机载激光雷达数据后处理软件(LiDAR_Suite)简介
激光雷达数据处理与地形图制作工具软件比较
激光雷达数据处理与地形图制作工具软件比较激光雷达（Lidar）是一种能够高效获取地球表面三维信息的技术。
它结合了激光技术和雷达原理，通过向地面发送激光束并测量反射返回时间来获取地形表面的点云数据。
这种数据可以用来生成高精度的地形图，用于各种应用领域，如地质勘探、城市规划、环境监测等。
为了对激光雷达数据进行处理和地形图的制作，科研工作者和工程师们开发了许多不同的软件工具。
本文将对几种常用的激光雷达数据处理与地形图制作工具软件进行比较。
首先，我们来介绍一种常用的激光雷达数据处理工具，即LASTools。
LASTools是一个开源的软件套件，提供了一系列用于激光雷达数据处理的工具。
它支持常见的激光雷达数据格式，如LAS和LAZ，并提供了各种功能，包括数据过滤、分类、点云修复、DEM生成等。
LASTools具有用户友好的界面和丰富的文档，使得用户可以轻松地进行数据处理和图形化展示。
另一个值得一提的激光雷达数据处理工具是FUSION。
FUSION是一个功能强大且广泛使用的软件包，特别适用于森林资源管理和生态学研究领域。
FUSION与LASTools类似，支持多种激光雷达数据格式，并提供了许多数据处理和分析功能。
它的主要特点之一是可以进行全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）数据的处理和点云配准，这对于精确地获取地形数据非常重要。
除了以上两种工具之外，还有一种受欢迎的激光雷达数据处理和地形图制作工具是CloudCompare。
与LASTools和FUSION不同，CloudCompare是一个开源的三维点云处理软件，支持多种点云数据格式。
它具有强大的点云处理和分析功能，包括数据滤波、配准、重建等。
CloudCompare还支持多种数据可视化和导出方式，使用户能够更方便地进行数据展示和分析。
除了上述的激光雷达数据处理工具之外，还有一些专门用于地形图制作的软件。
其中一种是Global Mapper，这是一款功能强大的地理信息系统（GIS）软件，广泛用于地理数据的处理和分析。
LiDAR(雷达)技术介绍
是指散射光强遵循朗伯余弦定律的表面，确切地说，从材料表面任何给定方向上反射的光强（单位立体角通量）正比于该方向与表面法线之间夹角的余弦
根据激光雷达截面积大小，分为点目标、大目标、扩展目标
气溶胶和空间散射物
光学散射效应：拉曼散射、米散射、瑞利散射
雷达截面积与激光束穿透溶胶的传输损耗密切相关
5.成像扫描技术
雷达返回一圈的时间
纵向分辨率和水平分辨率
对算法影响大，精度越高价值越贵，满足应用的情况下，选性价比高的
测距精度
厘米级已经满足无人驾驶的应用场景
激光雷达分类：
关键技术
激光雷达融合激光、大气光学、雷达、光机电一体化和信号处理等诸多领域技术，下面逐一介绍各关键技术
1.激光器技术
激光器是激光雷达的核心
激光器种类很多，性能各异，需要综合考虑各种因素后加以选择
难题：相同表面特性的物体假设为漫反射其反光功率也随着距离的平方而线性衰减，如何保证同一类物体点云中呈现的Intensity保持一致？
Intensity校准技术
探测距离增加导致的误差具体来源于两个方面
返回至激光雷达的反射光功率随着距离的平方而线性衰减
返回至激光雷达的反射光经接收透镜成像在单点探测器的位置和距离有关
使用探测器阵列探测返回信号
优点
无扫描器件，成像速度快
集成度高，体积小
芯片级工艺，适合量产
缺点
激光功率受限，探测距离近
抗干扰能力差
角分辨率低
无法实现360°成像
6.信号处理技术
接收信号噪声种类
目标信号：由于目标反射在像平面上行成的信号（weak single）。
大气后向散射信号：激光冒充在照射一定厚度传播介质时所有其的向后散射干扰信号。
机载激光雷达系统的应用与数据后处理技术
机载激光雷达系统的应用与数据后
处理技术
机载激光雷达系统（LIDAR）是一种可以通过激光束发射到地面或悬崖表面的距离测量装置，用于采集三维立体地形数据，并能够在精确的垂直和水平方向上测量距离。
它具有快速、准确的优势，常被用于航空遥感，如飞行路线规划、地形精细化、地形分析、细粒度地理信息系统（GIS）数据建模等。
机载激光雷达系统的数据后处理技术是一种特定的技术，它可以将采集的原始数据进行组织和处理，以便在地图中显示出有用的信息。
一般来说，机载激光雷达系统的数据后处理技术包括去噪、点云拟合、投影、点云滤波等步骤。
其中，去噪是将激光雷达扫描时产生的噪声滤除，以确保数据的准确性；而点云拟合则是根据不同的地形状态，使用拟合算法对点云进行处理，以得到正确的数据；投影则是将采集到的数据投影到坐标系上，以便绘制出地图；最后，点云滤波是去除数据中的异常点，以获得更加准确的数据。
机载激光雷达系统的应用主要是用于航空遥感，如飞行路线规划、地形精细化、地形分析、细粒度地理信息系
统（GIS）数据建模等。
在飞行路线规划中，激光雷达系统可以帮助确定安全的飞行路线；在地形精细化方面，它可以提供准确的地形数据，以便精细化地图；在地形分析方面，它可以帮助研究人员分析地形结构，以更好地了解地表情况；在GIS数据建模方面，它可以帮助研究人员建立准确的地理信息模型，以便进行更好的地理信息分析。
LIDAR数据概述
LIDAR数据概述技术背景LiDAR是Light Detection And Ranging的英文缩写，称为激光雷达，是激光扫描与探测系统的简称。
LiDAR技术最早是欧美一些发达国家为了满足海图制图、港口和港湾测量的特殊需要于上世纪60年代中期提出并于80年代开发出来的，一直到上世纪90年代初该技术才趋向成熟。
现今，LiDAR系统主要分为两大类：机载LiDAR系统和地面LiDAR系统。
同时，按照使用用途和功能差异来划分，机载LiDAR系统又可分为用于获得地面三维信息数据的地形LiDAR系统和用于获得水下地形的海道测量LiDAR系统。
机载LiDAR系统（主要指地形LiDAR系统）机载LiDAR系统组成从功能上讲，机载LiDAR是一种集激光、全球定位系统(GPS)和惯性测量单元(IMU)三种技术于一身的系统，这三种技术的结合，可以高度准确地定位地面目标的三维坐标。
现今的机载LiDAR系统中还配备有千万级像素的航空数码相机，同时获取地面的高清晰数码影像。
机载LiDAR系统机载LiDAR系统工作原理地球的表面以及覆盖其上的目标，譬如植被、建筑物等都可以对电磁波产生反射。
LiDAR系统包括一个单束窄带激光器和一个接收系统。
激光器产生并发射离散的激光脉冲，打在物体上并反射,最终被接收器所接受。
接收器准确地测量激光脉冲从发射到被反射回的传播时间。
因为激光脉冲以光速传播，所以接收器总会在下一个脉冲发出之前收到前一个被反射回的脉冲。
这种直接距离测量方法是基于短波电子信号在一个均匀的介质层内(即空气)，以恒定的速度直线传播，并且在不同的介质分界面(地球表面)被反射回来。
其一般原理可以简单描述为：C=C。
／n (1)其中，C。
为真空光速，n为介质，即空气折射率从激光发射器发出的激光光束到达地面并被反射后，被激光器上的接收单元接收和记录。
一般把从发射到接收这段时间称为运行时间t，这个时间参数t与光束的出发点和地面之间的双倍距离R成正比，由此可以计算出此距离：R =t?c／2(2)结合激光器的高度、激光扫描角度、时间参数以及GPS记录的位置参数和IMU记录的角度参数，就可以准确地计算出每一个激光点的三维坐标X、Y、Z。
机载激光雷达
机载激光雷达(LIDAR)激光雷达概念：用激光器作为辐射源的雷达。
激光雷达是激光技术与雷达技术相结合的产物。
由发射机、天线、接收机、跟踪架及信息处理等部分组成。
激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法分直接探测与外差探测。
激光雷达的发展进程LIDAR测绘技术空载激光扫瞄技术的发展，源自1970年，美国航天局（NASA）的研发。
因全球定位系统（Global PositioningSystem、GPS）及惯性导航系统（InertialInertiNavigation System、INS）的发展，使精确的即时定位及姿态付诸实现。
德国Stuttgart大学于1988到1993年间将激光扫描技术与即时定位定姿系统结合，形成空载激光扫描仪（Ackermann-19）。
之后，空载激光扫瞄仪随即发展相当快速，约从1995年开始商业化，目前已有10多家厂商生产空载激光扫瞄仪，可选择的型号超过30种（Baltsavias-1999）。
研发空载激光扫瞄仪的原始目的是观测多重反射（multiple echoes）的观测值，测出地表及树顶的高度模型。
由于其高度自动化及精确的观测成果用空载激光扫瞄仪为主要的DTM生产工具。
激光扫描方法不仅是军内获取三维地理信息的主要途径，而且通过该途径获取的数据成果也被广泛应用于资源勘探、城市规划、农业开发、水利工程、土地利用、环境监测、交通通讯、防震减灾及国家重点建设项目等方面，为国民经济、社会发展和科学研究提供了极为重要的原始资料，并取得了显著的经济效益，展示出良好的应用前景。
低机载LIDAR地面三维数据获取方法与传统的测量方法相比，具有生产数据外业成本低及后处理成本的优点。
目前，广大用户急需低成本、高密集、快速度、高精度的数字高程数据或数字表面数据，机载LIDAR技术正好满足这个需求，因而它成为各种测量应用中深受欢迎的一个高新技术。
快速获取高精度的数字高程数据或数字表面数据是机载LIDAR技术在许多领域的广泛应用的前提，因此，开展机载LIDAR数据精度的研究具有非常重要的理论价值和现实意义。
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。
LiDAR数据处理软件的使用技巧与操作方法
LiDAR数据处理软件的使用技巧与操作方法LiDAR（光探测与测距）技术在近年来得到了广泛的应用和发展，尤其在地图绘制、三维建模、环境监测等领域发挥了重要作用。
作为一种高精度的测距技术，LiDAR通过发射激光束并测量其从目标物体反弹回来所需的时间来获取距离信息。
为了正确地利用LiDAR数据，我们需要掌握一些关键的技巧和操作方法。
本文将介绍LiDAR数据处理软件的使用技巧，以帮助读者更好地处理和分析LiDAR数据。
首先，在使用LiDAR数据处理软件之前，我们需要准备好所需的数据。
LiDAR数据通常由激光扫描系统获取，并以点云（point cloud）的形式存储。
点云数据是由大量的三维坐标点组成的集合，每个点都包含了地面、建筑物、树木等目标物体的位置信息。
在选择数据时，我们可以根据不同的需求选择不同分辨率和密度的点云数据。
高分辨率的数据可以提供更详细的地形和物体信息，但同时也会增加数据量和处理复杂度。
一旦准备好LiDAR数据，我们可以开始使用LiDAR数据处理软件进行处理。
这些软件通常提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们进行数据滤波、分类、分割、拟合等操作。
在处理数据之前，我们需要对LiDAR数据进行预处理，以去除噪声和无效数据。
其中，最常用的预处理方法包括点云滤波和地面提取。
点云滤波是将点云数据中的噪声和无效数据滤除，以保留有效的目标物体信息。
常用的点云滤波方法包括统计滤波、半径滤波和采样滤波等。
统计滤波通过计算每个点周围邻域点的统计参数来判断其是否为噪声点，从而实现滤波。
半径滤波是根据点到周围邻域点的距离是否小于给定的半径来判断其是否为噪声点。
采样滤波是通过间隔采样的方式对点云数据进行稀疏化，从而减少数据量和噪声。
除了点云滤波外，地面提取也是LiDAR数据处理中一个重要的步骤。
地面提取的目的是将点云数据中的地面点进行提取，以便后续的地形分析和建模。
常用的地面提取方法包括基于高度阈值、曲率阈值和地面平面拟合等。
激光雷达点云数据处理软件对比及其应用研究
激光雷达点云数据处理软件对比及其应用研究曹炳霞;黄剑飞【摘要】文中介绍了TerraSolid、LiDAR Suite和LiDAR-DP三款软件功能,分析了软件各自优缺点,通过试验比较了软件在不同地形特征区域的激光雷达点云滤波效果.最后,提出了一种结合TerraSolid、LiDAR Suite和LiDAR-DP软件处理激光点云数据,制作数字高程模型(DEM)的技术方法,为高精度DEM生产提供参考.【期刊名称】《矿山测量》【年(卷),期】2019(047)001【总页数】4页(P109-112)【关键词】激光雷达;TerraSolid;LiDAR Suite;LiDAR-DP;数字高程模型【作者】曹炳霞;黄剑飞【作者单位】广东省国土资源技术中心,广东广州 510075;广东省测绘产品质量监督检验中心,广东广州 510075【正文语种】中文【中图分类】TD172;P225机载激光雷达(LiDAR)作为一种能够大规模获得地面三维数字信息的新技术手段，具有对像控测量依赖小、精度高、全天候、工作效率高、成果周期短等特点[1]，其数据后处理成果已经在地形测绘、DEM、DOM制作、城市三维建模、公路选线、水利建设、森林评估、海岸线提取、电力巡线与选线、应急救灾等领域得到广泛应用[2]。
目前，LiDAR点云数据后处理软件国外主要有TerraSolid、LP360、ENVI LiDAR、INPHO SCOP++、TopPIT、REALM等，国内主要有中国测绘科学研究院LiDAR Station、武汉天擎空间信息技术有限公司LiDAR Suite、北京数字绿土科技有限公司LiDAR360、西安煤航LiDAR-DP等[3]。
点云滤波作为DEM生产和进一步精化分类的基础，是通过一定的规则和数学模型将地面点和非地面点区分的过程[4]。
在LiDAR的数据后处理过程中，点云数据的分类工作占60%～80%的工作量[5]，目前还没有能够完全自动化点云分类获得满足成果精度的软件，点云滤波效果和人机交互友好性将直接影响DEM生产的效率，有必要从软件的功能、人机交互的友好性、点云滤波效果、滤波适用地形特征进行比较分析，从而选择适合测区地形特征的大规模生产高精度DEM的方法。
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机载激光雷达数据后处理软件（LiDAR_Suite）简介
LiDAR_Suite是武汉天擎空间信息技术有限公司在国家高新技术发展计划项目基础上，开发的具有完全自主知识产权的机载LiDAR 数据后处理软件（如图1）。
图1：LiDAR_Suite 系统界面
LiDAR_Suite 综合考虑了当前机载激光雷达数据处理与应用的实际，形成了一套从原始点云数据到高质量行业产品、成熟高效的机载LiDAR数据处理工艺流程。
LiDAR_Suite 功能齐全，性能稳定，提供了涵盖机载激光雷达数据预处理、基础共性处理和专业应用处理等三个处理层次的丰富功能。
具体包括：
1)机载LiDAR 点云数据、影像、矢量及DEM 等多源空间数据的存取与可视
化，提供了和主流LiDAR 数据处理软件、遥感影像处理软件以及GIS软件的数据接口；
2)机载LiDAR 数据质量控制；机载LiDAR 系统检校、点云数据精度评价
和点云数据的无缝航带拼接；
3)海量点云数据的工程化组织管理及其自动批处理；集群环境下的点云数据快
速处理；
4)多种点云数据的自动滤波、分类算法，基于多模式和多视图的点云编辑精细
分类，多模式和可视化的分类精度评价；
5)基于机载LiDAR 点云的高质量数字高程模型和等高线生产；
6)面向机载LiDAR 同机航空数码相机的整区域快速正射影像生产；机载
LiDAR点云与非同机遥感影像的配准；
7)电力行业应用：电力线提取与建模、电力设施周边地物要素采集、危险点间
距量测等；
8)数字城市应用：独立的子模块Building Modeler，实现城市建筑物三维模型的
自动、半自动建立。
LiDAR_Suite采用了当前机载LiDAR最新数据处理技术，采用了模块化设计思想以及插件集成技术，在可视化、人机交互、易操作性、处理精度与效率等方面与现有商业化的主流机载激光雷达数据处理软件相比均具有一定的技术优势，并提供了灵活方便的、面向行业的二次开发功能。
LiDAR_Suite兼顾了先进算法自动化处理和人机交互的作用，使系统更具实用性；面向专业应用提供了测绘生产、数字城市建模、电力行业应用等功能。
目前，该软件已应用于实际的高精效测绘生产中，完成从原始点云数据到基础测绘产品生产（含DEM、DOM、等高线、部分DLG）以及产品精度评价的全部流程，效果良好（图2为数据生产工程管理示意图，图3为多模式和多视图的点云精细分类编辑示意图，图4为点云自动分类结果，图5为高精度DEM渲染结果，图6为电力悬链线的提取与建模，图7为建筑物半自动建模）。
目前，LiDAR_Suite的生产处理成果已应用于国土、交通、水利等领域，并可望在更多领域如资源、环境、灾害、电力、农林等得到广泛应用。
图2 机载LiDAR数据生产工程管理
图3 多模式和多视图的点云精细分类编辑
图4为点云自动分类结果
图5 高精度DEM渲染模型
图6 电力悬链线的提取与建模
图7 建筑物半自动建模。