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激光雷達(dá)遙感技術(shù)應(yīng)用

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發(fā)表于 2024-11-30 08:03:00 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
引言/ |5 p0 _$ z$ i3 y
激光雷達(dá)技術(shù)通過提供高精度三維空間信息,在多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文探討了激光雷達(dá)在九個主要應(yīng)用領(lǐng)域的具體實踐[1]。
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# n  i, P7 ]8 k6 O5 e0 `地形測繪
3 e2 E6 w( B9 M8 |5 o激光雷達(dá)技術(shù)可以快速生成高精度數(shù)字高程模型(DEM)、數(shù)字表面模型(DSM)和等高線。其過程通常從點云數(shù)據(jù)處理開始,然后進(jìn)行表面模型構(gòu)建和等高線生成。& }$ {/ T9 h: Y
) g, r/ q$ J& h7 z' Y8 Z- v$ H, e
圖1:激光雷達(dá)點云地形測繪流程圖。. T" R+ h$ k+ q+ B" B2 N. |
$ Y! k8 e: \7 i5 ^  R
圖2:點云去噪效果展示:(a) 去噪前顯示框內(nèi)噪點;(b) 去噪后的清晰點云數(shù)據(jù)。
- ?& S! Q& H, s, g3 r% N/ ~! H# m- N9 G& N0 J( c
DEM和DSM的構(gòu)建可以通過多種空間插值算法實現(xiàn),包括TIN插值、反距離加權(quán)(IDW)插值、自然鄰域插值和克里金插值。
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圖3:基于TIN的DEM和DSM示例,展示地形表面建模。
6 |# O3 M4 k" B8 A- V8 V# @/ ?
' r$ Y$ D& K. `森林資源調(diào)查6 ]( l% v; n% Z) P" p
激光雷達(dá)可以通過單木分割和參數(shù)提取進(jìn)行詳細(xì)的森林結(jié)構(gòu)分析。這項技術(shù)可以提取樹高、冠幅等結(jié)構(gòu)參數(shù)信息。
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圖4:單木分割結(jié)果,不同顏色代表不同的單株樹木。% u1 B$ |5 U' i0 |: o

) y# ]) \# V6 T - D5 Z/ ~8 O3 \" C  Z# G
圖5:基于點云的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)提。(a) 原始點云;(b) 歸一化點云;(c) 冠層高度模型;(d) 空隙率;(e) 葉面積指數(shù)。
. M6 y7 I7 G( }! V
+ {, S+ V4 U/ Z/ s4 ?$ L* g輸電線路檢查% T! f: i& s2 N7 s& b) E
激光雷達(dá)技術(shù)通過實現(xiàn)輸電走廊的精確三維建模,提升了輸電線路檢查的效率。這個過程包括點云分類、輸電線路和鐵塔建模以及安全性分析。
" O5 x  ?: ]$ }* `) R: k1 r ' h8 D' [5 W8 I8 ]" W+ r/ l/ |
圖6:單條輸電走廊的輸電線路點云可視化。0 i6 _! ~1 K2 K/ M  a0 Y
/ \6 v7 ]0 w! b& o
圖7:輸電塔點云提取展示:(a) 原始T形塔點云;(b) 提取后的T形塔點云;(c) 原始O形塔點云;(d) 提取后的O形塔點云。
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( d; w: Y: ?6 c& g' a建筑三維建模- ]. V& v/ |/ D' `1 s
激光雷達(dá)通過點云處理、屋頂分割和模型生成,實現(xiàn)建筑物的精確三維建模。4 A2 o! D; l# F1 O+ U

1 B% U* h! n* x& t9 m) N2 _0 X3 g圖8:建筑物屋頂分割過程展示:(a) 屋頂點云;(b) 提取的非平面點(紅色);(c) 平面點分割結(jié)果;(d) 最終分割結(jié)果。1 S1 q5 [$ A5 F: C* G
3 e5 e+ y( E$ P" W( J( V
+ P" W7 P& `0 \1 C
圖9:建筑物三維模型結(jié)果展示:(a) 屋頂線框模型;(b) 建筑物三維模型。
- Y9 A% k1 e  V  H$ i" C3 n' ~" u; G; j) F8 r% c' E
自動駕駛系統(tǒng)
5 f, H$ Z) t" ]$ L9 M3 v2 q激光雷達(dá)在自動駕駛車輛的環(huán)境感知和自主定位方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。該技術(shù)可以實現(xiàn)準(zhǔn)確的物體檢測和駕駛環(huán)境的語義分割。
: A. J7 b4 `2 x
( g: F% J' V1 \+ `/ G4 }$ j+ v( U圖10:點云語義分割結(jié)果,顯示駕駛環(huán)境中的不同物體。3 L: ?# T) p- @- ^, `$ E( Z6 P' K

7 M) D3 Y) T: `3 [3 C+ I3 L圖11:道路場景點云的物體檢測結(jié)果。
: i* ]0 W: o) r7 ~" ?9 c2 \* n- B
) y1 D6 J+ {. r, F; Y作物監(jiān)測應(yīng)用* a2 N, c. a( {$ u4 B8 Q( n
激光雷達(dá)能夠詳細(xì)監(jiān)測作物參數(shù),包括葉角分布、葉面積體積密度和光合有效輻射分?jǐn)?shù)吸收率(FPAR)。+ J2 u+ v( Y" F
) i! R5 x7 G1 i( [, \( d& K
圖12:玉米莖葉點云識別:(a) 原始激光雷達(dá)點云;(b) 識別的玉米葉片點云;(c) 放大的玉米葉片點云;(d) 放大的玉米莖稈點云。
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6 Q; x% |, x5 @1 x# n/ H
  @% o, a6 q2 d# A圖13:基于體素方法的玉米植株葉面積體積密度估算。2 t, H/ F/ U6 J" e7 p
, ~# [- I) Y4 F1 |9 F' I* i' b
文化遺產(chǎn)保護(hù)
: h% [/ [# W8 `/ W" V% p! b激光雷達(dá)技術(shù)通過對歷史建筑進(jìn)行詳細(xì)的三維掃描和建模,顯著提升了文化遺產(chǎn)保護(hù)工作的精度。
+ R7 Q% ~; q  \0 s& v( r: D 7 `8 t0 F4 M5 G
圖14:塔克奧寺廟三維建模展示:(a) 未著色的原始點云;(b) 著色后的點云;(c) 未著色的三維模型;(d) 渲染后的彩色三維模型。: \3 O" S; ?$ Y/ y9 s# X

( w" l/ B& F5 d室內(nèi)建模與導(dǎo)航
' K- i8 T! F# Q/ p& R' X& f激光雷達(dá)通過點云處理和空間拓?fù)錁?gòu)建,實現(xiàn)了精確的室內(nèi)測繪和導(dǎo)航功能。7 ~; }5 x0 b9 A' O" B! b0 H  T" T9 c; R- d
( ^' _8 e/ \/ @/ e/ i+ t
圖15:基于語義的室內(nèi)導(dǎo)航網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和編碼流程圖。( c! I! A5 F4 o
$ ?5 A1 Q9 }* p3 i% U

0 I3 t: b  M6 w9 @( \! Q: \圖16:通過模擬射線的公共邊界面占用分析。
$ h$ d0 k: s8 ?3 }* H/ B6 \1 h. m% x" C. b: F$ k2 f0 M
水下測繪
2 L0 E: J+ b# _/ U: D; J激光雷達(dá)技術(shù),特別是機(jī)載激光雷達(dá)測深技術(shù),可以高效地進(jìn)行水下地形測繪和水位監(jiān)測。6 t; A2 I: U+ c
, E( Q6 h" K4 m" [: i0 ^
圖17:機(jī)載激光雷達(dá)測深示意圖。
6 ~% w. F5 j( f2 Y0 N' U- Q
# G; Z1 v6 {+ x/ y
5 q; Q& i6 \' I! {# [: v- |圖18:水面和水底光子提取結(jié)果。9 r+ S: @4 ]& L7 a0 D/ K
7 H4 R$ u+ ]. Z: I9 ]7 t
此項技術(shù)在各個應(yīng)用領(lǐng)域都顯示出獨特優(yōu)勢:
  • 在地形測繪中,提供了高精度的地形建模能力
  • 在森林調(diào)查中,可以詳細(xì)分析冠層結(jié)構(gòu)和單株樹木
  • 在輸電線路檢查中,可以全面監(jiān)測輸電走廊安全
  • 在建筑建模中,可以準(zhǔn)確重建復(fù)雜建筑結(jié)構(gòu)
  • 在自動駕駛中,提供了重要的環(huán)境感知功能
  • 在作物監(jiān)測中,可以精確測量植物參數(shù)
  • 在文化遺產(chǎn)保護(hù)中,可以詳細(xì)記錄和保護(hù)文物
  • 在室內(nèi)導(dǎo)航中,實現(xiàn)了精確的空間測繪和路徑規(guī)劃
  • 在水下測繪中,提供了高效的水深測量能力
  • 隨著激光雷達(dá)技術(shù)與其他感測方法和先進(jìn)處理算法的結(jié)合,應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,性能持續(xù)提升。這些進(jìn)展推動著更多創(chuàng)新應(yīng)用的產(chǎn)生。
    & {5 L/ a, P; R3 J/ {2 X* |$ V4 j3 b[/ol]  n9 |$ O4 r; `. J$ ~
    參考文獻(xiàn)% w+ b4 d: R/ C& C" d+ x
    [1] C. Wang, X. Yang, X. Xi, S. Nie, and P. Dong, Introduction to LiDAR Remote Sensing. Boca Raton, FL: CRC Press, 2024.
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