機載LIDAR係統原理與點雲處理方法 [The Principle of Airborne LiDAR and Approaches of Processing Point Clouds] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李峰，劉文龍 著

圖書標籤:

• LIDAR
• 機載LiDAR
• 點雲處理
• 遙感
• 地理信息係統
• GIS
• 三維建模
• 數據處理
• 激光雷達
• 測繪

出版社： 煤炭工业出版社

ISBN：9787502058098

版次：1

商品编码：12331220

包装：平装

外文名称：The Principle of Airborne LiDAR and Approaches of Processing Point Clouds

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：239#

內容簡介

　　《機載LIDAR係統原理與點雲處理方法》共13章，主要內容包括機載LiDAR係統的發展與應用、機載LiDAR係統的原理、機載LiDAR點雲的獲取與處理、LAS格式與全波形、LiDAR點雲結構與可視化、點雲配準、點雲濾波方法、建築物3D模型重建、道路網提取、電力綫提取、水域提取、機載LiDAR係統在森林中的應用、LiDAR技術展望等。
　　《機載LIDAR係統原理與點雲處理方法》作者根據實踐經驗，係統全麵地介紹瞭機載LiDAR係統的主要理論方法和實際應用領域，對機載LiDAR係統點雲處理方法的發展具有重要的推動作用。
　　《機載LIDAR係統原理與點雲處理方法》可以作為高等院校相關專業本科生和研究生的教材，也可供相關領域的技術人員參考學習。

內頁插圖

目錄

第1章 機載LiDAR係統的發展與應用
1．1 機載LiDAR的發展曆史
1．2 機載LiDAR的技術特點
1．3 機載LiDAR技術與航空攝影測量
1．4 機栽LiDAR的應用領域

第2章 機載LiDAR係統的原理
2．1 激光測距儀
2．2 差分GPS定位
2．3 慣性導航係統原理
2．4 係統同步過程
2．5 LiDAR點雲的定位與誤差源

第3章 機載LiDAR點雲的獲取與處理
3．1 飛行任務設計
3．2 GPS基站的選址
3．3 航攝飛行
3．4 數據下載與檢查
3．5 航跡綫解算
3．6 安置角檢校
3．7 LiDAR數據調整
3．8 機載LiDAR點雲數據的特點
3．9 機載LiDAR點雲處理軟件

第4章 LAS格式與全波形
4．1 LiDAR點雲LAS格式
4．2 LiDAR波形數字化

第5章 LiDAR點雲結構與可視化
5．1 LiDAR點雲可視化
5．2 LiDAR點雲數據結構
5．3 LiDAR點雲分割
5．4 LiDAR點雲數據壓縮

第6章 機載LiDAR係統點雲配準
6．1 LZD航帶匹配算法
6．2 總體最小二乘航帶匹配法
6．3 點雲與影像的自動配準

第7章 機載LiDAR係統的點雲濾波方法
7．1 直方圖噪聲濾波法
7．2 基於坡度的地麵點分類法
7．3 漸進式形態學地麵點分類法
7．4 自適應TIN加密法
7．5 窗口迭代的剋裏金點雲分類法

第8章 機載LiDAR係統建築物3D模型重建
8．1 麵嚮對象的建築物識彆算法
8．2 多源點雲特徵的建築物3D重建

第9章 機載LIDAR係統的道路網提取
9．1 PCD算法提取道路網
9．2 半自動法提取道路網

第10章 機載LiDAR係統電力綫提取
10．1 懸鏈綫法
10．2 二次多項式擬閤法

第11章 機載LiDAR係統水域提取
11．1 水域提取概述
11．2 LiDAR點雲結閤影像的水體輪廓提取
11．3 LiDAR點雲柵格化海岸綫提取

第12章 機載LiDAR係統在森林中的應用
12．1 機栽LiDAR森林應用概述
12．2 林區數字地麵模型
12．3 冠層高度模型與生物量的測量
12．4 單樹探測與建模
12．5 生態係統分析與應用
12．6 地麵激光掃描儀的應用

第13章 LiDAR技術展望
13．1 測量技術的二次革命
13．2 LiDAR未來的發展
13．3 LiDAR存在的問題
13．4 幾點思考

參考文獻

前言/序言

　　自20世紀60年代世界上第一颱激光器問世以來，即被用於精確測距領域。隨後，為瞭獲得激光點的位置信息，科研人員嘗試利用陀螺儀和地麵雷達基站來定位激光腳點的位置；但是，限於高昂的成本和落後的技術，激光點的定位隻能限於小範圍區域內。直到20世紀90年代中期，美國國防部建立瞭世界上第一個全球定位係統（GPS），激光點的定位纔變得更加容易。1993年，斯圖加特大學的PeterFrie、JoachimLindenberger兩位博士生將GPS接收機、慣性測量係統IMU以及激光掃描儀集成為世界第一套機載LiDAR係統的樣機，二人成立的Topscan公司與加拿大的Optech公司閤作推齣瞭第一颱商業機載LiDAR係統-ALTM1020，自此開啓瞭機載LiDAR係統生産與應用的先例。2004年，奧地利Riegl公司研製的LMS-Q560全波形激光掃描儀能夠獲得地物的無限個迴波，能更精細地觀測地錶地物的結構和特徵，將機載LiDAR係統推嚮瞭一個新的應用高潮。2004年，山西亞太數字遙感新技術有限公司率先從德國IGI公司引進瞭中國第一套機載LiDAR係統，並在公路、電力、林業、測繪領域進行瞭推廣試點。自此，機載LiDAR係統如雨後春筍般在中華大地不斷湧現，目前在4D産品製作、三維城市建模、電力綫和公路選綫設計、森林生物量估算、電力設施識彆、地震災害分析等領域得到瞭廣泛應用。作者有幸在2004年親身參與瞭國內第一颱機載LiDAR係統的操作和試驗工作，參加瞭機載LiDAR係統在國內部分行業中的實踐應用，在使用中也深深地體會到該項技術快捷高精度的優勢，但是在具體的點雲數據前期、中期處理和後期特徵識彆方麵感到該項技術仍然存在諸多不足。現已齣版的關於LiDAR技術的相關書籍並不是很多，而且多集中在LiDAR係統的基本原理、地麵濾波和建築物重建部分，而對GPS事後差分、慣導係統組成和工作原理、安置角檢校方法、點雲的多特徵提取等方麵語焉不詳，不利於相關技術人員瞭解並深入應用該係統。
　　針對以上背景，作者結閤國內外最近發錶的研究成果，立足於點雲處理的實際需求並根據作者多年的實踐操作、點雲數據處理和應用的經驗，從機載LiDAR係統的特點與原理齣發，係統全麵地介紹瞭機載LiDAR係統的主要理論方法和實際應用領域，不僅可以作為高等院校本科生和研究生的教材，而且對相關的技術人員具有一定的參考和應用價值，同時希望本書能為機載LiDAR點雲處理方法的發展起到一定的推動作用。
　　全書分為13章。第1章為機載LiDAR係統的發展與應用，主要介紹瞭機載LiDAR係統的發展概況、技術特點與應用領域，並與傳統的航空攝影測量進行瞭對比分析。第2章為機載LiDAR係統的原理，介紹瞭機載LiDAR係統的三大組成部分，即激光測距儀、GPS、慣性導航係統，闡述瞭各部分的工作原理與同步工作的過程，詳細推導瞭激光點雲定位原理公式，分析瞭誤差産生的原因以及減小誤差的實施措施。第3章為機載LiDAR點雲的獲取與處理，涵蓋瞭機載LiDAR係統從飛行任務設計、GPS基站選址、航攝飛行采集點雲數據、數據質量檢查、航跡綫解算、安置角檢校、LiDAR數據調整等點雲數據的前期處理過程，另外還介紹瞭點雲的特點及常用的點雲處理軟件。第4章為LAS格式與全波形，主要介紹瞭激光點雲LAS格式的公共頭區域、可變長記錄、點數據記錄以及擴展的可變長記錄部分，全波形部分介紹瞭波形數字化技術、多迴波與全波形的關係和全波形高級過濾技術。第5章為LiDAR點雲的結構與可視化，討論瞭基於點的渲染技術和LiDAR點雲的各種常見可視化影像，介紹瞭Delaunay三角網、八叉樹和KD樹3種LiDAR點雲數據結構，簡述瞭3DHough變換、隨機

《地形測繪的革新：從數據采集到三維建模的奧秘》 內容簡介： 在現代地理信息科學與工程領域，精準、高效的地形數據獲取與精細化三維模型構建已成為不可或缺的關鍵環節。本書深度剖析瞭這一變革性進程的核心技術與實踐應用，旨在為讀者提供一個全麵而深入的理解框架。我們從基礎的數據采集原理齣發，詳細闡述瞭多種現代測繪技術的原理、優勢與局限性，並著重介紹當前主流的三維數據獲取平颱及其工作流程。在此基礎上，本書詳細介紹瞭數據預處理、質量控製、特徵提取、模型重建等關鍵的數據處理技術，並結閤實際案例，展示瞭這些技術在不同應用場景下的強大能力。 第一章：現代測繪技術概覽與發展趨勢 本章將帶領讀者迴顧地形測繪技術的發展曆程，從傳統的測量方法，如全站儀、GPS定位，到如今蓬勃發展的遙感技術，如航空攝影測量、無人機測繪，以及對地觀測衛星。我們將深入探討各種技術的基本原理，包括它們如何利用電磁波、慣性係統、全球導航衛星係統等進行數據采集。同時，本章還會前瞻性地分析當前測繪技術的發展趨勢，例如傳感器的小型化、智能化，數據融閤技術的重要性，以及雲計算、大數據在測繪領域的應用前景。我們將重點關注那些能夠提供高精度、高密度三維空間信息的關鍵技術，為後續章節奠定基礎。 第二章：地理空間數據采集平颱與傳感器技術 本章將聚焦於實現高精度地形數據采集的各類平颱及其搭載的核心傳感器。我們將詳細介紹航空攝影測量平颱，包括固定翼飛機、鏇翼無人機等，及其在搭載高分辨率相機、多光譜/高光譜傳感器、熱紅外傳感器等方麵的配置。同時，我們將深入探討激光雷達（LiDAR）作為一種主動遙感技術，其在獲取高精度三維點雲數據方麵的獨特優勢，包括其工作原理、不同類型LiDAR（如脈衝式LiDAR、連續波LiDAR）的特性。此外，本章還將介紹其他重要的空間數據采集平颱，例如地麵移動測量係統（如車載LiDAR）和衛星遙感平颱，分析它們在不同應用場景下的適用性。傳感器的工作機製、數據輸齣形式以及影響數據質量的關鍵因素將被細緻解讀。 第三章：高精度三維點雲數據采集流程與質量控製 本章將詳細闡述從數據采集到獲得可用三維點雲的完整流程。我們將剖析一次典型的航空或無人機測繪任務的各個環節，包括航綫規劃、外業數據采集（影像、LiDAR掃描等）、內業數據處理（如影像空三加密、LiDAR數據粗配準、粗差剔除）等。質量控製是確保數據可靠性的關鍵，本章將重點介紹在數據采集和初步處理過程中常用的質量控製方法，例如地麵控製點（GCPs）的應用、檢查點（Check Points）的使用、數據重疊度分析、點雲密度評估等。我們將討論如何識彆和處理采集過程中可能齣現的誤差源，如傳感器噪聲、平颱姿態誤差、大氣擾動等，以保證後續處理的可靠性。 第四章：三維點雲數據預處理與初步分析 獲得原始點雲數據後，為瞭進行有效的後續處理和分析，必須對其進行一係列的預處理。本章將深入探討這些關鍵步驟。首先，我們會介紹點雲數據的去噪技術，包括統計濾波、半徑濾波等，用於去除由於傳感器誤差或環境乾擾産生的孤立點和噪聲點。接著，我們將討論點雲的下采樣技術，如體素格下采樣、隨機下采樣，以提高處理效率，同時盡可能保留點雲的整體結構。然後，點雲的法綫估計是許多幾何處理算法的基礎，我們將介紹不同的法綫估計方法及其適用性。最後，本章還將涵蓋點雲的坐標係統轉換、配準（如果涉及多個掃描或者與其他數據源融閤）等基礎操作，為後續的深入分析做好準備。 第五章：點雲數據中的關鍵特徵提取與識彆 從海量的三維點雲數據中提取有意義的地理特徵是地理信息分析的核心。本章將聚焦於這一過程。我們將介紹如何從點雲中識彆和提取各種地物要素，例如建築物、道路、植被、水體等。具體來說，我們將探討基於幾何形狀的特徵提取方法，例如基於法綫、麯率、局部幾何形狀描述子（如FPFH, SHOT）的特徵提取。此外，本章還將介紹如何結閤多源數據（如影像數據）來增強點雲特徵的識彆能力，例如利用影像的紋理、顔色信息輔助地物分類。我們將詳細討論不同地物類型的識彆算法，並分析其精度和效率。 第六章：基於點雲的三維模型重建技術 三維模型重建是將離散的點雲數據轉化為連續、可視化的三維幾何體的重要環節。本章將深入剖析各種常用的三維模型重建技術。我們將詳細介紹錶麵重建方法，如Delaunay三角剖分、Alpha Shapes、Poisson錶麵重建等，討論它們在處理不同點雲密度和復雜形狀時的優缺點。此外，我們將探討如何從點雲生成更具錶現力的模型，例如基於體素的三維重建、多視圖立體（MVS）與點雲結閤重建等。本章還將討論如何為重建的三維模型賦予紋理信息，使其更具真實感，並介紹紋理映射和紋理閤成的技術。 第七章：專業化點雲數據處理與應用案例研究 本章將結閤實際應用場景，展示前麵章節介紹的原理和技術是如何被應用於解決具體問題的。我們將深入分析幾個典型的應用案例，例如： 城市建模與規劃： 如何從航空LiDAR點雲快速構建城市的三維模型，用於城市更新、應急響應、環境模擬等。 地形建模與地質災害監測： 如何利用LiDAR數據精確繪製高精度數字高程模型（DEM）、數字錶麵模型（DSM）、數字地形模型（DTM），用於滑坡、泥石流等地質災害的風險評估與監測。 水利工程與水環境監測： 如何使用LiDAR數據進行河道、湖泊的水下地形測量，以及分析水體淹沒範圍、水位變化等。 林業資源調查與管理： 如何利用LiDAR數據估算森林蓄積量、單木參數，以及監測森林健康狀況。 曆史文化遺産保護： 如何通過高精度點雲數據對古建築、文物進行數字化存檔與三維修復。 在每個案例研究中，我們將詳細闡述所采用的數據采集方式、處理流程、關鍵技術選擇，以及最終的應用成果和價值。 第八章：點雲數據處理的先進技術與未來展望 隨著人工智能和深度學習技術的飛速發展，點雲數據處理也迎來瞭新的突破。本章將介紹當前點雲數據處理領域的先進技術，特彆是基於深度學習的點雲分割、分類、特徵提取和重建方法，如PointNet, PointNet++, DGCNN等。我們將探討這些方法的優勢，以及它們在處理大規模、復雜點雲數據時的潛力。同時，本章還將展望點雲數據處理的未來發展方嚮，例如實時點雲處理、多模態數據融閤的智能化、以及點雲數據在虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、數字孿生等新興領域的應用前景。 本書內容嚴謹，論述清晰，輔以豐富的圖錶和實例，旨在幫助讀者全麵掌握現代地形測繪與三維點雲處理的關鍵知識和核心技術，為他們在相關領域的學習、研究和實踐提供有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，LIDAR技術是實現“數字孿生”城市和精細化地理測繪的關鍵技術之一。而[機載LIDAR係統原理與點雲處理方法]這個書名，似乎正是我探索這個領域的理想起點。我非常希望能在這本書中找到關於LIDAR係統工作原理的深入講解，特彆是關於激光的波長選擇、脈衝寬度、掃描模式對數據質量的影響。對於機載平颱，我好奇它會如何闡述固定翼飛機、鏇翼無人機等不同載體對LIDAR數據采集效率和精度帶來的差異，以及在不同地形、不同任務下的最優選擇策略。我特彆期待書中能夠包含一些關於LIDAR係統誤差分析和誤差補償的內容，因為這對於確保最終數據的可靠性至關重要。在點雲處理方麵，我渴望瞭解那些能夠將原始、淩亂的點雲數據轉化為具有高精度、高附加值的地理空間信息的關鍵技術。例如，關於點雲數據的去噪、平滑、內插等預處理環節，以及如何通過聚類、分割、分類等方法來提取建築物輪廓、識彆地物類型等。如果書中能提供一些實際應用案例，展示LIDAR技術如何在城市建模、災害監測、林業調查等領域發揮作用，那我一定會非常受啓發。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在為我的畢業設計尋找一些理論支撐和技術指導，而[機載LIDAR係統原理與點雲處理方法]這個書名，簡直就像為我量身定製的。我特彆關注的是它在點雲處理方麵的內容，因為這直接關係到我能否有效地從采集到的原始數據中提取齣有用的信息。我的研究方嚮可能涉及到三維重建或者目標識彆，所以，我對書中關於點雲濾波、分割、配準、分類等關鍵技術的部分充滿瞭期待。我希望它能不僅僅是簡單地介紹這些技術的定義，更能深入地講解其背後的數學原理和算法實現。比如，在點雲濾波方麵，是否有關於尺度自適應濾波、基於法綫或麯率的濾波方法等的詳細說明？在點雲分割方麵，是否會講解如何有效地將不同的物體（如建築物、植被、道路）從點雲中分離齣來，這可是非常耗時耗力的工作。我對那些能夠提高處理效率、保證處理精度的創新算法特彆感興趣。此外，如果書中能提供一些實際案例的分析，展示如何將這些點雲處理技術應用於解決具體的工程問題，那就更棒瞭。畢竟，理論再好，也需要與實踐相結閤，纔能真正發揮作用。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對LIDAR技術本身還不是特彆瞭解，但對它在現代社會中的重要性卻有著模糊的認識。例如，在智慧城市建設中，LIDAR采集的精確三維地形數據，對於城市規劃、基礎設施管理、應急響應等都至關重要。而[機載LIDAR係統原理與點雲處理方法]這個書名，聽起來就非常專業，我猜測這本書可能會為像我這樣對LIDAR係統感到陌生的人提供一個係統性的學習平颱。我尤其好奇的是，這本書是如何解釋“機載”這個概念的。它是否會詳細介紹不同類型的機載平颱（如固定翼飛機、鏇翼無人機）在LIDAR數據采集中的優勢和劣勢？又是否會探討不同平颱在不同應用場景下的選擇標準？我希望書中能有關於LIDAR傳感器在各種載體上安裝、調試以及數據采集策略方麵的介紹，這會非常有幫助。另外，對於點雲處理，我希望它能從最基礎的概念講起，比如點雲數據的格式、坐標係轉換等，然後逐步深入到更復雜的技術。如果書中能夠穿插一些圖示，直觀地展示點雲的形態以及處理前後的變化，那對我這樣視覺型學習者來說，將是莫大的福音。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名實在是太吸引人瞭，[機載LIDAR係統原理與點雲處理方法]。光是看名字，我就能想象到無數個在廣袤天地間翱翔的無人機，頭頂著閃爍的LIDAR傳感器，默默地掃描著大地，然後將那些精細至極的三維信息悄然收入囊中。我一直對遙感技術，特彆是LIDAR技術在測繪、環境監測、城市規劃等領域的應用充滿好奇。這本書恰好戳中瞭我的興趣點，我尤其期待它能深入淺齣地講解LIDAR係統是如何工作的，從激光發射、迴波接收，到數據采集的整個過程。那些關於激光波長、脈衝寬度、掃描角度、載體姿態等參數的科學原理，是不是能通過書中清晰的圖示和嚴謹的推導變得易於理解？我腦海中浮現齣無數個關於 LiDAR 傳感器在不同天氣、不同地貌下工作的場景，不知道這本書會不會解答我的疑問，比如在雨雪天氣，LIDAR的穿透能力如何，又會受到哪些影響？而點雲處理部分，更是我迫切想瞭解的。那些雜亂的點，如何一步步被“馴服”，變成我們能夠理解的、具有實際意義的三維模型？算法的選取、參數的設置，這些細節是否會得到詳盡的闡述？我希望這本書能夠提供一些經典的、被廣泛應用的算法，並對它們的優劣和適用範圍進行對比分析，而不是僅僅羅列一些概念。

评分☆☆☆☆☆

我對地理信息科學和遙感領域有著濃厚的興趣，尤其是對能夠生成高精度三維地理空間信息的LIDAR技術，更是情有獨鍾。[機載LIDAR係統原理與點雲處理方法]這個書名，一下子就抓住瞭我的眼球，讓我覺得這本書可能包含瞭我一直想深入瞭解的內容。我最關注的部分，無疑是書中關於LIDAR係統原理的講解。我希望它能詳細介紹LIDAR係統的組成部分，包括激光發射器、接收器、掃描儀、全球導航衛星係統（GNSS）和慣性測量單元（IMU）等，並且解釋它們是如何協同工作的，以實現精確的三維坐標測量。我對激光的發射和接收過程，以及迴波信號的分析，抱有極大的興趣。不知道書中是否會涉及時間飛行（Time-of-Flight）原理、相位測量原理等不同LIDAR測距技術的細節？而在點雲處理方麵，我期望看到的是對點雲數據預處理、特徵提取、對象識彆等方麵的詳細論述。我尤其想瞭解如何從海量的原始點雲數據中，高效準確地提取齣道路、建築物、植被等地理要素，並進行語義分割和分類。這本書能否提供一些在實際應用中行之有效的算法和技術？