小面阵三维成像激光雷达原理样机 激光三维成像雷达作为近年来高速发展的新型遥感技术,国内研究单位的热点多集中于点源和线列探测的民用测绘领域,由于受到阵列探测器的渠道制约,面阵探测器的研究未受到重视。本系统试以基于小面阵探测器的高帧频、宽收容的激光三维主动成像雷达为探索目标,研究了实现高帧频、宽收容所涉及的关键技术,完成原理样机系统的搭建。同时,对MEMS摆镜在小型化激光三维成像雷达系统中的应用进行了研究。本文主要围绕小面阵三维成像激光雷达样机的设计要求,提出了用激光分束照明以实现发射光束与探测器像元的配准,同时采用了收发共口径的光学系统,有利于系统的小型化集成。 对于小面阵探测器的高精度激光测距技术,详细分析了激光测距的误差组成,研究了对面阵探测器的温度补偿技术、低噪声回波放大技术、恒比定时技术等,分别基于单元探测器和面阵探测器设计了高精度的测距实验,并对实验结果进行了分析。本文的主要研究成果和创新点归纳如下:(1)利用达曼光栅实现了发射激光束的分束照明,配合收发共口径的光学系统,实现了APD阵列像元和激光探测光斑的配准关系,缩小了光学头部的体积。(2)通过研究低噪声放大技术、自动温度补偿技术、恒比定时技术和峰值保持电路等,解决了小面阵探测器的并行高速处理技术,实现了小面阵探测器的厘米级高精度的测距结果。(3)在国内小面阵APD探测器三维成像工程应用领域,做出了有益的探索,在单束发射脉冲无扫描 的原理样机试验中,得到了探测目标的面阵成像数据,取得了理想的结果。 (4)对MEMS摆镜应用于小型化激光成像雷达的方案做出了分析,提出了配合二次光学扩束系统的收发共轴光学系统。
三维激光扫描仪点云数据处理软件需求说明 点云数据处理软件是专用扫描软件、数据处理软件、CAD软件接口及应用于检测监测、对比分析的软件。 基本描述 点云数据处理软件能够用于海量点云数据的处理（点云数量无限制，先进内存管理）及三维模型的制作。支持模型的对整、整合、编辑、测量、检测监测、压缩和纹理映射等点云数据全套处理流程。能够基于点云进行建模，拥有规则组建智能自动建模功能（一键自动建模）要求能够精细再现还原现场。具有真彩色配准模块，扫描物体点云的颜色即为物体真实的颜色。相机彩色图片可以配准贴图到三维模型。 1.可直接操作激光扫描仪进行数据采集、输入及输出。可接受多种数据格式，如AutoCAD dxf、obj、asc、dgn、pds、pdms等，可接受自定义格式的文本文件输入。 2.软件应具高精度和高可靠性，能够进行点云数据拼接、纹理贴图、特征线的提取、具有点云数据渲染、点云数据压缩、三角网模型生成、几何体建模等功能，软件快速、准确、易操作性。 3.可以智能地自动提取出特征线，同时也可提供人工方式进行特征线的提取。 4.能够提供多种断面生成方式，可以方便地生成一系列的断面线。生成的断面可以方便的导出到CAD及其它软件中做进一步加工处理和应用。应能够提供非常精确的量测物体尺寸的方法。 5.需要一体化软件且具备完整功能1). Registration模块：多种点云拼接模式、导线平差、引入地理参考、目标识别2). Office Survey模块：任意点云导入导出；点云的裁剪、取样、过滤；提取线形地物；在办公室任意量测数据；任意纵横断面；点云矢量化；3D等高线及标注；三角格网生成；任意形体建模；隧道及道路；任意体积面积计算；点云着色；纹理贴图；连续正射影像3).Modeling模块：
三维激光扫描分类及工作 操作规范 Revised by Hanlin on 10 January 2021
一、地面激光扫描系统 1、概述 地面激光扫描仪系统类似于传统测量中的全站仪，它由一个激光扫描仪和一个内置或外置的数码相机，以及软件控制系统组成。二者的不同之处在于激光扫描仪采集的不是离散的单点三维坐标，而是一系列的“点云”数据。这些点云数据可以直接用来进行三维建模，而数码相机的功能就是提供对应模型的纹理信息。 2、工作原理 三维激光扫描仪发射器发出一个激光脉冲信号，经物体表面漫反射后，沿几乎相同的路径反向传回到接收器，可以计算日标点P与扫描仪距离S，控制编码器同步测量每个激光脉冲横向扫描角度观测值α和纵向扫描角度观测值β。三维激光扫描测量一般为仪器自定义坐标系。X轴在横向扫描面内，Y轴在横向扫描面内与X轴垂直，Z轴与横向扫描面垂直。获得P的坐标。进而转 换成绝对坐标系中的三维空间位置坐标或三维模型。 3、作业流程 整个系统由地面三维激光扫描仪、数码相机、后处理软件、电源以及附属设备构成，它采用非接触式高速激光测量方式，获取地形或者复杂物体的几何图形数据和影像数据。最终由后处理软件对采集的点云数据和影像数据进行处理转换成绝对坐标系中的空间位置坐标或模型，以多种不同的格式输出，满足空间信息数据库的数据源和不同应用的需要。（1）、数据获取 利用软件平台控制三维激光扫描仪对特定的实体和反射参照点进行扫描，尽可能多的获取实体相关信息。三维激光扫描仪最终获取的是空间实体的几何位置信息，点云的发射密度值，以及内置或外置相机获取的影像信息。这些原始数据一并存储在特定的工程文件
如何在CARD/1中利用点云数据进行项目设计 点云数据是利用激光雷达或其他专业测量仪器对实地进行扫描得到的带有颜色和三维坐标的大量点数据的集合。点云数据是目前国内外使用的最先进的测量数据形式。此数据可以真实的反映地形地貌，让设计者如同置身实地进行工程设计。点云数据，根据测量仪器的不同，点云数据有很多种格式，国外常见的有徕卡、瑞格、天宝等，国内常用的是激光雷达数据，其后缀为LAS。CARD/1能直接读取上述格式的点云数据。下面介绍如何在CARD/1中利用点云数据进行工程设计。 一、导入点云数据 首先，进入【测量】--【管理点云】，弹出边菜单，选择“新建”，弹出建立新点云的窗口， 输入一个名称（由字母和阿拉伯数字组成），可以给一个用于以后辨认的描述，点击确定，弹出读取点云数据的边菜单，这里可以读入多种格式的点云数据，需要根据已有点云数据的格式选择使用，现有点云数据位LAS格式，点击变菜单中的LAS格式进行读入，会弹出选择点云数据文件的对话框，选择窗体菜单中的外部文件，找到需要读入的LAS点云数据，点击打开。
出现导入点云数据的进度条，导入结束会提示导入的总点数，点击确定。 选择边菜单中的“预处理”，弹出对话框， 坐标及高程范围是系统自动获取的，无需修改，块大小是指系统将整个点云数据进行分块管理，每一个分块的面积大小，最小点数/最大点数指的是每一个分块管理的点个数。默认参数可以不用修改，也可以根据点云数据的大小情况来修改。点击确定，系统就会对点云数据进行分块处理。这一步必须做，否则系统无法显示点云数据。 二、显示点云数据 完成上述操作，点云数据就被成果导入到系统中。进入平面视图，设置数据显示，边菜单中勾选“点云数据”，即可看到点云数据平面图。 如果点云数据太大，显示速度慢，可以换一种方式显示，即绘制点云平面图，然后显示绘图对象，这样显示速度会快很多。可以进入【绘制图表】--【平面分页】，建立一个绘图需要的平面分页，可以建一个比较大的分页，包含整个点云区域。然后进入【绘制图表】--【建立点云平面】，在边菜单中点击“点云·选
机载激光雷达数据后处理软件（LiDAR_Suite）简介 LiDAR_Suite是武汉天擎空间信息技术有限公司在国家高新技术发展计划项目基础上，开发的具有完全自主知识产权的机载LiDAR 数据后处理软件（如图1）。 图1：LiDAR_Suite 系统界面 LiDAR_Suite 综合考虑了当前机载激光雷达数据处理与应用的实际，形成了一套从原始点云数据到高质量行业产品、成熟高效的机载LiDAR数据处理工艺流程。LiDAR_Suite 功能齐全，性能稳定，提供了涵盖机载激光雷达数据预处理、基础共性处理和专业应用处理等三个处理层次的丰富功能。具体包括： 1)机载LiDAR 点云数据、影像、矢量及DEM 等多源空间数据的存取与可视 化，提供了和主流LiDAR 数据处理软件、遥感影像处理软件以及GIS软件的数据接口； 2)机载LiDAR 数据质量控制；机载LiDAR 系统检校、点云数据精度评价 和点云数据的无缝航带拼接； 3)海量点云数据的工程化组织管理及其自动批处理；集群环境下的点云数据快 速处理； 4)多种点云数据的自动滤波、分类算法，基于多模式和多视图的点云编辑精细
分类，多模式和可视化的分类精度评价； 5)基于机载LiDAR 点云的高质量数字高程模型和等高线生产； 6)面向机载LiDAR 同机航空数码相机的整区域快速正射影像生产；机载 LiDAR点云与非同机遥感影像的配准； 7)电力行业应用：电力线提取与建模、电力设施周边地物要素采集、危险点间 距量测等； 8)数字城市应用：独立的子模块Building Modeler，实现城市建筑物三维模型的 自动、半自动建立。 LiDAR_Suite采用了当前机载LiDAR最新数据处理技术，采用了模块化设计思想以及插件集成技术，在可视化、人机交互、易操作性、处理精度与效率等方面与现有商业化的主流机载激光雷达数据处理软件相比均具有一定的技术优势，并提供了灵活方便的、面向行业的二次开发功能。LiDAR_Suite兼顾了先进算法自动化处理和人机交互的作用，使系统更具实用性；面向专业应用提供了测绘生产、数字城市建模、电力行业应用等功能。目前，该软件已应用于实际的高精效测绘生产中，完成从原始点云数据到基础测绘产品生产（含DEM、DOM、等高线、部分DLG）以及产品精度评价的全部流程，效果良好（图2为数据生产工程管理示意图，图3为多模式和多视图的点云精细分类编辑示意图，图4为点云自动分类结果，图5为高精度DEM渲染结果，图6为电力悬链线的提取与建模，图7为建筑物半自动建模）。目前，LiDAR_Suite的生产处理成果已应用于国土、交通、水利等领域，并可望在更多领域如资源、环境、灾害、电力、农林等得到广泛应用。
基于三维激光雷达技术的大比例尺地形图解决方案 一激光雷达技术 1.1 综述 激光雷达测量技术（LiDAR）是当今测绘业界先进的遥感测量手段，是继GPS空间定位系统之后又一项测绘技术新突破。自20世纪60年代末世界第一部激光雷达诞生以来，激光雷达技术作为一种重要的航空遥感技术，与成像光谱、成像雷达共同被誉为对地观测三大核心技术。迄今为止，激光雷达的研究与应用均取得了相当大的进展，已成为航空遥感领域主流之一，其应用已超出传统测量、遥感以及近景测量所覆盖的范围，成为一种独特的数据获取方式。LIDAR技术具有高精度、高分辨率、高自动化且高效率的优势，集激光扫描、全球定位系统和惯性导航系统技术于一身，同时配备高分辨率数码相机，可实现对目标的同步测量，生成高密度激光点云数据，已成为世界各国进行大面积地表数据采集的重要主流与趋势。与传统摄影测量技术相比，激光雷达技术生成三维信息更快、更准确，特别能穿透地表覆盖的森林植被快速获取地形信息的能力，具有其他技术无可比拟的优势。采用激光雷达技术获取地面及其覆盖物（植被、电力线等）的精确三维坐标,生成高精度地形信息,可作为土地利用、工程建设规划、城市管理、河海地形、水库大坝、山坡检测、防灾、矿业、农业、林业、公共管理等方面数字化、自动化等应用基础。 1.2 激光雷达技术基本原理 激光雷达是一种有效的主动遥感技术，通过发射激光脉冲及精准的量测回波所经过的时间计算传感器与目标物之间的距离，再结合飞行器姿态信息、位置信息进行相关解算和坐 .下载可编辑.
标转换可以得到高精度的三维数据。机载激光雷达系统主要由飞行平台、激光测距系统、全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）以及相关的控制存储单元组成。 激光测距系统是激光雷达的核心组成部分，通过发射、接收激光信号可以精确测量发射器和目标物的距离。激光测距一般采用方式：脉冲测距和连续波的相位差测距。连续波激光器市场上较为少见，因此现有的激光雷达系统多采用脉冲测距的方式。通过激光器发射一束窄脉冲，与目标物接触后产生反射，并通过接收器接收回波信号。由于脉冲的速度已知（光速），接收器可以精确测量脉冲发射到接收到反射信号的时间，从而获得目标物与激光器的距离，其测量精度常常可以达到毫米级。 随着激光雷达技术的发展，激光雷达的飞行平台可以根据需要和实际作业条件进行多种选择，目前常见的搭载平台有小型飞机、固定翼飞机、直升飞机、无人机、动力三角翼、无人飞艇等。 激光雷达系统工作原 .下载可编辑.
激光雷达与激光成像雷达 一、激光雷达与激光成像雷达 一、激光雷达与激光成像雷达 人通过感觉器官感知，认识外部世界的一切。用耳朵听音乐、话音、机器的轰隆声、钟声、铃声等一切通过声音传递的信息；用手感觉温度、物体的硬软以及物质的存在；用眼睛观察外部世界的形状、颜色、运动状态、速度、位置、识别物体的种类等等。人的眼睛之所以可以看见外部世界，是因为太阳光谱中的可见光照射在物体上反射的结果。那么除了“可见光谱”之外还存在别的“不可见的光谱”吗？事实上，广义的光谱按频段的不同，有大家所熟悉的电磁波、远红外、近红外、可见光、紫外光谱，而可见光谱区中，红色的光波长最长，紫色的波长最短。而且人们已经发现不同的物质辐射不同的谱线，在特定的条件下还可以只辐射某一单一波长的谱线，当其人们发现不可见光谱区中的单一的光谱谱线具有可贵的特性的时候，就力图去产生、开发、利用这种单一光谱谱线，由此产生了激光及用于不同场合的激光系统。 视觉引发人们的形象思维，眼睛从外界事物所获取的信息量大，直接而快速，是其他感觉器官所不能代替的，这也就是古人所说的“眼见为实”的深切内涵。正是因为这个道理，人们不愿受限于“可见光”的可见，而想去探求自然光条件下所看不见的东西，如想在漆黑的夜晚，去观察外部世界，就开发出了“夜视仪”。被动“红外热成像仪”也不是依赖于可见光的反射特性去观察变幻莫测的外部世界的，而是依赖于物体本身的热辐射，无论白天或黑夜都可以用以观察人类世界的一切，而且已经是超视距的。目前最新的热成像仪，1ms内热敏成像。红外成像高速测温用来检测来复枪，其射出的弹头在弹道上飞行速度为840m/s，弹头距枪口0.914 4m处的热成像还能分辨出弹头上不同部位摩擦热的温差。 遥感仪则可以依据物体本身的辐射谱线，包括电磁波段与红外光区，远距离成像，把肉眼原本看不见的自然变化，转化为可见，以照片的形式或屏幕显示的图像，甚至动态图像的形式展现出来，这就是当今人们感兴趣的可视化技术。人们力图从各个领域做这方面的研究和开发应用。 通过眼睛人们能够确定方向——定位，作为控制手的动作的依据，当然这是受限于“视距”之内的，通过望远镜可以延伸视距；但是“定位”的精度达不到人们通用目的需要，所谓“差之毫厘，失之千里”。雷达满足了远距离定位和精度的要求，雷达源于英文Radio Detection And Ranging的缩写RADAR，于1935年问世。 当其“激光”这种波长处于红外光谱波段的“激光光源”被研究出来之后，人们自然想到利用微米波段（红外光谱波段）的光波作为信息的载体去探测、获取其他手段难于探测、观测到的目标的信息。激光雷达研制成功后，相继激光成像雷达应运而生。激光雷达的英文名字“LADAR”是Laser Detection And Ranging的缩写。激光雷达的研究是从目标探测和测距入手的，早期（1962～1976年）的研究系统被称为光雷达（Optical RADAR），并命名为LIDAR（Light Detection And Ranging）。可以说军事应用对测量系统精确度的要求日
机载激光雷达数据处理 编制：深圳飞马机器人科技有限公司版本号：V0.1 日期：2019-3-22
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目录 机载激光雷达数据处理 (1) 1.概述 (5) 2.软件准备 (5) 3.数据整理 (6) 3.1.GPS数据 (6) 3.2.LIDAR原始数据 (7) 3.3.影像数据...........................................错误！未定义书签。 3.4.数据整理与存放..............................错误！未定义书签。 4.差分解算 (7) 4.1.GPS数据格式转换 (7) 4.2.影像POS数据处理..........................错误！未定义书签。 4.3.点云轨迹解算 (10) 5.影像数据处理..............................................错误！未定义书签。 6.点云数据预处理 (26) 6.1.新建项目 (26) 6.2.点云解算 (30) 6.3.数据检核 (31) 6.4.特征提取 (33) 6.5.航带平差 (34) 6.6.点云赋色 (35)
6.7.坐标转换 (36) 6.8.点云标准格式（LAS）导出 (38) 7.点云数据后处理 (39) 7.1.数据分块 (39) 7.2.噪声点滤除 (40) 7.3.分类编辑 (41) 7.4.DEM输出 (44) 7.5.EPS采集DLG (45) 7.6.基于点云采集DLG (51) 8.成果精度检查与汇交 (57) 8.1.点云精度检查 (58) 8.2.成果提交（只列出点云成果，不含影像） (58)
三维激光扫描数据处理操作说明 中国地质大学三峡中心 钟成 2015年12月
1. 配置要求 扫描要求：密度高，扫描全面，站间重叠度高。 系统配置：XP系统，32位，有D盘盘符。 软件安装： ILIRS-3D软件包（绿色） polyworks_10_0_3_32bit.exe, chanzhuang.exe和配套库， Geomagic Studio10, TexCapture1.1。 Matlab 10.0 2. 数据预处理 2.1. 数据转换 2.1.1. 数据导入 打开ILIRS-3D软件包中Parser 5.0.1.4中Parser.exe，界面如图2.1.1： 图2.1.1 点击Add找到笔记本中存储扫描数据的文件夹：
出现以下界面： 图2.1.3 工具栏中放大缩小按钮可用于观察扫描范围。 2.1.2. 基本设置 然后点击setting对解压过程进行设置，出现如2.1.4界面。
图2.1.4 其中，Outputfile界面，主要设置输出路径和格式。默认路径在保存点云文件夹下，不用改。默认选择PIF格式，24-bit texture，也就是有颜色信息的点云，如果是8-bit scaled 则是点云强度信息。PIF格式是polyworks支持的格式。如果选择XYZ格式，则以ASCII码形式输出，也可以定义是否需要输出颜色信息。该格式可直接被Geomagic打开。 图2.1.5 2.1. 3. 颜色设置 然后，在最左边列表里选择Color Channel，出现如下界面：
选中， 默认的在会出现相应的照片信息，如果没有，则检查存储扫描数据的文件夹里是否有照片文件。 在里，默认是没有文件内容的，点击，到“ILIRS-3D”软件包，找到文件“10384 CameraCalParam.txt”即可。 2.1.4. 平移参数设置 然后在最左边列表里选择Pan tilt Transform，出现如下界面：
基于Terra Solid的机载激光雷达点云数据处理应用 发表时间：2019-06-20T11:45:12.637Z 来源：《基层建设》2019年第9期作者：姚思贤 [导读] 摘要：机载激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）是于20世纪80年代发展起来的一种集全球定位系统、惯性导航系统与激光测距技术于一体的新型主动式空间信息获取技术。 中科遥感科技集团有限公司天津市 300300 摘要：机载激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）是于20世纪80年代发展起来的一种集全球定位系统、惯性导航系统与激光测距技术于一体的新型主动式空间信息获取技术。它可直接获取地面目标的三维坐标，不受阴影和太阳高度角影响，并可与数字航摄仪相结合获取地物光谱、纹理信息，具有控制测量依赖性少、受天气影响小、自动化程度高、成图周期短等特点，基于TerraSolid系列软件构建完整的用于机载激光雷达点云数据处理的详细技术流程，通过优化处理流程提高其数据处理的效率和精度。对4组实验数据的处理结果表明，该技术具有较好的可行性和较高的工作效率。 关键词：基于Terra Solid；机载激光雷达；点云数据；处理应用 1、前言 近几年，随着机载激光雷达硬件系统的快速发展，其产生的点云数据也变得更加精确，更加海量。在整个激光雷达的数据处理过程中，占60％～80％的点云数据分类工作已经成为制约LiDAR进一步应用发展的瓶颈问题，设计高效、高精度的海量点云数据处理流程意义十分重大。 2、基于Terra Solid的点云数据处理流程 目前的LiDAR数据处理技术、流程和方法还很不完善，使用TerraSolid软件实现机载LiDAR点云数据的处理，直至生成DEM产品的过程主要可以归为以下五大步骤。 2．1导入原始数据并建立项目流程 导入原始点云数据和建立项目是后面所有操作的阶石，具体操作步骤顺序如下： 1）设置坐标系。 2）导入飞行航线。 3）导入机载LiDAR点云数据，检查覆盖情况，确定点密度及单个作业Block大／]、（2GBRAM：5百万个点，4GBRAM：1．O～1．5千万个点）。 4）定义作业区。 5）裁切飞行航线（值得注意的是，航线不能自相交）。 6）定义项目（新建后要注意保存）。 7）定义作业分区Block（定义后，删除并在指定层重画Block）。 8）导入机载LiDAR点云数据点，生成分区存储的机载LiDAR数据点文件。 9）推测航线号并检查正确性。 2．2数据校正流程 原始数据在使用之前需要进行适当的数据校正处理，任何一个技术环节把握不当都将直接导致项目的失败。TerraSolid主要是用宏命令的方式帮助校正、平差、纠正相关数据项。详细流程如下： 1）创建用于数据校正的项目文件（注意只选择几个有不同坡向或多坡的Block区进行测试）。 2）装载TerraMatch模块。 3）运行“Measurematch”命令，量测相邻航线间的匹配差值。 4）运行“Findmatch”命令，计算3个角度偏转误差及镜向比例误差，保存改正数及误差报告。 5）运行“Applycorrection”命令，用上一步保存的改正数纠正整个项目区数据。 6）检查改正效果。 7）运行“Findmatch”计算Z误差（整个测区），保存改正数及误差报告。 8）选择整个项目，Solvefor：individuallines。 9）如果需要，对误差较大的航线调整其质量属性。 10）运行“Applycorrection”命令，用上一步保存的Z改正数纠正整个项目区数据。 11）检查改正效果。 12）运行“Findfluctuation”量测整个测区重叠部分的波动较差，保存改正数及误差报告。 13）对整个测区进行波动较差改正。 14）检查改正效果。 15）检查整体匹配效果。 2．3机载LiDAR点云数据的自动分类流程 机载LiDAR的点云数据的分类处理概括地分为自动分类处理和手动分类两部分。这项工作在整个机载LiDAR的数据后处理过程中占六到八成的T作量。下面详细介绍自动分类处理的流程： 1）删除重叠点（有的项目不需要删除）。 2）创建宏命令进行单航线地面点分类，由4个命令组成：①“Lowpointclassification”ingroups，即成组的低点分类。主要指明显低于地面的点，如在开着的检修井里的点、反射错误的点等。②“Lowpointclassification”singlepoints，即单个的低点分类。③“Groundclassification”，即地面点分类。④“Belowsurface”，即低于表面的点分类，在非常粗糙的区域稍低于地面的点。 3）运行于一个区，检查结果。在利用宏进行数据分类时，由于分类宏参数设置的偏差，会导致房屋有些地方分的不到位，有一些不属于房屋的点进入。这样在后期处理时就要多注意一些。所以宏的参数设置很重要，需要多试验几次再确定。
三维激光扫描仪点云数据处理与建模点云的预处理由于三维激光扫描仪在扫描过程中，外界环境因素对扫描目标的阻挡和遮掩，如移动的车辆、行人树木的遮挡，及实体本身的反射特性不均匀，需要对点云经行过滤，剔除点云数据内含有的不稳定点和错误点。实际操作中，需要选择合适的过滤算法来配合这一过程自动完成。 点云配准使用控制点配准，将点云配准到控制网坐标系下;靶标缺失的点云，利用公共区域寻找同名点对其进行两两配准，当同名点对不能找到时，利用人工配准法。后两种方法均为两两配准，为了将所有点云转换到统一的控制网坐标系下与控制点配准法得到点云配在一起，两两配准时要求其中一站必须为已经配到控制网坐标系下的点云。 点云拼接外业采集的数据导入至软件时会根据坐标点自动拼接，但由于人为操作和角架的误差，一些点云接合处不太理想，这时需要进行手动拼接，对一些无坐标补扫面的拼接也需手动处理。手动拼接时对点云应适当压缩，选择突出、尖角、不同平面的特征点，以降低操作误差。如采用1cm激光间隔扫描时拼接后的误差在3mm以下较为理想。 建立三维模型当建筑物数字化为大量离散的空间点云数据后，在此基础上来构造建筑物的三维模型。
点云的漏洞修复由于点云本身的离散性，会导致模型存在一定缺陷，需要在多边形阶段对其进行修补、调整等操作后，才能得到准确的实物数字模型。由于建筑物形状复杂多样，所以目前网格的修补难以实现全自动化。三维激光扫描仪点云数据的漏洞修复主要采用两种方法:当空洞出现在平面区域内，比如窗户或者墙面上的洞，可采用线性插值的方法填补空洞数据;当空洞出现在非平面区域，如圆柱上出现的漏洞，可采取二次曲面插值方法。
采空区三维激光扫描点云数据处理方法 发表时间：2018-07-12T16:27:08.477Z 来源：《防护工程》2018年第6期作者：邹霞 [导读] 激光扫描技术在中国的小型模具制造，森林形态研究，防洪减灾，城市规划，工程建设和三维激光扫描技术等各个领域得到了迅速发展。 四川中水成勘院测绘工程有限责任公司四川成都 610072 摘要：为了获得非接触模式下物体的点云数据，该模型能够真实还原物体的原始特征，从而保护城市建设中的文物。它对农业和制造业有很大的影响。本文阐述了空间索引，点云数据，注册，去噪，流线，分割和处理过程的建立以及适用性原则。分析了不同加工方法的缺点。 关键词：点云数据；数据处理；造型 1、前言 在全球数字时代，3D建模已经成为数字建筑不可或缺的一部分。三维激光扫描仪具有精度高，速度快，抗干扰能力强，物体激光等特点，我们获得了大量的点云数据，点云数据处理，真实的造型面貌，可以快速恢复物体，相比以前的建模方式，逆向工程建模手术时间的成本模型要短得多。激光扫描技术在中国的小型模具制造，森林形态研究，防洪减灾，城市规划，工程建设和三维激光扫描技术等各个领域得到了迅速发展。 2、工作原则 三维激光扫描仪在被测物体上发射大量激光束，接收反射信号，计算被测物体表面的三维坐标，记录反射率和纹理信息，并获得点云数据。不同的仪器制造商有不同的物体表面三维坐标计算方法，分为以下两种：脉冲距离测量，根据激光束与接收时间的时间差计算仪器到测量点的距离。精密时钟控制编码器记录垂直和水平角度角度值，并计算每个点的XJ坐标值。相位差测距方法用于通过获得调制光传输与接收器之间的相位差来获得范围值。记录水平和纵向角度值并计算xy和z坐标的值。 3、数据预处理 3.1数据注册 点云数据注册，也称为点云数据拼接。由于激光扫描仪只能从一个角度扫描部分点云数据，因此无法覆盖整个空间目标。因此，对于大型物体（如大型建筑物或大树）的激光扫描，您需要从多个角度进行扫描，并且您需要设置多个测试点，然后才能进行对象扫描。每个站点都有自己的一组坐标，并且必须将完整的数据转换为相同的坐标系。 在使用点云时，应直接在扫描对象之间存在一定程度的重叠。在两站之间，一般都在30％以上，扫描完成后必须有更明显的特征点，这种方法中重叠区域特征点的识别直接关系到注册结果的质量，所以重叠的部分应该清晰，并且有更多的特征点和特征线。 控制点的拼接是三维激光扫描仪和定位系统的结合。首先确定公共区域的控制点。同时扫描控制点，并通过定位技术确定控制点的坐标。然后根据控制点对点云数据进行注册。这种方法的优点是配准精度高，缺点很复杂。 3.2数据去噪 在利用三维激光扫描仪获取点云数据的过程中，数据会受到扫描设备，环境，人体干扰甚至扫描物体表面材质的影响，数据或多或少都是噪点。数据无法指示扫描的正确空间位置。噪声点分为三类：第一类噪声是由物体表面或光环境产生的噪声点。第二种是仪器和扫描对象通过的噪声点，即随机噪声，系统误差和测量系统本身引起的随机误差。例如，扫描仪精度和相机分辨率。数据去噪方法根据不同的条件可以分为不同的方法，即基于有序点云数据的去噪和基于散乱点云的噪声。 目前高斯滤波器，均值滤波器和中值滤波器主要用于基于有序点云数据的数据平滑滤波，属于线性平滑滤波器，属于指定区域的加权平均数据。去除高频信息的好处是可以在保证质量的前提下保留点云数据的特征信息。平均滤波器也称为平均滤波器，它是一个典型的线性滤波器。计算平均值而不是原始数据点在一定范围内的原理简单，易于去除噪声，但缺点是相对平均。中值滤波器是一种非线性平滑滤波器，它基于与数据中的三个或更多值的点数据相邻的原理，并且结果不是原始值。它的优点是它具有消除毛刺噪声的良好效果，可以很好地保护数据边缘特征信息。 3.3数据减少 数据减少是为了减少点云数据的数据量并提取有效的信息。一般来说，数据缩减有两种类型：消除冗余和稀释简化数据。 冗余数据是指注册后重复的数据。这部分数据很大，几乎没有用处，对建模的速度和质量影响很大。对于这部分数据将被删除。烟雾稀释意味着扫描数据密度过高，过多，为后期建模提供了一些有用的数据，因此在满足一定精度和几何特性的前提下，被测物体的数据被简化[5]，计算速度，提高数据的建模效率和模型精度。 最常用的方法是采样方法，即根据一定的规则对点云数据进行采样，保留采样点，忽略其他点，该方法的优点是简单，简单，快速，缺点是简化的点云数据分布相对均匀。边缘特征点的数据点不能完全保留。 3.4数据分割 对于更复杂的扫描对象，直接利用全点云数据进行建模非常困难，这将使拟合方法更加困难，并且3D模型的数学表达式将变得非常复杂，因此有必要将点云数据在建模复杂对象之前，然后在建模之后分别完成组合。在建模过程中，“拼接前”，复杂的数据简化，大量的数据分化。 Kuang Siu-lin 等人认为点云数据的分割应该遵循以下标准：块区域的特征是单一的，同一区域中没有法向矢量和曲率的变化。分割后，可以尽可能容易地拼接共同的边缘。如果块的数量尽可能小，则后续拼接的复杂度可以降低。分割后，很容易重建几何模型。 有三种主要的数据分割方法：基于边缘的分割，表面分割和聚类分割。目前，最常用的特征点提取方法是基于曲率和法向量。最后，从相邻曲面的边界面出发，基于聚类的方法是将相似的几何特征参数分组到数据点分类中，然后根据高斯曲率和平均曲率得到几何特征聚类，然后根据到下属班。 MapGIS和ArcGIS数据的转换 ⑴MapGIS转ArcGIS数据，图件和属性数据是分别转。以保证图形的完整性，然后把属性数据转换成dbf格式，这样就有两个属性数据
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(6), 1169-1182 Published Online June 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/0518850573.html,/journal/csa https://https://www.doczj.com/doc/0518850573.html,/10.12677/csa.2019.96132 Combine Laser Scan Data with Open Street Map to Produce a Three-Dimensional Road Map Chenjing Ding, Xingqun Zhao School of Biological and Medical Engineering, Southeast University, Nanjing Jiangsu Received: Jun. 7th, 2019; accepted: Jun. 21st, 2019; published: Jun. 28th, 2019 Abstract With the continuous development of computer technology, the method to acquire spatial data has updated rapidly. Three-dimensional digital map attracts so much attention to be developed. Gene-rating a three-dimensional digital map requires a basic map. Because the Open Street Map (OSM) is open-source and free, it has received widespread attention. However, the height information of the road is very sparse in the OSM, and the mean square error is higher than 5 meters, which makes more and more researchers focus on the generation of high-precision three-dimensional maps. Due to the Light Detection and Ranging (LiDAR) point cloud’s high-precision characteristics whose average square error is about 20 cm, it can extend the OSM to generate high-precision 3D maps. This paper studies the method of OSM combined with LiDAR point cloud to generate a three-dimensional digital map. Due to the sampling characteristics of the airborne LiDAR used in the overhead view, the oc-cluded area cannot be sampled. The method proposed in this paper can solve the challenge of occlu-sion. It is composed of 3 main parts: 1) dealing with indoor area; 2) handling with outdoor area; 3) applied Weighted Hough Transform (WHT) for recalculation. The main steps for dealing with indoor area are as follows: 1) The three-dimensional road surface is projected into a two-dimensional line by orthogonal projection. 2) To find a set of road candidate points, the line is fitted by Hough Transform (HT). 3) Random Sampling the Uniform Sample Consensus (RANSAC) combined with the least squares method (LSM) is used to fit the road plane according to the obtained set of candidate points. This pa-per proposes a method for estimating the height of an indoor road using the height of the associated outdoor channel which is added up with different weights according to their projection distance. For the road with abnormal slope, the Weighted Hough Transform (WHT) is used for recalculation. This paper uses the airborne lidar point cloud (root mean square error is about 20 cm) provided by the municipal government of Cologne, Germany, to establish a three-dimensional road map for the city of Aachen. The results show that compared with the Ordering Points to Identify The Clustering Structure (OPTICS) algorithm, PHT successfully predicts 87% of the scenarios, which is greater than the 13% success rate of the OPTICS algorithm. In conclusion, the accuracy of the PHT algorithm is higher. In addition, PHT is more robust to the occlusion problem, change of point cloud density and the interfe-rence of noise points. Keywords 3D Reconstruction, Lidar, Hough Transform, 3D Map
激光雷达点云数据 LiDAR(Light Detection and Ranging)，是激光探测及测距系统的简称，另外也称Laser Radar或LADAR(Laser Detection and Ranging)，由激光雷达进行扫描所获取的数据，即为激光雷达点云数据。 激光雷达是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。发射系统是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器以及光学扩束单元等组成；接收系统采用望远镜和各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等组合。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法按照探测的原理不同可以分为米散射、瑞利散射、拉曼散射、布里渊散射、荧光、多普勒等激光雷达。 激光雷达的特点: 与普通微波雷达相比,激光雷达由于使用的是激光束,工作频率较微波高了许多,因此带来了很多特点,主要有： （1）分辨率高 激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。通常角分辨率不低于0.1mard也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标(这是微波雷达无论如何也办不到的),并可同时跟踪多个目标；距离分辨率可达0.lm；速度分辨率能达到10m/s以内。距离和速度分辨率高,意味着可以利用距离——多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像。分辨率高,是激光雷达的最显著的优点,其多数应用都是基于此。 （2）隐蔽性好、抗有源干扰能力强 激光直线传播、方向性好、光束非常窄,只有在其传播路径上才能接收到，因此敌方截获非常困难，且激光雷达的发射系统(发射望远镜)口径很小,可接收区域窄，有意发射的激光干扰信号进入接收机的概率极低；另外，与微波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强,适于工作在日益复杂和激烈的信息战环境中。
一、地面激光扫描系统 1、概述 地面激光扫描仪系统类似于传统测量中的全站仪，它由一个激光扫描仪和一个内置或外置的数码相机，以及软件控制系统组成。二者的不同之处在于激光扫描仪采集的不是离散的单点三维坐标，而是一系列的“点云”数据。这些点云数据可以直接用来进行三维建模，而数码相机的功能就是提供对应模型的纹理信息。 2、工作原理 三维激光扫描仪发射器发出一个激光脉冲信号，经物体表面漫反射后，沿几乎相同的路径反向传回到接收器，可以计算日标点P与扫描仪距离S，控制编码器同步测量每个激光脉冲横向扫描角度观测值α和纵向扫描角度观测值β。三维激光扫描测量一般为仪器自定义坐标系。X轴在横向扫描面内，Y轴在横向扫描面内与X轴垂直，Z轴与横向扫描面垂直。获得P的坐标。进而转 换成绝对坐标系中的三维空间位置坐标或三维模型。 3、作业流程 整个系统由地面三维激光扫描仪、数码相机、后处理软件、电源以及附属设备构成，它采用非接触式高速激光测量方式，获取地形或者复杂物体的几何图形数据和影像数据。最终由后处理软件对采集的点云数据和影像数据进行处理转换成绝对坐标系中的空间位置坐标或模型，以多种不同的格式输出，满足空间信息数据库的数据源和不同应用的需要。 （1）、数据获取 利用软件平台控制三维激光扫描仪对特定的实体和反射参照点进行扫描，尽可能多的获取实体相关信息。三维激光扫描仪最终获取的是空间实体的几何位置
信息，点云的发射密度值，以及内置或外置相机获取的影像信息。这些原始数据一并存储在特定的工程文件中。其中选择的反射参照点都具有高反射特性，它的布设可以根据不同的应用目的和需要选择不同的数量和型号，通常两幅重叠扫描中应有四到五个反射参照点。 （2）、数据处理 1) 数据预处理 数据获取完毕之后的第一步就是对获取的点云数据和影像数据进行预处理，应用过滤算法剔除原始点云中的错误点和含有粗差的点。对点云数据进行识别分类，对扫描获取的图像进行几何纠正。 2)数据拼接匹配 一个完整的实体用一幅扫描往往是不能完整的反映实体信息的，这需要我们在不同的位置对它进行多幅扫描，这样就会引起多幅扫描结果之间的拼接匹配问题。在扫描过程中，扫描仪的方向和位置都是随机、未知的，要实现两幅或多幅扫描的拼接，常规方法式是利用选择公共参照点的办法来实现这个过程。这个过程也叫作间接的地理参照。选取特定的反射参照目标当作地面控制点，利用它的高对比度特性实现扫描影像的定位以及扫描和影像之间的匹配。扫描的同时，采用传统手段，如全站仪测量，获得每幅扫描中控制点的坐标和方位，再进行坐标转换，计算就可以获得了实体点云数据在统一的绝对坐标系中的坐标。这一系列工作包含着人工参与和计算机的自动处理，是半自动化完成的。 （3）、建模 1) 算法选择 在数据处理完成后，接下来的工作就是对实体进行建模，而建模的首要工作