中国的机载激光雷达发展前景广阔

时间:2019-03-26 01:00:14 来源:三府湾新闻网 作者:匿名



中国改革开放30多年来,经济发展迅速,城市规划,交通,水利,农业,电力等基础产业对生产周期和规划准确性的要求越来越高。和设计图纸,促进了中国地理信息产业的快速发展。现在面临劳动力成本上升,企业利润下降等一系列社会问题,企业如何通过技术升级减少劳动密集型工作,增加技术密集型工作,完成凤凰涅..以下是中国科学院遥感与数字地球研究所李琦博士对激光雷达技术应用的前瞻性分析。

机载激光雷达(LiDAR)是一种新型的主动航空航天传感器,它集成了定位定位系统(POS)和激光测距仪,可直接捕捉观测点的三维地理坐标。根据它们的功能有两个主要类别:一个是发声的LiDAR(或LiDAR),主要用于海底地形;另一种是机载激光雷达(或陆基激光雷达)的地形测量。它广泛应用于各个领域,具有独特的优势,传统方法在快速准确提取高精度三维地形数据(数字高程模型(DEM))中是不可替代的。特别是对于一些困难的测绘领域的高精度DEM数据的采集,如植被覆盖,沿海地区,岛礁,沙漠地区等,LiDAR的技术优势更加明显。

机载激光雷达系统自20世纪80年代以来已经出现了一些实验系统,并在20世纪90年代中后期成熟。目前的激光雷达可以记录多个回波,第一个回波建立了测量区域的数字表面模型(DSM)。如果通过某种算法去除非地面点,则可以获得数字地面模型(DTM)。这种工作方式似乎没有任何问题,但用户不可能获得与设备本身有关的任何信息,例如如何根据回波信号进行定位?采集的回波信号的形状和大小。有什么影响?如何将回波信号量化为离散脉冲信号?外国设备制造商经常使用脉冲检测和量化作为机密商业秘密。由于激光雷达点云数据的不确定性,我们的地理信息产业公司将增加现场测量数据的工作量,并增加处理内部数据的难度。我们需要破解国外激光雷达硬件制造商的技术秘密,并发明一种比国外制造商做得更好的方法。上述问题的解决方案是以小的采样间隔采样和记录发射信号和回波信号,而不是仅记录多个离散回波信号。这种样本记录方法称为全波数字记录。这种类型的激光雷达系统称为波形数字化激光雷达。用户可以根据波形数据根据自己的应用领域(如地图,林业,城市建模等)分析和处理波形数据。

中国科学院李琦博士发明的机载激光雷达波形数据的定量分解方法可以提供比激光雷达设备制造商更多的回波时间和更高精度的点云数据。

世界顶级机载激光雷达硬件制造商RIEGL生成的点云数据与李奇博士的高斯分解产生的点云数据进行了比较。获得表1中所示的结果。从表中可以看出,通过高斯分解提取的点云的数量多于系统获得的点云数量,并且回波的数量也很大。可以看出,波形分解更好地获得层云。这对于植被结构参数,城市建模和地形突破提取的计算具有很大的好处。

表1高斯分解与系统的比较

通过李琦博士发明的波形数据高斯分解方法得到的点云数据具有更多的分层,可以直观地看到植被多,没有植被的地方,即使没有光谱信息,也可以准确判断制作。在这里,您甚至可以判断植被的强度和高度,这对于图像是不可能的。

这些数据是在植被覆盖的山中收集的,机载激光雷达产生的重要产品之一是DTM和DSM。系统的脉冲触发定时器在垂直方向上的分辨率约为2米。表2分析了RIEGL系统和李琦博士的高斯分解方法对最后一个回波的性能。可以看出两者在最大高度基本相同,但高斯分解得到的最小高度比系统低2.04米,平均高度低0.065米,表明李琦博士的方法表现更好在低植被,制作DTM生产。更好地保证了原始数据的质量。系统提取的点远高于高斯分解,因为某些特征对激光的反射率非常小,导致波形非常小。基本上,它由噪音组成。系统在噪声非常突出的地方记录回声,高斯分解认为它是噪声而不记录。系统比高斯分解得到更多的奇点。表2最后一个回声的比较

从表1和表2可以看出,李奇博士的方法获得的点云数据的质量高于国外激光雷达硬件制造商RIEGL系统获得的质量。本发明使企业数据处理人员能够了解设备采集的数据的准确性,提高数据处理的效率,减少现场测量的工作量,实际上有助于企业降低成本。

我们相信,随着中国科学技术的不断进步,中国的未来完全有能力引领适合中国国情的工业技术升级。

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