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塞斯纳 CITATION 的激光扫描建模
摘要 在航空航天工程中，计算流体动力学 (CFD) 领域研究飞机的空气动力学行为。目前用于执行 CFD 模拟的是飞机的计算机辅助设计 (CAD) 模型，这些模型通常是低细节的工业设计模型。研究改进模拟过程结果的新方法非常重要。可以在此方向上测试的一种方法是创建用于 CFD 的实际飞机的更详细模型。这种模型可以通过逆向工程技术构建。在众多可用方法中，激光扫描最适合这样的项目。这是因为激光扫描具有在短时间内以高精度获取大量物体点的优势。代尔夫特理工大学拥有开展此类项目的必要资源。对代尔夫特理工大学航空航天工程学院的一架用于教学和科学目的的 Cessna Citation II 进行了测量。还提供这架飞机的 CAD 设计模型。此外，代尔夫特理工大学的光学和激光遥感系还提供了一台 Z+F Imager 5003 激光扫描仪。这是一款相位扫描仪，每秒可以轻松捕获 120,000 个 X、Y 和 Z 坐标点。测量在一天之内在 Schiphol East 的机库中进行，Cessna 就位于那里。所选的测量设置使用了 12 个扫描位置，这些位置“su
海上激光扫描作为...的来源
扫描技术，尤其是移动扫描技术的快速发展，使得从海上测量平台和自主载人或无人驾驶车辆收集空间数据成为可能。提出的解决方案源自移动扫描。然而，我们应该记住，海上激光扫描的特殊性和收集到的数据的处理应该采用地理信息系统可接受的形式，特别是典型的海上需求。同时，我们应该意识到，来自海上移动扫描的数据构成了描述海洋环境的新方法，并带来了与空中和陆地扫描完全不同的新视角。因此，作者想展示一项旨在测试在海上使用移动扫描可能性的实验结果。实验是在波罗的海南岸邻近的港口和相关环境中进行的。
机载激光扫描仪数据的平面和高度精度
由于主要用于生成点间距为几米的数字地形模型，机载激光扫描仪数据的精度通常仅指定为高度精度。然而，数据采集系统的最新发展导致机载激光扫描仪数据的点密度大幅增加。与此同时，该技术越来越多地用于从高密度点数据生成 3D GIS 信息的新应用领域。在这些基于高密度数据集的应用中，数据点的高度和平面精度同等重要。对激光扫描仪系统组件的分析以及实际测试表明，机载激光扫描仪数据的高度精度通常明显优于平面精度。虽然单个地面点的高度精度通常在 10-15 厘米的量级，但可以说平面测量精度与地面飞行高度几乎呈线性依赖关系，在飞行高度为 1000 米时，典型精度在 0.5-1.0 米的量级。高度和平面测量精度都受到显著的系统效应的影响，这些效应通常大于随机误差。
机载激光扫描仪数据的平面和高度精度
由于主要用于生成点间距为几米的数字地形模型，机载激光扫描仪数据的精度通常仅指定为高度精度。然而，数据采集系统的最新发展导致机载激光扫描仪数据的点密度大幅增加。与此同时，该技术越来越多地用于从高密度点数据生成 3D GIS 信息的新应用领域。在这些基于高密度数据集的应用中，数据点的高度和平面精度同等重要。对激光扫描仪系统组件的分析以及实际测试表明，机载激光扫描仪数据的高度精度通常明显优于平面精度。虽然单个地面点的高度精度通常在 10-15 厘米的量级，但可以说平面测量精度与地面飞行高度几乎呈线性关系，在飞行高度为 1000 米时，典型精度在 0.5-1.0 米的量级。高度和平面测量精度都受到显著的系统效应的影响，这些效应通常大于随机误差。
从森林地区的机载激光扫描点云中进行全自动电力线提取
摘要：高压电线可以很容易地利用激光扫描数据进行测绘，因为高压线附近的植被通常会被移除，而且与区域网络和低压网络相比，高压电线位于地面上方。相反，低压电线位于茂密的森林中间，在这样的环境中很难对电线进行分类。本文提出了一种用于森林环境的自动电力线检测方法。我们的方法是基于统计分析和二维图像处理技术开发的。在统计分析过程中，应用一组标准（例如高度标准、密度标准和直方图阈值）来选择电力线候选点。将候选点转换为二值图像后，采用基于图像的处理技术。对象几何特性被视为电力线检测的标准。该方法在来自不同森林环境的六组机载激光扫描 (ALS) 数据中进行。与参考数据相比，93.26% 的电力线点被正确分类。分析并讨论了这些方法的优缺点。
机载激光扫描在森林中的应用：最新技术
机载激光扫描 (ALS) 是一种遥感技术，基于测量从飞机发射并被地面物体反射的激光脉冲的飞行时间。过去二十年，全球定位系统、惯性导航和激光技术的进步使其快速发展。最初，飞机或卫星上的 LiDAR（光检测和测距）传感器仅在平台路径上的一维 (1D) 剖面上运行。现在，传感器配备了定位装置，能够扫描平台轨迹上的大片区域。到 20 世纪 90 年代末，小型商用传感器的脉冲重复频率约为 10 kHz [1]，服务提供商才刚刚兴起。现在，领先的传感器利用多脉冲技术实现了 300 kHz 的脉冲重复频率。一些国家已经实现了完整的 LiDAR 覆盖（瑞士、丹麦），而另一些国家（芬兰、瑞典）正在进行全面测绘。
机载和地面激光扫描中的回波数字化和波形分析
机载和地面激光扫描中的回波数字化和波形分析 ANDREAS ULLRICH，MARTIN PFENNIGBAUER，霍恩，奥地利 摘要 基于短激光脉冲飞行时间测距的激光雷达技术能够以所谓的点云形式获取准确而密集的 3D 数据。该技术适用于不同的平台，如地面激光扫描中的稳定三脚架或机载和移动激光扫描中的飞机、汽车和船舶。从历史上看，这些仪器使用模拟信号检测和处理方案，但专用于科学研究项目或水深测量的仪器除外。2004 年，一款用于商业应用和大量数据生成的激光扫描仪设备 RIEGL LMS-Q560 被推向市场，它采用了一种激进的替代方法：对仪器接收到的每个激光脉冲的回波信号进行数字化，并在所谓的全波形分析中离线分析这些回波信号，以便使用适用于特定应用的透明算法检索回波信号中包含的几乎所有信息。在激光扫描领域，从那时起就建立了一个不太具体的术语“全波形数据”。我们尝试对市场上发现的不同类型的全波形数据进行分类。我们从仪器制造商的角度讨论了回波数字化和波形分析中的挑战。我们将讨论使用这种技术所能获得的好处，特别是关于脉冲飞行时间激光雷达仪器所谓的多目标能力。
根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
地面激光扫描理论与实践
序言本出版物编译了在2006年10月至2008年9月的项目框架内准备的培训材料，该项目“用于风险意识项目的高级三维测量工具（3driskmapping）”。本教程是来自欧洲大学和行业的多学科专家的国际合作的结果，其中包括：•Mario Santana Quintero和Bjorn van Genechten，应用科学科学圣利文大学（比利时）•Marc Deven Bruyne，Marc de Bruyne，Marc Deven，BNS（Belgium）•Ronaldalalman，Dellandsech（dentherlands）（Denthellands）。•Martin Hankar，Globezenit（比利时）。•Simon Barnes和Huseyin Caner，Plowman Craven（英国）•Iasi技术大学Luminita Budei（罗马尼亚）。•Erwin Heine和HansjörgReiner：自然资源大学和应用生命科学（奥地利）。•何塞·路易斯·莱尔马·加西亚（JoséLuisLuisLermaGarcía）和瓦伦西亚理工大学（西班牙）理工学院（西班牙）的Josep Miquel Biosca Taronger。内容基于实质性的科学研究和实践经验，用于应用陆地激光扫描以捕获我们的建筑环境。该教程的理论部分是由Bjorn van Genechten编辑的，Huseyin Caner，Erwin Heine，JoséLuisLuisLermaGarcía，Ronald Poelman和Mario Santana Quintero的贡献；以及所有参与者的支持。在鲁文市，鲁汶大学和植物的支持下，教会的扫描是可能的。Bjorn Van Genechten的遗产案例研究是由Huseyin Caner，Erwin Heine，JoséLuisLuis LermaGarcía，Ronald Poelman和Mario Santana Quintero以及Mario Santana Quintero以及所有参与者提供支持的遗产研究。扫描项目是由Huseyin Caner，Tomasz Skiba，Tim MacDonald，Leive Spincemaille，Stuart McLeod，Bjorn Van Genechten和Mario Santana进行的。由HansjörgReiner，Josep Miquel Biosca Taronger，Erwin Heine，JoséLuisLuisLermaGarcía和所有参与者的支持制备了有关监测水力发电大坝变形的民用基础设施案例研究。Illwerke AG，Vorarlberg（奥地利）以及因斯布鲁克大学（奥地利）的Thomas Weinold使该领域的数据获取成为可能。Marc de Bruyne和Martin Hankar在Ronald Poelman和Bjorn van Genechten的贡献中编写了有关扫描危险环境（石化平台）的工业案例研究；以及所有参与者的支持。