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超全總結(jié)歸納LiDAR從基礎(chǔ)入門到數(shù)據(jù)處理

新機(jī)器視覺(jué) ? 來(lái)源:GIS前沿 ? 作者:GIS前沿 ? 2021-06-19 09:33 ? 次閱讀
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前言

在學(xué)習(xí)生涯將要結(jié)束之際,博主將自己三年所學(xué)到的東西進(jìn)行一個(gè)總結(jié)與歸納,一是對(duì)所學(xué)知識(shí)的一個(gè)回顧,二是整理成一個(gè)完整的資料,以防不時(shí)之需,三是供后來(lái)者少走彎路,繼續(xù)前行!

一、LiDAR 基礎(chǔ)與入門

1. 激光雷達(dá)定義

Light Deteation and Ranging激光探測(cè)及測(cè)距系統(tǒng)的簡(jiǎn)稱,用激光器作為發(fā)射光源,采用光電探測(cè)技術(shù)手段的主動(dòng)遙感設(shè)備。

2. 優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)

具有極高的分辨率

抗干擾能力強(qiáng)

獲取的信息量豐富

可全天時(shí)工作

缺點(diǎn)

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(cè)距激光雷達(dá)

ToF 激光雷達(dá)

按功能分類

激光測(cè)距雷達(dá)

激光測(cè)速雷達(dá)

激光成像雷達(dá)

大氣探測(cè)激光雷達(dá)

跟蹤雷達(dá)

按工作介質(zhì)分類

固體激光雷達(dá)

氣體激光雷達(dá)

半導(dǎo)體激光雷達(dá)

按線數(shù)分類

單線激光雷達(dá)。

多線激光雷達(dá)

按掃描方式分類

MEMS型激光雷達(dá)

Flash型激光雷達(dá)

相控陣激光雷達(dá)

機(jī)械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)

按探測(cè)方式分類

直接探測(cè)激光雷達(dá)

干探測(cè)激光雷

按激光發(fā)射波形分類

連續(xù)型激光雷達(dá)

脈沖型激光雷達(dá)

按掛載平臺(tái)分類

機(jī)載激光雷達(dá)

車載激光雷達(dá)

地基激光雷達(dá)

星載激光雷達(dá)

背包式

手持式

SLAM

按應(yīng)用

激光測(cè)距儀

激光三維成像雷達(dá)

激光測(cè)速雷達(dá)

激光大氣探測(cè)雷達(dá)

激光測(cè)風(fēng)雷達(dá)

4. 國(guó)內(nèi)外知名激光雷達(dá)公司盤點(diǎn)

國(guó)外

Velodvne

Sick

Ibeo

Quanergy

Hokuyo

Trimble

Innoviz

LeddarTech

Leica

Rieql

Other…

國(guó)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(guān)應(yīng)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(chǔ)設(shè)施制圖

地表變化監(jiān)測(cè)

地表覆蓋分類

森林資源調(diào)查

礦山測(cè)量

電力線巡檢

其它

二、LiDAR 點(diǎn)云去噪

1. 噪音來(lái)源

數(shù)據(jù)采集平臺(tái)

無(wú)人機(jī)

背包(針對(duì)背包式的掃描設(shè)備)3

車載平臺(tái)

手持激光掃描

固定模型誤差

其它

采集設(shè)備

LiDAR 采集頭

與采集平臺(tái)的相對(duì)穩(wěn)定性

其它

被測(cè)物體表面

水域等無(wú)法探測(cè)

其它

其它

2. 常用去噪方法

基于密度的去噪

判斷當(dāng)前點(diǎn)的鄰域點(diǎn)數(shù),過(guò)小則將其視為噪音點(diǎn)

基于統(tǒng)計(jì)學(xué)去噪

先求取全局點(diǎn)云距離分布,然后依次判斷每個(gè)采樣點(diǎn)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(shè)置閾值對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行截取(快速去除離群點(diǎn)用)

手動(dòng)去燥

人機(jī)交互框選不感興趣點(diǎn)云并刪除

基于假設(shè)檢驗(yàn)的粗差剔除

假設(shè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)僅在一個(gè)維度上存在誤差,則對(duì)每一點(diǎn)利用其鄰域點(diǎn)的屬性值對(duì)其進(jìn)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(guò)設(shè)定一個(gè)置信區(qū)間,將誤差值較大的點(diǎn)視為噪音點(diǎn)或失真點(diǎn)進(jìn)行剔除

基于橫切分層剔除噪音

這里通過(guò)對(duì)點(diǎn)云的高程 進(jìn)行橫切分層,然后,統(tǒng)計(jì)每個(gè)分割區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)量, 將分割區(qū)內(nèi)小于一定閾值的點(diǎn)作為粗差予以清除

基于點(diǎn)到平面距離去噪

通過(guò)判斷鄰近點(diǎn)云數(shù)據(jù)的擬合平面,將離擬合平面距離值為負(fù)的點(diǎn)云看作噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)

移動(dòng)平滑法

通過(guò)移動(dòng)平滑法與二次多項(xiàng)式擬合曲面的方法去除噪聲

中值濾波去噪

詳見(jiàn)中值濾波

其它

三、LiDAR 點(diǎn)云濾波

1. 點(diǎn)云濾波概念

將點(diǎn)云分為地面點(diǎn)和地物點(diǎn)的過(guò)程

區(qū)別于數(shù)字信號(hào)學(xué)

前者對(duì)信號(hào)進(jìn)行高通/低筒濾波,去除高頻/低頻信號(hào)

區(qū)別于圖像處理

前者主要是過(guò)濾圖像噪音

2. 濾波算法

坡度濾波

基于間隔一定距離兩點(diǎn)間形成的坡度來(lái)判斷

形態(tài)學(xué)濾波

將點(diǎn)云格網(wǎng)化,選取格網(wǎng)種子點(diǎn),按行或者列進(jìn)行類似于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的濾波

漸進(jìn)三角網(wǎng)濾波

選取初始種子點(diǎn),利用三角網(wǎng)構(gòu)建初始地表模型,判斷剩余點(diǎn)并對(duì)三角網(wǎng)進(jìn)行加密

移動(dòng)曲面濾波

利用多元多項(xiàng)式對(duì)地面進(jìn)行表達(dá)

布料濾波

利用布料模擬算法進(jìn)行濾波

基于點(diǎn)云頻率的濾波

PCL—低層次視覺(jué)—點(diǎn)云濾波(基于點(diǎn)云頻率)

其它

四、LiDAR 點(diǎn)云配準(zhǔn)

1. 配準(zhǔn)目的

對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行校正

2. 配準(zhǔn)分類

LiDAR點(diǎn)云和LiDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)

LiDAR點(diǎn)云和密集匹配點(diǎn)云配準(zhǔn)

LiDAR點(diǎn)云和二維影像配準(zhǔn)

LiDAR點(diǎn)云和三維街景匹配

其它

3. 配準(zhǔn)方法

粗配準(zhǔn)方案

LORAX

4點(diǎn)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(zhǔn)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(duì)應(yīng)法

NDT

五、LiDAR 點(diǎn)云公開(kāi)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(cè)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(dá)數(shù)據(jù)源

而且都是免費(fèi)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(diǎn)云處理軟件

1. 國(guó)外

CloudCompare(免費(fèi)開(kāi)源)

https://github.com/CloudCompare/CloudCompare

TerraSolid 的 TerraScan(專門針對(duì)點(diǎn)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(dòng)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(fèi),后者免費(fèi),可以自行上網(wǎng)搜索下載

LasTools

免費(fèi)開(kāi)源軟件,但是是一款命令行軟件,需要設(shè)置較多參數(shù),實(shí)際生產(chǎn)中更多用于編程的第三方庫(kù)

OPLAS

需要商業(yè)License(免費(fèi)的只能加載100萬(wàn)點(diǎn))

BCAL LiDAR tools

ENVI 插件

FugroViewer

免費(fèi)的點(diǎn)云快速瀏覽軟件

MCC LiDAR

開(kāi)源濾波軟件

ALDPAT

開(kāi)源 LiDAR 處理軟件

FUSION 美國(guó)

開(kāi)源 LiDAR 處理軟件

SHOALS 加拿大

未知

PIX4D

商用軟件需要License,免費(fèi)試用一個(gè)月,主要用與點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類

其它

2. 國(guó)內(nèi)

LiDAR 360

北京數(shù)字綠土公司商用軟件,需要License,申請(qǐng)免費(fèi)試用15天

CoProcess

上海華測(cè)導(dǎo)航公司商用軟件,需要License

SouthLiDAR

廣州南方測(cè)繪公司商用軟件,需要License

其它

3.小結(jié)

技術(shù)講解 |CC(Smart3D)中三維建模LiDAR和照片的結(jié)合「可下載學(xué)習(xí)」TerraSolid處理LiDAR點(diǎn)云工程創(chuàng)建基礎(chǔ)教學(xué)視頻Erdas中處理點(diǎn)云(Lidar)數(shù)據(jù)干貨教程ArcGIS-LiDAR LAS數(shù)據(jù)處理教學(xué)視頻基于“傾斜+LiDAR+車載”的實(shí)景三維建模實(shí)現(xiàn)

七、點(diǎn)云處理開(kāi)源庫(kù)

1. PCL官網(wǎng)

http://www.pointclouds.org/

2. VCG-Github倉(cāng)庫(kù)

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(biāo)題:關(guān)于 LiDAR 從基礎(chǔ)入門到數(shù)據(jù)處理總結(jié)歸納

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