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[发明专利]一种提取地铁轨道激光点云的方法-CN202310872980.3在审
发明人：王成;王敬茹;习晓环;聂胜;黎东 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种提取地铁轨道激光点云的方法，包括：通过地基激光雷达获取地铁轨道的点云；将所述点云进行去噪声预处理；将预处理后的点云分割成多个子块；对每一子块内的点云依次进行高度滤波、平面检测、分割平面上的物体，提取钢轨线点云；将多个子块的钢轨线点云合并，得到单条钢轨的点云。通过对激光雷达获取地铁轨道的点云采用体素下采样算法和半径去噪算法去噪，减小了随机内存访问的次数，避免了噪声干扰，能够有效提高数据运算的效率。采用水平投影分块法能够将大数据量、大范围的点分为若干子块，通过对每一子块做处理可以避免误差累计，可以有效提高提取钢轨数据的精度。
一种提取地铁轨道激光方法

[发明专利]基于地表模型的星载激光雷达脚点精确定位方法-CN201811634839.5有效
发明人：王成;杨学博;习晓环;聂胜 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于地表模型的星载激光雷达脚点精确定位方法，其首先基于卫星轨道参数与发射脉冲参数，建立模拟激光雷达发射脉冲模型；然后基于数字地表模型数据建立地表目标响应函数；最后利用生成的发射脉冲模型与目标地表响应函数模拟生成模拟激光回波波形，并与实际波形进行对比分析，通过逐步距移动激光光斑精确确定激光雷达脚点位置。本发明基于波形模拟与波形匹配进行星载激光雷达脚点精确定位，由于地表模型可精确描述各种复杂地表，因此其激光脚点平面定位精度高，可以满足后期获取高精度地形数据及国家地理测图需求。本发明普适性高，对于多种卫星设置及森林、城市、平地、山地等多种地面环境下的激光脚点都可进行定位应用。
基于地表模型激光雷达精确定位方法

[发明专利]林业无人机点云和地基点云无目标自动配准方法及装置-CN202211519817.0在审
发明人：聂胜;冯宝坤;王成;习晓环;黎东 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种林业无人机点云和地基点云无目标自动配准方法及装置。该方法中包括以下步骤：S1、提取两种数据源胸高位置点云切片数据，分别利用DBSCAN聚类算法提取单木坐标信息；S2、基于两种数据源中单木坐标构成的星芒图确定二者的对应关系，并求解初始变换矩阵；S3、采用ICP算法对两种数据进行精匹配，获取最终变换矩阵，S4、进而基于无人机激光点云对地基激光扫描点云进行空间坐标系转换。本发明在单一点云数据源无法获取完整森林结构信息的情况下，通过提取单木坐标，利用单木之间几何关系构成的星芒图获取初始变换矩阵，结合ICP精配准计算变换矩阵，最终实现地基点云坐标系统到无人机点云坐标系统的变换。
林业无人机云和基点目标自动方法装置

[发明专利]一种基于空间分布去噪的水面光子点云提取方法-CN202211082815.X在审
发明人：王成;王子家;聂胜;习晓环 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G01S17/88 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于空间分布去噪的水面光子点云提取方法，所述方法包括：获取原始光子计数激光雷达数据，对所述原始光子计数激光雷达数据进行粗去噪处理，得到第一光子点云数据；对所述第一光子点云数据进行归一化处理，得到第二光子点云数据；使用基于kd‑tree优化空间分布的去噪算法对所述第二光子点云数据进行精去噪处理，得到第三光子点云数据；对所述第三光子点云数据进行横向分块，沿高程方向建立密度分布直方图，拟合并绘制密度变化曲线，剔除所述密度变化曲线中的镜面反射回波和水底信息，得到有效水面信号光子点云数据。
一种基于空间分布水面光子提取方法

[发明专利]一种星载激光光斑影像几何参数的提取方法及系统-CN202211064447.6在审
发明人：王成;劳洁英;聂胜;习晓环;黎东 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06T7/521 文献下载
摘要：本申请提供了一种星载激光光斑影像几何参数的提取方法及系统，所述提取方法包括：使用最大熵值法、高斯拟合法和最大类间方差算法，对光斑影像进行阈值分割；进行轮廓提取，得到所述光斑影像的范围边界；进行椭圆拟合，得到拟合椭圆的几何参数；考虑噪声、对比度、光斑长宽比以及光斑尺寸的影响，进行光斑仿真，对比所述拟合椭圆几何参数的精度、效率以及普适性，得到效果最优的几何参数，进而得到最优提取方法。本申请提出一种有较高精度、效率和普适性的基于阈值分割的椭圆拟合法，实现星载激光光斑影像几何参数的高精度提取。
一种激光光斑影像几何参数提取方法系统

[发明专利]基于LiDAR点云的电力线快速分层提取方法-CN201811634884.0有效
发明人：王成;曹迪;习晓环;聂胜 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明提出一种基于LiDAR点云的电力线快速分层提取方法，包括以二维格网为单位对输电线走廊点云进行局部高程分布分析，对电力线点云进行粗提取；利用RANSAC抛物线拟合算法对电力线点云进行分层提取；利用RANSAC直线拟合算法对电力线点云进行精提取，将分层提取得到的每层电力线点云数据投影到XOY平面上并使用RANSAC直线拟合算法提取水平排列的单根电力线点云；利用电力线直线和抛物线模型进行模型生长，获取完整的电力线点云；根据电力线的层数和每层电力线的根数获取电力线的排列方式。本发明具有全自动、参数设置简单、对电力线不同排列方式适应性好，提取精度高等优点，可以有效提高机载激光雷达的输电线路巡检的效率和精度。
基于 lidar 电力线快速分层提取方法

[发明专利]一种基于机载LIDAR点云数据的杆塔自动化建模方法-CN201811634889.3有效
发明人：王成;陈世超;习晓环;聂胜 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机载LIDAR点云数据的杆塔自动化建模方法，主要包括杆塔自动提取，获取单个杆塔点云数据；对单个杆塔进行分割，利用细分子集的点数ni、特征值比值ri和ni/ri等特征获取杆塔的分割位置，对中长臂横梁以上点云，将其投影到XY平面，然后采用PCA算法确定主方向，根据确定的主方向对杆塔点云进行旋转变换，根据此前确定的分割位置，采用RANSAC算法进行线性拟合，确定结构参数，实现自动化建模方法。所选特征能够抵抗一定的噪声干扰和部分数据的缺失，适应性好，对于含有一定噪声和部分数据缺失的杆塔能够实现自动化建模，其建模稳定性好。
一种基于机载 lidar 数据杆塔自动化建模方法

[发明专利]基于杆塔特征点的电力巡线LiDAR数据自动配准方法-CN201811634812.6有效
发明人：王成;习晓环;刘洋;聂胜 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于杆塔特征点的电力巡线LiDAR数据自动配准方法，其包括以下步骤：S1、提取两期杆塔点云数据，分别利用随机抽样一致性算法提取出杆塔边角处特征点云；S2、基于主成分分析法和方向余弦法则确定两期杆塔点云质心坐标系对应关系，求解初始变换矩阵；S3、在初始变换的基础上，采用基于kd‑tree优化匹配点搜索的迭代最近点算法对杆塔特征点进行精匹配，获取最终变换矩阵，基于目标点云对初始点云进行空间坐标系转换。本发明在电力巡线LiDAR数据存在数据缺失和缺少地物特征的情况下，通过对杆塔区域的提取，利用Ransac直线拟合算法提取杆塔特征点云，结合PCA粗配准和ICP精配准，计算出变换矩阵，最终实现初始点云坐标系统到目标点云坐标系统的变换。
基于杆塔特征电力 lidar 数据自动方法

[发明专利]一种从机载LiDAR数据自动提取电塔点云的方法-CN201710356115.8有效
发明人：王成;李雪松;习晓环 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2017-05-19 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：一种从机载LiDAR数据自动提取电塔点云的方法。电塔是高压线路巡检中的重要内容，基于电塔平面位置和空间几何特征，提出了从机载激光雷达点云中提取电塔的方法：①对机载激光雷达获取的输电线路原始点云数据，按照二维格网邻域聚类法实现电塔点云粗提取；②采用Kd‑tree聚类和空间格网区域生长法对粗提取结果进行预处理；③通过电塔的空间几何结构，提取其主干区，并结合RANSAC空间直线拟合法确定塔身棱线方程；④基于线塔主干区点云模型生长剔除噪点，结合电塔底部结构的不同采用特定的方法剔除电塔底部噪点，完成电塔点云的精提取。该发明专利直接通过电塔点云的结构特征提出实现电塔点云精分类，一定程度上可以克服电塔点云数据质量较差的问题，而且分类效率和精度高。
一种机载 lidar 数据自动提取电塔点云方法

[发明专利]基于LiDAR点云特征的电力走廊场景分类方法-CN201811634829.1在审
发明人：王成;习晓环;彭淑雯;聂胜 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LiDAR点云特征的电力走廊场景分类方法，其首先确定目标电力走廊场景，采集该场景的激光扫描数据；其次对采集到的原始LiDAR点云数据进行去噪等预处理；再次根据不同地物目标的点云空间拓扑结构，确定邻域的形状和尺寸，定义合理特征，进行特征提取，构建单点特征向量；最后利用有标签的点云数据，通过随机森林分类器，对目标场景的点云进行分类，获得杆塔、电力线、植被、建筑和地面点云。本发明克服了传统的场景分类方法精度低、数据适应性差的缺陷，实现了电力走廊场景的自动化分类。
点云场景分类点云数据场景随机森林分类器预处理采集杆塔激光扫描数据空间拓扑结构地物目标目标场景目标电力特征提取特征向量传统的电力线分类单点构建邻域去噪标签自动化植被

[发明专利]一种波形信息辅助下的渐进加密三角网LiDAR点云滤波方法-CN201811638223.5在审
发明人：王成;勤海明;习晓环;聂胜 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种波形信息辅助下的渐进加密三角网LiDAR点云滤波方法，其首先利用LM算法对全波形激光雷达数据进行高斯分解，提取相关波形参数，并基于相关波形参数及空间几何信息对激光雷达点云进行渐进加密三角网滤波，获取点云滤波结果。本发明中基于LM算法的全波形激光雷达数据高斯分解算法具有全局收敛性，因此波形分解结果准确度和可靠性高，同时本发明融合点云波形信息与空间几何信息，提高了种子点选取与地面点判断的可靠性，因此本发明可以提高点云滤波的精度。
点云滤波波形信息三角网渐进加密激光雷达数据波形参数高斯分解全波形结果准确度全局收敛性波形分解激光雷达滤波结果种子点算法融合

[发明专利]基于城市矢量数据的房屋简单三维模型构建方法-CN201811638696.5在审
发明人：王成;习晓环;雷钊;聂胜 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于城市矢量数据的房屋简单三维模型构建方法，其包括以下步骤：S1、通过读取房屋矢量文件的头文件信息，获取房屋矢量图层字段，构建房屋几何理论模型；S2、使用openscenegraph根据房屋矢量图层字段，对房屋几何理论模型进行渲染，构建房屋简单三维模型。本发明根据房屋高度以及房屋角点坐标重建房屋三维模型，获取的房屋简单三维模型模型更加接近现实房屋位置和几何形状，效果以及稳定性好。
房屋三维模型构建几何理论矢量数据矢量图层字段读取头文件信息房屋位置角点坐标矢量文件渲染重建

[发明专利]基于格网划分的电力杆塔位置提取方法-CN201811634888.9在审
发明人：王成;李奇翰;习晓环;聂胜 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G01S17/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于格网划分的电力杆塔位置提取方法，其包括以下步骤：S1、格网划分：按照设置的格网的大小，根据点云平面坐标将每个激光点云分配到相应格网中；S2、根据杆塔的空间分布特征，滤除不符合杆塔空间分布特征的格网；S3、计算格网空间间隔总和与格网相对高度的比值获得格网的空间间隔统计比率r，并设置空间间隔统计比率阈值r₀，将r大于r₀的格网滤除；统计格网的最大空间间隔，滤除超过空间间隔阈值的格网；S4、基于区域生长算法聚类杆塔点云数据，提取杆塔位置信息。本发明设计通过对杆塔点云进行格网划分，格网空隙率的计算，最后基于区域生长算法聚类高压线塔点云数据从而提取杆塔位置信息，其检测效果及稳定性好。
格网杆塔空间间隔滤除空间分布特征区域生长算法点云数据电力杆塔位置提取点云聚类高压线塔平面坐标设置空间最大空间统计激光点空隙率分配检测

[发明专利]一种基于混合高斯模型的光子点云去噪方法-CN201811634841.2在审
发明人：王成;聂胜;习晓环 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合高斯模型的光子点云去噪算法，该方法首先基于原始光子计数激光雷达数据建立局部高程频率直方图，粗略确定信号光子位置，去除大部分光子噪声；接着基于粗去噪后的光子点云提取特征参数，并建立混合高斯模型；然后利用k‑mean算法实现混合高斯模型参数的初始估计；最终利用EM算法进行参数优化，实现噪声光子和信号光子的精确分离。本发明能够处理光子点云不均匀分布、边界数据不完整等问题，并且具有无需设置参数，自适应程度高等特点，提高了光子点云去噪的自动化程度与精度。
光子点云混合高斯模型去噪信号光子光子计数激光雷达不均匀分布频率直方图边界数据参数优化初始估计光子噪声去噪算法设置参数数据建立算法实现提取特征噪声光子自适应高程去除自动化

[发明专利]一种星载激光雷达树高提取方法-CN201610378509.9有效
发明人：王成;聂胜;习晓环 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2016-05-31 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G01S17/88 文献下载
摘要：星载激光雷达GLAS的波形数据可以分解为两个混合广义高斯波形，分别代表激光光斑森林冠层部分和地面部分。利用这些地面部分波形的波峰位置精确确定地面的位置，然后根据GLAS波形开始位置可以确定森林冠层顶部的位置，最终得到森林冠层高度。但是森林冠层高度受到光斑形状、大小以及坡度、坡向的影响，提出一种新的树高几何物理改正模型。该模型充分考虑上述因素对树高的影响，并考虑发射脉冲宽度对树高的影响，最终精确提取森林冠层高度。该发明专利利用GLAS数据精确提取森林冠层高度，弥补了以往遥感方法在森林植被高度研究上的不足，提高了森林冠层高度估测精度，为全球碳循环和全球气候变化研究开辟了新的途径。
一种激光雷达提取方法

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