机载LiDAR数据获取技术规范

LiDAR技术使用注意事项分享一、概述LiDAR（激光雷达）技术是一种通过激光束扫描物体以获取距离和形状信息的测量技术。

它在地质勘探、环境监测、城市规划、自动驾驶等领域应用广泛。

然而，在使用LiDAR技术时，我们需要注意一些事项，以确保数据的准确性和安全性。

二、环境因素使用LiDAR技术时，环境因素对数据采集有重要影响。

首先，大气中的雾、霾、雨等天气条件会干扰激光信号传播，从而降低测量精度。

因此，在采集数据前，需要密切关注天气情况，并选择适宜的气候条件。

其次，激光束在穿越植被时也会受到散射和吸收的影响。

因此，在进行植被分类、地形表征等应用时，需要对植被类型进行详细分析，并对激光参数进行调整，以获得更准确的数据。

三、数据处理在LiDAR数据的处理过程中，需要注意以下几个方面。

首先，数据采集前需要对仪器进行校准，确保其输出的数据准确可靠。

其次，数据处理中需要进行点云去噪和过滤，以去除噪声和无用信息，提取出有效的地物点云。

此外，对于大规模数据集，还需要进行数据压缩和存储，以提高数据处理和传输效率。

四、数据分析与应用LiDAR技术提供了丰富的地理信息，但在数据分析与应用过程中也需要一些注意事项。

首先，对于点云数据的分类与分割，需要采用适当的算法和方法，并结合领域知识进行验证，以有效区分不同地物类型。

其次，对于三维模型生成和表面重建，需要选择适当的算法和参数，以保证准确性和可重复性。

此外，在应用LiDAR数据进行城市规划、交通管理等领域时，还需要考虑数据的空间和时间分辨率，以满足应用需求。

五、隐私和安全LiDAR技术在自动驾驶、室内定位等领域的应用越来越广泛，但同时也带来了一些隐私和安全问题。

在使用LiDAR技术采集数据时，应特别关注个人信息的保护，避免未经授权的信息收集和传播。

此外，在激光扫描过程中，需要注意激光束对人眼的潜在危害，采取相应的防护措施，以确保操作人员的安全。

六、未来展望随着技术的不断发展，LiDAR技术将在更多领域展现出其应用潜力。

智慧地球NO.12 202339智能城市 INTELLIGENT CITY 机载LiDAR在山区1∶500地形图测绘中的应用汪家意 王君 田泽海（广州市城市规划勘测设计研究院，广东 广州 510060）摘要：山区1∶500地形图测绘难度较大，植被遮挡严重，倾斜摄影技术无法获取植被覆盖层下的真实高程数据。

文章选定一块区域作为试验区，结合机载激光雷达与倾斜摄影技术，利用机载激光雷达（LiDAR）获取地面点云数据生成山区等高线并采集高程点数据，再利用倾斜摄影的三维模型成果基于eps平台内业采集其他地形要素并最终成图。

结果表明，山区地面点云成果高程中误差为12 cm，山区地形图的高程中误差为14 cm，满足要求。

关键词：机载激光雷达；倾斜摄影；1∶500地形图测绘中图分类号：P217文献标识码：A文章编号：2096-1936（2023）12-0039-03DOI：10.19301/ki.zncs.2023.12.0111∶500地形图测绘是国土空间规划的重要基础数据，精度要求高，测图时需要获取地面精准的高程信息。

以往采用全野外数字化地形图测绘，先进行图根控制测量，再利用全站仪在图根控制点上摆站，施测所有可见的要素，内业计算出碎步点并打印白纸图到外业实地连线并进行属性调查，最后根据成图要求基于成图平台进行内业成图，外业工作量大、作业效率低、可达性不足。

倾斜摄影数字化地形图测绘是近几年兴起的一种作业方法，在地面进行像控点测量，利用无人机搭载五镜头相机获取影像数据，再基于内业处理软件进行空三加密与优化、模型构建、纹理映射、模型修饰与优化等操作，相较于全野外数字化地形图测绘的方法，外业工作量大幅度减少，作业效率显著提升[1-2]，但成果精度易受天气、光线等因素影响，同时无法应用于采密集建筑、植被茂密等有遮挡的区域，因此难以应用于山区大比例尺地形图测绘。

倾斜摄影测量与全野外数字化地形图测绘都有各自的优缺点，当前主流的全野外数字化地形图测绘方法是将两种方法结合，在视野开阔的无遮挡区域，如施工地、路面、水系等区域使用倾斜摄影测量的方法作业，在植被遮挡严重和建筑密集区域使用全野外的方法作业。

机载三维激光雷达(LIDAR)扫描测量技术在长输管道测量中的应用摘要：本文论述了机载三维激光雷达扫描测量技术在长输管道测量中的应用，并结合实际论述了该技术的方法和特点，该方法在管道测量中充分体现了其高精度、高密度、高效率、产品丰富等特点，为今后该技术在长输管道勘察设计中的应用提供了有力的技术支持。

关键词：机载激光雷达；激光点云；正射影响；数字高程模型1机载LIDAR技术简介机载三维激光雷达扫描测量(以下简称机载LIDAR- Light Detection and Ranger)技术是继GPS以来在测绘遥感领域的又一场技术革命。

LIDAR是一种集激光、全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术与一身的系统，用于获得数据并生成精确的DEM。

机载激光扫描可以获取更小的目标信息，如高压线，可以穿透植被等覆盖物获得地面点数据，而且可实时得到地表大范围内目标点的三维坐标，同时它也是目前唯一能测定森林覆盖地区地面高程的可行技术，可以快速、低成本、高精度地获取三维地形地貌、航空数码影像及其它方面的海量信息。

特别是对长输管网工程地处山区密林、植被茂密、无人进入的区域，传统的测量技术无法满足工期的要求，而且人员进入测区非常困难，因此，本项目的测绘工作，采用了机载三维激光雷达扫描测量。

2技术内容2.1获取数据的方法和原理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；定向定位系统POS部件测量设备在每一瞬间的空间位置与姿态，由GPS确定空间位置，由IMU测量仰俯角、侧滚角和航向角数据。

激光雷达工作原理图LIDAR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，最终被接收器所接收。

第四讲机载LiDAR数据获取重要参数主要内容LiDAR数据获取重要参数——与LiDAR系统性能、数据质量相关的参数关系式或计算公式；——是进行激光遥感系统选择及航线设计的重要依据！⏹（1）瞬时视场角⏹（2）视场角⏹（3）脉冲频率⏹（4）扫描频率⏹（5）垂直分辨率⏹（6）最大飞行高度（最大量测距离）⏹（7）最小飞行高度⏹（8）激光脚点光斑的特性（9）扫描带宽（10）每条扫描带上的激光脚点数（11）激光脚点间距（12）必须航线数（13）实际量测面积（14）激光脚点密度（15）发射及接收激光束间隔内的飞行距离参数类型又称激光发散角，是指激光束发射时其发散的角度。

瞬时视场角的大小取决于激光的衍射（diffraction），是发射孔径D和激光波长λ的函数。

瞬时视场角（instantaneous field of view ，IFOV ）DIFOV λ44.2=由上式，可以计算得到IFOV =0.026 mrad 。

瞬时视场角的单位一般为毫弧（mrad ），Leica ALS50II 的瞬时视场角为0.22/0.15 毫弧。

nm1064=λcmD 10=算例：视场角（Field Of View，FOV）激光束的扫描角，指激光束通过扫描装置所能达到的最大角度范围。

早期LiDAR系统的扫描角一般较小，大约在30度，目前比较先进的LiDAR系统的扫描角都在60度-75度左右，基本能够达到航摄像机的视场角度范围。

脉冲频率单位时间内激光器所能够发射的激光束数量。

并不是脉冲频率越大越好，过于密集的激光脚点会带来大量的冗余数据，影响数据处理的效率和效果。

扫描频率扫描频率指线扫描方式，每秒钟所扫描的行数，即扫描镜每秒钟摆动的周期。

很明显，扫描频率越大，每秒钟的扫描线就越多扫描频率小扫描频率大脉冲通过的路径上所能够区分不同目标间的最小距离。

垂直分辨率若脉冲宽度为10ns ，则在一个脉冲宽度内，不同目标距离至少为1.5m ，其回波能量才可能经接收器检出，并区别开来。

基于机载LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (3)1.3 研究意义 (4)1.4 国内外研究现状 (5)2. 数据预处理 (7)2.1 数据获取与格式转换 (8)2.2 数据清洗与降采样 (9)2.3 数据配准与融合 (12)3. 特征提取 (13)3.1 LiDAR点云数据分类 (14)3.2 建筑物几何信息提取 (15)3.3 建筑物表面纹理信息提取 (16)3.4 建筑物语义信息提取 (17)4. 建筑物提取方法 (19)4.1 基于区域生长的建筑物提取方法 (20)4.2 基于边缘检测的建筑物提取方法 (22)4.3 基于深度学习的建筑物提取方法 (23)5. 实验与分析 (24)5.1 实验数据集介绍 (25)5.2 实验结果对比分析 (26)5.3 结果可视化展示 (27)6. 结论与展望 (28)6.1 主要研究成果总结 (30)6.2 存在问题与不足之处 (30)6.3 进一步研究方向建议 (31)1. 内容概要本文针对基于机载LiDAR点云数据提取建筑物的研究问题，深入探讨了高效、准确的建筑物提取方法。

简要概述了建筑物特征及其在LiDAR数据中的体现，并分析了目前常用的建筑物提取方法的优缺点。

介绍了本文采用的基于多尺度融合特征的建筑物提取方法，包括数据预处理、特征提取、分割算法和后处理环节。

详细阐述了融合不同层级特征的策略、算法选择及其原理。

通过实际案例验证了所提方法的有效性，并对提取结果的精度和效率进行了评估，分析了方法的局限性以及未来展望。

1.1 研究背景随着城市化进程的加快和高精度测绘技术的发展，对于城市三维信息的获取与应用需求日益增加。

尤其在高密度城市区域，传统平面地图已不能满足现代城市规划、应急响应和环境保护等需求，转而需要三维精细化模型来全面反映建筑地貌的复杂细节。

机载激光雷达(LiDAR)技术由于其高分辨率、高密度的数据采集能力，成为了获取城市三维结构的关键手段之一。

测绘技术中的LIDAR数据处理流程详解随着科技的不断发展，测绘技术在现代社会中扮演着重要的角色。

而其中一项关键技术就是LIDAR技术。

LIDAR（Light Detection and Ranging，光检测与测距）利用激光通过测量物体对光的反射和散射信息，可以高精度地获取地理信息数据。

本文将详细介绍LIDAR数据的处理流程，从数据采集到三维模型的构建。

一、数据采集首先是数据采集阶段，LIDAR数据的采集通常使用激光雷达设备进行。

在采集时，激光雷达会发射脉冲激光束，激光束照射到地面或物体上后会被反射回来。

通过测量激光束的往返时间，可以计算出物体的距离。

同时，激光束的探测角度也对数据的精度和分辨率有影响。

根据项目需求，可以采集点云数据、控制点、影像等不同类型的数据。

二、数据预处理数据采集完毕后，需要对原始数据进行预处理。

首先是点云数据的预处理，包括去除噪声和异常点、数据去密度、点云分类等。

去除噪声和异常点可以通过滤波算法实现，常见的滤波算法有高斯滤波、中值滤波等。

数据去密度是指根据地物的直射、反射特性对点云进行密度的调整，以满足地物特征提取的需求。

点云分类则是根据不同地物的特征进行分类，如建筑物、植被等。

接下来是控制点的预处理。

控制点是用于提高点云数据精度的一种重要参照物。

在预处理中，需要进行控制点的识别和定位，以及与点云数据的配准。

通过点云数据与控制点的配准，可以提高数据的精度和准确度。

三、数据配准数据预处理完成后，需要对不同类型的数据进行配准，以确保数据的一致性和准确性。

数据配准是将不同数据源的数据进行坐标、投影系统、大地测量椭球等方面的转换和匹配。

首先是点云数据的配准。

点云数据通常需要与控制点进行配准，以提高数据的精度。

配准过程中，需要进行刚体配准，即通过平移、旋转等操作使点云数据与控制点数据一致。

根据不同的配准算法，可以实现点云数据的精确配准。

其次是影像与点云数据的配准。

通过将点云数据与影像配准，可以实现地物的三维与二维的对应。

机载激光雷达参数
机载激光雷达（Airborne LiDAR）是一种高精度三维数据采集设备，可以用于地形测量、地表覆盖分类、建筑物地物提取等多个领域。

下面将对机载激光雷达的主要参数进行详细介绍。

1. 激光发射参数
（1）激光波长：机载激光雷达一般采用近红外波段，波长在800-1064nm之间。

（2）激光脉冲频率：指激光束发出的脉冲数，一般在1-50kHz之间。

2. 接收器参数
（1）接收器视场角：指接收器能够接受的激光束角度范围，通常在30-60度之间。

（2）接收器灵敏度：指接收器的信号增益，一般以电子伏特（V）表示。

（3）接收器噪声：指接收器在没有信号时的最小输出值，正常情况下要小于1个光子。

3. 扫描参数
（1）扫描方式：机载激光雷达主要有两种扫描方式，一种是机械扫描，另一种是固态扫描。

机械扫描一般采用旋转镜头的方式改变激光束的方向，而固态扫描利用微镜片或者转换器件快速切换激光束方向。

（2）扫描速度：机载激光雷达的扫描速度通常在10-50Hz之间。

4. 定位参数
（1）定位系统类型：机载激光雷达的定位系统通常采用GPS、IMU等。

（2）定位精度：指机载激光雷达采集的数据对应的位置精度，通常在10cm以内。

5. 数据处理参数
（1）数据格式：机载激光雷达数据格式通常为LAS或ASCII格式。

（2）能量密度：指激光雷达扫描的数据点密度，一般在1-30点/m2之间。

（3）分辨率：指数据采集的最小细节尺寸，一般在10-50cm之间。

机载LiDAR在1：1000地形图测图中的应用发布时间：2021-05-28T11:28:00.157Z 来源：《基层建设》2021年第3期作者：苏晨阳[导读] 摘要：随着无人机技术的飞速发展，测绘行业近几年发生了翻天覆地的变化，现如今，无人机结合机载LiDAR技术成为了高效采集数据的一种方法。

广东省核工业地质局测绘院广东省广州市 510400摘要：随着无人机技术的飞速发展，测绘行业近几年发生了翻天覆地的变化，现如今，无人机结合机载LiDAR技术成为了高效采集数据的一种方法。

机载LiDAR系统集合了激光雷达，GPS导航系统和惯性导航系统三种系统，可以快速、大面积获取测区内的高密度点云数据，为DEM，DSM，DLG等成果生产提供了快速、可靠的数据依据。

本文以惠东某县的开发区地形测量为例，利用机载LiDAR结合航空摄影测量，对该开发区进行线划图的生产，并进行成果检测，结果表明，LiDAR技术可以满足1：1000比例尺地形图生产的需求。

关键词：LiDAR；无人机；线划图；测绘；Application of airborne LiDAR in 1：1000 topographic mappingSU Chenyang（Surveying and Mapping Institute of Guangdong Province Nuclear Industry Geological Bureau，GuangZhou Guangdong 510400）ABSTRACT：With the rapid development of UA V technology，great changes have taken place in the surveying and mapping industry in recent years.Nowadays，the combination of UA V and airborne LiDAR technology has become an efficient method to collect data.The airborne LiDAR system combines three systems：lidar，GPS navigation system and inertial navigation system.It can quickly and widely acquire high-density point cloud data in the measuring area.It provides fast and reliable data basis for production of DEM，DSM and DLG.Taking the topographic survey of a development area in Huidong as an example，this paper uses airborne LiDAR combined with aerial photogrammetry to produce the DLG of the development area and to test the results.The results show that the LiDAR technology can meet the requirements of 1：1000 scale topographic map production.Keywords：LiDAR；UA V；DLG；Surveying and mapping1引言激光雷达技术简称为LiDAR，是一种集激光雷达，GPS和惯性导航系统三种系统于一体的测量系统，为快速、精确的获取空间信息提供了简单有效手段。

LiDAR数据处理与应用技巧引言LiDAR（Light Detection and Ranging）是一种常见的光学测量技术，广泛应用于地质勘探、城市规划、农业和环境监测等领域。

本文将探讨LiDAR数据的处理方法和应用技巧，帮助读者更好地应用和分析这些宝贵的数据。

1. 数据采集与处理LiDAR数据的采集通常通过使用激光扫描仪在飞行器或车辆上进行。

这些仪器通过发射激光束，并记录其反射回来的时间来测量目标物体的距离。

由于激光束的高速扫描，可以获得准确的三维坐标数据。

为了提高数据质量，我们需要进行一系列的数据处理步骤。

首先，我们需要去除噪声和异常值。

这可以通过使用滤波算法来实现，例如高斯滤波或中值滤波。

接下来，我们可以进行点云配准，将多个扫描组合成一个完整的点云模型。

这可以通过使用ICP（Iterative Closest Point）算法来实现。

2. 地形分析与三维模型生成一旦我们完成了数据的处理，就可以开始进行地形分析和三维模型生成。

对于地形分析，我们可以使用高程数据进行坡度和高程变化的分析。

这对于地质勘探和城市规划非常重要。

此外，我们还可以使用LiDAR数据生成数字地形模型（DTM）或数字表面模型（DSM），以提供更详细的三维地貌信息。

另一方面，我们可以利用LiDAR数据生成真实感的三维模型。

这可以通过使用贴图和纹理映射等技术来实现，使得模型更具真实感。

这对于游戏开发和虚拟现实等应用非常有用。

3. 物体检测与分类LiDAR数据还可以用于物体检测和分类。

通过分析点云数据的密度和形状，我们可以识别出建筑物、树木、车辆等不同的物体。

这对于城市规划和环境监测非常重要。

此外，我们还可以使用机器学习算法，如支持向量机和随机森林，来自动识别和分类点云数据。

4. 遥感与生态研究LiDAR数据与遥感技术相结合，可以提供更全面的生态研究。

例如，通过分析树木的高度和分布，我们可以研究森林的生长和变化。

此外，通过分析地表覆盖和土地利用，我们可以评估生态系统的健康状况和环境质量。