机载激光雷达点云数据处理研究

随着社会的发展,人们对森林的关注程度逐渐的提高,对于森林的研究传统的方法越来越不能够满足我们的研究需求,由于森林面积大,植物种类广,所处地理环境位置的特殊,在研究的过程中带来了诸多的不便。在森林研究方面,越来越多的使用到机载激光雷达提供的数据。本文利用机载激光雷达数据进行了DSM和DEM研究,并利用CHM对森林密度、单木参数等植被参数进行反演研究,可帮助林业部门准确、及时掌握森林资源等信息。     

应用地基激光雷达对毛竹林有效叶面积指数的提取及敏感性分析

以宜兴市3种不同宽度(5、8、12 m)带状采伐毛竹林为研究对象,利用地基激光雷达(TLS)多站扫描获取的样地毛竹林完整点云数据,采用体元冠层分析方法对样地毛竹林有效叶面积指数进行提取,并评估有效叶面积指数的估测值对去噪和体元大小的敏感性,遴选有效叶面积指数的估测参数.结果表明:利用体元化的点云数据对3块样地的有效叶面积指数提取精度分别为86.33％、88.04％、86.22％;点云去噪后,有效叶面积指数估算的精度分别提高了16.55％、15.59％、14.57％;有效叶面积指数估测值对体元大小十分敏感,通过与实测叶面积指数对比,适合有效叶面积指数估测的体元大小为0.03 m.     

基于相机与激光雷达融合的温室机器人行间导航方法

针对温室颠簸不平、枝叶遮挡道路的复杂环境,开展基于相机与激光雷达数据融合的机器人行间导航方法研究。首先,利用改进的U-Net模型实现图像道路区域的准确快速分割;其次,通过融合图像分割结果进行地面点云预分割,减少地面起伏造成的点云倾斜;然后,采用改进的KMeans算法实现作物行点云快速聚类,并将聚类中心作为作物行主干区域点,降低枝叶遮挡对作物行中线提取的影响;最后,采用RANSAC算法拟合两侧作物行方程并计算出导航线。通过实验评估导航线精度,在测试集中94%以上数据帧可以准确实现提取导航线,平均角度误差不高于1.45°,满足温室机器人沿作物行自主导航行驶要求。     

基于激光雷达的果园割草机避障方法研究

针对果园割草机在山地丘陵果园工作过程中面临障碍物阻碍前进路线的问题,设计了基于激光雷达的果园割草机避障方法。以激光雷达测距为基础,首先将矢量场直方图算法(VFH)改进阈值,确定割草机的可行进方向;当割草机遇到障碍物时,使用动态窗口法(DWA)进行避障,确保割草机行驶的安全性和高效性,两种算法的融合保证割草机完成避障作业。MatLab仿真和田间试验表明：所采用方法提高了割草机的运行效率,降低了割草机的漏割率,设计方法合理,满足割草机在山地丘陵果园的避障需求。     

联合UAV-LiDAR和HMLS技术的森林样地点云数据融合

[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...     

基于多雷达的超车预警系统设计

为减少超车过程中频发的刮擦、追尾事故,设计了一种可以向驾驶员预先发出视听警告的检测系统,并建立安全距离模型。该系统采用激光雷达和毫米波雷达作为探测元件,测出超车车辆周围车辆的车速、车间距等。中央处理单元对其进行预处理,判定超车场景,进而针对不同的超车场景,结合运动学模型作进一步分析计算,当车辆间的纵向距离始终大于或者等于临界值,则判断为可超车,否则预警功能开启,警示驾驶员中止当前的超车行为。     

基于激光雷达的东莞常绿阔叶林结构参数提取与生物量估算

该研究通过机载激光雷达和背包激光雷达对东莞同一区域常绿阔叶林结构参数进行监测,利用监测结果估算其生物量,实现了无人机监测技术在常绿阔叶林上的应用.结果显示:无人机搭载激光雷达可以快速获取常绿阔叶林三维地形情况和林冠上层乔木的树高、冠幅等单木参数;背包激光雷达可准确监测林冠下层林分结构信息,其中胸径监测精度最高.将获得参...     

基于多平台激光雷达数据集成的森林资源调查研究进展

随着森林资源调查的深入,基于单平台激光雷达数据的空间信息获取方式存在着精度低、数据完整性差等缺点,无法满足精准林业要求的森林信息提取的高精确性。文中系统总结了森林点云数据配准方法和多平台激光雷达数据配准融合在树木属性、立木材积等调查研究中的应用,以及多平台激光雷达数据协同作业在树木生长特性、森林地上生物量等方面的研究现状,对当前森林资源调查和多平台激光雷达数据集成技术存在的问题进行了讨论并提出未来研究展望。     

基于Scan Context与NDT-ICP相融合的果园建图方法研究

由于果园环境复杂、树冠特征单一,且叶片会引起光线漫反射等因素,导致果园环境的地图构建过程中出现误匹配,增大建图的累计误差。针对以上问题提出一种基于Scan Context与NDT-ICP相融合的果园环境导航地图构建方法。该方法首先对Ring key进行快速地上层搜索,得到候选帧,并对候选帧与当前帧进行相似度评分,通过两阶段搜索算法来有效地检测回环以减少果园环境地图中的误匹配。同时使用基于正态分布变换粗配准与迭代最近点精确配准融合的点云配准方法降低果园环境地图的累计误差。试验结果表明,在KITTI数据集中使用半径搜索回环检测的回环数为42,使用Scan Context回环检测的回环数为51,回环数提高21.4%。NDT-ICP匹配算法的均方根误差为12.86 m,ICP匹配算法的均方根误差为15.11 m。在真实果园环境中使用半径搜索回环检测的回环数为196,使用Scan Context回环检测的回环数为261,回环数提高33.2%。该研究算法有效地降低果园环境地图构建过程中的误匹配、累计误差大的影响,满足果园环境下的高精度环境建图需求,为推进果园环境的无人化作业提供技术支撑。     

多回波机载LiDAR数据提取林地DEM的判别分析方法

选取包含明显空地的林地作为建模样地,通过对其激光点云单次和多次回波数据的三维空间坐标分布、反射强度分布和垂直分布3方面特征进行探讨,进而提出基于判别分析的林地DEM提取方法.取林木郁闭并实测了大量(1 472个)地面控制点的验证样地加以检验.结果表明:对山区林地林木复杂环境的DEM提取采用判别分析的方法是可行的,其精度达到高差总平均值0.24 m,方差0.05,高差处于-0.5～0.5 m之间的数据占总量的93.85％;与直接的网格窗口划分DEM滤波模拟对照比较,其结果较优.