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)
1.概述
无人机管家的数据处理软件包括：智理图、智激光。
无人机管家中智激光模块是飞马LiDAR数据预处理软件，该软件主要集数据管理、点云解算、数据检校、航带平差、基本点云操作、渲染、标准Las格式数据输出一体，为用户提供从原始机载激光数据到标准通用数据的完备的数据预处理解决方案，机载激光雷达数据获取与处理流程如下：
2.软件准备
参与LIDAR数据处理主要涉及的软件主要有：
1、诺瓦泰Inertial Explore高精度GNSS/INS后处理软件——用于解算激光点云轨迹；
2、无人机管家-智激光数据预处理软件——用于数据格式转换、点云解算、坐标系统转换等；
3、EPS：基于DOM和DSM生成的三维模型进行三维测图的DLG软件；
4、LiDARFeature：基于点云进行立体测图的DLG采集软件，宏图三维激光点云测图系统
3.数据整理
机载激光雷达数据准备主要包括GPS数据、LIDAR原始数据。3.1.GPS数据
GPS数据准备包括以下两点：
1、基站数据：数据格式为.GNS的静态数据。
2、飞机下载的数据：
2019-12-1211-52-09.bin,
2019-12-1211-52-09.fpos,
2019-12-1211-52-09.gim,
2019-12-1211-52-09.gsof,
2019-12-1211-52-09.imr
2019-12-1211-52-09.pos,
2019-12-1211-52-09.rt27
飞机下载数据格式说明如下：
表1数据用途介绍
bin文件飞行日志
fpos文件机载pos文件：针对新五相机载荷，其余载荷该文件为空
gim文件云台数据：新五相机及Lidar模块该文件为空（无云台）
gsof文件RTK轨迹
imr文件高精度惯性导航数据
pos数据机载pos文件：新五相机及Lidar模块该文件为空
rt27文件机载GPS观测数据
3.2.LIDAR原始数据
LIDAR原始数据格式为.rxp，如下图所示：
4.点云轨迹解算
4.1.GPS数据格式转换
GPS数据格式转换包括基站数据和机载GPS数据格式转换两个环节。
1、基站数据格式转换
1）在无人机管家主界面中，打开【智理图模块】-【GPS处理】-【GPS格式转换】
2）将基站文件_0080851.GNS打开，RINEX文件会自动储存到和GNS 文件同一路径下，单击【确定】进行转换。
3）单击确定后在指定RINEX文件目录下会生成O文件和P文件
2、机载GPS数据转换
1）选择无人机管家主界面下的【智理图模块】-【GPS处理】-【GPS 格式转换】
2）打开2019-03-2613-07-43.rt27文件，软件会自动将转换后的文件
储存在和RT27数据同一路径下（此路径可更改），单击【确定】进行转换
4）转换后单击确定后在指定RINEX文件目录下包含两个文件，分别为：2019-03-2613-07-43.19o及2019-03-2613-07-43.19p。
5）文件存放整理
新建文件夹IE，将基站GPS和机载GPS转换后的Rinex格式文件和imr文件拷贝到新建的IE工程目录下
4.2点云轨迹解算
4.2.1格式转换
1）打开IE，点击【File】-【New Project】-【Empty Project】，选择工程路径文件整理所提到的“IE”文件夹，新建工程名字“test”，新建IE的工程格式.cfg。
2）点击【File】-【Convert】-【Raw GNSS to GPB】，出现转界面如下：
3）点击【Get Folder】，找到在IE文件夹下存放的基站.o文件和机载.o 文件，选择文件，点击【Add】，两个文件就会添加到右侧的列表中。
首次添加会跳出对话框，点击“是”
4）点击【Convert】，将数据O文件转换为GPB格式。
5）转换完成后关闭窗口，在IE文件夹下会生成GPB格式数据。
4.2.2数据添加
1）“File->Add Master File(s)”，选择基站GPS转换后的GPB文件
2）打开后跳出对话框，查看点号、基站坐标，天线高，无误后点击确定。
注：若为CORS采集的已知点，则天线高设为0；若采用地面控制点，请输入基站坐标和天线高。
3）点击【File】->【Add Remote File】，选择机载GPS转换后的GPB 文件；
5）点击【打开】，查看测量天线高，正确后点击【确定】，提示添加IMU文件，自动调用imr文件，点击【确定】进行添加。
注：机载GPS测量为天线相位中心，测量天线高设置为0。
提示
6）若未提示添加imr文件，则需手动添加，点击【File】->【Add IMU File】，选择IE文件夹下的imr文件。
注：基站文件软件可以识别多个，请勿重复添加。
4.2.2紧耦合差分解算
1）点击【Process】-【Process TC(Tightly Coupled)】进行紧耦合解算功能。
其中【Processing Settings】选择SPAN Airborne(STIM300)，Lever Arm 和IMU旋转参数可以直接输入，也可以点击【Vehicle Profile】按钮进行设置保存，下次直接点击该按钮读取即可，避免频繁输入。
2）点击【Vehide Profile】可进行不同设备参数设置，并进行保存，本公司激光设备Lever Arm和IMU旋转参数通常有两种lidar100和lidar200，具体设置下面详细介绍。
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
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。
机载激光雷达选择参考 目前市场上销售的机载激光雷达来自多个厂家，有多种品牌和种类。那么，如何从中选择技术先进、性价比好、故障少又售后服务完善的设备呢？ 一、机载激光雷达系统生产厂家介绍 目前提供机载激光雷达设备的厂家主要有：徕卡、Optech（加拿大）、IGI、天宝、TopEye和Riegl。 这些厂家的特点是什么呢？ （a）自己生产机载激光扫描仪，然后购买其他厂家的GPS/IMU及硬件和软件，集成机载激光雷达。这类厂家有徕卡，Optech（加拿大），Topeye（瑞典）和Riegl（奥地利）。 在这些生产激光扫描仪的厂家中，生产规模最大的和研究能力最强的是Riegl公司，他向许多厂家提供了一系列产品，如： LMS-Q系列机载激光扫描仪：LMS-Q240, LMS-Q280, LMS-Q120i，LMS-Q160(超轻型，防摔型，无人机专用)等。 新型的具备数字化全波形数据获取和实时处理能力的VQ系列机载激光扫描仪：VQ180, VQ280, VQ480，LMS-Q560和VQ680i等。 目前，徕卡只生产一种激光扫描仪，而其他厂家也大多只生产两款机载激光扫描仪作为自己的系统集成使用。Optech虽然能够生产具备数字化全波形数据的激光扫描仪，但不是标准配置，用户需要另外付费。但即便如此，也已经落后Riegl公司六年。 这里还要指出的是：徕卡公司在2005年前一直使用的是加拿大Applanix POS系统，由于美国的禁运政策，向中国出口的POS系统都进行了许多修改，性能明显下降，并且伴随不稳定的情况。为了保证激光雷达性能的可靠性，徕卡在2004年后测试了许多不同公司（包括Honeywell）的POS系统。在２００５年７月又从加拿大TerraMatics公司（1998年成立）购买了其POS系统的IP（知识产权），避开北美区域，由自己（在瑞士）来研发和委托生产型号为iPAS 的POS系统。目前国内所销售的徕卡的ALS５０－ii和６０系统基本都是配置iPAS定位系统。
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：
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
版权声明 本文档版权由深圳飞马机器人科技有限公司所有。任何形式的拷贝或部分拷贝都是不允许的，除非是出于有保护的评价目的。 本文档由深圳飞马机器人科技有限公司提供。此信息只用于软件业务项目管理的成员或咨询专家。特别指出的是，本文档的内容在没有得到深圳飞马机器人科技有限公书面允许的情况下不能把全部或部分泄露给任何其它单位。
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)
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
机载激光雷达系统在测绘领域的应用 摘要：本文通过对国内外机载激光雷达的发展现状进行了分析,结合本单位激光雷达的实际应用和其特点,介绍了其在测绘等行业的应用,阐述了其对测绘领域带来的巨大变革和广阔前景。 关键词：4D测绘产品机载激光雷达激光点云 机载激光雷达系统（Light Detection And Ranging，简称LIDAR）是集全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（IMU）、激光扫描系统、航空摄影系统的快速测量系统。它能够大面积、高分辨率、快速准确地获取地表各类地理信息，可实时快速获取高精度点云数据、数字地面模型（DTM）、数字表面模型（DSM）以及测区高程等数据成果。被测绘界认为是继全球定位系统（GPS）之后的重大技术革命，是当前测绘科技发展的国际前沿。 本文结合作者单位拥有的徕卡公司最新的ALS60机载激光雷达系统系统在测绘生产领域多个项目的实际应用情况，介绍了其对测绘领域带来的巨大变革和广阔前景。 国内外机载激光雷达的发展现状 机载激光雷达测量技术发展已经有二十余年的历史,从早期的美国宇宙航天激光测距到德国诞生的世界上第一个商用样机激光断面测量系统，发展到近些年来随着当今科技技术日新月异的进步，激光雷达系统更是得到了迅猛的发展，其在测绘市场的市场份额逐年快速增长。目前，全球已经有众多的商用系统在使用，如TopScan、Optech、Top Eye、Saab、Fli-map 、TopoSys、Hawk2Eye 等多种实用系统。具有代表性的系统主要有：德国IGI和奥地利RIGEL公司联合制的Lite Maper6800，美国alpha的SHOLAS和加拿大OPTECH的ALTM3100T，德国TopoSys的Falcon，以及美国Leica公司的Leica ALS50/60等。 上世纪90年代中后期至今，美国、德国、加拿大等国家，先后成功应用这项技术进行了地形测量、森林资源调查与评估、三维城市建模等试验与工程实践。特别是在芬兰和德国的应用更为广泛。 国内在地面三维激光扫描系统、车载激光雷达系统方面已有相关产品投入实际生产应用。但在机载激光雷达技术的硬件研究制造上国内外差距较大，现有技术基础比较薄弱。虽有原理样机的研制，但距实用化尤其是形成产品尚有一段距离。所以至今国内还没有成熟的机载激光雷达系统出现。 机载激光雷达在测绘等领域的应用 1. 机载激光雷达测量技术主要特点和性能
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] 。
机载LIDAR系统的原理及结构 机载激光雷达(LiDAR)技术，是一种通过位置、距离、角度等观测数据直接获取对象表面点的三维坐标，实现地表信息提取和三维场景重建的对地观测技术。机载激光雷达系统集成了GPS、IMU、激光扫描仪、数码相机等光谱成像设备。 其中主动传感系统(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(数码相机)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，如高密度点云数据、高分辨率数字正射影像DOM、各种数字地形模型DTM、表面模型DSM、大比例尺地形图DLG等，并且利用激光LIDAR的高密度点云所形成的数字地表模型经过一定的加工可以制作真正在国土、规划和城市建设管理、以及数字城市建设中可以应用的3D电子沙盘。 传统的航空摄影测量制作技术主要依靠空中三角立体测量技术,依赖航空摄影、摄影处理、地面测量(空中三角测量)、立体测量、制图过程的生产模式,周期明显太长,已经无法适应当前信息社会的需要。激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)技术是现代对地观测的最新技术之一,通过位置、距离、角度等观测数据直接获取对象表面点三维坐标,对地面的探测能力有着强大的优势,具 有空间与时间分辨率高、动态探测范围大、地面基站布设少、能够部分穿越树林遮挡、直接获取真实地表的高精度三维信息等特点,是快速获取高精度地形信息的全新手段。 一、机载LIDAR系统的原理 机载 LIDAR 系统是一种集激光扫描、GPS\DGPS 和惯性导航系统三种技术于一体的系统，这三种技术的结合，可以高度精确地定位激光束打在物体上的光斑。激光本身具有非常精确的测距能力，其测距精度可达毫米级。机载激光雷达系统包括一个单束窄带激光器和一个接收系统。激光器产生并发射一束光脉冲，打在物体上并反射回来，最终被接收器所接受。从空中的飞行载体上对地面进行测量的原理是“双路”时间测量方法。即只需要记录激光信号从激光器发射到返回的时间，结合其他数据就可以准确的计算出地面光斑的准确的X、Y、Z坐标。
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。
机载激光雷达的应用现状及发展趋势 摘要：机载激光雷达是一种应用越来越广泛的对地观测系统，本文简要介绍了机载LIDAR系统及其测量原理，并重点综述了机载LIDAR的应用现状最后对其发展趋势进行了展望。 关键字：激光；激光器；激光技术；激光雷达 一、机载LIDAR的技术原理 机载激光雷达（Light Detection And Ranging，LIDAR）是将激光用于回波测距和定向，并通过位置、径向速度计物体反射特性等信息来识别目标。它体现了特殊的发射、扫描、接收和信号处理技术。机载激光雷达技术起源于传统的工程测量中的激光测距技术，是传统雷达技术与现代激光技术结合的产物，是遥感测量领域的一门新兴技术。 自20世纪60年代末世界第一部激光雷达诞生以来，机载激光雷达技术作为一种重要的航空遥感技术，已经被越来越多的学者所关注。迄今为止，机载激光雷达的研究与应用均取得了相当大的进展，虽然机载激光雷达无法完全取代传统的航空摄影测量作业方式，但可以预见，在未来的航空遥感领域，机载激光雷达将成为主流之一。进入90年代，机载激光雷达系统进入实用化阶段，并成为雷达遥感发展的重要方向之一。机载LIDAR系统是一款高速度、高性能、长距离的航空测量设备，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，实习对目标的同步测量。测量数据通过特定方程解算处理，生成高密度激光点云数值，为地形信息的提取提供精确的数据源。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。 与普通光波相比，激光具有方向性好、单色性好、相干性好等特点，不易受大气环境和太阳光线的影响。使用激光进行距离测量可大大提高了数据采集的可靠性抗干扰能力。当来自激光器的激光射到一个物体的表面时，只要不存在方向反射，总会有一部分光会反射回去，成为回波信号，被系统的接收器所接收，当仪器计算出光由激光器射出返回到接收器的时间为2t后，那么，激光器到反射物体的距离d=光速c×t\2 。 在机载激光雷达系统中，利用惯性导航系统获得飞行过程中的3个方位角 （ψωκ），通过全球定位系统（GPS）获取激光扫描仪中心坐标（x y z），最后利用激光扫描仪获取到激光扫描仪中心至地面点的距离D，由此可以计算出此刻地面上相应激光点（X Y Z）的空间坐标。 假设三维空间中一点的坐标已知，求出改点到地面上某一待定点P（XYZ）的向量，则P点的坐标就可以由加得到。其中点为遥感器的投影中心，其坐标可利用动态差分GPS求出，向量的模是由激光测距系统测定的机载激光测距仪的投影中心到地面激光脚点间的距离，姿态参数可以利用高精度姿态测量装置（INS）进行测量获得的。 利用机载LIDAR系统进行测高作业，根据不同的航高作业，根据不同的航高，其平面精度可以达到0.15至1米，高程精度可达10cm至30cm，地面分辨率甚至可达到厘米级。可以说，机载LIDAR系统是为综合航射影像和空中数据定位二设计的新技术
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
机载激光雷达航测技术 机载三维激光雷达测量系统是一种主动航空遥感装置，是实现地面三维坐标和影像数据同步、快速、高精确获取，并快速、智能化实现地物三维实时、变化、真实形态特性再现的一种国际领先的测绘高新技术。该技术基于激光测距、GPS定位、惯导测量、及航空摄影测量原理，可以快速、低成本、高精度地获取三维地形地貌、航空数码影像等空间地理信息数据。 激光雷达工作原理图 1、机载激光雷达设备 机载激光雷达测量系统设备主要包括三大部件：机载激光扫描仪、航空数码相机、定向定位系统POS（包括全球定位系统GPS和惯性导航仪IMU）。其中机载激光扫描仪部件采集三维激光点云数据，测量地形同时记录回波强度及波形；航空数码相机部件拍摄采集航空影像数据；POS系统部件测量设备在每一瞬间的空间位置与姿态，其中GPS确定空间位置，IMU
惯导测量仰俯角、侧滚角和航向角数据。 机载激光雷达设备主要构成 天宝公司Harrier 68i是当今世界最强性能水平的全新一代机载三维激光雷达系统之一，在系统稳定性、硬件性能指标、软件配套等方面领先于其它同类产品。 Harrier 68i机载激光雷达测量系统 该设备具有以下特点： 能够接收无穷次回波的全波形数据 最大脉冲频率可高达40万赫兹 距离精度最高可为±2 cm 实现与GPS、INS、数码相机等设备无缝结合
符合激光安全标准，允许在任何高度进行安全操作 IMU惯导仪的采样频率高达200Hz 集成高精度航空数码相机，像素为6000万 2、生产流程 机载激光雷达航测作业的生产环节，主要包括航飞权申请、航摄设计、航摄数据采集、数据预处理、激光数据分类、数字高程模型（DEM）制作、数字正射影像（DOM）制作、建筑物三维白模生产等环节。 机载激光雷达航测工作流程 1)航摄准备。 该阶段除需进行项目所需资料的收集以及人员和设备的配备保障等各项项目准备工作外，最主要的工作是按相关规定和流程申请获得项目测区的
林业科学研究 2008,21(增刊):14~19Forest R esearc h 文章编号:1001-1498(2008)增刊-0014-06 点云密度对机载激光雷达林分高度反演的影响 * 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 DA R 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:2007-12-09 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(2004-4-64) 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.Em ai :l ca.f pang @g m ai.l co m *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 E ffects of A irborne L i D AR Poi nt D ensity on Forest H eight E sti m ation PANG Yong,LI Zeng-yuan,TAN Bing-x i ang,LIU Q ing-wang,ZHAO Feng,Z H OU Shu-fang (Research Insti tute of ForestRes ource In f or m ation Tec hn iq u es ,CAF ,Beiji ng 100091,Ch i na) Abst ract :Th is paper takes Culaishan Forest Far m ,Shandong Prov ince ,and T ieshanpi n g Forest Far m ,Chongq i n g ,as test sites .The airborne d iscrete retur n L i D AR data w ere co llected i n M ay o f 2005and Septe mber of 2006seperately .The forest heightw as esti m ated for bo t h test sites .Through the ca mparison o f t h e t w o sites ,t h e effects of a ir bor ne Li D AR po i n t density on fo rest he i g ht esti m ation w ere analyzed .The resu lts de m onstrated that itw as feasi b le to use l o w and high point density airbo r ne L i D AR data to esti m a te forest he i g h.t Quartiles could give good tree he i g ht esti m ati o n i n the lo w L i D AR po i n t density case .The accuracies fro m h igh density L i D AR data sho w eds on ly a little better than lo w density data .The high density data could be used to esti m ate fi n er sca l e forest height even i n dividual tree he i g h,t w hich is he l p fu l to m i n i m ize necessity o f the number filed p l o ts .K ey w ords :Li D AR;po i n t dansity ;stand m ean height 激光雷达L i D AR (Light detecti o n and rang ing)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] 。