机载LiDAR点云航带平差技术：LZD与LND算法比较

"这篇论文是2012年发表在《武汉大学学报·信息科学版》第37卷第7期上的，作者是王丽英和宋伟东，主要探讨了机载LiDAR（Light Detection and Ranging）点云数据的航带平差方法。研究中，他们提出了一种基于无控制三维表面匹配的技术，利用最小高程差（LZD）和最小法向距离（LND）两种算法进行实现。实验结果显示，这两种算法的平差结果都能达到工程精度要求，其中LZD算法虽然计算效率较低，但精度较高。与商业软件TMatch相比，LZD的精度相当，且在TMatch无法完成平差任务时，这两种方法仍能成功执行航带平差。" 这篇文章关注的是机载LiDAR技术在航空遥感中的应用，特别是如何处理由多种误差源导致的系统性问题。LiDAR系统通常由GPS、惯性导航系统（INS）和激光扫描仪等组成，误差可能来源于各个组成部分，如GPS定位、姿态测量、测距和系统集成等。由于航带限制，数据采集时会有多条航线的重叠，这导致相邻航带之间存在系统性的空间偏移，影响数据的相对精度。 航带平差是解决这个问题的关键技术，目的是消除相邻航带之间的系统性偏移，确保数据的一致性和无缝集成。论文中提出的无控制三维表面匹配方法，不依赖于外部控制点，而是通过匹配技术来实现平差。LZD算法以两点间的垂直高差为观测量，使两个表面在垂直方向上接近，但忽略了水平方向的偏差。而LND算法则考虑了更多的几何信息，包括法向距离，使得匹配更为全面。 实验比较了LZD和LND两种算法，发现两者都能满足工程精度需求，但LZD在精度上略胜一筹，尽管其计算效率较低。与商业软件TMatch的对比显示，LZD的精度可与之媲美，而且在TMatch平差失败的情况下，LZD和LND依然能有效完成任务。这表明这两种算法具有较高的鲁棒性和实用性，特别是在复杂或有挑战性的数据集上。 这项研究对于理解和改进机载LiDAR数据处理流程，尤其是航带平差这一关键步骤，提供了有价值的理论和实践指导，对于提高大范围空间信息的精度和一致性有着重要意义。