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基于机载激光雷达点云数据的河网提取方法研究

基于机载激光雷达点云数据的

河网提取方法研究

王翠平1,2,王豪伟1,2,刘明1,2,董仁才1,2,3

(1.中国科学院城市环境研究所中国科学院城市环境与健康重点实验室,福建厦门361021;

2.中国科学院城市环境研究所厦门城市代谢重点实验室,福建厦门361021;

3.中国科学院生态环境研究中心,北京100085)

[关键词]机载激光雷达;点云数据;河网提取;数字流域

[摘要]在介绍机载激光雷达数据的具体处理流程、分析机载激光雷达数据特征的基础上,结合高程数据和影像数据总结出了基于点云数据的大范围复杂流域的提取方案,同时设计了提取流程并应用该流程对实验数据进行了河网提取。将采用本研究方案提取的河网结果与全手工处理所得的结果进行对比分析后发现,本研究提出的基于机载激光雷达点云数据的河网提取精度误差为3.8%,符合实际生产要求。基于机载激光雷达技术提取河网不仅信息丰富而且提取精度和效率显著提高,同时它作为一种全新数据采集技术,为数字流域三维可视化提供了新的技术支撑。

[中图分类号]TN957.52[文献标识码]A[文章编号]1000-0941(2011)10-0053-03

数字流域是一个以流域空间信息为基础,融合流域内各种数字信息的系统平台,是对真实流域及其相关现象统一的数字化重现,它把流域搬进了实验室和计算机,成为真实流域的虚拟对照体。/数字流域0是/数字地球0的有机组成部分,是/数字地球0中有关流域的信息集合[1]。

近几年,遥感技术迅速发展,特别是机载激光雷达(Li2 DAR)技术的出现,为流域数字特征提取带来了新的机遇与挑战。LiDAR技术是集激光扫描、全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)三种技术于一体的空间测量技术,能够快速并精确地获取地表三维信息,是目前继GPS技术之后测绘界的又一重大技术革命[2]。LiDAR技术与数字航摄仪相结合,并使用大容量高速计算机以及专业软件对其采集的数据进行处理,可快速完成大区域复杂地形的数字表面模型(DSM)、数字高程模型(DEM)及高清晰数字正射影像(DOM)的大规模生产;LiDAR 点云数据点平均间距在0.5m以下,平面精度在0.2m以内,高程精度在0.1m以内,能近乎真实地刻画现实世界[3]。

在数字流域建设中,河网数字信息提取具有非常重要的现实意义。LiDAR技术的出现,为流域河网提取、流域数字化以及流域内生态环境变化监测提供了丰富精确的数据来源。目前,国外已经开展了很多基于LiDAR数据的数字流域研究。George等人研究了激光扫描技术在环境科学中的应用,研究指出,为了能够描述一些生态现象与环境水资源分配的关系,需要详细的河道流向和河道连接信息[4],而流域内的复杂生态环境与细微高程变化具有错综复杂的关系,因此为了得到更好的洪水模型和植被制图,在传统摄影测量技术制作的DEM数据不能满足要求的情况下,详细的LiDAR数据是必不可少的。很多有关流域的基本生态信息从简单的DEM数据无法获取[5-6],这就严重阻碍了流域信息化和流域生态环境评估等工

[基金项目]中国科学院知识创新重要方向项目(KZCX-2-YW-453)作。欧美的一些国家已经开发出一些商业激光雷达点云数据处理系统,并得到广泛应用。这些软件主要有美国Coherent公司的LP360,能与ArcGIS系统无缝兼容,为LiDAR点云处理与分析提供了一体化平台[7];芬兰的TerraScan也是比较流行的LiDAR数据处理软件,该软件基于MicroStation平台,具有点云分类、三维建模和正射影像制作等功能[8]。本研究基于TerraS2 can软件的相关数据处理算法,提出了一种河网提取流程,为河网制图和数字流域提取提供了基础点云数据和数字信息。

1LiDAR数据处理

1.1数据预处理

激光雷达点云数据通常数据量都较大,因此需要进行分块处理。数据分块是依据激光点云数据的空间范围将其划分成相对独立的子空间,一般是进行规则格网划分。本研究采用1B2000标准接图表对大量激光点云(1km2)进行裁剪分块,考虑到数据拼接的需求,需对分块的数据进行相应的缓冲区处理。对分块后的数据去除噪点,一般为孤立点,即明显高于地表物体的激光点及明显低于地表的系统噪点[9],本研究采用Isolated point算法,可以基本清除点云数据中的噪点数据,根据经验建议R值输入为25m,T值为1个点。由于随着激光扫描角度增大,激光点的测量误差也随之增大,因此为保证激光点的分布模式和采样密度均一,通常需要对航带重叠区激光点进行处理,本研究采用Cut overlap算法去除重叠区冗余的激光点[10]。

1.2DEM制作

DEM制作的前提是地面点(Ground)的精确提取。Ground 提取算法的基本思路是通过迭代建立不规则三角网(TIN)表面模型来分出地面点。首先选择一些局部最低点,并确保这些点落在地面,同时建立TIN模型;然后通过迭代添加一些新点到模型中,每次添加新点都使得模型更逼近地表,直至迭代角A

中国水土保持SWCC2011年第10期

和迭代距离D 超出设定范围,即停止迭代[10]。经过初次自动分类,地面点精度可达到80%以上,对于坡度变化急剧的山脊、陡坎、断崖等需要简单手工编辑。Ground 可直接作为DEM 制作的基础数据,并为后期DOM 制作提供辅助数据,由高度密集地面点制作的栅格DEM 具有常规航空摄影测量生产的DEM 不可比拟的精度优势。通常依据传统算法可以直接利用DEM 数据提取河网[11],为了获取精度更高的河网,本研究不但应用了依据Ground 生成的DEM 数据,并结合了基于LiDAR 生成的另一数字产品)))数字正射影像(DOM)数据。1.3 DOM 制作

DOM 的制作对于真实河网的提取起着至关重要的作用。由于现实世界的复杂性,特别是现代城市化进程的加快,人类活动对地表结构和表观都造成了巨大改变。具有高分辨率和高清晰质量的DOM 数据是目视判读地表信息的重要来源。图1为基于LiDAR 的DOM 制作详细流程,其关键步骤是相机参数检查,这是一个循环寻优的过程:首先将Tie point report 报告中Heading 、Roll 和Pitch 的初始值输入到Camera 相对应的参数中;然后检查Tie points 中连接点误差值并将误差较大的点删除,同时继续输出Tie point report 报告;再将新生成的Heading 、Roll 和Pitch 值输入到Camera 的参数中,直到参数不再改变时就停止修改;

最后保存连接点文件和相机参数。

图1 基于LiDAR 的DOM 制作流程

2 基于LiDAR 点云与DOM 的河网提取2.1 提取流程

流域内河道变化的复杂性以及河网的纵横交错分布,给自动提取河网带来了难度。干嘉元等[12]利用航空遥感图像对上海市七宝地区进行了河道自动提取,其思路是通过河道光谱特

性来大致确定河道,再判断河道的形态特性(长和宽),即从X

和Y 两个方向分别判断其形态,最终得到河道信息。这种方法提取的河道信息虽然在精度上满足实际需求,但河道周围的地物影响了其提取效果和效率,并且应用该算法进行大区域及复杂地形的河道提取仍然存在一定难度,其普适性有待提高。

LiDAR 点云数据具有详细的三维特征,通过不同方向的剖面截取,能对地形地物形成直观的三维印象[13]。LiDAR 的一个典型特征就是其激光点能穿透浓密植被区域,使点云数据真实再现植被下地形、河道信息。应用LiDAR 点云并结合高清DOM 数据,可反映逼真的现实世界。由于激光数据不但具有空间坐标信息,而且还能反映不同的强度值,因此往往LiDAR 在扫描属性不同的地物时其返回的激光强度值是不同的。如图2所示,右边的激光强度图较清晰地显示了水域范围内的激光点具有大致相同的强度值,河道中的几个小岛在强度图中的亮度信息较强,同时河道里游船的激光强度值也不同于水域上的点强度值。激光强度值为划分河道信息提供了第一个参考要素,但由于流域内地形地貌的复杂性,仅靠激光点强度值不足以很好地划分出河网。考虑到激光点在河道水面往往也具有相同的高程值,形成类似水平面的外观形态,因此可先利用激光点强度值初步划分河道信息,然后再结合高程信息对河道信息进一步划分。另外如河道具有瀑布或水坝,造成高程值不一致,可依据高程分区域多次提取河道激光点,再将各区域的流域数据合并为整个流域数据。

图2 正射影像与激光强度图

利用TerraScan 软件里的分类工具[10],依据激光点的形态信息,可将河道上的激光点提取出来,再结合DOM 影像,进行简单的人工辅助修改,即能快速制作出大范围复杂地形的河道流域图。作者通过本研究总结了一套基于LiDAR 激光点云以及DOM 影像的流域内河网提取流程,具体见图3。

图3 河网提取流程

#54#中国水土保持SWCC 2011年第10期

2.2人工检查

在河网提取过程中,大部分工作可以通过TerraScan软件自动完成。但是由于地形起伏、河道曲折等复杂地形地貌情况的存在,会导致一些激光点被错误划分,因此结合DOM影像进行后期的人工目视检测与修正是必不可少的。通常被错误划分的激光点有以下三种情况:河道狭窄处、河道边缘植被处以及离散水域处。目视检查遵循的一般原则是:在确保河道连通性的前提下,河道内激光点的高程差异不应很大(若有水坝、瀑布等特殊水面落差情况则分区检查)。目视检查后的河网LiDAR 数据即为最终成果数据。

3优势分析

3.1河道信息丰富

基于LiDAR点云数据提取的河网,不仅具有河面宽度、河道长度、河面面积等基础的流域数字信息,而且由于激光点具有高穿透性,能直接获取河道边缘处植被下的河道信息,因此可以较精确地确定河流的宽度及面积。另外,LiDAR点云数据能全方位解析河道中的瀑布、河坝等信息,同时河坝、瀑布的水位落差可以通过直接量测LiDAR点云数据的剖面来获得。

3.2精度分析

本研究以图2所示的示例数据为分析对象,评估基于Li2 DAR点云数据提取的河网精度和可靠性。数据为标准1B2000图幅范围,面积1km2,激光点总数1073041个,采用图3所示的河网提取流程对该数据进行河网提取并对其进行精度评估。采用George等[4]提出的3个评价指标对基于Li2 DAR点云数据提取的河网精度进行误差分析,即

一类误差(%)=100@c/a;

二类误差(%)=100@d/b;

总误差(%)=100@(c+d)/(a+b)

式中:a表示示例数据中河网激光点的总数;b表示示例数据中非河网激光点的总数;c表示被误分为非河网激光点的河网激光点数;d表示被误分为河网激光点的非河网激光点数。

在地形复杂的情况下,为了得到高精度的河网点云数据,通常需要选择较小的一类误差而忽略二类误差。另外,总误差是衡量两类误差总数的指标,因此总误差越小表示精度越高[14],通常情况下实际生产要求总误差不高于5%。如表1所示,示例河网点云数据总误差3.8%,符合实际生产需求。

表1河网点云数据提取精度

误差类型a b c d误差值

一类误差26090410915 4.1%

二类误差81213730472 3.7%

总误差2609048121371091530472 3.8%

4结语

本研究不但基于LiDAR点云数据详细探讨了河网提取的步骤与方法,而且对提出的新方法进行了河网提取精度验证。实践表明,基于LiDAR点云数据提取的河网不仅包含丰富的信息,精度也符合实际生产需求;同时LiDAR点云数据的处理是有规律可循的。因此,基于LiDAR点云数据的河网提取方法可应用于实际生产并能够提高生产效率,依据LiDAR点云数据本身的物理形态特征,如河网点云高程、河网激光点强度值等,并结合DEM、DOM数据可以快速提取河网的激光点云。

随着数字技术的快速发展,利用现代高新数字技术对流域的地理环境、自然资源、生态环境等各种信息进行采集和数字化管理具有很大的优势,LiDAR点云数据可为流域综合信息平台的建立提供基础信息和必要的数据。

[参考文献]

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[作者简介]王翠平(1980)),女,河北唐山市人,在读博士,主要研究方向为数字城市环境网络研究、空间分析

以及遥感应用等;通信作者董仁才(1971)),男,

宁夏石嘴山市人,副研究员,博士,主要从事流域

生态系统管理和空间信息技术研究工作。

[收稿日期]2011-05-20

(责任编辑徐素霞)

王翠平等:基于机载激光雷达点云数据的河网提取方法研究

SOIL AND WATER

CONSERVATION IN CHINA

No.10(355)2011

Abstracts

Modes of Land Use of the Three Gorges Reservoir Area Oriented Soil and Water Conservation

JIN Hui2fang1,WEI Jie1,HE Xiu2bin2……………………………………………………………………………………………………

(1.Geography&Tourism College,Chongqing Normal University,Chongqing400047,China;

2.Institute of Mountain Hazards and Environment,Chinese Academy of Sciences,Chengdu,Sichuan610041,China)(36)

Rational land use is a basis for soil and water conservation in the Three Gorges Reservoir area which ensures the safe operation of the reservoir and the security of the regional eco2health.The paper puts forward three typical land use modes of tri2dimension eco2agriculture, slope land cultivation with cut down slope length and alternative layout between arid land and paddy fields,and introduces the structure and layout design of each mode,with analysis on basic principle and function of each mode.The three models are believed as low2cost,efficient, easy and adaptive to the natural and socio2economic settings of the Three Gorges Reservoir area.It suggests on strengthening the monitoring and evaluation on effect and suitability of land use with soil and water conservation functions for selecting a land use mode which is suitable to the different environmental conditions of the reservoir area.

Key Words:tri2dimensional eco2agriculture;slope land cultivation with cut down slope length;alternative layout between arid land and pad2 dy fields;soil and water conservation;land use;the Three Gorges Reservoir area

Summary of Study Progress on Soil Erodibility JING Guang2hua1,2,YU Xing2xiu1,LI Zhen2wei1,2

……………………………………

(1.Shandong Key Laboratory of Soil and Water Conservation and Environmental Protection/Linyi University,

Linyi,Shandong276005,China; 2.Shandong Normal University,Ji.nan,Shandong250014,China)(44) Soil erodibility is an integrated index of soil characterization to percolation capacity of rainfall,sensitivity of precipitation or runoff denu2 dation and transportation and an important parameter for soil erosion.The paper introduces the indexes of soil erodibility both at home and a2 broad,and comments on the advantages,disadvantages and scope of application of direct methods of determination,formula and nomogram. Then it lists the latest research results of index value of soil erodibility of the severe soil erosion region in China,and analyzes the insufficien2 cy of the study on soil erodibility and points out that the study on index of soil erodibility,affecting factors and calculation methods should be further improved and strengthened.

Key words:soil erosion;index of soil erodibility;study method;mechanism

Influence of Different Land Uses to Soil Properties in Red Soil Hilly Region of Central Hu.nan Province

BAO Wen1,LAI Yi2ka2……………………………………………………………………………………………………………………

(1.Monitoring Station of Hu.nan Soil and Water Conservation,Changsha,Hu.nan410007,China;

2.Hu.nan Surveying Bureau of Hydrology and Water Resources,Changsha,Hu.nan410007,China)(47)

The paper studies the physical properties and anti2erodibility of soil of five types of different land uses in red soil hilly region in the cen2 ter of Hu.nan by taking Wushui Watershed in Hengyang County as an example.The outcomes show that land use types have obvious effect to the soil properties and the structure of granite red soil is degraded along with the reduction of vegetation cover and human disturbance.a) Comparing with woodlands,the sand contents of dry lands and sloping farmlands increase while the clay contents decrease relatively and the surface soil appears desertification;b)comparing with woodlands and open woodlands,the contents of water2stable aggregates with bigger di2 ameter of farmlands reduce,with the mean weight diameter decreasing and the structural stability lowering too;c)the sequence of different land uses based on capillary porosity and water2holding capacity of soil is as follows:woodlands>open woodlands>abandoned lands> dry lands>sloping farmlands.The results show that good vegetation condition and reasonable land uses can improve agglomerate ability through decreasing soil bulk density and adding organic matter and fine particle content,while increase moisture storage for increasing soil anti2erodibility

Key Words:red soil;physical properties of soil;land use types;soil erosion;Hu.nan

Extraction Method of River Net Based on LiDAR Points Cloud Data

WANG Cui2ping1,2,WANG Hao2wei1,2,LIU Ming1,2,et al.

……………………………………………………………………………

(1.Key Lab of Urban Environment and Health,Institute of Urban Environment,Chinese Academy of Sciences,

Xiamen,Fujian361021,China; 2.Xiamen Key Lab of Urban Metabolism,Xiamen,Fujian361021,China)(53) Based on the introduction of specific processing flow and analysis of characteristics of airborne LiDAR data,the paper summarizes the extraction solution of a complicated watershed on a large scale with point cloud data,combined with elevation data and image data,and de2 signs an extraction processing flow and extracts river net by using the flow.The comparative analysis of river net extracted by the study and by the total manual processing show that the error of accuracy of point cloud data of river net based on the airborne LiDAR technology is3.8%, basically meeting the accuracy required by actual production.The outcomes show that the river net extracted based on airborne LiDAR tech2 nology not only contains a large amount of information but also has higher extraction accuracy and the extraction efficiency is significantly im2 proved.As a data acquisition technology,the airborne LiDAR technology has provided technical support for the three2dimensional visualiza2 tion of digital watershed.

Key Words:airborne LiDAR;point cloud data;river net extraction;digital watershed

激光雷达高速数据采集系统解决方案

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

CARD-1中利用点云数据(激光雷达数据)进行项目设计使用说明

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

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。

波形采样激光雷达点云数据的均匀化处理研究

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

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流程

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

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)

激光雷达在电力巡检的创新应用

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；

无人机激光雷达扫描系统

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

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。

基于三维激光雷达技术的大比例尺地形图解决方案

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

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

点云密度对机载激光雷达林分高度反演的影响

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

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

激光雷达点云数据

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。

机载激光雷达的应用现状及发展趋势

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

点云密度对机载激光雷达林分高度反演的影响

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] 。