激光雷达遥感 4讲机载激光雷达遥感原理与数据处理——实际操作
激光雷达遥感 4讲 材料之3 IE软件轨迹解算流程
1.数据处理1. POS数据处理本套系统的POS数据直接记录在点云原始数据中，首先需要从点云数据中解算分离出移动站GPS数据、IMU数据，然后用IE对分离出的组合导航数据进行差分、融合、平滑处理，最后输出所需要的POS轨迹数据。
POS轨迹数据加载到UI_vv3.4.6_UP2-AP软件中与激光点云数据进行联合解算，能够输出WGS84坐标系点的激光点云数据。
（1） POS数据分离解算打开解算软件新建一工程，在项目管理面板设置原始数据（imp文件）所在目录输出目录，“IMP读取”选“否”，其它无须设置。
点击“开始解算”，解算开始，解算完成后，软件自动弹出提示。
具体设置见下图。
图表 1 原始POS数据解算界面及设置数据解算完成后，输出数据存放在输出目录下面自动生成的文件夹decDCD 里面，如：F:\042机载\2st\export\decDCD。
每个文件都会输出.dat、.imu_lc100和.cap三种格式数据，如下图所示。
图表 2 IMP文件解算出的POS数据（2） POS数据格式转换在进行组合导航解算之前，需要对GPS数据、IMU数据进行格式转换，然后才可以进行解算。
a)GPS数据转换合成后的.cap文件（移动站gps数据）和基站数据需要经过先经过天宝的Convert To RINEX软件(天宝)转成IE支持的数据格式。
以.cap为例，File→Convert Files，选择cap文件，数据可转成.16g、.16h(两个)、.16O四个文件。
同样也对基站数据进行格式转换。
图表 3 cap格式转换图表 3 cap数据转换结果GPS数据经过第一步转换后，还需要经过IE转换成gpb格式。
打开Inertial Explorer 8.50，选择File→Convert→Raw GNSS to GPB，弹出Convert Raw GNSS to GPB窗口，选择数据所在目录，点击“Add”，把转换后的.16O文件加入要进行数据转换的列表中，并选中文件，选择“Options”，根据GPS数据是移动站还是基站选择是“Kinematic(动态)”或“Static(静态)”。
激光雷达测绘技术的基本原理与操作流程
激光雷达测绘技术的基本原理与操作流程在如今科技飞速发展的时代，激光雷达测绘技术日益成为航空、地理、环境、建筑等领域重要的研究工具之一。
激光雷达测绘技术通过激光发射器发射激光束，利用激光脉冲的反射信号进行探测和测量，以获取地面或物体的三维信息。
本文将简要介绍激光雷达测绘技术的基本原理和操作流程。
一、基本原理激光雷达测绘技术的基本原理是利用激光器产生的激光束以及接收器接收激光束的反射信号来确定目标物体的位置和形状。
1. 发射激光束：激光雷达通过激光发射器产生的激光束进行测绘。
激光束具有高单色性、高方向性和高强度特点，能够较好地穿透大气层，在测绘中起到了关键作用。
2. 接收反射信号：激光束在与地面或物体接触时会产生反射信号。
接收器收集这些反射信号，并通过计算反射信号的强度、时间和方位等参数，进而得到目标物体的三维信息。
3. 数据处理：收集到的反射信号数据需要通过一系列的数据处理步骤进行分析和重构。
常见的处理包括：去除噪音、点云生成、三维坐标计算和数据可视化等。
二、操作流程激光雷达测绘技术的操作流程可以被大致分为以下几个步骤：数据采集准备、测量定位、数据处理和结果输出。
1. 数据采集准备：在进行激光雷达测绘之前，需要进行一系列的准备工作。
首先，需要选择适当的激光雷达设备，根据实际需求选择合适的激光发射器和接收器。
其次，需要确定测绘范围，包括测绘区域的大小和形状。
最后，还需要进行现场勘测，了解环境条件，确定观测点的位置和分布。
2. 测量定位：在数据采集阶段，操作人员需要使用激光雷达设备进行测量和定位。
操作人员将激光雷达设备安装在合适的位置，并根据预先设定的参数进行测量。
设备会通过激光束发送和接收反射信号，以获取目标物体的三维信息。
通过多次测量和定位，可以获得更加准确和丰富的数据。
3. 数据处理：在数据处理阶段，需要对采集到的反射信号数据进行处理和分析。
首先，需要去除噪音，消除不必要的信号干扰。
其次，可以通过计算反射信号的强度和时间，将数据转化为点云形式，获取目标物体的三维坐标。
激光雷达数据处理流程
激光雷达数据处理流程
激光雷达技术已经成为了现今遥感技术中最为有效的一种了。
它可以提供高精度的地形高程、建筑物三维结构和植被覆盖度等信息。
但是，激光雷达数据的处理流程却相对较为复杂。
激光雷达数据的处理流程主要包括以下几个步骤：
1. 数据采集：采用激光雷达设备对目标区域进行扫描，获得包含高度信息的点云数据。
2. 数据预处理：在数据采集过程中，由于各种原因（如仪器误差、地形复杂性等）会导致点云数据存在噪声、缺失等问题。
因此需要对数据进行去噪、配准、过滤等预处理。
3. 数据分割：将点云数据分割为不同的对象，如建筑物、道路、植被等。
4. 物体提取：对每个对象进行特征提取，如高度、面积、形状等，以便进行后续分析。
5. 数据分析：对提取的特征进行分析，如建筑物识别、道路网络分析、植被覆盖度评估等。
6. 结果展示：将分析结果以可视化的形式呈现出来，如二维地图、三维模型等，方便用户进行观察和分析。
以上就是激光雷达数据处理流程的主要步骤。
随着技术的不断发展，激光雷达数据处理的精度和效率也在不断提高，未来有望在更多的应用场景中得到广泛的应用。
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测绘技术激光雷达测绘的工作原理与数据分析方法
测绘技术激光雷达测绘的工作原理与数据分析方法引言：测绘技术在地理信息系统（GIS）和遥感领域扮演着重要的角色，帮助我们获取地球表面的准确信息。
其中，激光雷达测绘技术因其高精度和高分辨率受到广泛关注。
本文将深入探讨激光雷达测绘的工作原理以及数据分析方法，展示其在测绘领域的重要性与应用前景。
一、工作原理：激光雷达是一种通过发射和接收激光脉冲来获取地面及其特征的测绘仪器。
其工作原理基于光学原理、物理原理和信号处理等多个方面。
1. 激光发射：激光雷达器发射短脉冲光束，其脉冲频率可达数百万赫兹。
其中，红外线激光常用于测绘领域，因其在大气中的传播衰减较小。
2. 光束传播：激光光束从雷达器射出后，经过大气中的传播，途中产生散射。
激光雷达接收器通过检测被散射返回的光脉冲，计算飞行时间和距离。
3. 接收返回波：当激光光束与地球表面相交时，一部分能量被反射回激光雷达器。
激光雷达接收器实时接收这些返回波，记录其飞行时间和强度。
4. 数据记录与处理：激光雷达器会记录每个脉冲的时间和强度数据。
通过对多个脉冲的数据进行处理，可以绘制出地表的三维点云模型。
二、数据分析方法：激光雷达测绘数据的处理和分析是确保数据质量和获得有用信息的关键步骤。
以下将介绍几种常用的数据分析方法。
1. 点云过滤：由于各种原因，激光雷达测绘数据中可能包含噪声或无用信息。
点云过滤是提取有效点云数据的重要步骤。
常用的过滤技术包括离群点去除、地面提取等。
2. 物体识别：在激光雷达测绘数据中，我们通常需要识别出不同的地物特征，如建筑物、道路和树木等。
物体识别可以通过多种算法实现，如形态学变换、聚类分析等。
3. 地表模型生成：激光雷达测绘数据可以通过插值和曲面拟合等方法生成地表模型。
这些模型可以帮助我们更直观地理解地球表面的形态和特征。
4. 点云配准：激光雷达测绘常常需要将多个数据集进行配准，以获得更全面的地图信息。
点云配准可以通过特征匹配、ICP（迭代最近点）等算法实现。
激光雷达的工作原理与应用
激光雷达的工作原理与应用激光雷达（Lidar）是一种利用激光发射器和接收器来测量距离、速度和方向等信息的远距离感知技术。
激光雷达在自动驾驶、机器人导航、环境监测和三维建模等领域都有广泛的应用。
本文将介绍激光雷达的工作原理、组成结构和应用。
一、激光雷达的工作原理激光雷达利用激光器发射一束高强度激光束，通过接收反射回来的激光信号来进行测量。
其工作原理可以简单地分为三个步骤：发射、接收和信号处理。
1. 发射：激光雷达通过激光器发射一束脉冲激光光束。
这个激光光束通常是红外线激光，因为红外线光在大气中传播损耗小。
2. 接收：激光光束照射到目标物体上，并被目标物体表面反射。
激光雷达的接收器接收反射回来的激光信号。
3. 信号处理：接收到的激光信号通过光电二极管（Photodiode）或光纤传感器转换成电信号。
然后，这些电信号经过放大、滤波和数字化等处理，得到目标物体的距离、速度和方向等信息。
二、激光雷达的组成结构激光雷达通常由发射器、接收器和信号处理器等组成。
1. 发射器：激光雷达的发射器是用来发射激光脉冲的关键部件。
发射器通常由激光二极管或固体激光器等构成。
激光发射的功率和频率会影响到测量距离和精度。
2. 接收器：激光雷达的接收器是用来接收反射回来的激光信号的部件。
接收器通常包括光电二极管或光纤传感器等。
接收器的灵敏度和抗干扰性会影响到激光雷达的性能。
3. 信号处理器：激光雷达的信号处理器负责接收、放大和数字化等处理激光信号。
信号处理器通常包括模拟信号处理电路和数字信号处理电路。
通过信号处理，可以提取目标物体的距离、速度和方向等信息。
三、激光雷达的应用激光雷达具有高精度、远距离、快速测量和全天候工作等特点，因此在各个领域都有广泛的应用。
1. 自动驾驶：激光雷达是自动驾驶系统中的重要传感器之一。
它可以实时获取道路和障碍物的信息，帮助车辆进行精确的定位和避障。
2. 机器人导航：激光雷达在机器人导航中扮演着关键的角色。
测绘技术中的激光雷达数据处理与分析方法
测绘技术中的激光雷达数据处理与分析方法测绘技术是现代社会中不可或缺的一项技术，它能够帮助我们快速而准确地获取地理信息，为城市规划、灾害防护等方面提供有力支持。
而激光雷达作为一种高精度、高效率的测绘设备，被广泛应用于地形测绘、三维模型重建等领域。
本文将重点介绍激光雷达数据处理与分析方法。
激光雷达是一种利用雷射传输脉冲激光束并接收反射信号的设备。
其工作原理基于光电子技术和遥感技术，可以快速、准确地获取地面点云数据。
激光雷达利用脉冲激光束照射地面，通过测量激光束从发射到反射返回的时间，再结合设备接收到反射信号的强度，可以计算出地面点到激光雷达的距离。
通过激光雷达不断扫描并记录这些距离信息，就可以构建出地面的三维点云模型。
激光雷达数据处理与分析方法主要包括数据预处理、特征提取、分类和分割等步骤。
首先，数据预处理是指对原始激光雷达数据进行滤波、去噪和配准等操作，以提高数据的质量和准确性。
滤波主要是通过滤波算法对数据进行平滑处理，去除异常点和错误点，使数据更为可靠。
去噪则是对数据中的噪声进行消除，以减少对后续分析的干扰。
配准是指将多次扫描获得的数据点云进行配准，消除不同扫描之间的误差，从而得到整体一致的点云模型。
特征提取是激光雷达数据处理的关键步骤之一，它是根据点云数据的特点提取出其中的几何和拓扑信息。
常见的特征包括地面和非地面点的提取、建筑物轮廓提取等。
其中，地面点提取是指根据地面点的特征（如高度、密度等）将其从点云数据中分离出来。
非地面点则是指与地面不相关的点云，通常代表建筑物、树木等物体。
建筑物轮廓提取是指通过分析建筑物附近的点云特征，将建筑物的轮廓进行提取，以实现建筑物的三维模型重建。
分类是激光雷达数据处理的另一个重要步骤，它是根据点云数据的属性信息对不同类型的物体进行分类和识别。
常见的分类任务包括道路识别、建筑物分类和植被分类等。
道路识别是指识别出点云数据中的道路地面，为交通规划和路径规划等提供参考。
激光雷达的数据处理与应用
激光雷达的数据处理与应用一、激光雷达概述激光雷达（LIDAR）是一种利用激光束扫描物体并测量距离、速度和方向的遥感技术。
它有着高精度、高分辨率、远距离、全天候、三维数据等优点，广泛应用于机器人、自动驾驶、测绘、地质勘探、城市规划等领域。
二、激光雷达数据处理激光雷达所采集的数据一般为三维点云数据，是由一个光束扫描得到的数据集合。
点云数据的处理主要包括数据去噪、地面提取、特征提取、点云配准等步骤。
1. 数据去噪数据去噪是点云处理过程中的重要一步，可以提高后续处理的效率和数据的准确性。
常见的数据去噪方法有Hampel滤波、高斯滤波、形态学滤波等。
2. 地面提取激光雷达所采集的点云数据中包含了地面、建筑物、植被等信息。
在机器人、自动驾驶等应用场景中，地面信息是非常重要的。
地面提取可以采用基于聚类、分割、曲面拟合等方法，例如RANSAC算法、最小二乘法等。
3. 特征提取在机器人、自动驾驶等场景中，需要从点云数据中提取出一些特征信息，例如建筑物的角点、墙面等信息。
特征提取可以采用Harris角点检测、SIFT、SURF等方法。
4. 点云配准激光雷达常常需要在不同的时间、位置、角度下采集数据，不同数据之间需要进行配准。
点云配准可以采用基于特征的配准、基于ICP（Iterative Closest Point）的配准等方法。
三、激光雷达应用激光雷达的广泛应用使其逐渐成为人工智能、机器人、自动驾驶等领域的重要技术之一。
下面列举几个典型的应用案例。
1. 机器人导航激光雷达可以用于机器人的导航和避障。
机器人通过激光雷达获取周围环境信息，结合自身运动状态，利用SLAM （Simultaneous Localization And Mapping）算法构建环境地图，实现自主导航。
2. 自动驾驶激光雷达是自动驾驶系统中不可或缺的部分。
它可以获取周围环境信息，包括道路、车辆、行人等，实现自动驾驶车辆的感知与决策。
3. 测绘激光雷达可以用于地形测量、海洋勘探、空中摄影等测绘领域。
激光雷达数据处理方法及应用案例
激光雷达数据处理方法及应用案例激光雷达（LIDAR）是一种通过激光束扫描目标物体并测量反射返回的光信号来获取地表特征的主要工具。
它能够提供高精度、高分辨率的三维点云数据，因此在许多领域有着广泛的应用。
本文将介绍激光雷达数据的处理方法及应用案例。
一、激光雷达数据处理方法激光雷达数据处理主要分为三个步骤：数据获取、数据处理和数据应用。
1. 数据获取激光雷达通过发射脉冲激光束并测量其返回时间来获取目标物体的距离信息。
同时，激光雷达还可以测量激光束的旋转角度和俯仰角度，从而确定目标物体的位置和方向。
激光雷达通常安装在载体上，如飞机、汽车或机器人，通过扫描来获取目标物体的点云数据。
2. 数据处理激光雷达返回的原始数据通常以点云的形式存在，每个点表示一个目标物体的位置和特征。
在对这些点云数据进行处理前，需要进行数据预处理，包括去除噪声、点云配准和点云分割等步骤。
其中，去除噪声可以通过滤波算法来实现，如高斯滤波和中值滤波等；点云配准可以将多个扫描数据对齐，以获得全局一致的点云模型；点云分割则可以将点云分为不同的物体或地面。
在数据处理的过程中，还可以运用机器学习和深度学习的方法来提取更多的信息。
例如，可以使用聚类算法将点云中的点进行分类，以便进行目标检测和识别；还可以使用卷积神经网络对点云进行特征提取，以实现更高级的任务，如语义分割和目标跟踪等。
3. 数据应用激光雷达数据在地图制作、机器人导航、城市规划、环境监测等领域有着广泛的应用。
其中，最常见的应用是地图制作和三维建模。
激光雷达可以快速获取高精度的地表特征，例如建筑物、道路、树木等，这些信息可以用于制作数字地图和建模城市环境。
此外，激光雷达还可以用于机器人导航，通过实时获取周围环境的三维点云数据，机器人可以更准确地感知和定位自身的位置，从而实现自主导航和避障。
二、应用案例1. 地图制作激光雷达在地图制作方面的应用非常广泛。
例如，Google地图利用激光雷达数据获取城市的三维地形和建筑物信息，以提供更准确的导航服务。
激光雷达工作原理与应用
激光雷达工作原理与应用激光雷达是一种利用激光技术进行遥感测量的设备，具有高精度、高速度、非接触等特点，被广泛应用于测绘、地形勘测、机器人导航、无人驾驶汽车等领域。
本文将介绍激光雷达的工作原理及应用。
一、工作原理激光雷达利用激光束对目标物进行扫描，通过计算激光束返回的时间差和角度，可以得到目标物的坐标和距离。
具体工作原理如下：1. 发射激光束激光雷达首先发射一束激光，一般采用固态或半导体激光器。
激光束经过准直透镜后，形成一个较为集中的光点，被照射到目标物上。
2. 接收反射光当激光束照射到目标物表面时，会被反射回来。
激光雷达接收到反射光后，利用光电二极管将光信号转化为电信号。
3. 计算时间差通过计算发射激光到接收反射光的时间差，即可得到目标物距离激光雷达的距离。
时间差越小，则目标物距离越近。
4. 计算角度激光雷达还通过控制扫描角度，扫描目标物周围的环境。
通过计算激光束旋转的角度，可以得到目标物的角度信息。
5. 组合坐标通过计算反射光的距离和角度，可以计算出目标物在三维空间中的坐标。
多次扫描不同的角度，就可以得到目标物在全方位上的坐标。
二、应用激光雷达在测绘、地形勘测、机器人导航、无人驾驶汽车等领域都有广泛应用。
1. 测绘、地形勘测激光雷达可以高精度地获取地表地貌、建筑物结构等信息，广泛应用于地形勘测、制图等领域。
通过激光雷达可以得到地形模型、数字地图等数据，为规划和设计提供基础数据。
2. 机器人导航机器人导航需要精确的环境图像，才能实现精准定位和路径规划。
激光雷达可以对周围环境进行高精度扫描，实现机器人的建图和导航。
3. 无人驾驶汽车激光雷达可以为无人驾驶汽车提供高精度的环境感知和定位服务。
通过激光雷达可以精确识别障碍物、路标等，实现车辆的自主导航。
三、总结激光雷达是一种高精度的遥感测量设备，具有广泛的应用前景。
未来随着科技的不断发展，激光雷达的应用将会更加广泛和深入。
机载激光雷达数据处理方法综述
机载激光雷达数据处理方法综述摘要：机载激光雷达（Airborne LiDAR）技术在遥感领域起到了至关重要的作用，可以获取高精度的地理空间数据。
然而，机载激光雷达数据的处理是一个复杂且关键的任务，直接影响到数据的准确性和可靠性。
本文综述了当前机载激光雷达数据处理的常用方法，包括预处理、数据配准、分类和特征提取等方面，旨在为相关研究者提供参考。
1. 引言机载激光雷达是一种通过发射激光束并测量其返回信号的遥感技术。
它可以实时获取地物的高分辨率、三维几何信息，成为地理空间数据获取的重要手段。
机载激光雷达数据的处理涉及到预处理、数据配准、分类和特征提取等步骤，需要考虑大量的技术和算法。
2. 机载激光雷达数据处理方法2.1 预处理预处理是机载激光雷达数据处理的第一步，旨在去除噪声和杂散信息，提高数据质量。
常用的预处理方法包括：（1）去除离群点：通过设定阈值，排除距离激光波束过远或过近的数据点。
（2）去除地面点：利用地面模型，将地面上的点云数据挑选出来，去除非地面点。
（3）去除植被覆盖：通过对植被的检测和分析，去除植被对地面点云的遮挡。
2.2 数据配准数据配准是将不同位置、不同扫描线的激光雷达数据进行对齐，从而达到全区域的无缝拼接。
常用的数据配准方法包括：（1）球面配准：将球面上不同点云数据投影到一个球面上，通过优化球面上的变换参数实现数据的配准。
（2）特征匹配：通过提取数据点云的特征，如表面几何特征和颜色特征，利用特征匹配算法估计不同点云之间的变换关系。
2.3 分类分类是机载激光雷达数据处理中的重要步骤，旨在将点云数据分为不同的地物类别。
常用的分类方法包括：（1）基于形状特征的分类：通过分析点云数据的形状特征，如表面曲率和点云密度，将其分为建筑物、树木、道路等类别。
（2）基于反射率的分类：通过分析点云数据的反射率，将其分为不同的地物类别。
不同地物对激光束的反射率有所不同，可以通过反射率的阈值进行分类。
2.4 特征提取特征提取是机载激光雷达数据处理中的关键步骤，旨在提取有效的地物信息。
激光雷达的工作原理及数据处理方法
激光雷达的工作原理及数据处理方法激光雷达（Lidar）是一种利用激光器发射激光束并接收反射回来的光束以获取目标信息的传感器。
它广泛应用于遥感、测绘、自动驾驶、机器人等领域。
本文将详细介绍激光雷达的工作原理以及数据处理方法。
一、激光雷达的工作原理激光雷达主要通过发射和接收激光束来测量距离和获取目标的空间信息。
其工作原理如下：1. 激光束的发射激光雷达首先通过激光器产生一束高能、单色、相干的激光束。
该激光束经过光路系统聚焦后，以高速射出。
通常的激光雷达采用的是脉冲激光技术，激光束以脉冲的形式快速发射。
2. 激光束的传播与反射激光束在传播过程中，遇到目标物体后会部分被反射回来。
这些反射的激光束携带着目标物体的信息，包括距离、强度和反射角等。
3. 激光束的接收与测量激光雷达的接收器接收反射回来的激光束，并将其转化为电信号。
接收到的激光信号经过放大、滤波等处理后，被转化为数字信号进行进一步处理和分析。
4. 目标信息的提取与计算通过对接收到的激光信号进行时间测量，可以计算出激光束从发射到接收的时间差，进而得到目标物体与激光雷达之间的距离。
同时，激光雷达还可以通过测量反射激光的强度，获取目标物体的表面特征信息。
二、激光雷达的数据处理方法激光雷达获取的数据通常以点云（Point Cloud）的形式呈现。
点云数据是由大量的离散点构成的三维坐标信息，可以反映目标物体的形状、位置和细节等。
对于激光雷达数据的处理，常见的方法包括：1. 数据滤波激光雷达采集的原始数据中，通常会包含一些噪声点或异常点。
为了提高数据的质量，需要进行数据滤波处理。
滤波算法可以通过去除离群点、消除重复点和平滑曲线等方式，提取出目标物体的真实形态。
2. 点云配准当使用多个激光雷达设备或连续采集点云数据时，需要将不同位置或时间的点云进行配准。
点云配准可以通过地面特征或边缘特征的匹配，将多个点云数据对齐，形成一个整体的场景。
3. 物体分割和识别通过对点云数据的分割和分类，可以将不同的目标物体提取出来，并进行识别和分析。
测绘技术中的激光雷达数据处理方法
测绘技术中的激光雷达数据处理方法激光雷达是一种常用于测绘和地图制作的先进技术。
它通过发射激光束并测量从目标物体反射回来的光信号来获取目标物体的几何和位置信息。
然而，获得的原始激光雷达数据通常是海量的、离散的点云数据，需要进行处理和分析才能得到有用的信息。
本文将介绍测绘技术中常用的激光雷达数据处理方法。
一、数据采集与预处理激光雷达数据的采集是整个测绘过程的第一步。
在进行数据采集时，需根据实际情况选择合适的仪器，并合理设置参数。
常见的激光雷达数据采集仪器有飞机载荷式、机载式、车载式和手持式等。
正确的仪器选择和参数设置有助于提高数据质量。
数据采集后，还需要进行预处理以去除采集中可能存在的噪声和异常点。
预处理的一项重要工作是对原始点云数据进行滤波。
常用的滤波方法有统计滤波、空间滤波和形态学滤波等。
通过滤波处理，可以减少数据中的离群点，并将点云数据转化为更加规则和均匀的形式。
二、点云数据配准点云配准是激光雷达数据处理的关键步骤之一。
由于激光雷达采集数据时通常以扫描方式进行，因此采集不同视角下的点云数据存在一定的重叠区域。
通过对这些重叠区域进行匹配，可以将多次扫描获得的点云数据融合为一个完整的三维模型。
点云配准方法有很多种，常用的包括基于特征点的方法和基于区域的方法。
前者通过提取点云中的特征点，并利用这些特征点之间的关系进行配准。
后者则是将点云切分为不同的区域，并在区域间进行匹配。
无论采用哪种方法，点云配准的目标都是实现点云数据的空间一致性和几何一致性。
三、点云数据分类与分割激光雷达采集的点云数据通常包含各种物体，如地面、建筑物、树木等。
为了从点云数据中提取有用信息，需要对其进行分类和分割。
分类是指将点云中的每一个点分到不同的类别中，如地面点和非地面点。
分割则是将点云数据切分为不同的部分，以便进一步分析和处理。
点云数据的分类与分割可以基于不同的属性进行，如点的坐标、强度、反射率等。
常用的方法有基于高度阈值的法线计算、基于形状的方法和基于机器学习的方法等。
机载激光雷达数据处理方法综述
机载激光雷达数据处理方法综述激光雷达作为一种重要的无源遥感技术，具有高分辨率、高精度、高灵敏度等特点，在航空、地质勘探、城市规划等领域得到广泛应用。
随着激光雷达技术的快速发展，机载激光雷达已成为获取三维地貌、城市建筑、植被信息等的重要手段之一。
但是，机载激光雷达数据处理是实现高效和精确数据提取的关键环节。
机载激光雷达数据处理方法的目标是提取激光雷达点云中的地物信息，包括地表地貌、建筑物、植被等。
为了实现这一目标，研究人员开展了大量关于机载激光雷达数据处理方法的研究。
本文将综述几种常用的机载激光雷达数据处理方法。
1. 数据预处理机载激光雷达数据采集时可能受到各种噪声和干扰，如大气层散射、多路径反射等。
因此，数据预处理是机载激光雷达数据处理的首要环节。
常用的数据预处理方法包括数据去噪、点云配准和数据过滤等。
数据去噪方法可以通过滤波技术、降采样等方式来消除噪声；点云配准方法可以将多个激光雷达数据集进行对齐，提高数据的精度和一致性；数据过滤方法可以根据应用需求，提取出感兴趣的地物信息。
2. 地表特征提取地表特征提取是机载激光雷达数据处理的核心环节之一。
地表特征包括地表高程、地物分类、地面坡度等。
为了实现地表特征的提取，常用的方法包括地面分割、地物分类和地形分析等。
地面分割方法可以将地面点从点云中提取出来，以便于后续处理；地物分类方法可以将点云中的地物进行分类，如建筑物、树木、道路等；地形分析方法可以提取地面的坡度、高程等信息，以揭示地表地貌的特征。
3. 三维重建三维重建是机载激光雷达数据处理的重要应用之一，可以用于建筑物模型、地貌模型等的生成。
三维重建方法包括点云生成、网格重构和纹理映射等。
点云生成方法可以将离散的激光雷达点云转换为连续的三维点云；网格重构方法可以将点云转换为连续的三维网格，以便于后续的分析和处理；纹理映射方法可以将彩色影像与三维模型相对应，生成真实感的三维模型。
4. 数据分析与应用机载激光雷达数据处理的最终目的是为了实现数据的分析和应用。
机载激光雷达(Lidar)数据采集及数据处理
机载激光雷达（Lidar）数据采集及数据处理摘要：Lidar是指安装在飞机上的测距与机载激光探测系统，量测地面物体的三维坐标，从而生产Lidar数据影像。
Lidar数据通过相关软件数据处理之后，就能够生成精度较高的数字地面模型DEM、正射影像图和等高线图。
近年来，网络通讯技术、计算机技术、激光测距技术及GPS技术等技术的不断发展成熟，机载激光雷达技术正蓬勃发展，欧美等一些发达国家逐步研制出很多种机载激光雷达测量系统，主要包括 LeicaALS50，Optech等等，它的应用已超国遥感所覆盖的范围和传统测量，成为一种特有的数据获取方式。
一、机载激光雷达机载激光雷达是导航系统、全球定位系统以及激光惯性3种技术集于一身的空间测量系统（如图1）。
此系统是将惯性导航系统、激光扫描仪、GPS接受机、数码相机以及控制元件等搭载在载体的飞机之上。
它主动朝地面发射激光脉冲，接受反射脉冲并对所使用的时间及时记录，计算出激光扫描仪距离地面的距离，POS系统所测得的姿态信息和位置能够计算出地面点的三维坐标。
图1 机载激光雷达系统比较传统的摄影测量，激光雷达可以进行直接获取目标的三维信息，数据到有用信息的过程得以缩短。
激光雷达的明显特征是激光能够穿透植被的叶面抵达地表，同时获取植被和地面的信息，探测细小目标也可以被探测到，从而获取的数据信息丰富，目前来说是其他技术所不及的。
二、数据的采集1、数据采集前准备工作在数据采集之前需要进行多方面详细周密的准备工作，其中主要包括选择检校场、设计航线、申请空域和布设地面基准站。
2、申请空域在任何一个航摄任务执行前要按照规定向有关部门提出空域取得航飞权的申请。
在航飞权期间挑选最好的天气飞行，这样可以使拍摄影像的质量得到保证。
3、航线设计在对航飞路线设计时，要遵循经济、周密、安全和高效的原则，选则专门的航飞设计软件来对飞行路线进行设计。
通常在航线设计时，要参考小比例尺的二维平面地形图，综合的进行测区的地貌、地形、机载激光雷达设备的参数（扫描角、相机镜头焦距、扫描频率等）天气条件（雾、云、烟尘、降雨等等）航带重叠度、航带宽度和用户要求的点云密度考虑，设计出符合项目精度要求的航线。
测绘技术中的激光雷达遥感技术解析
测绘技术中的激光雷达遥感技术解析激光雷达遥感技术自问世以来，以其高精度、高分辨率的特点，成为了现代测绘技术中不可或缺的重要工具。
本文将对激光雷达遥感技术的原理、应用以及未来发展趋势进行解析。
一、激光雷达遥感技术的原理激光雷达遥感技术是通过向地面发射激光束，通过测量激光束的回波时间和强度来获取地物的三维信息。
激光雷达发射的激光束能够穿透云层和植被，直接与地面交互作用，因此在短时间内能够探测到大量的地物信息。
激光雷达遥感技术能够实现对地表地貌、建筑物、植被等各种地物的快速、高精度测量。
二、激光雷达遥感技术在测绘领域的应用1. 地形测量与地理信息系统(GIS)激光雷达遥感技术具有高精度、高点云密度的特点，因此非常适合用于地形测量。
通过激光雷达获取的地物三维坐标信息，可以用于数字地形模型(DTM)的生成，进而用于制图、工程规划等领域。
激光雷达数据还可以与其他遥感数据、空间数据结合，用于构建GIS，为城市规划、土地利用等决策提供支持。
2. 建筑与工程测量激光雷达遥感技术在建筑与工程测量中有广泛应用。
通过激光雷达扫描建筑物，可以实现建筑物的三维建模，并用于建筑物变形监测、结构分析等领域。
在工程施工过程中，激光雷达可以进行现场数据采集，快速获取地面和建筑物的精确三维信息，实现工程量的测算、施工进度的监测等目标。
3. 森林与环境监测激光雷达遥感技术在森林与环境监测中也具有重要价值。
通过激光雷达可以获取森林的三维结构信息，比如树高、枝干密度等，用于森林资源管理、病虫害监测等。
同时，激光雷达还可以用于空气质量监测、水质监测等环境监测领域，为环境保护与管理提供重要的数据支持。
三、激光雷达遥感技术的未来发展趋势1. 多波束激光雷达技术多波束激光雷达技术是激光雷达遥感技术的一个重要发展方向。
传统激光雷达一次只能发射一束激光束，对于大范围区域的高分辨率遥感测绘任务来说效率较低。
而多波束激光雷达可以一次性发射多束激光束，大大提高了数据采集速度。
激光雷达遥感技术及其应用
激光雷达遥感技术及其应用激光雷达遥感技术是一种利用激光束对地球表面进行高精度测量和三维重建的技术。
尤其在地球科学、环境监测、资源调查、灾害评估等领域具有广泛的应用。
本文将介绍激光雷达遥感技术的原理和工作方式，并探讨其在不同领域的应用。
激光雷达遥感技术基于“光电测距”原理，通过激光器向目标物体发射短脉冲激光束，然后接收目标物体反射回来的光信号，并利用接收到的光信号计算出目标物体与激光雷达之间的距离。
通过扫描或旋转激光束，可以获取目标物体在空间中的三维坐标信息，从而实现对地球表面的精密测量。
激光雷达遥感技术具有高精度、高分辨率和大范围的特点。
相较于其他遥感技术，激光雷达能够提供更为精确的地形模型和三维信息，可以有效地获取地球表面的地形起伏、建筑物高程、森林结构等参数。
因此，在领域如地图制图、城市规划、国土调查等方面发挥着重要作用。
在地球科学领域，激光雷达遥感技术被广泛应用于地貌演变、地震活动、火山喷发等自然灾害的监测和预测。
通过激光雷达获取的地形数据和三维点云可以提供地震带、断裂和火山口的精确位置和形态信息，为科学家研究地壳运动和火山活动提供重要数据支持。
同时，激光雷达也可以应用于沿海地区的海岸线监测，如海岸侵蚀、潮汐的变化等，为沿海城市规划和防护工程提供必要的信息。
在环境保护与管理领域，激光雷达遥感技术有助于评估和监测大气污染物的扩散和影响范围。
激光雷达可以将光束直接照射到大气中的污染物上，并通过接收污染物散射回来的光信号来分析、识别和定量污染物的类型和浓度。
这对于提前发现并防止大气污染事件的发生具有重要意义。
激光雷达遥感技术还在农业、林业和资源调查等领域有着广泛应用。
通过获取作物和森林的三维结构信息，可以在线路规划和灾害预警中发挥重要作用。
例如，激光雷达可以在森林资源调查中评估森林储量和生物多样性，指导合理的林业管理和保护措施，以促进可持续发展。
此外，激光雷达还可以用于大规模的地下资源勘察，如矿区勘测、地下水资源调查等。
雷达遥感技术的原理与应用
雷达遥感技术的原理与应用雷达遥感技术是一种利用雷达系统进行地球表面物体探测与识别的技术手段。
雷达（Radar）是指利用电磁波进行探测与测量的无线通信系统。
它通过向目标发射脉冲电磁波，接收目标反射回来的信号，通过对接收信号进行处理，获取目标的位置、速度、形态等信息。
雷达遥感技术广泛应用于气象、海洋、地质、环境、农业、国土资源等领域。
其应用主要包括目标定位与测量、辐射监测、目标识别与跟踪等方面。
雷达遥感技术具有非接触、全天候、全天时观测的优势，在自然灾害监测与预警、资源勘探与环境监测等方面具有重要的作用。
雷达遥感技术的基本原理是利用电磁波的特性进行物体探测与识别。
雷达系统发射的脉冲电磁波在空间中传播，当遇到物体时，部分电磁波会被物体反射回来。
接收机接收到反射回来的信号后，通过处理分析，可以得到物体的位置、形态、运动状态等信息。
雷达遥感技术主要利用的是电磁波的特定波段，包括微波、毫米波等。
由于电磁波与大气、云层、地表等物体的相互作用，使得雷达系统能够对这些物体进行捕捉和分析。
比如，在气象领域，雷达可以通过反射回来的微波信号，观测到降雨、云团等气象要素，并能够通过信号的强度和频率来推测降雨强度、云的高度等信息。
雷达遥感技术在气象预报中扮演着非常重要的角色。
气象雷达可以观测到大范围的降水、风暴等现象，并及时提供给气象预报员进行分析预测。
通过雷达遥感技术，可以实现对降水区域、降水类型、降水强度等信息的获取，有助于准确地判定气候变化趋势，提高气象预报的准确性。
此外，雷达遥感技术在海洋领域的应用也非常广泛。
海洋雷达可以观测到海洋表面的波浪、海流等现象，帮助海洋研究人员进行海洋环境与水文特性的研究。
通过对雷达获取的海洋数据进行处理与分析，可以了解海浪高度、风速、海流方向等信息，为航海、渔业、海洋资源开发等提供重要的依据。
雷达遥感技术还在环境监测与资源勘探方面发挥着重要的作用。
例如，在环境监测中，可以利用雷达技术监测空气质量、大气污染等问题，从而为环境治理提供科学依据。
激光雷达测绘技术的工作原理
激光雷达测绘技术的工作原理激光雷达测绘技术是一种高精度、高效率的测绘方法，在测绘、制图和地理信息系统等领域有着广泛的应用。
它基于激光器发射出的激光束，通过对目标的反射和回波信号进行测量和分析，得出准确的地理信息数据。
本文将介绍激光雷达测绘技术的工作原理及其应用。
一、激光雷达工作原理1. 发射激光束：激光雷达通过激光器发射出一束狭窄、高度聚焦的光束。
激光束具有高能量密度和单色性，能够在大气中传播。
2. 激光束与目标交互：激光束照射到目标表面后，会与目标表面发生交互作用。
这个过程中，激光束会被目标表面反射、散射和吸收。
其中，被反射和散射的激光束形成回波信号。
3. 接收回波信号：回波信号被激光雷达的接收器接收并记录。
激光雷达的接收器通常包括接收光学系统和探测器。
接收系统接收到激光束的返回信号，并将其转化为电信号。
4. 计算测距：接收到的电信号经过放大和滤波处理后，被传输到计算机系统进行数据处理。
计算机系统从接收信号中提取出关于测距的数据，并测量了激光束的旅行时间。
通过测量这个时间，可以计算出从激光雷达到目标的距离。
5. 生成点云数据：激光雷达通过不断地测量和计算，生成点云数据集合。
点云数据是由大量的点云组成，每个点云代表一个测距点。
这些点云包含有关目标地理特征的三维坐标、强度和反射性质等信息。
二、激光雷达测绘技术的应用1. 地形测绘：激光雷达测绘技术在地形测绘中起到了重要作用。
激光雷达可以快速获取地面和地形等三维信息，为制图和空间分析提供了数据基础。
这在城市规划、土地利用规划和自然灾害预警等领域具有重要价值。
2. 遥感影像处理：激光雷达可以与遥感数据融合，提供高精度的地物信息。
通过与航空影像或卫星影像相结合，可以获取地物的高程、大小和形状等详细信息，从而更好地进行遥感影像处理和物体识别。
3. 交通监测：激光雷达可以准确测量道路和交通设施的位置、形状和高度等参数。
在交通监测领域，激光雷达可以提供高精度的车辆定位和行驶轨迹，为智能交通系统的开发和交通管控提供有力支持。
机载激光雷达基础原理与应用
机载激光雷达（Airborne LiDAR）是一种通过激光束扫描地面、建筑物和其他地物的遥感技术。
它采用激光束发射器和接收器，通过测量激光束的传播时间和返回信号的强度来获取地物的几何信息。
以下是机载激光雷达的基础原理和应用：
基础原理：
激光发射：机载激光雷达通过激光器产生短脉冲激光束，并将其发射到地面或目标物上。
激光束扫描：激光束通过旋转镜或扫描器进行快速扫描，覆盖地面上的大范围。
接收返回信号：激光束照射到地面或目标物上后，会被反射回来。
激光雷达接收器接收并记录返回的激光信号。
时间测量：通过测量激光束发射和返回之间的时间差，可以计算出激光束的传播距离。
几何信息提取：通过分析返回的激光信号，包括时间和强度信息，可以计算出地面或目标物的高程、距离、形状和密度等几何信息。
应用：
地形测绘：机载激光雷达可用于生成高精度的地形模型和数字高程模型，用于地质勘探、土地规划、地图制作等领域。
森林调查：通过激光雷达获取森林的三维结构信息，包括树高、树冠密度和地面高度等，用于森林资源管理和环境保护。
建筑与城市规划：激光雷达可用于建筑物和城市的三维建模、立面分析和城市规划，为城市管理和建筑设计提供基础数据。
水文调查：机载激光雷达可用于水体的测量和水文调查，包括水位变化、河流形态、洪水模拟等，对水资源管理和防洪工程具有重要意义。
遥感和环境监测：激光雷达可以获取地表和地下的各种环境参数，如植被覆盖、土地利用、岩石结构等，用于环境监测和生态研究。
使用激光雷达进行测绘的简易教程
使用激光雷达进行测绘的简易教程在科技的不断发展与创新中，激光雷达被广泛应用于各个领域，其中包括测绘领域。
激光雷达通过发射激光束并测量其返回时间来获取地理空间中物体的位置信息，进而生成点云数据，为测绘工作提供了高效、精确的工具。
本文将介绍使用激光雷达进行测绘的简易教程，帮助读者了解激光雷达的基本原理和应用技巧。
一、激光雷达的基本原理激光雷达是一种主动遥感技术，其基本原理是利用激光器发射出非常短的脉冲激光束，当该激光束照射到目标物体上时，会被反射回激光雷达接收器。
通过测量激光束从发射到接收的时间，可以计算出激光束在空间中传播的距离，进而获取物体的位置信息。
为了实现测绘任务的高效完成，以下是使用激光雷达进行测绘的简易教程。
二、准备工作1. 选择合适的激光雷达设备：根据测绘任务的需求和预算，选择适合的激光雷达设备。
常见的激光雷达设备有机载激光雷达和地面激光雷达，分别适用于不同的测绘环境和场景。
2. 安装和校准设备：根据激光雷达设备的使用说明，进行设备的安装和校准。
确保设备处于稳定的工作状态，以保证后续的测绘工作的准确性。
三、测绘前的准备1. 制定测绘计划：根据测绘对象和目标，制定详细的测绘计划。
包括测绘的区域范围、测绘的分辨率要求以及采集的数据类型等。
2. 确定测绘的基准系统：根据测绘的需要，确定使用的基准系统。
常见的基准系统包括国际椭球体坐标系、地面坐标系等。
四、激光雷达数据的采集1. 飞行或行走路径的规划：根据测绘计划，规划激光雷达数据的采集路径。
对于机载激光雷达，需要规划飞行路径；对于地面激光雷达，需要规划行走路径。
2. 数据采集参数设置：根据测绘计划和激光雷达设备的特性，设置数据采集的参数。
包括脉冲频率、扫描角度、数据采集速度等。
3. 实施数据采集：按照规划的路径和参数，进行激光雷达数据的采集。
在采集过程中，需要注意设备的工作状态，避免异常情况对数据的影响。
五、激光雷达数据的处理与分析1. 数据预处理：将采集回来的原始数据进行预处理，以去除噪声、补全缺失值等。
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Pitch
Ze
ZI
YI
κ
Ye φ
Heading
IMU
XI
Roll
Laser
Xe ω
计划准备阶段——检校场布设、测量
激光检校场布设方案
▪ 校准控制场 ——校准LIDAR的相对和绝对 高程
1500-12000米
安30 7000 540 430 2630
6 7.7
15006000
常用航摄飞机
计划准备阶段——飞行准备
申请航飞权、协调航空飞行
管辖军区司令部
军区空军司令部 航空管制处
省政府测绘局
项目承接单位 提供航摄申请
计划材料
▪ 飞行任务 ▪ 机场协调 ▪ 飞行协调
民航管理局、 空管局
计划准备阶段——飞行准备
选择LiDAR型号
国内主要有AP3500、ALS、ALTM、 LiteMapper、TOPOSYS等产品，每个产品由 于性能和参数不同，因此选择不同的设备对于 航摄设计来说也是不同的。
计划准备阶段——飞行准备
选择飞行平台
不同的飞机性能会对雷达系统的参数设置有 不同程度的影响。主要有两个方面，一是飞行 速度，二是飞行高度。飞行速度主要影响雷达 的扫描频率的设置，飞行高度主要影响脉冲频 率的设置，进而影响点密度和精度。
计划准备阶段——航线设计
机载激光雷达与传统航摄航飞设计主要区别
传统摄影测量
机载激光雷达测量
飞行计划相对简单，需考 飞行计划相对复杂，要求较为苛刻，需考
虑高差影响
虑高差、脉冲方式、扫描角、点密度等
需考虑天气因素
需考虑天气影响，同时也需考虑背景反射 率；背景反射越弱，测距效果越好
相同飞行高度下，飞行带 飞行带宽较窄，带宽受飞行高度和扫描角
LiDAR工程的步骤
项目启动 数据获取 数据处理 精度评定 项目验收
LiDAR数据获取综述
既繁琐又细致的工作，牵扯到许许多多的因 素，需要很多单位和人员的支持和配合
包含了从飞行准备到航线设计，从飞行操作 到数据整理，从设备运输到存储维护等方方面 面与航测外业相关的作业环节
LiDAR数据获取综述
步骤
▪ 建立航带设计工程 ▪ 设置平面坐标系和高程坐标系 ▪ 加载DEM数据 ▪ 导入设计线位 ▪ 航带设计 ▪ 重复以上步骤，完成所有航段的航线设计
计划准备阶段——航线设计
单脉冲和多脉冲
同等点间距的设计要求下，多脉冲的航 飞效率大约为单脉冲的3倍。
多脉冲的优势随着地形起伏变化的上升而 越加明显
机载激光雷达数据处理
▪机载激光雷达作业全过程介绍 ▪一个实际使用的航向规划软件操作过程 ▪GNSS差分解算 ▪GNSS+IMU组合生成状态文件程序操作演示 ▪激光点云解算操作演示 ▪三种激光点云可视化软件演示
LiDAR数据获取
▪ 综述 ▪ 飞行准备与航线设计 ▪ 检校场设计、布标、测量 ▪ 储存、运输与维护 ▪ 设备机上安装、调试与检查 ▪ 基站架设和地面配合 ▪ 飞行操作与数据采集 ▪ 数据检查、整理及质量控制
省级军区、空军
民航管理局 运管中心
航飞单位或公司， 获准航飞
计划准备阶段——飞行准备
制定项目任务书
在承接航飞任务时，用户单位一般会提交 “项目任务书” ，一般由甲方提出要求，双方 技术人员共同拟定
▪ 飞行高度 ▪ 飞机型号 ▪ 航摄分区 ▪ 成果坐标系 ▪ 野外控制点量测
计划准备阶段——飞行准备
航线设计软件NavGT操作， 附操作手册
计划准备阶段——检校场布设、测量
激光检校场选择及航线设计
IMU和激光扫描仪的相对位置偏移，会导致IMU 记录的角度值和激光点的角度值有一定的系统误差 。
主要包括roll、pitch、heading，pitch slope， range correction等方面的内容 。
三个阶段八个方面 ：
计划准备阶段
航飞实施阶段
数据整理阶段
飞行准备
设备运输存储和 维护
航线设计
设备安装、测试
飞行操 作与数 据采集
数据检查与 质量控制
检校场布设 测量
GPS基站与地面 配合
计划准备阶段——飞行准备
掌握测区概况
首先应该熟悉实地测区的地形特点和地貌特 征。根据不同的地形条件选择和设计不同的飞 行航线。
计划准备阶段——航线设计
双传感器航线设计
机载激光雷达扫描系统不单单配备一个激光 扫描仪，而且还配备一架中幅面的数码照相机
▪ 重叠度匹配 ▪ 数码相机航向重叠度设置和摄影基线检查
计划准备阶段——航线设计
最终航线检查与地面模拟飞行
为了确保飞行计划的正确性。检查方法主 要有三种：
▪ 将飞行计划导出为kml格式，加载到google earth当中进行浏览
▪ 将飞行计划导出到FCMS飞行管理控制软 件中进行检查
▪ 地面模拟飞行
计划准备阶段——航线设计
提交航飞设计数据
完成航线设计之后，需要提交以下材料：
▪ 飞行记录表 ▪ 领航数据表 ▪ 飞行文件 ▪ 飞行示意图文件 ▪ kml文件
计划准备阶段——航线设计
航线设计小结
航线设计是一项细致而重要的任务，是 决定航飞任务成功与否的关键，好的航线 设计计划可以起到事半功倍的效果
评估飞行效率
根据测区远近、飞行高度、空域申请情况来 编排航飞航线顺序
计划准备阶段——飞行准备
其它准备工作
▪ 地面基站布设 ▪ 人员配备 ▪ 天气预报查询 ▪ 配备维护工具
计划准备阶段——航线设计
原则和方法
本着安全、经济、周密、高效的原则，以项 目成果数据精度要求为目标，充分地分析测区 的实际情况，结合激光雷达测量设备自身特点， 选择最为合适的航摄参数，为获取高质量的数 据提供基础技术保障。
计划准备阶段——飞行准备
常用飞机型号和基本性能
飞机类型 最高升限 最大ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ航速度 正常巡航速度 最大航程 续航时间 最大爬升率
作业高度区间
运5 4000 250 180 1376
6 3
5004000
运12 8000 320 250 1440
6 12
10006000
奖状 13000米 746公里/小时 713公里/小时 3167公里 4小时 15.1米/秒
宽更宽，覆盖面积更大
影响，容易形成漏飞区域
计划准备阶段——航线设计
工程创建
外部参考 资料
传感器选择
坐标系定义
飞行速度 扫描角度 脉冲模式 点云密度
工程建立 完成
决策选择 否
描绘初始航飞 范围
依据系统参数计算航飞 范围
重新调整计算
是否覆盖有效线位区域
流 程
是 否
参数设置是否超限差
是 成果输出
计划准备阶段——航线设计