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基于UAV高密度点云的结构面粗糙度分形特征与各向异性 被引量：1
1
作者 宋盛渊 刘殿泽 +4 位作者 李保天 赵明宇 杨泽 黄迪 王思骢 《地球科学》 北大核心 2025年第4期1599-1611,共13页
为研究岩体结构面各向异性对粗糙度评价的影响,以藏东南某铁路察达工点高陡斜坡为研究对象,运用无人机综合摄影测量技术,提取研究区结构面高密度点云并剪裁结构面轮廓线,采用修正直边法与盒维数法求算粗糙度系数JRC与分形维数D,拟合JRC... 为研究岩体结构面各向异性对粗糙度评价的影响,以藏东南某铁路察达工点高陡斜坡为研究对象,运用无人机综合摄影测量技术,提取研究区结构面高密度点云并剪裁结构面轮廓线,采用修正直边法与盒维数法求算粗糙度系数JRC与分形维数D,拟合JRC与D的新公式并利用数字化Barton标准线验证.选取压剪性和拉张性结构面各15个,运用新公式计算各采样方向的JRC.结果表明:压剪性结构面粗糙度各向异性规律显著,整体上JRC由剪切滑动方向至垂直剪切滑动方向递增,呈椭圆状分布;拉张性结构面粗糙度存在各向异性但无明显规律,JRC随采样角度变化波动较大,呈刺状分布.证明不同力学成因的结构面JRC各向异性存在差异,在评价粗糙度时应遵循不同采样规则. 展开更多
关键词 无人机 综合摄影测量 高密度点云 结构面粗糙度 分形维数 各向异性 工程地质学
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联合UAV-LiDAR点云和SSAFormer的红树林群落精细分类
2
作者 张书嵘 付波霖 +4 位作者 高二涛 贾明明 孙伟伟 武炎 周国清 《遥感学报》 北大核心 2025年第5期1140-1163,共24页
红树林是最富有生物多样性、生产力最高的海洋生态系统之一,整合高分辨率遥感影像和深度学习的红树林群落精细分类已成为当前研究的热点和难点。本文提出一种新颖的深度学习分类网络模型一种基于窗口注意力机制和空洞空间的视觉转换器SS... 红树林是最富有生物多样性、生产力最高的海洋生态系统之一,整合高分辨率遥感影像和深度学习的红树林群落精细分类已成为当前研究的热点和难点。本文提出一种新颖的深度学习分类网络模型一种基于窗口注意力机制和空洞空间的视觉转换器SSAFormer (Swin-Segmentation-Atrous-Transformer)进行红树林群落精细分类。该模型以视觉变压器的变体Swin Transformer为主干网络,在主干网络中加入了卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)以及空洞空间卷积池化金字塔ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling)提取更多尺度特征信息,在轻量级解码器中嵌入了特征金字塔FPN (Feature Pyramid Network)结构来融合低层和高层丰富的语义特征信息。本文利用高分七号(Gaofen-7,GF-7)卫星多光谱影像和UAV-LiDAR点云构建了3种主被动遥感数据集,并对比分析SegFormer和本研究改进的Swin Transformer算法的分类结果,进一步论证SSAFormer算法对红树林群落的分类性能。结果表明:(1)与SegFormer相比,SSAFormer实现了红树林的精细分类,总体精度OA (Overall Accuracy)提高了1.77%-5.30%,Kappa系数最高为0.8952,平均用户交并比MIo U (Mean Intersection over Union)最大提升了7.68%;(2)在GF-7多光谱数据集上,SSAFormer算法实现了91%最高总体精度(OA),在UAV-LiDAR数据集上,SSAFormer算法的MIoU提升至57.68%,在加入光谱特征的UAV-LiDAR数据集上,SSAFormer算法MIoU的均值提高了1.48%;(3)UAV-LiDAR数据相比于GF-7多光谱数据的平均用户交并比(MIoU)最大提高了5.35%,总体精度(OA)的均值提升了1.81%,加入光谱特征的UAV-LiDAR数据分类精度(F1-score)提高了2.6%;(4)本研究提出的SSAFormer算法实现了海榄雌的分类精度(F1-score)最高为97.07%,桐花树分类精度(F1-score)达到91.99%,互花米草的F1-score达到93.64%,桐花树的F1-score的平均值在SSAFormer模型上达到了86.91%最高。本研究所提出的SSAFormer算法能够有效提高红树林群落分类精度。 展开更多
关键词 遥感 红树林 GF-7多光谱 uav-LiDAR点云 SSAFormer 深度学习 主被动影像整合 特征选 择 群落精细分类
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基于三维点云和改进PointNet++的大田烟株叶片计数方法
3
作者 南德旺 李军营 +3 位作者 梁虹 马二登 张宏 肖恒树 《中国烟草科学》 北大核心 2025年第3期89-97,共9页
烟草植株叶片数是估计烟叶产量的重要表型参数之一。针对传统人工烟株叶片计数困难问题,提出一种结合三维点云和改进PointNet++的大田烟株叶片计数方法。该方法利用无人机倾斜摄影获取大田烟株图片进而生成三维点云,然后利用改进的Point... 烟草植株叶片数是估计烟叶产量的重要表型参数之一。针对传统人工烟株叶片计数困难问题,提出一种结合三维点云和改进PointNet++的大田烟株叶片计数方法。该方法利用无人机倾斜摄影获取大田烟株图片进而生成三维点云,然后利用改进的PointNet++算法实现叶片点云分割,该算法应用KAN网络代替MLP提高算法学习能力,减少训练损失;并提出一种融合DGST网络和DBB多元分支块的DGSTD注意力机制提升准确性;此外,引入Varifocal loss解决各类别点云比例不平衡问题;最后采用MeanShift聚类算法实现叶片点云聚类,对应得到叶片数。结果表明,该算法点云分割的准确率为92.55%,平均交并比为76.33%,较原始模型分别提高2.06、2.81百分点;叶片估测精确率为94.35%,在三维空间内实现了大田烟株叶片计数。 展开更多
关键词 大田烟株 叶片计数 pointNet++ 三维点云 无人机倾斜摄影
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基于UAV影像点云密度的植被稀疏区DEM精度分析 被引量：1
4
作者 戴志林 郭辉 包勤跃 《北京测绘》 2025年第3期316-321,共6页
本文以无人机(UAV)倾斜摄影影像点云为数据源,通过对构建植被稀疏区数字高程模型(DEM)的最佳点云密度进行分析研究,从中选取出最佳点云密度,以实现高效、快速获取DEM数据。使用随机采样算法将原始点云以10%~90%密度进行抽稀,同时采用中... 本文以无人机(UAV)倾斜摄影影像点云为数据源,通过对构建植被稀疏区数字高程模型(DEM)的最佳点云密度进行分析研究,从中选取出最佳点云密度,以实现高效、快速获取DEM数据。使用随机采样算法将原始点云以10%~90%密度进行抽稀,同时采用中误差对生成的DEM进行精度评价分析。结果显示:①在点云抽稀10%~40%时,中误差随着点云密度的减小而增大,同时在点云抽稀30%时中误差与原始点云几乎相似;②在点云抽稀40%~60%时,中误差变化较为平缓,但总体呈上升趋势;③在点云抽稀60%~90%时,随着点云密度的进一步减小,中误差随着点云密度的减小而迅速增大。得出结论,点云密度与DEM精度呈正相关,抽稀30%的点云成为在同类型条件植被稀疏区UAV倾斜摄影点云生成DEM的最佳点云密度。 展开更多
关键词 无人机(uav)倾斜摄影 影像点云 点云密度 抽稀 数字高程模型(DEM)
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集成高分辨率UAV影像与激光雷达点云的亚热带森林林分特征反演 被引量：17
5
作者 许子乾 曹林 +2 位作者 阮宏华 李卫正 蒋圣 《植物生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期694-703,共10页
该研究集成高分辨率无人机(UAV)影像和激光雷达(Li DAR)点云数据估算亚热带天然次生林林分基本特征变量。首先,基于Li DAR点云和反距离加权插值法构建林下高精度数字高程模型(DEM);然后利用UAV影像对序列构建植被冠层上层三维点云,并借... 该研究集成高分辨率无人机(UAV)影像和激光雷达(Li DAR)点云数据估算亚热带天然次生林林分基本特征变量。首先,基于Li DAR点云和反距离加权插值法构建林下高精度数字高程模型(DEM);然后利用UAV影像对序列构建植被冠层上层三维点云,并借助DEM进行高度信息归一化,提取高度和冠层点云密度相关的特征变量;最后,构建预测模型并估算Lorey’s高、林分密度、胸高断面积、蓄积量。结果表明:联合提取的特征变量与Lorey’s高的敏感性最高,蓄积量次之,林分密度和胸高断面积最低;利用UAV灵活快速的手段获取森林冠层信息,辅以高精度Li DAR数据获取的地形信息,两者互补实现一种可重复的快速、廉价和灵活的林分特征的反演方式。 展开更多
关键词 无人机 激光雷达 点云 林分特征
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低空UAV激光点云和序列影像的自动配准方法 被引量：26
6
作者 陈驰 杨必胜 彭向阳 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期518-525,共8页
提出了一种低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)序列影像与激光点云自动配准的方法。首先分别基于多标记点过程与局部显著区域检测对激光点云和序列影像的建筑物顶部轮廓进行提取,并依据反投影临近性匹配提取的顶面特征。然后利用... 提出了一种低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)序列影像与激光点云自动配准的方法。首先分别基于多标记点过程与局部显著区域检测对激光点云和序列影像的建筑物顶部轮廓进行提取,并依据反投影临近性匹配提取的顶面特征。然后利用匹配的建筑物角点对,线性解算序列影像外方位元素,再使用建筑物边线对的共面条件进行条件平差获得优化解。最后,为消除错误提取与匹配特征对整体配准结果的影响,使用多视立体密集匹配点集与激光点集进行带相对运动阈值约束的ICP(迭代最临近点)计算,整体优化序列影像外方位元素解。试验结果表明本文方法能实现低空序列影像与激光点云像素级精度的自动配准,联合制作DOM精度满足现行无人机产品1∶500比例尺标准。 展开更多
关键词 机载激光点云 序列影像 点云影像配准 无人机
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基于UAV影像密集匹配点云多层次分割的建筑物层高变化检测 被引量：16
7
作者 杨钰琪 陈驰 +2 位作者 杨必胜 胡平波 崔扬 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期489-496,共8页
针对城市建筑物层高变化检测难题,提出一种基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)影像密集匹配点云多层次分割的变化检测方法。首先,对多时相UAV影像匹配密集点云进行网格划分,并计算网格内部的归一化数字表面模型和差分数字表面模... 针对城市建筑物层高变化检测难题,提出一种基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)影像密集匹配点云多层次分割的变化检测方法。首先,对多时相UAV影像匹配密集点云进行网格划分,并计算网格内部的归一化数字表面模型和差分数字表面模型两种几何形状特征以及归一化过绿指数和亮度两种光谱特征;然后,基于区域生长规则进行点云分割,并判断分割对象的变化/未变化/不确定状态,对不确定状态的分割对象,逐步严格生长准则实现多层次迭代分割,直至判断出所有点的变化状态(增高/降低/未变化);最后,综合几何形状特征及光谱特征,识别变化对象中的三维建筑物目标以明确层高变化。采用两期武汉大学UAV影像密集点云进行实验验证,结果表明,所提检测方法的检测完整率、正确率及检测质量均达到90%以上。 展开更多
关键词 无人机 密集匹配 点云 变化检测 多层次分割
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联合UAV-LiDAR和HMLS技术的森林样地点云数据融合 被引量：10
8
作者 王楚虹 刘浩然 +1 位作者 钟浩 林文树 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期26-38,共13页
【目的】基于单一平台遥感数据提取的森林结构参数信息不全面,因此融合多平台遥感数据已成为遥感技术在林业应用中的发展趋势。本研究针对手持移动激光雷达和无人机激光雷达2种不同平台的数据,提出一种基于Delaunay三角网和迭代最近点(I... 【目的】基于单一平台遥感数据提取的森林结构参数信息不全面,因此融合多平台遥感数据已成为遥感技术在林业应用中的发展趋势。本研究针对手持移动激光雷达和无人机激光雷达2种不同平台的数据,提出一种基于Delaunay三角网和迭代最近点(ICP)算法的点云数据融合方法,通过融合获得完整的树木点云数据。【方法】选取哈尔滨城市林业示范基地中樟子松和蒙古栎2块人工林作为研究样地,利用手持移动激光雷达和无人机激光雷达获取样地中树木点云数据,然后分别提取2种不同平台点云数据的树木位置点,使用2组位置点构建2个Delaunay三角网来搜索树木位置目标点与其对应点,以此实现点云的粗配准,并利用模拟退火算法优化粗配准过程。在此基础上,通过选取点云重合度高的部分树冠点云,利用ICP算法进行点云数据的精配准,从而实现2种平台森林样地点云数据的精确融合。【结果】粗配准和精配准中分别设置的线段差阈值和高度区域范围这2个参数对点云数据的配准有较大的影响,而粗配准中迭代次数参数的设置对融合结果的影响较小。在样地内部随机选取区域,将区域内配准后的2种平台点云的树木位置投影点坐标进行对比,得到樟子松和蒙古栎的投影点平均坐标偏移距离分别为0.19和0.25 m。根据采集数据时设置的标志物计算偏移误差,樟子松样地和蒙古栎样地融合结果的均方误差分别为0.0512和0.0802,樟子松样地点云数据的融合精度高于蒙古栎样地。【结论】本研究提出一种基于树木位置的不同激光雷达平台点云数据无标识融合方法,融合精度较高,空中与地面获取的点云数据实现了相互补充,可为森林结构参数的精确提取及树木三维模型构建提供数据支撑,从而推动激光雷达数据在森林资源调查等方面更加广泛地应用。 展开更多
关键词 手持移动激光雷达 无人机激光雷达 点云融合 DELAUNAY三角网 ICP算法
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禄丰恐龙谷UAV LiDAR点云构建背斜数字地貌模型研究 被引量：6
9
作者 杨在松 甘淑 +2 位作者 袁希平 高莎 王泽华 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期859-868,共10页
UAV LiDAR具有高效、准确地采集复杂地形点云数据的优势,已成为构建精准数字地貌模型的重要手段。然而,针对背斜地貌的UAV LiDAR点云构建数字地貌模型的插值误差研究缺乏,严重制约了其在地貌学研究中的应用。本文基于禄丰恐龙谷环状构... UAV LiDAR具有高效、准确地采集复杂地形点云数据的优势,已成为构建精准数字地貌模型的重要手段。然而,针对背斜地貌的UAV LiDAR点云构建数字地貌模型的插值误差研究缺乏,严重制约了其在地貌学研究中的应用。本文基于禄丰恐龙谷环状构造中背斜地貌的UAV LiDAR点云数据,优选了IDW、NN、RBF、TIN、OK插值算法的关键参数,采用交叉验证和模型差异衡量不同点云密度和地表粗糙度下的插值精度,全局Moran指数、地貌参数分析误差的空间分布特征,基于最优的模型分析褶皱构造的形态特征。结果表明:1)IDW最优参数为权指数2和搜索点数16,RBF为规则样条函数和搜索点数24,OK为球面函数、无方向和搜索点数8;2)IDW最容易受点云密度的影响,TIN抑制插值误差随点云密度变化的效果最好,OK构建的模型最优;3)局部插值误差在空间上是可变的,地表粗糙度大的区域误差增加得快;4)该褶皱分为穹窿构造和短轴褶皱两类,翼间角为108~131°,背斜Ⅱ沿西南-东北向地下延伸。研究结果可为UAV LiDAR用于禄丰恐龙谷环状构造数字地貌建模及地表特征测量模拟分析提供参考。 展开更多
关键词 无人机激光雷达 数字高程模型 普通克里金 点云密度 背斜地貌
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基于UAV摄影测量技术的开采沉陷全盆地建模和求参 被引量：8
10
作者 李昱昊 安士凯 +2 位作者 周大伟 詹少奇 高银贵 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2022年第2期179-186,共8页
以内蒙古唐家会矿区为研究对象,获取该地区2020年8月与2021年3月无人机摄影影像数据,并制作生成DEM,将2期DEM数据相减获取该地区下沉盆地,用BP神经网络算法作去噪处理,并对比不同去噪方法的去噪效果;利用全盆地下沉数据,融合模拟退火算... 以内蒙古唐家会矿区为研究对象,获取该地区2020年8月与2021年3月无人机摄影影像数据,并制作生成DEM,将2期DEM数据相减获取该地区下沉盆地,用BP神经网络算法作去噪处理,并对比不同去噪方法的去噪效果;利用全盆地下沉数据,融合模拟退火算法(SA)与概率积分参数反演方法,求出该下沉盆地下沉系数与主要影响角正切;利用该参数模拟下沉盆地,计算出测量中误差为589 mm,占最大下沉值8.1%;最后对参数作抗差分析,在测量中误差占(1%~10%)最大下沉值时,求参结果可靠。结果表明:BP神经网络算法能够有效去除盆地内噪点,提高下沉盆地的精度,基于SA和矿区全盆地数据能够有效求取概率积分参数,弥补无人机精度不高带来的影响。 展开更多
关键词 无人机摄影测量技术 点云去噪 模拟退火算法 全盆地求参 抗差分析
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不同UAV航摄方法的3D建模技术及精细化量测分析 被引量：2
11
作者 和文斌 甘淑 +2 位作者 袁希平 高莎 普新铭 《工程勘察》 2023年第9期52-56,共5页
本文以云南省禄丰恐龙谷南部的典型冲沟为研究区域,分别设计两种模式进行数据采集,先采用无人机正常航测模式对试验区一进行数据采集,再用无人机贴近地面飞行的方式对试验区二进行数据采集,通过数据处理,得到两个试验区的三维实景模型... 本文以云南省禄丰恐龙谷南部的典型冲沟为研究区域,分别设计两种模式进行数据采集,先采用无人机正常航测模式对试验区一进行数据采集,再用无人机贴近地面飞行的方式对试验区二进行数据采集,通过数据处理,得到两个试验区的三维实景模型、点云数据、DOM、DSM等,对无人机成像点云进行PTD滤波处理,构建高分辨率的DEM;结合三维实景模型和DEM分析不同数据采集模式的优缺点以及适用性,结果总体实证了应用近地面飞行采集数据构建的三维实景模型能够实现对复杂地物的精细化量测分析,为广大山区复杂地形的三维建模和精细化分析提供了一种思路,对复杂地形的研究分析具有参考借鉴作用。 展开更多
关键词 无人机 复杂地形 三维建模 点云 精细化分析
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UAV航摄图像融合激光扫描边坡表面位移监测法 被引量：12
12
作者 何君毅 张社荣 +2 位作者 王超 黄星 朱罗方 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期156-162,共7页
为解决边坡表面位移监测的时效性问题,提出一种航摄图像融合三维激光扫描的边坡表面位移监测方法,通过无人机(UAV)航摄图像及三维激光扫描点云数据融合算法,提高边坡表面位移测量精度,实现监测点识别及边坡变形过程中表面位移的及时计... 为解决边坡表面位移监测的时效性问题,提出一种航摄图像融合三维激光扫描的边坡表面位移监测方法,通过无人机(UAV)航摄图像及三维激光扫描点云数据融合算法,提高边坡表面位移测量精度,实现监测点识别及边坡变形过程中表面位移的及时计算。研究结果表明:通过生成配准的高精度点云非接触式测量边坡位移,能够精确计算当前边坡的变形情况,绝对误差基本控制在±1 cm,与现有采用实时动态(RTK)测量的方式相比耗时缩短约27 min,监测效率得到提高。 展开更多
关键词 无人机(uav)航摄 三维激光扫描 表面位移监测 边坡安全 点云配准
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UAV LiDAR在煤矿开采沉陷监测中的应用 被引量：7
13
作者 王飞 任彦存 董岳 《北京测绘》 2023年第6期923-927,共5页
煤炭资源是我国的主体能源,煤矿开采引起的地表沉陷严重影响着人类的安全生产和生活。传统的岩石运动观测方法速度慢且费力,而合成孔径雷达干涉测量(InSAR)等方法的精度相对较低。本文针对地表开采沉陷变形效率低、灵活性差的问题,采用... 煤炭资源是我国的主体能源,煤矿开采引起的地表沉陷严重影响着人类的安全生产和生活。传统的岩石运动观测方法速度慢且费力,而合成孔径雷达干涉测量(InSAR)等方法的精度相对较低。本文针对地表开采沉陷变形效率低、灵活性差的问题,采用无人机机载激光雷达(LiDAR)技术进行监测,分析了数据获取流程,研究了数据处理方法,得到了地表沉降点云模型。经验证,点云数据成果平均中误差为0.023 m,满足精度要求,验证了机载LiDAR进行开采沉陷测量的可行性。 展开更多
关键词 无人机 合成孔径雷达干涉测量 开采沉陷 点云配准 变形监测
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用于铁路场景语义分割的改进动态图卷积神经网络 被引量：2
14
作者 王卫东 刘延 +3 位作者 邱实 刘贤华 魏晓 王劲 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第1期139-147,共9页
针对目前在铁路场景语义分割中存在的数据获取成本高、分割精度低、泛化能力差等问题,提出了一种基于改进动态图卷积神经网络的铁路场景语义分割方法.首先利用高分辨率的无人机采集铁路场景的多视角图像,并通过结构运动恢复与基于面片... 针对目前在铁路场景语义分割中存在的数据获取成本高、分割精度低、泛化能力差等问题,提出了一种基于改进动态图卷积神经网络的铁路场景语义分割方法.首先利用高分辨率的无人机采集铁路场景的多视角图像,并通过结构运动恢复与基于面片的多视角立体视觉算法生成铁路场景的三维点云;然后在动态图卷积神经网络中引入空间注意力模块,增强网络结构的分割精度与泛化性;最后通过改进后的图卷积神经网络对预处理后的铁路场景点云完成高精度的语义分割.实验阶段采用的铁路场景包括桥梁段、路基段与联络线,共计11个区域.以平均交并比为评价指标,与动态图卷积神经网络、PointNet++进行对比,研究结果表明,基于图像点云训练的改进动态图卷积神经网络对于铁路场景语义分割具有更高的精度,与动态图卷积神经网络、PointNet++相比,分割精度分别提高3.3个百分点与6.0个百分点,且具有更好的泛化能力. 展开更多
关键词 铁道工程 点云语义分割 无人机点云 卷积神经网络
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基于无人机点云的电力设施自动提取方法研究 被引量：2
15
作者 薛小战 韦秀宗 +2 位作者 聂品 陆懿新 段延松 《测绘科学》 北大核心 2025年第8期112-123,共12页
针对现有的基于无人机获取三维点云进行电力设施提取方法存在依赖人工操作、降噪效果不理想和难以区分目标与干扰地物等问题,该文基于空间与形态特征,提出了包含自适应降噪和形态学特征提取算法的电力设施提取法。在利用实测数据开展的... 针对现有的基于无人机获取三维点云进行电力设施提取方法存在依赖人工操作、降噪效果不理想和难以区分目标与干扰地物等问题,该文基于空间与形态特征,提出了包含自适应降噪和形态学特征提取算法的电力设施提取法。在利用实测数据开展的电力设施提取研究中,该方法无需依赖轨迹信息或强度数据,即可有效提取电力线和电力杆,结果的F1分数达到0.93以上,具有较高的鲁棒性和灵活性。该方法为基于无人机的电力设施巡检提供了参考,可用于促进电力行业与低空经济的融合发展。 展开更多
关键词 电力设施提取 无人机 点云处理 自适应降噪 形态特征 电网巡检
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基于无人机激光雷达点云数据估算红树林覆盖度 被引量：1
16
作者 王鑫淼 赵峰 +3 位作者 刘华 凌成星 刘霞 曾浩威 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第2期143-151,共9页
【目的】利用无人机激光雷达数据,快速、准确地获取红树林覆盖度信息,为更好地评估红树林生态修复成效提供重要参考。【方法】以广东省湛江市太平镇岭头岛为研究区,利用40块样地无人机激光雷达数据和单木检尺数据,以决定系数(R_(2))、... 【目的】利用无人机激光雷达数据,快速、准确地获取红树林覆盖度信息,为更好地评估红树林生态修复成效提供重要参考。【方法】以广东省湛江市太平镇岭头岛为研究区,利用40块样地无人机激光雷达数据和单木检尺数据,以决定系数(R_(2))、均方根误差(RMSE)和估算精度(E_(A))为评价指标,比较第一回波比例模型(FRRM)、全部回波比例模型(ARRM)、脉冲回波强度比例模型(PRIRM)和冠层高度模型(CHM)4种模型估算红树林覆盖度的精度。分析样地红树林覆盖度、激光点云密度和高度特征变量与覆盖度估算误差的关系,选取精度最高的模型估算研究区红树林覆盖度,并进行空间制图。【结果】(1)FRRM模型估算的红树林覆盖度精度最高(R_(2)=0.970 1,RMSE=0.032 5,E_(A)=93.01%),估算误差最小,平均低估1.04%;其次为ARRM模型(R2=0.977 4,RMSE=0.033 6,E_(A)=92.58%)和CHM模型(R2=0.945 0,RMSE=0.044 0,EA=90.54%);PRIRM模型(R2=0.950 9,RMSE=0.061 0,EA=88.17%)估算精度最低。(2)PRIRM模型的结果普遍高估,且估算误差与覆盖度和高度特征变量均呈显著负相关;FRRM、ARRM和CHM模型的估算误差与覆盖度无明显相关性。(3)激光雷达采样敏感性分析表明,3 m栅格大小最适合作为研究区覆盖度制图的单元。【结论】4种模型估算红树林覆盖度的精度均较高,其中FRRM模型的估算精度最高,结果可靠,可为岭头岛红树林的科学管护和生态修复提供支持。 展开更多
关键词 无人机激光雷达 点云 首次回波 红树林 覆盖度
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无人机LiDAR点云数据在铁路轨道平顺性智能诊断中的应用
17
作者 闫野 《无线互联科技》 2025年第24期5-9,共5页
铁路轨道平顺性直接影响列车运行安全与乘客舒适度,传统检测方法效率低且依赖人工,难以满足现代铁路智能化运维需求。文章基于无人机LiDAR技术,提出一种融合点云数据处理与智能诊断模型的轨道平顺性分析方法,通过设计多旋翼无人机搭载... 铁路轨道平顺性直接影响列车运行安全与乘客舒适度,传统检测方法效率低且依赖人工,难以满足现代铁路智能化运维需求。文章基于无人机LiDAR技术,提出一种融合点云数据处理与智能诊断模型的轨道平顺性分析方法,通过设计多旋翼无人机搭载激光扫描仪和导航设备的采集方案,获取高精度轨道三维点云数据。该方法在轨道高程偏差检测中精度达到±2 mm,轨距误差率低于1.5%,同时开发的支持向量机诊断模型对轨道不平顺类型的分类准确率为93.7%,可快速识别轨道局部沉降与方向偏移问题,为铁路养护部门提供可视化决策支持。 展开更多
关键词 无人机LiDAR 铁路轨道平顺性 智能诊断 点云数据处理 特征提取
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面向无人机位姿估计的轻量化面元激光惯性SLAM系统
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作者 刘畅 赵紫旭 +4 位作者 尚源峰 邱大伟 石晶林 刘杰 江济 《航空工程进展》 2025年第3期124-131,共8页
卫星信号易受遮挡的特性导致小型无人机的位姿估计问题面临较大挑战,提出一种面向无人机位姿估计的轻量化面元激光惯性SLAM系统,设计一种基于面元的激光点云配准算法,通过最小化点到面元的距离实现点云配准与位姿估计,通过舍弃不稳定的... 卫星信号易受遮挡的特性导致小型无人机的位姿估计问题面临较大挑战,提出一种面向无人机位姿估计的轻量化面元激光惯性SLAM系统,设计一种基于面元的激光点云配准算法,通过最小化点到面元的距离实现点云配准与位姿估计,通过舍弃不稳定的面元来保证轻量化;同时设计系统框架将该算法部署于基于误差状态卡尔曼滤波的激光惯性SLAM系统。使用该SLAM系统在实验数据集中进行实验测试,结果表明:该SLAM系统比现有的激光惯性系统具有更好的位姿估计精度,在保证算法轻量化的基础上,在野外卫星信号缺失的环境中可降低无人机位姿37.63%的平均位置偏移和33.94%的平均姿态偏移。 展开更多
关键词 无人机位姿估计 轻量化激光惯性SLAM 多传感器融合 点云配准
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基于视觉任务引导的无人机航线规划方法 被引量：2
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作者 张澳 景超 +2 位作者 张兴忠 李雪薇 程永强 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1424-1430,共7页
为保证无人机巡检安全与效率,提出一种基于视觉任务引导的无人机航线规划方法。综合考虑图像质量和飞行安全自主生成执行视觉任务的无人机视点集合;构建多目标优化代价函数,基于代价函数改进RRT-Connect航线搜索算法生成航线,引入航线... 为保证无人机巡检安全与效率,提出一种基于视觉任务引导的无人机航线规划方法。综合考虑图像质量和飞行安全自主生成执行视觉任务的无人机视点集合;构建多目标优化代价函数,基于代价函数改进RRT-Connect航线搜索算法生成航线,引入航线蒸馏模块对航线进行冗点数据消除和平滑处理,实现视点之间的航线规划;改进遗传算法实现全局航线最优规划。以无人机巡检220 kV输电线路双回耐张塔为例开展实验,并与其它算法进行比较,其结果表明,该算法使航线长度减小,安全性提高,拍摄质量提升。 展开更多
关键词 无人机 电力巡检 航线规划 三维点云 快速扩展随机树连接算法 遗传算法 自主巡检
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基于体素Transformer的电力走廊点云分类
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作者 徐文婷 黄玉春 +1 位作者 杨东晨 李娜 《电网技术》 北大核心 2025年第7期3052-3062,共11页
电力走廊中树木、建筑等地物与电力线过于接近,将导致电力线出现短路、断线等事故。通过无人机获取电力走廊的三维点云数据,可以获取地物间的空间位置信息,使电网事故巡检更高效。但电力走廊点云结构复杂且相互粘连,难以分割出完整的电... 电力走廊中树木、建筑等地物与电力线过于接近,将导致电力线出现短路、断线等事故。通过无人机获取电力走廊的三维点云数据,可以获取地物间的空间位置信息,使电网事故巡检更高效。但电力走廊点云结构复杂且相互粘连,难以分割出完整的电力线、电塔等地物。该文充分挖掘电塔和电力线点云在水平和竖直方向上的分布规律及其相互关系,提出基于体素Transformer的电力走廊点云分类方法,实现电力走廊点云中地物的精确分类。该方法首先将电力走廊点云进行体素化;接着,对体素内点集的特征进行提取,再依据点的特征信息计算相应体素的特征;然后,分别基于Transformer和Swin Transformer在竖直和水平方向上对体素间的上下文信息进行学习;最后,联合体素内点特征和体素间全局特征实现点云的精确分类。该文提出的分类方法在超过10 km、包含198034426个点的电力走廊点云数据上进行了实验,分类精度高达95%,证明了该方法能对电力走廊点云中的地物进行精准快速分类。 展开更多
关键词 点云分类 TRANSFORMER 电力走廊 体素 无人机点云
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