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机载LiDAR建筑物点云提取方法研究: 2024年; 针对机载LiDAR建筑物点云提取过程中受相邻非建筑物点云影响较大、已有建筑物点云提取算法效率不高的问题,本文提出了以最大类间方差法与主成分分析法相结合的机载LiDAR建筑物点云提取方法。该方法首先使用渐进数学形态学滤波算法对地面点与非地面点进行分离;其次通过最大类间方差算法提取得到初始建筑物点云;最后,对于提取到的初始建筑物点云,使用主成分分析方法进一步处理,滤除非建筑物点云,得到精细化建筑物点云并进行单体化。使用城市机载点云数据进行实验,验证了本文提出建筑物点云提取方法的有效性。; 胡文质梅进军徐晓新; 关键词：机载LIDAR 最大类间方差法主成分分析法

海量机载LiDAR点云改进滤波算法研究: 2024年; 为了提高机载LiDAR点云滤波算法在点云滤波中的精度与效率,本文在已有的多级移动曲面拟合滤波算法的基础上提出一种多级多窗口移动曲面拟合算法(WHMCFA)。该改进滤波算法能够有效解决HMCFA滤波算法中存在的曲面拟合精度低、粗差率高等问题。同时,为了提高LiDAR点云数据的滤波效率,在WHMCFA的基础上设计并实现PWHMCFA并行滤波算法。将本文改进滤波算法应用于机载LiDAR点云数据滤波处理中,结果表明,与传统滤波算法相比,本文提出改进滤波算法的滤波精度更高,滤波效果更好。; 颜煜隋广岩; 关键词：滤波

基于机载LiDAR技术的河道测绘应用研究: 2024年; 为消除传统河道测绘方法效率低、难度大、危险系数高等弊端,利用穿透性较强的机载激光扫描测量技术,对某河道洲滩较多、环境复杂的盘山河段进行地形图及断面测绘作业。通过梳理机载LiDAR河道测绘技术流程,利用大疆智图和Terrasolid软件对外业高密度原始点云进行分析处理,提取项目需要的河道点云成果,与RTK实地测量数据进行对比分析,结果表明:采用机载LiDAR技术获取的研究区河道点云数据成果精度相对较高,裸露地表、草地、林地点云成果均能够满足1∶5000地形图平原地区精度要求,河道断面面积较差相对较小,符合规范及使用要求,且测速快、覆盖面广,为大区域范围内河道基础数据测绘生产提供了可靠有效的技术方法。; 孙冬梅; 关键词：机载LIDAR 点云中误差

机载LiDAR技术耕地田坎测算及精度评价: 2024年; 粮食安全是实现国家经济发展、社会稳定、国家安全的重要基础,耕地是粮食生产的基本载体,保障粮食生产安全,要从耕地保护源头抓起。针对目前“非粮化、非农化”工作中日益突出的问题,本文研究采用无人机载LiDAR遥感技术开展耕地田坎识别与测算技术研究以及精度评价。通过借助机载LiDAR“可穿透植被缝隙”直达地表的技术优势,探测识别了耕地植被底下的田坎长、宽、高特征形态,同时与外业实测数据进行了精度对比验证。研究表明,在土地整理的新增耕地来源识别与测算工作中,基于机载LiDAR遥感技术得到的田坎信息精度指标满足相关技术要求,且相较常规测算方式其工作效率和精度大大提高,极大提升了土地整理工作的效率和准确度,可广泛应用于土地整理、土地全域综合整治等耕地保护工作中。; 元利坚阳经为谢延东吴鹏飞樊州琛; 关键词：机载LIDAR

机载LiDAR点云数据断面提取方法及应用: 2024年; 针对传统断面测绘工作劳动强度大、工作效率低、自动化程度低等特点,为解决传统商业软件提取断面时在沟、坎处误差较大的问题,提出点云前进搜索法与点云收缩迭代法提取断面。以机载LiDAR获取的点云数据为原始数据,基于提出的算法获取断面数据。为验证算法的准确性,采用GPS-RTK人工测绘方法获取相同位置断面数据,以此为参照对该算法结果进行验证,并将该方法与点云垂直偏移法提取的断面数据进行对比,结果表明,该方法提取的断面数据更接近GPS-RTK测得的断面数据,该方法可以为地形分析、工程设计、自然资源管理、土地利用规划和灾害风险评估等提供准确的空间数据支持,为决策者和规划者提供可靠的地理信息基础。; 董亚涵高晨洋于龙昊; 关键词：机载LIDAR 点云数据

机载LiDAR点云数据的组合滤波算法研究: 2024年; 针对采用渐进式形态学滤波算法进行机载LiDAR点云滤波时存在的滤波效果不佳、地形特征保留不明显的问题,本文提出了一种改进不规则三角网的后处理滤波算法,构建组合式机载LiDAR点云滤波算法。该组合算法有效地结合了渐进式形态学滤波算法与改进TIN滤波算法的优势,首先采用渐进式形态学滤波算法对原始机载LiDAR点云数据进行处理,提取得到初始地面点;其次优化传统TIN滤波算法,以初始地面点及种子点构建TIN,通过连续迭代提取得到精细化地面点。为验证本文提出滤波算法的可靠性与优越性,选取宁波市某地2组机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,与较单一的渐进式形态学滤波算法、TIN滤波算法地面点提取结果相比较,本文改进滤波算法提取地面点的Ⅰ类误差、Ⅱ类误差及总误差均更低,且不受地形条件限制,具有较高的适应性,验证了本文提出改进滤波算法的可靠性与优越性。; 孙爽杰李学涛; 关键词：数字高程模型

基于机载LiDAR的高山峡谷区滑坡特征分析: 2024年; 针对传统的航空遥感技术与航天卫星遥感技术对高山峡谷区滑坡分析中存在的问题:无法在植被或阴影覆盖处准确地识别地形特征,对于微观地形分析更加无能为力。该论文提出了一种基于机载LiDAR点云的滑坡特征提取方法,包括点云预处理、特征参数提取和滑坡区域划分等步骤。实验结果表明,该方法可以快速、精确地提取出高山峡谷典型区域的滑坡特征,同时提高了滑坡监测的效率和数据准确性,具有实际应用价值,并最大程度上优化了传统技术的不足,较好解决了传统技术受制于地理环境的限制以及精度不足的问题。实现了对高山峡谷区滑坡特征的有效识别和解译。预计该方法将在地质灾害监测和评估等领域得到广泛应用,以提高监测和预警的效率和准确性。; 赵昌福吕杰; 关键词：机载雷达点云特征提取滑坡分析

基于分层叠加的机载LiDAR点云单木分割被引量：1: 2024年; 【目的】提出一种基于分层叠加的单木分割算法,以充分利用高密度激光雷达点云信息,提高林分中下层单木分割精度。【方法】区别于传统将冠顶点作为聚类种子点的单木分割算法,基于分层叠加的单木分割算法以点云水平切片后各层的局部最大值为种子点进行分层聚类,并通过分层叠加与迭代优化,减少枝杈等因素导致的过分割现象,在保证上层树单木分割精度的同时提高对中下层单木的提取能力。【结果】基于分层叠加的单木分割算法在不同密度落叶松林分均有较高单木分割精度,提取单木与实测单木总体匹配成功率最高达94%,在中高密度林分匹配成功率最高达92%,相较其他算法,对中下层单木的匹配率可提高20%~40%;在单木树高提取精度方面,单木提取树高与实测树高相关系数为0.8,相对均方根误差为8.45%,提取冠幅与实测冠幅相关系数最高为0.83,相对均方根误差为16.5%。【结论】通过分层聚类、聚类种子点优化选取,充分利用林分各层次点云信息,可提高单木分割精度,为森林经营管理提供高精度数据支持。; 孔丹庞勇梁晓军杜黎明白羽; 关键词：机载激光雷达落叶松

基于自适应TIN滤波的机载LiDAR DTM构建研究: 2024年; 针对激光雷达测量(LiDAR)点云滤波算法易受地形起伏影响等问题,本文提出一种自适应不规则三角网DTM构建算法。采用领域搜索方法对低点与地面点进行清洗,通过两点之间的角度和距离自适应调整阈值参数,以达到自适应滤波构建DTM。为了验证算法的可行性,对比分析了渐进形态、坡度最大值、高程阈值滤波算法的精度。实验结果表明,自适应TIN滤波算法生成DTM在地形复杂区域具有较高的精度,相关研究成果对构建高精度DTM具有一定的参考意义。; 王志文; 关键词：机载LIDAR 滤波算法 DTM 点云

机载LiDAR点云数据的建筑屋顶面提取算法: 2024年; 针对机载LiDAR点云数据的屋顶面提取过程中因受植被影响导致提取精度低的问题,提出了一种基于区域生长的屋顶面点云提取算法。进行滤波处理得到非地面点云,利用屋顶面点云邻域特征信息提取屋顶面种子点,引入植被指数和RGB差值信息作为生长约束条件对屋顶面点云进行生长分割,利用屋顶面的高程与面积值对提取结果进行过滤优化,得到屋顶面点云。选取了农村、城市、工厂三组不同场景的测试数据进行实验,结果表明:Kappa系数分别达到了97.29%、97.82%、97.13%,算法可实现较好的建筑屋顶面提取效果,且针对不同建筑场景具有良好的适应性。; 李海旺周恒可赵兴郭彩玲李柏林; 关键词：机载LIDAR 邻域信息植被指数

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