机载lidar点云数据的处理及检校

秘密

- 1 - LiDAR数据处理流程

一、数据预处理及原始数据检查

LiDAD数据获得之后，要进行数据预处理后才能进行数据的后处理。数据预处理之后有数据检查的软件对数据成果进行初步的检查。一般数据格式检查有以下步骤：

1 格式字段检查；

数字高程数据的提交是以ASCII纯文字文件的格式，首先判断资料的字段是否一致性，例如某LiDAR数据组，有四栏分别为E、N、H、Intensity。检查字段数量的多少，是否为四栏，最后打印报表。

2 坐标统计，检查测区范围合理性；

统计数据的E、N、H（也就是X、Y、Z）坐标统计量，包括最大值、最小值、中值、平均数、测点点数等，评估坐标的合理性，并打印错误的报表。

3 资料重复性查核 ；

在组合航带资料成为测区资料时，有时会重复读入航带资料，造成测点数据资料的重复。

4 视觉分析是否有高程资料的大误差；

以视觉分析画出的高程剖面的方式检查航带重叠数据，检查坡面是否有高程偏移，左右航带不吻合等现象。 其次，视觉分析亦可以制作地形晕渲图的方式，视觉分析地形。

5检查影像的分布和质量，如果是12bit影像要转换为8bit数据；

6检查控制点分布情况。

预处理的数据成果

1 航迹文件(gps,ins的信息)

2 影像文件（tiff或ecw的格式），影像时间表文件 *.001。

3 分析报告（包括是否有错、漏及飞行时间）

4 激光点（las格式或文本格式）

5 LiDAR设备的基本情况（仪器型号、各种指标等） 秘密

- 2 - 6 相机校准文件，包括相机的初始位置、像幅大小、畸变改正等。一般使用前一次飞行的相机文件。

二、数据预处理

1 确定项目范围，首先要统计总体数据量，决定点的抽稀程度，以便导入系统进行总体的分块（一般500万个点一块，若每平方米4个点，即0.5米一个点，乘以2倍的重叠系数，计算得出每平方公里800万个点）。抽稀程度一般100倍以内。

机载LiDAR点云数据处理方法探讨

张娟;谢丽娟

【期刊名称】《新探索》

【年(卷),期】2018(000)004

【摘 要】本文简要介绍机载LiDAR技术,详细探讨机载LiDAR点云数据的处理及检查方法,并对特殊情况下点云数据处理方法进行了方法性说明.

【总页数】6页(P3-8)

【作 者】张娟;谢丽娟

【作者单位】山西亚太数字遥感新技术有限公司,山西 太原 030006;山西亚太数字遥感新技术有限公司,山西 太原 030006

【正文语种】中 文

【中图分类】P237

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4.粤西高密度山区DEM生产中机载LIDAR点云数据处理方法研究 [J], 崔珍珍;

孟蕾; 周碧莲

5.粤西高密度山区DEM生产中机载LIDAR点云数据处理方法研究 [J], 崔珍珍;

孟蕾; 周碧莲 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

LIDAR测量数据获取和处理研究

摘要:机载激光雷达系统(Light Detection And Ranging,简称LIDAR) 集成了激光扫描仪、全球定位系统(GPS)、高精度惯导系统(IMU)、数码相机,具有同时采集三维地形数据和数字影像的能力。本文以北京市密云县1∶500比例尺地形测量为例,详细介绍了LIDAR的基本原理、地面三维数据的获取和处理方法,以及数据成果的检测。

关键词:LIDAR POS GPS IMU DTM DSM

机载激光雷达系统(Light Detection And Ranging,简称LIDAR),也叫机载激光雷达,是一种安装在飞机上的机载激光探测和测距系统,它集成了激光扫描仪、差分GPS系统、IMU(Inertial Measurement Unit,惯性量测单元,用以量测飞机平台的飞行姿态)、数码相机。在动态载波相位差分GPS系统和IMU的支持下,激光扫描系统通过激光扫描器和距离传感器,经由微计算机对测量资料进行内部处理,显示或存储、输出距离和角度等资料,并与距离传感器获取的数据相匹配,经过相应软件进行一系列处理来获取被测目标的表面形态和三维坐标数据,从而进行各种量算或建立立体模型。

在过去10年,机载LIDAR作为精确、快速的获取地面三维数据的工具已经得到广泛的认同。至2004年全球已经有超过30类不同型号的激光扫描系统投放市场。加拿大Optech公司生产的ALTM和SHOALS、美国Leica公司的ALS50、瑞典的TopoEye AB公司生产的TopEye、德国IGI公司的LiteMapper、法国Toposys公司的FalconⅡ等是当前较成熟的商业系统。本文以北京市密云县1:500比例尺地形测量为例,主要介绍机载LIDAR基本原理、地面三维数据的获取和处理方法,以及数据的应用。

1 LIDAR数据获取的基本原理

当机载LIDAR航摄飞行时,激光扫描仪发射、接收激光束,对地面进行线状扫描,与此同时,动态GPS系统确定传感器的空间位置(经纬度),IMU测量飞机的实时姿态数据,即滚动、仰俯和航偏角。由于系统的几个部分同步工作并集成于一体,GPS 和IMU的数据融合极为方便,所以经后期地面数据处理后,即可获取地面的三维数据。(如图1)

机载激光雷达点云数据处理技术浅析

摘要：机载激光雷达是一种高精度、高分辨率的先进测绘技术，已被广泛应用于地理空间信息获取和处理领域。由于机载激光雷达在采集数据时会产生大量的原始点云，因此点云数据处理是机载激光雷达测量系统中的一个关键技术，直接影响着数据的质量和精度。本文以机载激光雷达点云数据处理技术为研究对象，通过对其特点及分类方法进行了分析和总结，并从原始点云数据处理、地面点分类、特征提取、纹理映射等方面，系统地分析了机载激光雷达点云数据处理技术的应用。通过对机载激光雷达数据处理技术的分析，从点云数据中提取出对地物分类和纹理映射等应用非常关键的信息，可为机载激光雷达数据处理技术在相关领域的研究提供参考和借鉴。

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

机载激光雷达是一种可以实现三维坐标测量的传感器，它具有扫描范围大、测量精度高、抗干扰能力强等优点，可以实现对目标的三维点云数据的采集。随着机载激光雷达技术的不断发展，其数据采集技术也在不断发展。机载激光雷达主要采用激光测距技术来获取点云数据，因此点云数据包含大量的地面点、建筑点和植被点等信息，其主要特点有：（1）点云数据是三维立体空间中的点集合，其密度是平面上的2倍左右；（2）点云数据中含有大量的地面点信息，因此点云数据非常密集；（3）点云数据中存在大量的地表表面信息，如路面、建筑物表面等；（4）点云数据中存在大量的地面植被，其中包括大量的乔木、灌木和草地等；（5）点云数据中存在大量的建筑物，例如房屋、桥梁、道路等。根据机载激光雷达获得数据点云后所形成点分布情况，可以将机载激光雷达原始数据分为地面点和植被点两大类。其中地面点包括楼房、房屋、树木、道路等建筑物；植被点包括乔木、灌木、草地等。

二、原始数据处理 机载激光雷达数据主要由发射信号和接收信号组成。机载激光雷达数据的获取过程主要包括以下几个步骤：①接收激光脉冲，根据发射时间间隔，获取扫描传感器的空间位置信息；②从传感器接收到的回波信号中，提取目标的距离、高度等物理信息；③根据不同目标类型，对点云数据进行滤波处理，得到地物表面细节特征；④对获得的地物表面特征进行分析，提取出地面点并分类。激光扫描数据获取时，由于受诸多因素影响，如大气、电磁波干扰、遮挡等，使得回波信号出现不规则现象，由此产生的原始点云数据中会存在大量噪声。这些噪声包括点云和孤立点云（点云和点云之间没有连接）。噪声过多会影响后续处理的精度和效率。因此，数据预处理过程中要进行滤波处理，数据预处理流程如图1所示。对于点云中的噪声，主要包括点云中的孤立点和噪声两类。孤立点是指激光回波信号中没有任何距离信息的点云数据；噪声是指激光回波信号中包含有距离信息的点云数据。根据滤波目标和滤波要求不同，可将点云中的孤立点分为两类：一类是能用常规手段分离出其位置、形状、大小等物理信息的点云数据；另一类是不能用常规方法分离出其位置、大小等物理信息，但能对其进行分类的点云数据。针对孤立点云中存在的噪声问题，目前已有一些方法可有效地解决这一问题。根据扫描传感器和接收信号强弱等因素不同，可以将机载激光雷达数据分为高频数据、中频数据和低频数据。高频数据指回波信号中包含有距离信息的点云数据；中频数据指回波信号中不包含距离信息的点云数据；低频数据指回波信号中不包含距离信息的点云数据。