LIDAR數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、激光雷達(Light Detection and Ranging)簡稱LIDAR,作為一種測繪技術(shù),激光雷達廣泛應用于農(nóng)業(yè),林業(yè),地質(zhì),軍事,天文學,機器人,交通等領(lǐng)域。基本工作原理是定向發(fā)射一束激光脈沖,接收脈沖遇到障礙物后的回波,通過計算發(fā)射方向及回波時間得到障礙物相對于雷達的三維坐標。按照載體的不同,激光雷達通常分為星載,機載,車載和陸基激光雷達。其中機載激光雷達是一種綜合了激光測距模塊,GPS(Global Positionin

2、g System),慣性測量單元(Inertial measurement unit,簡稱IMU)的主動式遙感測量設(shè)備,相對于其它測繪技術(shù),具有成本低,作業(yè)周期短,自動化程度高,精度高等特點,因此得到了越來越廣泛的應用。
　　機載激光雷達數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)包括回波數(shù)據(jù)處理和點云處理兩部分。
　　其中回波數(shù)據(jù)處理的主要目的是對回波進行高斯波形分解,得到反射點的時間點位等反射信息。好的波形分解算法可以得到更精確的反射點坐標,對提

3、升激光雷達系統(tǒng)的定位精度起著關(guān)鍵作用。
　　點云處理的目的是從激光雷達波形分解得到的散亂點云中提取出有用信息,例如分離出地形,提取森林覆蓋率和植被高度參數(shù)等。難點包括大規(guī)模地形點云數(shù)據(jù)的處理,地物及地形的提取,分類,網(wǎng)格重建等。
　　本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個部分:
　　(1)回波數(shù)據(jù)的高斯擬合初值預估及參數(shù)優(yōu)化。傳統(tǒng)的波形分解初值估計算法存在對隨機噪聲敏感,波形個數(shù)及參數(shù)估計不準確的問題。本文提出并實現(xiàn)了一種新的

4、參數(shù)預估方法,對噪聲魯棒,無需進行預濾波就可以準確地估計出高斯分量的個數(shù)及每個分量的參數(shù)。在完成高斯分解初值預估后,本文分別采用了非線性最小二乘算法中的LM算法(Levenberg-Marquardt Algorithm)和L-BFGS(limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)進行參數(shù)優(yōu)化,可以得到高精度的高斯分解結(jié)果。(2)研究并實現(xiàn)了大規(guī)模點云及網(wǎng)格數(shù)據(jù)的實時三維可視化及快速交

5、互式編輯。機載激光雷達得到的三維點云數(shù)據(jù)量較大,因此如何在現(xiàn)有硬件平臺進行實時顯示和編輯對后續(xù)實驗非常關(guān)鍵。為了解決這個問題,本文開發(fā)了一個實驗平臺軟件,使用OpenGL實現(xiàn)了點云和網(wǎng)格的三維可視化,并且基于八叉樹分別實現(xiàn)了點云的快速選擇,刪除,測量,截取斷面等操作。
　　(3)為了從LIDAR點云中提取有用信息,本文研究和實現(xiàn)了地形與地物點云的提取和分離以及Delaunay構(gòu)網(wǎng)算法,使用基于區(qū)域生長的算法實現(xiàn)了地形點云的提取。<