激光雷达供应商:际上导航

际上导航激光雷达测量系统在 林业调查中的应用

发布时间:2023-08-16 17:07:37 阅读次数:

项目背景

激光雷达测量技术可以直接获取被测地物的三维信息,在林业参数信息提取方面具有独特的优势。通过激光雷达获取林木点云数据反演林木的几何参数信息具有简单方便、高精度、高时效性等特点,这使得基于激光雷达的林木信息提取的研究和应用备受关注。近年来,激光雷达技术,尤其是机载激光雷达、手持激光雷达在林业上的应用取得了显著的进展,在林业调查中应用日益广泛。

测区概况

本测区位于济南市长清区五峰山某地,地形高差120米左右,测区内植被较为密集,为外业航飞工作带来很大困难。 对于林分小班需要提取的平均直径、平均高、每公顷株数、每公顷蓄积量、平均年龄等参数进行建模,并给出模型估计精度。  

项目方案

大疆M300RTK+GS-130X+航迹大师外业航飞:本次任务,我们选用了大疆M300RTK+ GS-130X的外业组合,GS-130X支持2次回波,可有效穿透植被,获取地面点数据,为后期点云数据处理提供了很大的便利;由于本次测区位处山区,地形起伏较大,所以选用WPM(航迹大师)为本次航飞设计规划航线任务,WPM航线规划会在激光雷达长距离匀速直线飞行航线中自动添加中途校准航线,避免了因惯导漂移而导致绝对精度下降的问题。

设备选择

通过对项目的充分了解,决定采用际上导航gAirHawk GS-130X短测程激光雷达系统执行本次任务;gAirHawk GS-130X是际上导航自主研发的轻型短测程机载雷达系统,拥有360°视场角,双回波,系统集成光学相机,同时能够获取影像数据。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GS-130X

GS-130X设备参数:

 

系统指标

点云精度

5cm@100m无控制点运动距离

设备重量

1.8kg(含电池)

系统功耗

25W

存储空间

机内闪存64GBmicroSD256GB

电源范围

12V-18V

外观尺寸

15.3 cm *9.3 cm *39.4cm

工作温度

-20-55

搭载平台

手持、机载、车载

激光器性能指标

测程

80m@10%反射率,最大测程120m

测距精度

1.5cm

线数

16线

水平视场角

360°

垂直视场角

270°

点频

32万点/秒(单次回波),64万点/秒(双次回波)

相机指标

像素

3*500万像素

视场角

水平270°

拍摄模式

等时拍摄

 

 

▲GS-100G手持激光雷达图例

 

项目实施

 

 

航迹大师设计航线

 

数据解算:外业飞行结束后,我们使用gAirHawk对原始数据进行解算,其中原始数据需包含卫星观测数据(.RTK)以保证解算处理完好。所以我们在外业航飞过程中需保持RTK的固定解连接,如遇外业区域无网络信号,可使用多星多频基站(主流品牌)进行静态观测,只需更改静态观测数据文件名称即可进行融合处理。gAirHawk后解算一键式处理,只需原始数据,选择所需坐标系,点击重建便可生成点云数据,相比于传统激光点云的预处理,这套方案的优势在于操作简单,容易上手,无需复杂设置。

 

 

外业实施

1、航线规划

通过系统定制的飞行规划软件,选择对应的产品型号,规划出满足此款雷达重叠率的航线,同时规划仿地航线,设置相对航高和飞行速度;航线为协调转弯,最大程度的保障雷达精度和安全。保证外业飞行可简单、高效的直接上传执行测区任务。

 

▲航线规划

 

2、飞行作业

地面架设基站采集静态GNSS数据用于轨迹后差分处理。

 

▲基站架设

 

3、数据采集

静止五分钟后,一键执行规划航线,同步采集点云及影像数据。

 

数据处理

1、数据预处理

依次导入基站、流动站、雷达原始文件以及照片存储文件夹,gAirHawk软件自动读取设备参数,轨迹及彩色点云同步一键解算。

 

在gAirHawk输出las数据后,我们将其导入点云智绘PCA软件,进行数据分类与分析。

首先,我们进行一键地形提取,使用一键解算山区点云地形提取,可快速有效地提取地面点,点云智绘使用面向对象的滤波分类方式,提高了地面点提取的准确率,极大的降低了后期人工编辑的工作量,降低了作业成本。

 

点云智绘通过分析点云数据特点,研发制作了针对际上系列激光雷达的行业应用模块,数据处理更具针对性。

 

 

▲点云后处理(滤波)

 

采用点云催化剂软件中基于对象的滤波方法以识别点云数据中的地面点。该滤波方法具有对粗差、点云的厚度等特征不敏感的优势。      

 

 

▲地面点成果

 

▲DEM模型成果

 

点云后处理(分类)

 

使用GS-130X行业应用模块中的一键式山区点云分类(无参版),不需设置参数,便可有效的对待处理点云进行精准分类。

 

 

▲PCA一键式点云分类

 

▲PCA一键式点云分类成果(地面/建筑/植被)

 

 

检查点高程精度如图,排序按高程误差降序,其中高程误差大于10cm点数为8个,其余41个优于10cm,平均中误差7.5cm。

点云后处理(单木分割)

 

在林业自然资源调查中,点云也有着巨大的作用,之前的林业资源调查大多使用人工实测的方式,现在我们完全可以采用激光雷达对其进行快速扫描,后期对采取点云进行单木分割,便可知晓测区内树木的株数、冠幅、胸径、高度等数据。对非地面点,利用面向线状实体提取的点云分割方法进行处理。对该实验数据进行面向线状实体提取的点云分割结果,对每一个候选线状实体进行判别,其中长度、倾角符合一定条件的线状实体被认为是树杆。树木总的株数被认为是线状实体的数量。对于每一颗树杆的点云,其最大的nDSM值认为是树高,提取每颗树杆1.3m高度附近的点云、并采用最小二乘拟合一个圆,圆心被认为是树木得高度、圆的半径被认为是胸径,该软件包括点云去噪、点云分割、条带平差、滤波、分类、建筑物三维建模、电力线路三维重建、电力线路安全评估、单株树木提取和林木参数统计分析、单株农作物提取和农作物参数统计分析、矢量化成图等模块,为地形测绘、林业资源调查、农业资源调查、电力巡线、实景三维、室内三维重建、高精度地图制作等领域提供智能解决方案。

 

通过单木分割对测区内点云进行分析得知此区域约有1400颗树木,其信息最终会总结于一个表格文档,更加有效直观。单木分割成果展示:

 

 

单木分割结果如上图所示,相应的部分单木提取的参数如表1所示。对输出的csv格式的林木统计报表(如表1所示)进行统计,得出整个林场的林木参数统计信息,见表2。由表2可知,该林场共有3422颗树木,最小的树高为1.27m、最大的树高为25.04m、平均树高为8.93m,平均树冠直径5.63m,平均树冠面积为15.32平方米。

表1:该林场点云数据PCA单木参数信息提取部分结果展示

 

 

表2:点云智绘软件获取的该林场树木基本信息统计表

 

 

 

 

单木分割信息统计

 

通过单木分割对测区内点云进行分析得知此区域约有1400颗树木,其信息最终会总结于一个表格文档,更加有效直观。

 

 

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