LIDAR（Light Detection And Ranging） 是一種主動式對地觀測系統(tǒng)，它集成了 GPS、慣性導(dǎo)航、激光測距等先進技術(shù)，具有控制測量依賴性少、受天氣影響小、自動化程度高、成圖周期短等特點，可能為測繪行業(yè)帶來一場新的技術(shù)革命。

　　作為一種三維信息的實時獲取手段，LIDAR 的應(yīng)用熱潮在國外已經(jīng)掀起，在未來兩三年內(nèi)中國應(yīng)用 LIDAR 技術(shù)的市場將更加廣泛。但是 LIDAR 數(shù)據(jù)的后處理的工作還相對滯后，為特定應(yīng)用選擇適合的（自動、半自動）數(shù)據(jù)處理方法還處于研究階段，針對不同地形條件的適應(yīng)性算法實驗還處于初步探討階段。其中，手工分類（濾波）和質(zhì)量控制會占用全部處理時間的約 60%～80%。如何利用已知數(shù)據(jù)源（光學影像數(shù)據(jù)、低精度 DEM 數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)等）與 LIDAR數(shù)據(jù)的智能融合提高數(shù)據(jù)處理精度和效率，從而迎接國內(nèi) LIDAR 工業(yè)化、標準化的到來成為了目前首要的任務(wù)。

　　激光雷達數(shù)據(jù)處理中交互編輯的目的是剔除自動濾波，自動分類沒有濾掉的部分粗差和未分類正確的激光點。面對海量離散點云如何進行數(shù)據(jù)處理的效果評價，如何找到粗差點的位置是LIDAR數(shù)據(jù)處理不可回避的重要環(huán)節(jié)。

　　1.暈渲圖輔助分析

　?。?）基于 TIN 的局部暈渲圖

　　LIDAR 點云經(jīng)過濾波分類后的地面點類是制作 DEM 的數(shù)據(jù)源，地面點的分類精度直接影響 DEM 的數(shù)據(jù)精度。在自動濾波分類的基礎(chǔ)上，如何評價數(shù)據(jù)處理結(jié)果，尋找粗差點或錯分點進行人工干預(yù)分類，還原地面點，生成真實準確的地形曲面需要借助地面類別數(shù)據(jù)的暈渲處理。

　　暈渲法是地圖上常用的地形表示方法之一。主要是根據(jù)光線的亮度差別，用黑色或幾種色彩在地圖上構(gòu)成地勢起伏的立體印象。在暈渲法中光照是產(chǎn)生明暗變化的必要條件。太陽是地球的光源，但由于地貌與光源的位置不斷改變，地面的明暗程度又受大氣層和地面物質(zhì)的影響，情況復(fù)雜，所以一般假定光源在固定位置（本文的太陽方位角為 45 度，太陽高度角為 25 度），并且發(fā)出強度不變的平行光線。地貌各部位的明暗程度決定于地面單元的坡向（光線與坡面法線在水平面上投影的夾角）與平行光線的關(guān)系以及地面單元的坡度（地面傾斜角）與平行光線的關(guān)系。

　　漸變設(shè)色方案是一種特殊的設(shè)色方案（本文采用基于地形高程信息進行色彩分配的原則），它不同于傳統(tǒng)的分層設(shè)色把高程分為幾個帶，而是每一個不同的高程均對應(yīng)不同的顏色，可保證圖面過渡自然，沒有分層設(shè)色中的帶狀條痕。

　　LIDAR 點云的局部地區(qū)暈渲圖根據(jù)地面點云的不規(guī)則三角網(wǎng)實現(xiàn)，可以高效快速的尋找地面粗差點位置，實現(xiàn)人機交互判讀與點云編輯。確定異常的地形點以后，即可應(yīng)用分類模塊或算法，實現(xiàn)人工編輯，最終生成地面點。

　?。?）基于格網(wǎng)的攝區(qū)暈渲圖

　　經(jīng)過濾波、人工編輯得到的地面點經(jīng)過內(nèi)插處理，即可得到規(guī)則格網(wǎng) DEM 數(shù)據(jù)。在整個攝區(qū)進行 DEM 與 DSM 的暈渲處理（太陽方位角 135 度，太陽高度角 45 度），并在數(shù)據(jù)比較過程中檢查數(shù)據(jù)處理過程中存在粗差點、異常點以及攝區(qū)的接邊等問題。

　　暈渲圖的評價標準：

　　1）能將地貌形態(tài)特征、山系構(gòu)造特征、地勢起伏特征、坡度的變化、山脈走向、高度對比等特征全面地反映出來。

　　2）使用的顏色符合人的視覺習慣，并盡量接近地理景觀的本色，同時要求顏色搭配合理、明暗過渡自然。

　　3）所表示的地貌有較強的立體感。

　　4）不影響其它要素的表示。

　　5）滿足出版印刷的要求。

　　2.剖面圖輔助分析

　　在確定了異常區(qū)域后，即可利用剖面圖實現(xiàn)點云的人工判讀和修改。在剖面圖上地面點變化起伏平緩，在建筑物區(qū)域中斷，在有植被的山地、丘陵地區(qū)會穿透樹木（不規(guī)則分布點）存在；人工建筑物的點類高出地面點且有建筑物輪廓；植被點類為高出地面不規(guī)則分布點；水域一般沒有回波。根據(jù)上述判讀原則，可以實現(xiàn)地面、建筑物、植被、水域類別的人工編輯。

　　3.航空影像輔助分析

　　航空影像數(shù)據(jù)記錄連續(xù)波譜信息，它包含了空間結(jié)構(gòu)、地物邊界、色彩屬性等判讀地物的重要信息?，F(xiàn)在，有的數(shù)字航攝儀地面采樣率可達到厘米級，能夠分辨地物微小差別。激光雷達數(shù)據(jù)雖然對描述地物三維空間結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢明顯，但其每平方米幾個點的激光點密度以及分米級的光斑分辨率（光斑直徑）對于精確描述地物邊界還存在誤差。尤其是不規(guī)則房屋邊緣存在高度相似植被的情況下，容易造成錯分和誤判，需要借助正射影像進行輔助判讀。除此之外，可以利用 LIDAR 數(shù)據(jù)快速建立建筑物三維模型也需要航空影像數(shù)據(jù)在房屋邊界處的判讀。

　　航空影像、不規(guī)則三角網(wǎng)暈渲圖以及剖面圖的聯(lián)合判讀也是非常有效的方法。暈渲圖對三維空間結(jié)構(gòu)敏感，用于尋找高程異常區(qū)域，航空影像的光譜信息在地物邊界處輔助準確判讀，剖面圖直觀顯示點云在高程上的分布。

　　4.結(jié)論

　　通過不規(guī)則三角網(wǎng)暈渲圖、規(guī)則格網(wǎng)暈渲圖、點云剖面圖、航空影像數(shù)據(jù)的輔助判讀與識別，實現(xiàn)了高效準確的數(shù)據(jù)處理質(zhì)量檢查與人工編輯處理。解決了對海量離散點云進行數(shù)據(jù)處理的效果評價和找到粗差點位置等問題。

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