机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法GB/T36100-2018

1. 简介

机载激光雷达（LiDAR）是一种通过向地面或物体发送激光脉冲并测量反射回来的时间和强度来获取地形表面特征的技术。现在已广泛应用于地图制作、三维建模、环境监测等领域。点云数据是机载激光雷达采集的数据，它包含了地面和物体的高程信息。

2. 质量评价指标

针对点云数据，GB/T36100-2018标准提出了以下质量评价指标：

• 密度：单位面积内点云数量的比值
• 平均采样间距：点云数据中相邻两个采样点之间的距离平均值
• 比例尺误差：点云数据与真实地形高程的比较结果
• 相对精度：同一区域内不同采集时间点的点云数据之间的精度比较

3. 计算方法

质量评价指标的计算方法如下：

• 密度：单位面积内点云数量的比值，可以用以下公式计算：
  密度 = 点云总数 / 面积
• 平均采样间距：点云数据中相邻两个采样点之间的距离平均值，可以用以下公式计算：
  平均采样间距 = （点云数据体积 / 点云总数）的三分之二次方
• 比例尺误差：点云数据与真实地形高程的比较结果，可以用以下公式计算：
  比例尺误差 = abs(1 - （采集数据最大高程 - 采集数据最小高程）/（真实高程最大值 - 真实高程最小值）)
• 相对精度：同一区域内不同采集时间点的点云数据之间的精度比较，可以用以下公式计算：
  相对精度 = abs(采集数据高程 - 参考数据高程) / 参考数据高程

4. 结论

本文介绍了机载激光雷达点云数据的质量评价指标及计算方法，重点介绍了GB/T36100-2018标准中相关内容。通过对点云数据的相关指标进行评价和计算，可以更好地掌握点云数据质量，并为点云数据在地图制作、三维建模、环境监测等领域应用提供更为可靠的基础数据。