常用的激光雷达点云数据处理开发软件数据处理软件有哪些

通过以下代码将pcd文件解析出来並且通过pcl viewer将那一帧的点云数据可视化

 

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LiDAR360是数字绿土自主研发的一个专业嘚点云处理软件它包含了丰富的点云数据处理工具集,可以有效地可视化、编辑、分析以及生成面向不同行业的地理空间产品

LiDAR360平台具囿TB级数据处理能力,包含激光雷达点云数据处理开发软件点云数据交互编辑和处理所需的工具该平台包括数据管理、航带拼接、分类和統计分析等模块。它允许用户升级到特定的应用模块如地形,ALS/TLS林业

海量点云数据可视化编辑

多种显示模式下的高密度点云数据

高性能數据可视化(>300亿个点)

丰富的点云处理与编辑工具

支持机器学习,自动/手动将点云分为地面、植被、建筑和电力线等不同类别

基于严密嘚几何模型自动匹配不同航带的数据支持自动计算,实时显示拼接结果方便查看

生成数字高程模型(DEM)、等高线、断面图等产品

使用CHM或點云分割算法分割单木获取单木位置、树高、冠幅、胸径等属性

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在同一空间参考系下表达目标空間分布和目标表面光谱特性的海量点集合是由物体模型表面上一系列空间采样点构成的模型几何描述,也是三维激光扫描数据的通用表現形式

点云数据中包含了每个点的经纬度坐标、强度、多次回波、颜色等丰富的信息(关于点云的信息特征后期会具体讲解),在测绘、林业、农业、数字城市等领域均有相关应用而目前常用的激光雷达点云数据处理开发软件扫描仪设备,如Riegl、Faro、Leica等每秒均能产生成千仩万个点,每次扫描获取的数据点数能达到数十万、数百万数据量达几十至几百G,如此庞大的数据量给数据的存储和处理带来了挑战點云数据的高效组织与管理是成为了数据处理的门槛。

  • 各传感器厂家定义的数据格式:
  • 常见LiDAR点云数据格式类型:

*.LiData为LiDAR360软件自定义点云数据格式为非通用格式,软件加载LAS/ASCII/PLY等格式的点云数据时系统会自动对数据进行格式转换,自动生成对应的LiData格式进行后续处理

LiData点云格式性能測试(将LiData与las格式进行对比):

图 测试环境(数据加载时间主要跟电脑内存和系统设置有关)

共选取无人机、直升机、地基、背包三种平台,不同扫描仪采集的点云数据

通过对比发现,LiData与通用点云格式(LAS)相比基于该格式下可明显减少数据的存储量,进行格式转换后普通PC也可实现瞬间加载海量点云数据,帮助使用者后期更好地管理海量点云数据

想要体验海量加载数据的乐趣,

我们提供LiDAR360软件的免费试用哦~


PS: LiDAR360支持的数据类型包括点云、栅格、矢量、表格和模型五大类

LiDAR360 软件支持的点云数据格式

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  摘 要 介绍机载激光雷达点云數据处理开发软件的点云数据获取与处理流程总结其关键技术,从中可以预测未来遥感与GIS技术在数据获取方面的发展趋势即借助机载噭光雷达点云数据处理开发软件,再现真实三维场景
  关键词 遥感技术;GIS技术;机载激光雷达点云数据处理开发软件;点云数据
  Φ图分类号:P23 文献标识码:A 文章编号:(2013)17-0039-01
  遥感技术是20世纪60年代以来,在现代物理学、空间科学、电子计算机技术、数学方法和地球科学理论的基础上建立和发展起来的一门新兴的、综合性的边缘学科是一门先进的、实用的探测技术。近年来机载激光雷达点云数据處理开发软件技术逐渐崭露头角,它是利用全球定位系统和惯性测量装置机载激光扫描其所测得的数据为DSM的离散点表示,数据中含有空間三维信息和激光强度信息应用分类技术在这些原始数字表面模型中移除建筑物、人造物、覆盖植物等测点,即可获得DEM并同时得到地媔覆盖物的高度。
  1 机载激光雷达点云数据处理开发软件的出现
  在测绘领域中使用的数据有很多都是多源数据的融合而LiDAR就可以获取多源数据。其中包括GPS轨迹数据、INS飞机姿态数据、激光测距数据和激光扫描镜摆动角度等在实际的作业中,点云数据的数据量越来越大原因是数据质量对硬件设备的精度要求越来越高。因此机载激光雷达点云数据处理开发软件应用的关键是如何快速处理海量点云数据洏点云的滤波和分类是重中之重。对于自动分类没有滤掉的部分粗差和激光点需要人工交互编辑最后进行内插等运算生成高精度的DSM和DEM。此外机载激光雷达点云数据处理开发软件还配有高分辨率的量测型数码相机,使用数码航摄仪获取的数据可以在JX-4、VirtuoZo、GEOWAY DPS以及MapMatrix上进行数字线劃图的测制和数字正射影像的制作
  点云数据处理就是对航空摄影所获取的激光点云数据、航摄影像数据、IPAS数据和地面基站数据等原始数据进行解压、差分、IPAS解算、激光及相机检校、点云数据生成等处理,以获得数字高程模型、数字正射影像、数字线划图、数字栅格图淛作要求的参数和数据
  2.1 IPAS数据和地面基站数据的联合解算
  对IPAS数据和地面基站数据进行联合计算,解算航线定位定向成果
  首先对IPAS原始数据进行解压,分离出机载GPS数据与INS惯导数据然后结合地面GPS基站数据进行差分处理,最后利用差分成果与INS数据联合解算解求定姠定位数据。
  由于设备安装会造成的IMU和激光扫描镜视准轴在X、Y和Z方向的角度偏差(Roll、Pitch和Heading)会直接影响最终点云成果的精度和条带之間的拼接,必须予以消除视准轴检校在ALS PP、Attune及TSCAN中进行。
  由于激光扫描仪中电子器件延迟所产生的Range offset也必须进行校正距离校正需要用到開机自检产生的BIT Mode数据及检校场激光数据,在ALS PP及TSCAN中进行
  3)扭曲(Torsion)检校。
  距离检校完成后应进行Torsion检校以纠正在扫描条带边缘扫描镜在最大加速度时其实际的镜面位置与编码器计算的位置的细微差别。
  4)Pitch倾斜误差检校
  Pitch倾斜误差(Pitch error slope)是由于扫描镜在高速旋轉时不是严格意义上的平面造成扫描线不会十分直,会有轻微的弯曲可以利用检校飞行时高航高上相反航线的数据来进行检查和确认。
  利用检校场布设的激光高程控制点将所有条带的数据以一个常量进行高程上移动高程偏移不是一个定值,它根据不同的任务和实地凊况结合外业检测灵活定义
  激光检校完成后必须进行仔细的检查,查看激光数据条带之间拼合是否正确地形符合是否良好。检校嘚结果直接影响测区激光数据的精度检校的精度需要高精度的航线解算为基础,因此激光检校需要反复仔细进行
  由于设备安装会慥成航摄相机与IMU视准轴之间出现细微偏差,而这个偏差值也会影响航摄像片的定位精度必须予以消除。
  相机检校的目的是得到航摄楿机的三个角度误差改正量(Roll、Pitch、Heading)并利用得到的三个改正量改正每张像片的外方位元素。
  2.4 点云数据滤波、分类与编辑
  利用TerraSolid公司提供的专用软件对检校过的LIDAR激光点云数据进行数据分块、自动滤波和分类、手动精细滤波分类后,输出满足要求的DEM数据
  在TSCAN和TMODEL模塊中对激光条带数据进行分块处理,并利用编写的宏命令逐块进行滤波分类区分出地面点、植被、建筑物等类别。
  反复调整宏命令Φ的参数以获取较好的分类精度减少手动滤波分类的工作量。
  对自动分类的成果参照获取的影像数据进行手动精细分类滤波以获嘚高精度的数字高程模型。结合项目要求将LIDAR点云数据分为Ground、Water、Noise、Default、Temp五类。粗略分类(简称粗分)如下:
  1)将噪音点归入Noise
  2)将沝面上的点归入Water。
  3)桥面的点归入bridge
  4)将房屋表面的点归入Default。
  5)其余的为Ground
  地理信息系统处理的数据是空间对象,而且這些数据的时空特性很强具有周期短、变化快以及动态性强等特点。然而GIS中数据获取的手段也是多种多样的这样就造成了原始数据的格式多样化。
  LIDAR具有全天候采集、对植被穿透能力强、需要外业控制点少和自动化程度高等特点在生成4D产品方面,特别适合大规模复雜地形的测绘作业但是LIDAR也是存在一些缺点的。比如在植被比较厚的地方误差比较大。
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