机载LIDAR系统原理与点云处理方法 [The Principle of Airborne LiDAR and Approaches of Processing Point Clouds] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

李峰，刘文龙 著

图书标签:

• LIDAR
• 机载LiDAR
• 点云处理
• 遥感
• 地理信息系统
• GIS
• 三维建模
• 数据处理
• 激光雷达
• 测绘

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#

内容简介

　　《机载LIDAR系统原理与点云处理方法》共13章，主要内容包括机载LiDAR系统的发展与应用、机载LiDAR系统的原理、机载LiDAR点云的获取与处理、LAS格式与全波形、LiDAR点云结构与可视化、点云配准、点云滤波方法、建筑物3D模型重建、道路网提取、电力线提取、水域提取、机载LiDAR系统在森林中的应用、LiDAR技术展望等。
　　《机载LIDAR系统原理与点云处理方法》作者根据实践经验，系统全面地介绍了机载LiDAR系统的主要理论方法和实际应用领域，对机载LiDAR系统点云处理方法的发展具有重要的推动作用。
　　《机载LIDAR系统原理与点云处理方法》可以作为高等院校相关专业本科生和研究生的教材，也可供相关领域的技术人员参考学习。

内页插图

目录

第1章 机载LiDAR系统的发展与应用
1．1 机载LiDAR的发展历史
1．2 机载LiDAR的技术特点
1．3 机载LiDAR技术与航空摄影测量
1．4 机栽LiDAR的应用领域

第2章 机载LiDAR系统的原理
2．1 激光测距仪
2．2 差分GPS定位
2．3 惯性导航系统原理
2．4 系统同步过程
2．5 LiDAR点云的定位与误差源

第3章 机载LiDAR点云的获取与处理
3．1 飞行任务设计
3．2 GPS基站的选址
3．3 航摄飞行
3．4 数据下载与检查
3．5 航迹线解算
3．6 安置角检校
3．7 LiDAR数据调整
3．8 机载LiDAR点云数据的特点
3．9 机载LiDAR点云处理软件

第4章 LAS格式与全波形
4．1 LiDAR点云LAS格式
4．2 LiDAR波形数字化

第5章 LiDAR点云结构与可视化
5．1 LiDAR点云可视化
5．2 LiDAR点云数据结构
5．3 LiDAR点云分割
5．4 LiDAR点云数据压缩

第6章 机载LiDAR系统点云配准
6．1 LZD航带匹配算法
6．2 总体最小二乘航带匹配法
6．3 点云与影像的自动配准

第7章 机载LiDAR系统的点云滤波方法
7．1 直方图噪声滤波法
7．2 基于坡度的地面点分类法
7．3 渐进式形态学地面点分类法
7．4 自适应TIN加密法
7．5 窗口迭代的克里金点云分类法

第8章 机载LiDAR系统建筑物3D模型重建
8．1 面向对象的建筑物识别算法
8．2 多源点云特征的建筑物3D重建

第9章 机载LIDAR系统的道路网提取
9．1 PCD算法提取道路网
9．2 半自动法提取道路网

第10章 机载LiDAR系统电力线提取
10．1 悬链线法
10．2 二次多项式拟合法

第11章 机载LiDAR系统水域提取
11．1 水域提取概述
11．2 LiDAR点云结合影像的水体轮廓提取
11．3 LiDAR点云栅格化海岸线提取

第12章 机载LiDAR系统在森林中的应用
12．1 机栽LiDAR森林应用概述
12．2 林区数字地面模型
12．3 冠层高度模型与生物量的测量
12．4 单树探测与建模
12．5 生态系统分析与应用
12．6 地面激光扫描仪的应用

第13章 LiDAR技术展望
13．1 测量技术的二次革命
13．2 LiDAR未来的发展
13．3 LiDAR存在的问题
13．4 几点思考

参考文献

前言/序言

　　自20世纪60年代世界上第一台激光器问世以来，即被用于精确测距领域。随后，为了获得激光点的位置信息，科研人员尝试利用陀螺仪和地面雷达基站来定位激光脚点的位置；但是，限于高昂的成本和落后的技术，激光点的定位只能限于小范围区域内。直到20世纪90年代中期，美国国防部建立了世界上第一个全球定位系统（GPS），激光点的定位才变得更加容易。1993年，斯图加特大学的PeterFrie、JoachimLindenberger两位博士生将GPS接收机、惯性测量系统IMU以及激光扫描仪集成为世界第一套机载LiDAR系统的样机，二人成立的Topscan公司与加拿大的Optech公司合作推出了第一台商业机载LiDAR系统-ALTM1020，自此开启了机载LiDAR系统生产与应用的先例。2004年，奥地利Riegl公司研制的LMS-Q560全波形激光扫描仪能够获得地物的无限个回波，能更精细地观测地表地物的结构和特征，将机载LiDAR系统推向了一个新的应用高潮。2004年，山西亚太数字遥感新技术有限公司率先从德国IGI公司引进了中国第一套机载LiDAR系统，并在公路、电力、林业、测绘领域进行了推广试点。自此，机载LiDAR系统如雨后春笋般在中华大地不断涌现，目前在4D产品制作、三维城市建模、电力线和公路选线设计、森林生物量估算、电力设施识别、地震灾害分析等领域得到了广泛应用。作者有幸在2004年亲身参与了国内第一台机载LiDAR系统的操作和试验工作，参加了机载LiDAR系统在国内部分行业中的实践应用，在使用中也深深地体会到该项技术快捷高精度的优势，但是在具体的点云数据前期、中期处理和后期特征识别方面感到该项技术仍然存在诸多不足。现已出版的关于LiDAR技术的相关书籍并不是很多，而且多集中在LiDAR系统的基本原理、地面滤波和建筑物重建部分，而对GPS事后差分、惯导系统组成和工作原理、安置角检校方法、点云的多特征提取等方面语焉不详，不利于相关技术人员了解并深入应用该系统。
　　针对以上背景，作者结合国内外最近发表的研究成果，立足于点云处理的实际需求并根据作者多年的实践操作、点云数据处理和应用的经验，从机载LiDAR系统的特点与原理出发，系统全面地介绍了机载LiDAR系统的主要理论方法和实际应用领域，不仅可以作为高等院校本科生和研究生的教材，而且对相关的技术人员具有一定的参考和应用价值，同时希望本书能为机载LiDAR点云处理方法的发展起到一定的推动作用。
　　全书分为13章。第1章为机载LiDAR系统的发展与应用，主要介绍了机载LiDAR系统的发展概况、技术特点与应用领域，并与传统的航空摄影测量进行了对比分析。第2章为机载LiDAR系统的原理，介绍了机载LiDAR系统的三大组成部分，即激光测距仪、GPS、惯性导航系统，阐述了各部分的工作原理与同步工作的过程，详细推导了激光点云定位原理公式，分析了误差产生的原因以及减小误差的实施措施。第3章为机载LiDAR点云的获取与处理，涵盖了机载LiDAR系统从飞行任务设计、GPS基站选址、航摄飞行采集点云数据、数据质量检查、航迹线解算、安置角检校、LiDAR数据调整等点云数据的前期处理过程，另外还介绍了点云的特点及常用的点云处理软件。第4章为LAS格式与全波形，主要介绍了激光点云LAS格式的公共头区域、可变长记录、点数据记录以及扩展的可变长记录部分，全波形部分介绍了波形数字化技术、多回波与全波形的关系和全波形高级过滤技术。第5章为LiDAR点云的结构与可视化，讨论了基于点的渲染技术和LiDAR点云的各种常见可视化影像，介绍了Delaunay三角网、八叉树和KD树3种LiDAR点云数据结构，简述了3DHough变换、随机

《地形测绘的革新：从数据采集到三维建模的奥秘》 内容简介： 在现代地理信息科学与工程领域，精准、高效的地形数据获取与精细化三维模型构建已成为不可或缺的关键环节。本书深度剖析了这一变革性进程的核心技术与实践应用，旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架。我们从基础的数据采集原理出发，详细阐述了多种现代测绘技术的原理、优势与局限性，并着重介绍当前主流的三维数据获取平台及其工作流程。在此基础上，本书详细介绍了数据预处理、质量控制、特征提取、模型重建等关键的数据处理技术，并结合实际案例，展示了这些技术在不同应用场景下的强大能力。 第一章：现代测绘技术概览与发展趋势 本章将带领读者回顾地形测绘技术的发展历程，从传统的测量方法，如全站仪、GPS定位，到如今蓬勃发展的遥感技术，如航空摄影测量、无人机测绘，以及对地观测卫星。我们将深入探讨各种技术的基本原理，包括它们如何利用电磁波、惯性系统、全球导航卫星系统等进行数据采集。同时，本章还会前瞻性地分析当前测绘技术的发展趋势，例如传感器的小型化、智能化，数据融合技术的重要性，以及云计算、大数据在测绘领域的应用前景。我们将重点关注那些能够提供高精度、高密度三维空间信息的关键技术，为后续章节奠定基础。 第二章：地理空间数据采集平台与传感器技术 本章将聚焦于实现高精度地形数据采集的各类平台及其搭载的核心传感器。我们将详细介绍航空摄影测量平台，包括固定翼飞机、旋翼无人机等，及其在搭载高分辨率相机、多光谱/高光谱传感器、热红外传感器等方面的配置。同时，我们将深入探讨激光雷达（LiDAR）作为一种主动遥感技术，其在获取高精度三维点云数据方面的独特优势，包括其工作原理、不同类型LiDAR（如脉冲式LiDAR、连续波LiDAR）的特性。此外，本章还将介绍其他重要的空间数据采集平台，例如地面移动测量系统（如车载LiDAR）和卫星遥感平台，分析它们在不同应用场景下的适用性。传感器的工作机制、数据输出形式以及影响数据质量的关键因素将被细致解读。 第三章：高精度三维点云数据采集流程与质量控制 本章将详细阐述从数据采集到获得可用三维点云的完整流程。我们将剖析一次典型的航空或无人机测绘任务的各个环节，包括航线规划、外业数据采集（影像、LiDAR扫描等）、内业数据处理（如影像空三加密、LiDAR数据粗配准、粗差剔除）等。质量控制是确保数据可靠性的关键，本章将重点介绍在数据采集和初步处理过程中常用的质量控制方法，例如地面控制点（GCPs）的应用、检查点（Check Points）的使用、数据重叠度分析、点云密度评估等。我们将讨论如何识别和处理采集过程中可能出现的误差源，如传感器噪声、平台姿态误差、大气扰动等，以保证后续处理的可靠性。 第四章：三维点云数据预处理与初步分析 获得原始点云数据后，为了进行有效的后续处理和分析，必须对其进行一系列的预处理。本章将深入探讨这些关键步骤。首先，我们会介绍点云数据的去噪技术，包括统计滤波、半径滤波等，用于去除由于传感器误差或环境干扰产生的孤立点和噪声点。接着，我们将讨论点云的下采样技术，如体素格下采样、随机下采样，以提高处理效率，同时尽可能保留点云的整体结构。然后，点云的法线估计是许多几何处理算法的基础，我们将介绍不同的法线估计方法及其适用性。最后，本章还将涵盖点云的坐标系统转换、配准（如果涉及多个扫描或者与其他数据源融合）等基础操作，为后续的深入分析做好准备。 第五章：点云数据中的关键特征提取与识别 从海量的三维点云数据中提取有意义的地理特征是地理信息分析的核心。本章将聚焦于这一过程。我们将介绍如何从点云中识别和提取各种地物要素，例如建筑物、道路、植被、水体等。具体来说，我们将探讨基于几何形状的特征提取方法，例如基于法线、曲率、局部几何形状描述子（如FPFH, SHOT）的特征提取。此外，本章还将介绍如何结合多源数据（如影像数据）来增强点云特征的识别能力，例如利用影像的纹理、颜色信息辅助地物分类。我们将详细讨论不同地物类型的识别算法，并分析其精度和效率。 第六章：基于点云的三维模型重建技术 三维模型重建是将离散的点云数据转化为连续、可视化的三维几何体的重要环节。本章将深入剖析各种常用的三维模型重建技术。我们将详细介绍表面重建方法，如Delaunay三角剖分、Alpha Shapes、Poisson表面重建等，讨论它们在处理不同点云密度和复杂形状时的优缺点。此外，我们将探讨如何从点云生成更具表现力的模型，例如基于体素的三维重建、多视图立体（MVS）与点云结合重建等。本章还将讨论如何为重建的三维模型赋予纹理信息，使其更具真实感，并介绍纹理映射和纹理合成的技术。 第七章：专业化点云数据处理与应用案例研究 本章将结合实际应用场景，展示前面章节介绍的原理和技术是如何被应用于解决具体问题的。我们将深入分析几个典型的应用案例，例如： 城市建模与规划： 如何从航空LiDAR点云快速构建城市的三维模型，用于城市更新、应急响应、环境模拟等。 地形建模与地质灾害监测： 如何利用LiDAR数据精确绘制高精度数字高程模型（DEM）、数字表面模型（DSM）、数字地形模型（DTM），用于滑坡、泥石流等地质灾害的风险评估与监测。 水利工程与水环境监测： 如何使用LiDAR数据进行河道、湖泊的水下地形测量，以及分析水体淹没范围、水位变化等。 林业资源调查与管理： 如何利用LiDAR数据估算森林蓄积量、单木参数，以及监测森林健康状况。 历史文化遗产保护： 如何通过高精度点云数据对古建筑、文物进行数字化存档与三维修复。 在每个案例研究中，我们将详细阐述所采用的数据采集方式、处理流程、关键技术选择，以及最终的应用成果和价值。 第八章：点云数据处理的先进技术与未来展望 随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，点云数据处理也迎来了新的突破。本章将介绍当前点云数据处理领域的先进技术，特别是基于深度学习的点云分割、分类、特征提取和重建方法，如PointNet, PointNet++, DGCNN等。我们将探讨这些方法的优势，以及它们在处理大规模、复杂点云数据时的潜力。同时，本章还将展望点云数据处理的未来发展方向，例如实时点云处理、多模态数据融合的智能化、以及点云数据在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、数字孪生等新兴领域的应用前景。 本书内容严谨，论述清晰，辅以丰富的图表和实例，旨在帮助读者全面掌握现代地形测绘与三维点云处理的关键知识和核心技术，为他们在相关领域的学习、研究和实践提供有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

我对地理信息科学和遥感领域有着浓厚的兴趣，尤其是对能够生成高精度三维地理空间信息的LIDAR技术，更是情有独钟。[机载LIDAR系统原理与点云处理方法]这个书名，一下子就抓住了我的眼球，让我觉得这本书可能包含了我一直想深入了解的内容。我最关注的部分，无疑是书中关于LIDAR系统原理的讲解。我希望它能详细介绍LIDAR系统的组成部分，包括激光发射器、接收器、扫描仪、全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）等，并且解释它们是如何协同工作的，以实现精确的三维坐标测量。我对激光的发射和接收过程，以及回波信号的分析，抱有极大的兴趣。不知道书中是否会涉及时间飞行（Time-of-Flight）原理、相位测量原理等不同LIDAR测距技术的细节？而在点云处理方面，我期望看到的是对点云数据预处理、特征提取、对象识别等方面的详细论述。我尤其想了解如何从海量的原始点云数据中，高效准确地提取出道路、建筑物、植被等地理要素，并进行语义分割和分类。这本书能否提供一些在实际应用中行之有效的算法和技术？

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名实在是太吸引人了，[机载LIDAR系统原理与点云处理方法]。光是看名字，我就能想象到无数个在广袤天地间翱翔的无人机，头顶着闪烁的LIDAR传感器，默默地扫描着大地，然后将那些精细至极的三维信息悄然收入囊中。我一直对遥感技术，特别是LIDAR技术在测绘、环境监测、城市规划等领域的应用充满好奇。这本书恰好戳中了我的兴趣点，我尤其期待它能深入浅出地讲解LIDAR系统是如何工作的，从激光发射、回波接收，到数据采集的整个过程。那些关于激光波长、脉冲宽度、扫描角度、载体姿态等参数的科学原理，是不是能通过书中清晰的图示和严谨的推导变得易于理解？我脑海中浮现出无数个关于 LiDAR 传感器在不同天气、不同地貌下工作的场景，不知道这本书会不会解答我的疑问，比如在雨雪天气，LIDAR的穿透能力如何，又会受到哪些影响？而点云处理部分，更是我迫切想了解的。那些杂乱的点，如何一步步被“驯服”，变成我们能够理解的、具有实际意义的三维模型？算法的选取、参数的设置，这些细节是否会得到详尽的阐述？我希望这本书能够提供一些经典的、被广泛应用的算法，并对它们的优劣和适用范围进行对比分析，而不是仅仅罗列一些概念。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在为我的毕业设计寻找一些理论支撑和技术指导，而[机载LIDAR系统原理与点云处理方法]这个书名，简直就像为我量身定制的。我特别关注的是它在点云处理方面的内容，因为这直接关系到我能否有效地从采集到的原始数据中提取出有用的信息。我的研究方向可能涉及到三维重建或者目标识别，所以，我对书中关于点云滤波、分割、配准、分类等关键技术的部分充满了期待。我希望它能不仅仅是简单地介绍这些技术的定义，更能深入地讲解其背后的数学原理和算法实现。比如，在点云滤波方面，是否有关于尺度自适应滤波、基于法线或曲率的滤波方法等的详细说明？在点云分割方面，是否会讲解如何有效地将不同的物体（如建筑物、植被、道路）从点云中分离出来，这可是非常耗时耗力的工作。我对那些能够提高处理效率、保证处理精度的创新算法特别感兴趣。此外，如果书中能提供一些实际案例的分析，展示如何将这些点云处理技术应用于解决具体的工程问题，那就更棒了。毕竟，理论再好，也需要与实践相结合，才能真正发挥作用。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对LIDAR技术本身还不是特别了解，但对它在现代社会中的重要性却有着模糊的认识。例如，在智慧城市建设中，LIDAR采集的精确三维地形数据，对于城市规划、基础设施管理、应急响应等都至关重要。而[机载LIDAR系统原理与点云处理方法]这个书名，听起来就非常专业，我猜测这本书可能会为像我这样对LIDAR系统感到陌生的人提供一个系统性的学习平台。我尤其好奇的是，这本书是如何解释“机载”这个概念的。它是否会详细介绍不同类型的机载平台（如固定翼飞机、旋翼无人机）在LIDAR数据采集中的优势和劣势？又是否会探讨不同平台在不同应用场景下的选择标准？我希望书中能有关于LIDAR传感器在各种载体上安装、调试以及数据采集策略方面的介绍，这会非常有帮助。另外，对于点云处理，我希望它能从最基础的概念讲起，比如点云数据的格式、坐标系转换等，然后逐步深入到更复杂的技术。如果书中能够穿插一些图示，直观地展示点云的形态以及处理前后的变化，那对我这样视觉型学习者来说，将是莫大的福音。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，LIDAR技术是实现“数字孪生”城市和精细化地理测绘的关键技术之一。而[机载LIDAR系统原理与点云处理方法]这个书名，似乎正是我探索这个领域的理想起点。我非常希望能在这本书中找到关于LIDAR系统工作原理的深入讲解，特别是关于激光的波长选择、脉冲宽度、扫描模式对数据质量的影响。对于机载平台，我好奇它会如何阐述固定翼飞机、旋翼无人机等不同载体对LIDAR数据采集效率和精度带来的差异，以及在不同地形、不同任务下的最优选择策略。我特别期待书中能够包含一些关于LIDAR系统误差分析和误差补偿的内容，因为这对于确保最终数据的可靠性至关重要。在点云处理方面，我渴望了解那些能够将原始、凌乱的点云数据转化为具有高精度、高附加值的地理空间信息的关键技术。例如，关于点云数据的去噪、平滑、内插等预处理环节，以及如何通过聚类、分割、分类等方法来提取建筑物轮廓、识别地物类型等。如果书中能提供一些实际应用案例，展示LIDAR技术如何在城市建模、灾害监测、林业调查等领域发挥作用，那我一定会非常受启发。