LIDAR基础知识
LiDAR(雷达)技术介绍
激光雷达与微波雷达的异同：
激光雷达工作原理：
向被测目标发射探测信号（激光束），然后测量反射或发射信号的到达时间、强弱程度等参数，以确定目标的距离、方位、运动状态及表面光学特性。
用飞行时间法（Time of flight method）测算出L：
从公式可以看出精度取决于时间，所以对接收装置的要求很高。如果做到1cm的精度，可以推出对时间的测量精度达到0.067ns。
这些核心指标参数，其实就可以判断一个传感器是否满足你的使用需求
最大辐射功率
第一重要的参数，首先看是否得到安全认证，是否需要做防护
水平视场
机械式雷达360度旋转，水平全视角
垂直视场
一般16线俯仰角30度，从-15度到15度，应用最多、最广泛
光源波长
光学参数，纳米参数
最远测量距离
是否满足长距离探测
测量时间/帧频率
传统雷达以微波作为载波的雷达，大约出现在1935年
雷达按频段可分为：超视距雷达、微波雷达、毫米波雷达以及激光雷达等
激光雷达即激光探测及测距系统LiDAR(Light Detection and Ranging)，是一种通过发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。
用激光器作为发射光源，采用光电探测技术手段的主动遥感设备。激光雷达是激光技术与现代光电探测技术结合的先进探测方式。由发射系统、接收系统、信息处理等部分组成。
LiDAR(雷达）技术介绍
相对于传统测距传感器，激光雷达在测量精度、测量距离、角分辨率、抗干扰能力等方面具有巨大的综合优势。
01背景概述
雷达（英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写），意思为"无线电探测和测距"，发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标的距离、速度、方位、高度等信息。
大气颗粒物激光雷达安全操作及保养规程
大气颗粒物激光雷达安全操作及保养规程大气颗粒物激光雷达（Lidar）是一种测量大气颗粒浓度和分布的仪器，广泛应用于气象学、环境监测、空气质量评估等领域。
为了确保Lidar的正常运行和安全使用，需要进行严格的操作和保养管理。
本文将介绍大气颗粒物激光雷达的安全操作及保养规程。
1. Lidar的工作原理Lidar是一种利用激光束测量物体距离和特性的仪器，可用于大气颗粒物的探测。
Lidar通过发射激光束，将其照射到目标上，接收被照射目标反射的激光，利用反射激光的时间延迟和光强等信息确定目标的位置、形状、速度、尺寸和材质等特性。
这种技术可用于探测空气中的颗粒物、水汽、云和粉尘等特征。
2. Lidar的安全操作规程为了确保Lidar的安全操作，必须采取以下措施：（1）随时关注环境安全使用Lidar时，必须选择相对安全的环境，避免在雷暴、风暴、大风和雨雪等恶劣天气条件下使用。
操作人员还应当注意避免人和动物进入激光光束范围以及防止误伤他人或自己。
（2）正确设置激光参数和位置操作人员必须根据Lidar的参数要求和安全规定正确设置激光的辐射输出功率、辐射时间和辐射波长等参数。
操作人员还应当正确设置Lidar的位置，避免激光光束照射到任何敏感区域或人员上。
（3）使用安全防护设备在使用Lidar时，操作人员必须使用相应的安全防护设备，以防止激光光束对皮肤、眼部、呼吸道等造成损伤或危害。
操作人员必须佩戴具有防辐射功能的防护眼镜、口罩和防护服等。
（4）遵守安全操作程序操作人员必须严格遵守相关的操作程序和安全规定，如开启和关闭Lidar的顺序、检验和校准Lidar的状况、操作指南和工作流程等。
3. Lidar的保养规程为确保Lidar的长期稳定运行，还需发挥保养管理作用。
以下是Lidar的保养管理规程：（1）定期维护Lidar定期需要进行维护保养，包括清理Lidar的外表面和镜头，定期校准仪器的运动速度、力度和位置等，确保Lidar的正常运行。
什么是LiDAR激光雷达
1 什么是LiDARLiDAR，是Light Detection and Ranging的缩写，常用作代表激光雷达。
LiDAR是一种传感技术，可发射低功率，人眼安全的激光进行脉冲测量，并测量激光完成传感器与目标之间往返所需的时间。
所得的聚合数据用于生成3D点云图像，同时提供空间位置和深度信息以识别，分类和跟踪运动对象。
LiDAR工作原理：LiDAR的工作原理是检测并测量返回传感器接收器的光。
一些目标比其他目标反射的光线更好，这使它们更容易可靠地检测和测量到传感器的最大范围。
比如，黑色表面善于吸收更多光，而白色表面能够反射更多的光。
这样一来，与目标主题颜色相对较暗的目标相比，相对颜色较亮的目标更容易在更长的距离上受到可靠地检测或测量。
对于窗户等像镜子一样的目标在检测和测量方面颇具挑战性，因为与在多个方向上分散光的漫射目标不同，类似镜子的物体只能反射很小的聚焦光束，而不会直接反射到传感器的接收器中。
同时，诸如路标和车牌之类的可反光目标将高百分比的光返回接收器，并且是LiDAR传感器的良好目标。
由于存在这些差异，LiDAR传感器的实际性能和最大有效范围可能会根据目标的表面反射率而有所不同。
1.1点云点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的诸多特征点的集合，称之为“点云”（Point Cloud）。
点云是由3D点数据组成的大型数据集，由激光测量原理得到。
车载激光雷达产生的点云包含来自周围环境的原始数据，这些原始数据是从移动物体（例如车辆和人）以及静止物体（例如建筑物，树木和其他永久性结构）扫描而来的。
然后可以通过软件系统转换包含数据点的点云，以创建给定区域的基于LiDAR的3D图像。
激光测量得到的点云内容包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity），强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向，以及仪器的发射能量，激光波长有关参数等。
激光扫描仪基础知识大讲堂Lidar基础概念介绍
激光扫描仪基础知识大讲堂Lidar基础概念介绍上一期的激光扫描仪基础知识反应相当良好，为了大家能够学习更多的新“姿势”，我们又推出了续集，本集旨在介绍更深层次的扫描仪基础知识！坐稳了，秋名山上老司机，开车了！1 物体表面反射率被测目标物体表面反射率是关系到激光扫描仪测量能力的关键参数。
而影响物体表面反射率的因素主要有物体表面颜色和表面类型（亚光，高亮，平滑，粗糙等）。
我们通常定义柯达白板（Kodak white material）表面反射率为100%。
自然界中常见材料的物体表面反射率如下：激光扫描仪的工作距离和物体表面反射率有类线性关系，激光扫描器一般用100%反射率及10%反射率两个参数条件表示工作距离。
如下是LMS151系列产品的反射率对应工作距离关系图：2 物体表面轮廓被测物体表面还有一个关键因素影响激光扫描仪测量距离和效果：目标物体表面形状。
平面物体，大于光束直径全部能量从被测物返回单次回波 single echo圆形物体，小于光束直径部分的能量从被测物反射回(1 echo) + 从背景反射 (1 echo) -> 多次回波multi echo -> 检测不稳定平面物体, 小于光束直径 (边沿检测)部分的能量从被测物反射回(1 echo) + 从背景反射 (1 echo) -> 多次回波multi echo -> 检测不稳定高亮、光滑表面 -> 镜反射（反射角 = 入射角）如果激光束入射角较小，就会造成激光束的反射光束不能返回到接收器。
在该点的测量值就会显示为无物体，也就是数据丢失的情况。
如：高亮汽车漆、抛光的金属表面类似镜反射亚光、光滑表面 -> 漫反射（全方向反射）反射光分布在所有的方向上，光的强度分布类似于高斯曲面当激光与物体表面成一定入射角，则反射能力会有相应的损失，入射角越小，返回扫描器的光越少，检测距离也就越近亚光, 粗糙表面 -> 漫反射（反射方向不确定）反射可能向任意方向，由被测点实际形状确定。
lidar里程计数学基础
lidar里程计数学基础Lidar里程计是一种高精度、实时性高的环境感知技术，广泛应用于自动驾驶领域。
其核心在于借助激光点云数据来估计车辆位姿和运动状态。
在这个过程中，数学基础扮演着重要角色。
本文将深入探讨lidar里程计数学基础，分步骤阐述其原理和实现过程。
一、laser scan matchingLidar里程计的第一个关键步骤是激光点云匹配（laser scan matching）。
激光点云数据提供了车辆当前所处环境的三维信息。
通过匹配点云数据，我们可以了解车辆与前一时刻的位置情况。
在这个过程中，主要使用以下公式：旋转矩阵R：注重旋转的线性变换矩阵，满足R^T×R=I、det(R)=1, 即R的逆矩阵=R^T。
平移向量t：线性变换矩阵中沿坐标轴方向的平移矩阵，具有平移向量t的都是对称矩阵。
点云旋转：v′=Rv+tv，其中v和v′是匹配前和匹配后的点，R 是旋转矩阵，t是平移向量。
点云匹配的优化目标是最小化欧几里得距离，具体公式如下：min |Rv_i+t-v'_i|^2其中v_i,t,R,v_i'分别是前一时刻激光扫描点云的一个点、平移向量、旋转矩阵、后一时刻的点。
二、优化点云匹配在lidar里程计中，优化点云匹配也是一个关键步骤。
它的目的是调整旋转矩阵R和平移向量t，以最小化匹配前后的差距。
实现过程分为两个主要步骤：1. 状态估计：使用测量模型和观测数据等信息，获得车辆的状态和向量数量。
2. 参数估计：这一步骤是将车辆状态转化为优化问题的过程。
三、基于卡尔曼滤波的lidar里程计基于卡尔曼滤波的lidar里程计是一种将卡尔曼滤波技术应用到lidar里程计的方法。
其数学模型可以描述如下：α :齐次变换群中的位姿变换向量:齐次变换群中的参考帧变换向量Δα:齐次变换群中性质改变向量R:误差项强度Q:测量项强度P:协方差矩阵H:观测矩阵U:观测噪音状态预测：公式如下：α' =Fx+W协方差预测：公式如下：P' = FPFT+Q卡尔曼增益：公式如下：Kt = PtHT(HPtHT+U)-1状态更新：公式如下：α = α' + Kt(Zt-Hα')协方差更新：公式如下：P = (I-KtH)P'以上是基于卡尔曼滤波的lidar里程计的具体实施过程。
宏光数据知识点总结
宏光数据知识点总结一、激光雷达（LiDAR）知识点总结1. 什么是激光雷达（LiDAR）？激光雷达是一种通过发射激光束并测量激光束的反射时间和强度来获取目标物体位置、形状和表面特征的技术。
它是自动驾驶和智能交通系统中不可或缺的感知设备。
2. 激光雷达的工作原理激光雷达通过发射激光脉冲，然后测量这些脉冲在目标表面上的反射时间来确定目标的距离，从而构建出三维空间中的物体点云图。
激光雷达通常具有高精度和长测距范围等特点，适用于各种环境和天气条件下的数据采集。
3. 宏光数据在激光雷达中的应用宏光数据在激光雷达中的应用主要包括激光雷达的数据采集、数据处理和数据分析等方面。
通过宏光数据的支持，激光雷达可以实现更高精度的数据采集和更准确的环境感知，从而提升自动驾驶与智能交通系统的性能和安全性。
二、毫米波（mmWave）雷达知识点总结1. 什么是毫米波（mmWave）雷达？毫米波雷达是一种利用毫米波频段的电磁波来实现目标检测、距离测量和速度测量等功能的感知设备。
它通常具有高分辨率和大角度覆盖等特点，适用于自动驾驶、智能交通和智能城市等应用场景。
2. 毫米波雷达的工作原理毫米波雷达通过发射毫米波信号并接收目标的回波信号来实现目标检测和距离测量。
毫米波雷达的波长较短，能够实现更高分辨率和更准确的目标探测，可以应对复杂的多目标检测场景。
3. 宏光数据在毫米波雷达中的应用宏光数据在毫米波雷达中的应用主要包括毫米波雷达的数据处理与分析、环境感知与决策等方面。
通过宏光数据的支持，毫米波雷达可以实现更精准的目标检测、更快速的数据处理和更可靠的决策支持，为智能交通和自动驾驶系统提供更可靠的感知能力。
三、智能摄像知识点总结1. 什么是智能摄像？智能摄像是一种结合了智能算法和摄像技术的感知设备，可以实现目标检测、识别和跟踪等功能。
在自动驾驶、智能交通和智能安防领域有着广泛的应用。
2. 智能摄像的工作原理智能摄像通过采集视频数据，并利用计算机视觉和深度学习等技术对视频数据进行分析和处理，实现对目标的检测、识别和跟踪等功能。
LIDAR基础知识
激 光
方向性好、单色性好、相干性好
激光器到反射物体的距离(d)=光速(c)×时间 (t)/2
测高原理
原理
结合GPS得到的激光器位置坐标信息， INS得到的激光方向信息，可以准确地计 算出每一个激光点的大地坐标X、Y、Z， 大量的激光点聚集成激光点云，组成点 云图像。
Business template
1.弹道导弹防御激光雷达 2.靶场测量激光雷达 3.振动遥测激光雷达 4.多光谱激光雷达
LIDAR在测绘中的应用
快速获取数字高程模型
LIDAR技术最主要的数据产品是高密度 、高精度的激光点云数据，该数据直 接反映点位的三维坐标。通过自动或 人工交互处理，把入射到植被、房屋 、建筑物等非地形目标上的点云进行 应用分类、滤波或去除，然后构建不规则 三角网TIN，就可以快速提取DEM。
分类
Business template
原理
组成
①激光器 激光器是激光雷达的核心器件。激光器
种类很多，性能各异，究竟选择哪种激光 器作为雷达辐射源，往往要对各种因素加 以综合考虑，其中包括: 波长、大气传输 特性、功率、信号形式、功率要求、平台 限制(体积、重量和功耗)、 对人眼安全 程度、、可靠性、成本和技术成熟程度等 。从目前实际应用来看，Nd:YAG固体激光 器、CO2气体激光器和GaAlAs半导体二极 管激光器、光纤激光器等最具有代表性。
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
提取建筑物模型并生成真正射影像
三维 建模
取地面激光点云和建筑物点云的平均高程值分别 赋给建筑物顶部轮廓和根部角点，经过顶部轮廓 和地面角点连线后建立起包括建筑物顶部、底部 、房檐、侧面的三维数字建筑物模型
将DEM与数字建筑物模型叠加，经过正射纠正技术 消除地形起伏和建筑物带来的投影差，制作出真 正射影像
lidar原理与应用
• 测绘学的分支：
•
大地测量学与测量工程
•
地图制图学与地理信息工程
•
摄影测量与遥感
• 大地测量学与测量工程：
大地测量是研究地球形状、大小和重力场及其变化， 通过建立区域和全球三维控制网、重力网及利用卫星测量 、甚长基线干涉测量等方法测定地球各种动态的理论和技 术的学科。
工程测量是研究工程建设和自然资源开发中各个阶段 进行的控制测量、地形测绘、施工放样、变形监测及建立 相应信息系统的理论和技术的学科。
平面坐标（X，Y）及高程（Z）的数据集。DEM的格网间 隔应与其高程精度相适配，并形成有规则的格网系列。根 据不同的高程精度，可分为不同类型。为完整反映地表形 态，还可增加离散高程点数据。
• 数字正射影像图（Digital Orthophoto Map— DOM）是利用数字高程模型（DEM）对经扫描处理的数
图4 Lidar数据地面点断面分布示意图
Lidar数据的处理
LIDAR数据处理包括原始数据预处理和点云数据 后处理两个阶段。
1、原始数据预处理 首先通过地面CPS的基准站和机载GPS的测量数 据的联合差分结算，即可精确确定飞机飞行轨迹。 然后利用仪器厂家提供的随机商用软件，对飞机 GPS 轨迹数据、飞机姿态数据、激光测距数据及激 光扫描镜的摆动角度数据进行联合处理，最后得到 各测点的(X，Y，Z)三维坐标数据。这样得到的是 大量悬浮在空中没有属性的离散的点阵数据，形象 地称之为“点云”。
图5 Lidar点云数据分布示意图
2、点云数据后处理
对Lidar点云数据进行后处理的目的就是将分布 在不同地面目标上的点进行分离。简单地说，就是 将落在地形表面上的点(即所谓的地面点)与那些非 地形表面上的点（譬如上面图中落在汽车上、树木 或植被上、以及落在房屋上的点）进行有效而准确 的分离。
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三维 建模
地面三维激光扫描技术
分类
它将激光扫描仪直接与数码相机、GPS相结合，对 目标物进行扫描成像，获取激光反射回波数据和目 标表面影像，并在软件支持下构建三维数字模型和 纹理的精确贴加，从而达到目标物快速、有效、精 确的三维立体建模。
分类
机载激光雷达扫描技术
分类
该系统由激光测高仪、GPS定位装置、IMU(惯性制 导仪)和高分辨率数码照相机组成，实现对目标物 的同步测量。测量数据通过特定方程解算处理，生 成高密度的三维激光点云数值，为地形信息的提取 提供精确的数据源。
概念
LIDAR（激光测距技术）是一种集激光、 全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种新 技术于一身的系统，用于获得高精度、高密度的 三维坐标数据，并构建目标物的三维立体模型。
概念
激光LIDAR与微波LIDAR的异同
激光雷达是以激光器为辐射源的雷达，它是在微波 雷达技术基础上发展起来的，两者在工作原理和结构 上有许多相似之处 工作频率由无线电频段改变成了光频段 雷达具体结构、目标和背景特性上发生了变化。微波 天线由光学望远镜代替; 接收通道中微波雷达可以直 接用射频器件对接收信号进行放大、混频和检波等处 理，激光雷达则必须用光电探测器将光频信号转换成 电信号后进行处理。 信号处理，激光雷达基本上沿用了微波雷达中的成熟 技术。
LIDAR系统可以获取高分辨率、高精度的数字 地面模型和数字正射影像，提供了构建数字 城市最宝贵的空间信息资源，因此是数字城 市建设的重要技术力量。
应用
LIDAR在测绘中的应用
应用
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
激光点云数据的处理
设置绝对高程的限差值过滤非地形回波的噪音点 分类低于平均地面的错误点——低点 设置最大建筑物的尺寸、地形角等来分类地面点 过滤出低于真实地表的点
原理
LIDAR在测绘中的应用
1.跟踪 2.成像制导 3.三维视觉系统 4.测风 5.大气环境监测 6.主动遥感
应用
LIDAR在测绘中的应用
应用
1.侦察用成像激光雷达 2.障碍回避激光雷达 3.大气监测激光雷达 4.制导激光雷达 5.化学/生物战剂探测激光雷达 6.水下探测激光 7.空间监视激光雷达 8.机器人三三维视觉系统 9.其他军用激光雷达 1.弹道导弹防御激光雷达 2.靶场测量激光雷达 3.振动遥测激光雷达 4.多光谱激光雷达
原理
Business template
原理
②光电探测器 适合于激光雷达用的光电探测器主要有 PIN光电二极管、硅雪崩二极管(SiAPD)、 光电导型碲镉汞(HgCdTe)探测器和光伏 碲镉汞探测器 ③光学天线 透射式望远镜(开普勒、伽利略) 反射式望远镜(牛顿式、卡塞哥伦) 收发合置光学天线 收发分置光学天线 自由空间光路全 光纤光路下 波片(四分之一、二分之一) 分束镜、合束镜、布鲁斯特窗片
激光雷达技术
概念
“雷达”(RADAR-Radio Detection AndRanging) 。 传统的雷达是以微波和毫米波作为载波的雷达， 大约出现1935年左右。 最早公开报道提出激光雷达的概念是 :1967年美 国国际电话和电报公司提出的，主要用于航天 飞行器交会对接，并研制出原理样机 ;1978年美 国国家航天局马歇尔航天中心研制成 CO2相干激 光雷达.
Business template
原理
④光学扫描器 多面体扫描器，利用多面体(6-12面) 的转动来扫描，优点是扫描线性好、精度 高，缺点是体积大、价格高; 检流计式振镜扫描器，扫描角<15°; 声子偏转器，利用声光效应使入射光线 产生偏转而实现光扫描，声光偏转器的扫 描角不大，一般在±3°左右 压电扫描器，利用逆压电效应产生摆动的 新型扫描器 全息光栅扫描器 光学相位扫描 MEMS扫描器
分类
Business template
组成
①激光器 激光器是激光雷达的核心器件。激光器 种类很多，性能各异，究竟选择哪种激光 器作为雷达辐射源，往往要对各种因素加 以综合考虑，其中包括: 波长、大气传输 特性、功率、信号形式、功率要求、平台 限制(体积、重量和功耗)、 对人眼安全 程度、、可靠性、成本和技术成熟程度等 。从目前实际应用来看，Nd:YAG固体激光 器、CO2气体激光器和GaAlAs半导体二极 管激光器、光纤激光器等最具有代表性。
按不同信号形式
分类
①脉冲 ②连续波 ③每一类中又有不同的信号波形。
按不同探测方式
①直接探测（能量探测） ②相干探测（外差探测）
按不同功能
分类
①跟踪雷达(测距和测角) ; ②测速雷达(测量多普勒信息) ; ③动目标指示雷达(目标的多普勒信息) ; ④成像雷达(测量目标不同部位的反射强度和距离 等信号) ; ⑤同差分吸收雷达(目标介质对特定频率光的吸收 强度) 等。
概念
激光雷达(LADAR-Laser Detection AndRanging) 是以激光作为载波的雷达，以光电探测器为接收器 件，以光学望远镜为天线的雷达。 早期，人们还叫过光雷达(LIDAR-LightDetection And Ranging),这里所谓的光实际上是指激光。现在， 普遍采用LADAR这个术语，以区别于原始而低级的 LIDAR。 以后世界上陆续提出并实现: 激光多普勒雷达、激光 测风雷达、激光成像雷达、激光差分吸收雷达、拉曼 散射激光雷达、微脉冲
三维 建模
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型Leabharlann 提取建筑物模型并生成真正射影像
取地面激光点云和建筑物点云的平均高程值分别 赋给建筑物顶部轮廓和根部角点，经过顶部轮廓 和地面角点连线后建立起包括建筑物顶部、底部、 房檐、侧面的三维数字建筑物模型
将DEM与数字建筑物模型叠加，经过正射纠正技术 消除地形起伏和建筑物带来的投影差，制作出真 正射影像
LIDAR在测绘中的应用
应用
LIDAR在测绘中的应用
应用
LIDAR在测绘中的应用
很多精密工程测量，都需要采集测量目标的高 精度三维坐标信息，甚至需要建立精确的三维 物体模型，比如：电力选线、矿山和隧道测量、 水文测量、沉降测量、建筑测量、变形测量、 文物考古等行业。
应用
LIDAR在测绘中的应用
三维 建模
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
三维建筑物的可视化
先对DEM和数字建筑物模型惊醒着色处理，再把 真正射影像按照坐标精确叠加到地面模型和建 筑物模型的顶部，这样地表和建筑物的顶部都 被贴上了真正射影像的纹理，从而形成了可视 化的三维建筑物模型
三维 建模
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
Business template
原理
Business template
优点： 工作频率非常高，较微波高3~4个数量级。激 光作为雷达辐射源探测运动目标时多普勒频 率非常高，因而速度分辨率极高。 工作频率处于电子干扰频谱和微波隐身有效 频率之外，有利于对抗电子干扰和反隐身。 有效的绝对带宽很宽，能产生极窄的脉冲(纳 秒至飞秒量级)，以实现高精度(可达厘米量 级) 测距。 能量高度集中。用很小的准直孔径(10cm左右) 即可获得很高的天线增益和极窄的波束 (1mrad左右)而且无旁瓣，因而可实现高精度 测角(优于0.1mrad)单站定位、低仰角跟踪和 高分辨率三维成像，且不易被敌方截获，自 身隐蔽性强。 单色性和相干性好。气体激光器的谱线宽度 可达10-3~10-4nm,而且频率稳定度能做得很 高，可实现高灵敏度外差接收。
三维 建模
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
数字高程模型的生成
从分类的地面点中提取代表地形特征的 模型关键点以构建地面三角网(TIN)的形式来 生成DEM。
三维 建模
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
提取建筑物模型并生成真正射影像
利用DEM纠正消除地面的投影误差获得DOM 加载DOM，人工寻找建筑物，在已分类的激光点 云上大致选取轮廓 利用软件程序自动探测此建筑物的激光点云并 建立其顶部的矢量轮廓，手工编辑调整使其与 DOM上的建筑物顶部完全吻合
激 光
方向性好、单色性好、相干性好
激光器到反射物体的距离(d)=光速(c)×时间 (t)/2
原理
测高原理
结合GPS得到的激光器位置坐标信息， INS得到的激光方向信息，可以准确地计 算出每一个激光点的大地坐标X、Y、Z， 大量的激光点聚集成激光点云，组成点 云图像。
Business template
原理
激光束发射的频率能从每秒几个脉冲到每 秒几万个脉冲，接收器将会在一分钟内记 录六十万个点。很多LADAR系统还能记录 同一脉冲的多次反射，激光束可能先打在 树冠的顶端，其中的一部继续向下打在更 多的树叶上，有些甚至打在地面上被返回， 这样就会有一组多次返回的具有X、Y、Z 坐标的点记录，并分层表示。利用这个特 点，我们可以通过分类和滤波处理，获取 地面高程，以及树高及建筑物的高度等信 息。