机载LiDAR点云数据精度评定方法的研究
LiDAR 点的精度检验
LiDAR 点的精度检验欧阳平【摘要】LiDAR( Light Detection And Ranging ) is an airborne laser detection and ranging system ,using the device you can measure the three-dimensional coordinates of ground objects ,with higher-performance equipments ,it has techni-cally superiority in collecting three-dimensional geospatial informationprospects .This paper introduces the superiority of the LiDAR measurement technology and its applications ,put forward the method to check-up the precision of the laser points,take for example the Canada OPTECH ALTM3100,inspects its elevation and plane accuracy of the laser points , and put forwarda method to improve the accuracy of the laser points .%LiDAR机载激光扫描测高或激光雷达（ LiDAR）是一种安装在飞机上的机载激光探测和测距系统，可以量测地面物体的三维坐标，在三维地理空间信息的数据采集方面有广阔的发展前景和应用需求。
本文介绍了LiDAR测量技术的优越性及其应用，提出了LiDAR点精度的检验方法，并运用实例对加拿大OPTECH公司的ALTM3100系统的Li-DAR点的高程、平面精度进行内符合、外符合检验，并提出了提高LiDAR点精度的方法。
试析大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法
试析大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法1. 引言1.1 研究背景研究背景：近年来，随着电力巡检任务的不断增加和大型无人机技术的迅速发展，大型无人机电力巡检已经成为一种趋势。
传统的电力巡检方式存在着效率低下、人力资源浪费等问题，而大型无人机配备LiDAR技术可以实现快速、高效的电力设备检测和故障诊断。
LiDAR技术是一种主动激光雷达遥感技术，可以实现对电力设备的三维距离测量和点云数据采集，为大型无人机电力巡检提供了重要的技术支持。
与此大型无人机在电力巡检过程中存在安全风险，特别是与高压输电线路和设备的接近。
确保无人机与电力设备之间的安全距离成为了一项重要的任务。
为了解决这一问题，研究人员提出了基于LiDAR 点云的安全距离诊断方法，通过对LiDAR采集的点云数据进行处理和分析，实现了对无人机与电力设备之间安全距离的实时监测和诊断。
这一方法为大型无人机电力巡检的安全性提供了有力保障，值得进一步研究和探讨。
1.2 研究意义大型无人机电力巡检是当前电力行业的一项重要任务，而LiDAR技术的应用使得电力巡检工作更加高效和精准。
在这一背景下，研究大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法具有重要的意义。
安全距离的准确诊断对于保障电力设施和无人机的安全非常关键。
通过建立精准的安全距离诊断方法，能够有效预防潜在的碰撞风险和事故发生，确保电力系统的稳定运行。
基于LiDAR点云的安全距离诊断方法将会提高电力巡检的效率和准确性。
利用LiDAR技术可以获得高分辨率的地理信息数据，从而更加精细地分析电力线路和设施的状态，为安全距离的诊断提供更为可靠的依据。
研究大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法不仅有助于提升电力巡检的效率和质量，还能提升电力系统的安全性和稳定性，具有重要的工程实践意义和学术研究价值。
2. 正文2.1 LiDAR技术在大型无人机电力巡检中的应用随着无人机技术的快速发展和应用范围的不断拓展，大型无人机在电力巡检中的应用也引起了人们的广泛关注。
机载LiDAR点云数据质量检查内容及方法研究
骆生亮（山西亚太数字遥感新技术有限公司，山西太原030006）摘要机载LiDAR系统是实现地面三维坐标和影像数据同步、快速、高精度获取，并快速实现地物三维、实时再现的一种国际领先的测绘高新技术，而机载LiDAR原始点云数据质量检查是后期制图的基础。
本文详细介绍了原始激光点云数据质量检查的具体内容、标准和方法。
关键词机载LiDAR；原始激光点云；质量检查中图分类号P231文献标识码A文章编号2095-7319（2019）04-0023-05机载LiDAR点云数据质量检查内容及方法研究0.引言机载LiDAR(Light Laser Detection and Ranging)是激光探测及测距系统的简称。
它集成了GPS、IMU、激光扫描仪和数码相机等光谱成像设备。
其中激光扫描仪利用返回的脉冲可获取探测目标高分辨率的距离、坡度、粗糙度和反射率等信息，而被动光电成像技术可获取探测目标的数字成像信息，经过地面的信息处理而生成逐个地面采样点的三维坐标，最后经过综合处理而得到沿一定条带的地面区域三维定位与成像结果。
激光雷达技术发展迅速，作为精确、快速地获取地面三维数据的工具已得到广泛认同。
相对于其他遥感技术，激光雷达技术是遥感技术领域的一场革命。
本文就激光LiDAR原始点云数据质量检查内容、检查标准、检查方法结合工作实际进行探讨。
1.原始数据质量检查内容及方法机载激光LiDAR飞行受天气、空域等因素影响作业难度大，做好飞行作业计划，规划好飞行线路、时间非常关键。
飞行计划需要在数据检查结果基础上制定，如何在飞行任务结束后，第一时间对海量激光数据进行质量检查，确认需要补飞或重飞区域显得至关重要。
以下介绍原始点云数据质量检查内容及方法:1.1点云覆盖激光数据的覆盖要求为：航向起始和结束应超出半幅图范围，旁向应超出半幅图范围，超出部分不小于500米，且不大于2000米。
测区所有激光点云数据在Terra软件中抽稀读取，将激光点云覆盖范围和测区边线进行比对，确认激光点云完整覆盖测区范围。
机载LiDAR点云数据精细化滤波方法研究
机载LiDAR点云数据精细化滤波方法研究摘要：机载LiDAR是获取地表DEM的重要技术之一。
机载激光测距技术可高效、快速获取高空间分辨率的地表三维信息，广泛应用于地形测绘、城市建模等多个领域。
原始机载LiDAR点云的数据结构是离散、不规则的，包括地面点和非地面点。
高精度分离地面点与非地面点的过程即滤波处理，是制作DEM的关键技术。
现有的机载LiDAR点云数据滤波方法，主要分为：坡度滤波法、移动窗口法、数学形态学法、渐进三角网（Triangulated Ir-regular Network,TIN）滤波法及其他滤波方法。
本文针对机载LiDAR点云数据在自动化滤波过程中因建筑、植被底点剔除不完全导致DEM成果粗糙、等高线不平滑等问题，提出了一种精细化滤波方法。
先对LiDAR点云数据进行滤波处理生成参照DEM，再利用同区域的正射影像辅助判别，选取需要滤波区域点云进行局部纠正；分别选取平坦区域和山地区域进行实验，并对精度验证和等高线成果进行了对比。
实验结果表明，经过精细化滤波后的DEM和等高线成果在保证精度指标的前提下，成果质量明显提高。
关键词：机载LiDAR点云；数据精细化；滤波方法引言激光雷达数据滤波是获取高精度数字高程模型的重要手段和前提条件。
为了实现对激光雷达数据的准确滤波，在分析部分经典算法特点的基础上，提出一种机载LiDAR点云数据的精细化滤波算法。
1点云处理流程机载LiDAR获取的点云数据只有通过后续处理才能转化成产品。
数据处理流程包括航带拼接、点云分幅、点云滤波、精细化滤波、DEM和等高线生成等，如图1所示。
图1 机载LiDAR数据处理流程图1）航带拼接：大范围测区需要多条航带才能覆盖整个区域，多航带数据需要进行拼接处理，并去除重叠区域的冗余数据。
2）点云分幅：在实际数据处理中，由于点云数据量较大，受计算机内存、处理软件的限制，需要对原始数据进行分块，同时分配作业任务，提高工作效率。
3）点云滤波：将点云数据应用于DEM和等高线的生产中时，需要从点云数据中提取出地面点，滤除建筑、植被等非地面。
试析大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法
试析大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法1. 引言1.1 研究背景电力巡检在电力行业中扮演着重要的角色，它能够帮助实现电网设备的快速检测和及时维护，确保电力系统的安全稳定运行。
随着无人机技术的发展，大型无人机逐渐成为电力巡检的重要工具，能够实现快速、高效的巡检任务。
在大型无人机电力巡检过程中，如何确保与电力设备的安全距离，成为了一个值得研究的问题。
传统的安全距离计算方法往往存在一定的不确定性，而且无法考虑到无人机飞行过程中的动态变化。
基于LiDAR技术的点云安全距离诊断方法应运而生。
LiDAR技术能够实时获取电力设备和无人机之间的距离信息，结合点云数据处理方法，可以实现对安全距离的准确计算和及时预警，从而提高电力巡检的安全性和效率。
本文旨在探讨大型无人机电力巡检中的安全距离诊断方法，为电力行业提供更安全、便捷的巡检方案。
通过对LiDAR技术和点云数据处理方法的深入研究，我们希望能够为未来的电力巡检工作提供更加可靠的支持和保障。
【研究背景】1.2 研究意义研究意义主要表现在以下几个方面：通过研究大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法，可以提高电力巡检的效率和准确性，进一步降低事故发生的概率，保障电力供应的稳定性；该研究可以推动LiDAR技术在电力行业的应用和发展，拓展其在输电线路巡检、设备监测等方面的应用领域；通过对安全距离诊断方法的研究，可以为电力行业提供有效的安全措施和技术支持，为电网安全发展提供重要的参考和指导。
【内容结束】.1.3 研究目的本研究旨在探讨大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法，通过对LiDAR技术、大型无人机电力巡检、安全距离计算方法、点云数据处理方法和安全距离诊断方法的综合分析，明确研究的目的和意义。
通过对LiDAR技术的概述，了解其在大型无人机电力巡检中的应用和优势，为后续研究奠定基础。
分析大型无人机电力巡检的实际需求和挑战，为提高电力巡检效率和安全性提出解决方案。
机载lidar点云数据的处理及检校
第34卷第1期2020年1月北京测绘BeijingSurveyingand MappingVol34No1January2020引文格式：王佑武，武坚，白冰.机载LIDAR点云数据的处理及检校［J］.北京测绘，2020,34(1):104107.DOI：10.19580/ki.10073000.2020.01.022机载LIDAR点云数据的处理及检校王佑武武坚白冰(32016部队，甘肃兰州730020)［摘要］利用机载LiDAR技术获取较大范围地面三维信息比传统测量方法具有高精度、高密度、速度快、成本低的优点，已成为国土资源管理领域一个重要支撑技术&在实际应用中，激光点云数据处理及其检校是生产的关键环节,直接影响成果质量和作业效率&该论述结合测制我国西部某测区带状4D成果的应用实例，综合分析了原始激光点云数据的获取、标准激光点云数据的制作及其分层分类处理等关键过程和需要注意的问题，详细论述了标准激光点云数据的检校及其检校精度检测的方法步骤，分析评估了检校精度对激光点云平面和高程精度的影响，可为同类工程提供借鉴&［关键词］LiDAR；点云数据；处理检校［中图分类号］P258［文献标识码］B［文章编号］1007-3000(2020)01-0104-40引言LiDAR(light laser detection and ranging)是扌巴激光探测和测距系统搭载在飞行器上，通过发射激光束并接收回波来获取目标点的三维坐标它集成激光测距技术、计算机技术、惯性测量技术(IMU)、GPS差分定位(DGPS)技术于一体,是获取高时空分辨率地理空间信息的有效手段，具有快速、实时、高精度和自动化等优点2,既可以用于有地面控制点的测量，也可用于无地面控制点的测量3。
LiDAR数据通过分层处理可快速获得高精度的数字高程模型(DEM)、数字地面模型(DSM)和热点目标的空间信息在实际工程应用中，激光点云数据处理及检校是生产的关键环节，直接影响成果质量和作业效率，需要根据目标区域地形地貌特点和工程技术要求，规划合适的数据分类处理流程、选择符合标准的检校场地、正确分析对比检校精度，确保数据处理程序合理、精度及其技术指标满足要求。
机载LiDAR点云配准方法研究
机载LiDAR点云配准方法研究发布时间：2021-09-03T09:23:28.613Z 来源：《建筑实践》2021年第40卷第4月11期作者：范亚军[导读] 机载激光雷达是正在发展的高新主动式遥感技术，范亚军广西建设职业技术学院广西南宁 530007摘要：机载激光雷达是正在发展的高新主动式遥感技术，其能够获取大面积的地形数据以快速生成DEM产品，结合影像数据可得到丰富的空间地理信息。
由于机载LiDAR作业范围有限，而作业面积较大，因此要对对相邻航带的点云要进行点云配准拼接，剔除粗差，减小数据的系统误差，本文研究点云配准的方法来提高载机LiDAR数据的精度与处理速度，并提出改进的后点云配准方法，实现的点云的配准拼接。
关键词：机载LiDAR；点云配准；点云数据处理；系统误差1.引言机载LiDAR又称为机载激光扫描(airborne laser scanner，ALS)技术,是摄影测量领域的一门高新技术，其集成了激光测距技术、计算机技术、高精度动态载体姿态测量技术和 GPS技术[1]。
随着LiDAR硬件系统的高速发展，研究学者对LiDAR数据的高精度、高自动化处理越来越关注，由于机载LiDAR系统的复杂性，其设备本身与执行量测任务时会产生系统误差，加之机载LiDAR系统扫描角与航高固定，因此扫描带宽度有限，在进行大面积测量时需要飞行多条航带才能覆盖量测区域。
而由于系统误差的存在，会导致相邻航带间同名目标点间存在三维空间偏移[3]现象，为了削弱或消除由系统误差所导致的三维空间偏移，提高载机LiDAR数据的精度与处理速度，本文提出用改进点云配准技术方法，实现的点云的配准拼接。
2.LiDAR点云配准基本理论点云配准的概念可以理解为“拼接”或者“校准”[2]，目的主要是消除由系统误差所导致的同名目标点间的三维空间偏移，即限制系统误差并且统一点云的坐标系，根据国内外研究，点云配准方法可以归纳为以下几种： 2.1 一维航带点云平差法通过分析LiDAR数据提出了LiDAR系统的高程空间偏移的误差问题，研究点云的高程数据来消除地物目标的存在高度误差，但这种航带平差方法忽略了地物的平面精度，在早期的点云数据处理中有应用。
机载LiDAR点云数据自动生成DEM的方法与精度评价
机载LiDAR点云数据自动生成DEM的方法与精度评价赵桂华;邹晓亮;郭丽【摘要】设计了一种点云数据快速处理自动生成DEM的算法,介绍了滤波结果的评价方法以及通过标准DEM评价内插的DEM整体精度的方法;并选用河北承德地区的机载激光LiDAR点云数据进行了实验.结果表明,数据处理结果具有较高的精度,为激光点云数据自动生成DEM提供了一种有效的技术途径.【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2017(015)009【总页数】4页(P9-12)【关键词】LiDAR点云;DEM;滤波;DEM内插;滤波结果评价;精度评价【作者】赵桂华;邹晓亮;郭丽【作者单位】西安测绘总站,陕西西安 710054;西安测绘总站,陕西西安 710054;西安测绘总站,陕西西安 710054【正文语种】中文【中图分类】P23地球表面高低起伏呈现为一种连续变化， DEM[1]是定量描述地球表面地貌结构及空间变化的基础数据，蕴含着大量丰富的地貌特征信息。
从摄影测量技术的实现途径来看，比较成熟的生成DEM 的方法包括：基于解析测图仪的立体影像数字化扫描方法和基于全数字摄影测量立体环境下的人工采集方法。
这两种方法生成的DEM，点位准确﹑内插精度高，能达到测绘产品需求的高精度要求，但成图周期长，不利于大范围﹑大面积的DEM 成果生产。
近年来，出现了基于影像自动匹配生成数字表面模型（DSM）[1]，再通过滤波生成DEM的方法，如像素工厂[2-3]和全数字摄影测量系统，但这些设备硬件成本较高。
随着机载 LiDAR[4-5]技术的发展，大区域﹑大批量高效获取激光点云数据成为可能，激光LiDAR技术成为了一种新的技术途径。
针对机载LiDAR点云数据，本文设计了一种从点云到DEM的数据快速处理算法，通过对点云数据进行滤波﹑内插自动生成DEM，再利用标准DEM数据对其进行整体精度评价，最后通过工程数据验证了算法的可行性。
机载LiDAR点云数据自动生成DEM算法的设计思想为：首先对LiDAR数据进行预处理剔除粗差点，再利用滤波算法对点云数据进行分类，获取地面点和非地面点。
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１ 机载 Ｌ ｉ ＤＡ Ｒ 工 作原 理
机载 Ｌ ｉ Ｄ Ａ Ｒ系统 的激 光扫描 仪 主要 用于 测定 激 光发 射 点到地 面 的距 离 和 扫描 角 。惯 性 导航 系 统 利用 陀 螺仪 与加 速度计 所 获取 的量 测值 ， 计算 出飞行 平 台 的位 置 、 姿
态（ 横滚角 、 俯仰角、 航向角） 和速度等导航参数。数字相
机则 主要 用 于 辅 助 系 统 获 取 地 面 影 像 ， 提供光谱 信息。 这些 观测值 经过一 系列 的处 理 得 到不 含 系统 误差 的激 光 点云 数据 。数据处 理流程 如 图 １ 所示 。
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａ ｉ ｒ ｂ ｏ ｒ ｎ ｅ Ｌ Ｉ ＤＡＲ，ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｅ ｖ ｌｕ ａ － ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｓ ｅ ｒ ｓ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ，ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｐ ｏ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｐ ｌ ａ ｎ ｅ ｇ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｙ ａ ｎ ｌｙ ａ ｓ ｉ ｓ ，ｔ ｈｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ａ ｎ ｌｙ ａ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ｗ ａ ｎ ｄ ｅ ｔ ｃ ．Ｅ ａ ｃ ｈ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｈ ａ ｓ ｉ ｔ ｓ ｏ ｗ ｎ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｓ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｗｈ ｅ ｎ ｅ ｖ ｌｕ ａ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｆ ｌ ａ ｓ ｅ ｓ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ，ａ ｎ ｄ ｈｅ ｔ ｓ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｓ ｈ ｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｄ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ ａ ｉ ｒ ｂ ｏ ｎｅ ｒ Ｌ Ｉ ＤＡＲ；ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｄ ａ ｔ ａ；ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
评 定时， 几 种 方 法要 结 合使 用 。
关键词 ： 机载 Ｌ ｉ Ｄ Ａ Ｒ 系统 ； 点云数据 ； 精 度评 定 中图分类号 ： Ｐ ２ ２ ８ 文献标识码 ： Ｂ 文章编 号 ： １ ６ ７ ２— ５ ８ ６ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ８— ０ １ ３ ０— ０ ２
王 勇，熊爱武
（ 广州市欧科地理信息技术服务有限公司 ， 广东 广州 ５ １ ０ ６ ６ ３ ）
摘
要： 基 于机 载 Ｌ ｉ Ｄ Ａ Ｒ 系统 组 成及 工作 原 理 ， 对 激 光 点 云 数 据 精 度评 定 方 法进 行 研 究 ， 主要 包括 内插 特 征 点 对
比分析法 、 统计分析 法、 斜 面几何分析 法、 误 差传播 定律 分析 法。各 种方法都 有各 自的优缺 点 ， 在进行 具体精 度
０ 引 言
机 载激光 雷达 系统 （ Ａ ｉ ｒ ｂ ｏ ｎｅ ｒ — Ｌ ｉ Ｄ Ａ Ｒ ） 是一 种集 全球 导航 系统 、 惯性 导航 系统与激 光扫 描仪 于 一体用 于 获取 ３ 维信 息 的遥 感 系统 … 。机 载激 光 雷达 技术 作 为一 种 信息 获取 全新 手段 ， 被视 为 航天 、 航 空 领域 中最 具代 表性 的高
（ Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｏｋ ａ ｙ Ｇ ｅ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ Ｃ ｏ ． ， Ｌ ｔ ｄ ． ， Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ５ １ ０ ６ ６ ３ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｔｈ ｅ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ａｃ ｃ ｕｒ ａ ｃ ｙ Ｅｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈｅ Ａｉ ｒ ｂ ｏ ｒ ｎ ｅ Ｌｉ ＤＡＲ Ｐｏ ｉ ｎ ｔ Ｃｌ ｏ ｕ ｄ Ｄａ ｔ ａ
Ｗ ＡＮＧ Ｙｏ ｎ ｇ ，ＸＩ ＯＮＧ Ａｉ —ｗｕ
第３ ６卷 第 ８期
２ ０ １ ３ 年 ８ 月
测 绘 与 空 间地 理 信 息
ＧＥＯＭ ＡＴ Ｉ ＣＳ ＆ Ｓ ＰＡＴ Ｉ ＡＬ Ｉ ＮＦｏＲＭ Ａ ＴＩ ｏＮ Ｔ ＥＣＨＮＯＬ ＯＧＹ
Ｖ０ １ ． ３ ６． Ｎｏ． ８ Ａｕｇ ．，２ ０１ ３
机载 Ｌ ｉ Ｄ Ａ Ｒ 点 云 数 据 精 度 评 定 方 法 的研 究