基于LIDAR点云数据的真正射影像制作0514
LiDAR技术特点及应用介绍_东方道迩技术白皮书
LiDAR技术特点及应用介绍技术白皮书北京东方道迩信息技术有限责任公司二〇一〇年四月目录第一章LIDAR技术介绍...................................................................................................................... - 1 -一、LIDAR系统........................................................................................................................................... - 2 -1、机载LIDAR..................................................................................................................................... - 2 -2、车载LIDAR..................................................................................................................................... - 3 -3、地面LIDAR..................................................................................................................................... - 4 -二、LIDAR特点及优势 ............................................................................................................................ - 5 -三、LIDAR数据采集及处理流程 ......................................................................................................... - 6 -第二章LIDAR行业应用...................................................................................................................... - 7 -一、道路领域应用..................................................................................................................................... - 7 -二、电力领域应用................................................................................................................................... - 10 -三、水利领域应用.................................................................................................................................... - 11 -四、石油管线领域................................................................................................................................... - 13 -五、海岸线、海岛礁测绘 .................................................................................................................... - 14 -六、数字城市领域................................................................................................................................... - 16 -七、灾害应急领域................................................................................................................................... - 18 -八、特殊地形测绘................................................................................................................................... - 20 -第三章倾斜摄影测量技术介绍 ........................................................................................................ - 21 -第四章部分成功案例............................................................................................................................ - 24 -东方道迩公司测绘工程事业部介绍 ................................................................................................. - 24 -第一章LiDAR技术介绍LiDAR（Light Detection And Ranging），是激光探测及测距系统的简称。
基于机载LiDAR点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法
基于机载LiDAR点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法李迁;肖春蕾;陈洁;杨达昌【摘要】为了获取高精度的数字表面模型(digital surface model,DSM),提出了利用离散的三维激光点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法.首先,利用不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)渐进滤波算法对激光点云进行预处理,得到地面点和非地面点;然后,基于高程纹理提取非地面点中的建筑物脚点,根据脚点的深度影像图,利用Canny算子提取建筑物边缘,用方位角聚类规则法对建筑物边缘规则化;最后,采用提取的离散地面点数据和建筑物轮廓矢量线构建DSM.采用柳州地区的一组机载LiDAR数据对该方法进行了实验验证,结果表明,通过该方法构建的DSM,建筑物的边缘信息比较精确.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2013(025)002【总页数】6页(P95-100)【关键词】DSM构建;建筑物检测;建筑物边缘提取;边缘规则化【作者】李迁;肖春蕾;陈洁;杨达昌【作者单位】中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083;中国地质大学(北京),北京 100083;中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083;中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083;中国地质大学(北京),北京 100083;中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083【正文语种】中文【中图分类】TP750 引言LiDAR(light detection and ranging，LiDAR)系统包含激光雷达、全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)。
激光脉冲不受阴影和太阳角度影响，能够快速、直接且连续自动地获取地面三维数据。
这些数据经过简单的处理(如粗差剔除、格网化)，便可以得到一种重要的空间数据——数字表面模型(digital surface model，DSM)。
激光点云为不规则的三维离散点数据，可通过采用逐点内插的方法建立DSM。
lidar原理与应用
• 测绘学的分支：
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大地测量学与测量工程
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地图制图学与地理信息工程
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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。
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。
基于机载liDAR点云数据的建筑物三维模型重建
基于机载liDAR点云数据的建筑物三维模型重建摘要：为了提高建筑物三维模型重建的效率以及自动化程度，本文结合机载LiDAR扫描技术在空间三维数据获取中的优势，本文提出了一种自动化的基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法。
该方法实现建筑物三维模型重建的步骤为：首先，通过布料模拟算法对机载原始LiDAR点云数据进行滤波处理，获取包含建筑物点云的非地面点，在此基础上利用最大类间方差算法提取得到建筑物点云；其次，使用Alpha Shape算法提取建筑边缘点，对提取轮廓线进行规则化处理并实现建筑物方向规则化的屋顶分割算法；最后，利用SharpGL工具包实现建筑物三维模型重建。
以杭州市某地区机载LiDAR点云数据为例进行实验，结果表明本文方法重建建筑物三维模型的效率、精度较高，可以适用于城区高密度机载LiDAR点云数据中建筑物三维模型重建。
关键词：机载LiDAR点云数据；布料模拟滤波算法；最大类间方差法；建筑物模型重建1 引言近年来，随着“新型基础性测绘”、“数字孪生”、“数字城市”等概念的出现，越来越多的测绘新技术、测绘新方法也在不断发展。
作为一种通过测绘技术、仿真虚拟技术对城市全部基础设施、功能等机制进行动态管理，服务大众的技术系统，“数字城市”系统的实现需要多方面数据、技术支撑。
建筑物三维模型是“数字城市”系统中的重要组成部分，目前建筑物三维模型重建的主要技术手段主要包括基于光学影像的摄影测量模型重建、基于机载LiDAR扫描技术模型重建[1-2]。
其中基于光学影像的摄影测量模型重建的大部分工作依靠人工完成，该种方式耗时耗力，因此，机载LiDAR扫描技术为建筑物三维模型重建提供了崭新的途径与数据来源。
目前，基于机载LiDAR扫描点云数据的建筑物三维模型重建方法主要包括两个方面，一是基于点云库的直方图与区域生长算法的建筑物点云提取与模型重建方法，该方法自动化程度高，能够主动获取建筑物关键点[3-4]，但是该方法没有规则化处理边缘轮廓线，构建的模型精度较低；另一种是基于关键点的建筑物三维模型重建方法，该方法能够从“粗”到“细”提取得到建筑物点云并实现关键点搜索，但是该方法自动化程度低，需要过多的人工干预。
激光雷达点云(lidar)的目标检测方法
激光雷达点云(lidar)的目标检测方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：激光雷达点云(lidar)技术是目前自动驾驶领域非常重要的一项技术，通过激光雷达传感器可以实时获取周围环境的点云数据，从而实现环境感知和目标检测。
在自动驾驶车辆中，目标检测是非常关键的一环，它能够帮助车辆识别出路上的障碍物、行人、车辆等目标，并做出相应的决策和控制。
激光雷达点云的目标检测方法通常可以分为两类：基于传统特征的目标检测和基于深度学习的目标检测。
传统特征的目标检测方法常常利用点云数据的几何特征、颜色信息等来进行目标的识别和分类，而深度学习的目标检测方法则是通过训练深度神经网络来学习点云数据的特征表示，从而实现目标的检测和识别。
在传统特征的目标检测方法中，常用的算法包括Hough Transform、RANSAC、DBSCAN等。
Hough Transform是一种常用的直线检测算法，它通过将点云数据转换到参数空间中，利用累积直方图来识别出直线。
RANSAC算法是一种随机抽样一致性算法，它通过随机选择一组点来拟合出目标形状的模型。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它可以有效地识别出不同密度的点云数据中的目标。
在深度学习的目标检测方法中，常用的算法包括PointNet、PointNet++、Frustum PointNet等。
PointNet是一种基于点云数据的端到端的神经网络，它可以直接输入点云数据进行目标检测和分类。
PointNet++是PointNet的扩展版本，它通过分层聚类的方法来提高点云数据的特征提取性能。
Frustum PointNet是一种将2D图像信息和3D点云信息结合起来的目标检测算法，它可以有效地检测出路上的目标并进行精确定位。
激光雷达点云的目标检测方法是自动驾驶领域中非常重要的一项技术。
随着深度学习技术的不断发展和应用，基于深度学习的目标检测方法在自动驾驶领域中将会变得越来越重要。
LIDAR
LIDRA LIDRA的技术背景及分类 LIDRA系统对地形数据的获取以及数据处理 LIDRA的应用 LIDRA的发展前景
LIDAR 即Light Detection And Ranging, 也叫机载激光 雷达, 是一种安装在飞机上的机载激光探测和测距系 统, 是一种通过发射激光脉冲,准确地测量激光脉冲 从发射到被反射回的传播时间, 结合激光器的高度, 激光扫描角度,从GPS 得到的激光器的位臵和从 IMU( 惯性测量单元) 得到的激光发射方向, 就可以准 确地计算出每一个地面光斑的座标X, Y, Z, 从而获取 高精度的三维数据的新技术。
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。
地面高程模型数据DEM仅需要地表裸露点, 由完整地 块的地表裸露点三维数据构成地面高程模型DEM。应 用LIDAR 软件自动处理掉地表上绝大部分的多余激光 脉冲点数据, 来获取裸露点三维数据信息, 构建三角网 TIN 图形。LIDAR 软件根据脉冲点的高程值分成八个 高差段并赋于不同颜色值渲染成三角网, 由此生成的 LIDAR 影像具有非常明显的彩色三维立体效果。再利 用程序预处理识别非地表裸露点, 如大部分树高端点、 树中端点、建筑物点、桥面点等, 经人工剔除并归类。 经过数据处理后所有剩下的LIDAR 数据都是地面点数 据, 既可生成高精度的DEM和地形图等高线, 并可以进 一步制作成正摄影像图。
lidar简介
Re-classify
Tin filter
Planner filter
Poly filter
八、专业术语
• 测绘: Mapping • 航测: Aerial Mapping • LIDAR: Light Laser Detection & Ranging • DSM • DEM: • DOM:
•
0.1m
0.05m
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
0.14m
0.28m
0.5m
七、ＬＰＶ算法原理
• Re-classify:将某一层或某些层的数据转换 到另外一层 • Tin fitler ：用来去除特别茂密的植被和小 突起和低于地面的凹坑 • Planner filter :用来去除平坦地区的建筑物 (一般搜索半径是建筑物短边的1/3) • Poly filter :用来去除山区不是特别茂密的植 被（一般搜索半径是Ｐlanner的三倍）
7、数字线划图（DLG）：利用激光点云和正射影像提取地物要素及其等高线得 到数字线划图
８、分类后激光点云数据：根据用户的需要，可对激光数据进行专题分析，得到 各种分类后数据，用于各种专题三维模型的构建。
六、数码航摄产品：
• 1、0.05米-0.5米分辨率的真彩色数字影像：该产品可用于城市规划、 景观制作等方面，并且为地图更新提供直观的数据参考。
一、Lidar基本原理
设备：
GPS（Global Position System全球定位系统） IMU(Inertial Measurement Unit 惯性导航装置) LASER SCANNER(激光扫描仪)
数码相机
特点：
二、收集信息
• 表面信息（回波波形、距离、反射系数、 表面粗糙度），由激光扫描仪提供 • 传感器姿态，由IMU提供 • 飞机在地理坐标系统中的位置，由GPS接 收机和IMU提供 • 原始数码像片
基于Inpho软件处理机载LiDAR影像制作DOM新方案
测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第44卷第6期2021年6月Vol.44,No.6Jun., 2021基于Inpho 软件处理机载LiDAR影像制作DOM 新方案柏飞（新疆维吾尔自治区交通规划勘察设计研究院,新疆乌鲁木齐830006）摘要:航测采集数据配有高精度惯导能够获取高精度的外方位元素，在Inpho 软件环境下，外方位元素权的准确配置能够获取高精度连接点，从而可以获得高精度立体相对；通过利用激光雷达主动式获取的DEM ，直接纠正影像可以快速制作高质量DOM ,提高工作效率。
关键词：Inpho ；DOM ；DEM 中图分类号：P231文献标识码：A 文章编号：1672-5867（ 2021） 06-0175-02New DOM Solution Based on Inpho SoftwareProcessing Airborne LiDAR ImageBAI Fei(Xinjiang Uygur Autonomous Region Transportation Planning Surveying and Design Institute , Urumqi 830006, China )Abstract ：When the aerial survey data is equipped with high-precision inertial navigation to obtain high-precision external orientationelements, in the Inpho software environment, the accurate configuration of the external orientation element weights can obtain high- precision connection points, so that high-precision stereo relative can be obtained ； By using DEM actively acquired by LiDAR, directcorrection of the image can quickly produce high-quality DOM and improve work efficiency.Key words : Inpho ； DOM ； DEM0 引 言机载激光雷达测量系统是一种包含主动航空遥感装置,常集成CCD 、IMU 、GPS 、激光测距等技术,能够实现地 面三维坐标和影像数据同步、快速、高精确获取，并快速、智能化实现地物三维实时、变化、真实形态特性的测绘高新技术。
机载LIDAR点云数据的DSM生成技术研究
机载LIDAR点云数据的DSM生成技术研究摘要:本文以机载LIDAR点云数据处理为研究对象,论文首先分析了LIDAR数据的特点和数据处理思路,进而分析了LIDAR点云数据存储和检索策略,在此基础上,笔者探讨了基于规则格网重采样生成DSM的方法和思路,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。
关键词:机载LIDAR 点云数据DSM1 LIDAR数据处理概述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。
原始数据预处理阶段主要包括滤除雷达噪声,对记录的原始信号、时间参数、距离参数、GPS和INS数据进行归化处理、坐标变换,以得到地面目标的三维(x,y,z)点云坐标数据。
坐标的格式可以根据用户的要求定义,即可以得到不同的数据格式文件。
点云数据后处理就是对得到的地面目标的三维点云坐标数据进行分离处理。
具体地说,由于激光雷达点云数据分布在不同的目标上(如图1所示),后处理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(譬如图1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。
只有高精度及准确而可靠地分离不同信息后,才可能有效地将这些数据用于不同的目的,例如:得到DEM数据、测量树的高度、获取城市的三维模型等。
对三维点云坐标数据进行有效的后处理是激光遥感系统最主要的组成部分。
本章将就数据后处理阶段展开论述。
尽管LIDAR技术在获取地面点三维坐标方面具有效率高、全覆盖、三维测量等优良的技术特性,但是其数据量的庞大、复杂、无规律等特点始终困扰着后期的数据处理。
离散LIDAR点云数据后处理中碰到的第一个问题就是如何存储和快速检索这些庞大的离散数据。
如果没有一个合适的存储结构和一个恰当的检索方法,就会影响后续数据处理的速度和效率。
一个好的存储检索方案可以大大化简算法难度,极大地方便后续数据处理的实现,从而使整体算法都得到改观,所以这一问题的解决具有十分重要的意义。