激光强度分类的机载-地面LiDAR点云精确配准方法

"基于激光强度分类的机载与地面激光雷达点云配准方法通过激光强度信息纠正与分类，提取特征平面，利用拓扑关系和分类结果实现更精确的配准，有效减少了扫描角度和点密度差异导致的误差，即使在几何形状不完全一致的情况下也能获得良好效果。" 激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）技术是现代遥感领域中的重要工具，广泛应用于地形测绘、环境监测和自动驾驶等多个领域。机载和地面LiDAR系统产生的点云数据是三维空间中的离散点集，它们反映了地表物体的形状、高度和反射特性。点云配准是将不同来源或不同时间的LiDAR数据进行对齐的关键步骤，以便于比较、融合和分析。 传统的点云配准方法主要依赖于三维几何信息，如点云中的特征点、边缘或者平面。这些方法在点云具有高重叠度和相似几何结构时效果较好，但在点云质量不一、覆盖范围差异大或特征不明显时，可能会出现配准误差。 本文提出的基于激光强度分类的配准方法则引入了新的思路。首先，对机载和地面LiDAR点云的激光强度信息进行纠正，以消除可能的系统性偏差，然后根据强度值进行分类。激光强度反映了地表物体的反射率，不同类型的地物（如植被、建筑、土壤等）具有不同的反射特性，因此强度信息可以提供额外的特征信息。接着，通过分类结果提取特征平面，这些平面代表了地表的主要结构，如建筑物的墙面或地形的坡面。利用特征平面的拓扑关系（如相邻、平行或垂直关系）和分类结果作为约束条件，可以更准确地匹配同名特征，从而提高配准的精度。 实验结果显示，与传统方法相比，该方法能有效减少由扫描角度差异和点密度不均造成的配准误差。即使在机载与地面LiDAR的同名特征几何形状不完全一致的情况下，也能得到良好的配准效果。这表明，利用激光强度信息可以增强配准的鲁棒性和适应性，尤其在复杂环境和非理想条件下，这种方法的优势更为明显。 总结来说，本文的研究为点云配准提供了一个新的视角，即结合激光强度信息进行分类和特征提取，有助于提高点云配准的精度和稳定性。这种方法对于处理不同条件下的机载与地面LiDAR数据融合问题具有重要的实际应用价值，可以进一步推动遥感技术在地表特征识别、地形建模以及变化检测等方面的发展。