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    我國機載激光雷達技術現狀及發展趨勢分析

    時間:2017-05-04 來源:網易科技 點擊:

    我國對外開放30年以來,國家基礎建設發生了翻天覆地的變化。城市規劃、交通、水利、農業、電力等基礎行業對規劃設計圖紙的制作周期及精度要求越來越高,促使我國地理信息產業迅猛發展。

    現在面對人工成本增加、企業利潤下滑等一系列社會問題,企業如何通過技術升級來減少勞動密集型工作,增加技術密集型工作,完成一次鳳凰涅槃。網易采訪中國科學院遙感與數字地球研究所李奇博士,請他談談激光雷達技術應用的前景。

    機載激光雷達(LiDAR)是一種新型主動式航空傳感器,通過集成定姿定位系統(POS)和激光測距儀,能夠直接獲取觀測點的三維地理坐標。

    按其功能分主要有兩大類:一類是測深機載LiDAR(或稱海測型LiDAR),主要用于海底地形測量;另一類是地形測量機載LiDAR(或稱陸測型LiDAR),正廣泛應用于各個領域,在高精度三維地形數據(數字高程模型(DEM))的快速、準確提取方面,具有傳統手段不可替代的獨特優勢。

    尤其對于一些測圖困難區的高精度DEM數據的獲取,如植被覆蓋區、海岸帶、島礁地區、沙漠地區等,LiDAR的技術優勢更為明顯。

    機載激光雷達系統從上世紀80年代開始出現一些試驗系統,到90年代中后期逐漸成熟,F在的激光雷達可以記錄多次回波,首次回波建立測區的數字表面模型(DSM),如果通過一定的算法去除非地面點,可以獲得數字地面模型(DTM)。

    這種工作方式看起來沒有任何問題,但對用戶來說是無法獲得任何與有關設備本身相關的一些信息的,如如何根據回波信號定位?地物結構對獲取的回波信號的形狀和大小有何影響?回波信號是如何被量化成幾次離散脈沖信號?等等。

    國外設備制造商往往將脈沖探測和量化方法作為商業機密而保密。我們地理信息行業企業會因為激光雷達點云數據的不確定性增加野外實測數據工作量,并且增加內業數據處理難度。

    我們需要破解國外激光雷達硬件廠家的技術機密,并且發明一種方法做的比國外廠家還要好。

    解決上述問題的途徑是將發射信號和回波信號均以很小的采樣間隔進行采樣并記錄,而不僅僅是記錄若干次離散的回波信號。這樣的采樣記錄方式即所謂的全波形數字化記錄,這種類型的激光雷達系統稱為waveform-digitizing LIDAR。

    用戶完全可以根據波形數據,根據其自己的應用領域(如測繪、林業、城市建模等等),對波形數據進行分析和處理。

    中國科學院李奇博士發明的機載激光雷達波形數據量化分解方法,可以比激光雷達設備制造商提供數量更多、回波次數更多和精度更高的點云數據。

    全球頂級機載激光雷達硬件廠商RIEGL生產的點云數據與李奇博士發明的高斯分解生產的點云數據進行比較得到表1所示的結果。

    從表中可以看出高斯分解提取的點云數量要比系統得到的要多,而且回波次數也要多,可以看出波形分解得到點云的層次感要更好。這對植被結構參數的計算,城市建模,地形斷線的提取都有很大的好處。

    表1高斯分解和系統的比較

    李奇博士發明的波形數據高斯分解方法得到的點云數據有更多的層次感,可以很直觀地看到哪里的植被比較多,哪里沒有植被,即使沒有光譜信息也可以做出準確的判斷,在這里甚至可以判斷植被的密集程度和高矮,這是影像無法做到的。

    這個數據是在一個有植被覆蓋的山區采集的,機載激光雷達生產的重要產品之一就是DTM和DSM。系統的脈沖觸發計時器在垂直方向上的分辨率大約為2米,表2分析了RIEGL系統和李奇博士的高斯分解方法在最后一次回波上的表現。

    可見在最大高程上兩者基本一致,但高斯分解得到的最小高程要比系統得到的低2.04米,平均高程低0.065米,說明李奇博士的方法在低矮植被處表現更好,使DTM生產的原始數據質量有更好的保證。

    系統提取的點比高斯分解得到的多是因為有些地物對激光的反射率很小造成波形起伏非常小,基本上由噪音組成,系統會在一個噪音很突出的地方記錄一次回波,而高斯分解則認為它是噪音而不記錄。系統得到的奇異點比高斯分解要多。

    表2最后一次回波的比較

    通過表1和表2,我們可以看出李奇博士的方法得到點云數據的質量要比國外激光雷達硬件廠商RIEGL系統得到的要高。此發明讓企業數據處理人員對設備采集的數據精度能做到知其然知其所以然,提高數據處理效率,并減少外業實測工作量,實實在在的幫助企業降低成本。

    我們相信隨著我國科技的持續進步,我國未來完全有能力引領適合我國國情的產業技術升級。

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