简介：摘要：城市发展速度加快，道路边界提取难度较高，研究车载LiDAR点云用于城市道路边界提取方法至关重要，有助于提升提取结果的精确度。本文将结合城市道路特点，分析将该技术用于道路边界的提取难点，明确常用提取方法运用方式，充分发挥车载LiDAR点云技术运用价值，消除遮挡对提取结果的干扰，使道路边界提取结果精确度得到保证。

简介：摘要：在城市道路规划、道路交通高精度管理工作中，提升道路边界提取工作精确度，成为一项极为必要的工作。本文介绍一种利用开源街道地图（OMS），辅助车载激光雷达（LiDAR）点云数据，开展三维道路边界精确提取工作的技术方法，以期提高道路边界提取准确率与召回率，为智能交通体系的建设提供支持。

简介：摘要：机载激光雷达是正在发展的高新主动式遥感技术，其能够获取大面积的地形数据以快速生成DEM产品，结合影像数据可得到丰富的空间地理信息。由于机载LiDAR作业范围有限，而作业面积较大，因此要对对相邻航带的点云要进行点云配准拼接，剔除粗差，减小数据的系统误差，本文研究点云配准的方法来提高载机LiDAR数据的精度与处理速度，并提出改进的后点云配准方法，实现的点云的配准拼接。

简介：【摘要】：随着无人驾驶、智能交通和三维建模等应用的不断发展，LiDAR点云与影像的匹配成为了一个重要的问题。点云数据通常包含丰富的噪声和无效点，而影像提供了高分辨率的视觉信息。因此，研究如何有效地将LiDAR点云与影像进行匹配，并进行滤波处理，可以提高点云数据的质量和准确性，进而促进相关应用的发展。本文将对LiDAR点云与影像匹配的滤波方法进行研究和应用，探索如何有效地去除噪声、解决遮挡和不匹配问题，并提高匹配结果的准确性和完整性。

简介：

简介：利用机载激光雷达扫描（LightDetectionandRanging，LiDAR）技术所得点云进行震后倒塌建筑物提取时，树木与倒塌建筑物的点云特征十分相似，较难区分。为了快速准确获取震后房屋建筑物的受损情况，本文提出使用回波次数比特征指标，结合前人所提出的点云回波强度、归一化强度、最邻近点高差、法向量夹角、X向坡角和Y向坡角等特征的均值和标准差，利用肝最近邻分类法实现单体地物区分的方法。对2010年海地7．0地震震后机载LiDAR数据进行了地面点去除，分别选取了未倒塌建筑物、倒塌建筑物和树木各50个训练样本和各20个测试样本，计算了各因子的分布及其均值和标准差，在分析的基础上最终选取了可分性较强的8个分类特征，利用群最近邻分类法对测试样本进行了分类，结果显示分类正确率可达85％以上。研究表明选取多个有效的LiDAR点云分类特征可以较好地区分震后未倒塌建筑物、倒塌建筑物和树木，提高震后建筑物震害程度判定的准确性，为应急救援及时提供较为准确的灾情信息支持。

简介：摘要：本文简要介绍激光雷达技术在电力巡线过程中的应用，探讨了巡线应用中点云数据处理的技术，就Li DAR 点云数据的分类以及注意问题做简要说明。

简介：摘要：本文简要介绍激光雷达技术在电力巡线过程中的应用，探讨了巡线应用中点云数据处理的技术，就Li DAR 点云数据的分类以及注意问题做简要说明。

简介：摘要机载LiDAR是获取地表DEM的重要技术之一。机载激光测距技术可高效、快速获取高空间分辨率的地表三维信息，广泛应用于地形测绘、城市建模等多个领域。原始机载LiDAR点云的数据结构是离散、不规则的，包括地面点和非地面点。高精度分离地面点与非地面点的过程即滤波处理，是制作DEM的关键技术。现有的机载LiDAR点云数据滤波方法，主要分为坡度滤波法、移动窗口法、数学形态学法、渐进三角网（TriangulatedIr-regularNetwork,TIN）滤波法及其他滤波方法。本文针对机载LiDAR点云数据在自动化滤波过程中因建筑、植被底点剔除不完全导致DEM成果粗糙、等高线不平滑等问题，提出了一种精细化滤波方法。先对LiDAR点云数据进行滤波处理生成参照DEM，再利用同区域的正射影像辅助判别，选取需要滤波区域点云进行局部纠正；分别选取平坦区域和山地区域进行实验，并对精度验证和等高线成果进行了对比。实验结果表明，经过精细化滤波后的DEM和等高线成果在保证精度指标的前提下，成果质量明显提高。

简介：摘 要：机载LiDAR具有全天候、全天时、并有一定的穿透能力等优点，本文使用机载LiDAR技术获取校园点云数据，通过对点云数据进行地物分类，结合点云边界提取及单木提取算法，完成校园乔木单木提取与统计，经与原始实测数据对比，差异率为6%，实现测区内单木快速、高效及精确的测量统计。

简介：摘要：构建城市建筑房屋模型是协调城乡空间布局、改善人居环境、促进城乡经济社会全面协调可持续发展的有效手段。本文通过 GIS数据分析、清洗、融合等技术手段，利用机载 Lidar点云数据等基础测绘产品进行三维建筑房屋模型建模。该模型的应用不仅减少大量现场踏勘等基础工作，还可以从城市空间形态、开敞空间等方面优化完善规划方案和城市设计方案，为下一步的建筑分层、分户等精细化应用奠定基础。

简介：提出了一种基于地形特征的点云简化算法，首先根据图像学差分算子提取点云中的地形特征点，再以地形特征点作为种子点建立TIN模型进行迭代简化，并对算法中存在的计算效率低下的问题进行优化。采用两组数据进行算法有效性测试，并与经典的距离一高差简化算法结果进行对比。结果表明，该算法在地形复杂的区域有更好的简化效果。

简介：提出一种基于建筑角点的机载和车载点云数据配准方法。首先采用随机抽样一致性算法(RandomSampleConsensus,RANSAC)对建筑面片进行稳健估计,结合建筑轮廓在二维平面上投影的拟合直线,解算出建筑角点的三维坐标。利用提取到的同名角点,采用六参数转换模型计算机载和车载点云数据间的空间转换参数,进而完成机载和车载点云数据的配准。实验表明,该方法能有效地提取建筑角点,实现机载和车载点云数据的精确配准。

简介：探讨了LIDAR数据密度和DEM精度的关系，介绍了DEM表达的几种常用方法，分析了LIDAR数据可以精简的最大程度。结果证明，LIDAR数据精简降低了数据冗余度，同时也提高了数据存储和处理效率。

简介：摘要针对无人机电力巡检算法缺乏问题，本文提出了基于无人机LiDAR点云的影像分类和安全距离判定算法，并依此算法对实验区进行巡检精度验证，结果发现本文提出的方法鲁棒性较好，具有较高的巡检精度，是一种快速有效的无人机LiDAR点云电力巡检新方法。

简介：摘要：倾斜摄影和机载LiDAR都是利用高精度航空遥感技术获取地形地貌信息，倾斜摄影通过倾斜航拍的方式，利用影像三角测量技术获取地面三维坐标信息，机载LiDAR通过激光束与地面交互，测量反射信号的时间差和传播距离，计算出地面点的坐标位置。基于此，文章主要分析了倾斜影像与LiDAR点云数据融合关键技术的应用。

简介：摘要：本文探讨了倾斜影像与LiDAR点云数据融合的关键技术及应用。首先介绍了倾斜影像和LiDAR点云数据的特点，然后分析了数据融合的必要性和潜在优势。接着重点阐述了数据预处理、配准、特征提取和分类识别等关键技术，并结合实际案例对其应用进行了论证。最后总结了当前研究存在的问题并展望了未来的发展方向。

简介：通过对1：2000高精度DEM及DSM制作的项目实践,总结了利用LIDAR点云数据制作高精度DEM及DSM的方法,其制作的关键就是点云的滤波分类,并对点云的两种分类即自动滤波分类和人工精细分类进行详细阐述.

简介：摘要：在我国道路断面测量技术的发展中，常规的采用的方式主要以CAD软件技术为主，而在其不断发展中，全站仪、RTK技术被逐步引入到道路断面的测量之中。但是在实际应用中发现，对于高斗山坡地区的道路断面测量工作开展来说，上述几种技术的优势不够明显且存在工期较长、成本较高、测量难度较大等不足。基于此也就显示出引入基于LiDAR点云数据的道路断面测量系统，对于复杂地形道路横纵断面测量的重要意义。在本文的研究中，重点正在于基于LiDAR点云数据的道路断面测量系统的关键技术探讨与分析。

简介：