LIDAR基础知识
LiDAR(雷达)技术介绍
激光雷达与微波雷达的异同：
激光雷达工作原理：
向被测目标发射探测信号（激光束），然后测量反射或发射信号的到达时间、强弱程度等参数，以确定目标的距离、方位、运动状态及表面光学特性。
用飞行时间法（Time of flight method）测算出L：
从公式可以看出精度取决于时间，所以对接收装置的要求很高。如果做到1cm的精度，可以推出对时间的测量精度达到0.067ns。
这些核心指标参数，其实就可以判断一个传感器是否满足你的使用需求
最大辐射功率
第一重要的参数，首先看是否得到安全认证，是否需要做防护
水平视场
机械式雷达360度旋转，水平全视角
垂直视场
一般16线俯仰角30度，从-15度到15度，应用最多、最广泛
光源波长
光学参数，纳米参数
最远测量距离
是否满足长距离探测
测量时间/帧频率
传统雷达以微波作为载波的雷达，大约出现在1935年
雷达按频段可分为：超视距雷达、微波雷达、毫米波雷达以及激光雷达等
激光雷达即激光探测及测距系统LiDAR(Light Detection and Ranging)，是一种通过发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。
用激光器作为发射光源，采用光电探测技术手段的主动遥感设备。激光雷达是激光技术与现代光电探测技术结合的先进探测方式。由发射系统、接收系统、信息处理等部分组成。
LiDAR(雷达）技术介绍
相对于传统测距传感器，激光雷达在测量精度、测量距离、角分辨率、抗干扰能力等方面具有巨大的综合优势。
01背景概述
雷达（英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写），意思为"无线电探测和测距"，发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标的距离、速度、方位、高度等信息。
大气颗粒物激光雷达安全操作及保养规程
大气颗粒物激光雷达安全操作及保养规程大气颗粒物激光雷达（Lidar）是一种测量大气颗粒浓度和分布的仪器，广泛应用于气象学、环境监测、空气质量评估等领域。
为了确保Lidar的正常运行和安全使用，需要进行严格的操作和保养管理。
本文将介绍大气颗粒物激光雷达的安全操作及保养规程。
1. Lidar的工作原理Lidar是一种利用激光束测量物体距离和特性的仪器，可用于大气颗粒物的探测。
Lidar通过发射激光束，将其照射到目标上，接收被照射目标反射的激光，利用反射激光的时间延迟和光强等信息确定目标的位置、形状、速度、尺寸和材质等特性。
这种技术可用于探测空气中的颗粒物、水汽、云和粉尘等特征。
2. Lidar的安全操作规程为了确保Lidar的安全操作，必须采取以下措施：（1）随时关注环境安全使用Lidar时，必须选择相对安全的环境，避免在雷暴、风暴、大风和雨雪等恶劣天气条件下使用。
操作人员还应当注意避免人和动物进入激光光束范围以及防止误伤他人或自己。
（2）正确设置激光参数和位置操作人员必须根据Lidar的参数要求和安全规定正确设置激光的辐射输出功率、辐射时间和辐射波长等参数。
操作人员还应当正确设置Lidar的位置，避免激光光束照射到任何敏感区域或人员上。
（3）使用安全防护设备在使用Lidar时，操作人员必须使用相应的安全防护设备，以防止激光光束对皮肤、眼部、呼吸道等造成损伤或危害。
操作人员必须佩戴具有防辐射功能的防护眼镜、口罩和防护服等。
（4）遵守安全操作程序操作人员必须严格遵守相关的操作程序和安全规定，如开启和关闭Lidar的顺序、检验和校准Lidar的状况、操作指南和工作流程等。
3. Lidar的保养规程为确保Lidar的长期稳定运行，还需发挥保养管理作用。
以下是Lidar的保养管理规程：（1）定期维护Lidar定期需要进行维护保养，包括清理Lidar的外表面和镜头，定期校准仪器的运动速度、力度和位置等，确保Lidar的正常运行。
什么是LiDAR激光雷达
1 什么是LiDARLiDAR，是Light Detection and Ranging的缩写，常用作代表激光雷达。
LiDAR是一种传感技术，可发射低功率，人眼安全的激光进行脉冲测量，并测量激光完成传感器与目标之间往返所需的时间。
所得的聚合数据用于生成3D点云图像，同时提供空间位置和深度信息以识别，分类和跟踪运动对象。
LiDAR工作原理：LiDAR的工作原理是检测并测量返回传感器接收器的光。
一些目标比其他目标反射的光线更好，这使它们更容易可靠地检测和测量到传感器的最大范围。
比如，黑色表面善于吸收更多光，而白色表面能够反射更多的光。
这样一来，与目标主题颜色相对较暗的目标相比，相对颜色较亮的目标更容易在更长的距离上受到可靠地检测或测量。
对于窗户等像镜子一样的目标在检测和测量方面颇具挑战性，因为与在多个方向上分散光的漫射目标不同，类似镜子的物体只能反射很小的聚焦光束，而不会直接反射到传感器的接收器中。
同时，诸如路标和车牌之类的可反光目标将高百分比的光返回接收器，并且是LiDAR传感器的良好目标。
由于存在这些差异，LiDAR传感器的实际性能和最大有效范围可能会根据目标的表面反射率而有所不同。
1.1点云点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的诸多特征点的集合，称之为“点云”（Point Cloud）。
点云是由3D点数据组成的大型数据集，由激光测量原理得到。
车载激光雷达产生的点云包含来自周围环境的原始数据，这些原始数据是从移动物体（例如车辆和人）以及静止物体（例如建筑物，树木和其他永久性结构）扫描而来的。
然后可以通过软件系统转换包含数据点的点云，以创建给定区域的基于LiDAR的3D图像。
激光测量得到的点云内容包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity），强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向，以及仪器的发射能量，激光波长有关参数等。
激光扫描仪基础知识大讲堂Lidar基础概念介绍
激光扫描仪基础知识大讲堂Lidar基础概念介绍上一期的激光扫描仪基础知识反应相当良好，为了大家能够学习更多的新“姿势”，我们又推出了续集，本集旨在介绍更深层次的扫描仪基础知识！坐稳了，秋名山上老司机，开车了！1 物体表面反射率被测目标物体表面反射率是关系到激光扫描仪测量能力的关键参数。
而影响物体表面反射率的因素主要有物体表面颜色和表面类型（亚光，高亮，平滑，粗糙等）。
我们通常定义柯达白板（Kodak white material）表面反射率为100%。
自然界中常见材料的物体表面反射率如下：激光扫描仪的工作距离和物体表面反射率有类线性关系，激光扫描器一般用100%反射率及10%反射率两个参数条件表示工作距离。
如下是LMS151系列产品的反射率对应工作距离关系图：2 物体表面轮廓被测物体表面还有一个关键因素影响激光扫描仪测量距离和效果：目标物体表面形状。
平面物体，大于光束直径全部能量从被测物返回单次回波 single echo圆形物体，小于光束直径部分的能量从被测物反射回(1 echo) + 从背景反射 (1 echo) -> 多次回波multi echo -> 检测不稳定平面物体, 小于光束直径 (边沿检测)部分的能量从被测物反射回(1 echo) + 从背景反射 (1 echo) -> 多次回波multi echo -> 检测不稳定高亮、光滑表面 -> 镜反射（反射角 = 入射角）如果激光束入射角较小，就会造成激光束的反射光束不能返回到接收器。
在该点的测量值就会显示为无物体，也就是数据丢失的情况。
如：高亮汽车漆、抛光的金属表面类似镜反射亚光、光滑表面 -> 漫反射（全方向反射）反射光分布在所有的方向上，光的强度分布类似于高斯曲面当激光与物体表面成一定入射角，则反射能力会有相应的损失，入射角越小，返回扫描器的光越少，检测距离也就越近亚光, 粗糙表面 -> 漫反射（反射方向不确定）反射可能向任意方向，由被测点实际形状确定。
lidar里程计数学基础
lidar里程计数学基础Lidar里程计是一种高精度、实时性高的环境感知技术，广泛应用于自动驾驶领域。
其核心在于借助激光点云数据来估计车辆位姿和运动状态。
在这个过程中，数学基础扮演着重要角色。
本文将深入探讨lidar里程计数学基础，分步骤阐述其原理和实现过程。
一、laser scan matchingLidar里程计的第一个关键步骤是激光点云匹配（laser scan matching）。
激光点云数据提供了车辆当前所处环境的三维信息。
通过匹配点云数据，我们可以了解车辆与前一时刻的位置情况。
在这个过程中，主要使用以下公式：旋转矩阵R：注重旋转的线性变换矩阵，满足R^T×R=I、det(R)=1, 即R的逆矩阵=R^T。
平移向量t：线性变换矩阵中沿坐标轴方向的平移矩阵，具有平移向量t的都是对称矩阵。
点云旋转：v′=Rv+tv，其中v和v′是匹配前和匹配后的点，R 是旋转矩阵，t是平移向量。
点云匹配的优化目标是最小化欧几里得距离，具体公式如下：min |Rv_i+t-v'_i|^2其中v_i,t,R,v_i'分别是前一时刻激光扫描点云的一个点、平移向量、旋转矩阵、后一时刻的点。
二、优化点云匹配在lidar里程计中，优化点云匹配也是一个关键步骤。
它的目的是调整旋转矩阵R和平移向量t，以最小化匹配前后的差距。
实现过程分为两个主要步骤：1. 状态估计：使用测量模型和观测数据等信息，获得车辆的状态和向量数量。
2. 参数估计：这一步骤是将车辆状态转化为优化问题的过程。
三、基于卡尔曼滤波的lidar里程计基于卡尔曼滤波的lidar里程计是一种将卡尔曼滤波技术应用到lidar里程计的方法。
其数学模型可以描述如下：α :齐次变换群中的位姿变换向量:齐次变换群中的参考帧变换向量Δα:齐次变换群中性质改变向量R:误差项强度Q:测量项强度P:协方差矩阵H:观测矩阵U:观测噪音状态预测：公式如下：α' =Fx+W协方差预测：公式如下：P' = FPFT+Q卡尔曼增益：公式如下：Kt = PtHT(HPtHT+U)-1状态更新：公式如下：α = α' + Kt(Zt-Hα')协方差更新：公式如下：P = (I-KtH)P'以上是基于卡尔曼滤波的lidar里程计的具体实施过程。
宏光数据知识点总结
宏光数据知识点总结一、激光雷达（LiDAR）知识点总结1. 什么是激光雷达（LiDAR）？激光雷达是一种通过发射激光束并测量激光束的反射时间和强度来获取目标物体位置、形状和表面特征的技术。
它是自动驾驶和智能交通系统中不可或缺的感知设备。
2. 激光雷达的工作原理激光雷达通过发射激光脉冲，然后测量这些脉冲在目标表面上的反射时间来确定目标的距离，从而构建出三维空间中的物体点云图。
激光雷达通常具有高精度和长测距范围等特点，适用于各种环境和天气条件下的数据采集。
3. 宏光数据在激光雷达中的应用宏光数据在激光雷达中的应用主要包括激光雷达的数据采集、数据处理和数据分析等方面。
通过宏光数据的支持，激光雷达可以实现更高精度的数据采集和更准确的环境感知，从而提升自动驾驶与智能交通系统的性能和安全性。
二、毫米波（mmWave）雷达知识点总结1. 什么是毫米波（mmWave）雷达？毫米波雷达是一种利用毫米波频段的电磁波来实现目标检测、距离测量和速度测量等功能的感知设备。
它通常具有高分辨率和大角度覆盖等特点，适用于自动驾驶、智能交通和智能城市等应用场景。
2. 毫米波雷达的工作原理毫米波雷达通过发射毫米波信号并接收目标的回波信号来实现目标检测和距离测量。
毫米波雷达的波长较短，能够实现更高分辨率和更准确的目标探测，可以应对复杂的多目标检测场景。
3. 宏光数据在毫米波雷达中的应用宏光数据在毫米波雷达中的应用主要包括毫米波雷达的数据处理与分析、环境感知与决策等方面。
通过宏光数据的支持，毫米波雷达可以实现更精准的目标检测、更快速的数据处理和更可靠的决策支持，为智能交通和自动驾驶系统提供更可靠的感知能力。
三、智能摄像知识点总结1. 什么是智能摄像？智能摄像是一种结合了智能算法和摄像技术的感知设备，可以实现目标检测、识别和跟踪等功能。
在自动驾驶、智能交通和智能安防领域有着广泛的应用。
2. 智能摄像的工作原理智能摄像通过采集视频数据，并利用计算机视觉和深度学习等技术对视频数据进行分析和处理，实现对目标的检测、识别和跟踪等功能。
LIDAR基础知识
激 光
方向性好、单色性好、相干性好
激光器到反射物体的距离(d)=光速(c)×时间 (t)/2
测高原理
原理
结合GPS得到的激光器位置坐标信息， INS得到的激光方向信息，可以准确地计 算出每一个激光点的大地坐标X、Y、Z， 大量的激光点聚集成激光点云，组成点 云图像。
Business template
1.弹道导弹防御激光雷达 2.靶场测量激光雷达 3.振动遥测激光雷达 4.多光谱激光雷达
LIDAR在测绘中的应用
快速获取数字高程模型
LIDAR技术最主要的数据产品是高密度 、高精度的激光点云数据，该数据直 接反映点位的三维坐标。通过自动或 人工交互处理，把入射到植被、房屋 、建筑物等非地形目标上的点云进行 应用分类、滤波或去除，然后构建不规则 三角网TIN，就可以快速提取DEM。
分类
Business template
原理
组成
①激光器 激光器是激光雷达的核心器件。激光器
种类很多，性能各异，究竟选择哪种激光 器作为雷达辐射源，往往要对各种因素加 以综合考虑，其中包括: 波长、大气传输 特性、功率、信号形式、功率要求、平台 限制(体积、重量和功耗)、 对人眼安全 程度、、可靠性、成本和技术成熟程度等 。从目前实际应用来看，Nd:YAG固体激光 器、CO2气体激光器和GaAlAs半导体二极 管激光器、光纤激光器等最具有代表性。
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
提取建筑物模型并生成真正射影像
三维 建模
取地面激光点云和建筑物点云的平均高程值分别 赋给建筑物顶部轮廓和根部角点，经过顶部轮廓 和地面角点连线后建立起包括建筑物顶部、底部 、房檐、侧面的三维数字建筑物模型
将DEM与数字建筑物模型叠加，经过正射纠正技术 消除地形起伏和建筑物带来的投影差，制作出真 正射影像
lidar原理与应用
• 测绘学的分支：
•
大地测量学与测量工程
•
地图制图学与地理信息工程
•
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。
激光雷达的基本原理和应用
激光雷达的基本原理和应用1. 激光雷达的基本原理激光雷达（Lidar）是一种利用激光束进行距离测量的技术。
它通过发射激光束并接收其回波，计算出目标物体与雷达的距离、方向和速度。
激光雷达的基本原理可归纳为以下几个步骤：•激光发射：激光雷达通过激光发射器产生一束短脉冲的激光光束。
•激光束传播：激光束在空气中以光速传播，并照射到目标物体上。
•激光回波接收：目标物体表面反射部分激光回到激光雷达上。
•回波信号检测：激光雷达接收器接收到回波信号，并将其转换为电信号。
•距离计算：通过测量激光束发射与回波到达时间之差，可以计算出目标物体与激光雷达的距离。
•方向计算：激光雷达通常使用旋转扫描方式，通过记录激光束发射时的角度和扫描到目标物体时的角度，可以计算出目标物体相对雷达的方向。
•速度计算：通过多次测量，记录目标物体在不同时间点的距离差，并计算其相对速度。
2. 激光雷达的应用激光雷达在许多领域都有广泛的应用，下面列举几个常见的应用领域：2.1 自动驾驶汽车激光雷达在自动驾驶汽车中起到了重要的作用。
通过安装在汽车上的激光雷达，汽车可以实时获取周围环境的三维点云数据，从而实现对障碍物的感知和识别。
激光雷达可以提供高精度的距离和方向信息，帮助汽车判断前方的障碍物，并采取相应的行驶策略。
2.2 机器人导航与感知激光雷达也广泛应用于机器人导航与感知领域。
机器人利用激光雷达可以建立物体和环境的三维模型，实现对环境的感知和理解。
这对于机器人在未知环境中的导航和避障至关重要。
2.3 三维重建激光雷达的距离测量功能使其成为三维重建领域的重要工具。
通过激光雷达扫描物体表面，可以获取大量的三维点云数据，进而重建出物体的三维模型。
这在虚拟现实、建筑设计、文物保护等领域具有重要应用价值。
2.4 气象观测激光雷达也被广泛应用于气象观测领域。
通过激光雷达可以对大气中的云、雨滴、雪花等进行探测和测量，进而获取气象信息。
这对于天气预报、气候研究等有重要意义。
lidar的基本组成结构
lidar的基本组成结构
Lidar（光探测与测距）是一种利用激光技术进行测距和成像
的技术。
其基本组成结构通常包括以下部分：
1.激光发射器（Laser Emitter）：激光发射器产生一束激光光束，可以是单一波长或多波长的、脉冲或连续的激光。
2.光学系统（Optics）：光学系统通常由透镜和反射镜组成，
用于聚焦激光光束，并对光束进行准确的定向和控制。
3.光接收器（Receiver）：光接收器通常由光电二极管（Photodiode）等光敏元件组成，用于接收反射回来的激光光
束信号，并将其转换为电信号。
4.控制电路（Control Circuit）：控制电路用于控制激光发射器
的工作模式和光接收器的灵敏度，以便根据需要调整激光信号的参数。
5.信号处理器（Signal Processor）：信号处理器用于对接收到
的激光信号进行处理和分析，例如测量反射物体的距离、形状和速度等参数。
6.数据处理单元（Data Processing Unit）：数据处理单元用于
处理和解码从信号处理器中获取的数据，并根据需要生成图像、地图或其他相关的输出结果。
7.电源（Power Supply）：电源为整个Lidar系统提供所需的
电力。
总体而言，lidar的基本组成结构可以分为激光发射器、光学系统、光接收器、控制电路、信号处理器、数据处理单元和电源等几个部分。
不同的lidar系统在具体的组成和工作原理上可能会有所不同，但这些基本部分是构成lidar的关键组件。
LiDAR基础知识
这种模式中点密度是不均匀 的, 因为由于摆镜的减速使得 点倾向于向细长列的终端靠 拢. 使用电流计在在某种程 度上消除了这一问题
曲折 或 蜿蜒型模式
扫描机制
基本技术与原理- 测量
平行线模式
一个旋转的多面镜引导激光脉冲沿着平行线横穿细长列 。只在扫描方向上 生成数据点。这种模式的好处是可以获取在地面上散步均匀的点 。
因为LiDAR点散步整个树冠，所以人 们使用LiDAR数据开发用于估计生物 量的模型。 穿透树冠点的百分比信息可以与叶面 积指数 (LAI) 建立关联。
使用激光测距的原理
脉冲激光:
连续波激光（CW laser）
基本技术与原理-平台
• 为了实现精确的长距离测量，激光脉冲应具备以下特性：
– 大功率: 这样接收器可接收到可用的反射
– 短脉冲长度: 在时间测量方面，不确定性更少 – 高准直度: 因为光斑更小，所以不确定性更少 – 窄光谱: 小的带通滤波器用以减小噪声 – 对人眼安全: 当波长减小时，激光会变得更加危险 – 地物的激光光谱反射性: 这样反射（信号）是可用的.
通过对模拟波形间歇性地采样，获取全波形
全波形数字化
商业系统
公司
Optech International Inc Leica Geosystems Riegl
国家
加拿大 美国 澳大利亚
产品
ALTM Gemini,ALTM Orion ALS50,ALS60 VQ-480, LMS-Q560
TopoSys
基本技术与原理
机载LiDAR系统部件
• • • • • 平台 扫描仪发射-接收单元 差分 GPS 惯性测量单元(IMU) 计算机
基本技术与原理-平台
激光雷达基本知识
激光雷达基本知识激光雷达（LiDAR）是一种使用激光来测量距离和释放扫描的设备。
它是一种高精度、高分辨率的三维测量技术，广泛应用于自动驾驶、测绘、地质勘探等领域。
下面是关于激光雷达的基本知识的详细介绍。
1.原理：激光雷达使用脉冲激光源产生的激光束，通过扫描装置发射出去，并在与目标物体相遇时被反射回来。
通过测量反射激光的时间延迟和角度，可以计算出目标物体与激光雷达的距离和位置。
2.工作方式：激光雷达的工作方式可以分为两种，即扫描式激光雷达和固态激光雷达。
扫描式激光雷达通过旋转的镜子或转台来改变激光束的方向，从而实现对周围环境的全方位扫描。
它可以同时获取水平方向和垂直方向的距离信息，但扫描速度相对较慢。
固态激光雷达采用固定的激光发射和接收组件，通过调整激光束的发射和接收角度来对目标进行扫描。
固态激光雷达具有快速的扫描速度和高精度的测量能力，但往往只能获取水平方向的距离信息。
3.技术参数：激光雷达的性能参数可以影响其应用范围和测量精度。
一般来说，激光雷达的技术参数包括测距范围、角度分辨率、测量精度、扫描速度等。
测距范围是指激光雷达可以测量的最大距离。
角度分辨率是指激光雷达可以分辨的最小角度，通常用来表示其水平和垂直方向的分辨能力。
测量精度是指激光雷达对目标物体距离和位置的测量误差。
扫描速度是指激光雷达完成一次扫描所需的时间。
4.应用领域：激光雷达广泛应用于各种领域，包括自动驾驶、测绘、地质勘探、环境监测等。
在自动驾驶领域，激光雷达被用于实时感知周围环境，识别其他车辆、行人和障碍物，以保证行驶安全。
在测绘和地质勘探领域，激光雷达可以快速获取地形和地貌的三维模型，并实现高精度的测量和分析。
在环境监测领域，激光雷达可以用来检测大气中的颗粒物、污染物和气溶胶等，并提供精确的数据支持。
总结：激光雷达是一种通过测量激光反射时间和角度来获取物体距离和位置信息的高精度传感器。
它具有快速、准确和可靠的特点，在自动驾驶、测绘和环境监测等领域有着广泛的应用前景。
LiDAR技术使用技巧详解
LiDAR技术使用技巧详解近年来，随着激光雷达（LiDAR）技术的快速发展，它在各种领域的应用变得越来越广泛。
无论是在地质勘探、环境监测还是智能驾驶等领域，LiDAR技术都发挥着重要的作用。
本文将详细介绍LiDAR技术的使用技巧，帮助读者更好地掌握这一重要工具。
一、了解LiDAR技术的基本原理在使用LiDAR技术之前，我们首先要了解它的基本原理。
简单来说，LiDAR技术是通过激光器发射激光束并测量其返回时间来获取目标物体的距离和形状信息。
激光束发射出去后，会与目标物体相互作用，并返回到激光雷达接收器。
通过测量激光束的飞行时间，我们可以计算出目标物体的距离。
同时，激光束的形状也可以通过扫描模式来获取。
二、选择适合的LiDAR设备在实际应用中，选择适合的LiDAR设备非常重要。
LiDAR设备的性能和特点各不相同，因此要根据具体应用需求来选择合适的设备。
例如，在地形测绘方面，我们可以选择具有较高精度和分辨率的LiDAR设备。
而在智能驾驶领域，我们则更注重设备的感知范围和反应时间。
三、优化激光雷达的安装位置激光雷达的安装位置也对其性能和精度有着重要影响。
一般来说，激光雷达应该尽可能地放置在高处，以确保其能够尽量少地受到地面等障碍物的阻挡。
另外，激光雷达也应该具有一定的倾斜角度，以扩大其感知范围。
然而，倾斜角度过大会导致激光束扫描的局限性增加，因此需要根据具体应用场景进行调整。
四、处理LiDAR数据的方法处理LiDAR数据是使用LiDAR技术的关键步骤之一。
在处理数据时，需要注意以下几点。
首先，对原始数据进行滤波，去除噪声和异常数据，以提高数据的质量。
其次，对数据进行配准，即将不同扫描中的数据进行对齐，消除扫描之间的偏差。
最后，进行数据分析和可视化，以便更好地理解和利用数据。
五、了解常见的应用场景和挑战LiDAR技术在实际应用中有着丰富的场景和挑战。
了解这些场景和挑战可以帮助我们更好地应对各种情况。
例如，在地质勘探中，可以利用LiDAR技术来获取地形和地表信息，以帮助我们更好地了解地质条件。
Lidar（光探测与测量）
Lidar（光探测与测量）LidarLiDAR——Light Detection And Ranging，即光探测与测量。
是利⽤GPS（Global Position System）和IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量装置）机载激光扫描。
其所测得的数据为数字表⾯模型(Digital Surface Model, DSM)的离散点表⽰，数据中含有空间三维信息和激光强度信息。
应⽤分类(Classification)技术在这些原始数字表⾯模型中移除建筑物、⼈造物、覆盖植物等测点，即可获得数字⾼程模型(Digital Elevation Model, DEM)，并同时得到地⾯覆盖物的⾼度。
1简介LIDAR(激光雷达）即Light Detection And Ranging，⼤致分为机载和地⾯两⼤类，其中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，可以量测地⾯物体的三维坐标。
机载LIDAR是⼀种主动式对地观测系统，是九⼗年代初⾸先由西⽅国家发展起来并投⼊商业化应⽤的⼀门新兴技术。
它集成激光测距技术、计算机技术、惯性测量单元(IMU) /DGPS差分定位技术于⼀体，该技术在三维空间信息的实时获取⽅⾯产⽣了重⼤突破，为获取⾼时空分辨率地球空间信息提供了⼀种全新的技术⼿段。
它具有⾃动化程度⾼、受天⽓影响⼩、数据⽣产周期短、精度⾼等特点。
机载LIDAR传感器发射的激光脉冲能部分地穿透树林遮挡，直接获取⾼精度三维地表地形数据。
机载LIDAR数据经过相关软件数据处理后，可以⽣成⾼精度的数字地⾯模型DTM、等⾼线图，具有传统摄影测量和地⾯常规测量技术⽆法取代的优越性，因此引起了测绘界的浓厚兴趣。
机载激光雷达技术的商业化应⽤，使航测制图如⽣成DEM、等⾼线和地物要素的⾃动提取更加便捷，其地⾯数据通过软件处理很容易合并到各种数字图中。
机载LIDAR技术在国外的发展和应⽤已有⼗⼏年的历史，但是我国在这⽅⾯的研究和应⽤还只是刚刚起步,其中利⽤航空激光扫描探测数据进⾏困难地区DEM、DOM、DLG数据产品⽣产是当今的研究热点之⼀。
LiDAR基本的原理和相关的技术
机载LiDAR扫描原理-光纤扫描仪
优点：
•是发射光路和接受光路一一对应，激光发 射频率不受航高视场角约束
•点云数据密度均匀（同旋转正多面体扫描 仪）
缺点：扫描角固定
•数据获取范围小 •要求飞机平台低速飞行
激光束固定的纤维线阵
机载LiDAR多次回波信息-树木
1st 返回
从树顶
1st (仅一次) 从地面返回
• 必须立体相对，才能获得高程。在困难地区，即使有立体 相对也难以获得较高的高程精度
• 融合LiDAR点云和高分辨率光学影像，是三维可视化、地 物三维提取、三维线划图（3D DLG）提取的有效途径
传统摄影测量与LIDAR系统比较
摄影测量 被动式测量 采用覆盖整个摄影区域 间接获取地面三维坐标
获取高质量的灰度影像或多光谱数据
得到翻滚角检校值
自主软件用于基础测绘的实际生产成果 －－以敦煌数据为例
沙丘沙DE漠M敦河煌道敦市D煌E郊M市D郊SMDEM
自主软件用于三维矢量建模-三维树木精细模型
三维树木精细模型 （加入树叶和树干 纹理，添加光照）。 这是我们的成果
这是TerraSolid树建模 模块的成果பைடு நூலகம்
LiDar 数据处理
机载LiDAR研究背景和意义
机载LiDAR是新型航空传 感器。在对地观测领域， 其最初目的是为获取高精 度数字表面模型。经一定 处理，获得剔除植被、人 工建筑等以后的数字地面 模型。应用已经扩大到基 础测绘、林业管理、管线 选线、岛礁测绘、困难地 区测绘等领域
机载LiDAR系统直接获取高精 度的数字表面模型，还可以同 时获取回波、强度等数据为目 标识别、分类提供辅助数据。 机载LiDAR系统可以携带航空 多光谱CCD相机，具备了同时 获得多光谱CCD影像的能力， 为后续应用提供了丰富的数据 资源。
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
激光雷达基础知识
激光雷达基础知识激光雷达（Lidar）是一种利用激光技术进行测距和探测的仪器。
它通过发射一束激光束，然后测量激光束从发射点到目标物体再返回接收点所需的时间来计算目标物体的距离。
激光雷达具有高精度、高分辨率和快速测量等优点，因此在自动驾驶、地质勘探、环境监测等领域得到了广泛应用。
激光雷达的工作原理是利用激光束在空间中传播的特性来测量目标物体的距离。
当激光束照射到目标物体上时，一部分激光会被目标物体吸收或散射，一部分激光会返回到激光雷达的接收器上。
通过测量激光从发射器到接收器的时间，可以计算出目标物体的距离。
激光雷达通常由激光发射器、接收器、时钟和数据处理单元等组成。
激光发射器一般采用固态激光器或半导体激光器，可以发射出高能量、高频率和短脉冲宽度的激光束。
接收器用于接收返回的激光信号，并将其转换为电信号。
时钟用于同步发射和接收激光信号，确保测量的准确性。
数据处理单元用于处理接收到的激光信号，并计算目标物体的距离和其他相关信息。
激光雷达的测量精度取决于多个因素，包括激光束宽度、激光功率、接收器的灵敏度等。
为了提高测量精度，可以采用多点测量、多波长测量和多角度测量等方法。
此外，还可以通过增加激光雷达的分辨率和采样率来提高测量精度。
激光雷达的应用非常广泛。
在自动驾驶领域，激光雷达可以用于实时感知周围环境，识别障碍物和道路状况，从而帮助车辆做出正确的决策和行驶路径规划。
在地质勘探中，激光雷达可以用于测量地形的高程和形状，帮助科学家了解地球表面的变化和地质结构。
在环境监测中，激光雷达可以用于测量大气污染物的浓度和分布，监测空气质量和环境污染程度。
尽管激光雷达具有许多优点和广泛的应用前景，但它也存在一些限制。
首先，激光雷达的成本较高，限制了其在一些应用领域的推广和应用。
其次，激光雷达对环境的要求较高，例如在雨雪天气或大气浑浊的情况下，激光雷达的测量精度可能会受到影响。
此外，激光雷达还存在一些安全隐患，例如激光束直接照射到人眼可能会造成眼睛损伤。
LiDAR基础知识
基本技术与原理- 测量
• 扫描模式主要依赖于以不同模式扫描地面的LiDAR传感器。这种模式也受地 形特点和飞行轨迹中的扰动 (姿态和加速)的影响。
机制
Most common pattern (Leica, Optech)
地面模式
扫描机制
基本技术与原理- 测量
在这种扫描中，一个摆镜引 导激光脉冲横穿细长列 。通 过使用电流计，能够使得这 种模式更加均匀。扫描的两 个方向上同时生成数据点。
• 之后，GPS解决了关键的定位问题，使得高精度性能切实 可行。斯图加特大学在1990-1993年间对一个激光断面测 量系统的深入研究证明了高几何精度的潜力。
• 在二十世纪90年代成熟。商业系统出现。
机载LiDAR系统部件
• 平台 • 扫描仪发射-接收单元 • 差分 GPS • 惯性测量单元(IMU) • 计算机
基本技术与原理
基本技术与原理-平台
航空器、直升机、 卫星、车
基本技术与原理-平台
• 使用激光束作为侦测载体的 主动传感系统.
• 从发射器发射激光（脉冲或 连续波）并捕获反射能量
•
扫描激光器发射-接收单元
使用激光测距的原理
脉冲激光:
连续波激光（CW laser）
基本技术与原理-平台
• 为了实现精确的长距离测量，激光脉冲应具备以下特性：
激光雷达及其在地理空间领域中的应用
胡翔云 教授 武汉大学遥感信息工程学院
概要
• 简介 • 基本原理方法 • 激光雷达数据 • 优势及主要应用 • 激光雷达的未来
简介—激光
• 激光(利用辐射的受激发射放大光波)具 有高度的单色性、相干性、方向性并 能够高能聚集。
对于遥感来说，能够发射大功率、短 时、窄带宽、辐射能低分散脉冲的激 光是必须的 激光既能用于光谱分析又能用于目标 测距
激光雷达基础知识
激光雷达基础知识激光雷达（Lidar）是一种通过发射激光脉冲并测量返回信号来感知周围环境的传感器。
它是一种被广泛应用于无人驾驶、机器人、地质勘探等领域的高精度测距技术。
激光雷达的基本原理是利用激光束在空间中传播的特性来测量目标物体的距离和位置。
激光雷达发射器发射一束激光脉冲，激光脉冲经过一系列光学元件的聚焦和调制后，以光速向目标物体传播。
当激光束照射到目标物体上时，一部分激光能量会被目标物体吸收，另一部分则会被目标物体反射回来。
激光雷达接收器接收到反射回来的激光脉冲，并通过测量激光脉冲的时间差来计算目标物体与激光雷达的距离。
激光雷达的工作原理类似于雷达，但相比传统雷达，激光雷达具有更高的精度和分辨率。
激光雷达可以实现对目标物体的三维重建，即可以获取目标物体的距离、方位角和俯仰角等信息。
这些信息对于无人驾驶和机器人等应用来说至关重要，可以帮助它们实时感知周围环境、避免障碍物和规划路径。
激光雷达的性能主要取决于发射功率、激光束的形状和宽度、接收器的灵敏度以及激光脉冲的重复频率等因素。
发射功率越高，激光束的能量越大，测量距离的精度就越高。
激光束的形状和宽度决定了测量角度的精度，通常采用光学系统来控制激光束的形状和宽度。
接收器的灵敏度决定了激光雷达的探测范围，灵敏度越高，探测距离就越远。
激光脉冲的重复频率越高，激光雷达获取目标物体的速度和加速度等信息的能力就越强。
激光雷达的应用非常广泛。
在无人驾驶领域，激光雷达被用于实时感知周围环境，帮助无人驾驶车辆识别和避免障碍物，并规划最优路径。
在机器人领域，激光雷达可以用于地图构建、定位和导航，帮助机器人在未知环境中自主行动。
在地质勘探领域，激光雷达可以用于获取地表和地下结构的三维信息，帮助地质工程师进行勘探和分析。
激光雷达是一种基于激光测距原理的高精度传感器。
它通过发射激光脉冲并测量返回信号来感知周围环境，可以实现对目标物体的三维重建。
激光雷达在无人驾驶、机器人和地质勘探等领域有着广泛的应用前景，将为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。
LiDAR技术使用中常见问题总结
LiDAR技术使用中常见问题总结激光雷达（LiDAR）是一种利用激光束测量物体的技术，近年来在地理信息系统、自动驾驶、环境监测等领域得到了广泛应用。
然而，在使用LiDAR技术的过程中，我们常常会遇到一些常见问题。
本文将总结一些常见的问题，并提供解决方案。
一、环境条件对LiDAR的影响1. 天气对测量结果的影响天气条件是影响LiDAR测量精确度的重要因素。
在雨雪等恶劣天气下，激光束可能会被水滴或雪花散射，导致精确测量的困难。
此时，可考虑增加测量次数，以提高结果的准确性。
2. 光照对测量结果的影响强光照射会使接收器饱和，从而影响测量结果。
在阳光强烈的环境中，可以采取遮光措施，如调整激光发射功率、使用滤光镜等，以减小光照对测量的干扰。
3. 地形对测量结果的影响地形的不规则性可能导致激光束的散射和反射不均匀，进而影响测量结果的准确性。
在复杂地形环境下，可以采用多点测量、分区测量等方法，以获得更准确的数据。
二、数据处理与解析1. 数据质量的评估在数据处理过程中，如何评估数据的质量是一个重要的问题。
可以通过计算数据的精度、稳定性以及与其他测量方法的对比等，来评估数据的可信度。
2. 数据配准与融合当使用多个LiDAR设备进行测量时，如何将不同设备采集的数据进行配准与融合，是一个复杂而关键的问题。
可以运用配准算法和融合算法，将不同设备的数据进行整合，以获得更全面和准确的结果。
3. 数据存储与管理大规模的LiDAR数据需要进行高效的存储和管理。
采用合适的数据压缩和索引技术，可以提高数据的存取效率，并减少存储成本。
三、设备操作与维护1. 设备校准与标定在使用LiDAR设备之前，需要对设备进行校准与标定，以确保测量结果的准确性。
校准包括激光发射功率的校准、接收器灵敏度的校准等。
标定包括激光束方向的标定、激光角度的标定等。
2. 设备保养与维修如何正确保养和维修LiDAR设备，是延长设备寿命和保证测量准确性的重要环节。
注意设备的存放环境，定期清理设备的镜面和光学部件，及时更换损坏的部件，并定期进行设备的校准和标定。
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三维 建模
地面三维激光扫描技术
分类
它将激光扫描仪直接与数码相机、GPS相结合，对 目标物进行扫描成像，获取激光反射回波数据和目 标表面影像，并在软件支持下构建三维数字模型和 纹理的精确贴加，从而达到目标物快速、有效、精 确的三维立体建模。
分类
机载激光雷达扫描技术
分类
该系统由激光测高仪、GPS定位装置、IMU(惯性制 导仪)和高分辨率数码照相机组成，实现对目标物 的同步测量。测量数据通过特定方程解算处理，生 成高密度的三维激光点云数值，为地形信息的提取 提供精确的数据源。
概念
LIDAR（激光测距技术）是一种集激光、 全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种新 技术于一身的系统，用于获得高精度、高密度的 三维坐标数据，并构建目标物的三维立体模型。
概念
激光LIDAR与微波LIDAR的异同
激光雷达是以激光器为辐射源的雷达，它是在微波 雷达技术基础上发展起来的，两者在工作原理和结构 上有许多相似之处 工作频率由无线电频段改变成了光频段 雷达具体结构、目标和背景特性上发生了变化。微波 天线由光学望远镜代替; 接收通道中微波雷达可以直 接用射频器件对接收信号进行放大、混频和检波等处 理，激光雷达则必须用光电探测器将光频信号转换成 电信号后进行处理。 信号处理，激光雷达基本上沿用了微波雷达中的成熟 技术。
LIDAR系统可以获取高分辨率、高精度的数字 地面模型和数字正射影像，提供了构建数字 城市最宝贵的空间信息资源，因此是数字城 市建设的重要技术力量。
应用
LIDAR在测绘中的应用
应用
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
激光点云数据的处理
设置绝对高程的限差值过滤非地形回波的噪音点 分类低于平均地面的错误点——低点 设置最大建筑物的尺寸、地形角等来分类地面点 过滤出低于真实地表的点
原理
LIDAR在测绘中的应用
1.跟踪 2.成像制导 3.三维视觉系统 4.测风 5.大气环境监测 6.主动遥感
应用
LIDAR在测绘中的应用
应用
1.侦察用成像激光雷达 2.障碍回避激光雷达 3.大气监测激光雷达 4.制导激光雷达 5.化学/生物战剂探测激光雷达 6.水下探测激光 7.空间监视激光雷达 8.机器人三三维视觉系统 9.其他军用激光雷达 1.弹道导弹防御激光雷达 2.靶场测量激光雷达 3.振动遥测激光雷达 4.多光谱激光雷达
原理
Business template
原理
②光电探测器 适合于激光雷达用的光电探测器主要有 PIN光电二极管、硅雪崩二极管(SiAPD)、 光电导型碲镉汞(HgCdTe)探测器和光伏 碲镉汞探测器 ③光学天线 透射式望远镜(开普勒、伽利略) 反射式望远镜(牛顿式、卡塞哥伦) 收发合置光学天线 收发分置光学天线 自由空间光路全 光纤光路下 波片(四分之一、二分之一) 分束镜、合束镜、布鲁斯特窗片
激光雷达技术
概念
“雷达”(RADAR-Radio Detection AndRanging) 。 传统的雷达是以微波和毫米波作为载波的雷达， 大约出现1935年左右。 最早公开报道提出激光雷达的概念是 :1967年美 国国际电话和电报公司提出的，主要用于航天 飞行器交会对接，并研制出原理样机 ;1978年美 国国家航天局马歇尔航天中心研制成 CO2相干激 光雷达.
Business template
原理
④光学扫描器 多面体扫描器，利用多面体(6-12面) 的转动来扫描，优点是扫描线性好、精度 高，缺点是体积大、价格高; 检流计式振镜扫描器，扫描角<15°; 声子偏转器，利用声光效应使入射光线 产生偏转而实现光扫描，声光偏转器的扫 描角不大，一般在±3°左右 压电扫描器，利用逆压电效应产生摆动的 新型扫描器 全息光栅扫描器 光学相位扫描 MEMS扫描器
分类
Business template
组成
①激光器 激光器是激光雷达的核心器件。激光器 种类很多，性能各异，究竟选择哪种激光 器作为雷达辐射源，往往要对各种因素加 以综合考虑，其中包括: 波长、大气传输 特性、功率、信号形式、功率要求、平台 限制(体积、重量和功耗)、 对人眼安全 程度、、可靠性、成本和技术成熟程度等 。从目前实际应用来看，Nd:YAG固体激光 器、CO2气体激光器和GaAlAs半导体二极 管激光器、光纤激光器等最具有代表性。
按不同信号形式
分类
①脉冲 ②连续波 ③每一类中又有不同的信号波形。
按不同探测方式
①直接探测（能量探测） ②相干探测（外差探测）
按不同功能
分类
①跟踪雷达(测距和测角) ; ②测速雷达(测量多普勒信息) ; ③动目标指示雷达(目标的多普勒信息) ; ④成像雷达(测量目标不同部位的反射强度和距离 等信号) ; ⑤同差分吸收雷达(目标介质对特定频率光的吸收 强度) 等。
概念
激光雷达(LADAR-Laser Detection AndRanging) 是以激光作为载波的雷达，以光电探测器为接收器 件，以光学望远镜为天线的雷达。 早期，人们还叫过光雷达(LIDAR-LightDetection And Ranging),这里所谓的光实际上是指激光。现在， 普遍采用LADAR这个术语，以区别于原始而低级的 LIDAR。 以后世界上陆续提出并实现: 激光多普勒雷达、激光 测风雷达、激光成像雷达、激光差分吸收雷达、拉曼 散射激光雷达、微脉冲
三维 建模
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型Leabharlann 提取建筑物模型并生成真正射影像
取地面激光点云和建筑物点云的平均高程值分别 赋给建筑物顶部轮廓和根部角点，经过顶部轮廓 和地面角点连线后建立起包括建筑物顶部、底部、 房檐、侧面的三维数字建筑物模型
将DEM与数字建筑物模型叠加，经过正射纠正技术 消除地形起伏和建筑物带来的投影差，制作出真 正射影像
LIDAR在测绘中的应用
应用
LIDAR在测绘中的应用
应用
LIDAR在测绘中的应用
很多精密工程测量，都需要采集测量目标的高 精度三维坐标信息，甚至需要建立精确的三维 物体模型，比如：电力选线、矿山和隧道测量、 水文测量、沉降测量、建筑测量、变形测量、 文物考古等行业。
应用
LIDAR在测绘中的应用
三维 建模
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
三维建筑物的可视化
先对DEM和数字建筑物模型惊醒着色处理，再把 真正射影像按照坐标精确叠加到地面模型和建 筑物模型的顶部，这样地表和建筑物的顶部都 被贴上了真正射影像的纹理，从而形成了可视 化的三维建筑物模型
三维 建模
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
Business template
原理
Business template
优点： 工作频率非常高，较微波高3~4个数量级。激 光作为雷达辐射源探测运动目标时多普勒频 率非常高，因而速度分辨率极高。 工作频率处于电子干扰频谱和微波隐身有效 频率之外，有利于对抗电子干扰和反隐身。 有效的绝对带宽很宽，能产生极窄的脉冲(纳 秒至飞秒量级)，以实现高精度(可达厘米量 级) 测距。 能量高度集中。用很小的准直孔径(10cm左右) 即可获得很高的天线增益和极窄的波束 (1mrad左右)而且无旁瓣，因而可实现高精度 测角(优于0.1mrad)单站定位、低仰角跟踪和 高分辨率三维成像，且不易被敌方截获，自 身隐蔽性强。 单色性和相干性好。气体激光器的谱线宽度 可达10-3~10-4nm,而且频率稳定度能做得很 高，可实现高灵敏度外差接收。
三维 建模
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
数字高程模型的生成
从分类的地面点中提取代表地形特征的 模型关键点以构建地面三角网(TIN)的形式来 生成DEM。
三维 建模
利用机载LiDAR数据提取城市三维建筑物模型
提取建筑物模型并生成真正射影像
利用DEM纠正消除地面的投影误差获得DOM 加载DOM，人工寻找建筑物，在已分类的激光点 云上大致选取轮廓 利用软件程序自动探测此建筑物的激光点云并 建立其顶部的矢量轮廓，手工编辑调整使其与 DOM上的建筑物顶部完全吻合
激 光
方向性好、单色性好、相干性好
激光器到反射物体的距离(d)=光速(c)×时间 (t)/2
原理
测高原理
结合GPS得到的激光器位置坐标信息， INS得到的激光方向信息，可以准确地计 算出每一个激光点的大地坐标X、Y、Z， 大量的激光点聚集成激光点云，组成点 云图像。
Business template
原理
激光束发射的频率能从每秒几个脉冲到每 秒几万个脉冲，接收器将会在一分钟内记 录六十万个点。很多LADAR系统还能记录 同一脉冲的多次反射，激光束可能先打在 树冠的顶端，其中的一部继续向下打在更 多的树叶上，有些甚至打在地面上被返回， 这样就会有一组多次返回的具有X、Y、Z 坐标的点记录，并分层表示。利用这个特 点，我们可以通过分类和滤波处理，获取 地面高程，以及树高及建筑物的高度等信 息。