【摘要】：機(jī)載LiDAR(Light Detection And Ranging)能夠快速獲取高精度、高密度的地形信息,是一種高效的地形探測(cè)技術(shù)。為了在符合精度的條件下提高數(shù)據(jù)處理效率,減少后期數(shù)據(jù)處理難度,對(duì)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行抽稀是非常有必要的。本文提出一種基于多元地形特征的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云抽稀算法。該算法是針對(duì)地面點(diǎn)云,所以在點(diǎn)云抽稀前,應(yīng)先進(jìn)行點(diǎn)云濾波。然后,提取地面點(diǎn)的多元地形特征信息,利用主成分分析法構(gòu)建多元地形特征復(fù)雜度模型,以此作為點(diǎn)云取舍的判定指標(biāo),實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的高精度抽稀。主要研究工作如下:1.研究了剛度參數(shù)優(yōu)化的布料模擬點(diǎn)云濾波。在現(xiàn)有的布料模擬點(diǎn)云濾波算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)調(diào)整布料柔軟度的剛度參數(shù)進(jìn)行精細(xì)化設(shè)置。在分區(qū)劃塊的基礎(chǔ)上,按照地形類型,選擇相匹配的IMRI(Improved Rigidness)值,使模擬的布料與地形特征更加吻合,提高了點(diǎn)云濾波精度。2.實(shí)現(xiàn)了機(jī)載LiDAR多元地形特征快速提取方法。通過(guò)局部地形的二次曲面擬合,建立實(shí)測(cè)LiDAR地形數(shù)據(jù)與擬合曲面的幾何規(guī)則;采用LM(Levenberg-Marquardt)算法迭代參數(shù)尋優(yōu),獲得最優(yōu)化結(jié)果下的地形擬合參數(shù);并以地形擬合模型為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)了六類地形特征信息(局部點(diǎn)密度、高程標(biāo)準(zhǔn)差、坡度、高斯曲率、平均曲率、粗糙度)的快速提取。3.提出了基于多元地形特征的點(diǎn)云抽稀算法。選取高程標(biāo)準(zhǔn)差σH、坡度φ、高斯曲率CG和粗糙度Kr四類地形特征參數(shù)作為變量因子,基于主成分分析和多因子理論,構(gòu)建了多元地形特征復(fù)雜度模型T(σH,φ,CG,Kr.),并以獲得的r值作為點(diǎn)云抽稀判定指標(biāo),實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云的高精度抽稀。將本算法抽稀結(jié)果與基于坡度的點(diǎn)云抽稀和TerraScan軟件中的抽稀結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法具有更高的抽稀精度和更強(qiáng)的魯棒性。
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：P237
【圖文】：

數(shù)據(jù)后處理軟件逡逑ＬＡＳ、點(diǎn)云等產(chǎn)品逡逑圖２．２機(jī)載ＬｉＤＡＲ測(cè)量系統(tǒng)示意圖逡逑Ｆｉｇ．邋２．２邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ａｉｒｂｏｒｎｅ邋ＬｉＤＡＲ邋ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ邋ｓｙｓｔｅｍ．逡逑ＧＮＳＳ／ＩＮＳ組合導(dǎo)航系統(tǒng)為機(jī)載ＬｉＤＡＲ提供了高精度的位置和姿態(tài)數(shù)據(jù)，逡逑其中包括：慣性測(cè)量單元（Ｉｎｅｒｔｉａｌ邋Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ邋Ｕｎｉｔ，ＩＭＵ）提供的載體瞬時(shí)姿逡逑態(tài)角（ｒ，ｐ，／７）、ＧＮＳＳ提供的精確定位信息（Ｘ，邋７，Ｚ）和秒脈沖時(shí)間信息。利用位置逡逑和姿態(tài)參數(shù)可對(duì)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配與融合，從而計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)的三維坐標(biāo)％。逡逑２．１．２機(jī)載ＬｉＤＡＲ系統(tǒng)主要技術(shù)指標(biāo)逡逑機(jī)載ＬｉＤＡＲ系統(tǒng)的主要技術(shù)指標(biāo)包括激光脈沖發(fā)射頻率、脈沖波長(zhǎng)、測(cè)量逡逑精度、掃描天底角范圍、掃描速度（線頻率）、激光發(fā)散角等。表２．１總結(jié)了當(dāng)逡逑Ｍ主流機(jī)載ＬｉＤＡＲ測(cè)量系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)指標(biāo)。逡逑表２．１機(jī)載ＬｉＤＡＲ測(cè)量系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)表逡逑Ｔａｂ．２．１邋Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ邋ｔａｂｌｅ邋ｏｆ邋ｒｅｌｅｖａｎｔ邋ｔｅｃｈｎｉｃａｌ邋ｉｎｄｅｘｅｓ邋ｏｆ邋ａｉｒｂｏｒｎｅ邋ＬｉＤＡＲ邋ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ邋ｓｙｓｔｅｍ．逡逑生產(chǎn)Ｊ邋家邐ＴｏｐＥｙｅ邐Ｆｕｇｒｏ邐Ｒｉｅｇｌ邐Ｏｐｔｅｃｈ邐Ｌｅｉｃａ逡逑ＡＬＴＭ逡逑系統(tǒng)型號(hào)邐Ｍａｒ

通過(guò)平移變換使兩坐標(biāo)系坐標(biāo)原點(diǎn)重合，然后利用實(shí)時(shí)采集的姿態(tài)數(shù)據(jù)信息，逡逑完成慣導(dǎo)坐標(biāo)系的三維坐標(biāo)到當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系的轉(zhuǎn)換。相應(yīng)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換過(guò)程如逡逑圖２．４所示。逡逑Ｒ（ｈ，ｐ，ｒ）逡逑Ｙ邐Sl角Ｐ逡逑Ｖ邋？邐—坐標(biāo)原點(diǎn)逡逑橫滾角逡逑航偏角少ｙ逡逑慣導(dǎo)坐標(biāo)系＾邋Ｉ當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系逡逑ｚ邋Ｚ逡逑圖２．４慣導(dǎo)坐標(biāo)系到當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系逡逑Ｆｉｇ．２．４邋Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ邋ｏｆ邋ＩＮＳ邋ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ邋ｓｙｓｔｅｍ邋ｔｏ邋ｌｏｃａｌ邋ｌｅｖｅｌ邋ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ邋ｓｙｓｔｅｍ．逡逑慣導(dǎo)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)（，ｙ，，ｚ；）到當(dāng)?shù)刈鴺?biāo)系下的激光點(diǎn)坐標(biāo)逡逑的轉(zhuǎn)換過(guò)程為：逡逑Ｘｊ±ｓ邐Ｘ丨邐ＡＸ０逡逑Ｙｌｌｓ邐＝Ｒ｛ｈ，ｐ，ｒ）邐Ｙ，邐＋邋ＡＹ０邐式（２．３）逡逑－Ｚ／ｘｓ邋＿邐＿＾0＿逡逑其中，Ｊｉ（ｈ，ｐ，ｆ）邋＝邋Ｒｈ．Ｒｐ．Ｒｔ，逡逑ｃｏｓｈ邋一邋ｓｉｎ／７邋０邐ｃｏｓ邋ｐ邋０邋ｓｉｎ邋ｐ邐１０邐０逡逑Ｒｈ邋＝邋ｓｉｎ／７邐ｃｏｓｈ邐０，Ｒｐ邋＝邐０邐１邐０邋，＇邋＝邋０邐ｃｏｓｒ邐－ｓｉｎ廠。逡逑０邐０邐１邐ｓｉｎ邋ｐ邐０邐ｃｏｓ邋ｐ邐０邐ｓｉｎ邋ｒ邐ｃｏｓ邋ｒ逡逑（３）從當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系轉(zhuǎn)換到ＷＧＳ８４坐標(biāo)系逡逑由當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)轉(zhuǎn)換至ＷＧＳ８４坐標(biāo)，需要己知ＧＮＳＳ天線相位中心位置逡逑的大地坐標(biāo)（５N／／），并由大地坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為空間直角坐標(biāo)（ｘ。，：＾，、）。經(jīng)過(guò)平移逡逑坐標(biāo)原點(diǎn)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2713816