前言
在學習生涯將要結(jié)束之際,博主將自己三年所學到的東西進行一個總結(jié)與歸納,一是對所學知識的一個回顧,二是整理成一個完整的資料,以防不時之需,三是供后來者少走彎路,繼續(xù)前行!
一、LiDAR 基礎與入門
1. 激光雷達定義
Light Deteation and Ranging激光探測及測距系統(tǒng)的簡稱,用激光器作為發(fā)射光源,采用光電探測技術手段的主動遙感設備。
2. 優(yōu)缺點
優(yōu)點
具有極高的分辨率
抗干擾能力強
獲取的信息量豐富
可全天時工作
缺點
容易受到大氣條件以及工作環(huán)境的煙塵的影響
3. 分類
按原理分類
三角測距激光雷達
ToF 激光雷達
按功能分類
激光測距雷達
激光測速雷達
激光成像雷達
大氣探測激光雷達
跟蹤雷達
按工作介質(zhì)分類
固體激光雷達
氣體激光雷達
半導體激光雷達
按線數(shù)分類
單線激光雷達。
多線激光雷達
按掃描方式分類
MEMS型激光雷達
Flash型激光雷達
相控陣激光雷達
機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達
按探測方式分類
直接探測激光雷達
干探測激光雷
按激光發(fā)射波形分類
連續(xù)型激光雷達
脈沖型激光雷達
按掛載平臺分類
機載激光雷達
車載激光雷達
地基激光雷達
星載激光雷達
背包式
手持式
SLAM
按應用
激光測距儀
激光三維成像雷達
激光測速雷達
激光大氣探測雷達
激光測風雷達
國外
Velodvne
Sick
Ibeo
Quanergy
Hokuyo
Trimble
Innoviz
LeddarTech
Leica
Rieql
Other…
國內(nèi)
數(shù)字綠土
北科天繪
武漢珞珈新空
四維圖新
北京蒙特卡洛
其它…
5. 相關應用
城市規(guī)劃
數(shù)字城市建模
高精度DEM的制作與生成
基礎設施制圖
地表變化監(jiān)測
地表覆蓋分類
森林資源調(diào)查
礦山測量
電力線巡檢
其它
二、LiDAR 點云去噪
1. 噪音來源
數(shù)據(jù)采集平臺
背包(針對背包式的掃描設備)3
車載平臺
手持激光掃描
固定模型誤差
其它
采集設備
LiDAR 采集頭
與采集平臺的相對穩(wěn)定性
其它
被測物體表面
水域等無法探測
其它
其它
…
2. 常用去噪方法
基于密度的去噪
判斷當前點的鄰域點數(shù),過小則將其視為噪音點
基于統(tǒng)計學去噪
先求取全局點云距離分布,然后依次判斷每個采樣點與其鄰域的距離是否滿足閾值
直通濾波去噪
在 X、Y、Z 方向設置閾值對點云進行截?。焖偃コx群點用)
手動去燥
人機交互框選不感興趣點云并刪除
基于假設檢驗的粗差剔除
假設點云數(shù)據(jù)僅在一個維度上存在誤差,則對每一點利用其鄰域點的屬性值對其進行擬合,并求取擬合后的值與原始屬性的差值。根據(jù)偶然誤差服從正態(tài)分布的特性,通過設定一個置信區(qū)間,將誤差值較大的點視為噪音點或失真點進行剔除
基于橫切分層剔除噪音
這里通過對點云的高程 進行橫切分層,然后,統(tǒng)計每個分割區(qū)域內(nèi)的點云數(shù)量, 將分割區(qū)內(nèi)小于一定閾值的點作為粗差予以清除
基于點到平面距離去噪
通過判斷鄰近點云數(shù)據(jù)的擬合平面,將離擬合平面距離值為負的點云看作噪聲點云數(shù)據(jù)
移動平滑法
通過移動平滑法與二次多項式擬合曲面的方法去除噪聲
中值濾波去噪
詳見中值濾波
其它
…
三、LiDAR 點云濾波
1. 點云濾波概念
將點云分為地面點和地物點的過程
區(qū)別于數(shù)字信號學
區(qū)別于圖像處理
前者主要是過濾圖像噪音
2. 濾波算法
坡度濾波
基于間隔一定距離兩點間形成的坡度來判斷
形態(tài)學濾波
將點云格網(wǎng)化,選取格網(wǎng)種子點,按行或者列進行類似于數(shù)學形態(tài)學的濾波
漸進三角網(wǎng)濾波
選取初始種子點,利用三角網(wǎng)構(gòu)建初始地表模型,判斷剩余點并對三角網(wǎng)進行加密
移動曲面濾波
利用多元多項式對地面進行表達
布料濾波
利用布料模擬算法進行濾波
基于點云頻率的濾波
PCL—低層次視覺—點云濾波(基于點云頻率)
其它
…
四、LiDAR 點云配準
1. 配準目的
對點云進行校正
2. 配準分類
LiDAR點云和LiDAR點云配準
LiDAR點云和密集匹配點云配準
LiDAR點云和二維影像配準
LiDAR點云和三維街景匹配
其它
3. 配準方法
粗配準方案
LORAX
4點法(4-Points Congruent Sets,4PCS)
Super 4PCS(Super 4-Points Congruent Sets)
SK-4PCS(Semantic Keypoint 4-Points Congruent Sets)
G-4PCS(Generalized 4-points congruent sets)
精配準方案
DO(Discriminative Optimization)
結(jié)合法
ICP(Iterative Closest Point)
Standard ICP
KD-tree Approximation
Soft Outlier Rejection
Generalized-icp(GICP)
Normal ICP(NICP)
Go-ICP
…
模型對應法
NDT
五、LiDAR 點云公開數(shù)據(jù)集
1. Paris-Lille-3D Dataset
http://caor-mines-paristech.fr/fr/paris-lille-3d-dataset/
2. PCL官方測試數(shù)據(jù)集
https://github.com/PointCloudLibrary/data
3. ISPRS
http://www2.isprs.org/
4. RGB-D Object Dataset
https://rgbd-dataset.cs.washington.edu/
5. The Stanford 3D Scanning Repository
http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/
全球六大激光雷達數(shù)據(jù)源
而且都是免費的
1、Open Topography
網(wǎng)址:http://www.opentopography.org
2、USGS Earth Explorer
網(wǎng)址:http://earthexplorer.usgs.gov
3、United States Interagency Elevation Inventory + Wikipedia LiDAR
網(wǎng)址:https://en.wikipedia.org/wiki/National_Lidar_Dataset_(United_States)
4、NOAA Digital Coast
網(wǎng)址:https://coast.noaa.gov/digitalcoast/tools/
5、LIDAR Online
網(wǎng)址:https://www.lidar-online.com/
6、National Ecological Observatory Network
網(wǎng)址:http://www.neonscience.org/data-resources
六、LiDAR 點云處理軟件
1. 國外
CloudCompare(免費開源)
https://github.com/CloudCompare/CloudCompare
TerraSolid 的 TerraScan(專門針對點云) 芬蘭
需要商業(yè)License(可以尋找**版下載使用)
ENVI 的 LiDAR 模塊
需要商業(yè)License,可以自動提取 DEM / DSM / 建筑物 / 植被 等的三維模型(可以尋找破解版下載使用)
Quick Terrain Moduler 的配套軟件 Quick Terrain Reader
前者不免費,后者免費,可以自行上網(wǎng)搜索下載
LasTools
免費開源軟件,但是是一款命令行軟件,需要設置較多參數(shù),實際生產(chǎn)中更多用于編程的第三方庫
OPLAS
需要商業(yè)License(免費的只能加載100萬點)
BCAL LiDAR tools
ENVI 插件
FugroViewer
免費的點云快速瀏覽軟件
MCC LiDAR
開源濾波軟件
ALDPAT
開源 LiDAR 處理軟件
FUSION 美國
開源 LiDAR 處理軟件
SHOALS 加拿大
未知
PIX4D
商用軟件需要License,免費試用一個月,主要用與點云數(shù)據(jù)的分類
其它
…
2. 國內(nèi)
LiDAR 360
北京數(shù)字綠土公司商用軟件,需要License,申請免費試用15天
CoProcess
上海華測導航公司商用軟件,需要License
SouthLiDAR
廣州南方測繪公司商用軟件,需要License
其它
…
3.小結(jié)
技術講解 |CC(Smart3D)中三維建模LiDAR和照片的結(jié)合「可下載學習」TerraSolid處理LiDAR點云工程創(chuàng)建基礎教學視頻Erdas中處理點云(Lidar)數(shù)據(jù)干貨教程ArcGIS-LiDAR LAS數(shù)據(jù)處理教學視頻基于“傾斜+LiDAR+車載”的實景三維建模實現(xiàn)
七、點云處理開源庫
1. PCL官網(wǎng)
http://www.pointclouds.org/
2. VCG-Github倉庫
https://github.com/cnr-isti-vclab/vcglib/
3. CGAL
https://www.cgal.org/
4. SFML
https://www.sfml-dev.org/
5. OpenGL
https://www.opengl.org/
6. OSG
http://www.openscenegraph.org/
7. MeshLab
http://www.meshlab.net/
8. g2o
https://openslam-org.github.io/g2o.html
編輯:jq
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原文標題:關于 LiDAR 從基礎入門到數(shù)據(jù)處理總結(jié)歸納
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