区分房屋和植被，但这种反射率数据质 量一般较差。 传统图像处理的方法。直接把LiDAR数据作为数 字图像，利用传统的遥感图像建筑物分割的方法 进行处理。 融合多种数据源，现有的LiDAR系统在飞行时 会同时载有多光谱和高光谱扫描仪，其影像数据 将大大有助于房屋的提取。 人工智能的方法。模糊集、神经网络、决策树、 向量机等。
其他方法
基于特征线的方法、 Hough变换以及其扩展变换、 模型驱动的方法、三角网内插的方法……
影像信息具有丰富的语义信息，可以判定建筑 物的存在、结构和性质。
提取策略不同
摄影测量方法难以形成建筑物模型:利用航空像对获 取建筑物的方法通过线特征得到模型，可以看作是 自下而上的处理流程
利用LiDAR 的建筑物模型生成是建筑物拟合:通过整 体的建筑物数据逐步细化每一个屋顶模型，可以看 作是自上而下的方法。
（3）建筑物识别（Building Identification）
根据检测的结果和建筑物模型进行比较，精确识别建筑物 的形状和类型。
（4）建筑物的三维重构（Building 3-D Reconstruction）
从图像中获取建筑物三维空间信息，恢复和构造出建筑 物在真实场景中的模型。
（5）建筑物变化检测（Building Change-Detection）
根据同一地区不同时相的图像检测建筑物变化情况，包 括建筑物的改建、扩建、毁坏等等。
与传统基于航空影像的建筑物提取方法相比，激光 扫描数据具有其独特的特点：
建筑物的信息不同
现代城市建筑的屋顶在光学图像中屋顶通常是 纹理贫乏区域，难以准确匹配，即使能够匹配， 其精度也较低；
LiDAR则可以直接得到较为密集的屋顶离散点 数据。容易通过高程将建筑物与同材质的地面 区分