在測繪行業規范中規定，只有達到了相應點云密度才能生產對應比例尺的產品，很多 LiDAR 數據處理算法也對點云密度有要求。可見點云密度涉及了 Li DAR技術的硬件制造、數據采集和數據處理及應用的整個鏈條，是 Li DAR 技術的關鍵指標。

什么是點云密度？

點云密度是機載激光雷達點云數據的重要屬性，反映了激光腳點空間分布的特點及密集程度，而激光腳點的空間分布直接反映了地物的空間分布狀態和特點。一般認為，點云密度的作用類似遙感影像的分辨率，點云密度越大，則能探測更微小目標。

隨著波形數據采集儀、多波束（MPIA）技術、多頻率技術、多激光掃描頭等軟硬件技術的出現，以及激光發射頻率的快速提高，Li DAR 點云密集程度一直在提高，不斷推動 Li DAR 技術的應用。

點云密度與數據質量的關系

眾多學者通過研究發現點云密度從不同程序會對產品質量影響：

通過點云密度對林分高度反演的影響，發現不同密度點云數據反演的結果差異不大，高密度的點云可以進行更小尺度的林分平均高的估計和單木樹高的估計。

點云密度對利用模型輔助方法評估森林調查變量的影響，指出不同點云密度對模型精度的影響差異不大。

密度不同的點云數據對地表曲率、坡向、地表糙度３種直觀指標的不同影響，結論是使用不同密度點云對地表起伏較大的地形曲率影響更為明顯，對于起伏較小的地形則影響不明顯；對坡向變化影響不明顯；對地表糙度的影響比較復雜。

在不同點云密度作業模式下電力巡線的差異，指出點云密度在一定范圍時，不僅能提取電力巡線及電力線和桿塔信息，還能有效提高數據采集效率，降低數據處理及存儲成本。

使用密度特征去除噪聲

三維激光掃描儀數據采集的過程中，會出現由環境等因素產生的噪聲數據。由于噪聲出現的概率較小，則假定其所在區域是點云密度較低的區域，可以找出低密度區域，將其作為噪聲去除。

點云密度特征在 LiDAR 數據分類中的應用

通過密度特征輔助進行 LiDAR 數據的分類，提供專題信息。Sithole 等簡單探討了點云密度對濾波會產生影響，但是沒有深入研究。Balsa-Barreiro 等指出不同地類覆蓋點云密度的不同，這是使用密度特征進行目標分割的基礎。Chu 及 Liu 等利用點云密度指數及其他特征成功檢測并提取了滑坡。Worstell 等使用點云密度信息進行了識別水體的研究。Shi 等使用密度信息對車載點云數據進行了目標分割。李樂林等通過建筑物和樹木區域多次回波點云在區域密度上的巨大差異來識別建筑物點云和樹木點云。王果等提出了考慮局部點云密度的自適應建筑立面分割方法，將局部點云密度作為點云分割的一個因素。這些方法都是將點云密度特征作為目標識別的判斷依據，通過對密度的分割完成了點云的分割。

綜上所述，點云密度特征能夠準確反映目標空間分布的狀態，可以廣泛應用于 LiDAR 數據處理與應用中，但是現有研究及應用大多基于平面密度進行分析，不能充分反映三維點云的真實密度特征。

目前的實踐研究還沒有建立三維空間描述的點云密度特征與地物空間分布特征之間的對應規律，應用實踐中對密度特征的理解和使用比較簡單。

飛燕遙感公司購入的兩臺國際上最先進的RIEGL VQ-1560i 。機載激光雷達作為一種新型主動式航空傳感器，在高精度三維地形數據（數字高程模型(DEM）的快速、準確提取方面，具有傳統手段不可替代的獨特優勢。

其最大激光發射頻率高達200萬赫茲，有效地面測量速度達1,330,000點/秒，最高可在4700米的海拔處作業。該系統能夠在不同高度進行飛行作業獲取大范圍高密度點云。因此特別合適對超大面積區域和復雜城市環境進行空中測繪。

隨著 LiDAR 硬件技術的迅速發展，點云數據的密度不斷提高，高密度的點云包含了更多的地表特征和規律。

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