一种机载激光点云数据与车载激光点云数据融合方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106056563A(43)申请公布日2016.10.26(21)申请号201610339976.0(22)申请日2016.05.20(71)申请人首都师范大学地址100000北京市海淀区西三环北路105号申请人南京泰司空间信息科技有限公司(72)发明人钟若飞吴琼宫辉力(74)专利代理机构北京高沃律师事务所11569代理人李娜(51)Int.Cl.G06T5/50(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图1页(54)发明名称一种机载激光点云数据与车载激光点云数据融合方法(57)摘要本发明公开一种机载激光点云数据与车载激光点云数据融合方法，包括：以机载数据为参考数据，对车载激光点云数据进行同名点或相同特征线的提取；将车载激光点云数据和机载激光点云数据在机载激光点云数据的坐标系中进行配准；在坐标系中对车载激光点云数据进行抽稀处理，去除多余的车载激光点云数据；在坐标系中对车载激光点云数据按照地物类型进行分类，得到不同类别的车载激光点云数据；在坐标系中删除同一类别下机载激光点云数据和车载激光点云数据的重叠部分，保留同一类别下所述重叠部分中数据密度相对高的点云数据，得到融合点云数据。本发明的方案克服了两种数据的分辨率和数据量的差异，能够很好的将两种数据进行融合。CN106056563ACN106056563A权利要求书1/2页1.一种机载激光点云数据与车载激光点云数据融合方法，其特征在于，包括：以机载数据为参考数据，对车载激光点云数据进行同名点或相同特征线的提取；所述机载数据包括机载激光点云数据和高分辨率的正射影像；将所述车载激光点云数据和所述机载激光点云数据在机载激光点云数据的坐标系中进行配准，使同一位置的所述车载激光点云数据和所述机载激光点云数据在同一坐标系中具有相同的坐标；在所述坐标系中对所述车载激光点云数据进行抽稀处理，去除多余的车载激光点云数据；在所述坐标系中对所述车载激光点云数据按照地物类型进行分类，得到不同类别的车载激光点云数据；在所述坐标系中删除同一类别下所述机载激光点云数据和所述车载激光点云数据的重叠部分，保留同一类别下所述重叠部分中数据密度相对高的点云数据，得到融合点云数据；所述融合点云数据为所述机载激光点云数据与所述车载激光点云数据融合后的点云数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述机载数据为参考，对车载激光点云数据进行同名点或相同特征线的提取之前，还包括：采集同一区域的机载激光点云数据和车载激光点云数据；将不同航带之间的机载激光点云数据按照航带顺序排列，并将不同航带之间的机载点云数据进行拼接，形成完整的机载激光点云数据。利用高分辨率的正射影像对所述机载激光点云数据进行彩色赋值；统一所述机载激光点云数据和所述车载激光点云数据的数据属性，将激光的反射强度值转换到0～65535，将机载激光点云数据和车载激光点云数据的时间转换到GPS标准时间。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述车载激光点云数据和所述机载激光点云数据在机载激光点云数据的坐标系中进行配准，具体包括：使用高分辨率的正射影像对所述车载激光点云数据的平面位置进行纠正；使用所述机载激光点云数据对所述车载激光点云数据的高程进行纠正。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用高分辨率的正射影像对所述车载激光点云数据的平面位置进行纠正，具体包括：获取所述正射影像和所述车载激光点云数据的同名点；计算所述正射影像和所述车载激光点云数据的同名点坐标的均方根误差；计算不同航线的所述车载激光点云数据的同名点坐标的均方根误差；利用最小二乘法对所述同名点进行滤粗差处理，除去所述均方根误差超过阈值的同名点；统计每条航线上不同GPS时间上的车载激光点云数据偏移量，形成误差曲线，利用平滑算法对所述误差曲线进行误差纠正。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用高分辨率的正射影像对所述车载激光点云数据的平面进行纠正，具体包括：提取各个航带对应的车载激光点云数据的墙面特征线；寻找航带上误差超过阈值的墙面特征线；2CN106056563A权利要求书2/2页删除所述误差超过阈值的墙面特征线；利用平滑算法对未被删除的墙面特征线进行误差纠正。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使用所述机载激光点云数据对所述车载激光点云数据的高程进行纠正，具体包括：调出车载导航数据，寻找所述车载导航数据中与所述机载激光点云数据对应的车载导航航迹；将所述车载导航航迹下方的所述机载激光点云数据转化成机载点云矢量层，利用新生成的所述机载点云矢量层作为参考，寻找所述车载激光点云数据的航迹特征线；寻找误差超过阈值的航迹特征线；删除所述误差超过阈值的航迹特征线；对未被删除的航迹特征线利用平滑算法进行误差