机载LiDAR点云数据精度评定方法的研究

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LiDAR 点的精度检验

LiDAR 点的精度检验欧阳平【摘要】LiDAR( Light Detection And Ranging ) is an airborne laser detection and ranging system ,using the device you can measure the three-dimensional coordinates of ground objects ,with higher-performance equipments ,it has techni-cally superiority in collecting three-dimensional geospatial informationprospects .This paper introduces the superiority of the LiDAR measurement technology and its applications ,put forward the method to check-up the precision of the laser points,take for example the Canada OPTECH ALTM3100,inspects its elevation and plane accuracy of the laser points , and put forwarda method to improve the accuracy of the laser points .%LiDAR机载激光扫描测高或激光雷达（ LiDAR）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，在三维地理空间信息的数据采集方面有广阔的发展前景和应用需求。

本文介绍了LiDAR测量技术的优越性及其应用，提出了LiDAR点精度的检验方法，并运用实例对加拿大OPTECH公司的ALTM3100系统的Li-DAR点的高程、平面精度进行内符合、外符合检验，并提出了提高LiDAR点精度的方法。

试析大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法

试析大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法1. 引言1.1 研究背景研究背景：近年来，随着电力巡检任务的不断增加和大型无人机技术的迅速发展，大型无人机电力巡检已经成为一种趋势。

传统的电力巡检方式存在着效率低下、人力资源浪费等问题，而大型无人机配备LiDAR技术可以实现快速、高效的电力设备检测和故障诊断。

LiDAR技术是一种主动激光雷达遥感技术，可以实现对电力设备的三维距离测量和点云数据采集，为大型无人机电力巡检提供了重要的技术支持。

与此大型无人机在电力巡检过程中存在安全风险，特别是与高压输电线路和设备的接近。

确保无人机与电力设备之间的安全距离成为了一项重要的任务。

为了解决这一问题，研究人员提出了基于LiDAR 点云的安全距离诊断方法，通过对LiDAR采集的点云数据进行处理和分析，实现了对无人机与电力设备之间安全距离的实时监测和诊断。

这一方法为大型无人机电力巡检的安全性提供了有力保障，值得进一步研究和探讨。

1.2 研究意义大型无人机电力巡检是当前电力行业的一项重要任务，而LiDAR技术的应用使得电力巡检工作更加高效和精准。

在这一背景下，研究大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法具有重要的意义。

安全距离的准确诊断对于保障电力设施和无人机的安全非常关键。

通过建立精准的安全距离诊断方法，能够有效预防潜在的碰撞风险和事故发生，确保电力系统的稳定运行。

基于LiDAR点云的安全距离诊断方法将会提高电力巡检的效率和准确性。

利用LiDAR技术可以获得高分辨率的地理信息数据，从而更加精细地分析电力线路和设施的状态，为安全距离的诊断提供更为可靠的依据。

研究大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法不仅有助于提升电力巡检的效率和质量，还能提升电力系统的安全性和稳定性，具有重要的工程实践意义和学术研究价值。

2. 正文2.1 LiDAR技术在大型无人机电力巡检中的应用随着无人机技术的快速发展和应用范围的不断拓展，大型无人机在电力巡检中的应用也引起了人们的广泛关注。

机载LiDAR点云数据质量检查内容及方法研究

骆生亮（山西亚太数字遥感新技术有限公司，山西太原030006）摘要机载LiDAR系统是实现地面三维坐标和影像数据同步、快速、高精度获取，并快速实现地物三维、实时再现的一种国际领先的测绘高新技术，而机载LiDAR原始点云数据质量检查是后期制图的基础。

本文详细介绍了原始激光点云数据质量检查的具体内容、标准和方法。

关键词机载LiDAR；原始激光点云；质量检查中图分类号P231文献标识码A文章编号2095-7319（2019）04-0023-05机载LiDAR点云数据质量检查内容及方法研究0.引言机载LiDAR(Light Laser Detection and Ranging)是激光探测及测距系统的简称。

它集成了GPS、IMU、激光扫描仪和数码相机等光谱成像设备。

其中激光扫描仪利用返回的脉冲可获取探测目标高分辨率的距离、坡度、粗糙度和反射率等信息，而被动光电成像技术可获取探测目标的数字成像信息，经过地面的信息处理而生成逐个地面采样点的三维坐标，最后经过综合处理而得到沿一定条带的地面区域三维定位与成像结果。

激光雷达技术发展迅速，作为精确、快速地获取地面三维数据的工具已得到广泛认同。

相对于其他遥感技术，激光雷达技术是遥感技术领域的一场革命。

本文就激光LiDAR原始点云数据质量检查内容、检查标准、检查方法结合工作实际进行探讨。

1.原始数据质量检查内容及方法机载激光LiDAR飞行受天气、空域等因素影响作业难度大，做好飞行作业计划，规划好飞行线路、时间非常关键。

飞行计划需要在数据检查结果基础上制定，如何在飞行任务结束后，第一时间对海量激光数据进行质量检查，确认需要补飞或重飞区域显得至关重要。

以下介绍原始点云数据质量检查内容及方法:1.1点云覆盖激光数据的覆盖要求为：航向起始和结束应超出半幅图范围，旁向应超出半幅图范围，超出部分不小于500米，且不大于2000米。

测区所有激光点云数据在Terra软件中抽稀读取，将激光点云覆盖范围和测区边线进行比对，确认激光点云完整覆盖测区范围。

机载LiDAR点云数据精细化滤波方法研究

机载LiDAR点云数据精细化滤波方法研究摘要：机载LiDAR是获取地表DEM的重要技术之一。

机载激光测距技术可高效、快速获取高空间分辨率的地表三维信息，广泛应用于地形测绘、城市建模等多个领域。

原始机载LiDAR点云的数据结构是离散、不规则的，包括地面点和非地面点。

高精度分离地面点与非地面点的过程即滤波处理，是制作DEM的关键技术。

现有的机载LiDAR点云数据滤波方法，主要分为：坡度滤波法、移动窗口法、数学形态学法、渐进三角网（Triangulated Ir-regular Network,TIN）滤波法及其他滤波方法。

本文针对机载LiDAR点云数据在自动化滤波过程中因建筑、植被底点剔除不完全导致DEM成果粗糙、等高线不平滑等问题，提出了一种精细化滤波方法。

先对LiDAR点云数据进行滤波处理生成参照DEM，再利用同区域的正射影像辅助判别，选取需要滤波区域点云进行局部纠正；分别选取平坦区域和山地区域进行实验，并对精度验证和等高线成果进行了对比。

实验结果表明，经过精细化滤波后的DEM和等高线成果在保证精度指标的前提下，成果质量明显提高。

关键词：机载LiDAR点云；数据精细化；滤波方法引言激光雷达数据滤波是获取高精度数字高程模型的重要手段和前提条件。

为了实现对激光雷达数据的准确滤波，在分析部分经典算法特点的基础上，提出一种机载LiDAR点云数据的精细化滤波算法。

1点云处理流程机载LiDAR获取的点云数据只有通过后续处理才能转化成产品。

数据处理流程包括航带拼接、点云分幅、点云滤波、精细化滤波、DEM和等高线生成等，如图1所示。

图1 机载LiDAR数据处理流程图1）航带拼接：大范围测区需要多条航带才能覆盖整个区域，多航带数据需要进行拼接处理，并去除重叠区域的冗余数据。

2）点云分幅：在实际数据处理中，由于点云数据量较大，受计算机内存、处理软件的限制，需要对原始数据进行分块，同时分配作业任务，提高工作效率。

3）点云滤波：将点云数据应用于DEM和等高线的生产中时，需要从点云数据中提取出地面点，滤除建筑、植被等非地面。

试析大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法

试析大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法1. 引言1.1 研究背景电力巡检在电力行业中扮演着重要的角色，它能够帮助实现电网设备的快速检测和及时维护，确保电力系统的安全稳定运行。

随着无人机技术的发展，大型无人机逐渐成为电力巡检的重要工具，能够实现快速、高效的巡检任务。

在大型无人机电力巡检过程中，如何确保与电力设备的安全距离，成为了一个值得研究的问题。

传统的安全距离计算方法往往存在一定的不确定性，而且无法考虑到无人机飞行过程中的动态变化。

基于LiDAR技术的点云安全距离诊断方法应运而生。

LiDAR技术能够实时获取电力设备和无人机之间的距离信息，结合点云数据处理方法，可以实现对安全距离的准确计算和及时预警，从而提高电力巡检的安全性和效率。

本文旨在探讨大型无人机电力巡检中的安全距离诊断方法，为电力行业提供更安全、便捷的巡检方案。

通过对LiDAR技术和点云数据处理方法的深入研究，我们希望能够为未来的电力巡检工作提供更加可靠的支持和保障。

【研究背景】1.2 研究意义研究意义主要表现在以下几个方面：通过研究大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法，可以提高电力巡检的效率和准确性，进一步降低事故发生的概率，保障电力供应的稳定性；该研究可以推动LiDAR技术在电力行业的应用和发展，拓展其在输电线路巡检、设备监测等方面的应用领域；通过对安全距离诊断方法的研究，可以为电力行业提供有效的安全措施和技术支持，为电网安全发展提供重要的参考和指导。

【内容结束】.1.3 研究目的本研究旨在探讨大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法，通过对LiDAR技术、大型无人机电力巡检、安全距离计算方法、点云数据处理方法和安全距离诊断方法的综合分析，明确研究的目的和意义。

通过对LiDAR技术的概述，了解其在大型无人机电力巡检中的应用和优势，为后续研究奠定基础。

分析大型无人机电力巡检的实际需求和挑战，为提高电力巡检效率和安全性提出解决方案。

机载lidar点云数据的处理及检校

第34卷第1期2020年1月北京测绘BeijingSurveyingand MappingVol34No1January2020引文格式：王佑武，武坚，白冰.机载LIDAR点云数据的处理及检校［J］.北京测绘，2020,34(1):104107.DOI：10.19580/ki.10073000.2020.01.022机载LIDAR点云数据的处理及检校王佑武武坚白冰(32016部队，甘肃兰州730020)［摘要］利用机载LiDAR技术获取较大范围地面三维信息比传统测量方法具有高精度、高密度、速度快、成本低的优点，已成为国土资源管理领域一个重要支撑技术&在实际应用中，激光点云数据处理及其检校是生产的关键环节,直接影响成果质量和作业效率&该论述结合测制我国西部某测区带状4D成果的应用实例，综合分析了原始激光点云数据的获取、标准激光点云数据的制作及其分层分类处理等关键过程和需要注意的问题，详细论述了标准激光点云数据的检校及其检校精度检测的方法步骤，分析评估了检校精度对激光点云平面和高程精度的影响，可为同类工程提供借鉴&［关键词］LiDAR；点云数据；处理检校［中图分类号］P258［文献标识码］B［文章编号］1007-3000(2020)01-0104-40引言LiDAR(light laser detection and ranging)是扌巴激光探测和测距系统搭载在飞行器上，通过发射激光束并接收回波来获取目标点的三维坐标它集成激光测距技术、计算机技术、惯性测量技术(IMU)、GPS差分定位(DGPS)技术于一体,是获取高时空分辨率地理空间信息的有效手段，具有快速、实时、高精度和自动化等优点2,既可以用于有地面控制点的测量，也可用于无地面控制点的测量3。

LiDAR数据通过分层处理可快速获得高精度的数字高程模型(DEM)、数字地面模型(DSM)和热点目标的空间信息在实际工程应用中，激光点云数据处理及检校是生产的关键环节，直接影响成果质量和作业效率，需要根据目标区域地形地貌特点和工程技术要求，规划合适的数据分类处理流程、选择符合标准的检校场地、正确分析对比检校精度，确保数据处理程序合理、精度及其技术指标满足要求。

机载LiDAR点云配准方法研究

机载LiDAR点云配准方法研究发布时间：2021-09-03T09:23:28.613Z 来源：《建筑实践》2021年第40卷第4月11期作者：范亚军[导读] 机载激光雷达是正在发展的高新主动式遥感技术，范亚军广西建设职业技术学院广西南宁 530007摘要：机载激光雷达是正在发展的高新主动式遥感技术，其能够获取大面积的地形数据以快速生成DEM产品，结合影像数据可得到丰富的空间地理信息。

由于机载LiDAR作业范围有限，而作业面积较大，因此要对对相邻航带的点云要进行点云配准拼接，剔除粗差，减小数据的系统误差，本文研究点云配准的方法来提高载机LiDAR数据的精度与处理速度，并提出改进的后点云配准方法，实现的点云的配准拼接。

关键词：机载LiDAR；点云配准；点云数据处理；系统误差1.引言机载LiDAR又称为机载激光扫描(airborne laser scanner，ALS)技术,是摄影测量领域的一门高新技术，其集成了激光测距技术、计算机技术、高精度动态载体姿态测量技术和 GPS技术[1]。

随着LiDAR硬件系统的高速发展，研究学者对LiDAR数据的高精度、高自动化处理越来越关注，由于机载LiDAR系统的复杂性，其设备本身与执行量测任务时会产生系统误差，加之机载LiDAR系统扫描角与航高固定，因此扫描带宽度有限，在进行大面积测量时需要飞行多条航带才能覆盖量测区域。

而由于系统误差的存在，会导致相邻航带间同名目标点间存在三维空间偏移[3]现象，为了削弱或消除由系统误差所导致的三维空间偏移，提高载机LiDAR数据的精度与处理速度，本文提出用改进点云配准技术方法，实现的点云的配准拼接。

2.LiDAR点云配准基本理论点云配准的概念可以理解为“拼接”或者“校准”[2]，目的主要是消除由系统误差所导致的同名目标点间的三维空间偏移，即限制系统误差并且统一点云的坐标系，根据国内外研究，点云配准方法可以归纳为以下几种： 2.1 一维航带点云平差法通过分析LiDAR数据提出了LiDAR系统的高程空间偏移的误差问题，研究点云的高程数据来消除地物目标的存在高度误差，但这种航带平差方法忽略了地物的平面精度，在早期的点云数据处理中有应用。

机载LiDAR点云数据自动生成DEM的方法与精度评价

机载LiDAR点云数据自动生成DEM的方法与精度评价赵桂华;邹晓亮;郭丽【摘要】设计了一种点云数据快速处理自动生成DEM的算法,介绍了滤波结果的评价方法以及通过标准DEM评价内插的DEM整体精度的方法;并选用河北承德地区的机载激光LiDAR点云数据进行了实验.结果表明,数据处理结果具有较高的精度,为激光点云数据自动生成DEM提供了一种有效的技术途径.【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2017(015)009【总页数】4页(P9-12)【关键词】LiDAR点云;DEM;滤波;DEM内插;滤波结果评价;精度评价【作者】赵桂华;邹晓亮;郭丽【作者单位】西安测绘总站,陕西西安 710054;西安测绘总站,陕西西安 710054;西安测绘总站,陕西西安 710054【正文语种】中文【中图分类】P23地球表面高低起伏呈现为一种连续变化， DEM[1]是定量描述地球表面地貌结构及空间变化的基础数据，蕴含着大量丰富的地貌特征信息。

从摄影测量技术的实现途径来看，比较成熟的生成DEM 的方法包括：基于解析测图仪的立体影像数字化扫描方法和基于全数字摄影测量立体环境下的人工采集方法。

这两种方法生成的DEM，点位准确﹑内插精度高，能达到测绘产品需求的高精度要求，但成图周期长，不利于大范围﹑大面积的DEM 成果生产。

近年来，出现了基于影像自动匹配生成数字表面模型（DSM）[1]，再通过滤波生成DEM的方法，如像素工厂[2-3]和全数字摄影测量系统，但这些设备硬件成本较高。

随着机载 LiDAR[4-5]技术的发展，大区域﹑大批量高效获取激光点云数据成为可能，激光LiDAR技术成为了一种新的技术途径。

针对机载LiDAR点云数据，本文设计了一种从点云到DEM的数据快速处理算法，通过对点云数据进行滤波﹑内插自动生成DEM，再利用标准DEM数据对其进行整体精度评价，最后通过工程数据验证了算法的可行性。

机载LiDAR点云数据自动生成DEM算法的设计思想为：首先对LiDAR数据进行预处理剔除粗差点，再利用滤波算法对点云数据进行分类，获取地面点和非地面点。

机载LiDAR铁路测绘的关键技术及其相关应用分析

机载LiDAR铁路测绘的关键技术及其相关应用分析摘要：随着我国铁路建设速度的不断提高，对铁路的运行和维修工作提出了更高的要求。

而在实际的运行和维护管理中，则主要依靠铁路测量来完成。

然而，根据目前的测绘技术，无论是传统的还是航拍的，都会受到地形、天气等因素的影响，使得很多铁路要素的资料难以得到有效的提取。

本文将简要介绍激光雷达技术，并对LiDAR点云数据的采集和处理，并结合RANSAC和LiDAR算法对高密度点云数据进行提取。

关键词：铁路测绘；机载LiDAR；要素提取前言LiDAR技术是目前勘探设计中普遍采用的一种技术，近几年来已有了商品化的趋势。

但目前在铁路地图上使用这一技术，还存在着人工解释的问题，其技术运用效果不大；因此，要考虑从LiDAR点云中抽取数据，提高测量技术。

本文的研究对于激光雷达在轨道测绘中的应用和研究具有重大的现实意义。

一、机载LIDAR技术现状和发展方向LIDAR是一种可以直接获得地面上密集取样点的空间坐标的方法，当前的研究重点是采集数据的软硬件技术，以及处理激光扫描点的数据处理系统。

当前，最尖端的激光扫描器每秒能扫描22,000个点，最大可达70度的最大扫描器。

目前，国外已有较为成熟的激光雷达技术，如美国Fugro公司的FLI-MAP、LeicaGeosystems公司的ALS50、加拿大Optech公司的ALTMGemini、德国TopSys公司的FALCONIII等。

LIDAR所获得的点云资料是最直观、最直观地表示，所以在LIDAR资料的基础上，利用DSM、DEM、DTM等基本GIS资料进行采集；目前，飞机上LIDAR数据的处理和应用是一个热门话题。

尽管激光扫描设备的性能有了长足的进步，但对于激光点云的数据处理仍处在初级阶段，激光点云的基本算法是研究的重点；重点研究了云图数据的过滤、分类以及各类地形信息的抽取和重构。

从以上的分析可以看出，在LIDAR技术中，有如下发展趋势：(1）云数据的组织和处理，具有高精度、高分辨率和大数据量。

多源数据辅助机载LIDAR数据处理的关键技术研究

多源数据辅助机载LIDAR数据处理的关键技术研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，机载激光雷达（LIDAR）在地理空间数据获取和处理中扮演着越来越重要的角色。

然而，LIDAR数据本身具有的高分辨率和海量特性，使得其处理过程变得复杂且富有挑战性。

近年来，多源数据辅助的LIDAR数据处理技术成为了研究的热点。

本文旨在探讨多源数据辅助机载LIDAR数据处理的关键技术，以期提高LIDAR数据处理的效率和精度，进一步推动遥感技术在地理空间信息获取中的应用。

本文首先介绍了机载LIDAR技术的基本原理和特点，以及多源数据在LIDAR数据处理中的重要作用。

接着，详细分析了多源数据辅助LIDAR数据处理的关键技术，包括多源数据融合、点云滤波、地表分类和三维重建等方面。

在此基础上，本文进一步探讨了这些关键技术的研究现状和发展趋势。

本文总结了多源数据辅助机载LIDAR数据处理的关键技术研究的重要性和意义，展望了未来的研究方向和应用前景。

通过本文的研究，希望能够为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示，推动多源数据辅助的LIDAR数据处理技术的发展和应用。

二、多源数据融合技术多源数据融合技术是机载LIDAR数据处理中的一项关键技术，旨在整合不同来源、不同类型的数据，提升数据处理效率和精度。

多源数据融合的核心在于有效整合各种数据资源，实现数据之间的优势互补，从而提高数据处理的整体性能。

在机载LIDAR数据处理中，多源数据融合技术涉及多个方面。

需要选择合适的数据源，这些数据源可能包括机载LIDAR数据、高分辨率光学影像、地面控制点数据等。

这些数据源各自具有不同的特点和优势，通过融合这些数据，可以弥补单一数据源在精度、分辨率或覆盖范围等方面的不足。

多源数据融合技术需要解决数据配准问题。

由于不同数据源在采集过程中可能存在坐标系、尺度、方向等方面的差异，因此需要进行精确的数据配准，确保不同数据能够准确对齐。

这通常涉及到坐标转换、几何校正等处理步骤。

机载LiDAR点云数据质量检查方法

第３４卷　第９期２０２０年９月北京测绘ＢｅｉｊｉｎｇＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＶｏｌ．３４　Ｎｏ．９Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０２０引文格式：宫岩．机载ＬｉＤＡＲ点云数据质量检查方法［Ｊ］．北京测绘，２０２０，３４（９）：１２５８１２６１．犇犗犐：１０．１９５８０／ｊ．ｃｎｋｉ．１００７３０００．２０２０．０９．０２０［收稿日期］　２０２００２２６［作者简介］　宫岩（１９８５—），男，北京人，大学本科，工程师，从事二维数据、三维数据质检工作。

犈犿犪犻犾：４７８１２６８１４＠ｑｑ．ｃｏｍ机载犔犻犇犃犚点云数据质量检查方法宫　岩１，２（１．北京市测绘设计研究院，北京１０００３８；２．城市空间信息工程北京市重点实验室，北京１００３８）［摘　要］　机载ＬｉＤＡＲ技术近年来得到快速发展，该技术是快速、大规模、高精度获取三维地理信息数据的重要手段之一。

机载ＬｉＤＡＲ集成了众多的系统，数据获取、数据处理过程繁多且复杂，只要其中一个环节出现问题，都会影响最终数据的使用。

本文结合实际项目，在机载ＬｉＤＡＲ点云原始数据检查中，论述了飞行姿态航高、ＩＭＵ数据、ＣＲＯＳ数据，点云精度、点云密度等检查内容和方法，可为同类工作检查做一个参考。

［关键词］　机载ＬｉＤＡＲ；原始点云；数据检查［中图分类号］　Ｐ２５８［文献标识码］　Ａ［文章编号］　１００７３０００（２０２０）０９１２５８４０　引言近年来，随着互联网技术的发展，“互联网＋测绘地理信息”方面取得了很大的进步，人们对实时数据的获取更加迫切，传统测绘在数据获取方面已不能满足今天人们的需求。

快速、实时、高精度数据的获取是人们的迫切需求。

机载激光雷达是近年来快速发展的一种新技术，它能高速，快速，准确获取地面三维数据，受到了广大用户的青睐。

机载激光雷达ＬｉＤＡＲ（ＬｉｇｈｔＬａｓｅｒＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＲａｎｇｉｎｇ）是在飞行器上装载测距系统、激光探测系统、超高清数码相机及定姿定位（ＰＯＳ）系统，利用激光探测系统发射激光束，并且接收回波来获取地面目标点的三维坐标［１］。

一文览尽LiDAR点云目标检测方法

一文览尽LiDAR点云目标检测方法转载于：计算机视觉之路，作者：山涧一壶酒/ 导读 /自动驾驶中的激光雷达点云如何做特征表达，将基于Lidar的目标检测方法分成了4类，即：基于BEV的目标检测方法，基于camera/range view的目标检测方法，基于point-wise feature的目标检测方法，基于融合特征的目标检测方法。

本文对这4类方法讲解并总结，希望能帮助大家在实际使用中做出快速选择。

基于lidar的目标检测方法可以分成3个部分：lidar representation，network backbone，detection head，如下图所示。

根据lidar不同的特征表达方式，可以将目标检测方法分成以下4种：基于BEV（bird’s eye view）的目标检测方法，基于camera view的目标检测方法，基于point-wise feature的目标检测方法，基于融合特征的目标检测方法。

如下图所示。

图1 基于lidar目标检测方法分类基于BEV的目标检测方法基于bev的目标检测方法顾名思义是使用bev作为点云特征的表达，其检测流程如下图所示，包括3个部分：bev generator，network backbone， detection head。

下面详细介绍一下这3个部分如何在基于bev的目标检测方法中发挥作用。

1. bev generatorBEV图由激光雷达点云在XY坐标平面离散化后投影得到，其中需要人为规定离散化时的分辨率，即点云空间多大的长方体范围（Δl*Δw*Δh）对应离散化后的图像的一个像素点（或一组特征向量），如点云20cm*20cm*Δh的长方体空间，对应离散化后的图像的一个像素点。

在bev generator中，需要根据Δl*Δw*Δh来生成最后L*W*H 大小的bev特征图，该特征图是network backbone特征提取网络的输入，因此该特征图的大小对整个网络的效率影响很大，如pointpillar通过对voxelnet中bev generator的优化，整个网络效率提高了7ms。

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。

车载激光点云数据精度分析方法解剖

6 新型标识点设计
利用车载激光扫描两根交叉的金属条，在每根金属条上拾取两个激光点并连成直线，求出两条直线的交点即为激光扫描仪获取的较准确的标识点坐标。这就克服了原标识点扫描面的不精确性和人工拾取的误差。然后利用GPS 和全站仪测量两个金属条交叉点的准确坐标，求其与激光扫描仪得到的坐标差的绝对值就是车载激光数据的误差。
5 数据精度分析
利用公式（1）将每个坐标轴方向上的误差求绝对值后再求和，然后除以总的标识点个数即得到该坐标轴方向上的平均误差。
n
ERROR (| errori | / n) i1
（1）
5 数据精度分析
得到平均东误差、平均北误差、平均高误差分别为：0.025333m、0.347917m、 0.017833m。可以看出北方向的误差较大是0.347917m，而且从表1中看出在北方向上激光扫描仪获取坐标值都大于准确值。因为在扫描实验时，车行方向是南北方向，北方向出现较大误差主要是由于激光扫描仪和GPS之间时间配准的原因。
1.1 车载激光扫描系统的误差
然而，它在快速采集目标数据的同时，也存在各种误差，如：时间同步配准误差、扫描仪安装位置误差、系统重叠误差、扫描中心误差、视准轴误差、深度值误差等。这些误差都会对激光点云数据结果的精度造成影响。对激光点云数据的精度进行分析有助于判断误差的来源，从而有针对性的降低误差，达到提高激光定位精度的目的。本文以车载激光扫描系统为例，采用立体标识点方法对车载激光点云数据的精度进行分光点云数据进行精度分析时，可以布设更多的标识点。对激光扫描仪得到的标识点坐标与全站仪测量的标识点坐标进行作差，然后分别在三个坐标轴方向对误差值进行统计整理，作出误差频数分布直方图和曲线图。

基于航空LiDAR技术的大数据专家评估云计算分析平台研究

基于航空LiDAR技术的大数据专家评估云计算分析平台研究摘要：随着我国经济高速发展，高电压、大功率、长距离输电线路越建越多，穿越的地理环境越来越复杂，直升机巡线作为一种高效的巡检技术在国内多个电网运营单位得到了应用。

而机载激光雷达测量技术（LiDAR）作为直升机巡检的重要手段，从而及时发现输电线路和通道的安全隐患。

关键词：激光雷达测量技术直升机云计算三维激光点云数据直升机激光扫描技术应用前景广泛，该技术可应用于输电线路及变电站的规划设计、施工建设、运行维护和三维可视化管理等各环节。

机载激光LiDAR测量技术采集三维数据具有精度高、信息丰富、数据使用方便等优点，并能大大减少野外工作量。

一、项目需求分析基于对目前国家电网公司范围内需求调研结果进行分析，针对如何有效提高在复杂地理环境下、高电压、大功率、长距离输电线路的安全性评估，如何真实再现现实环境中的线路本体和线路走廊，如何量测输电线路真实的距离这三方面是现阶段国网公司在直升机LiDAR技术应用上的主要需求。

主要体现在以下几方面：（1）基于激光点云和线路设计参数，建立线路模型，重现线路走廊三维信息；（2）经过对采集到的点云数据进行分类、滤波、平滑等处理过程后，生成高精度的数字高程模型DEM、数字正射影像DOM；（3）行成对点云数据的预处理规范；（4）实现输电线路本体三维逆向建模，构建不同电压等级、杆塔类型的杆塔模型库，并以此为基础通过人工编辑的方式对输电本体点云进行矢量化，实现杆塔、绝缘子串、导线等实体对象的空间位置匹配；（5）提供俯视图、剖面图等多种视图对三维线路本体及线路走廊进行展现；（6）实现对任意地物点、任意线路点的距离量测；（7）对进行弧垂、覆冰、风偏、导线增容、树高等模拟基础上的，任意地物点和线路任意点间的趋势模拟量测；（8）考虑在自重、覆冰、风吹等效应作用下，架空线路的弧垂、风偏等对线路相间、线路与周边地物距离的影响，并结合对应电压等级系统对安全净距的要求实现安全距离超限预警；（9）根据不同电压等级线路安全距离，沿着输电线路生成以线路为中心、半径为安全距离的柱状通道，系统自动实现通道与树木（倒落树木）、建筑等地物之间的空间分析；（10）根据不同电压等级线路安全距离，沿着多条交叉跨越线路生成以线路为中心、半径为安全距离的柱状通道，系统自动检测多个通道之间是否存在交集；（11）模拟导线弧垂及风偏状态、输电线路增容、地质灾害地形、输电走廊内树木生长等场景；（12）根据安全评估分析自动出具安全评估报告，并能根据报告在三维场景中实现对安全隐患区域的标绘。

基于机载LIDAR的大比例尺数字高程模型精度检测方法研究周波

基于机载LIDAR的大比例尺数字高程模型精度检测方法研究周波发布时间：2021-09-18T08:33:05.124Z 来源：《城市建设》2021年18期9月下作者：周波[导读] 数字高程模型（DEM）成果是智慧城市建设中重要的一项测绘产品，确保其精度符合要求，是必须要进行的一项质检环节。

四川博达建筑勘察设计有限公司周波四川内江 641000摘要：数字高程模型（DEM）成果是智慧城市建设中重要的一项测绘产品，确保其精度符合要求，是必须要进行的一项质检环节。

传统的DEM精度检测，是随机采集一些检测点，然后利用DEM精度检测软件，进行同一点位下的高程值对比，从而确定其是否符合精度要求，该方法采集检测点数量少、效率低、不能充分检测全部的DEM成果，因此，本文从该角度出发，采用机载LIDAR的方式，进行大面积的DEM 精度检测，和传统方式对比，该方法效率高，可对DEM成果精度进行全面检测，可确保DEM成果检测均衡，不具有随机性。

关键词：机载LIDAR；DEM成果；精度检测0 引言数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型的一个重要分支，其它各种地形特征值均可由此派生。

航空摄影测量中的4D产品，其一就是DEM，在智慧城市的建设中，DEM是不可或缺的一项测绘成果。

传统的DEM精度检测，采用的是GPS-RTK进行随机野外坐标采集，该方法具有随机性，检测精度不全面，只能对检测样本负责，无法衡量整个DEM成果的精度[1]。

随着检测点的增多，检测样本趋向整体成果的精度，但是工作量却呈指数增长，效率大幅度降低，因此该方法无法满足当今需求。

无人机航空摄影测量是近年来发展起来的一项新的测绘技术，通过从空中对地面进行拍摄，获取具有一定重叠度的影像照片。

然后通过空中三角测量，得到少量的加密点坐标文件，导入像控点，对加密点坐标进行平差调整，得到像控点坐标系统下的加密点，然后继续生产DSM和DOM成果[2]。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

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新测绘技术之一。由于该技术具有点云密度高、工作效
１机载ＬｉＤＡＲ工作原理
机载ＬｉＤＡＲ系统的激光扫描仪主要用于测定激光发射点到地面的距离和扫描角。惯性导航系统利用陀螺仪与加速度计所获取的量测值，计算出飞行平台的位置、姿
态（横滚角、俯仰角、航向角）和速度等导航参数。数字相
机则主要用于辅助系统获取地面影像，提供光谱信息。这些观测值经过一系列的处理得到不含系统误差的激光点云数据。数据处理流程如图１所示。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｔｈｅａｉｒｂｏｒｎｅＬＩＤＡＲ，ｔｈｅｐａｐｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｅｖｌｕａ－ａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅｌａｓｅｒｓｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｐｌａｎｅｇｅｏｍｅｔｒｙａｎｌｙａｓｉｓ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒａｎｌｙａｓｉｓｏｆｅｒｒｏｒｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｌａｗａｎｄｅｔｃ．Ｅａｃｈｍｅｔｈｏｄｈａｓｉｔｓｏｗｎａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｗｈｅｎｅｖｌｕａａｔｉｎｇｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｌａｓｅｓｒｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａ，ａｎｄｈｅｔｓｅｍｅｔｈｏｄｓｓｈｏｕｌｄｂｅｃｏｍｂｉｎｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｙｓｔｅｍｏｆａｉｒｂｏｎｅｒＬＩＤＡＲ；ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａ；ａｃｃｕｒａｃｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ
评定时，几种方法要结合使用。
关键词：机载ＬｉＤＡＲ系统；点云数据；精度评定中图分类号：Ｐ２２８文献标识码：Ｂ文章编号：１６７２— ５８６７（２０１３）０８— ０１３０— ０２
王勇，熊爱武
（广州市欧科地理信息技术服务有限公司，广东广州５１０６６３）
摘
要：基于机载ＬｉＤＡＲ系统组成及工作原理，对激光点云数据精度评定方法进行研究，主要包括内插特征点对
比分析法、统计分析法、斜面几何分析法、误差传播定律分析法。各种方法都有各自的优缺点，在进行具体精度
０引言
机载激光雷达系统（Ａｉｒｂｏｎｅｒ — ＬｉＤＡＲ）是一种集全球导航系统、惯性导航系统与激光扫描仪于一体用于获取３维信息的遥感系统 … 。机载激光雷达技术作为一种信息获取全新手段，被视为航天、航空领域中最具代表性的高
（ＧｕａｎｇｚｈｏｕＯｋａｙＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＳｅｒｖｉｃｅＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６６３，Ｃｈｉｎａ）

ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡｃｃｕｒａｃｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅＡｉｒｂｏｒｎｅＬｉＤＡＲＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＤａｔａ
ＷＡＮＧＹｏｎｇ，ＸＩＯＮＧＡｉ —ｗｕ
第３６卷第８期
２０１３年８月
测绘与空间地理信息
ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦｏＲＭＡＴＩｏＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖ０１．３６．Ｎｏ．８Ａｕｇ．，２０１３
机载ＬｉＤＡＲ点云数据精度评定方法的研究