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
取”，选择要绘制的点云，然后点击“绘制光栅图·生成”，在弹出的对话框中给出绘图的名称，即可自动绘制点云平面图。在数据显示中设置，点击“点云数据”，选择“无”，这样就不会显示点云数据，勾选“绘图对象”，选择上面绘制好的点云平面图对象即可。
三、平面设计
接下来就可以在此平面图的基础上进入【道路】--【平面设计·轴线设计】，进行平面线形的设计。这里不再赘述轴线设计方法。
完成轴线设计（此轴线为随意设计，不作为轴线设计参考），如图。
四、纵断面设计
接下来进行纵断面设计，进入【道路】--【纵断面设计·纵断面设计】，选择轴线，系统会获取轴线纵断面方向的点云数据显示在纵断面视口中，如图。
可以进入数据显示设置，设置纵断面视图中显示的点云数据范围，
通道前于/后于参数，表示纵断面方向，左右侧宽度范围，修改此宽度范围，纵断面视图中显示的点云数据的多少会发生变化；点大小用于设置显示的点的大小，根据需要设置。
如果设置的宽度范围小，比如设置为轴线左右侧个0.1米范围，则可以直接参考纵断面上显示的点云数据进行拉坡设计，但是此时看到的点云数据少，不容易判断周围的地形地貌；如果设置的宽度范围大，则能看清周围的地形地貌，但是拉坡设计时不容易参考轴线所在位置的地面高程，此时可以利用点云数据切割一条纵断面地面线，配合点云数据进行拉坡设计。
那如何切割纵断面地面线呢，进入【测量】--【分析点云】，如果点云中的点很密，可以直接利用点云数据切割纵断面地面线，如果点很稀，可以考虑由点云建立数模，然后利用数模进行切割。
选择“数模”下的“选取范围内”建立数模，是根据点云范
围或建立的留空多边形控制的范围建立数模。选择“沿轴线”，
则是读取轴线走廊带范围内的点云数据建立数模。
选择“横断面高程”下的“地面线”，即可从点云数据中切
割纵断面地面线，选择“横断面”，即可从点云数据中切割横断
面地面线。
从点云切割纵断面地面线从点云切割横断面地面线
切割好纵断面地面线后，在纵断面视图中同时显示点云数据个纵断面地面线，可参考两者进行拉坡设计，纵断面拉坡设计不再赘述，如图：
五、横断面设计
有了平纵数据，可以进行横断面设计，进入项目资料管理，填写与横断面戴帽相关的数据，如断面段落及横断面板块组成，编辑宽度及横坡文件，给出填挖方边坡数据、水沟形式、桥涵隧资料等等，然后用上面提到的办法切割横断面地面线，所有这些准备好后，就可以运行横断面戴帽程序进行横断面设计了。
六、绘图
完成平纵横等设计后，接下来需要绘制图表，出表与普通数据下的操作无异，不再赘述。这里主要介绍下平、纵、横的绘图。
由于CARD/1现在开发了DWG绘图功能，可以在此功能下实现，操作也很简单，只是比普通数据多一步操作，就是将CARD/1的点云平面图输出到CAD中，
输出DWG格式的点云平面图。
如果之前为了点云数据显示而绘制了PLT格式的点云平面图，那么现在只需要将其按照实际坐标导出即可。如果没有生成，则参照前面讲的方法生成再导出。进入【绘制图表】--【数据接口】下的【DXF/DWG/DWF图形导出】，如图：
在弹出的对话框中选择要导出的PLT格式的点云平面图，会出现一个边菜单，
为了使导出的DWG格式的点云平面图位于原坐标上，需要新建一个模板进行控制，点击“模板·新建”，会弹出一个对话框，如下图所示，做好设置。
首先要给建立的模板取一个便于识别的名称，如带坐标导出的，就写“ZUOBIAODAOCHU”，当然名称可以自由书写，最主要的是要勾选“输出项目坐标”，输出所有剩余点项要选择“无”，因为点云点太多，如果输出的话，CAD会
无法打开。做好上述设置，点击确定，就建好了模板了。
选择“对象·输出”，会弹出一个控制输出的对话框，如图：
在此界面上，要勾选“采用模板”，然后在模板名称项中选择上面建立的模板，给出导出后的文件名称，如“点云平面图.DWG”点击确定即可将PLT格式的点云平面图导出为DWG格式的点云平面图。如图：
接下来可以利用DWG绘图功能绘制平面图、总体图等，只需要在出图界面上将上面那个DWG格式的点云平面图作为参照即可。
在出图界面上选择地形图右边的添加按钮，找到DWG格式的点云平面图，勾选“参照”，点击确定绘图即可完成总体图绘制，如图：
其他绘图与普通DWG格式地图的绘图类似，不再赘述。
激光雷达高速数据采集系统解决方案 0、引言 1、 当雷达探测到目标后, 可从回波中提取有关信息，如实现对目标的距离和空间角度定位,并由其距离和角度随时间变化的规律中得到目标位置的变化率，由此对目标实现跟踪; 雷达的测量如果能在一维或多维上有足够的分辨力, 则可得到目标尺寸和形状的信息; 采用不同的极化方法，可测量目标形状的对称性。雷达还可测定目标的表面粗糙度及介电特性等。接下来坤驰科技将为您具体介绍一下激光雷达在数据采集方面的研究。 1、雷达原理 目标标记： 目标在空间、陆地或海面上的位置, 可以用多种坐标系来表示。在雷达应用中, 测定目标坐标常采用极(球)坐标系统, 如图1.1所示。图中, 空间任一目标P所在位置可用下列三个坐标确定: 1、目标的斜距R； 2、方位角α；仰角β。 如需要知道目标的高度和水平距离, 那么利用圆柱坐标系统就比较方便。在这种系统中, 目标的位置由以下三个坐标来确定: 水平距离D，方位角α，高度H。 图1.1 用极(球)坐标系统表示目标位置
系统原理： 由雷达发射机产生的电磁能, 经收发开关后传输给天线, 再由天线将此电磁能定向辐射于大气中。电磁能在大气中以光速传播, 如果目标恰好位于定向天线的波束内, 则它将要截取一部分电磁能。目标将被截取的电磁能向各方向散射, 其中部分散射的能量朝向雷达接收方向。雷达天线搜集到这部分散射的电磁波后, 就经传输线和收发开关馈给接收机。接收机将这微弱信号放大并经信号处理后即可获取所需信息, 并将结果送至终端显示。 图1.2 雷达系统原理图 测量方法 1）.目标斜距的测量 雷达工作时, 发射机经天线向空间发射一串重复周期一定的高频脉冲。如果在电磁波传播的途径上有目标存在, 那么雷达就可以接收到由目标反射回来的回波。由于回波信号往返于雷达与目标之间, 它将滞后于发射脉冲一个时间tr, 如图1.3所示。 我们知道电磁波的能量是以光速传播的, 设目标的距离为 R, 则传播的距离等于光速乘上时间间隔, 即2R=ct r 或 2 r ct R
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。
数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合2014-11-30数据挖掘与数据分析 “数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。 本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。
序言 进入正题之前，先纠正一种误解。 有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？ 所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。 一、柱状图（Bar Chart） 柱状图是最常见的图表，也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。 柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X 轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。 上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。 二、折线图（Line Chart）数据 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 目录 摘要....................................................................................................................... I ABSTRACT............................................................................................................. I I 第1章绪论.. (1) 1.1 课题背景及研究的目的和意义 (1) 1.2 机载激光雷达国内外研究进展 (2) 1.2.1 机载激光雷达国外研究进展 (2) 1.2.2 机载激光雷达国内研究进展 (5) 1.2.3 机载激光雷达国内外发展现状分析 (5) 1.3 点云数据均匀化处理国内外研究进展 (6) 1.3.1 点云数据均匀化处理国外研究进展 (6) 1.3.2 点云数据均匀化处理国内研究进展 (7) 1.3.3 点云数据均匀化处理国内外研究现状分析 (8) 1.4 本文主要研究内容 (9) 第2章点云数据处理基本理论 (11) 2.1 条纹管激光雷达的工作原理 (11) 2.1.1 条纹管激光雷达的成像机制 (11) 2.1.2 条纹管激光雷达的工作体制 (12) 2.2 点云数据均匀化处理基本理论 (13) 2.2.1 条纹管激光雷达点云数据特征分析 (13) 2.2.2 常用空间插值算法 (15) 2.2.3 点云数据均匀化处理效果评价 (17) 2.3 点云数据处理流程 (17) 2.3.1 点云数据的提取 (17) 2.3.2 点云数据均匀化处理 (19) 2.4 本章小结 (21) 第3章点云数据均匀化处理结果的研究分析 (22) 3.1 原始点云特征分析 (22) 3.2 算法参数的设置 (22) 3.2.1 插值点密度 (23) 3.2.2 搜索半径 (23)
激光雷达回波信号仿真模拟研究 摘要 关键字 第一章绪论 第一节引言 激光雷达（Lidar：Li ght D etection A nd R anging），是一种用激光器作为辐射源的雷达，是激光技术与雷达技术完美结合的产物。激光雷达的最基本的工作原理与我们常见的普通雷达基本一致，即由发射系统发射一个信号，信号到达作用目标后会产生一个回波信号，我们将回波信号经过收集处理后，就可以获得所需要的信息。与普通雷达不同的是，激光雷达的发射信号是激光而普通雷达发射的信号是无线电波，两者在波长上相比，激光信号要短的多。由于激光的高频单色光的特性，激光雷达具有了许多普通雷达无法比拟的特点，比如分辨率高，测量、追踪精度高，抗电子干扰能力强，能够获得目标的多种图像，等等。因此，利用激光雷达对大气进行监测，收集、分析数据，建立一个大气环境预测理论模型，这将会成为研究气候变化和寻求解决对策的一项重要武器。 第二节本文的选题意义 由于投入巨大，在研制激光雷达实物之前，我们需要进行模拟与仿真研究，预测即将研制的激光雷达的各性能指标，评价总体方案的可行性。激光雷达回拨信号仿真模拟就是利用现代仿真技术，逼真的复现雷达回波信号的动态过程，它是现代计算机技术、数字模拟技术和激光雷达技术相结合的产物。仿真模拟的对象是激光雷达的探测没标以及它所处的环境，模拟的手段是利用计算机和相关设备以及相关程序，模拟的方式是复现包含着激光雷达目标和目标环境信息的雷达信号。通过激光雷达回波信号的仿真模拟，进而产生回波信号，我们可以在实际雷达系统前端不具备条件的情况下，对激光雷达系统的后级设备进行调试。 第三节本文的研究思路和结构安排 本文主要研究面向气象服务应用的大气激光雷达。笔者在熟悉激光雷达的基本工作原理的前提下，学习和熟悉各种参数对大气回波能量的影响，进而学习和掌握matlab编程语言，并且根据给定的激光雷达系统参数、大气参数和光学参数，以激光雷达方程为基础，通过仿真模拟得到理想状态下的大气回波信号。但是，在实际测量工作中，由于大气中的各种干扰，我们获得的回波信号并不和理想状态下的大气回波信号一致，因此，在本文的后期工作中，笔者根据已有的大量激光雷达实测信号与模拟信号对比，既能验证仿真模拟结果的准确性，又能应用于激光雷达的性能指标等方面的分析上，具有比较高的实际应用价值。 第二章激光雷达的原理 第一节激光雷达系统 一个标准的激光雷达系统应该包含以下部件：激光器、发射系统、接收系统、光学系统、信号处理系统以及显示系统。它的工作原理图我们可以用下图表示：
EXCEL在会计中的应用——雷达图的制作 EXCEL在会计中的应用——雷达图的制作 学习背景 在进行财务报表综合评价分析时，往往涉及很多指标，需要将指标与参照值一一比较，往往会顾此失彼，难以得出一个综合的分析评价。这时便借助EXCEL中的雷达图。 培训要点 1、雷达图的作用 雷达图是专门用来进行多指标体系比较分析的专业图表。从雷达图中可以看出指标的实际值与参照值的偏离程度，从而为分析者提供有益的信息。 2、雷达图的阅读与分析 雷达图通常由一组坐标轴和三个同心圆构成。每个坐标轴代表一个指标。同心圆中最小的圆表示最差水平或是平均水平的1/2；中间的圆表示标准水平或是平均水平；最大的圆表示最佳水平或是平均水平的1.5倍。其中中间的圆与外圆之间的区域称为标准区。 在实际运用中，可以将实际值与参考的标准值进行计算比值，以比值大小来绘制雷达图，以比值在雷达图的位置进行分析评价。 3、如何绘制雷达图
雷达图是由多个坐标轴构成的图形，用手工制作还是比较复杂的。利用Excel，只需将有关的数据输入到工作表中，即可以方便、快捷地制作雷达图，而当数据变动时，相应的图形可以自动更新。 4、制作雷达图数据准备 数据的准备包括下述几方面的工作。 ①输入企业实际数据 ②输入参照指标， 比较分析通常都需要将被分析企业与同类企业的标准水平或是平均水平进行比较。所以还需要在工作表中输入有关的参照指标。我国对不同行业、不同级别的企业都有相应的标准，因此可以用同行业同级企业标准作为对照。 ③计算指标对比值 注意有些指标为正向关系，即对比值越大，表示结果越好；有些指标为负向关系，对比值越大，则表示结果越差。在制图时，最好将所有指标转变为同向指标。 ④创建雷达图 数据准备好以后，即可制作雷达图了。 应用实例 下面以CL公司的财务指标为例，绘制雷达图： CL公司财务指标总汇表需考察的方面
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)
如何做出专业的雷达图 导语： 雷达图如果是手工绘制，是非常麻烦的，不过可以用软件制图。在制作雷达图时，需要将各项数据，按重要程度集中画在一个圆形的图表中，来展示一个其中的比率情况，读表者可以快速获取到有效信息。 免费获取商务图表软件：https://www.doczj.com/doc/2a6410182.html,/businessform/ 一般用什么软件绘制专业的雷达图？ 雷达图算得上是颜值较高的一个图表类型了，它是一种以二维形式展示多维数据的图形。它的可以描述为线图， X 轴以折叠形式环绕 360 度，Y 轴表示每一个 X 轴上的值。由中心向外辐射出多条坐标轴，每个多维数据在每一维度上的数值都占有一条坐标轴，并和相邻坐标轴上的数据点连接起来，形成一个个不规则多边形。相比绘制其他图表，绘制雷达图的门槛较高，一般多用亿图图示软件绘制专业的雷达图。
用亿图图示软件怎么做出专业的雷达图？ 创建雷达图 打开亿图图示软件，选择“新建”——“图表”——“蜘蛛（雷达）图”——“创建”，即可开启画布。
操作界面左侧为符号库，使用者可以从这里，选择合适的雷达图模板，添加至画布中。根据不同的展示场景，雷达图可分为普通雷达图、面积雷达图、百分比雷达图、极性图。本文以普通雷达图为例，介绍基本的操作技巧。 从文件加载数据 亿图图示软件支持用户从本地导入数据，一键生成雷达图。具体的操作方法如下： 1、启动文本模板：另外创建一个空白画布，将符号库中的“如何使用”拖动至画布。
选择复制“example 1”或“example 2”中的文本内容。 2、编辑数据：在电脑本地新建txt记事本，将上文所复制的文本内容，粘贴在txt记事本里。根据模板，进行自定义修改。第一行是类别的名称，从左到右，依次填写。第二行至第n行是系别，第一列为系别名称，其它列为数据。每个数据之间需要用逗号隔开，避免导入出错。
除了通道排查树障以外，雷达在通道中还有哪些创新点，对运维有哪些帮助？ 应用机载激光雷达技术进行输电线路巡检的优势如下： 1、能够快速获取线路走廊高精度的三维空间信息及高分辨率的真彩色影像信息，可实现线路交叉跨越高度、树高房高、线路与周边地物空间距离的高精度实时测量等； 8、结合电塔三维模型、线路走廊三维地形地物数据以及收集的线路属性参数，还可以辅助实现线路资产管理，与智能电网方案结合，效果更好。 9、可根据巡检不同的技术要求，集成可见光相机／多光谱相机／红外相机。 后台数据处理后，软件有哪些模块可以实际运用？
数据处理巡检分析一体化软件集航迹解算、点云分类处理、影像处理及线路巡检分析为一体，可操作性强，简单易学。该软件功能模块主要包括线路当前工况缺陷分析检测、净空排查、线路交叉跨越分析、塔杆定位、塔杆倾斜测量分析、杆塔位移监测、弧垂分析、线路不同工况模拟及检测，软件内置国网线路安全运行规程等，支持自定义配置规程参数并自动分析报告输出，可根据实际需求灵活使用。 巡检效率 1、由上两图可见，对于10km的线路长度，30分钟即可采集完所有数据；50分钟 内即可生成巡检报告，获取通道内的净空数据，外业人员可及时联系相关人 员，在短时间内，排除净空障碍隐患。这种效率是传统人工巡检无法做到的，
以下是具体比较： 无人机载激光雷达电力巡线社会经济效益一览表
2、巡线数据真实可靠性：由于传统的人工巡线很难确保巡线人员能够百分之百到 达位置，即使是使用GPS“打考勤”，也不能确保巡线人员对每个检测点都 进行认真可靠的检测。因此，对于数据收集的可靠性上，使用无人机搭载激 光雷达，是更具备真实客观性。 1、数据预处理功能：包括全息数据导入、航迹姿态数据处理、激光点云数据解算、激光点云/高清影像/红外图像等精确匹配等； 数据预处理功能主要应用到的坐标转换如下。 （1）扫描仪局部坐标到IMU坐标转换；
Li-Air无人机激光雷达扫描系统 Li-Air无人机激光雷达扫描系统可以实时、动态、大量采集空间点云信息。根据用户不同应用需求可以选择多旋翼无人机、无人直升机和固定翼无人机平台，可快速获取高密度、高精度的激光雷达点云数据。 硬件设备 Li-Air无人机激光雷达系统可搭载多种类型扫描仪，包括Riegl, Optech, MDL, Velodyne等，同时集成GPS、IMU和自主研发的控制平台。 图1扫描仪、GPS、IMU、控制平台 无人机激光雷达扫描系统设备参数见表格1： 表格 1 Li-Air无人机激光雷达扫描系统 图2 八旋翼无人机激光雷达系统图3 固定翼无人机激光雷达系统 设备检校
公司提供完善的设备检较系统，在设备使用过程中，定期对系统的各个组件进行重新标定，以保证所采集数据的精度。 图1扫描仪检校前（左）扫描仪检校后（中）检校前后叠加图（右） 图4（左）为检校前扫描线：不连续且有异常抖动；图4（中）为检校后扫描线：数据连续且平滑变化；图4（右）为检校前后叠加图，红线标记的部分检校效果对比明显。 图5从左至右依次为校正前（侧视图）、校正后（侧视图）、叠加效果图图5（左）为检校前扫描线：不在同一平面；图4（中）为检校后扫描线：在同一平面；图4（右）为检校前后叠加图。 成熟的飞控团队 公司拥有成熟的软硬件团队以及经验丰富的飞控手，保证数据质量以及设备的安全性，大大节约了外业成本和时间。
图6无人机激光雷达系统以及影像系统 完善的数据预处理软件 公司自主研发的无人机系统配备有成套的激光雷达数据预处理软件Li-Air，该软件可对无人机实时传回的激光雷达数据进行航迹解算、数据生成、可视化等。 图7 Li-Air数据预处理功能 成功案例 2014年7月，本公司利用Li-Air无人机激光雷达扫描系统进行中关村软件园园区扫描项目，采集园区高清点云以及影像数据。飞行高度200m，点云密度约50点/平方米，影像地面分辨率为5cm。通过POS数据解算，完成对点云和影像数据的整合，得到地形信息和DOM等。
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。
如何制作雷达图mac 导语： 说到雷达图，可能很多办公人士第一反应就是用Excel。Excel拥有强大的制图功能，能很好的满足我们平时处理数据的需求。但是想要在Excel中绘制出好看的雷达图并非一件易事，尤其是对于初出职场的人来说，将数据转成雷达图已经不易，更何谈美观度？其实，对于很多Mac电脑的新手来说，想要画好雷达图也不难，文本将带你详细了解一下！ 免费获取商务图表软件：https://www.doczj.com/doc/2a6410182.html,/businessform/ 雷达图如果是手工绘制，是非常麻烦的，不过可以用软件制图。在制作雷达图时，需要将各项数据，按重要程度集中画在一个圆形的图表中，来展示一个其中的比率情况，读表者可以快速获取到有效信息。 一款软件助你轻松绘制雷达图、蜘蛛图
亿图图示专家可以轻松绘制相关图表，软件为用户提供多个雷达图（蜘蛛图）的模板，只需改变数据值，软件便能自动更新雷达图（蜘蛛图）的状态。亿图软件不仅能帮助用户创建普通雷达图，还可以创建面积雷达图、百分比雷达图、极性图等。 创建雷达图 打开亿图图示软件，选择“新建”——“图表”——“蜘蛛（雷达）图”——“创建”，即可开启画布。
操作界面左侧为符号库，使用者可以从这里，选择合适的雷达图模板，添加至画布中。根据不同的展示场景，雷达图可分为普通雷达图、面积雷达图、百分比雷达图、极性图。本文以普通雷达图为例，介绍基本的操作技巧。
从文件加载数据 亿图图示软件支持用户从本地导入数据，一键生成雷达图。具体的操作方法如下： 1、启动文本模板：另外创建一个空白画布，将符号库中的“如何使用”拖动至画布。
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
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
雷达图数据如何更改 导语： 雷达图是一种有效的数据展示图表，它能够清晰的展示数据，让关系繁杂的数据变得一目了然，数据趋势变得明显，数据内在关系变得明确。那么，如何修改雷达图的数据，如何绘制出让领导满意，让同事羡慕的雷达图呢？ 免费获取商务图表软件：https://www.doczj.com/doc/2a6410182.html,/businessform/ 雷达图如果是手工绘制，是非常麻烦的，不过可以用软件制图。在制作雷达图时，需要将各项数据，按重要程度集中画在一个圆形的图表中，来展示一个其中的比率情况，读表者可以快速获取到有效信息。 一款软件助你轻松绘制雷达图、蜘蛛图 亿图图示专家可以轻松绘制相关图表，软件为用户提供多个雷达图（蜘蛛图）的模板，只需改变数据值，软件便能自动更新雷达图（蜘蛛图）的状态。亿图软
件不仅能帮助用户创建普通雷达图，还可以创建面积雷达图、百分比雷达图、极性图等。 创建雷达图 打开亿图图示软件，选择“新建”——“图表”——“蜘蛛（雷达）图”——“创建”，即可开启画布。
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选择复制“example 1”或“example 2”中的文本内容。 2、编辑数据：在电脑本地新建txt记事本，将上文所复制的文本内容，粘贴在txt记事本里。根据模板，进行自定义修改。第一行是类别的名称，从左到右，依次填写。第二行至第n行是系别，第一列为系别名称，其它列为数据。每个数据之间需要用逗号隔开，避免导入出错。
雷达图怎么做好看 导语： 对比一些枯燥的Excel表格数据，言简意赅的雷达图要更受欢迎。作为职场人，如何将Excel的数据更好的展示出来，也是职场中必备的一项技能！如果你也在为此感到困扰，不妨跟着小编了解一下，别人家精美专业的雷达图是怎么做出来的！ 免费获取商务图表软件：https://www.doczj.com/doc/2a6410182.html,/businessform/ 雷达图如果是手工绘制，是非常麻烦的，不过可以用软件制图。在制作雷达图时，需要将各项数据，按重要程度集中画在一个圆形的图表中，来展示一个其中的比率情况，读表者可以快速获取到有效信息。 一款软件助你轻松绘制雷达图、蜘蛛图 亿图图示专家可以轻松绘制相关图表，软件为用户提供多个雷达图（蜘蛛图）的模板，只需改变数据值，软件便能自动更新雷达图（蜘蛛图）的状态。亿图软
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林业科学研究 2008,21(增刊):14～19 Forest Research 文章编号:100121498(2008)增刊20014206 点云密度对机载激光雷达林分高度反演的影响 3 庞 勇,李增元,谭炳香,刘清旺,赵 峰,周淑芳 (中国林业科学研究院资源信息研究所,北京 100091) 摘 要:以山东省泰安市徂徕山林场和重庆铁山坪林场为试验区,分别于2005年5月和2006年9月获取了低密度和高密度的L i D AR 点云数据,分别进行了林分平均高的反演试验。通过两个试验区的对比,分析了不同点云密度对机载L i D AR 数据反演林分参数的影响。结果表明:对于两种密度的点云数据,使用分位数法都可以很好地进行林分平均高的估计,高密度点云的反演结果略好一些,但二者结果差异不大;高密度的点云可以进行更小尺度的林分高估计和单木树高的估计,从而可以减少甚至避免对实地树高测量的依赖。关键词:L i D AR;点云密度;林分平均高中图分类号:S771.8 文献标识码:A 收稿日期:2007212209 基金项目:国家863课题(2007AA12Z173)、国家自然科学基金课题(40601070)、国家973课题(2007CB714404)、国家林业局948项目(200424264) 作者简介:庞勇(1976—),安徽省太和人,博士,助理研究员,主要从事合成孔径雷达和激光雷达对地观测机理和森林参数定量反演等方面的研究.Email:caf .pang@g mail .com 3本文作者感谢山东省泰安市徂徕山林场和重庆市铁山坪林场在外业调查中给予的大力支持和协作! The Effects of A i rborne L i D AR Po i n t D en sity on Forest He i ght Esti m a ti on PANG Yong,L I Zeng 2yuan,TAN B ing 2xiang,L I U Q ing 2w ang,ZHAO Feng,ZHOU Shu 2fang (Research I nstitute of Forest Res ource I nfor mati on Techniques,CAF,Beijing 100091,China ) Abstract:This paper takes Culaishan Forest Far m ,Shandong Pr ovince,and Tieshanp ing Forest Far m ,Chongqing,as test sites .The airborne discrete return L i D AR data were collected in May of 2005and Sep te mber of 2006seperately .The f orest height was esti m ated for both test sites .Thr ough the ca mparis on of the t w o sites,the effects of airborne L i D AR point density on f orest height esti m ati on were analyzed .The results de monstrated that it was feasible t o use l ow and high point density airborne L i D AR data t o esti m ate f orest height .Quartiles could give good tree height esti m ati on in the l ow L i D AR point density case .The accuracies fr om high density L i D AR data showeds only a little better than l ow density data .The high density data could be used t o esti m ate finer scale f orest height even individual tree height,which is hel pful t o m ini m ize necessity of the nu mber filed p l ots .Key words:L i D AR;point dansity;stand mean height 激光雷达L i D AR (L ight detecti on and ranging )是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术,在森林参数的定量测量和反演上取得了成功的应用。激光雷达具有与被动光学遥感不同的成像机理,给林业遥感带来了重大突破,对植被空间结构和地形的探测能力很强,特别是对森林高度的探测能力,具有 明显的优势。近20年来,研究者发展提出了许多用 激光雷达数据反演林木参数的算法[1-4] ,极大推进了激光雷达在林业上的应用。小脚印的激光雷达系统已经成功地用于大范围的森林资源清查中[5] ,星载大脚印激光雷达已经在轨运行并成功地进行了全 球的数据获取[6] 。
激光雷达出图数据介绍 本文介绍的是能够从MPL或者是miniMPL上得到的探测数据信息，以及这些信息的重要性。下面将逐步解说激光雷达，解释软件每一项设置和每一组出图的意义。 1 打开历史数据 本文所示抽样数据是一台MPL仪器在2010年10月9日周末期间的监测数据。 打开电脑SigmaMPL软件，点击File-Open文件选项，导航到存储数据的文件夹，MPL激光雷达所有可用的数据就会按照日期和时间的顺序被显示在右边的Open Files对话框里面，如图1所示。 在图1界面左下角是关于数据文件选择的一些信息，如积分时间、分辨率、打开数据所需内存以及可用内存等信息。关于需求内存和可用内存的信息在我们打开数据量大的信息时是非常重要的，一定要使所需求的内存小于可用内存，从而避免系统崩溃。如果我们需要打开一周或者是一个月的数据，需求的内存很可能大于可用内存，SIGMA公司的MPL软件提供了down-sampling选项，在图1右下方所示。down-sampling选项可以让用户选择平均时间较长、空间分辨率粗糙或集中在一小段范围内的数据，这种方式可以减少数据对内存的需求。 图1 Open Files对话框
2 数据介绍 2.1 原始数据 根据打开的文件，你看到的第一组数据是原始数据、R2修正数据和SNR（信噪比）数据。在图2里面，X轴是UTC时间，Y轴指示的是地面高度范围。返回的信号用人工的彩色显示来标注，它的颜色条在右侧。原始数据包含我们所得到的所有信息但不是很直观的。进一步加工之前必须将有用信息提取出来。我们看到三个蓝带，代表白天。 图2 原始数据 2.2 SNR信噪比数据 我们从原始数据里面就可以直接得到信噪比，SNR决定了我们数据的质量和可靠性。图3和图4展示了用不同颜色条设置来显示用人工彩色显示SNR。当SNR很高的时候(SNR>=10)，Mini MPL的检测范围在白天使5km,在晚上是9km范围内。当平均SNR(SNR>=1)足够的时候，Mini MPL的检测范围在白天是9km，在晚上是14km。作为比较，在一个晴天，一个标准的MPL可以检测范围达到白天15km，晚上24km的范围。 图3 SNR的极限值为10