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機載LiDAR激光點云數據制作高精度DEM的方法

發(fā)布日期:2018-12-11 00:00 瀏覽量:20116


 

機載LiDAR技術是20世紀80年代中期逐漸發(fā)展起來的一項高新技術,與傳統(tǒng)航空攝影測量技術相比,機載LiDAR技術不受日照、天氣影響,可全天候主動快速獲取精確的高分辨率數字地面模型及地物的三維坐標,具備采集速度快、高程精度高、成圖周期短等特點。

 

該技術通過位置、距離、角度等觀測數據直接獲取對象表面的三維點云信息,具有數據獲取速度快、空間與時間分辨率高、動態(tài)探測范圍大、主動性強等特點,廣泛應用于城市大比例尺測圖、林業(yè)調查、電力巡線等各個領域。因此,利用機載LiDAR數據快速完成數字高程模型(DEM)的大規(guī)模生產,已成為最近幾年測繪生產及其他領域的一個研究和應用熱點。

 

本文結合機載LiDAR技術的工作原理和點云數據特點,著重分析利用機載激光點云數據提取DEM的關鍵技術,即激光點云濾波與分類、點云數據內插、DEM構建與評價,建立基于機載LiDAR數據的DEM生產技術流程,并將其應用于高精度地表模型制作項目中,構建成規(guī)則格網1:2000比例尺的高精度DEM模型。

 

一、機載LiDAR技術工作原理

機載LiDAR技術是全三維測量模式,它以飛機為載體,集成激光掃描系統(tǒng)、GPS和慣性測量單元(inertialmeasurementunit,IMU) 3個基本的數據采集工具及控制單元系統(tǒng)等其他設備于一體,從而獲取地面的三維空間信息。其中,激光掃描系統(tǒng)以脈沖激光測距作為主要技術手段,以激光束掃描的工作方式測量從傳感器到地物對象的激光照射點間的距離,即通過測量地面采樣點激光回波脈沖相對于發(fā)射激光主波之間的時間延遲得到傳感器到地面采樣點之間的距離,同時還可以獲得反射率、激光脈沖回波次數等信息;GPS接收機用于確定激光發(fā)射點的空間位置;IMU測量激光發(fā)射瞬間激光的空間姿態(tài)參數。機載LiDAR系統(tǒng)通過激光掃描系統(tǒng)獲得激光點的距離信息,結合由慣性導航系統(tǒng)輸出的激光發(fā)射點空間位置和姿態(tài)信息,可以解算出激光腳點在當地水平坐標系下的三維坐標,即一系列離散的、空間分布不規(guī)則的三維點云數據,具體流程如圖所示。


機載激光點云數據處理技術流程.jpg

 

機載激光點云數據處理技術流程

 

二、機載LiDAR關鍵技術研究

 

1. 數據預處理

機載激光點云數據預處理主要是將航飛過程中獲得的差分GPS數據和IMU數據進行聯(lián)合解算獲得定位定姿數據,然后利用聯(lián)合定位定向數據、原始點云信息及系統(tǒng)所提供的各類參數進行解算,獲得每一個激光點的在WGS-84坐標系下的三維坐標。根據項目成果需要,將LiDAR點云數據由WGS-84坐標系轉換到地方坐標系或CGCS2000坐標系,所得結果為隨機分布的帶有高程、位置和強度信息的激光點云。此外,由于機載LiDAR系統(tǒng)獲得的海量點云數據中包含了大量的粗差和系統(tǒng)誤差,數據預處理中應進行粗差檢測和剔除處理,即剔除極高點和極低點。

 

2.   激光點云濾波與分類

機載LiDAR系統(tǒng)獲取的原始點云數據是離散的孤立點,其主要的數據值為回波信號點的三維空間坐標及一些附帶的屬性信息(如強度、反射波次數等),點與點之間不存在任何拓撲關系。機載激光點云濾波技術是指從離散的點云數據中區(qū)分出地面點和非地面點的過程,其基本原理是基于鄰近激光腳點間的高程突變(一般不是由地形的突然起伏變化所造成的),進行濾波計算時需要設置一定的閾值,判斷激光腳點是否位于地形表面。利用機載激光點云數據制作DEM時濾波與分類具體流程可概況為按照回波次數分類—地面點分類—水系分類。

 

機載激光點云數據圖.jpg

機載激光點云數據圖

 

 

(1)  按照激光回波次數分類。由于機載激光具有穿透性,導致在掃描過程中不同的地物有著不同的回波次數和強度信息,當激光脈沖照射到建筑物頂部或裸露的地表時只產生一次回波,而激光脈沖照射到植被時,由于激光信號可以穿透植被從而形成多次回波。因此,可對多次回波中的最后一次回波數據和僅一次回波的激光數據進行提取,從而濾除大量非地面點。

 

(2)  地面點自動分類。通過反復建立地表三角網模型的方式分離出地表點,并反復加入新的激光點擴展模型,確保每個加入的激光點使得模型更加貼近地表,從而最終得到一個近似的地表面。具體分類方法為:首先設定測區(qū)內的最大房屋尺寸,選擇少許局部激光低點,確保該局部激光低點間的距離不小于最大房屋尺寸;其次基于上述低點構建初始三角網,假定該三角網的最高頂點貼合地面,并通過不斷迭代將該初始三角網上方的點加入以構建新模型,從而得到一個近似的地表面。

 

(3)  人機交互分類。自動分類后的數據可以獲得概略地形地貌,但存在一些錯分或誤分激光點云數據,同時一些小的地形不連續(xù)部分也會被平滑或去掉,因此需要通過人機交互方式分類。人機交互分類方法是指參照高分辨率影像,通過人工判斷的方式對自動分類的結果進行修正或對特定地物類別進行分類??赏ㄟ^建立不規(guī)則三角網模型(TIN格網),對區(qū)域內的整體點云進行分類,剔除坑點或突出點,細部可再根據橫截面修正。由于建筑物規(guī)模和形態(tài)變化較為復雜,需以人機交互分類為主。水系一般無激光回波,但也存在渾濁水體稀疏回波現象,需要結合影像和周圍地形進行判斷。

 

3DEM構建與評價

DEM主要基于TIN格網構建,即對于濾波分類的地面點云數據,利用ArcGIS軟件創(chuàng)建TIN,構建約束三角網模型,并進一步生成規(guī)則格網Grid格式的DEM數據。利用 TerraSolid 軟件對激光點云數據進行預處理、濾波與分類、點云數據內插,最后得到DEM。

 

綜上所述,主要介紹了利用LiDAR激光點云數據制作高精度DEM的技術流程和方法。

 

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