【合辑】点云基础知识及点云催化剂软件功能介绍

01 点云智能分类研究进展与展望

02 点云催化剂，催化你的点云——软件介绍(上)

03 点云催化剂，催化你的点云——软件介绍(下)

04 基于实体的点云智能处理催化从点云数据到信息的行业应用进程

05 点云空间数据组织——八叉树

介绍八叉树的基本逻辑和实现代码

06 机载LiDAR数据的多回波信息分析及其在滤波中的应用

07 机载激光雷达点云多实体多层次分类方法

点云分类作为机载激光雷达点云目标提取、模型重建等应用的前提，已经得到了广泛研究。目前，这些研究按其分类策略，可以分为三类，即逐点分类、基于分割的点云分类、多实体点云分类。此外，现有研究已经为点云设计了大量分类特征，用以描述点邻域和分割面片属性，进而增加分类过程的可区分度。

08 利用KD-树剔除机载雷达点云粗差的方法研究

09 LAS数据结构介绍

10 稠密的无人机激光雷达点云数据处理与分析方法与工具科普系列（一）

在测绘领域，激光雷达（LiDAR）测量技术被誉为是继GPS技术之后的又一次技术革命。基于搭载平台类型，可以细分为星载、机载、地面/地基、车载、背包、船载LiDAR等。其中，机载LiDAR测量技术较为常见，主要用于获取被测量区域的高精度、高分辨率的数字高程模型、数字表面模型、电力巡线、林业资源调查、城市三维模型制作等。目前，机载LiDAR又可以进一步细分为有人机LiDAR、无人机LiDAR，而无人机LiDAR是近几年发展的热点。

11 稠密的无人机激光雷达点云数据处理与分析方法与工具科普系列（二）

12 稠密的无人机激光雷达点云数据处理与分析方法与工具科普系列（三）

点云催化剂软件点云可视化效果展示

13 稠密的无人机激光雷达点云数据处理与分析方法与工具科普系列（四）

稠密的无人机LiDAR点云在测绘、土地利用/地表覆盖、智慧城市、电力巡线、林业资源调查等领域具有广泛的应用，主要体现在能生成更高的分辨率的产品、更精细的目标识别和三维重建效果。

14 稠密的无人机激光雷达点云数据处理与分析方法与工具科普系列（五）

稠密的无人机LiDAR点云面临的问题：数据量大、人才不足、多数机载LiDAR点云数据处理和分析工具与稠密点云的匹配度不高。

15 机载激光雷达原理与应用科普（六）

激光扫描仪由激光测距单元、光学机械扫描单元以及控制、监测、记录单元等组成。

16 机载激光雷达原理与应用科普（一）

机载激光雷达(Light Detection AndRanging，LiDAR)集成了全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、惯性导航系统(Inertial NavigationSystem，INS)、激光测距系统(Laser Scanning Ranging)，能够快速获取地表物体三维坐标信息。作为一种三维空间信息的实时获取手段，在上世纪90年代取得了重大突破，其独特的工作方式和数据处理方法受到国内外专家的广泛关注。

17 机载激光雷达原理与应用科普（二）

介绍测距发展历程，软硬件发展历程，国内外发展历程。

18 机载激光雷达原理与应用科普（三）

机载激光雷达的主要应用领域

19 机载激光雷达原理与应用科普（四）

机载LiDAR的研究热点和难点

20 机载激光雷达科普系列（五）

机载激光雷达的系统组成

21 机载激光雷达原理与应用科普（六）

激光扫描仪由激光测距单元、光学机械扫描单元以及控制、监测、记录单元等组成。

22 机载激光雷达原理与应用科普（七）

机载激光雷达系统对地定位原理及方程

23 机载激光雷达原理与应用科普（八）

机载激光雷达测量作业生产流程

24 机载激光雷达原理与应用科普（九）

数据预处理

25 机载激光雷达原理与应用科普（十）

数据后处理

26 机载激光雷达原理与应用科普（十一）添加链接描述

数据组成

27 机载激光雷达原理与应用科普（十二）

强度信息数据的特点及处理

28 波形数据特点及其处理

波形数据的处理方法：一是阈值法，二是波形分解法，三是反卷积法

29 LiDAR点云数据及其处理

点云数据是LiDAR的主要数据，尤其是早期的LiDAR数据处理都是针对点云数据进行的。机载LiDAR激光脚点的分布是按照时间序列进行采样和存储的，其在地面上的分布不是规则的，其空间分布呈现为离散的数据“点云”。这些点中，有些点位于真实地形表面上，有些位于不同的地物上（房屋、管线、烟囱等），还有些落在植被上（数木、灌木、草)等。

30 机载LiDAR数据的特点

机载LiDAR数据的获取具有可以不受地域地形限制、受天气影响较小、数据采集速度快、测量数据精度高、外业作业成本低、数据处理自动化程度高等特点。

31 机载LiDAR数据的组织形式

一般机载LiDAR数据量很大，如何有效地组织这些数据直接影响到数据处理效率和精度。目前，出现了多种机载LiDAR数据的组织形式，每种数据的组织形式都有其各自的优缺点。

32 机载LiDAR技术特点

LiDAR 系统是一个先进的主动传感系统，它采用激光作为传感的载体。LiDAR 系统本身发射受控制的激光照射地面和地面上的目标，然后接受地面目标的后向散射。LiDAR 系统不同于多光谱扫描系统和航空摄影相机系统，它不依赖太阳光照，所以它是一个全天时日夜可以获得地面数字三维信息的系统。

33 机载LiDAR数据误差源分析

机载LiDAR系统是一个复杂的多传感器集成系统，其精度受到系统内各个组成部分的共同影响，因此LiDAR系统的误差源很多，也很复杂。一般而言，机载LiDAR数据与其他空间数据一样存在三种类型误差：粗差、随机误差、系统误差。

34 激光测距误差对激光脚点定位的影响

35 2020年项目经验分享：20厘米厚的无人机激光雷达点云，能否做大比例尺的河道数字高程模型p>

36 PCA/PCC软件中一键式超高密度的无人机LiDAR点云滤波和精细地形提取

37 机载LiDAR数据系统误差消除

机载LiDAR 系统受到多种误差的影响，为最大可能的提高测量精度，降低系统误差的影响，一般有三种方法：① 建立误差改正模型；② 系统检校；③航带平差。

38 机载Lidar数据滤波方法研究

机载LiDAR的主要应用之一是快速获取测区的高精度DEM。而激光扫描过程是盲目的，即激光脉冲既可能打在地面上，又可能打在建筑物、植被、车辆等地物上。因此，获取的LiDAR点云数据中既有地面点，又有地物点。而为了获得测区的DEM必须把点云数据中的地面点和非地面点分离开，得到用于生成DEM的地面激光脚点。

39 滤波难点分析

目前对LiDAR数据的滤波方法很多，并且由于对地面点和非地面点的理解概念或者思路不同，研究人员从而设计出不同的滤波算法。有些算法可直接应用于不规则分布的点集，有些方法需将原始点集重采样为规则格 ，以利用成熟的图像处理技术；从对点的处理方式上看，有些算法是考察单点与单点，有些是单点与点集或者点集与点集等。有些滤波算法通过量测某种不连续测度；各种滤波算法基于各种不同的假设前提，如坡度、平面、表面和分割等；有些算法的处理方式是一次单步完成，有些是通过迭代处理，这也意味着它们分别在准确性与速度方面的劣势。

40 大疆禅思L1及点云特性分析

41 激光雷达的发展

42 雷达技术的优缺点

机载激光雷达是一门年轻的技术，从研究发展实现商业化到现在也不过十几年时间，但是Lidar设备与传统的摄影测量系统相比，在某些领域有先天的领先优势，使得该项技术具有强大的生命力和良好的发展前景。但是其自身系统也有一些不足，需要更深入的研究和探索。

43 激光雷达的应用领域

Lidar硬件设备与软件系统的发展拓宽了Lidar的应用范围，使其逐步应用于各个领域，涉及数字高程模型(DEM)建立，交通运输，城市规划研究，林业管理，水文和生态管理等等各个方面。

44 Lidar原始点结构分析

Lidar数据在几何结构上非常简单，主要是点的坐标值，但是其呈现的地物特征却是非常复杂的，这也是滤波困难的主要原因。由于地形地物的多样性，滤波算法很难能够适应所有的情况，难免对某些地形变化失效，为了测试和了解算法的性能，ISPRS小组在2003年组织的滤波算法测试过程中，同时分析了点云数据的主要结构，列举了滤波困难地物的结构特性

45 机载LiDAR技术相关术语

46 一键、无参的机载激光雷达点云滤波方法、软件与实践

内容摘要：点云滤波不仅是从点云到数字高程模型的关键处理步骤，而且是点云其他行业应用的基础和必经步骤。但全自动、高精度的分离地面点与非地面点是非常困难的，尤其是处理大区域地形地貌复杂场景的点云数据。目前，点云滤波主要受地物大小不一，形状不一，高低不一，地形不连续、断裂、陡变，山脊尖锐，局部点云数据缺失，点云密度和高程精度不确定，粗差等因素的困扰。在国际上，点云智绘软件率先实现了一键、无参的机载激光雷达点云滤波处理，具有自动化程度高、参数自适应、普适性广、结果精度高、效率高等优点。

47 单人、12小时完成30平方公里无人机LiDAR点云生成DEM，“点云智绘”软件再创佳绩

48 “点云智绘”软件与大疆L1结合服务河北承德市某林场林业资源调查

49 基于“点云智绘”与无人机激光雷达点云的土地整理解决方案及案例分享

50 一键式机载激光雷达点云地形关键点提取，不是梦

51 如何在“点云智绘”软件中利用RGB点云生成真正射影像p>

52 建筑物（含地库）激光SLAM点云可视化

“即时定位与地图构建”（Simultaneous localization and mapping，缩写为SLAM）是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。目前，SLAM的主要应用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、运动性能、场景理解。由于传感器种类和安装方式的不同，SLAM的实现方式和难度会有一定的差异。按传感器来分，SLAM主要分为激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。

53 批量生成SALM点云的水平剖面并确定最优剖面

我们通过手持/背包三维激光扫描仪获取了测区的整体点云数据，但我们在使用过程中可能仅仅需要使用部分有代表性的点云，比如某一区域的某一剖面的点云数据。如何对点云进行分区，我们已经有相关的工具、并有相关的文字和章节专门做过介绍。另外，如果仅仅需要某一剖面的点云数据，我们需要确定哪个位置、哪个剖面是最优的。此时，往往可以通过先批量生成剖面的方式，通过人工观察来获取最优的剖面。

54 基于激光SLAM水平剖面点云生成建筑物（含地库）平面图

我们通过激光SLAM点云可视化、批量生成SALM点云水平剖面点云并确定最优剖面、SLAM点云中获取水平剖面点云等技术手段可以获取想要的水平剖面点云数据。

55 SLAM点云中获取水平剖面点云

目前，随着SLAM技术的日益成熟和开源代码的增多，市场上出现了大量的SLAM硬件系统，但处理软件缺相对较少。目前，与SLAM硬件配套的软件一般实现点云的拼接、可视化、切剖面、出剖面图等功能。

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