机载激光雷达点云的阶层式分类
基于区域增长的城区机载激光雷达数据的分类算法研究
０本刊重稿 Ｏ
ＳＥ Ｈ Ｏ Ｏ ＹＩ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｎ
２１ 年 ０２
第 ２ 期 ７
基于区域增长的城区机载激光雷达 数据的分类算法研究
熊立伟 ， 镇 姣 ２ ‘ ｆ． １ 湖南城市学院市政与测绘工程学院 湖南 益阳 ４３ ０ ；． １０ ０２ 北京天下图数据技术有限公司 中国 北京 １ ０８ ） ００ ３
【 摘 要】 机载 ＬＤ Ｒ 从城 区点云数据 中获取建筑物脚点并进行 建筑物 重建是 当前 的一 个研 究热点与难点。 目前点云数据 的分类 算法在 ＩＡ 城 市区域建筑物和树木靠得很 近时 ， 则会将 建筑物 和树木错误 的融合到一个类别 中， 从而难以准确地提取 建筑物 。 本文综合 考虑 建筑物和植被 点云的 高程纹理信息和多重回波信息的不同特 性 ． 出一种直接针对原 始离散 ＬＤ Ｒ 点云数据 的建 筑物和植被 区分的分类算法。试验结果 提 ＩＡ ￣ 表明 ． 本文提 出的算法能正确识别建筑物和植被且 不受建 筑物的形状 、 大小、 结构影响 ， 也不受植被 的分布 密集度和分布形态的影响。 【 关键词】 载激光雷达 ； 机 点云 ； 分类 ； 建筑物 重建
高程变化 不均匀 相同 相同
０ 引 言
１ 分 类规 则 的定 义
曲面法向量方 向
急剧变化
固定方向
固定方 向
由于本文所处 理的数据 为城市环境 下 的机 载 ＬＤ Ｒ点云数据 ． ＩＡ 曲率大小 很大 零 零 所 以本文将地貌大致分 为裸露地面 、 建筑物 、 植被 及不确定对象 四大 局部平面拟合残差 很大 零 零 类 。下面介绍每类对象 的判别原则 。 坡度 较大且变化不均匀 零 固定值 １１ 不 确 定对 象 ． 本文 将噪声点 、 面上 的小汽 车 、 地 堆放物 以及其 他一些不可分 的 二阶导数 较大且变化不均匀 零 零 类别 等识 别为不确 定对象 ．其显著 特点是 明显高 于或者低于周 围环 面积 一般较小且大小不一 较大 较大 境。 形状 不规则 规则 规则 １ 裸 露 地 面 ． ２ 裸露地 面可以定义为 由分段连续光滑的 曲面片拼接而成 的曲面 （） ２ 基于多次回波信息 相 同曲面片内的点 云呈较规则 的空间分布 ．邻近点之 间的高差小 ． 与 植被的一个 非常重要 的特点 ． 即部分穿透性 。从空 中发射 的激光 其 它地 面物体 的边缘点之 间可能形成较大的高差 根据地面点云的特 束在地面遇到树木等具有穿透性物体时会产生 多次反射 回波 ． 而得 从 点． 只要已知 ＬＤ Ｒ点云中的部分裸露地面点 ． ＩＡ 就可 以以这些 点为种 到多个激光距离 ， 而不能穿透 的物体 只有一个距离 。通过 判定第一 重 子 点 进行 区 域增 长 和最后一重 回波的高度差是 否大于给定的 阈值 可以去除大部分 的植 １ 建筑物 ． ３ 得到主要包含建筑物 的区域 。但是 由于建筑物边缘也具 可以认 为建筑物表面一般较规则 ．除了边缘区域高程变化较 大 ． 被噪声数据 ， 其他地方一般变化很小 ． 连续性 明显 。而且除 了部分建筑物边缘 和墙 有多次 回波 的效应 ．所 以该规 则不 能作为 区分建 筑物和树 的唯一标 面 ， 物的其他部分均不反射多重 回波 。因此本文通过高程 纹理和 准 。 建筑 （） ３ 根据不同类 别之间的关 系 多重 回波信 息选取建筑物 的种子点进行 区域增长 ． 即可提取 出城区的 建筑物平面内部点 的局部邻域范 围不可能 出现地 面点 ． 而植被点 主要 建 筑 物 由于激光的穿透性 ． 围邻域范 围内常常会有地 面点 的存在 。但 是 其周 １ 植被 ． ４ 该规则可能会失效。 般来说 ．植被点形成 的表面较建筑物及裸露地面 的表 面粗糙 对于非常浓密的树木区中心地带 ， ＿ Ａ 因此 ． 可以利用点云表 面的粗糙度来 区分植被与其它对象表 面 植被 ２２ 机载 ＨＤ Ｒ点 云数据分类步骤 （） １标记植被候 选点 还有 一个 非常重要 的特点 ． 即部分穿透性 当激光点 的第一重 和最后 首先将数据进行预处理 和滤波 ． 依次分离 出局外 噪声 点和裸 露地 重 回波 的高度差大于某个 阈值时 ， 即可判定为植被候选点。 面点 。遍历剩下的非地面点 ． 计算每个点 的第一重 和最后 一重 回波的 ２ 基 于 区域 增 长 的 城 区机 载 ＬＤ Ｒ点 云 分 类 ＩＡ 高层差 ｈ 若 ｈ ． 大于给定 阈值 ． 则标记最后～重 回波点为候选植被点。 （） ２ 提取建筑物种子点 ２１ 建筑 物种子 点选择依据 ．
无人机激光雷达点云数据处理研究
无人机激光雷达点云数据处理研究近年来，随着科技的发展，无人机激光雷达点云数据处理技术得到广泛关注和研究。
无人机搭载激光雷达系统可以获取大规模高精度点云数据，这种技术已被广泛应用于测绘、建筑安全检测、森林资源监测、城市规划和环境保护等领域。
一、无人机激光雷达点云数据采集一台无人机搭载激光雷达系统可以在短时间内采集大量精确的点云数据。
无人机搭载的激光雷达系统可以发送激光束，在接收器接收反弹的激光后，计算机处理数据，生成三维点云数据。
在数据采集方面，无人机搭载激光雷达系统可以完成难以达到的采集任务，如在高山峡谷、森林、城市楼宇等高难度场所采集数据。
此外，用无人机搭载激光雷达系统可以完成地面难以到达或无法采集的区域数据采集。
二、无人机激光雷达点云数据处理无人机激光雷达点云数据处理是激光雷达技术的一个重要组成部分。
无人机激光雷达点云数据处理主要包括数据预处理、点云分割、点云地面分类等。
数据预处理是指将从激光雷达系统采集到的原始数据进行预处理和滤波，去除数据中噪声和杂点等因素造成的干扰。
点云分割是将点云数据根据各个目标进行分离，并将相同目标的点云分成一个整体进行处理。
点云地面分类是将地面点云数据与非地面点云数据进行分类，使非地面点云数据集中在一起进行处理，提高数据处理的效率。
三、无人机激光雷达点云数据应用无人机激光雷达点云数据在实际应用中可以大大提高工作效率和效益。
无人机点云数据采集与处理可以被应用于制作数字地图、城市规划、建筑模型和自然资源调查等领域。
在制作数字地图方面，无人机激光雷达点云数据可以提供高精度的三维地图，这种地图可以帮助规划城市、制作航空图、资源平衡估算等工作。
在城市规划方面，无人机搭载激光雷达技术可以提供大规模点云数据，使城市相应地区的建筑物及环境特征得到精确地理解。
在建筑模型制作方面，无人机搭载激光雷达系统可以采集建筑物的表面形状数据，以非常高的质量构建建筑模型和纹理贴图。
此外，无人机搭载激光雷达系统可以用于森林资源调查，以监测森林蓄积量，森林覆盖率和森林结构等。
chapter08_地面三维激光雷达点云分割与分类
图 8.4 模糊 C-均值聚类
(3) 均值飘移聚类（Mean-Shift）。
5
均值飘移聚类是基于密度的聚类算法，它没有假定聚类中心，均值漂移过 程不需要预先给出类别数目，而是根据点集自身的密度分布探测获得类簇，发 现任意形状的簇，在聚类过程中自动确定类别数。 对于一个欧式空间内的点集，无参密度估计方法根据一个点周围一个小区 域内点的分布情况来估计点集中该点位置的密度；类似的，均值飘移聚类对空 间中某一位置密度梯度的估计采用统计该位置周围小区域内的点的分布状况。 空间中任意位置梯度的方向即是密度增加最快的方向。均值飘移聚类根据梯度 将空间中的点沿梯度方向不断移动，直到梯度为零。最终散布在整个空间的点 移动到模式点的地方。每个这样的点是所有移动到它的点所覆盖的区域内密度 最大的点，该处的梯度为零。 Mean-shift 的 定 义 为 ： 给 定 的 d 维 欧 式 空 间 R d ， 对 于 点 数 据 集 = S {xi，，，， = i 1 2 … n} ，带有核函数 K ( x ) 和核窗口范围 h 的多元核密度估计函 数为： f (x ) = 1 nh d
N
∑u
i =1
N
m ij
(式 8-3)
u ij =
1
∑( x
p k =1
i
−cj
xi − c k
)
2 m −1
(式 8-4)
一般地，模糊聚类的算法可表述为： 1) 确定划分的类数 C ，设置迭代阈值 ε ； 2) 初始化模糊划分矩阵 µ ij ；
(t )
3) 根据模糊划分矩阵计算各类的类中心 c j ； 4) 根 据 目 标 函 数 J 的 约 束 ， 更 新 模 糊 划 分 矩 阵 µ ij
6
【国家自然科学基金】_lidar点云_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
推荐指数 5 3 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
53 分簇 54 lidar点云数据 55 kd树索引
Hale Waihona Puke 1 1 12011年 科研热词 lidar 滤波 点云 激光雷达 高度纹理 非线性变形 覆盖度 监测方法 特征提取 点云数据 沟蚀 模型匹配 桥梁提取 机载lidar 最小生成树 最小包围轮廓 最小二乘曲线拟合法 曲率极值 扫描线 惯导 建筑物重建 平面拟合 屋顶分割 地面粗糙度 地形特征 区域网平差 区域生长 分类 农作物 全波形 信息提取 人工神经网络 三维激光扫描技术 三维激光扫描 tin pos lai dom alpha-shapes 推荐指数 7 4 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
科研热词 滤波 继承式多分辨率 点云数据 体素 非地面点 自适应阈值 空间划分 移动窗口 激光雷达数据 激光雷达 正则化数字表面模型 树高 机载激光扫描 机载lidar 机栽激光扫描 数据压缩 数字高程模型 数字地面模型 影像 形态学滤波 多级移动曲面拟合 分类. 伪扫描线 二次多项式 lidar数据 lidar kriging插值 dem/dtm
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86
基于机载激光雷达点云的目标提取与分类算法研究
基于机载激光雷达点云的目标提取与分类算法研究摘要：目标分类是机载激光雷达数据处理中的重要环节，它通过对点云数据中的目标进行分类归类，实现目标的识别和分析。
本文介绍了几种常用的目标分类算法，不同的算法可以根据具体需求选择和综合应用，提高目标分类的准确性和鲁棒性。
关键词：机载激光雷达点云；目标提取；分类算法引言随着激光雷达技术的发展和应用的推广，机载激光雷达数据处理在地理测绘、遥感、智能交通等领域具有广阔的应用前景。
而目标分类作为机载激光雷达数据处理中的关键步骤，对于进一步分析和利用点云数据起着重要作用。
因此，研究和开发高效准确的目标分类算法具有重要的理论意义和实际价值。
1机载激光雷达系统概述1.1概念机载激光雷达系统（ALS）是一种将激光雷达设备安装在航空器上，通过发射激光脉冲并测量其返回时间来获取地面的三维点云数据的技术。
机载激光雷达系统通常包括激光发射器、接收器、GPS/INS系统等组成部分。
1.2原理机载激光雷达系统的工作原理基于激光束在发射后经过一定时间再被接收到的原理。
系统激光器发射一束脉冲激光，激光束照射在地面或目标上，并被目标反射回来。
接收器接收到反射激光信号，并记录其返回的时间。
通过测量激光脉冲的发射和返回时间，可以计算目标与激光雷达之间的距离。
1.3组成（1）激光发射器：负责产生激光脉冲并控制其发射频率和功率。
（2）接收器：负责接收被目标反射的激光信号。
（3）接收通道：用于对接收到的激光信号进行放大、滤波和数字化转换。
（4）定位系统：通常使用全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）来确定激光雷达的位置和姿态。
（5）数据存储装置：用于存储采集到的原始激光点云数据。
（6）控制和处理单元：负责控制整个系统的运行，并对原始数据进行预处理和处理。
2目标提取算法研究2.1基于形状特征的目标提取算法这类算法利用目标物体的形状特征来进行目标提取。
常见的方法包括计算点云中的曲率、法线等特征，并通过阈值或其他形状判别标准来判断是否为目标。
激光点云分类基本方法
激光点云分类的基本方法主要包括以下几个步骤：1.点云数据预处理：建立电力线三维结构特征指标体系。
基于原始点云数据，噪声、地面、建筑物等显著非电力线点的过滤机制，将更加准确地区分非电力线点，减少后续处理数据量，同时保证可能电力线点的完整筛选。
2.地面点过滤和DTM 生成：根据原始LiDAR 点云进行地面点过滤和DTM（数字地面模型）生成以提取所有非地面点。
3.电力线候选点滤波：根据电力线布设规范，选择地面一定高度（如4m）以上的非地面点作为电力线候选点。
4.多尺度邻域类型选取：使用给定点X 的局部三维空间形状结构进行电力线分类。
初步选取两类邻域：单一尺度邻域和多尺度邻域，并在每个尺度上分别选取球形邻域、柱状邻域和K 值邻域 3 种邻域类型。
每种邻域类型的限制参数为半径和K 值。
5.形状结构特征提取：结合LiDAR 点云数据中电力线与林木、建筑物等地物相互遮挡、混杂的问题和电力线快速自动化提取的需求，针对已有的基于结构形状的统计分析和图像处理分类方法中的不足，通过研究在不同复杂场景下电力线点云数据的形状结构特征，确定其关联参数。
6.SVM 分类：基于前述的候选电力线点云数据集及其三维形状结构关联参数，设计和研究基于机器学习监督分类的电力线智能分类模型。
设计机载LiDAR 点云数据的SVM（支持向量机）分类算法，以候选电力线点云的三维形状结构关联参数作为特征向量，以是否属于电力线点作为结果种类，构建电力线SVM 分类算法的训练样本和测试样本。
使用五重交叉对比分析来验证评估分类器的准确性。
这些方法在激光点云分类中各有优势，可以根据实际应用场景和需求进行选择和优化。
激光雷达点云处理方法研究
激光雷达点云处理方法研究激光雷达点云处理作为一项基础的技术，一直以来都备受重视。
在人工智能、自动驾驶等领域的快速发展下，点云处理方法的研究和应用也越发成为了一项热门研究领域。
针对激光雷达点云处理方法的研究，本文将从三个方面进行探讨：点云数据处理、点云分类、点云配准。
一、点云数据处理激光雷达获取到的点云数据中，除了目标物体的轮廓信息和表面纹理信息，还包含了很多无关地面信息。
而在实际场景中，需要对点云数据进行分类和处理，以达到快速分析和处理的目的。
1.1 点云滤波点云滤波是点云处理的一项重要技术。
它可以通过消除一些草地、树木等杂乱信息，从而得到更加准确的目标物体轮廓。
常用的点云滤波方法包括半径滤波、统计滤波、自适应滤波等。
1.2 点云降采样点云数据容量较大，因此降采样可以有效地减小点云数据量，提高处理效率。
点云降采样可以采用下采样、体素化等方法。
二、点云分类点云分类可以对点云数据进行分类，并对每个类别进行识别与分析。
高效的点云分类方法是点云处理的关键。
2.1 特征提取点云数据的特征提取是点云分类的基础。
点云数据可以通过曲率、法线、局部表面等特征进行提取。
其中，曲率是一种较为常用的特征。
2.2 神经网络随着人工智能和深度学习的发展，人们开始尝试使用神经网络进行点云分类。
对于点云数据，可以使用PointNet、PointCNN等深度学习网络进行分类。
三、点云配准在激光雷达扫描到物体和场景时，由于误差存在，造成不同位置扫描到的点云数据存在不一致性。
因此需要进行点云配准，将不同位置的点云数据进行匹配。
3.1 特征匹配点云配准中，需要将不同位置扫描到的点云进行特征匹配。
常用的特征匹配算法包括ICP（Iterative Closest Point）、SVD （Singular Value Decomposition）等。
3.2 双边匹配双边匹配是一种基于强特征匹配的算法。
它可以对点云数据进行处理，通过强特征匹配的方式进行配准。
无人机机载激光雷达在输电线路巡线中的应用
电气工程与自动化！Di*+qi Gongcheng yu Zidonghua无人机机载激光雷达在输电线路巡线中的应用丁华(张辉!(1.贵州电网有限责任公司输电运行检修分公司，贵州贵阳550002；2.中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司，贵州贵阳550081)摘要:针对传统人工电力巡线方法存在的效率低、成本高，以及直升机电力巡检存在的技术烦琐、可操作性不强等问题，探讨了无人机机载激光雷达系统、巡线原理及技术流程，重点介绍了点云数据的处理，点云的分、点分析、工拟分<=>:电力巡线激光雷达无人机点分0引言随着电网规模的迅速扩大，对于经济发展较慢的山区，大的输电线于、流、高高压等,输电线成了大损害，、线、等了输电线路的安全稳定运行，各电力巡检系统对输电线行巡检。
传统输电线的巡检人工巡线，存在巡线周期长、效率低、成高等点，不大电网的巡线，的、的人工巡检带来了大的限直升机的出现虽然给输电线路巡检带来了极大的便利，直升机的技术人作，电力巡检公司有直升机，可操作性不强，直升机巡检需，，大量时因此，轻的无人机输电线巡检带来了质的改变，其结合激光雷达对输电线行点云采集，解决了机载相机无法准确得到输电线路通道内地物至电力线距离的问题!1"。
1无人机机载激光雷达系统1.1无人机系统无人机种可自主飞行或远程引导、不搭载人员的动力飞行器。
无人机因可以搭载相机、位系统、信息传输系统等硬广泛应用于紧急救灾、农、测绘等领通常情，无人机系统除了无人机体外，还包括飞行控系统、动力系统、源系统、任务荷载设备、通信 系统、地面监控站。
(1)飞行控系统作为整个系统的核心部位，用于控制无人机的起飞、降落等种工作状态。
(2)动力系统即发动机及相关附件设施。
(3)源系统即无人机系统提供电的相关部件。
(4)任务荷载设备即根务搭载的相关软硬件设备，如气象设备、农药喷洒设备、相机等。
(5)通信系统即数传输软硬(6)地面监测站用于控制并调整无人机飞行的路线、高度、角度等参数!2"。
机载激光雷达点云数据处理研究
机载激光雷达是一种精度高、成本低、速度快的新型技术。
借助机载激光雷达技术可获取到相应数据，利用软件进行处理后可得到数字高层模型（DEM）、三维建筑物模型、等高线图，应用效果良好。
为使其发挥更好的效果，必须加强对机载激光雷达点云数据的研究。
1 机载激光雷达测绘技术的优势1.1 生产效益高合理应用机载激光雷达技术可以快速获取到大范围、大区域内的地表信息和空间信息，缩短作业时长，快速完成相应作业。
采用三维激光点云数据在业内可以清晰地获取到地物的具体属性，减少外业测绘作业开展的作业量，提高生产效益。
1.2 精密度高采用机载激光雷达技术能够获取到大量数据，而且数据精度高，可以满足应用需求。
通过应用机载激光雷达系统可获取到密实性点云数据，其中点间距可小于1.0m。
另外，机载激光雷达系统采用的激光具有很强的穿透能力，在野外应用可以将各种植物的叶冠穿透，激光脉冲不会受太阳角度和阴影等因素的影响，高程精度也不会受航高约束。
可见，应用机载激光雷达技术能够获取到精度较高的平面数据和高程数据，为后续相关工作顺利开展提供支持。
1.3 约束条件少开展测量作业是通过主动发射激光脉冲方式完成相应测量作业的。
因此，实际作业开展不受光照、天气外界因素影响，作业效率高。
另外，开展测量作业时由于测量人员很少进入作业现场，故作业安全，很少有人员伤亡。
1.4 方便检查数据以三维激光点云数据为基础，能够快速得到EDM 成果，快速地对原始成果的质量情况进行检查。
在作业现场应用机载激光雷达航测技术，可以通过对数码影像、激光点云各项原始数据进行采集，各项数据能够相互检验，对于质[2]量欠佳的数据可以及时将其剔除，确保数据精准合理。
2 机载激光雷达点云数据处理过程2.1 处理机载激光雷达数据基本流程在处理机载激光雷达数据时，要根据项目具体情况选择不同类型的模块和软件，通过应用TerraSolid、Li DAR_Suite系列软件完成相应工作，具体操作流程如下：1）建设激光点云工程，工程建设必须合理，能够满足应用需求；2）预处理点云数据，处理必须依据实际情况开展； 3）点云分离，在该过程中划分为地表点、建筑物点、未分类点；4）将地表点划分为格网类DEM 成果和点云类DEM 成果； 5）转换坐标，对成果的质量进行检验； 6）验收成果。
机载激光雷达(LiDAR)测量在公路三维测设中的应用探究
机载激光雷达(LiDAR)测量在公路三维测设中的应用探究机载激光雷达（LiDAR）测量技术融合了多种先进技术，在公路三维测设中发挥着更大的作用。
基于此，本文分析了机载激光雷达（LiDAR）测量的技术的使用优势，阐述了辅助地面控制测量、采集参数的选择、横断面的采集、DOM、DEM、DLG的制作这些机载激光雷达（LiDAR）测量技术在公路三维测设中的应用。
标签：机载激光雷达（LiDAR）测量;公路;三维测设作为一种新型的空间测量技术，机载激光雷达（LiDAR）测量技术融合了全球定位系统（GNSS）、激光扫描、摄影测量、惯性导航系统（IMU）等技术，能够更加准确的、快速的完成地表三维空间信息的收集。
可以说，机载激光雷达（LiDAR）测量技术是继GPS技术后的又一次三维测绘技术进步。
经过实践能够发现，机载激光雷达（LiDAR）测量技术能够更加高效的获取地面精密数字地面模型，在公路三维测设中发挥着重要的作用。
一、机载激光雷达（LiDAR）测量的技术分析（一）机载激光雷达（LiDAR）测量技术的使用优势分析对于机载激光雷达（LiDAR）测量技术来说，其融合的多种先进技术，在公路三维测设中有着更好的使用有优势。
机载激光雷达（LiDAR）测量技术主要有以下几种使用优势：第一，数据密度相对较高。
机载激光点云的采集间距相对较小，一般在0.8-1.2米之间。
结合实际的需求该间距可以更小。
在这样的采集条件下，数据密度显著提升，在真实地面高程模型的建立中有着极大的优势。
而在传统的DTM测量中，平均点的间距在25米左右。
可知，机载激光雷达（LiDAR）测量技术有着更高的数据密度。
第二，精确度相对较高。
对于机载激光点云数据来说，其获取都是激光测量直接完成的。
理论上，机载激光雷达（LiDAR）测量技术的高程精度可以达到0.1米;平面精度可以达到0.15米。
而在传统的航测中，理论上的高程精度为0.3-0.5米。
第三，空三定位更为先进。
机载激光雷达的知识
机载激光雷达的知识发布日期:2009-09-04 我也要投稿!作者:网络阅读:309[ 字体选择：大中小 ]机载激光雷达特点、分类及其发展激光雷达可以按照所用激光器、探测技术及雷达功能等来分类。
目前激光雷达中使用的激光器有二氧化碳激光器，Er:YAG激光器，Nd：YAG激光器，喇曼频移Nd：YAG激光器、GaAiAs 半导体激光器、氦-氖激光器和倍频Nd：YAG激光器等。
其中掺铒YAG激光波长为2微米左右，而GaAiAs激光波长则在0.8-0.904微米之间。
根据探测技术的不同，激光雷达可以分为直接探测型和相干探测型两种。
其中直接探测型激光雷达采用脉冲振幅调制技术（AM），且不需要干涉仪。
相干探测型激光雷达可用外差干涉，零拍干涉或失调零拍干涉，相应的调谐技术分别为脉冲振幅调制，脉冲频率调制（FM）或混合调制。
按照不同功能，激光雷达可分为跟踪雷达，运动目标指示雷达，流速测量雷达，风剪切探测雷达，目标识别雷达，成像雷达及振动传感雷达。
激光雷达最基本的工作原理与无线电雷达没有区别，即由雷达发射系统发送一个信号，经目标反射后被接收系统收集，通过测量反射光的运行时间而确定目标的距离。
至于目标的径向速度，可以由反射光的多普勒频移来确定，也可以测量两个或多个距离，并计算其变化率而求得速度，这是、也是直接探测型雷达的基本工作原理。
由此可以看出，直接探测型激光雷达的基本结构与激光测距机颇为相近，相干探测型激光雷达又有单稳与双稳之分，在所谓单稳系统中，发送与接收信号共同在所谓单稳态系统中，发送与接收信号共用一个光学孔径。
并由发射/接收（T/R）开头隔离。
T/R开关将发射信号送往输出望远镜和发射扫描系统进行发射，信号经目标反射后进入光学扫描系统和望远镜，这时，它们起光学接收的作用。
T/R 开关将接收到的辐射送入光学混频器，所得拍频信号由成像系统聚焦到光敏探测器，后者将光信号变成电信号，并由高通滤波器将来自背景源的低频成分及本机振荡器所诱导的直流信号统统滤除。
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。
基于边缘检测滤波的机载激光雷达点云数据处理
基于边缘检测滤波的机载激光雷达点云数据处理魏浩翰;何立恒;李杰【期刊名称】《森林工程》【年(卷),期】2013(029)006【摘要】机载激光雷达(Lidar)是一种主动式对地观测技术,可以直接获取点的三维坐标.Lidar点云数据的括滤波和分类,是Lidar数据处理的重要步骤.利用国际摄影测量与遥感协会ISPRS提供的实验数据,采用边缘检测滤波算法和线性卷积滤波算法对数据进行滤波,滤波后的图像表明,边缘检测滤波算法效果优于线性卷积滤波.采用基于Axelsson的改进的不规则三角格网加密方法进行点云分类,将Lidar点云分为以下8类:低点、孤立点、空中点、地面点、模型关键点、低于地表的点、建筑物点和植被点.分类后的Lidar点云数据都被分到了唯一的类别中,清楚地显示出地面信息.结果表明,采用的滤波和分类算法有效可行,对Lidar点云数据处理有重要的借鉴意义.【总页数】5页(P17-20,144)【作者】魏浩翰;何立恒;李杰【作者单位】南京林业大学土木工程学院,南京210037;南京林业大学土木工程学院,南京210037;同济大学测绘与地理信息学院,上海200092【正文语种】中文【中图分类】S771【相关文献】1.基于不同滤波方法的机载激光雷达数据处理及表面模型构建 [J], 刘芳;张琼;范文义;陈成;杨树文;李典2.基于TerraSolid的机载激光雷达点云数据处理应用 [J], 刘妍;司海燕;鲍建宽;刘崴;李伟3.基于PTD和改进曲面拟合的高山区水电工程机载激光雷达点云滤波方法 [J], 朱依民;田林亚;毕继鑫;林松4.机载激光雷达点云数据处理研究 [J], 李不强5.机载激光雷达点云数据处理研究 [J], 李不强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
机载激光雷达点云密度特征应用现状及进展
机载激光雷达点云密度特征应用现状及进展赖旭东;刘雨杉;李咏旭;祝勇【摘要】点云密度是机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的重要特征,也是硬件制造、数据采集、数据处理及数据应用中常用的关键指标.随着LiDAR硬件技术的发展,点云密度越来越高,能够更精确地描述地形地物的特征和规律,已有众多学者针对点云密度开展相关研究.基于此,归纳了目前点云密度的研究和应用现状,探讨了存在的主要问题;研究了不同密度点云数据生产DEM的能力;验证了点云抽稀及点云加密方法.【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2018(016)012【总页数】5页(P1-5)【关键词】LiDAR;点云密度;DEM;点云抽稀;点云加密【作者】赖旭东;刘雨杉;李咏旭;祝勇【作者单位】武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉 430079;地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室, 湖北武汉 430079;武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉 430079;武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉 430079;湖北锐捷信息集成有限公司,湖北武汉430014【正文语种】中文【中图分类】P225密度是机载激光雷达点云数据的重要属性，反映了激光脚点空间分布的特点及密集程度，而激光脚点的空间分布直接反映了地物的空间分布状态和特点。
一般认为，点云密度的作用类似遥感影像的分辨率，点云密度越大，则能探测更微小目标。
LiDAR设备生产商常以能获取更高密度的点云数据来体现其新型号设备的先进性；LiDAR数据获取也以点云密度为主要指标，围绕密度指标来设置航高、发射频率、扫描角度以及带宽等参数；评价数据质量时也常常将点云密度作为重要指标。
例如，在测绘行业规范中规定，只有达到了相应点云密度才能生产对应比例尺的产品，很多LiDAR数据处理算法也对点云密度有要求。
可见点云密度涉及了LiDAR技术的硬件制造、数据采集和数据处理及应用的整个链条，是LiDAR技术的关键指标。
激光雷达障碍物检测点云聚类算法
激光雷达障碍物检测点云聚类算法激光雷达（LiDAR）是一种通过发射脉冲激光来测量距离和生成三维点云的传感器。
在自动驾驶、环境感知、机器人导航等领域中，激光雷达被广泛应用于障碍物检测和目标识别。
障碍物检测是自动驾驶系统中的一个重要功能，它能够帮助车辆感知周围环境中的障碍物并作出相应的决策和控制。
激光雷达通过扫描周围环境并生成一系列的点云数据，这些数据可以用来识别和分析障碍物。
点云聚类算法是一种常用的方法，用于将点云数据中的点按照其空间关系进行分组，以便更好地理解和处理数据。
点云聚类算法的主要目标是将点云数据中的点根据其空间位置和特征进行分类。
最常用的点云聚类算法之一是基于欧几里德距离的K均值算法。
该算法首先选择K个随机初始点作为聚类中心，然后将每个数据点分配给距离最近的聚类中心。
接下来，计算每个聚类的质心，并将质心作为新的聚类中心。
不断重复这个过程，直到算法收敛为止。
然而，在处理激光雷达数据时，由于点云中的数据点具有高度的稀疏性和不均匀分布性，传统的K均值算法可能无法有效地处理这些特征。
因此，研究人员提出了一些改进的点云聚类算法。
一种改进的点云聚类算法是基于密度的DBSCAN算法。
该算法通过定义一个邻域半径和一个最小点数来定义核心点，并通过不断扩展核心点的邻域来形成一个聚类。
该算法对数据的密度分布敏感，适合处理稀疏和不均匀分布的点云数据。
另一种改进的点云聚类算法是基于凸包的CHAMELEON算法。
该算法通过构建数据点的凸包来识别聚类，并通过合并和拆分凸包来实现动态调整聚类的数量和形状。
该算法能够有效地处理包含不同大小和形状聚类的点云数据。
此外，还有一些其他的点云聚类算法，如基于统计学的聚类算法和基于图论的聚类算法。
这些算法通过统计特征或图结构来识别聚类，并在一些场景下具有较好的性能。
总而言之，点云聚类算法是激光雷达障碍物检测中的重要环节。
它能够将激光雷达测得的点云数据按照其空间位置和特征进行分类，以便更好地理解和处理数据。
一种结合机载LiDAR点云数据和航空影像的城市地物精细化分类方法[发明专利]
![一种结合机载LiDAR点云数据和航空影像的城市地物精细化分类方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/7d635731df80d4d8d15abe23482fb4daa58d1d36.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910647283.1(22)申请日 2019.07.17(71)申请人 临沂大学地址 276005 山东省临沂市兰山区双岭路中段临沂大学科技处(72)发明人 翟秋萍 任仲亮 史云飞 孙华生 宋福成 (51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/34(2006.01)G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称一种结合机载LiDAR点云数据和航空影像的城市地物精细化分类方法(57)摘要本发明公开了一种结合机载激光雷达(Light Detection And Ranging，LiDAR)点云数据和高清航空影像的城市地物精细化分类方法，针对不同地物采用有效的分类特征，阶梯式地实现了城市复杂地物的三维精细化提取。
其包括以下步骤：首先进行点云空洞追踪实现了水体的提取，并采用改进的渐进加密三角网的点云滤波方法实现地面点的提取。
然后利用高分辨率航空影像计算得到的植被指数图像实现了植被的提取，将该提取结果投影到点云上可得到植被点云，在此基础上采用自上而下的分割策略依次实现了树木、灌木及草地点云的分类。
最后，采用三维标记连接体的聚类方法对剩余的未分类点云实现点云分割，并提出针对分割块的识别规则，实现了建筑物、桥梁及灯柱点的单体化提取。
权利要求书2页 说明书6页 附图3页CN 112241661 A 2021.01.19C N 112241661A1.一种结合机载LiDAR点云数据和航空影像的城市地物精细化分类方法，其包括以下步骤：A、采用凹包法自动追踪点云空洞区域实现水体提取；B、采用改进的渐进三角网加密的点云滤波方法实现地面点的提取；C、利用航空影像的RGB三个波段影像，计算得到植被指数图像，并通过改进该指数，实现植被区域较为完整的提取；D、将该植被提取结果投影到非地面点数据上，可得到初始的植被点云数据，通过分类后处理的操作，纠正投影过程中可能导致的点云错分；E、针对植被点云采用自上而下的分割策略，依次实现了树木、灌木及草地点的提取；F、对剩余的未分类点云实现优化分割，使得分割得到的点云簇对应各个地物对象，并通过制定针对点云簇整体的识别规则，实现建筑物、桥梁及灯柱的识别。
机载激光雷达点云数据处理技术探讨
机载激光雷达点云数据处理技术探讨摘要：机载激光雷达是一项基于激光技术的高精度、高分辨率测绘技术，在地理空间信息获取和处理领域得到广泛应用。
机载激光雷达采集数据时会产生大量原始点云，因此点云数据处理是该测量系统中的关键技术，直接影响数据的质量和精度。
关键词：机载激光雷达；点云数据；处理技术一、点云数据的特点及分类随着机载激光雷达技术的不断进步，机载激光雷达作为一种传感器可以实现对目标的三维点云数据的采集。
机载激光雷达具有扫描范围广、测量精度高、抗干扰能力强等优点，使其成为一种重要的测量工具。
机载激光雷达主要利用激光测距技术来收集点云数据，这些数据包含了丰富的地面点、建筑点和植被点等信息。
具有以下主要特点：（1）点云数据是一组位于三维立体空间中的点的集合，其密度约为平面上的两倍左右；（2）点云数据中包含大量地面点的信息，因此数据点非常密集；（3）点云数据中有许多地表的信息，比如路面、建筑物表面等；（4）点云数据中存在大量的地面植被，其中包括许多高大树木、小灌木和绿草地等；（5）点云数据中含有许多建筑物，如房屋、桥梁、道路等。
通过分析机载激光雷达获取的数据点云分布，可以将其划分为地面点和植被点两个主要类别。
地面点包括各种建筑物，例如楼房、房屋、树木和道路等；植被点则包括乔木、灌木和草地等。
二、基于聚类算法的电力线激光点云的分割流程基于密度的聚类算法即随机找到一个核心点的时候就建立一个簇，里面的所有点是它的下线，然后一直发展下线，一般边界点就不会继续发展了，里面的核心点继续发展下线，并且需要把访问的点标记为已访问，直到该核心点结束，继续访问剩下的点找到一个新的核心，继续发展下线，每次没有下线发展的时候，开始新的一轮发展下线的时候，该点不是核心点就是离群点了。
按照聚类算法的基本计算流程，在对电力线聚光点云的分割过程中，可以按照以下流程，首先采用最小二乘法对电力线进行平面上的直线拟合；然后根据激光点云数据对其长度进行计算；再按照一定的规则对提取到的电力线激光点云进行分段处理，这样处理的最终目的是为了能够分段计算投影面积，为后面危险区域面积的计算奠定基础；后对整个计算结果进行归纳、整理和汇合，得到电力线完整的激光点云。
机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类
机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类
施亮;邢俊鑫;蔡艳婧
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2022(44)17
【摘要】为提高对本船所处海域环境的感知能力,研究机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类方法。
利用多旋翼无人机搭载激光雷达系统,获取船舶所处海域环境的点云数据,将其运用形态学滤波算法进行滤波处理,区分出点云数据中的非海洋点,使用灰度共生矩阵提取非海洋点部分的纹理特征,据其采用机器学习算法中的随机森林算法,实现船舶激光雷达点云数据分类。
实验结果表明:为获得较理想的船舶激光雷达点云数据滤波性能,需将该方法的结构元窗口设置为20 m;该方法所提取非海洋点部分的纹理特征具有较好的可分性,并且对非海洋点部分的分类全面性和准确性较高。
【总页数】4页(P140-143)
【作者】施亮;邢俊鑫;蔡艳婧
【作者单位】香港理工大学工程学院;江苏省物联网与视觉智能处理工程技术研发中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP75
【相关文献】
1.基于信息向量机的机载激光雷达点云数据分类
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激光雷达点云数据处理研究
激光雷达点云数据处理研究一、概述激光雷达是利用激光束扫描目标，并根据目标反射回来的激光束在控制器中进行接收和处理，生成三维空间中的点云数据。
采集到的点云数据可以精确地表示目标物体的形状和位置，是现代机器人、自动驾驶汽车和遥感等领域中不可或缺的数据来源之一。
本文将介绍激光雷达点云数据的处理方法，即从点云中提取出有效信息并进行分析和应用的过程。
二、激光雷达点云数据的分类1.基于点云密度的分类根据点云密度的不同，可以将激光雷达点云数据分为稠密点云和稀疏点云。
稠密点云一般用于对建筑或自然环境进行三维建模，其点云密度高，点云间距小。
稀疏点云适用于对远距离物体的检测和识别，其点云密度较低，点云间距较大。
2.基于激光雷达扫描方式的分类激光雷达扫描方式影响点云数据的质量和密度，可将其分为机械式扫描和光电式扫描两种。
机械式扫描是通过机械装置旋转或摆动激光雷达的探头来实现扫描的方式，适用于较小范围的三维建模。
光电式扫描是通过微小的振镜将激光束反射到目标上，适用于大范围的三维建模和测绘。
三、激光雷达点云数据的处理方法1.点云去噪激光雷达在采集过程中容易受到自然环境和设备本身的干扰，如树叶、建筑物等会在点云中出现一些噪点。
因此，点云去噪是对点云数据进行处理的重要步骤之一。
点云去噪的主要方法有：基于滤波器的去噪方法：可以采用高斯滤波器、中值滤波器等方式对点云数据进行去噪处理。
基于几何形状的去噪方法：可以利用点云所代表的几何形状信息，对点云数据进行去噪处理，如平面拟合法、曲面拟合法等。
2.点云分割点云分割是将点云数据中不同几何形状或不同属性的点分别提取出来的过程。
点云分割的结果可以被用作对象识别的前置处理。
点云分割的主要方法有：基于区域生长的分割方法：该方法通过定义生长准则，根据点云点间的相似性和几何关系将相邻的点组合到一起，形成不同的区域。
基于曲率的分割方法：该方法通过计算点云中每个点的曲率信息，将点云分为不同的曲率段，转化为曲率分割问题。
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112, Grid Cell 6 ) ; Planar filter ( Elevation 110, Grid Cell 5) , 过 滤 结 果 见 图 4b; 多 项 式 曲 面 拟 合 过 滤
polyfilter( Residual 015, Method 2, Search 10) ; polyfil2 ter(Residual 016, Method 1, Search 10 ) , 过滤结果见 图 4c。以上过滤算法中的参数说明参见表 1。
按照以上一般性的分类原则 , 可以将激光点云分 为以下四类 :
①噪声 : 噪声通常由激光脉冲被吸收或反射形成 的。某些物体 , 例如水、雨、云或烟雾等在近红外波段 会吸收激光脉冲 , 造成不规则的返回值 ; 而当脉冲遇到 类似玻璃或光亮金属等反射表面 , 脉冲可能被折射 , 因 此引起 X、Y或 Z值的误差。这些不规则的点确定为噪 声点 ; ②地面点 : 地面点即为光秃地表 ; ③非地面点 : 非地面点包括建筑物、植被和车辆等 , 它们的每一个表 面都是与地面或邻接表面分离、垂直升高或大于某一阈 值倾斜升高的 ; ④未定义点 : 并不是所有的点都能划分 为以上的类别 , 不能被分类的点即作为未定义点。
在激光点云分类为上述四类后 , 将进一步应用 L IDAR数据过滤方法对非地面点进行分类 , 分为建筑 物和植被等等 。
在阶层式分类过程中 , 由于 L IDAR 数据是空间 分布的不规则的激光点云 , 在地物比较密集和相互交 错的位置难以将其正确的分类 , 会伴随着误分类点 , 因此在利用上述特征提取方法分类时 , 一般同时需要 伴随着人工手工的操作来修正某些分类的结果 。
光雷达数据过滤算法 , 提出了激光雷达点云数据的阶层式分类策略 , 并将基于航拍影像数据进行着色 后的机载激光雷达点云数据作为研究对象 , 对其应用激光雷达数据过滤算法进行阶层式分类 。实验结 果表明 , 此种方法能有效地对大部分地物信息进行过滤和分类 。 【关键词 】激光雷达 ; 数据过滤 ; 阶层式分类 ; 航拍影像 【中图分类号 】TP751 【文献标识码 】A 【文章编号 】100922307 (2008) 0120103203
对于着色后的 L IDAR 点云数 据 进行 区 域分 割 , 将大的地形区域分成多个小的区域 , 使每个小区域具 有相似的空间特征和连续的地形表面 , 并按照下述的 原则进行第一层次的数据过滤和点云分类 。
①极高于或极低于密集点云的稀疏点一般过滤为 噪声点 ; ②若一块表面高于它的所有邻接表面 , 则此 表面为地面上物体 (例如房屋 、植被等 ) 而非地面点 ;
第 33卷第 1期 2008年 1月
测绘科学 Science of Surveying and M app ing
Vol133 No11 J an1
机载激光雷达点云的阶层式分类
曾齐红 , 毛建华 , 李先华 , 刘学锋
(上海大学通信与信息工程学院 遥感与空间信息科学研究中心 ,上海 200072) 【摘 要 】激光雷达是一种快速获得高密度高精度的三维数字地面信息的新技术 。本文介绍了几种激
作者简介 : 曾齐红 ( 19802) , 女 , 博 士研究生 , 主要从事 L IDAR 数据分 析与处理和 GIS研究 。 E2mail: z_ qihong@ sina1com1cn
收稿日期 : 2006211215 基金 项 目: 国 家 自 然 科 学 基 金 (40401050, 60670253) ; 上海市重点 学科建设项目 ( T0102) ; 上海市博士 后专项基金 (05R214123, 06R214129)
近些年已经提出了一些 L IDAR 数据的特征提取和 数据过滤的算法 , 将激光点云进行分类 , 从而生成需 要的数字地形产品。1998年 , Kraus and Pfeifer提出了 适合森林和山地地形的激光点云的特征提取的过滤方 法 , 采用线性最小二乘内插法过滤非地面点 , 从而生 成数字地面模型 (DTM ) [2 ] 。在一些文献中也利用区域增 长算法 [1]来进行植被和建筑物的分类。基于数学形态学 过滤 [3]方法也被应用于 DTM的生成中 , 通过逐渐增加过 滤的窗口尺度和高度差等阈值来过滤植被、建筑物和车 辆等非地面数据。Haugerud and Harding(2001) 通过比较 局部曲率方法在森林地区提取树木 , 在不规则三角网 ( TIN)中反复去除垂直树木的方法建立 DTM[4] 。
图 3 L IDAR点云数据 本试验中的特征提取采用以上多种过滤方法结合 使用 。首先 , 采用 TIN 过滤分离较高的非地面点 , 再 采用平面拟合过滤方法分离余下与地面具有高度差的 非地面点 , 再利用多项式曲面拟合过滤方法过滤临近 地面的非地面点 。特征提取的部分过程见图 4所示 。
图 4 特征提取的部分过程 采用的过滤方法主要为 : TIN 过滤 , TIN ( Eleva2 tion 3, Edge 1, Iteration 3) ; TIN ( Elevation 1, Edge 3,
DO I: 1013771 / j1 issn1100922307120081011032
1 引言
激光 雷 达 ( L IDAR , L ight Detection And Ranging) 是近年来广泛应用的快速精确获得地面三维数字信息 的有效技术 , 该系统是由激光扫描仪 ( laser scanner) 、 高精度惯性导航系统 ( INS)和全球定位系统 ( GPS)组 成 [1 ] , 系统示意图参见图 1。通过记录激光扫描仪向 地面发射脉冲到传感器接收脉冲的间隔时间以及飞机 的位置和方位 , 来计算地面点的位置和高度 。应用激 光雷达技术能以三维激光点云的形式记录飞行路径上 的数字地面信息 , 然后通过计算和处理可以获得多种 精确的数字产品 , 如数字地面模型 (DTM ) 、数字表面 模型 (DSM ) 、数字城市模型 (DCM ) 等 , 因此激光雷 达数据处理方法正在被广泛的研究中 。
由于地形复杂多变 , 某一种过滤算法难以完成各种
地物特征的提取 , 必须根据不同的地形特征采用不同的
过滤算法 , 因此必须将多种过滤算法有机地结合在一起。
因此 , 本文
借鉴了已有的特
征提取和过滤算
法 , 提出了激光
点云数据的阶层
式分类的策略。
文中采用基于航
拍影像数据进行
着色后的机载激
光雷达点云数据 作为研究对象 ,
4 实验
本论文中的 L IDAR 数据和航拍影像数据取自于 L iteMapper5600机载激光雷达系统 , 激光点云的密度 为 015～3points/m2 , 实验区域选择了具有裸露地表 、 大面积植被和建筑物的地形 。原始激光点云数据 、航 拍影像数据和融合后的高程数据显示见图 3所示 。
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第 1期 曾齐红等 机载激光雷达点云的阶层式分类
105
Iteration 1) ; TIN ( Elevation 5, Edge 1, Iteration 3) , 过 滤结果见图 4a; 平面拟合过滤 , Planar filter ( Elevation
2) 平面拟合过滤 ( p lanar2fitting filter) : 平面拟合 过滤用一个具有 3行 3列网格的平面重复地测量激光 雷达点云数据 , 通过设定网格单元的大小和数据点高 度阈值等参数 , 将落在平面中心单元格的数据点分到 某类中 。这种伪多项式的过滤方法对平滑地面是非常
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③若一块表面低于它的所有邻接表面 , 则此表面为地 面点 ; ④将一个表面视为比较平滑和连续的表面 , 则 任意相邻的两点的斜率都不能超过给定的阈值 ; ⑤对 于一个不完全高于或不完全低于它所有邻接表面的物 体表面 , 过滤的方法则依靠它与相邻表面的连接方式 (垂直或倾斜 ) 以及与相邻表面的位置关系 。若该表 面大于给定的倾斜阈值 , 则视为非地面点 ; ⑥对于极 难过滤的点可视为未定义的其他点 。
图 2 阶层式分类的工作流程图
本文在 L IDAR 数据结构的选取上 , 采用了利用 数字航拍影像数据着色后的激光点云数据 , 借助于航 拍影像数据的地形地貌和颜色特征有助于对 L IDAR 点云数据进行分类 。早 在 1999 年 Norbert Haala and Claus B renner就提出了采用激光扫描数据与彩色航拍 影像的融合方法对数据进行分析和分类 [5 ] 。
3 阶层式分类策略
阶层式分类策略是利用 L IDAR数据过滤方法对 L I2 DAR点云数据进行分层次的过滤和分类 , 首先逐层过 滤掉非地面点 , 提取出光秃地面 , 将激光点云分类为 地面点、非地面点、噪声点和未定义点 ; 然后再对非地 面点进行进一步过滤和分类 , 提取出非地面点的各种地 物信息 , 例如建筑物、植被和车辆等等 , 同时也伴随着 未定义点的提取。阶层式分类的工作流程见图 2。
图 1 激光雷达系统示意图