成像激光雷达的无人机载技术探讨
无人机光学成像技术原理与应用
无人机光学成像技术原理与应用随着科技的发展，无人机在农业、电力巡检、航拍摄影等领域的应用逐渐增多。
其中，无人机光学成像技术以其高效、可靠的特点成为了无人机最常用的传感器技术之一。
本文将介绍无人机光学成像技术的原理以及其在不同领域的应用。
一、无人机光学成像技术原理无人机光学成像技术是通过光学传感器采集目标物的光学信息，得到具有空间分辨率的图像或视频。
传统的光学成像技术包括航空摄影、遥感影像和光学测绘等，但无人机光学成像技术与传统技术相比具备以下优势：1. 灵活性：无人机光学传感器安装在无人机上，可以在不同高度和角度下进行成像。
无人机的灵活性使其能够在不同环境和地形中收集目标物的高质量图像。
2. 高分辨率：无人机光学传感器采用先进的光学技术和图像处理算法，可以获得高空间分辨率的图像。
高分辨率图像可以提供更详细的目标物信息，对于农业、建筑、环境等领域具有重要意义。
3. 实时性：无人机光学传感器可通过实时数传技术将图像或视频迅速传输到地面站或云端服务器进行实时监测和分析。
实时性使无人机光学成像技术在巡查、监测和灾害应急中得到广泛应用。
无人机光学成像技术的核心设备包括光学传感器和无人机平台。
光学传感器通常包括摄像头、镜头和滤光片等。
无人机平台需要具备稳定的飞行性能和悬停能力，以确保图像的稳定性和清晰度。
二、无人机光学成像技术在不同领域的应用1. 农业领域无人机光学成像技术在农业领域的应用越来越广泛。
通过搭载光学传感器的无人机，可以实时监测农田的植被覆盖、生长状态和病虫害情况。
农民可以通过得到的图像信息及时采取措施，提高农作物的产量和质量，减少农药的使用量，实现精准农业。
2. 环境监测无人机光学成像技术在环境监测中发挥着重要作用。
例如，通过无人机携带的红外热像仪，可以快速检测大面积地区的植被覆盖情况，判断植被的健康状况和植被生长受到的干扰程度。
这对于森林火灾预警和生物多样性保护具有重要意义。
3. 建筑检测与监测无人机光学成像技术在建筑领域的应用也是很多的。
输电线路多旋翼无人机激光雷达点云数据自动分类技术研究及应用
输电线路多旋翼无人机激光雷达点云数据自动分类技术研究及应用陶㊀晰㊀杨㊀杰㊀劳㊀全㊀叶㊀盛㊀赖叶茗㊀符㊀灵(海南电网有限责任公司海南输变电检修分公司)摘㊀要:机载激光雷达技术(Airborne lidar,以下简称LiDAR)㊁点云数据处理技术的诞生,为地理空间三维数据获取㊁三维数据处理提供了崭新的技术手段,在很大程度上对输电线路巡视手段进行了丰富,使得点云数据处理㊁树障隐患处理效率等进一步的提高㊂精准分类测量点云数据,能够实现树障智能化分析㊂传统点云数据分类方法其分类的效果并不理想,而且自动化程度相对比较低,分类运算很复杂,很难很好的满足业务的实际需求㊂因此,本文将在机载激光雷达技术上,然后推出一种全新的点云自动分类算法,能够进一步提升数据处理的效率,提升地理空间三维信息数据的精准获取㊂关键词:输电线路;多旋翼无人机;激光雷达;点云数据;自动分类0㊀引言在 十三五 电网运营规划中,全面推行 机巡+人巡 的综合巡视模式被XX电网提出,保证各个层面都可以对此进行应用[1]㊂根据XX电网生技部统计,其中70.0%电网故障隐患基本上都是因为树障引起的,因此,目前输电部门的主要工作便是树障隐患巡视分析㊂当前输电线路树障隐患分析的主要形式便是知光航测树障巡视㊁分析技术,计算量与人工交互作用较大,对数据处理效率与质量进行制约[2]㊂1㊀无人机的优缺点分析1.1㊀无人机的优点无人机有两个功能,一个是自主导航飞行技术,另一个是自主悬停技术,因此可以帮助输电线路进行巡检工作,在特殊环境下无人机可以通过后台人员的操作进行跳闸并且远离故障位置,在达到安全位置后,可以再次开启相关操作㊂1.2㊀无人机的缺点无人机电池与无人机存在矛盾关系,因此整体续航时间较短,并且在信号方面也存在一定问题,只可以在一公里左右的距离进行信息图像的输送,因此遥控范围具有一定限制,并且在工作过程中如果自身出现了问题,也不能第一时间对自己故障作出处理[3]㊂2㊀多旋翼无人机在输电线路巡检中的应用2.1㊀多旋翼无人机的巡线特点一般情况下,无人机需要使用锂电池进行续航,以此满足相关输电线路的需求㊂当前由于电池技术出现了一定限制,因此无人机在飞行过程中可能时间不能满足巡航需求,所以在空载情况下对气象的条件也有一定需求,环境良好状态下,无人机巡检工作可以满足半个小时需求㊂但是如果天气受到影响,此时无人机巡检工作只能进行二十分钟,因此环境对其影响力度较大㊂此时为了保证巡检工作的效率,相关巡检人员需要满足实际需求,并且还需对巡检工作制定相应的计划,以此满足拍摄需求,最终满足实际运行需求㊂2.2㊀多旋翼无人机的巡线作业流程当前在应用多旋翼无人机进行巡检工作时,相关工作人员需要对巡检地点进行资料收集,以此了解巡检区域内的实际情况,并且分析出细致巡检方案,促使对此区域内的机场和军事禁飞地区进行了解,从而选择合适巡检航线,同时还需对输电线路的杆塔坐标和高度进行标注,为后续巡航工作提供工作条件㊂此过程也需制定现场安全管控措施,从而为后续巡检工作作出准备,以此编制出符合实际需求的管控方案,同时还需设定应急方案[4]㊂在多旋翼无人机巡检工作中,前期准备工作结束后可以进入实施阶段㊂在实施阶段中技术人员需要优化自身本职工作,以此严格按照相关规范进行工作,同时还需保证技术人员的安全,设备安全也需得到控制㊂在无人机执行此项工作过程中,需要飞控手和程控手有效配合,以此满足相互沟通的有效性,最终保证无人机可以完成巡航工作,此过程也需满足安全需求㊂针对无人机执行巡检工作而言,需要采集图像信息,后续人工对图像信息进行分析,以此满足巡检工作需求㊂工作人员需要根据无人机拍摄的内容对图片2023.06∕135㊀136㊀∕2023.06进行分析,分析出输送点线路可能出现的安全隐患,以此对其进行整改,促使输电线路可以完成输送电力的需求㊂但是此过程会受到各类因素的影响,比如说天气问题,天气问题会对无人机工作造成影响[5]㊂为了解决此类问题,在无人机巡检过程中需要搭载SAR 雷达以此完成巡检操作,在遇到大雾环境下也可以完成巡检工作㊂为了保证无人机巡检工作质量,相关技术人员需要定期对无人机进行巡检检测,以此才可满足最终的图像处理需求㊂此过程还需对图像进行降噪处理,减少图像模糊概率,最终优化拍摄图像质量,促使图像可以更加清晰㊂3㊀输电线路多旋翼无人机激光雷达点云数据自动分类技术研究3.1㊀数据获取机载激光雷达具有非常高的作业效率,而且其观测精准度也非常高,同时机载激光雷达激动非常的灵活㊁自动化程度高,字啊实际的作业过程中不会受到云雾遮挡,具有非常明显的优势,目前其已经逐步成为地观测重要技术手段㊂激光雷达无人机组成包括:Velodyne VLP 32C 激光雷达㊁M600Pro 无人机,见图1,参数如表1㊁表2㊂图1㊀激光雷达无人机表1㊀激光雷达参数项目参数项目参数激光传感器Velodyne VLP 32C 测量数据(cm)200最大有效测量速率/(Pts㊃s -1) 1.2ˑ106测距精度(cm)2波长近红外垂直视野(ʎ)-25~15安全等级1级,人眼安全水平视野(ʎ)360表2㊀多旋翼无人机参数项目参数项目参数任何荷载(kg) 5.5最大可承受风速(m㊃s -1)8飞行时间(满载)/min 16最大速度(km㊃h -1)65悬停精度(m)垂直:ʃ0.5水平:ʃ1.5最大水平飞行速率(km㊃h -1)65(无风环境)遮挡最大上升速度(m㊃s-1)5工作环境温度(ħ)-10ħ~40ħ一体化集成了高精度中距激光仪㊁GNSS㊁IMU 定位姿态系统集储存控制单位,一体化多传感器集成等技术为技术支持,可以进一步实现三维激光点云㊁定位定姿数据的同步获取,具有较高的集成度,而且操作便捷㊁且性能高㊁效率高㊁质量高,优势显著㊂3.2㊀数据处理空间三维点云数据具有一定的特征,数据不但不规则而且还具有不连续性㊁地物形态多样性等,这些都在一定程度上使得点云数据自动分类的复杂度进一步增加,如果是地形或者地物比较复杂的话,那么便很容易会出现错分㊁漏分现象㊂为了进一步为将上述问题进行解决,本文便提出一种全新的点云分类技术,目的便是能够实现点云数据的精准分类㊂3.2.1㊀杆塔点云的提取与分类方法电力线横担宽㊁点云属性值,杆塔位置确定可以根据改进快速三维凸包构造算法来进行确定,从而更好的实现杆塔点云提取㊁杆塔点云分类㊂在QuickHull 算法基础上,该种算法有了新的改进,能够实现数据处理效率的进一步提升㊂3.2.2㊀电力线点云的提取与分类方法使用断面分析法,然后想的一定的断面点云数据,然后利用相应的算法来对电力线数据㊁电力线起点进行确定,电力线的下导线的确定是在高度最小值上来进行确定的㊂根据区域生长算法,能够对导线进行进一步的追踪,实现电力线点云提取㊁分类,这类算法不断具有较快的速度,同时其精准度也比较高,能够将错分与漏分情况避免[6]㊂3.2.3㊀植被点云在杆塔点云㊁电力线点云选出的点云上,再次的进行分析点云数据,然后再进行提取与分类植被点云㊂3.3㊀应用和结果为了进一度将点云数据处理人工工作量和操作难度降低以及降低树障隐患分析专业要求,本文将会在点云分类算法基础上,进行树障隐患分析软件的研制㊂这个软件可以实现一键式自动分类点云,而且还能够进一步提升处理效率,处理效率为60km /h,可将地理空间三维信息数据处理效率提升,点云自动分类界面见图2,自动分类结果见图3㊂图2㊀点云自动分类界面2023.06∕137㊀图3㊀点云自动分类结果基于上图分析可得知,点云分类正确率为95.0%,自动分类效率60km /h,而且在一些比较复杂的区域内,其具有非常好的分类效果,很少会出现错分与漏分的情况㊂根据这个可以知道,本文提出的点云自动分类技术,该项技术的技术优势显而易见,其不但具有很高的分类精准度,而且还具有较快的处理速度,能够很好的解决传统点云数据分类自动化低程度㊁差效果等问题,实现地理三维空间信息数据处理精度的提高,进一步实现处理效率的提高㊂点云数据分类可智能分析树障,本文提出的这类方法在树障隐患分析内,不但可以实现一键式点云自动分类,而且还可以实现树障隐患分析㊂4㊀输电用的多旋翼无人机未来发展方向当前为了优化无人机续航时间,技术人员需要对电池的材料进行优化,尽可能选择能力密度较强的材料进行使用,此过程还需优化原有电池的容量㊂此时无人机的使用效率得到了提升,并且整体损耗也得到了下降,因此更能延长无人机的使用时间㊂此时技术人员也可以开发相应的系统,促使可以利用太阳能为无人机提供动力,从而增加无人机使用时间㊂当前在输电线路的周围会存在大量的干扰因素,但是巡检工作还需进行近距离拍摄才可满足为巡检人员提供信息支持,此时无人机需要满足不受干扰进行操作㊂对于电力企业而言,在输电线建设过程中一般会选择丘陵和山地地区,因此整体地形较为复杂,所以很难满足人工巡检需求,所以使用无人机进行巡检,但是由于整体复杂度的问题,无人机使用也受到了一定限制㊂此时技术人员需要开发一种平台,满足无人机携带需求,最终满足无人机使用的便利性,从而让其可以适应各种类型环境㊂一般情况下,我国输电线路杆塔的高度和跨度为了满足实际输送的需求,在不断扩大,因此市面上出现了各类多旋翼无人机,以此满足此类巡检工作需求,所以无人机需要适应更多的工作需求,以此满足实际巡检工作要求㊂基于此无人机在风控系统方面需要进行改进,从而确保无人机可以在大风环境下进行使用,此过程对于无人机后续发展具有重要意义㊂无人机在巡检过程中对电杆塔进行巡检时,很难发现杆塔的特点,有很多特点较小很难被发现㊂针对此类问题,也让输电线路周围具备一定电磁干扰,所以也让无人机不能靠近进行拍摄,因此无人机设计人员需要优化此类设计,以此满足拍照需求,确保可以为巡检人员提供更多的信息支持,最终保证巡检工作的质量和效率,促使无人机高效发展㊂5㊀结束语综上所述,机载激光雷在三位好数据的获取方面具有非常大的优势,可以获取到更加全面的数据信息㊂本文自主研发的激光雷达无人机可以在很大程度上提高点云数据获取效率与㊂在点云数据获取上,本文提出的全新点云自动分类技术,可提升分类精准度,从而更好的保证分类效果,实现处理速度的进一步提升,就复杂区域分类效果也更加,可将错分与漏分现象降低,提升电力三维空间数据处理精度与数据处理效率㊂本文提出的点云自动分类方法,应用在输电线路树障隐患分析中,能够对树障进行自动的分析㊂这类方法的应用,可以在很大程度上降低树障隐患分析难度,同时还能够在很大程度上实现树障隐患效率㊁质量的进一步提升,确保数据处理智能化,全面提升树障隐患处理效率㊁分析效率㊂参考文献[1]㊀刘飞,单佳瑶,熊彬宇,等.基于多传感器融合的无人机可降落区域识别方法研究[J ].航空科学技术,2022,33(4):19-27.[2]㊀吴芳,李瑜,金鼎坚,等.无人机三维地障信息提取技术应用于航空物探飞行轨迹规划[J ].自然资源遥感,2022,34(1):286-292.[3]㊀李坚.无人机载LiDAR 扫描技术在沙漠区域公路工程测绘中的应用[J ].中国新技术新产品,2022(3):108-110.[4]㊀董彦丽,杨世君,高钰婷,等.基于无人机LiDAR系统的坝控流域地貌形态和侵蚀分区的提取[J ].现代测绘,2022,45(1):13-17.[5]㊀李云奇,杜亚明,陈昊宇.禾赛P40激光雷达在特高压并行线路三维扫描中的作业方式探索[J ].智能城市,2021,7(24):49-50.[6]㊀张广波.机载激光雷达在密林山区地形测绘中的应用与质量分析[J ].国土资源信息化,2021(4):28-33.(收稿日期:2023-03-28)。
基于无人机的三维建模技术介绍
基于无人机的三维建模技术介绍无人机的三维建模技术介绍近年来，无人机技术的飞速发展已经为各行各业带来了许多创新和便利。
其中，基于无人机的三维建模技术尤为引人注目。
通过无人机的高精度搭载设备，可以快速高效地获取大范围的地理信息，并生成逼真的三维模型。
本文将介绍基于无人机的三维建模技术的原理和应用。
一、技术原理1.1 激光雷达扫描无人机的三维建模技术的核心之一是激光雷达扫描技术。
激光雷达通过向地面发射激光束，利用接收到的反射光来计算与地面的距离，从而生成地面的高程数据。
通过多个激光束的扫描，可以获取地面的三维坐标信息。
激光雷达扫描技术具有高精度和高效率的优势，可以在较短的时间内获取大量的地理信息。
1.2 摄影测量除了激光雷达扫描技术，无人机的三维建模技术还可以利用摄影测量技术来获取地理信息。
通过搭载高分辨率的相机，无人机可以从不同的角度拍摄地面图像。
通过计算这些图像间的几何关系，可以实现对地面的三维建模。
相比于激光雷达扫描技术，摄影测量技术可以提供更丰富的纹理信息，使得生成的三维模型更加真实逼真。
二、应用领域2.1 地理测绘与勘探基于无人机的三维建模技术在地理测绘与勘探领域具有广泛的应用前景。
通过无人机搭载激光雷达设备，可以快速获取大范围地理信息，包括地形、地貌和建筑物等。
这为土地规划、城市建设和资源勘探提供了精确且及时的数据支持。
同时，利用无人机搭载相机进行摄影测量，可以实现更为精细的地貌和建筑物的建模，为城市规划和环境监测提供更全面的参考。
2.2 文化遗产保护文化遗产保护也是基于无人机的三维建模技术的重要应用领域之一。
通过无人机搭载相机进行摄影测量，可以高效地捕捉文化遗产的细节，包括建筑物、雕塑和壁画等。
这为文物保护和考古研究提供了重要的基础数据。
利用三维建模技术，文化遗产的数字化保护和展示变得更加方便可行，也能够为文化遗产的传承和研究提供更多的可能性。
2.3 建筑设计与施工在建筑设计与施工领域，基于无人机的三维建模技术也具有广泛的应用价值。
无人机激光雷达数据处理方法分析与精度评估
无人机激光雷达数据处理方法分析与精度评估激光雷达作为无人机获取环境和目标信息的重要传感器，广泛应用于测绘、地质勘探、农业和城市规划等领域。
在激光雷达数据处理领域，各种方法和算法被提出以提高数据的质量和精度。
本文将分析常用的无人机激光雷达数据处理方法，并对其精度进行评估。
第一部分：无人机激光雷达数据处理方法分析1. 数据预处理数据预处理是激光雷达数据处理的第一步，用于去除噪声、滤波和提取目标特征。
常见的数据预处理方法包括噪声滤波、去除离群点和地面提取。
其中，噪声滤波主要包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等方法，用于去除激光雷达数据中的随机噪声。
去除离群点是为了剔除掉不符合几何和统计规律的数据点，常用的方法有欧氏距离、Z值和曲率等。
地面提取是为了获得地物或目标点云而去除地面点云，一般采用基于形状特征的方法。
2. 点云配准点云配准是指将多个激光雷达扫描获得的点云数据进行对齐，以获得全局坐标系下的一致点云。
无人机在飞行中会受到姿态变化、风速和外界干扰等因素的影响，导致采集到的点云数据存在姿态不一致和位置漂移等问题。
常见的点云配准方法包括ICP（迭代最近点）、特征点匹配和基于地面特征的方法。
ICP方法是一种迭代的最小二乘优化方法，通过不断优化点云的刚体变换，使点云间的误差最小化。
3. 物体检测与分割物体检测与分割是指从点云数据中提取出目标物体。
在无人机应用中，常见的目标物体包括建筑物、树木和车辆等。
物体检测与分割方法可以根据目标的形状、尺寸和密度等特征进行分类。
常用的方法包括基于形状特征的分割、基于聚类的分割和基于区域的分割等。
这些方法可以提取出点云数据中的目标物体，为后续的目标识别和测量等提供基础。
第二部分：无人机激光雷达数据精度评估1. 点云精度评估点云精度评估是指对激光雷达采集到的点云数据进行质量检验，以评估其精度和准确性。
常见的点云精度评估方法包括相对精度评估和绝对精度评估。
相对精度评估主要采用地面控制点或标志物来衡量点云数据间的相对位置和姿态误差。
机载激光雷达在1:500地形图测绘中的应用
机载激光雷达在1:500地形图测绘中的应用摘要：机载激光雷达是现代工程测绘的重要手段，其能通过无人机平台搭载激光扫描仪、数码相机等传感设备，准确获取地物信息资料，为工程项目建设提供数据支撑。
本文在阐述机载激光雷达测绘原理的基础上，就其在1:500地形图测绘中的应用要点展开分析，期望能进一步提升机载激光雷达应用效益，保证地形图测绘效率和精准性，促进测绘工程的持续、稳步发展。
关键词：测绘工程；机载激光雷达；地形图；测绘工程测绘工作能为工程项目建设提供全面的地形地貌信息资料，有助于项目设计、施工工作的开展。
现代工程建设模式下，人们对于地形图测绘的效率和精度提出较高的要求，促使工程测绘技术手段获得全面创新。
在1:500地形图测绘中，机载激光雷达应用广泛，其能在克服植被等地表物遮挡的基础上，较为有效准确的获知真实的地形地貌信息，为工程项目建设奠定良好基础。
一、机载激光雷达技术原理作为一种现代化的工程测绘技术，激光雷达技术在激光测距、惯性导航测量的基础上，融合使用了差分定位、计算机等多种技术，实现了工程测量的数字化发展。
结合激光雷达搭载载体的差异，将激光雷达分为星载、机载和地基激光雷达三种形态。
机载激光雷达主要是依托无人机搭载激光雷达设备进行地物目标信息获取和测量的。
在实际测量中，无人机搭载平台上包含了的激光扫描仪、数码相机等雷达探测设备和激光测距设备；在地物信息获取阶段，无人机上的激光测距系统会依据技术设计向探测目标发射高频激光脉冲，这样能直接获取地物表面的特征点信息；随后通过GPS接收机接收这些信息，借助计算机完成数据处理，可生成高密度的三维空间坐标点云。
对激光点云数据进行分析，可知道每个点均有（X，Y，Z）三维坐标，这些坐标的精度较高，从不同的视角实现点云的三维显示。
通过测量和计算这些点云数据，能实现测量目标表面积、体积等信息的准确量测。
对比传统工程测量手段，即在激光雷达技术因多次回波可有效的削弱目标物附近的障碍物的干扰，整体测量效率较快，测量精度较高[1]。
《机载激光雷达》课件
随着技术的不断进步和应用需求的不断增加，机载激光雷达技术将不断向更高精 度、更高效率、更安全可靠的方向发展。
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《机载激光雷达》PPT课件
目 录
• 机载激光雷达简介 • 机载激光雷达技术 • 机载激光雷达应用案例 • 机载激光雷达的挑战与未来发展
01 机载激光雷达简 介
定义与特点
总结词
机载激光雷达是一种集激光测距、全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（ IMU）于一体的遥感技术。
详细描述
机载激光雷达通过向地面发送激光脉冲并接收反射回来的信号，能够获取高精 度的三维地形数据。它具有高分辨率、高精度、快速获取数据等优点，广泛应 用于地形测绘、城市规划、资源调查等领域。
地震灾害评估
利用机载激光雷达技术，评估地震灾害对建筑物 和基础设施的影响，为灾后重建提供技术支持。
考古探测
遗址区地形测绘
通过机载激光雷达技术，获取遗址区高精度、高分辨率的地形数 据，为考古研究提供基础资料。
遗址区建筑物结构分析
利用机载激光雷达数据，分析遗址区建筑物的结构特点，为文物修 复和保护提供依据。
激光发射与接收
激光发射器根据不同的应用需求 ，发射不同波长的激光束，常见 的波长有近红外、中红外和远红
外等。
接收器通常使用光电倍增管或雪 崩二极管等光电传感器，用于接 收反射回来的光束，并将其转换
为电信号。
激光雷达通过测量反射回来的光 束与发射光束的时间差，计算出
目标的距离信息。
数据处理与分析
1
遗址区植物种类鉴定
通过分析机载激光雷达数据，鉴定遗址区植物种类，为环境考古和 生态研究提供数据支持。
04 机载激光雷达的 挑战与未来发展
浅谈机载激光雷达技术在1:500数字化地形图测量中的应用
浅谈机载激光雷达技术在1:500数字化地形图测量中的应用摘要：本文旨在探讨机载激光雷达技术在1:500数字化地形图测量中的应用，分析机载激光雷达技术在数字化地形图制图中的优势和局限性。
通过对机载激光雷达技术的基本原理和特点、1:500数字化地形图测量的基本内容和相关标准、以及机载激光雷达技术在数字化地形图测量和制图中的应用实例进行详细介绍，本文得出了机载激光雷达技术在1:500数字化地形图测量中具有一定的优势和应用潜力的结论，并指出了进一步优化和改进的方向。
本文对于促进地理信息技术的发展，推动城市规划、土地资源管理、环境保护等领域的应用具有重要的意义和应用前景。
关键词：机载激光雷达技术 1:500数字化地形图地形测量数字化地形图制图优势和局限性地形测量是获取地表地貌形态及其特征信息的重要手段，广泛应用于城市规划、交通工程、自然资源管理等领域。
随着地理信息技术的快速发展，数字化地形图已成为地形测量的重要成果之一。
在数字化地形图制图过程中，数据采集和处理是关键的环节。
本文旨在根据机载激光雷达工作原理，以及雷达数据搜集完成后的质量控制措施，探讨机载激光雷达技术在1:500数字化地形图测量中的应用。
1.绪论地形测量是获取地表地貌形态及其特征信息的重要手段，对于城市规划、交通工程、农业生产等领域的决策和管理具有重要的作用。
传统的地形测量方法需要大量人力物力投入，且精度和效率难以满足现代社会的需求。
机载激光雷达能够在GPS以及IMU技术的辅助下，直接、快速、准确获得三维空间信息，且能够在提高信息获取效率的同时保证信息的精度以及数据点位的密度。
本研究旨在探讨机载激光雷达技术在1:500数字化地形图测量中的应用，分析机载激光雷达技术在数字化地形图制图中的优势和局限性，为数字化地形图测量和制图的技术研究提供参考和借鉴。
2.机载激光雷达技术2.1 基本原理机载激光雷达系统是一种通过激光扫描获取地表地貌形态信息的测量系统，由激光发射器、扫描镜头、光电探测器、数据采集装置、地面控制系统等硬件组成。
2、机载LiDAR技术
250m
3.工作方式——主流设备（ IGI ）
德国IGI公司的Litemapper系列激光扫描仪有： Litemapper2400 Litemapper5600 Litemapper6800
Litemapper系列激光扫描仪主要技术参数
参 数
指 标
Litemapper2400 Litemapper5600 最大脉冲频率（kHz）
5.行业应用——灾害应急
地震带调查 地震带宽度及长度统计 滑坡、泥石流监测 应急救灾
谢谢!
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3.工作方式——主流设备（ Leica）
ALS50-II机载LiDAR系统 LS50 Scanner RCD105相机
3.工作方式——主流设备（ Leica）
LS系列激光扫描仪主要技术参数
指 标
参 数
ALS70 500 A LS60 200 A LS50-II 150
最大脉冲频率（kHz）
外业工作量大
外业工作量小
—— 仅布设少量地面基站，供后 期差分处理 ——进行国家/地方坐标转换，需 测量部分坐标转换控制点
外业工作
—— 布设大量地面控制点，无法 在地形复杂地区大量作业
3.工作方式
3.工作方式
激光、影像 联合作业方式
地面GPS 基站
3.工作方式——地面基站
基站要求
沿测区走向进行基站点布设，基站辐射半径为50公里； GPS采样频率为1~2Hz； 采样时间为飞行滑行前30分钟开始，飞行落地不动后30 分钟停止观测。
ALS70 ALS60 ALS50-II
3.工作方式——主流设备（ Leica）
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成像激光雷达的无人机载技术探讨
发表时间：
2018-03-21T16:26:32.870Z 来源：《基层建设》2017年第34期 作者： 胡亮 闫小华 刘凯
[导读] 摘要：作为一种主动成像激光雷达成像方法，在低光照条件下，在复杂背景条件下获得高分辨率的远程场景前景广阔。
天津市津典工程勘测有限公司 天津 300222
摘要：作为一种主动成像激光雷达成像方法，在低光照条件下，在复杂背景条件下获得高分辨率的远程场景前景广阔。针对高压输电
线路巡检周期长，工作强度大，不能保证检查结果的客观性和完整性的问题，无人机（
uav）3 d激光雷达情报研究输电线路缺陷识别方
法。方法首先采用自动分类方法，对走廊的三维点云进行重新采样和分类。其次，将数据自动划分为地面、植被、杆塔和导线等四类，并
结合人工解释，确定低电源线、高速公路等类别；最后，根据国家网络的规定，提取出导线的安全缺陷和周围的地面。
关键词：成像激光雷达；无人机载；技术探讨
1
前言
无人驾驶飞行器（uav），由无线电遥控设备或机载程序控制系统操作，已经发展了一个世纪。自20世纪80年代以来，随着航空、电
子、信息、材料等技术的发展，无人机技术取得了长足的进步。无人机的使用在现代战争中得到了广泛应用，促使世界上许多国家以更大
的热情发展和生产无人机。无人机（
uav）的蓬勃发展和广泛应用取决于自身具有显著的优势：没有人员伤亡的风险，节省成本，使用无人
机（
uav）不考虑驾驶员因素。其次，电机性能良好，具有较强的生存能力，相无人飞行器（uav）轻量、体积小、机动能力强、易于使
用、对使用环境要求低、着陆地点、具有较高的生存能力；第三，应用领域广泛，无人机（
uav）在战场侦察等军事应用，战斗，攻击，建
立其独特的位置在突如其来的灾难和紧急事件监测中发挥了重要作用，在航空摄影，地图测绘、环境监测、矿产资源勘探、动物保护和农
业和许多其他应用程序变得越来越普遍在民事领域。
2
成像激光雷达常见类型
成像激光雷达可分为扫描式、非扫描式和合成孔径三大类。扫描类型包括光学扫描类型和电子扫描类型。非扫描类型包括阵列检测，
信号调制和条形管，激光照明是工作时间的要求，因此也被称为闪光类型或照明。非扫描激光检测成像可以基于雪崩光电二极管（
APD）
等多种阵列探测器，并结合距离选择或各种信号调制方法。条纹是一种真空管光电成像装置，基于瞬态光学工作中的弱信号测量原理，应
用于激光雷达系统，可以实现宽场、高帧频、高距离分辨率成像，以探测水下目标。合成孔径激光雷达在工作波长上的某些情况下，系统
光阑的空间分辨率随距离的增大而减小，使用合成孔径雷达工作原理，实现高分辨率成像激光探测远距离。如果激光雷达不移动，目标移
动，则是反合成孔径激光雷达。
3
成像激光雷达主要研究进展
3.1
扫描型成像激光雷达
扫描成像激光雷达技术相对成熟，其产品已应用于工业建模、遥感、测绘等领域。该原理是基于APD单元探测器，类似于光束指向一
个受控制的窄场激光测距仪。传输和接收光路可与光学孔径共享，以压缩系统结构，但需要解决串扰问题。光束扫描模式有两种类型：光
扫描（机械运动）和电子扫描（非机械）。系统工作时，狭窄的激光束在给定区域逐点扫描，接收回波，并记录每个相应的扫描角度和时
间信息，扫描角点的位置和距离，采集、处理、显示，在一定的顺序对形成扫描区域的三维图像。
3.2
固定成像激光雷达
非扫描成像激光雷达阵列探测器的成像速度和高帧频、大视场、体积小的优点，因为没有束扫描，系统大大简化，减少了体积，低质
量，与此同时，激光脉冲重复率和低光束准直发射和接收之间的需求。但由于发射的激光照射整个成像检测区域，并接收激光应均匀分布
在阵列探测器检测单元，所以发射（或接收）梁均质化处理，这在一定程度上，降低激光的发射峰，没有充分利用激光强度。非扫描成像
激光雷达常用的距离选通技术，变换的空间扫描目标时域扫描，只有当激光回波脉冲探测器选通工作，同时抑制后向散射的影响激光大气
传输领域，为目标的距离信息和辅助系统。甚至一些系统也特别添加了一个测距通道来精确地设置距离和宽度。
3.3
合成孔径激光雷达
直接安装在飞机以恒定速度，其光学传输/接收天线阵列，合成孔径激光雷达使用相对目标运动，实际尺寸较小的等效大孔径天线孔径
天线，从而打破光学孔径衍射极限的限制，实现高空间分辨率，成像激光在很长一段距离。如果目标在移动，则可以暂停直升机，利用逆
合成孔径技术实现目标激光成像。合成孔径激光雷达的动态范围在微动目标检测中具有明显的优势。目前国内外尚未进入工程应用阶段，
需要进行进一步的研究。
4
无人机载总体设计考虑
在长距离、高分辨率、轻量化、低功耗、高实时性和人眼安全性的基础上，国外机载三维成像激光雷达的发展特性，这也是无人机
（
uav）负载的发展方向。麻省理工学院林肯实验室开发了创——我，Gen - II，Gen - III和加强版的机载三维成像探测系统，DARPA的高
隐身目标识别进行了高分辨率成像的小型机载激光三维成像传感器（拼图）的研究和开发，其设备的大小和性能类似于中小型无人机
（
uav）负载要求。原则上说，各种成像激光雷达很可能适用于无人机（uav），但技术系统的具体选择主要来自于应用需求、技术成熟度
和平台适应性。
4.1
总体结构形式
无人驾驶飞行器成像激光雷达通常用于查看、降低或侧视，并以某一瞬时视场（或扫描场）成像某一区域。为了避免机体的振动或振
动，一般系统结构包括一个陀螺仪稳定平台，以维持视轴的稳定性，而定位或调距可用于图像不同的方向。小系统可以被制成一个整体、
插件或隐藏（到）光学窗口的安装，否则可以制造裂变结构，只有激光发射和接收光学部件安装在陀螺稳定平台上。
4.2
采用扫描成像体制实现远距离激光成像
扫描激光雷达系统适用于成像探测距离，但不快速。窄激光系统的工作原理，使用光机或电子扫描激光区域逐点测量的发射和接收，
通过激光脉冲飞行时间（
TOF）获得目标距离，根据机载INS / GPS导航，飞机平台的运动和姿态参数和激光扫描角目标方位和仰角，距离
三维坐标，最后通过数据处理和相应的算法来获得三维图像的目标或区域进行测试。
4.3
高帧频激光成像是通过非扫描成像系统实现的
基于阵列探测器的非扫描成像激光雷达适用于高帧频成像。利用衍射光谱法，将激光束分割成一个细束阵列，就像探测器阵列的元素
分布一样，可以有效地照亮探测器的每个像素，降低背景光干扰。一个小的镜头阵列也可以安装在探测器阵列的前面，这样每个像素的激
活区域就会被一个激光信号照亮。
5
结束语
提出了一种无人机激光雷达传输线智能识别的方法。它能提高传输线检查的效率和准确性。与传统的检测方式相比，基于无人机的三
维激光扫描仪获取的点云数据高压输电线路，自动分类方法用于转换走廊沉重的金字塔一个三维点云数据采样和处理步骤类型、数据位置
准确，时间很短，很快，为了避免的需要人员现场检查沿线的状态；其次基于数据预处理，特征识别，人工解释，根据其相关安全规则提
取现状中存在的安全缺陷的电线和周围的地形，现有的缺陷类型，位置，一目了然，克服传统方法检验人工记录位置不准确，容易错过，
耗费时间，等。为了进一步提高电力的效率检验和激光雷达点云的应用在电力检查，将增加自动特征识别的点云从以下类别，植被生长风
险预测的研究方法的深入研究。
参考文献：
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[2]
杨鹏，王宇志，李琳，艾华.主动成像激光雷达[J].红外与激光工程，2008，37（S3）：115-119.