无人机LiDAR技术在铁路勘测中的应用分析

为了提高铁路勘测制图的精度和效率,减少外业勘测的工作量,结合工程实例,选用适合的无人机平台和轻小型Li DAR系统,对铁路沿线进行无人机Li DAR航摄,以验证无人机Li DAR系统的可靠性和植被穿透性,并对出现的技术问题提出解决方法。研究表明:(1)对获取的Li DAR点云进行坐标转换、高程改正、点云分类并生成DEM,同时基于高精度POS数据制作正射影像,根据实测点统计出的DEM和DOM精度指标,可满足铁路工程制作大比例地形图的要求。(2)根据DEM和DOM制作的大比例地形图和线路横断面图,通过外业勘测核实,相较于传统立体航测,中误差从0. 423 m减少为0. 265m,数据利用率提高了45. 5%,极大减少了外业勘测工作量。项目应用效果表明,无人机Li DAR摄影制图具有数据获取灵活、外业工作量少、成果精度高等优势,可以为今后的工程应用提供参考。     

DOM和真DOM

常规DOM的获取,是在数字微分纠正时基于数字高程模型DEM;而真DOM的获取,是在数字微分纠正时基于数字表面模型DSM。获得数据点后,数字高程模型DEM可通过曲面内插得到,DSM则无法用数学曲面拟合,DSM的获取比DEM的获取更困难和复杂,目前可采用数字摄影测量方法获取DSM。     

DOM和真DOM

常规DOM的获取,是在数字微分纠正时基于数字高程模型DEM;而真DOM的获取,是在数字微分纠正时基于数字表面模型DSM。获得数据点后,数字高程模型DEM可通过曲面内插得到,DSM则无法用数学曲面拟合,DSM的获取比DEM的获取更困难和复杂,目前可采用数字摄影测量方法获取DSM。     

结合LIDAR和RCD相机的1:2000地形图生产探讨

机载激光雷达能够快速获取地表数字高程模型,但因点云的不连续性,很难单独用点云数据来制作高精度的数字线画图。一般情况下,机载雷达设备都配置有中小幅面数码相机,可同步获取数码航片,但其高程精度和地形生产效率较低。从铁路行业应用特点出发,结合ALS60机载激光雷达设备的应用,探讨一种结合LIDAR点云和RCD105中幅数码影像的1∶2 000地形图制作新方法,并通过实验论证了该方案的适用性。     

基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计

三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93％以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取.     

车载激光点云典型地物提取技术研究

为了提高车载移动激光扫描点云数据处理的自动化程度,提出一种适用于车载点云数据的地物提取方法。首先对原始点云数据进行粗分类,划分为地面点云数据和非地面点云数据。对于非地面点云数据,使用欧氏空间聚类的方法进行空间实体划分,再通过地物空间几何特征计算并建立提取规则,对地物进行提取。最后,采用该算法对某地区街道扫描数据进行地物提取试验。试验结果表明,该方法可有效(从车载点云数据中)提取地面、建筑、树木、路灯等不同类型的地物。     

基于机载LiDAR的铁路工务设备及周边环境形变分析

提出一种基于机载LiDAR(Light Detection And Ranging)点云的铁路工务设备及周边环境形变分析方法,通过无人机机载LiDAR巡线系统获取铁路场景三维点云,对点云进行裁剪、去噪及配准;结合点云-点云比较方法与多尺度点云模型比较方法分别对工务设备及周边环境的形变进行定性与定量判断,并应用于邯长线（邯郸—长治）K130+874—K135+292区段。结果表明：该方法能够有效利用机载LiDAR铁路巡检数据,通过定性与定量的形变分析及时发现隐患。     

一种基于数学形态学的点云地物提取方法

从激光点云数据中准确提取典型地物能够显著提高数据处理的自动化程度,减少内业工作量。随着激光雷达硬件性能的不断提升,其获取的点云数据量越来越大,但直接针对点云数据的提取算法效率较低。提出一种基于数据形态学的地物提取方法:首先将点云数据转换为特征图像,利用λ-flat区域标记方法将点云划分为地面点和非地面点;然后根据非地面点在特征图像上的表现特征制定提取规则,对地物进行提取;最后,采用本文算法对试验数据进行地物提取,建筑、杆状物等典型地物的综合提取精度达94.7%。     

机载激光雷达技术(LiDAR)在航测中的应用实践

LiDAR是一种安装在飞机上的机载激光探测和测距系统,通过量测地面物体的三维坐标,生成LiDAR数据影像。LiDAR数据经过相关软件数据处理后,可以生成高精度的数字地面模型DEM、等高线图及正射影像图。机载激光雷达技术的商业化应用,使航测制图如生成DEM、等高线、地物要素、断面图的自动提取更加便捷,其地面数据通过软件处理很容易合并到各种数字图中。     

基于TLS数据的站场线路点云提取算法

铁路站场线路几何信息对于铁路安全管理与维护具有重要意义。由于铁路站场内包含多条线路,且轨道错综复杂,使得从大场景点云中自动提取多股道钢轨点云成为难题。地面激光扫描TLS(Terrestrial Laser Scanning)作为非接触式测量手段,可快速获取铁路场景中的海量点云数据。针对TLS技术获取的铁路站场点云数据,提出一种基于Delaunay三角网聚类的多股道钢轨点云提取算法。基于分割-归并的思想,在获取铁路站场高精度点云后,沿站场线路方向将点云分为若干段,基于轨道平顺性特征,利用三角网聚类算法逐段提取钢轨顶面点云。在归并阶段整合站场中各股道轨面点云信息,将各段轨面点云连接起来,同时匹配左右轨面点云。将该方法在玉林站部分站场区域进行实例验证,提取到的轨道点云在对象层面上的总体精度为93.95%,完整度为90.57%,准确度为97.59%,相较于平面格网法,提取总体精度提升了5.65%,准确度提升了18.49%。在10处截面提取轨面宽度与轨距,统计结果表明轨面宽度中误差为5.2 mm,轨距中误差为5.3 mm,满足工程精度需要。实例结果表明,算法可准确有效提取站场多股道钢轨顶面点云,...