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CNN结合Transformer的高光谱图像和LiDAR数据协同地物分类方法
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作者 吴海滨 左云逸 +2 位作者 王爱丽 吕浩然 王敏慧 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第8期286-301,共16页
在高光谱图像与LiDAR数据协同分类的研究领域中,尽管CNN和Transformer在图像处理和数据分析中分别展现出对局部特征和全局依赖关系的敏锐洞察力,但二者的协同机制尚未充分挖掘,跨模态特征互补潜力未被有效释放。故提出了一种CNN结合Tran... 在高光谱图像与LiDAR数据协同分类的研究领域中,尽管CNN和Transformer在图像处理和数据分析中分别展现出对局部特征和全局依赖关系的敏锐洞察力,但二者的协同机制尚未充分挖掘,跨模态特征互补潜力未被有效释放。故提出了一种CNN结合Transformer的高光谱图像和LiDAR数据的多模态遥感数据协同地物分类方法。首先,该模型通过主成分分析对高光谱图像进行降维处理以去除光谱的冗余信息,继而利用CNN分层捕获局部纹理特征,同时借助Transformer自注意力机制构建全局光谱-空间表征。然后通过双向特征交互机制,将Transformer输出的全局上下文信息注入CNN特征通道,同时将CNN通道提取的局部细节反馈至Transformer支路,经特征耦合单元实现跨尺度特征对齐,强化模型对高光谱图像全局结构与局部细节的联合提取能力。对于LiDAR数据,采用动态卷积级联模块有效捕获高程信息和上下文关系,最终通过跨模态特征融合模块实现双源数据特征的深度交互与融合,在双模态语义互补中提升复杂地物的分类精度。在Houston2013、Trento和Augsburg这3个公开数据集上的实验表明,该方法总体分类精度分别达到99.85%、99.68%和97.34%,平均准确率分别达到99.87%、99.34%和90.60%,较GLT、HCT等主流方法的分类精度有所提高,充分证明所提方法进行多模态数据协同分类的优势和有效性。 展开更多
关键词 高光谱图像 lidar数据 TRANSFORMER 卷积神经网络 多模态数据
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联合刚性变换与非线性改正的机载LiDAR测深航带平差
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作者 高兴国 闫豆豆 +5 位作者 常增亮 尤超帅 来浩杰 杨安秀 宿殿鹏 阳凡林 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第6期159-171,共13页
机载LiDAR测深(Airborne LiDAR Bathymetry,ALB)测量过程中存在控制点布设困难、校准误差残余等问题,同时由于水下测点精度不一致导致机载LiDAR测深航带间出现高程不一致现象。鉴于此,提出一种无控制条件下联合刚性变换与非线性改正的... 机载LiDAR测深(Airborne LiDAR Bathymetry,ALB)测量过程中存在控制点布设困难、校准误差残余等问题,同时由于水下测点精度不一致导致机载LiDAR测深航带间出现高程不一致现象。鉴于此,提出一种无控制条件下联合刚性变换与非线性改正的航带平差方法。首先,基于八邻域提取航带间重叠区域,限定点面匹配范围;然后,通过构建三角不规则网络(Triangulated Irregular Network,TIN)与相邻航带点匹配确定近似同名点,建立航带间的联系,采用随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法优化匹配,构建区域网航带平差模型,求解航带最佳变换矩阵;最后,利用多项式曲面表达复杂地形,并根据点面匹配距离和最小求解多项式系数,计算各点改正值予以改正。为验证所提方法的有效性,通过ALB系统Mapper 20KU采集数据开展实验,并以陆地RTK点和船载单波束测深点为基准评定平差前后的数据精度。ALB航带平差后陆地和水下测量偏差分别减小8.8 cm和7.5 cm,处理后数据测深精度为24.0 cm,满足国际海道测量标准IHO S-44(International Hydrographic Organization(IHO)Standards for Hydrographic Surveys(S-44))特级标准,为ALB技术的推广与应用提供技术支撑。 展开更多
关键词 机载lidar测深 无控制条件 区域网航带平差 非线性改正
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改进的XGBoost用于LiDAR退化环境检测
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作者 徐爱功 高佳鑫 +3 位作者 隋心 陈志键 王长强 史政旭 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第2期381-396,共16页
【目的】目前,LiDAR退化环境检测方法存在需要启发式阈值、计算间接评价指标、检测效率低的问题。【方法】本文提出一种基于改进XGBoost的LiDAR退化环境检测方法。实现了从环境的几何结构角度直接检测单帧点云的退化情况。本文基于LiDA... 【目的】目前,LiDAR退化环境检测方法存在需要启发式阈值、计算间接评价指标、检测效率低的问题。【方法】本文提出一种基于改进XGBoost的LiDAR退化环境检测方法。实现了从环境的几何结构角度直接检测单帧点云的退化情况。本文基于LiDAR点云数据构建分类特征体系,用于建立XGBoost决策树。在此基础上,采用模糊综合评价算法计算每个特征的综合重要性度量指标,用于构建有效的特征子集,从而提高检测精度。同时,通过一种基于Spearman秩相关系数的双向特征筛选策略来加速构建特征子集,从而提高模型的训练效率。针对XGBoost的初步检测结果,本文基于滑动窗口策略和多数投票策略对其进行二次修正,提高最终的LiDAR退化环境检测的精度。为验证本文方法的有效性以及对LiDAR退化环境的检测效果,通过搭建实验平台,采集真实场景数据并设计了相关实验。【结果】实验结果表明,本文方法各组成部分的有效性均能够被合理地验证;LiDAR退化环境检测成功率为94.41%,非退化误检测率为1.24%;相较于LOAM退化检测模块,检测成功率提高了10.91%,误检测率降低了95.26%,检测效率提高了56.97%。【结论】本文方法实现了高效率、高精度的LiDAR退化环境检测。 展开更多
关键词 lidar退化环境 XGBoost 模糊综合评价 Spearman秩相关系数 双向特征筛选策略 滑动窗口策略 多数投票策略 LOAM
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基于3D LiDAR感知的大田花生长势信息获取
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作者 胡炼 刘于轩 +5 位作者 臧英 何杰 汪沛 黄俊威 黄培奎 赵润茂 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第4期102-112,共11页
为实现大田环境下快速准确获取作物株高、冠幅等长势信息,以花生为研究对象,采用3D LiDAR感知技术获取大田花生点云数据,经配准、去噪等处理,构建三维点云模型;基于KD-TREE的点云植株分割算法对大田花生植株点云数据进行单株分割,采用... 为实现大田环境下快速准确获取作物株高、冠幅等长势信息,以花生为研究对象,采用3D LiDAR感知技术获取大田花生点云数据,经配准、去噪等处理,构建三维点云模型;基于KD-TREE的点云植株分割算法对大田花生植株点云数据进行单株分割,采用体素网格法估计植株体积、旋转卡壳法提取株高和最大冠幅,获取花生长势信息;在花生种植试验区域分别采集3个不同时期花生植株得到点云数据,采用3D LiDAR感知技术开展花生单株分割和提取株高与最大冠幅的验证试验,考察长势信息获取精度,采用召回率与精确率对结果进行精度评价。结果显示,大田花生单株分割的召回率与精确率均可达84%以上,表明该方法应用于大田花生点云数据分割具有较好的准确性与完整性;将提取的花生株高与最大冠幅等参数与人工测量值进行对比,3个时期植株高度的平均绝对百分比误差分别为6.271%、4.368%和4.986%,最大冠幅的平均绝对百分比误差分别为7.114%、5.606%和4.541%,株高均方根误差分别为0.010、0.015和0.027 m,最大冠幅均方根误差分别为0.011、0.020和0.021 m;株高数据线性回归决定系数分别为0.888、0.951和0.842,最大冠幅数据线性回归决定系数分别为0.934、0.932和0.927,表明使用点云测量可实现花生表型参数高精度、非破坏性提取。 展开更多
关键词 大田花生 3Dlidar 长势信息 点云分割
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基于3D LiDAR的郁闭果园导航方法研究
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作者 张智刚 鲍开元 +3 位作者 张闻宇 丁凡 童宗易 周富康 《华南农业大学学报》 北大核心 2025年第5期707-718,共12页
【目的】解决郁闭果园环境下果树纵向间距大,全球卫星导航系统(Global navigation satellite system,GNSS)信号不可用的问题。【方法】以轮式喷雾机器人为研究平台、郁闭芒果园为试验环境,提出一种基于三维激光雷达(Three-dimensional l... 【目的】解决郁闭果园环境下果树纵向间距大,全球卫星导航系统(Global navigation satellite system,GNSS)信号不可用的问题。【方法】以轮式喷雾机器人为研究平台、郁闭芒果园为试验环境,提出一种基于三维激光雷达(Three-dimensional light detection and ranging, 3D LiDAR)的导航方法。在激光点云数据预处理方面,首先校正激光雷达安装误差,使用姿态与航向参考系统(Attitude and heading reference system, AHRS)对3D LiDAR获得的点云位置进行地形补偿,用“布料”滤波算法(Cloth simulation filter, CSF)去除地面点云数据,基于点云欧式距离的改进统计滤波方法,既去除了噪声点云又保留了较远距离果树点云。基于3D LiDAR点云扫描特点和三角形不等式条件,设计一种带有聚类体心约束的自适应距离阈值计算方法,将获得的体心位置投影到导航坐标系X-Y平面,获得树干点云的聚类体心位置。应用牛顿插值法(Newton’s interpolation, NIL)对体心位置数据进行插值,插值完成后使用随机采样一致性算法(Random sample consensus, RANSAC)进行导航路径拟合,即NIL-RANSAC。采用最小二乘法(Least squares method, LSM)和RANSAC验证导航路径提取的准确性和可靠性,直接获取导航路径进行对比试验。采用线性二次型调节器(Linear quadratic regulator, LQR)进行路径跟踪控制。【结果】CSF在郁闭果园环境中可有效去除杂草和凹凸不平的地面点云,平均处理时间仅为0.03 s。在15 m范围内自适应距离阈值欧式聚类成功率可达95%以上。LQR实现了路径跟踪控制,NIL-RANSAC、RANSAC和LSM最大横向偏差分别为0.26、0.32和0.42 m,NIL-RANSAC的标准差最小,仅为0.09 m。NILRANSAC路径拟合方法的导航精度优于RANSAC和LSM,完整导航算法的平均耗时小于100 ms。【结论】NILRANSAC方法能够满足郁闭果园下环境导航的精确性和实时性要求,可为果园地面装备自主导航提供参考。 展开更多
关键词 郁闭果园 3D lidar 欧式距离 聚类 导航路径
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基于LiDAR技术的地铁隧道渗漏水识别方法及应用
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作者 王秋生 李佳豪 +3 位作者 贺鹏 王锋 李裴 裴瑛 《应用基础与工程科学学报》 北大核心 2025年第3期792-802,共11页
渗漏水病害已经严重影响到地铁运营的安全性及耐久性.传统的人工检测方法很难满足当前繁忙地铁线路的检测需求,亟需一种快速、准确的检测技术.基于LiDAR技术提出了一种地铁隧道渗漏水识别方法.沿隧道轴线方向将点云数据按照管片宽度进... 渗漏水病害已经严重影响到地铁运营的安全性及耐久性.传统的人工检测方法很难满足当前繁忙地铁线路的检测需求,亟需一种快速、准确的检测技术.基于LiDAR技术提出了一种地铁隧道渗漏水识别方法.沿隧道轴线方向将点云数据按照管片宽度进行分割,将一段隧道点云模型按环号分成多段单环点云模型,利用强度修正消除激光测距和激光入射角对识别结果的影响,采用图像处理算法对每一环点云数据进行处理,可根据环号信息推算隧道里程,实现对渗漏水病害的自动识别和统计.在该方法的基础上,基于Python语言编制了渗漏水识别软件,并通过工程案例进行了验证.结果表明,该方法可以快速、准确地识别出渗漏水所在位置和面积,具有较好的应用价值. 展开更多
关键词 地铁隧道 lidar技术 点云强度 渗漏水 数据处理 检测软件
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基于地形级实景三维模型与机载LiDAR点云快速生产DEM的技术方法
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作者 杨小梅 黄芳 +2 位作者 刘乾会 张浩 李和平 《科技创新与应用》 2025年第27期144-148,共5页
随着倾斜摄影技术的发展和实景三维建设的不断推进,对DEM的现势性和精度要求日益提高,为解决由于贵州地形复杂、地貌破碎带来的DEM构建成本高、精度低、工作量大等问题,该文进行基于地形级实景三维模型与机载LiDAR点云快速构建DEM的技... 随着倾斜摄影技术的发展和实景三维建设的不断推进,对DEM的现势性和精度要求日益提高,为解决由于贵州地形复杂、地貌破碎带来的DEM构建成本高、精度低、工作量大等问题,该文进行基于地形级实景三维模型与机载LiDAR点云快速构建DEM的技术研究,优化生产技术方法,总结DEM数据生产的工艺流程和关键技术,并通过项目验证解决方案,形成快速、精确、高效、低成本的生产模式,为DEM生产工作全面开展提供有力支撑。 展开更多
关键词 地形级实景三维模型 倾斜摄影 机载lidar点云 高精度 快速构建DEM
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旋翼无人机LiDAR技术在海洋滩涂测绘中的应用
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作者 李通 《测绘与空间地理信息》 2025年第3期163-165,共3页
以江苏省近海水下地理信息数据获取试点(北部)项目为依托,采用大疆M600 Pro六旋翼无人机搭载海达数云ARS-200型机载LiDAR设备获取海洋滩涂地形数据,然后采用Terrasolid软件对数据进行处理,得到海洋滩涂的点云成果和DEM成果,最后利用GPS-... 以江苏省近海水下地理信息数据获取试点(北部)项目为依托,采用大疆M600 Pro六旋翼无人机搭载海达数云ARS-200型机载LiDAR设备获取海洋滩涂地形数据,然后采用Terrasolid软件对数据进行处理,得到海洋滩涂的点云成果和DEM成果,最后利用GPS-RTK采集测区的检核点,对成果精度进行检核,结果表明点云成果精度优于±10 cm,验证了旋翼无人机LiDAR技术应用于海洋滩涂测绘的可行性,为海洋滩涂测绘提供了一种新的技术方案。 展开更多
关键词 旋翼无人机 lidar 海洋滩涂 质量检查
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基于双向布料模拟与LSD的机载LiDAR建筑物轮廓提取
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作者 张浩 秦海超 王笑 《北京测绘》 2025年第10期1473-1478,共6页
针对机载激光雷达(LiDAR)数据在建筑轮廓提取上的效率与精度难题,本文提出了一种基于双向布料模拟与直线段检测(LSD)的机载LiDAR建筑物轮廓提取方法。该方法首先通过正向布料模拟构建标准化的数字表面模型,并剔除异常建筑数据;随后利用... 针对机载激光雷达(LiDAR)数据在建筑轮廓提取上的效率与精度难题,本文提出了一种基于双向布料模拟与直线段检测(LSD)的机载LiDAR建筑物轮廓提取方法。该方法首先通过正向布料模拟构建标准化的数字表面模型,并剔除异常建筑数据;随后利用反向布料模拟对建筑物顶部点云进行粗提取,在此基础上,以三维格网为生长基础,综合网格连接特性和点云几何特征,采用约束性生长算法完整采集建筑物点云;接着,将获取的点云数据转换为二值图像,运用形态学操作中的膨胀与腐蚀修正栅格化误差;最后,借助LSD算法准确提取直线特征,实现建筑物规则轮廓的精确表达。实验结果表明,所提方法在建筑物轮廓提取精度方面达到了亚像素级,且处理效率较传统边缘检测坎尼(Canny)算法提高了约50倍。 展开更多
关键词 机载激光雷达(lidar) 双向布料模拟 直线段检测 建筑物轮廓提取 二值图像
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基于LIDAR点云数据的数字高程模型技术
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作者 张敏 《武夷学院学报》 2025年第3期32-36,87,共6页
探讨基于LIDAR激光点云数据进行数字高程模型生产的技术研究,以福建省某地区2016年2月—2017年3月间的激光点云数据为数据源,先通过坐标系转换、航带拼接、数据分块等预处理,根据点云数据的空间分布特征,基于高程异常剔除点云噪声点,并... 探讨基于LIDAR激光点云数据进行数字高程模型生产的技术研究,以福建省某地区2016年2月—2017年3月间的激光点云数据为数据源,先通过坐标系转换、航带拼接、数据分块等预处理,根据点云数据的空间分布特征,基于高程异常剔除点云噪声点,并应用平面拟合过滤算法进行点云滤波分类提取地面点点云,从而构建数字高程模型。结果表明,通过内插比较数字高程模型精度可达0.2394 m,精度高于传统DLG等高线生成的数字高程模型,地形走向基本正确,模型连续光滑。 展开更多
关键词 lidar 点云数据 数字高程模型
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机载LiDAR归一化冠层高度模型植株提取
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作者 江济强 李琴 +1 位作者 夏进亮 姚乃文 《北京测绘》 2025年第5期581-585,共5页
针对自然生长植株种类繁多、结构复杂、单木冠层几何特征难以提取的问题,本文基于无人机机载激光雷达(LiDAR)获取的三维点云数据,通过归一化冠层高度模型实现自然生长植株的单木冠层分割,提取单木的位置、高度、冠幅直径、冠幅面积等信... 针对自然生长植株种类繁多、结构复杂、单木冠层几何特征难以提取的问题,本文基于无人机机载激光雷达(LiDAR)获取的三维点云数据,通过归一化冠层高度模型实现自然生长植株的单木冠层分割,提取单木的位置、高度、冠幅直径、冠幅面积等信息,并结合野外实测数据,以查全率、查准率、正确率、欠分割率、过分割率为评价指标对单木分割精度进行判定,总体单木位置检测精度高达83%,查全率和查准率均高于75%,各冠层结构参数在0.01显著水平上呈现高相关性,单木高度与实际高度有较高的拟合。研究表明,机载雷达数据能够高精度识别自然生长植株的单木位置,提取单木信息,可为林木健康监测、生物量计算提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 机载激光雷达(lidar) 归一化冠层高度模型 单木 冠层结构
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基于TLS LiDAR点云的3类桃树冠层特征分析 被引量:2
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作者 钟丹 李宗南 +3 位作者 王思 陈鸿文 邱霞 雷舒惋 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期181-186,共6页
为实现标准化栽培桃树叶幕稳定时期冠层特征的快速定量评估,利用TLS LiDAR采集主干形、开心形与Y字形桃树点云数据,计算冠幅面积、纵横比、有效叶面积、叶面积指数、覆盖度、株高等描述冠层总体特征的6项指标,并统计各层叶面积随高度变... 为实现标准化栽培桃树叶幕稳定时期冠层特征的快速定量评估,利用TLS LiDAR采集主干形、开心形与Y字形桃树点云数据,计算冠幅面积、纵横比、有效叶面积、叶面积指数、覆盖度、株高等描述冠层总体特征的6项指标,并统计各层叶面积随高度变化的分布特征。结果显示:基于点云计算的6项指标能准确反映3类树形桃树冠层总体特征,垂直分布特征符合各树形冠层生长形态;与实测的株高和LAI相比,基于点云的计算结果相对精度分别为98.3%和91.7%。该研究测试多项定量评估果树冠层特征的指标,为桃树标准化栽培提供关键数字化技术支持。 展开更多
关键词 lidar点云 桃树 冠层特征 特征指标 标准化栽培
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Design and testing research of LiDAR for detecting atmospheric turbulence
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作者 QIU Duoyang LI Xianyang +3 位作者 YANG Hao ZHU Xiaomeng FANG Zhiyuan XU Xiang 《Optoelectronics Letters》 2025年第3期172-176,共5页
Atmospheric turbulence is an important parameter affecting laser atmospheric transmission.This paper reports on a self-developed atmospheric turbulence detection Li DAR system(scanning differential image motion Li DAR... Atmospheric turbulence is an important parameter affecting laser atmospheric transmission.This paper reports on a self-developed atmospheric turbulence detection Li DAR system(scanning differential image motion Li DAR(DIM-Li DAR)system).By designing and simulating the optical system of atmospheric turbulence detection Li DAR,the basic optical imaging accuracy has been determined. 展开更多
关键词 li dar designing simulating optical system lidar scanning differential image motion lidar differential image motion laser atmospheric transmissionthis atmospheric turbulence atmospheric turbulence detection li darthe
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不同林分郁闭度与坡度下机载LiDAR最优点云密度 被引量:1
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作者 段海澎 熊亮 +1 位作者 刘旻昊 董秀军 《人民长江》 北大核心 2025年第1期125-131,共7页
机载激光雷达技术(light detection and ranging, LiDAR)的发展为茂密植被山区的地质灾害调查提供了新型方案。该项技术高度依赖地面点的密度,而地面点密度的大小与激光穿透率和原始点云密度息息相关,需要评估不同植被密度条件下实际获... 机载激光雷达技术(light detection and ranging, LiDAR)的发展为茂密植被山区的地质灾害调查提供了新型方案。该项技术高度依赖地面点的密度,而地面点密度的大小与激光穿透率和原始点云密度息息相关,需要评估不同植被密度条件下实际获取的最优点云数量,从而满足调查比例尺下的DEM(Digital Elevation Model)插值要求。以安徽省黄山市周边地形复杂的山区为研究测区,研究了不同林分郁闭度及地形坡度条件下穿透率与地面点密度间的关系,以及原始点云密度与地面点密度间的关系,并根据调查比例尺要求获取了不同精度的数字地形产品;再对以各点密度构建出的DEM进行量化评价,以反算得出针对安徽省山区地质灾害调查的机载LiDAR最优原始点云采集密度推荐值。结果表明:郁闭度与坡度和地面点密度之间存在负相关关系,且郁闭度影响更大;原始点云密度超一定阈值后,地质灾害的识别并不能得到显著优化;根据实验结果确立针对安徽省山区地质灾害1∶500调查比例尺下机载LiDAR最优点云采集密度推荐值,当林分郁闭度分别为[0.7,1.0),[0.2,0.7),[0,0.2)时,对应的点云密度推荐值分别为[65,90),[45,65),[16,45)pts/m^(2)。 展开更多
关键词 最优点云密度 机载lidar 郁闭度 地形坡度 地面点密度 地质灾害调查 安徽省
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基于无人机LiDAR技术的古冰川地貌定量分析——以稻城古冰帽南缘库照日冰碛垄为例
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作者 李奕曼 张志刚 +4 位作者 张宏 郭飞 赵丹 卢楠心 张红梅 《地质论评》 北大核心 2025年第4期1390-1402,共13页
古冰川地貌是研究第四纪环境演变的重要依据,无人机LiDAR技术的高精度数据使得古冰川地貌研究具有更高的分辨率,可显著提升古冰川地貌分析、冰川地貌制图的精度。青藏高原东南部的稻城古冰帽保存了大量古冰川遗迹,是研究冰川地貌的理想... 古冰川地貌是研究第四纪环境演变的重要依据,无人机LiDAR技术的高精度数据使得古冰川地貌研究具有更高的分辨率,可显著提升古冰川地貌分析、冰川地貌制图的精度。青藏高原东南部的稻城古冰帽保存了大量古冰川遗迹,是研究冰川地貌的理想区域。本研究应用无人机LiDAR技术,对稻城古冰帽南缘的库照日地区槽谷出口的冰碛垄进行航测,获得库照日冰碛垄的数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)和三维点云数据,并进一步对比12.5 m、30 m分辨率的DEM成像效果,分析库照日冰碛垄的地形特征、库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的形态参数等。结果表明:①无人机LiDAR技术能快速获得高质量、高分辨率的数据,适用于小区域、地貌较复杂的地区,结合三维模型可提高对冰碛垄地貌形态的认识;②对库照日冰碛垄的地形特征统计可知,最内侧的K-M1垄拥有第二高的坡度平均值,K-M6垄作为独立垄拥有最大的坡度平均值;③库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的幂函数指数b值范围为0.24至0.54,小于多数槽谷的b值;V指数结果范围为0.52~0.69。本研究为基于无人机LiDAR技术的冰川地貌定量分析提供了较好的研究案例。 展开更多
关键词 稻城古冰帽 冰碛垄 无人机 lidar技术 数字高程模型
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基于光学-LiDAR协同遥感及三维精细建模的滑坡特征解译与稳定性评价 被引量:1
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作者 邢珂 窦杰 +4 位作者 陈能成 邹宗兴 尤运飞 向子林 张乐乐 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第3期119-132,共14页
针对高位植被覆盖区滑坡隐患识别难、传统监测手段精度不足的问题,提出多源遥感耦合三维数值模拟的综合技术框架,以解决三峡库区强人类活动扰动下边坡稳定性评价难题。以三峡库区谭家湾滑坡为例,借助无人机(unmanned aerial vehicle,UAV... 针对高位植被覆盖区滑坡隐患识别难、传统监测手段精度不足的问题,提出多源遥感耦合三维数值模拟的综合技术框架,以解决三峡库区强人类活动扰动下边坡稳定性评价难题。以三峡库区谭家湾滑坡为例,借助无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)数字摄影测量和机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)去植被技术,获取了高精度正射影像(digital orthophoto map,DOM)和精细数字高程地形数据。通过对比多期时间序列卫星影像、正射影像及数字高程模型(digital elevation model,DEM)衍生图,成功识别出下挫裂缝、拉张裂缝及冲沟等滑坡要素。采用FLAC^(3D)开展自然、开挖与降雨多工况弹塑性分析,揭示灾变机制。结果表明,高精度光学影像和LiDAR去除植被技术显著提升滑坡要素特征识别率,揭示后缘长约100 m的贯通性下挫裂缝,呈近东西向展布,中后部存在多处拉张裂缝,部分排水沟下挫,前缘道路变形开裂;数值模拟表明,开挖扰动导致塑性区扩展至整个滑坡体,饱和工况下安全系数降至0.966,最大主应力约6.696 5 MPa,最大位移约3.6 m,斜坡处于不稳定状态;基于“天-空-地”一体化综合技术,实现高植被覆盖滑坡从宏观形变特征分析到力学机制解析的全链条诊断。本研究建立的“遥感定量分析-地质模型重构-灾变过程模拟”技术体系,为三峡库区高植被覆盖滑坡风险评估提供了可迁移方法范式,对防灾减灾具有重要的理论意义和工程实用价值。 展开更多
关键词 光学-lidar协同遥感 特征分析 三维建模 数值模拟 稳定性分析
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面向无现场控制的机载测深LiDAR安置角误差检校
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作者 宿殿鹏 王斌 +3 位作者 买小争 孟煌 亓超 阳凡林 《测绘学报》 北大核心 2025年第6期1042-1053,共12页
机载LiDAR测深(ALB)系统可高效获取水上水下一体化地形数据,特别适合于浅水海岛礁等复杂地形的快速探测。然而,机载LiDAR测深过程中,由于激光测深雷达与惯性测量单元(IMU)之间产生的多传感器安置角误差,直接影响测深精度。针对海岸带等... 机载LiDAR测深(ALB)系统可高效获取水上水下一体化地形数据,特别适合于浅水海岛礁等复杂地形的快速探测。然而,机载LiDAR测深过程中,由于激光测深雷达与惯性测量单元(IMU)之间产生的多传感器安置角误差,直接影响测深精度。针对海岸带等区域现场无检校控制点、测深雷达点云稀疏导致同名特征确定困难等问题,本文提出一种面向无现场控制的机载测深LiDAR安置角误差检校算法。首先,通过构建顾及同名角点距离差的光学零位误差检校模型,进行ALB系统内部码盘器件光学零位误差检校,为安置角检校奠定基础。然后,利用构建基于平面特征约束的安置角误差检校模型,结合随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)和最小二乘平差法,以单航带分层两平面距离最小为约束,进行俯仰角误差的检校;以双向航带两平面法向量夹角最小为约束,进行横滚角误差的检校;以双向航带特征房屋尖顶中心距离最小为约束,进行航向角误差的检校。为验证算法有效性,利用ALB系统Mapper 20KU试验数据进行精度评估。试验结果表明:陆地点精度的均方根误差(root mean square error,RMSE)为8.1 cm(与RTK测量陆地点对比),海底点测深精度(RMSE)为13.4 cm(与船载单波束测深点对比),满足《海洋工程地形测量规范》要求。本文算法能够有效减小ALB系统安置角误差,不仅可为机载LiDAR测深数据精细化处理提供技术支撑,还能够为海岸带等区域水下地形测量提供高精度数据,有利于促进海洋科学、海洋测绘等领域的相关研究和应用发展。 展开更多
关键词 机载lidar测深 ALB测深点位归算 光学零位误差检校 安置角误差检校
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基于无人机LiDAR数据的荒漠梭梭林单木分割
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作者 熊世梅 许文强 +2 位作者 包安明 王正宇 陶泽涪 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2025年第5期700-710,共11页
利用无人机激光雷达(LiDAR)数据,采用不同插值方法构建0.1、0.25、0.5和1 m空间分辨率的冠层高度模型(CHM),利用CHM种子点分割算法对3类不同生长情况的梭梭林样地进行单木分割,评估空间分辨率和生长情况对分割精度(SA)的影响,并结合实... 利用无人机激光雷达(LiDAR)数据,采用不同插值方法构建0.1、0.25、0.5和1 m空间分辨率的冠层高度模型(CHM),利用CHM种子点分割算法对3类不同生长情况的梭梭林样地进行单木分割,评估空间分辨率和生长情况对分割精度(SA)的影响,并结合实测数据验证树高和冠幅的提取精度。结果表明:1)基于反距离权重插值生成CHM的单木SA更高。2)空间分辨率是影响单木分割结果的关键因素,0.25 m分辨率下分割效果最优。3)Ⅲ级样地SA最高,比Ⅱ级样地高27%、比Ⅰ级样地高44%;Ⅰ级样地梭梭树冠的交错重叠使得树冠边界难以区分,而Ⅲ级样地树冠独立更容易得到准确的分割。4)3类样地的树高拟合模型R2均在0.80左右,均方根误差(RMSE)小于0.31 m。5)Ⅰ、Ⅱ级样地冠幅提取拟合R2在0.70左右,RMSE略高,Ⅲ级样地半枯状态的梭梭枝条影响了冠幅的提取精度。本研究表明,应用无人机LiDAR数据对荒漠梭梭林进行单木分割具有巨大潜力,可为新疆荒漠植被碳汇估算提供数据支撑。 展开更多
关键词 荒漠灌木 lidar 空间分辨率 形态结构 碳汇
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顾及地形特征和边界防收缩的机载LiDAR地面点云聚类简化方法
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作者 武慧明 陈传法 +2 位作者 孙延宁 郭娇娇 贝祎轩 《遥感学报》 北大核心 2025年第1期314-328,共15页
点云简化是海量机载LiDAR地面点云高效传输和多尺度应用的前提。针对目前地面点云简化方法存在复杂环境适用性差、地形细节特征丢失等问题,本文提出了一种顾及地形特征和边界防收缩的机载LiDAR点云聚类简化算法。首先利用K-means算法将... 点云简化是海量机载LiDAR地面点云高效传输和多尺度应用的前提。针对目前地面点云简化方法存在复杂环境适用性差、地形细节特征丢失等问题,本文提出了一种顾及地形特征和边界防收缩的机载LiDAR点云聚类简化算法。首先利用K-means算法将点云分割为初始点云簇,然后依据各簇的地形复杂度再次对其细分,接着借助点云法向量信息以及邻接簇间边缘点的高程差识别地形特征点,最后通过保留目标区域的边界特征点防止原始点云边界收缩。此外,选取6组高密度机载LiDAR点云为数据源,将本文方法与7种经典点云简化方法(包括随机方法、体素格网方法、基于曲率的方法、最大Z容差方法、基于图的方法、基于多指标加权方法和基于迭代的简化方法)进行比较分析。结果表明:与其他传统方法相比,本文方法生成的数字高程模型(DEM)的平均RMSE至少降低了12.1%,平均MAE至少降低了9.6%,其派生品(包括平均坡度和地形粗糙度)与参考值也更为接近,而且较好的保留了地形特征信息。 展开更多
关键词 遥感 机载lidar 点云简化 K-MEANS 地形特征 数字高程模型
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融合RGB图像特征的LiDAR点云道路目标检测
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作者 邱天旭 王涛 +3 位作者 张艳 邹镐阳 王步云 陈驰杰 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第10期2387-2403,共17页
【目的】道路目标检测是LiDAR点云的重要应用方向之一。许多基于点云的检测方法在处理大型目标、近距离目标或简单场景下的目标时性能表现良好。但由于LiDAR点云过于稀疏,缺乏RGB图像的纹理信息,导致其在面对小目标、远距离目标或复杂... 【目的】道路目标检测是LiDAR点云的重要应用方向之一。许多基于点云的检测方法在处理大型目标、近距离目标或简单场景下的目标时性能表现良好。但由于LiDAR点云过于稀疏,缺乏RGB图像的纹理信息,导致其在面对小目标、远距离目标或复杂道路环境下的目标时,误检率和漏检率较大。【方法】为改善复杂场景下的道路目标检测效果,本文以PointRCNN作为基线网络,提出了一种基于RGB图像和LiDAR点云的双分支多阶段融合检测网络,称为EPG2LFusion。该网络包含以下两点改进:首先,针对现有卷积神经网络提取图像特征时普遍受到感受野限制的问题,在图像分支中设计了一种名为WaveDSConv的卷积模块,其结合了小波变换卷积与深度可分离卷积来增强图像全局特征的提取质量,从而提升融合后的目标检测性能;其次,针对点云和图像2种不同模态数据难以直接融合的问题,提出了融合模块G2L-Fusion,通过投影矩阵建立点云和图像之间精确的点-像素对应关系,并有效地利用通道注意力机制在多个阶段融合两种模态数据之间的全局信息与局部信息。【结果】所提方法在KITTI基准数据集上进行了多个类别(汽车、行人、骑行者)的道路目标检测任务,对所有类别的平均检测精度为65.21%,相比基线网络提升了4.88%;在具有挑战性的中等难度下的行人目标类别上实现了45.86%的平均检测精度,与现有先进算法相比具有竞争性。【结论】结果表明,本文算法利用RGB图像丰富的纹理特征弥补了LiDAR点云稀疏性的不足,提高了对常见道路目标的检测精度。 展开更多
关键词 lidar点云 RGB图像 多模态信息融合 道路目标检测 小波变换 注意力机制
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