非常荣幸能在剑桥学者出版社出版我的作品。虽然部分内容已在相关期刊上发表,但将本书作为一个整体呈现给读者(尤其是没有遥感背景的读者)具有重要价值,可以展示不同学科处理和应用机载激光雷达数据的完整框架。在此,我要感谢我的博士生导师 Bob Haining 教授和 Bernard Devereux 博士,他们让我了解了机载激光雷达领域,并为我打下了坚实的研究基础。我要衷心感谢我的父母,他们毫无保留地支持我的所有重大决定。我还要向我的妻子和双胞胎儿子表示最深切的感谢,他们是我成为更好的学者和人的终生动力。
我们与 Rocketmine 合作,开创了新的测绘解决方案。Rocketmine 是一家全球无人机数据服务提供商,为多个行业提供跨大洲的全套交钥匙无人机解决方案,包括采矿、农业、工程、可再生能源、安全和医疗等。这项任务是在加纳/西非赤道丛林环境中勘测 6,500 公顷的区域。这种极端的操作环境为我们的 Trinity F90+ VTOL 无人机解决方案与 Qube 240 LiDAR 有效载荷的组合提供了理想的试验平台。茂密的丛林环境对传统的摄影测量测量技术和 RGB 传感器来说是个问题,因为它们无法穿透地形的各个树层。作为 Quantum-Systems 无人机解决方案在该地区首次积极部署,Rocketmines 团队能够率先使用这项突破性技术并快速收集相关数据以完成任务目标。
数据记录接收器、惯性导航系统 (INS)、定位飞行轨迹系统 (GPS)、摄像机、飞行计划和管理系统以及地面参考站 GPS 和数据处理站。测距系统、GPS 和 INS 的集成和相互配合允许获得足够密集的“点云”(具有已知坐标 X、Y、Z 的空间点),以获得代表地形表面及其覆盖物的三维空间。使用摄像机记录扫描区域可以在激光雷达数据的后处理过程中简化“点云”过滤过程。为了消除系统误差,建议使用坐标 X、Y、Z 的校正值,这些校正值是使用具有至少三倍更精确空间坐标的控制点计算的,例如:运动场表面(Tarek,2002 年)。
在道路环境监测中使用激光扫描数据和街道视图图像的利用。主要重点是道路损坏和排水。还发现了附近的道路场景。Terramodeler和Terrascan软件用于研究。使用五个不同的LiDAR数据集检测道路损坏和排水。可从Jakomäki地区获得基于移动器和直升机的LIDAR数据。在Rauma情况下,从直升机中收集了两个数据集,但点密度不同。此外,对于基于直升机的LiDAR数据,Hyvinkää案中Blomstreet Service也提供了街道视图图像。比较了数据集之间的结果。目的是研究是否可以从具有不同点密度的几个数据集中找到相同的损失。单个树木检测的LIDAR数据是由Korppoo地区的直升机收集的。树的位置还用速度计测量,以获取自动检测的参考数据。树木的高度是从点云手动确定的。将手动测量的高度和位置与自动检测到的高度进行了比较。
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
摘要 本研究的目的是分析开源 (OS) 软件中的过滤方法是否适用于使用光检测和测距 (LiDAR) 数据生成数字地形模型 (DTM)。DTM 是地面地形的数字表示。它可以通过使用 OS 软件或商业软件对点云进行过滤来生成。OS 软件是计算机软件,用户可以通过互联网免费下载。以槟城亚依淡为研究区域,使用 LiDAR OS 软件(即机载 LiDAR 数据处理和分析工具 (ALDPAT))处理该地区的 LiDAR 数据。ALDPAT 中的五种不同过滤器分别用于过滤相同的 LiDAR 数据。此外,还使用商业软件 TerraScan 来处理相同的数据,因为该软件能够生成高质量的 DTM,并且通常由马来西亚测绘部 (DSMM) 使用。通过将 ALDPAT 生成的 DTM 与 TerraScan 获得的 DTM 进行比较来评估其质量。使用了两种方法:首先,检测差异并消除包含明显差异的结果。其次,对差异不易检测的结果使用三维 (3D) 偏差法。高程阈值扩展窗口 (ETEW) 过滤器生成的 DTM 与 TerraScan 生成的 DTM 几乎相似,标准偏差为 47 毫米。关键词:DTM、LiDAR、过滤器、Open So
4.20 观测到的分布式目标协方差矩阵 C o 的非对角线项的极坐标图:红色机载接收器;蓝色地面接收器;· ⟨ o hh o ∗ hv ⟩ ; ◦ ⟨ o hh o ∗ vh ⟩ ; × ⟨ o hh o ∗ vv ⟩ ; + ⟨ o hv o ∗ vh ⟩ ; ∗
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 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>
摘要。现代遥感技术获取的全球和区域高程数据集的可用性为显著提高河流测绘的准确性提供了机会,尤其是在偏远、难以到达的地区。从数字高程模型 (DEM) 中提取河流基于流量累积计算,这是一个汇总参数,当应用于遥感技术生成的大型、嘈杂的 DEM 时,会带来性能和准确性挑战。对 DEM 洼地的稳健处理对于从此类数据中可靠地提取连接的排水网络至关重要。在 GRASS GIS 中作为模块 r.watershed 实现的最低成本流量路由方法经过重新设计,以显著提高其速度、功能和内存要求,并使其成为从大型 DEM 进行河流测绘和流域分析的有效工具。为了评估其对大型洼地(典型的遥感 DEM)的处理能力,我们比较了三种不同的方法:传统洼地填充法、影响减少法和最小成本路径搜索法。比较使用航天飞机雷达地形任务 (SRTM) 和干涉合成孔径雷达高程 (IFSARE) 数据集进行,这些数据集分别覆盖巴拿马中部,分辨率为 90 米和 10 米。精度评估基于 GPS 获取的地面控制点和从选定巴拿马河流沿岸的 Landsat 影像数字化的参考点。结果表明,最小成本路径方法的新实现比原始版本快得多,可以处理大量数据集,并根据参考点验证的河流位置提供最准确的结果。