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的基本组成结构 -回复
lidar的基本组成结构-回复Lidar（雷达光学遥测）是一种使用激光脉冲来测量目标距离和空间位置的技术。
它由几个基本组成结构组成，包括发射器、接收器、控制系统和数据处理单元。
以下将详细介绍lidar的基本组成结构，以回答题目中的要求。
第一部分：引言（大约200-300字）引言部分将对lidar的定义和应用进行简要介绍。
Lidar（雷达光学遥测）是一种通过将激光脉冲发射到目标上并测量其返回时间来确定距离和空间位置的技术。
它在许多领域得到广泛应用，包括气象学、地球科学、汽车驾驶和机器人导航等。
随着技术的不断进步，lidar 已经成为实现高精度障碍物检测和环境建模的关键工具。
第二部分：发射器（大约400-600字）第二部分将详细介绍lidar中使用的发射器的基本结构和原理。
lidar的发射器通常由一个激光器和一个发射光学器件组成。
激光器用于发射激光脉冲，而发射光学器件则用于将激光束聚焦并发射到目标上。
激光器是lidar发射器的核心组件，它产生一个窄束的激光光束。
常用的激光器类型有激光二极管（LD）、固体激光器和气体激光器等。
这些激光器在不同的应用领域中具有不同的特点和性能。
发射光学器件通常由透镜和反射器组成。
透镜用于将激光束聚焦到目标上，而反射器用于将聚焦后的激光束发射出去。
通过控制发射光学器件的形状和位置，可以调节激光束的发散角度和聚焦程度。
第三部分：接收器（大约400-600字）第三部分将详细介绍lidar中使用的接收器的基本结构和原理。
lidar的接收器有助于接收由目标反射回来的激光脉冲。
接收器主要由光学器件和检测器组成。
光学器件包括透镜和滤波器等部分。
透镜用于将反射回来的光束聚焦到检测器上，而滤波器则用于降低噪声和背景光的干扰。
透镜的选择要考虑接收的激光脉冲的波长和适当聚焦效果的实现。
检测器是接收器的核心组件，它能够转换光信号为电信号。
常用的检测器类型有光电二极管（PD）、光电倍增管（PMT）和光敏电阻等。
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
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这种模式中点密度是不均匀 的, 因为由于摆镜的减速使得 点倾向于向细长列的终端靠 拢. 使用电流计在在某种程 度上消除了这一问题
曲折 或 蜿蜒型模式
扫描机制
基本技术与原理- 测量
平行线模式
一个旋转的多面镜引导激光脉冲沿着平行线横穿细长列 。只在扫描方向上 生成数据点。这种模式的好处是可以获取在地面上散步均匀的点 。
因为LiDAR点散步整个树冠，所以人 们使用LiDAR数据开发用于估计生物 量的模型。 穿透树冠点的百分比信息可以与叶面 积指数 (LAI) 建立关联。
使用激光测距的原理
脉冲激光:
连续波激光（CW laser）
基本技术与原理-平台
• 为了实现精确的长距离测量，激光脉冲应具备以下特性：
– 大功率: 这样接收器可接收到可用的反射
– 短脉冲长度: 在时间测量方面，不确定性更少 – 高准直度: 因为光斑更小，所以不确定性更少 – 窄光谱: 小的带通滤波器用以减小噪声 – 对人眼安全: 当波长减小时，激光会变得更加危险 – 地物的激光光谱反射性: 这样反射（信号）是可用的.
通过对模拟波形间歇性地采样，获取全波形
全波形数字化
商业系统
公司
Optech International Inc Leica Geosystems Riegl
国家
加拿大 美国 澳大利亚
产品
ALTM Gemini,ALTM Orion ALS50,ALS60 VQ-480, LMS-Q560
TopoSys
基本技术与原理
机载LiDAR系统部件
• • • • • 平台 扫描仪发射-接收单元 差分 GPS 惯性测量单元(IMU) 计算机
基本技术与原理-平台
航空器、直升机、 卫星、车
基本技术与原理-平台
扫描激光器发射-接收单元
• 使用激光束作为侦测载体的 主动传感系统. • 从发射器发射激光（脉冲或 连续波）并捕获反射能量 •
IGI
德国
德国
Harrier 56/G4,Falcon II
LiteMapper
5大商业供应商
供应商
商业系统
Leica ALS60
Trimble Harrier 56
产品
商业系统
产品
Hale Waihona Puke 商业系统ALS 系统主要技术参数概述
产品
商业系统
北京星球数码科技有限公司 山西亚太数字遥感公司 ALS40 LiteMapper2800
扫描机制
基本技术与原理- 测量
椭圆模式
通过一个绕轴转动的俯垂镜，产生椭圆模式。镜面与旋转轴之 间有一个倾角，这使得点遭受椭圆模式的射击。
扫描机制
基本技术与原理- 测量
树木多重回波例子
可以用不同的方式对接收到的激光脉冲进行采样- 最大的回波, 第 一个和最后一个极大回波, 或者是大于波形不同阶段的阈值的所 有回波. 通过每个回波的时间测量，测出相应的距离，并计算出 点位的三维坐标。
这些方法的问题
• • • • • • 劳动密集 耗时 代价高 受很多条件制约（一年中的一个时期、太阳角度、天气等） 可能需要数据采集器定位 几乎不能测量像森林、冰雪表面、沙滩海岸、沙丘、沙漠、 沼泽及湿地这样的一些地区
传统的地形数据采集方法
LiDAR的优势
LiDAR
主动系统. 白天或晚上都可采集数据 直接采集三维数据 表面成图几乎没有纹理。因此，影像匹配交 付非常差的结果，人工测量值同样也是差的 或累赘的
LiDAR的多路径导致了虚假数据点
LiDAR 点云
• • • • • LAS在形成委员会内部使用，同时也被提 供作为ASPRS的一个标准。 经过ASPRS LiDAR小组委员会的简单修 改后，LAS1.0版本被批准为ASPRS数据。 2003年5月9号形成标准 目前已更新到1.1,1.2,1.3 及 2.0版本。 目前所有的商业LiDAR数据处理软件供应 商都支持LAS1.0，这允许了数据的无缝交 换。
激光雷达及其在地理空间领域中的应用
胡翔云 教授
武汉大学遥感信息工程学院
概要
• • • • • 简介 基本原理方法 激光雷达数据 优势及主要应用 激光雷达的未来
简介—激光
• 激光(利用辐射的受激发射放大光波)具 有高度的单色性、相干性、方向性并 能够高能聚集。
对于遥感来说，能够发射大功率、短 时、窄带宽、辐射能低分散脉冲的激 光是必须的 激光既能用于光谱分析又能用于目标 测距
公共头块 变长记录 点云 LAS 1.0
流行的点云文件格式: LAS
LiDAR 应用
• • •
• • • • • • •
走廊测绘, 例如, 公路, 铁路轨道,管道, 水路地貌 电力输电线路和铁塔的测绘，包括电力线到地面或树木的净空距离等 DTM生成, especially in forested areas in forests also for road and path planning, 水系 格局的研究等. 沿海地区测量, 包括沙丘和潮滩, 海岸变化与侵蚀的测定 高精度密集测量应用, 例如, 洪水测绘, 露天矿区的DTM生成及体积计算, 公路设计与建 模 城区DTM和DSM的生成, 自动建筑物提取, generation of 3-D city models for planning of relay antenna locations in wireless telecommunication, 城市规划, 微气候模型, 噪声 和污染的传播 自然灾害后的快速测图和灾害评估, 例如, 在飓风、地震、滑坡等灾害之后 冰雪覆盖区测量,包括冰川监测 植被参数的推测, 例如, 树高, 冠径, 树密度, 生物量估计, 森林边界测定 深度高达70m的水文测量
高数据密度
每秒高达167,000次脉冲。 能够量测到的点密度高于每平方米 24个点 多重回波采集三维数据。
必需的地面控制最少
LiDAR 点云
格网与点云对比
由于扫描设备的几何特性，没有将数据组织为规 则格网。 非规则数据可以重采样为规则格网或 者保存到一个支持非规则组织的存储格式中。
不是以网格形式组织的三维数据时常称为 点云，因为它们拥有与云类似的不明显的 边界。
简介—发展历史
• 机载激光扫描的发展可追溯到二十世纪70和80年代，一个 早期的NASA系统及美国和加拿大其它的尝试。 • 之后，GPS解决了关键的定位问题，使得高精度性能切实 可行。斯图加特大学在1990-1993年间对一个激光断面测 量系统的深入研究证明了高几何精度的潜力。 • 在二十世纪90年代成熟。商业系统出现。
简介—LiDAR是什么？
• LiDAR 代表 激光探测与测 距, 俗称激光雷达 • 在过去的20年中，LiDAR 是主流地形测绘领域引入 的最重要的技术之一 • 能够获取高密度、高精度 三维点云数据
简介—整体概述
• LIDAR: 通过激光照射目标的方式，测量距目标的距离或 其它属性, 往往使用来自同一个激光的脉冲。 • 与雷达相似是主动式遥感，但使用激光脉冲而不是无线电 波 • 可以快速采集三维点位坐标. • 相较大多数其它技术，使用LiDAR采集高程数据具有很多 优势。其中主要的因素是更高的精度（ 厘米级）, 林区地 形的穿透力。在夜间也可以采集数据!
生成的DSM
LiDAR 应用
集成式GIS用于湄公河三角洲地区发展
生成的DSM
LiDAR 应用
脉冲能够穿过树冠的小空隙. 因此，树 冠下的数据点将可用. 算法能够分离树 木点和地面点, 从而生成林区地面的 DEM. 林区地面DEM已经应用于森林火 灾区划及灾害管理。
林区LiDAR数据(上图) 及对应的林区地面 DEM(下图)
国内购买LiDAR的组织机构（部分）
产品
商业系统
AOE-LiDAR was manufactured by AOE of CAS (中科院光电所)
产品
LiDAR的优势
• • • • 传统的地面测量（经纬仪） 电子测距设备(EDM) 全球定位系统(GPS) 摄影测量
传统的地形数据采集方法
LiDAR的优势
工作原理
基本技术与原理- 测量
在 LiDAR 测距中，点位（或地理参考）是如何计算的?
是地球中心到地面点的三维矢量 是地球中心到激光发射点的三维矢量 是激光发射点到地面点的三维矢量
初步得到的是WGS84坐标系下的 点位坐标, 在通常的测绘项目中， 人们经常需要将它们转换为当地 坐标系
工作原理
基本技术与原理- 测量
中国海监北海支队
广西桂能信息工程公司
ALS50I
LiteMapper5600
北京星天地信息科技有限公司
广州建通测绘技术开发有限公司
Optech ALTM3100
Toposys FALCONII
武汉大学
中国航空物探遥感中心 中国测绘科学研究院 中国水电顾问集团成都勘测设计研究院
ALS50II
ALS50II ALS50II Optech ALTM Gemini
LiDAR 应用
生成大比例尺城区地图 LiDAR 有助于建筑物的识别，这一点对测
图、收入估算及变化监测研究是非常重要 的。 LiDAR能够采集即使是城市里狭窄阴暗的 小巷数据的能力，使得它成为实现这个目 标的理想之选。
精确、密集及快速 地形资料的采集有助于城区其它丰 富多样的GIS应用 可视化, 应急路径规划等
• 扫描模式主要依赖于以不同模式扫描地面的LiDAR传感器。这种模式也受地 形特点和飞行轨迹中的扰动 (姿态和加速)的影响。
机制
Most common pattern (Leica, Optech)
地面模式
扫描机制
基本技术与原理- 测量
在这种扫描中，一个摆镜引 导激光脉冲横穿细长列 。通 过使用电流计，能够使得这 种模式更加均匀。扫描的两 个方向上同时生成数据点。