XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLIDAR
使用正射影像和激光雷达数据进行基于对象的土地覆盖分类
基于遥感数据的图像分类是自动制图研究的主要领域。随着城市发展的加快，迫切需要更新地理数据库。城市地区土地覆盖类型的自动制图是遥感领域最具挑战性的问题之一。传统的数据库更新费时费力，通常通过人工观察和目视解译进行，为了提高效率和准确性，数据收集和提取方面的新技术越来越必要。本文研究了一种基于正射影像和激光雷达数据（单独和组合）的基于对象的决策树分类。成功提取了四种土地覆盖类型，即森林、水体、空地以及建筑物。基于正射影像的分类准确率为 89.2%，基于激光雷达数据的分类准确率为 88.6%，获得了令人满意的结果。激光雷达数据和正射影像都显示出足够的能力来单独对一般土地覆盖类型进行分类。同时，正射影像和激光雷达数据的组合显示出显著的分类结果，准确率为 95.2%。整合数据的结果显示出非常高的一致性。与单独使用正射影像或激光雷达数据的过程相比，它降低了土地覆盖类型判别的复杂性。此外，还进行了另一种分类算法，支持向量机（SVM）分类。比较
TRIMBLE AX60 机载激光雷达和成像解决方案
概述 Trimble ® AX60 是一款高性能、多功能、完全集成的机载激光雷达解决方案，旨在满足大多数航空测量要求。它使用脉冲重复率 (PRR) 为 400 kHz 的强大激光系统，以高分辨率捕获非常密集的点云。该解决方案还采用了同步多脉冲处理、回波数字化和波形分析等先进技术。凭借其 Trimble 飞行规划和传感器管理软件以及 Trimble Inpho 处理软件，AX60 被设计为端到端解决方案，可提供无与伦比的性能、操作灵活性和效率以及服务可靠性。同时，它为航空测量公司提供了较低的拥有成本，而 Trimble 的全球组织则提供长期的生命周期支持。
尼泊尔奇特旺亚热带森林生物量/碳估算与测绘：甚高分辨率 GEOEYE 卫星图像与机载激光雷达数据的比较
人们普遍认为，保护森林地区可以大大有助于缓解全球气候变化。为此，联合国气候变化框架公约 (UNFCCC) 等国际机构制定了一项减少二氧化碳排放 (REDD) 的合作计划，以更新温室气体排放清单。然而，研究表明，准确估计森林的碳储量仍然存在不确定性，尤其是使用光学遥感。因此，本研究旨在确定机载 LiDAR 数据或 VHR GeoEye 卫星图像中的哪一个来源可以为尼泊尔奇特旺亚热带森林的生物量/碳估算提供更准确的信息。非常高分辨率的 GeoEye 卫星图像仅提供二维信息，而 LiDAR 数据提供三维信息。在本研究的方法中，LiDAR 数据需要更多分析，因为来自传感器的原始信息是在点云中获取的。然后，从点云中得出数字表面模型 (DSM) 和数字地形模型 (DTM)。树冠高度模型 (CHM)，即树木的高度，是通过 DSM 和 DTM 之间的差异计算得出的。将从 LiDAR 数据得出的树木高度与实地测量的树木高度进行比较。使用面向对象分析 (OOA) 技术对 LiDAR CHM 和 GeoEye 图像进行分割，以删除
使用分层 K 函数进行激光雷达数据分类 ...
使用分层 K 均值聚类的激光雷达数据分类 Nesrine Chehata a,b , Nicolas David b , Frédéric Bretar b a Institut EGID - Université Bordeaux 3 - Equipe GHYMAC Allée Daguin 33607 Pessac- Nesrine.Chehata@egid.u-bordeaux3.fr乙国家地理研究所 - MATIS Av. 实验室Pasteur 94165 St. Mandé cedex, France- nicolas.david@ign.fr, frederic.bretar@ign.fr Commission III, WG III/3 关键词：遥感、LIDAR、层次分类、DTM、多分辨率 摘要：本文涉及使用激光雷达点云过滤和分类来建模地形，更一般地用于场景分割。在本研究中，我们建议使用众所周知的 K 均值聚类算法来过滤和分割（点云）数据。K 均值聚类非常适合激光雷达数据处理，因为可以根据所需的类别使用不同的特征属性。当仅处理 3D 点云时，属性可能是几何或纹理的，但当联合使用光学图像和激光雷达数据时，属性也可能是光谱的。该算法基于固定的邻域大小，可以处理植被茂密的陡峭地貌、山区区域和呈现微地形的地形。我们的算法的新颖之处在于提供分层分割聚类来提取地面点。聚类分割的数量用于自动限定分类可靠性。这一点在以前的工作中很少被处理。此外景观< /div>
机载激光雷达的应用及分析...
a 中国地质大学工程学院，武汉 430074，中国；b 中国测绘科学研究院，北京海淀区北太平路 16 号，100039，- jianfei1123@sina.com；第三委员会，第三工作组/3 关键词：海岸，应用，激光雷达，DEM，测量 摘要：激光雷达（LIDAR）是一种高精度、高密度获取三维坐标的新技术，集激光测距、计算机、GPS（全球定位系统）和 INS（惯性导航系统）于一体。潮间带地形测量是潮间带保护、开发和管理的基础工作，在我国测绘工程中占有十分重要的地位。本文简要介绍了激光雷达技术；然后在对TFACZ(潮滩与海岸带)特点与需求分析的基础上,指出LIDAR技术是解决TFACZ地理数据获取问题最有效的手段;对LIDAR技术在TFACZ地形测量中的应用进行了大量的探讨;最后利用Trimble GPS RTK系统对LIDAR数据的精度进行了检验。 1.引言
激光雷达高程数据精度评估...
1 澳大利亚莫纳什大学地理与环境科学学院 GIS 中心，Clayton VIC 3800，澳大利亚 2 澳大利亚可持续集水区中心和南昆士兰大学工程与测量学院 Toowoomba QLD 4350，澳大利亚 电子邮件：xiaoye.liu@usq.edu.au 摘要 机载 LiDAR 已成为广泛应用中数字高程数据采集的首选技术。相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 地面数据估计的高程进行比较来进行。然而，通过现场测量收集足够数量的检查点是一项耗时的任务。本研究使用测量标记评估农村地区不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度，并探索从与检查点位置相对应的 LiDAR 数据中获取高程的不同方法的性能。使用频率直方图和分位数-分位数图对 LiDAR 数据和检查点之间的垂直差异进行了正态性检验，因此可以使用适当的测量方法（公式 1.96 × RMSE 或 95 百分位数）来评估不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度。结果证明了使用测量标记作为检查点来评估 LiDAR 数据垂直精度的适用性。关键词：LiDAR、机载激光扫描、数字高程模型、测量标记、精度评估 引言 机载光探测和测距 (LiDAR)，也称为机载激光扫描 (ALS)，是最有效的地形数据收集手段之一。使用 LiDAR 数据生成数字高程模型 (DEM) 正在成为空间科学界的标准做法 [10]。LiDAR 输出的一个吸引人的特点是点的三维坐标的高密度和高精度，其特点是垂直精度为 10-50 厘米 RMSE（均方根误差）在 68% 置信水平下（或 19.6-98 厘米在 95% 置信水平下），水平点间距为 1-3 米 [13]。只有在最理想的情况下才能实现 10-15 厘米 RMSE（置信度为 68%）的更高垂直精度 [ 10 ]。LiDAR 数据质量评估方法也因应用和 LiDAR 数据的交付格式而异。项目中 LiDAR 高程数据的实际精度取决于飞行高度、激光束发散度、扫描带内反射点的位置、LiDAR 系统误差（包括全球定位系统 (GPS) 和惯性测量单元 (IMU) 的误差）、与 GPS 地面基站的距离以及 LiDAR 数据分类（过滤）可靠性 [10]、[27]。对于使用分类的 LiDAR 点云生成的 DEM，相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准 [19]。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 估计的高程进行比较来进行
机载激光雷达数据中的物体检测...
在化石燃料市场价格上涨的时代，为了满足气候变化日益严重的环境和经济问题，可再生能源必须在全球能源供应中发挥重要作用。本文重点介绍一种利用机载激光雷达数据全自动评估屋顶平面太阳能潜力的新方法，并使用完整的 3D 信息进行屋顶平面检测和太阳能潜力分析。基于图像的候选区域检测算法减少了点云的数据量，并识别出包含建筑物的潜在区域，完整性较高（97%）。从建筑物候选区域中提取三维屋顶平面，并计算其方位和坡度。在 3D 点云内计算每个屋顶平面的地平线，从而以适当的方式尊重附近物体（如植被、屋顶、烟囱、天窗等）的阴影效果。与墙壁或建筑物等其他物体相比，植被具有透明特性。因此，下一步是在剩余的非屋顶点内检测植被，并通过计算每个树段平均的局部透明度测量值来引入透明阴影值。对规则分布的屋顶点进行以下太阳能潜力分析，结果包括：(i) 每个屋顶平面的直接辐射和散射辐射的年总和，以及 (ii) 有关一个屋顶内辐射分布的详细信息。通过计算晴空指数，使用来自附近气象地面站的数据考虑云量效应。
激光雷达系统和数据处理技术
使用机载激光雷达系统收集了路易斯安那州屏障岛综合监测 (BICM) 计划的地形测量数据。这项研究是美国地质调查局 (USGS) 和路易斯安那州自然资源部 (LDNR) 的合作成果。术语“激光雷达”（源自“光检测和测距”）是指使用激光脉冲进行距离分辨远程测量的主动光学技术。激光雷达传感器与反射目标之间的距离是根据特征明确的激光脉冲发射和返回探测器之间的时间（即双向传播时间）以及光在传输介质中的速度计算得出的。四种不同的激光雷达系统被用于绘制路易斯安那州沿海地区的地图。每个激光雷达系统的硬件略有不同。因此，每个系统都开发了独特的处理软件。所有系统的共同点是应用和集成高精度差分 GPS 技术和数据处理。本节介绍了每个激光雷达系统和处理技术，以及生成 XYZ 数据的处理步骤。讨论的四个系统是：ATM（全地形测绘仪，NASA）、EAARL（实验性先进机载激光雷达，NASA）、CHARTS（紧凑型水文机载快速全程测量，美国陆军工程兵团）和 Leica ALS50-II（3001，Inc）。
激光雷达系统质量保证——任务规划 - ASPRS
激光雷达系统质量保证 – 任务规划 Kutalmis Saylam GeoBC 皇家注册处和地理基地 (CRGB) 分支机构 1 楼，3400 Davidson Ave，维多利亚，BC V8Z 3P8 加拿大 Kutalmis.saylam@gov.bc.ca 摘要 任务规划被视为机载光探测和测距 (LiDAR) 调查的一个重要方面，有助于全面质量保证 (QA) 体验。由于 LiDAR 是一种相对较新的空间数据采集方法，因此可能找不到有关如何为此类任务做准备的完整文档。一些公共和私人组织提供了抽象信息；但是，这些资源都没有提供完整记录和透彻的解释。在整个行业中，大多数机载 LiDAR 任务都是利用参与早期项目的人员的先前专业知识来准备的。正规培训并不常见，“在职学习”可能会给未来带来麻烦。此外，有各种类型的机载 LiDAR 调查需要特定的专业知识，但所掌握的专业知识可能不适用于不同类型的调查。建议现场和办公室经理在任务启动前非常仔细地评估项目要求和可用资源。有基本要求，也有不太重要的行动。由于机载调查的多变性，所有阶段都需要稳定观察，以防止潜在的代价高昂的变化或任务失败。各种项目为了尽快完成项目而遇到困难，导致忽视和跳过 QA 程序。仔细评估要求并适时规划对于成功完成任务至关重要。良好的任务规划需要仔细和广泛地考虑项目的各个阶段。因此，作者认为需要详细的机载 LiDAR 任务规划文档，以协助 LiDAR 社区。引言质量保证程序是指有计划和系统的流程，可确保产品或服务的有效性。这适用于所有形式的活动；设计、开发、生产、安装、服务和文档阶段。机载 LiDAR 任务规划的 QA 是指预测和管理活动，以确保所提议的任务能够以尽可能高的质量执行和完成。这些活动通常包括良好的任务规划、准确的系统配置、记录良好的数据处理和完整的项目交付。图 1 说明了一般 QA 模型流程图。
激光雷达系统的质量保证 - 任务规划 - ASPRS
激光雷达系统的质量保证 – 任务规划 Kutalmis Saylam GeoBC 英国皇家登记处和地理基地 (CRGB) 分支机构 1 楼，3400 Davidson Ave，维多利亚，BC V8Z 3P8 加拿大 Kutalmis.saylam@gov.bc.ca 摘要 任务规划被认为是机载光探测和测距 (LiDAR) 调查的一个重要方面，有助于提高整体质量保证 (QA) 体验。由于 LiDAR 是一种相对较新的空间数据采集实践，因此可能找不到有关如何为此类任务做好准备的完整文档。一些公共和私人组织提供了抽象信息；但是，这些资源都没有提供完整记录和详尽的解释。在整个行业中，大多数机载 LiDAR 任务都是利用参与早期项目的人员的专业知识准备的。正式培训并不常见，而“在职学习”可能会给未来带来麻烦。此外，有各种类型的机载 LiDAR 调查需要特定的专业知识，但所掌握的专业知识可能不适用于不同类型的调查。建议现场和办公室经理在任务启动前非常仔细地评估项目要求和可用资源。有基本要求，也有不太重要的行动。由于机载调查的多变性，所有阶段都需要稳定观察，以防止可能代价高昂的变化或任务失败。为了尽快完成项目，各种项目都会遇到困难，导致忽略和跳过 QA 程序。仔细评估要求并适时规划对于成功完成任务至关重要。良好的任务规划需要仔细和广泛地考虑项目的各个阶段。因此，作者认为需要详细的机载 LiDAR 任务规划文档，为 LiDAR 社区提供帮助。简介 质量保证程序是指有计划和系统的流程，可确保产品或服务的有效性。这适用于所有形式的活动；设计、开发、生产、安装、服务和文档阶段。机载 LiDAR 任务规划的 QA 是指预测和管理活动，以确保以尽可能高的质量执行和完成拟议的任务。图 1 说明了一般 QA 模型流程图。这些活动通常包括良好的任务规划、准确的系统配置、完善的数据处理和完整的项目交付。