激光(guāng)雷達(LiDAR)點雲數據,每一個(gè)點都包含了(le)三維坐(zuò)标信息,也(yě)是我們常說的(de)X、Y、Z三個(gè)元素,有時(shí)還(hái)包含顔色信息、反射強度信息、回波次數信息等。
其實,這(zhè)些點是機載激光(guāng)雷達向地面發射激光(guāng)信号,然後收集地面反射的(de)激光(guāng)信号而來(lái)的(de)。此後,内業通(tōng)過聯合解算(suàn)、偏差校正,便可(kě)以計算(suàn)出這(zhè)些點的(de)準确空間信息。看上去一個(gè)簡單的(de)數據獲取,其實包含了(le)較爲複雜(zá)的(de)設備結構及數據采集過程
其一,激光(guāng)雷達(LiDAR)包括了(le)激光(guāng)測距系統、光(guāng)學機械掃描單元、控制記錄單元、全球定位系統(Global Position System, GPS)、慣性測量系統(Inertial Measurement Unit,IMU)以及一套成像設備等。
其二,機載激光(guāng)雷達(LiDAR)進行采集點雲數據時(shí)除了(le)天氣需要滿足飛(fēi)行條件外,還(hái)需要獲得(de)空域許可(kě),提前設計航線,實地勘察。
通(tōng)過對(duì)點雲數據進行自動化(huà)預處理(lǐ),地面濾波,結合人(rén)工編輯對(duì)激光(guāng)點雲進行進一步的(de)精分(fēn)類,保留地面點,剩餘的(de)地面點通(tōng)過構建不規則三角網(TIN)等模型進行栅格化(huà),可(kě)得(de)到高(gāo)精度的(de)數字高(gāo)程模型(DEM)數據,也(yě)可(kě)以轉換爲等高(gāo)線數據。
随著(zhe)激光(guāng)雷達技術的(de)逐步成熟,三維激光(guāng)雷達技術制作的(de)三維模型精度高(gāo),适用(yòng)範圍廣,外業工作量少,省時(shí)省力。在建築物(wù)的(de)房(fáng)屋輪廓提取、特征點檢測和(hé)三維重建工作上發揮了(le)重要作用(yòng)。且結合傾斜攝影(yǐng)技術,地物(wù)提取更加便捷,數據可(kě)視化(huà)程度更高(gāo)。
機載激光(guāng)點雲可(kě)以用(yòng)于普查林(lín)木(mù)的(de)特征,例如樹木(mù)的(de)平均高(gāo)度,樹冠密度,生物(wù)量,林(lín)木(mù)儲量和(hé)植被覆蓋度。如果搭配高(gāo)光(guāng)譜成像儀,可(kě)以确定更多(duō)的(de)信息,如植被分(fēn)類、植被儲量、土壤變化(huà)等。其次,衍生數據可(kě)用(yòng)于監測森林(lín)生長(cháng),風暴或火災造成的(de)損害等。
高(gāo)精度激光(guāng)點雲,可(kě)用(yòng)于構建地形三維模型,爲勘察設計提供斷面量測、坡度坡向量測、土方填挖量等信息,大(dà)大(dà)減少工程勘察設計中的(de)外業工作量,縮短工作周期。
通(tōng)過地形三維模型的(de)建立,可(kě)以大(dà)面積監測地形的(de)變化(huà),可(kě)以根據地形的(de)變化(huà)方向及地形的(de)變化(huà)量,作出風險評估,爲預防地質災害的(de)發生提供依據。例如,對(duì)滑坡體地表的(de)監測,特别是在陡坡下(xià)的(de)道路、鐵軌,以及削坡建房(fáng)等容易發生滑坡地區(qū),能夠爲滑坡體成因和(hé)發育趨勢的(de)推斷提供重要依據。
上述五個(gè)方面,隻是點雲數據應用(yòng)的(de)其中一部分(fēn)。
激光(guāng)雷達具備著(zhe)以下(xià)幾個(gè)特點:1、全天候工作,主動獲取數據;2、隐蔽性好,抗有源幹擾能力強,且獲取數據範圍廣;3、激光(guāng)穿透能力強;4、外業工作量小;5、點雲精度高(gāo),空間坐(zuò)标信息準确。
所以,激光(guāng)雷達(LiDAR)獲取的(de)點雲數據,往往也(yě)适用(yòng)資源勘探、城(chéng)市規劃、農業開發、水(shuǐ)利工程、環境監測、礦山測量、隧道測量、公路道路測量、電纜監測、海洋深水(shuǐ)測量等各個(gè)方面。
機載LiDAR可(kě)快(kuài)速獲取高(gāo)精度、高(gāo)密度的(de)地表三維坐(zuò)标信息數據。這(zhè)些數據是一系列空間分(fēn)布不均勻的(de)離散點雲數據,如何對(duì)這(zhè)些數據進行濾波是當前國内外研究的(de)熱(rè)點,現有濾波算(suàn)法大(dà)多(duō)都是基于...
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