2020年，大疆创新终于发布了万众期待的首款激光雷达解决方案，全新的禅思L1激光可见光融合解决方案，由Livox 激光雷达、测绘相机、高精度惯导、三轴云台等模块组成，搭配经纬 M300 RTK 和大疆智图，使用点云智绘（PCA）对数据进行分析，组成一套完整的，全流程的，全智能的无人机机载激光雷达解决方案，可轻松实现全天候、高效率实时三维数据获取以及复杂场景下的高精度后处理重建与分析。
禅思L1相信大家已经通过官网的宣传有所了解，这里小编不做过多的赘述，这里主要提一下关键的几个核心功能点：
一体化高度集成，激光雷达、测绘相机与高精度惯导，同时M300 RTK最高可以提供平面1cm+1ppm，高程1.5cm+1ppm的定位精度，由GNSS与INS共同组成了高精度定位测姿系统，可为后处理成果提供高精度过程数据文件。
使用框幅式设计，有效点云比例高达 100%，搭配三轴云台可实现各角度点云数据采集，最大测量距离 450 m（@ 80%，0 klx），最大支持三回波，有效点云数据率可达240000点/秒。
支持重复扫描（线性扫描）和非重复式扫描（花瓣式扫描）两种不同扫描方式。
可在遥控器上实现实时三维点云显示，提供作业现场一手信息，短时间内提供决策依据。
使用大疆智图一站式后处理，搭配大疆智图软件进行预处理，包括 POS 解算、点云与可见光数据融合、条带平差、作业报告输出，实现后处理一键式操作。
（一）航线参数：
飞行场景：农村地籍，0.35平方公里
飞行高度：60m
飞行速度：5m/s
回波模式：双回波
采样频率：240 KHz扫描模式：重复扫描（视场角70.4°×4.5°）
RTK方式：千寻网络CORS（链接状态正常）
飞行时间：45分钟（两个架次）
RTK像控点：千寻网络CORS，8003端口，中央子午线经度114，高斯3度带投影，椭球高
10次平滑采集，总共均匀布设并采集7个检查点（均布设在硬质平坦的水泥路面）
（二）点云导出及预处理
我们将L1的SD卡取出，看一下原始的数据存储内容，L1的数据将按照年月日时分秒的格式进行存储，每个文件夹将包含一个ZLT-000X的文件夹，是点云的原始数据，以及imu_raw.dat、rtk_level_arm.dat、rtk_raw_base.dat、rtk_raw_master.dat、rtk_raw_slave.dat 文件。（每个项目的照片数据也会单独存储在相应的目录下面，两个架次的原始激光数据也是分开存储）：原始文件大小为9.88GB
然后我们打开大疆智图（目前使用的是测试版）的激光雷达点云处理模块
将整个任务目录导入即可，选择输出的坐标系，这里选择EPSG:4547
打开点云精度优化（可以理解为航带平差，但理论上比传统的航带平差效果更优），勾选点云格式（默认的是PNTS，这也是大疆智图里展示的格式，我们勾选LAS），然后点击开始处理即可，是不是相比于其他传统机载雷达的预处理，要省力简单的多
我们使用的是台式机，配置如下：
（CPU:i9-9900K（3.6GHz），内存：64GB，显卡：Geforce GTX2080 Ti）整个的处理时间大概在50分钟左右，我们看一下质量报告：
解算出来的LAS文件大小为15.5GB，我们可以通过智图直接浏览处理结果，并可以通过RGB，反射率，高度，回波等多种方式进行数据展示。大疆智图支持不同的渲染显示效果，见下图：
按RGB显示
按反射率显示
按高度显示
按回波显示
点云智绘(Point Cloud Automata)是一套完整的针对高密度机载激光雷达点云数据处理软件， 实现从点云➔滤波分类➔点云分割➔语义标注➔单体化➔3D建楼➔统计分析的点云处理和分析软件，提供快速的一键式处理，为行业提供智能的点云解决方案。
首先，原始数据为15.5GB，数据较大，由于我们硬件内存的限制，单独处理效率较低，我们选择切块处理：
我们看一下切块后的数据，总共切成了6块数据
然后我们将这6组数据导入点云智绘，点击“大疆L1行业应用模块”-“平原精细地形提取”-“一键式平原精细地形提取（无参版）”，一键分布进行类别统计，孤立点检测，面向滤波的探面，地面点识别，中间无需人工干预，同时6组数据也是自动批量处理。
*点云智绘最大的优势就是针对L1这类高密度机载雷达点云做了深度的定制和优化，同时提供无参数化的一键式处理，每个场景都可针对不同地形（山区，丘陵，平原）进行选择，经过我们大量测试，无参版的运行效果也是可以满足要求，这对于初次使用激光雷达或者对点云后处理是小白的用户来说，非常容易上手
我们可以从右侧的点密度统计看到平均点密度，密度还是非常大的
然后我们点击“预处理”-“保留感兴趣的类别并另存”-勾选类别2“地面”，我们将滤波后的地面点单独导出。主界面输出文件列表里会出现原始文件名_keepClass_Ground.las的文件。
然后我们点击预处理-合并las文件列表，将6组地面点合并为1个文件，单独导出的这个地面点的数据大小为45.4MB
我们将地面点导入点云智绘可视化平台，看一下效果
（二）点云厚度-原始点云切断面
我们选取测区东南西北四个不同方位的硬质水泥路面，切南北向和东西向不同的断面图看一下点云厚度（是原始点云，未分类，未抽稀）
平均点云厚度6.88cm
（三）精度验证（GlobalMapper）
我们将用RTK采集的检查点坐标及分类后的地面点导入GlobalMapper，设置坐标系，检查点的颜色和大小，如下图所示：
点击LiDAR QC功能：
精度如下：
7个检查点高程平均中误差2.6cm
（四）点云智绘一键点云分类
我们使用点云智绘进行点云分类，点击“大疆L1行业应用模块”-“机载点云分类”-“一键式平原点云分类（无参版）”
我们看一下点云分类的效果，地面点，非地面点，建筑物点，植被点等都被分类出来，效果还是非常不错的，篇幅有限，就不放更多图片了，感兴趣的小伙伴可以联系下方工作人员交流并获取点云智绘的试用许可，我们希望得到您真实的反馈意见并不断改进。
点云智绘一键机载点云分类
支持可见光、点云单独显示以及可见光与点云同步分屏显示
实时展示三维点云，提供作业现场一手信息，短时间内提供决策依据。作业人员现场检查采集到的点云数据，保障外业数据质量。
我们还有更多精彩全流程案例，包含山区，林地，河道，电力线，厂区，高速公路等众多场景的实测案例，后续将陆续分享
下面我们可以看一下我们飞的几组原始数据截图，滑动查看更多细节图片
授权转载于：北京天弘基业科技发展有限公司
- END -
无人机倾斜摄影1:500房屋测量技术设计书.docx（文档可下载 ）
大疆无人机航测实测教程：航线规划、像控点布设、刺点、成图（附航测练习数据下载）
