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        機載激光雷達(dá)掃描技術(shù)生產(chǎn)DEM成果的高程精度分析

        2020-08-26 07:38:10張永林翟永聰
        經(jīng)緯天地 2020年3期
        關(guān)鍵詞:激光雷達(dá)高程測繪

        張永林 翟永聰

        (廣東省測繪產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗中心,廣東 廣州510075)

        0.引言

        機載激光雷達(dá)(Light Detection and Ranging)是一種先進(jìn)的主動式航空遙感測繪技術(shù),通過高空激光器發(fā)射并接收返回的信號,獲取地面地形的三維點云數(shù)據(jù),與傳統(tǒng)的航空攝影測量相比,能夠精準(zhǔn)地反映地形的真實情況,直接快速獲取地面的三維坐標(biāo)體系,提供密集的點陣數(shù)據(jù),具有效率高、數(shù)據(jù)精度高、受外界環(huán)境因素影響小、能全天候24小時不間斷工作、較少或不需要進(jìn)入測量現(xiàn)場的優(yōu)勢,廣泛應(yīng)用于基礎(chǔ)測繪、應(yīng)急測繪、三維建模、鐵路、公路、橋梁、電力設(shè)計、油田勘探、文物保護(hù)、林業(yè)監(jiān)測、沙漠監(jiān)測等不同領(lǐng)域。激光點云是一種分布在三維空間中的離散不規(guī)則點,不具備表達(dá)物體屬性信息的能力,后期怎樣對它開展分類篩選,讓點云數(shù)據(jù)準(zhǔn)確表達(dá)地面真實形態(tài),并生成數(shù)字高程模型已成為測繪領(lǐng)域的前沿研究方向[5]。

        本文介紹了機載激光雷達(dá)獲取點云數(shù)據(jù)并根據(jù)DEM的工作原理和流程,解讀機載激光雷達(dá)掃描技術(shù)形式所應(yīng)用的數(shù)字高程模型的驗收方法,并將該技術(shù)方法應(yīng)用于廣東省數(shù)字高程模型更新項目,構(gòu)建了廣東省數(shù)字高程模型更新(一期 任務(wù)區(qū)二)項目中1∶2000 DEM模型。項目檢查結(jié)果證明,基于機載激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)的數(shù)字高程模型制作技術(shù)路線可行,生產(chǎn)效率較高,檢驗結(jié)果證明成果精度能符合測繪產(chǎn)品規(guī)范的要求,該技術(shù)方法在遙感測繪領(lǐng)域有巨大的技術(shù)優(yōu)勢及應(yīng)用前景。

        1.機載激光雷達(dá)系統(tǒng)的組成及工作原理

        激光陣列發(fā)射系統(tǒng)、激光測距系統(tǒng)、光學(xué)掃描單元、接收控制單元以及相關(guān)成像和數(shù)據(jù)處理設(shè)備等組成了激光雷達(dá)系統(tǒng)(LiDAR)。機載激光雷達(dá)系統(tǒng)是通過在飛機機載平臺上,集成激光雷達(dá)系統(tǒng)、POS定位定姿系統(tǒng)、高分辨數(shù)碼相機和控制系統(tǒng)所構(gòu)成的全新綜合型快速、精確測量系統(tǒng)。其中,激光掃描儀通過接收返回的脈沖可獲取被測目標(biāo)的反射角度、反射距離、反射頻率和返回波信號強弱等信息,通過光電成像技術(shù)能分析得到被測物體的數(shù)字成像數(shù)據(jù),經(jīng)過POS定位定姿系統(tǒng)分析測算姿態(tài)數(shù)據(jù)得到全部地表采樣點的位置坐標(biāo),通過綜合處理可獲得一個長條型的地面區(qū)域三維位置信息與成像結(jié)果。

        機載激光雷達(dá)系統(tǒng)是激光技術(shù)在回波測距和定位方面的實踐,通過研究不同目標(biāo)反射的回波強弱、反射方向及速度計算得出反射特性等數(shù)據(jù)來識別物體。機載激光雷達(dá)系統(tǒng)最先通過向地表發(fā)射激光信號,再捕獲地面反射的激光信息而來的。最后,通過內(nèi)業(yè)聯(lián)合解算、偏差糾正,再結(jié)合激光發(fā)射點空間位置和姿態(tài)信息,解算出激光點的三維坐標(biāo)(X,Y,Z),得到激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)。從形式上看,這似乎是一個簡單的數(shù)據(jù)獲取過程,仔細(xì)分析,這其中蘊含著大量的設(shè)備結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)采集過程。點云數(shù)據(jù)是與測量目標(biāo)有關(guān)、具有精確三維坐標(biāo)信息的大量離散點,雖然有著精確的高程信息,但缺少目標(biāo)的光譜信息,以至于激光雷達(dá)很多都與光譜成像儀配套使用,以便于獲取光譜信息。在對點云進(jìn)行噪聲點濾除、分類和人工編輯后,即可應(yīng)用于矢量要素采集、生成數(shù)字高程模型等。

        2.基于機載激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)的數(shù)字高程模型生成

        2.1 機載激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)獲取與處理

        機載激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)獲取與處理流程(如圖1所示):

        圖1點云數(shù)據(jù)獲取與處理流程圖

        點云數(shù)據(jù)獲?。河珊綌z飛行后獲取的原始點云數(shù)據(jù),經(jīng)過GPS、IMU數(shù)據(jù)聯(lián)合解算出飛行時每個時刻的航跡、WGS-84轉(zhuǎn)換為CGCS2000坐標(biāo)、點云高程異常改正、航帶拼接檢查及系統(tǒng)誤差校正等操作,最后得到按航帶存儲的點云數(shù)據(jù)。

        點云成果主要共分為5類:噪點、水域、未分類點、地面點以及航帶重疊點。由于機載激光雷達(dá)所采集的點云數(shù)據(jù)具有很多冗余的信息及噪聲,且其本身不具有測量目標(biāo)的屬性信息,因此,為了更好地利用點云數(shù)據(jù),有必要對點云進(jìn)行預(yù)處理。點云預(yù)處理包括濾波、分割、分類等操作,濾波的目的是過濾掉無用的點數(shù)據(jù),保留可靠的點云數(shù)據(jù);分割、分類的作用是把具有一致屬性信息的點集合在一起,按照不同地表物體的反射特征、形狀特征等,可以對代表某一類型的目標(biāo)加以區(qū)分,這些集合通常包括建筑物屋頂、河流、森林、地面等。地面點是落在道路、廣場等能夠反映真實地形起伏的地表上的點;由于水體對激光有吸收作用,水域則表現(xiàn)為點云數(shù)據(jù)的缺失;非地面點主要指落在建筑物、橋梁、植被、管線等高于地面的地物上的點。

        點云數(shù)據(jù)的處理,主要包括:點云分塊、噪點濾除、自動分類和人工編輯分類。

        (1)點云分塊:航飛執(zhí)行單位所提交的按航帶存儲的機載LiDAR點云數(shù)據(jù),作業(yè)前需要對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊。首先需要利用軟件對航帶重疊點進(jìn)行自動去冗余處理,然后按照分幅要求對點云分塊及命名。

        (2)噪點濾除:將孤立點等地面異常變化點剔除。

        (3)自動分類:因為激光具有非常高的穿透性,在掃描過程中不同目標(biāo)的回波有著不同強度。利用點云反饋記錄的回波反射強度,通過一定算法對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行自動歸納分類。存在多次回波的為植被密集區(qū)域,正常的地面點應(yīng)是末次回波對應(yīng)的反射點。裸露地表一般只有一次回波,此時反射點就是地面點。相對于地物上的點,地面上的高程點是最低的,可以從較低的反射點中提取初始地表[5](如圖2所示):

        (4)人工編輯分類:對于高程變化較大區(qū)域,通過改進(jìn)參數(shù)或計算方法,小區(qū)域點云可以再次自動分類;然后參照模型和影像來進(jìn)行編輯修改,采用人機交互的方式,來對分類錯誤、漏分的地面點進(jìn)行重新分類;以點云剖面為主要依據(jù),建立地面模型DEM根據(jù)地形判斷點云分類是否準(zhǔn)確,判斷有難度的區(qū)域則參考影像來確定類別(如圖3、4所示):

        圖2點云自動分類

        圖3點云人工編輯分類

        圖4點云人工編輯分類

        2.2 數(shù)字高程模型的更新生產(chǎn)

        基于點云數(shù)據(jù)的數(shù)字高程模型更新生產(chǎn)流程(如圖5所示):

        圖5 數(shù)字高程模型更新生產(chǎn)流程

        基于點云數(shù)據(jù)的數(shù)字高程模型生產(chǎn)首先進(jìn)行點云初分類,批量濾波后進(jìn)行點云的精細(xì)分類,原則上人工編輯以剖面為主進(jìn)行點云精細(xì)分類,務(wù)求地面點不連片漏分、關(guān)鍵地形點不錯分。

        水體處理:對于河流、湖泊等面積較大的水域,應(yīng)采集水涯線能夠清晰完整表達(dá)水體邊界參與高程模型的生成。分段采集的封閉水涯線應(yīng)按流向由高到低平緩過渡,尤其注意雙線河流在中間段是否有“倒灌”的情況。

        特殊地物處理:對于架空于地面或水面之上的人工構(gòu)筑物上的點云數(shù)據(jù)(如圖6所示),正常保留地面或水面上的點云數(shù)據(jù),生成的數(shù)字高程模型則利用已準(zhǔn)確分類的地面點數(shù)據(jù)及道路特征線、河流邊線、面狀水域范圍線等。

        圖6特殊地物處理

        2.3 數(shù)字高程模型的成果檢驗流程及質(zhì)量評價方法

        數(shù)字高程模型的成果檢驗主要依據(jù)GB/T 18316-2008《數(shù)字測繪成果質(zhì)量檢查與驗收》及CH/T 1026-2012《數(shù)字高程模型質(zhì)量檢驗技術(shù)規(guī)程》,其流程(如圖7所示):

        圖7數(shù)字高程模型成果檢驗流程圖

        成果檢查驗收的主要質(zhì)量元素有:空間參考系、位置精度、邏輯一致性、時間精度、柵格質(zhì)量以及附件質(zhì)量。

        成果的檢查內(nèi)容主要有(如表1所示):

        表1數(shù)字高程模型檢查內(nèi)容

        由于廣東省數(shù)字高程模型更新的生產(chǎn)方式不同于傳統(tǒng)DEM的生產(chǎn)方式,單位成果首先要滿足GB/T 18316-2008《數(shù)字測繪成果質(zhì)量檢查與驗收》的質(zhì)量要求,其次在“柵格質(zhì)量”質(zhì)量元素中增加“編輯質(zhì)量”質(zhì)量子元素,該質(zhì)量子元素的評分采用錯漏扣分法,目的主要是為了控制數(shù)字高程模型生產(chǎn)過程中是否比較合理地編輯LiDAR點云數(shù)據(jù)。

        3.數(shù)字高程模型驗收檢驗實例與高程精度分析

        3.1 實例數(shù)據(jù)

        本文數(shù)據(jù)正是筆者擔(dān)任項目負(fù)責(zé)檢查驗收的廣東省數(shù)字高程模型更新(一期 任務(wù)區(qū)二)項目,成果平面坐標(biāo)使用2000國家大地坐標(biāo)系;高程坐標(biāo)為1985國家高程基準(zhǔn);投影方式采用高斯-克呂格投影,3°分帶,中央子午線為東經(jīng)111°、114°、117°。坐標(biāo)原點西偏500km,橫坐標(biāo)加帶號。項目生產(chǎn)時間為2018年6月至2019年8月,點云數(shù)據(jù)來源于廣東省機載LiDAR點云數(shù)據(jù)獲取項目(一期)兩個分區(qū),第一分區(qū)點云設(shè)計密度為每平方米3個點,第二分區(qū)點云設(shè)計密度為每平方米2個點。利用航攝任務(wù)獲取的1∶2000比例尺點云數(shù)據(jù)結(jié)合新獲取的影像生產(chǎn)數(shù)字高程模型,最終完成1476幅5km×5km分幅的廣東省數(shù)字高程模型更新(一期任務(wù)區(qū)二)成果,面積約3.47×104km2,其精度指標(biāo)要求(如表2所示):

        表2 DEM成果精度要求 單位:m

        該成果生產(chǎn)所屬任務(wù)區(qū)地形復(fù)雜,山地和沖積平原間隔分布,屬于航攝困難區(qū)域,該攝區(qū)主要分布在粵西、粵北地區(qū)及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的珠三角區(qū)域。

        點云數(shù)據(jù)的分類處理及數(shù)字高程模型更新的建立主要利用LiDAR數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),對航飛執(zhí)行單位獲取的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)業(yè)DEM更新生產(chǎn)。

        3.2 DEM高程碎部點的精度

        首先對點云數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行檢查,成果符合標(biāo)準(zhǔn)并合格后,對數(shù)字高程模型成果開展質(zhì)量檢查。最后,內(nèi)業(yè)審查主要內(nèi)容是對項目的文字資料包括項目技術(shù)設(shè)計書、過程檢查記錄表、單位內(nèi)檢報告、專業(yè)技術(shù)總結(jié)等,并通過人機交互的方式檢查數(shù)字高程模型最終成果的空間參考系、位置精度、邏輯一致性、柵格質(zhì)量[5]。

        外業(yè)檢驗方式按照《測繪成果質(zhì)量檢查與驗收》要求抽取8批次,共120幅5km×5km的數(shù)字高程模型更新圖,采用GNSS接收機每幅圖外業(yè)均勻采集30個高程檢測點,和數(shù)字高程模型成果的同名點進(jìn)行高程比對。

        經(jīng)過內(nèi)業(yè)檢查發(fā)現(xiàn),生產(chǎn)過程中存在個別點云數(shù)據(jù)未準(zhǔn)確分類,個別路面、流動水域未按要求清晰完整表達(dá)邊界,個別建筑物地基高程取值判斷錯誤或未按要求進(jìn)行地基平整處理,個別地面點表面模型不光滑、不連續(xù),但不影響下一步生產(chǎn)。

        該成果數(shù)據(jù)總批量為1476幅5km×5km分幅成果,共劃分為8個檢驗批進(jìn)行外業(yè)檢測,檢測結(jié)果(如表3所示):

        表3成果中誤差檢測表 單位:m

        3.3 DEM高程碎部點的精度評價

        外業(yè)檢測高程點共計3236個,樣本檢測中誤差均小于標(biāo)準(zhǔn)中誤差,平地平均中誤差為0.132m,山地平均中誤差0.146m,高山地平均中誤差0.229m,由誤差分布情況可以看出成果高程精度遠(yuǎn)優(yōu)于技術(shù)設(shè)計要求(如表4所示):

        表4檢測點絕對誤差分布情況表 單位:m

        通過外業(yè)檢測結(jié)果分析,可發(fā)現(xiàn)基于點云數(shù)據(jù)所生產(chǎn)的DEM高程模型的準(zhǔn)確率受地形類別影響非常大,在地形平坦的位置,DEM精度較高,在地面起伏較大地區(qū)由于植被的影響,一些高程值為后期內(nèi)插值,一定程度上增大了DEM高程的誤差,但經(jīng)過實踐驗證,最終成果精度完全可以達(dá)到數(shù)字高程模型更新成果的精度要求,在作業(yè)和生產(chǎn)實踐之中,項目如果可以進(jìn)一步改進(jìn)插值模型,將進(jìn)一步提高DEM精度。

        4.結(jié)束語

        本文介紹了基于機載激光雷達(dá)技術(shù)獲取的點云數(shù)據(jù)并以此為基礎(chǔ)生產(chǎn)高精度DEM的技術(shù)路線和質(zhì)量評定方法,并結(jié)合項目檢查的體會,并對8個批次共120個檢驗樣本(檢查面積約3000km2)檢查輻射面積約3.47×104km2的數(shù)字高程模型進(jìn)行研究與分析,最終檢查結(jié)果證明:本文所介紹的基于機載激光雷達(dá)掃描技術(shù)方式生產(chǎn)高精度數(shù)字高程模型成果構(gòu)建方法完全能滿足現(xiàn)階段大比例尺數(shù)字高程模型的制作要求,為以后建立數(shù)字高程模型樣本數(shù)據(jù)庫提供技術(shù)依據(jù)。在地形沒有較大變化的情況下,可以為同類型DEM成果的檢查驗收工作提供一個比對的樣本參照數(shù)據(jù)庫,縮短國家級、省級DEM驗收時間,進(jìn)一步提高基礎(chǔ)測繪成果服務(wù)社會的效率。

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