chapter03_地面三维激光雷达数据基础

3 地面三维激光雷达数据基础

获取高质量的点云数据是扫描过程中的第一步。三维激光扫描获取的基本信息是数量众多的点的三维坐标信息——点云数据,此外还可能包括如颜色,反射强度,法向量等附加属性信息。本章主要介绍点云的定义、点云表达形式、坐标系统以及点云的常用信息特征。

3.1 点云定义与表达

3.1.1 点云定义

从定义来看,点云是在同一空间参考系下表达目标空间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,也是地面三维激光扫描数据的通用表现形式。它在同一坐标系下描述了目标空间三维分布和表面特性。除了具有空间坐标外,还包含了激光反射强度和真彩色光谱信息。点云的两个基本特征是:

1)几何特征:描述对象的几何形状和空间目标之间的关系。

2)可视化或专题特征:可以用来描述物体表面的属性特征。

3.1.2 点云类型

由于点云获取方式的多样性,为了有效的处理各种形式的点云,根据点云中点的分布特点将点云可分为一下几种(图 3.1所示):

1)散乱点云:测量点没有明显的几何分布特征,不具有拓扑信息且呈散乱无序状态。随机扫描方式下的CMM、激光点测量等系统的点云表现出散乱特征,是目前大多数地面三维激光扫描系统的点云数据形式。

2)扫描线点云:点云由一组扫描线组成,扫描线上的所有点位于扫描平面内。沿直线扫描的三角激光测量系统、二维线扫描结构及结构光扫描测量数据呈现该特征。

3)网格化点云:点云中所有点都与参数域中一个均匀网格的顶点对应。将点云数据经过网格化插值后得到的的点云即为网格化点云,其具有网格拓扑信息。

4)多边形点云:多边形点云的测量点分布在一系列平行平面内,用小线段将同一平面内距离最小的若干相邻点依次连接可形成一组有嵌套的平面多边形。莫尔等高线测量、工业CT、层切法、磁共振成像等系统的测量点云呈现多

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