李彩林，陳文賀，王江妹，田鵬艷，姚吉利

(山東理工大學(xué) 建筑工程學(xué)院，山東 淄博 255049)

?

基于物體表面正射投影的懸崖點(diǎn)云植被過濾方法

李彩林，陳文賀，王江妹，田鵬艷，姚吉利

(山東理工大學(xué) 建筑工程學(xué)院，山東 淄博 255049)

懸崖陡坡是地形圖重要的地貌要素，該要素在生態(tài)環(huán)境工程建設(shè)和地質(zhì)災(zāi)害的防治等方面具有非常重要的作用，而懸崖植被的遮擋不利于懸崖觀測(cè)和數(shù)據(jù)處理.提出一種懸崖植被過濾方法，該方法主要基于物體表面正射投影原理，首先將原始采集的懸崖三維點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到以懸崖表面為xy平面、垂直于懸崖面的方向作為z軸的空間直角坐標(biāo)系中；然后在xy平面上劃分格網(wǎng)，分格網(wǎng)擬合曲面建立局部數(shù)字地面模型(DTM)，通過設(shè)置合理的距離閾值剔除植被點(diǎn)；最后將過濾保留下來的懸崖巖石點(diǎn)經(jīng)過投影反變換，映射到原始空間坐標(biāo)系中.對(duì)實(shí)際懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，結(jié)果表明，基于物體表面正射投影的懸崖點(diǎn)云植被過濾方法是可行的、有效的.

三維激光掃描；懸崖點(diǎn)云；植被過濾；物體表面正射投影；DTM

0 引言

地形三維激光掃描儀具有獲取數(shù)據(jù)速度快、精度高、無需接觸即可獲取大面積密集點(diǎn)云數(shù)據(jù)的一系列優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于工業(yè)設(shè)備形變測(cè)量、山體滑坡、實(shí)體變形監(jiān)測(cè)等方面，其中懸崖、滑坡體的形變監(jiān)測(cè)是其中相對(duì)活躍的一個(gè)研究領(lǐng)域[1-4].針對(duì)懸崖、滑坡體形變監(jiān)測(cè)，目前常用的手段是利用三維激光掃描儀獲取懸崖、滑坡體表面三維點(diǎn)云數(shù)據(jù).在獲取地勢(shì)陡峭、表面復(fù)雜、植被覆蓋廣的滑坡體表面數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)非地形點(diǎn)比重大、點(diǎn)云密度分布極不均勻的情況[5]，這種情況加大了點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的工作量，同時(shí)增加了工作難度.過濾即保留地面點(diǎn)，去除非地面點(diǎn).通過點(diǎn)云過濾，得到相應(yīng)的數(shù)字產(chǎn)品.目前在點(diǎn)云濾波方面已經(jīng)有了大量的研究，也取得不少濾波方面的研究成果.李等[5]研究了基于密集點(diǎn)云的雙重濾波方法，主要運(yùn)用到了局部區(qū)域增長(zhǎng)法；Liu等[6]對(duì)居民區(qū)的Lidar點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行樹冠過濾提取，經(jīng)過區(qū)域增長(zhǎng)算法和多次反射方法取得較理想的效果；Sui等[7]提出基于改進(jìn)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波算法；文獻(xiàn)[8]提出一種網(wǎng)格分塊與移動(dòng)最小二乘法的植被分類算法；Brodu等[9-10]提出利用不同尺度下點(diǎn)云的維度信息進(jìn)行分類的算法；文獻(xiàn)[11]提出一種點(diǎn)云數(shù)據(jù)全自動(dòng)濾波算法；Kobler等[12]提出一種迭代過濾的算法.以上算法多適用于機(jī)載雷達(dá)數(shù)據(jù)，同時(shí)過濾選擇的基準(zhǔn)面是地面，所以以高程突變信息進(jìn)行植被、建筑物濾波，而懸崖的坡面很陡，植被沿坡面生長(zhǎng)，且與巖體裂隙交錯(cuò)，植被激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)沿高程不具有突變信息，因此，對(duì)地面激光掃描儀獲得的懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)過濾并不適用.針對(duì)懸崖植被點(diǎn)云過濾存在的問題，筆者在已有研究基礎(chǔ)上，提出了一種基于物體表面正射投影的懸崖點(diǎn)云植被過濾方法(Orthographic Projection based on Object Surface，簡(jiǎn)稱OPOS)，OPOS的基本技術(shù)思想是將懸崖點(diǎn)投影到以懸崖表面作為投影面、懸崖表面法向作為z軸的三維空間直角坐標(biāo)系中，然后在xy平面上分塊進(jìn)行曲面擬合建立局部DTM模型，采用距離閾值法進(jìn)行懸崖上植被及附屬物體的過濾，最后將懸崖巖石點(diǎn)經(jīng)過投影反變換，映射到原空間坐標(biāo)系.通過實(shí)驗(yàn)，并結(jié)合具體工程實(shí)例，表明OPOS方法是有效的、可行的.

1 基于物體表面正射投影原理

激光點(diǎn)云中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都具有空間三維坐標(biāo)(x,y,z)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的實(shí)質(zhì)就是依據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)間的空間幾何關(guān)系，在相應(yīng)規(guī)則下實(shí)現(xiàn)空間變換與判斷.對(duì)于較大區(qū)域懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)，空間三維坐標(biāo)可能會(huì)包含非常多的數(shù)據(jù)點(diǎn)，既影響數(shù)據(jù)處理效率，也會(huì)使數(shù)據(jù)處理結(jié)果的可靠性得不到保障，為計(jì)算方便，有必要將陡峭地形轉(zhuǎn)化為緩和地形.因此，本文提出一種物體表面正射投影變換的方法.

基于物體表面正射投影原理是在原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)中取懸崖上距離相隔較大的三個(gè)點(diǎn)建立三維空間直角坐標(biāo)系，并依據(jù)六參數(shù)數(shù)學(xué)模型和羅德里格矩陣求出正射投影變換參數(shù)，懸崖上兩個(gè)空間點(diǎn)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的關(guān)系系數(shù)，并由此進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，完成懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)的正射投影.

1.1 用空間三點(diǎn)建立平面直角坐標(biāo)系

A、B、C為懸崖原始數(shù)據(jù)上所取的三點(diǎn)，如圖1所示，并按逆時(shí)針編號(hào),其坐標(biāo)系經(jīng)常是國家測(cè)量坐標(biāo)系，A、B、C投影后對(duì)應(yīng)點(diǎn)為a、b、c.投影后的三維坐標(biāo)系選擇是a為原點(diǎn)，a到b的方向?yàn)閤軸方向，建立右手三維空間直角坐標(biāo)系o-xyz(物體表面正射坐標(biāo))，如圖2所示.此時(shí)，3個(gè)點(diǎn)的z坐標(biāo)全為0，其坐標(biāo)表達(dá)為：a(0,0,0)，b(S1,0,0)，c(S3cosθ,S3sinθ,0).式中的Si(i=1,2,3)是由空間坐標(biāo)計(jì)算的空間距離，θ為Δabc的頂角.物體表面正射投影關(guān)系就是兩個(gè)三維坐標(biāo)系之間的關(guān)系，也就是根據(jù)三個(gè)公共點(diǎn)，求解6個(gè)三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù).

圖1 原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)取點(diǎn)樣圖

1.2 物體表面正射投影關(guān)系的確定

根據(jù)參考文獻(xiàn)[13-14]，物體表面正射投影關(guān)系為

(1)

圖2 空間三點(diǎn)建立直角坐標(biāo)系

式中：R=(I+S)(I-S)-1；S為反對(duì)稱矩陣；I為3階單位矩陣.S的表達(dá)形式為

(2)

式(1)中，ΔX、ΔY、ΔZ為平移參數(shù)；R為旋轉(zhuǎn)矩陣，由三個(gè)旋轉(zhuǎn)角的函數(shù)構(gòu)成，也可由反對(duì)稱矩陣S的三個(gè)元素a、b、c構(gòu)成，根據(jù)文獻(xiàn)[14]，其計(jì)算公式為

(3)

式中,

u2=XB-XA+S1,

v2=YB-YA,w2=ZB-ZA,

u3=ZC-ZA+S3cosθ,

v3=YC-YA+S3sinθ,

ΔH=u3v2w2-u2v3w2,w3=0.

(4)

在這里,ΔX、ΔY、ΔZ和a、b、c稱為物體表面正射投影參數(shù)，簡(jiǎn)稱投影參數(shù).

1.3 物體表面正射投影反變換

由投影坐標(biāo)系的坐標(biāo)計(jì)算測(cè)量坐標(biāo)系的坐標(biāo)的過程稱為物體表面正射投影反變換，公式(4)反變換為

(5)

2 植被過濾

點(diǎn)云過濾的目的，就是獲取懸崖巖石表面點(diǎn)，并過濾掉植被等非懸崖巖石表面點(diǎn).由于區(qū)域比較大，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的快速處理，有必要進(jìn)行分塊處理并建立對(duì)應(yīng)的索引，同時(shí)為進(jìn)一步精確處理，對(duì)每一分塊區(qū)域進(jìn)一步細(xì)分.因?yàn)閼已卤砻嬖诰植考?xì)節(jié)上表現(xiàn)為空間二次曲面的特性，由局部地形點(diǎn)擬合的曲面能較好地反映出該區(qū)域的地形特征，則選取每個(gè)細(xì)分區(qū)域的地形最低點(diǎn)擬合局部曲面建立DTM，進(jìn)而通過計(jì)算每個(gè)懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)到建立的DTM曲面的距離，通過經(jīng)驗(yàn)閾值，過濾植被點(diǎn)云.

(1)在物體表面正射投影坐標(biāo)系內(nèi)，將平面分成2.5米方格，采用二十五叉樹的方法對(duì)各方格建立相應(yīng)的索引，如圖3所示.

圖3 空間索引原理圖

(2)對(duì)每一方格，進(jìn)行0.5米分區(qū)處理，在每一個(gè)分區(qū)中選取小區(qū)的最低點(diǎn)，每一個(gè)分塊由25個(gè)最低點(diǎn)擬合曲面，建立一個(gè)DTM模型.

(3)對(duì)所有的方格建立DTM模型，形成分塊的DTM數(shù)據(jù).

(4)求取每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)到建立的DTM曲面的距離，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)閾值(植被點(diǎn)云的過濾效果與所選距離閾值密切相關(guān)，當(dāng)選取過大時(shí)，會(huì)導(dǎo)致部分植被點(diǎn)云未被過濾干凈；當(dāng)選取過小時(shí)，會(huì)導(dǎo)致少量地面點(diǎn)云被誤過濾掉.本文在確定距離閾值時(shí)，結(jié)合當(dāng)前懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)的點(diǎn)位精度和曲面擬合精度，通過多組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，距離閾值一般采用3倍點(diǎn)位精度，可以得到比較好的過濾效果)，將允許范圍內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)保留，刪除允許范圍外的點(diǎn)云數(shù)據(jù).

通過上述步驟即可以獲取懸崖表面的巖石點(diǎn)云數(shù)據(jù).

3 實(shí)驗(yàn)及分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

為了驗(yàn)證本文方法的可行性，在IDL環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了該算法.本實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)來自瀘溪縣城東南沅江江岸的懸崖石刻工程，測(cè)繪懸崖立面圖的目的是進(jìn)行石刻工程論證、設(shè)計(jì)、調(diào)查懸崖巖石產(chǎn)狀，以開發(fā)本地區(qū)的旅游資源，崖壁南北距離約1.5公里，如圖4.在自主開發(fā)的軟件EEXLT環(huán)境中進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理，主要包括離群點(diǎn)去除、點(diǎn)云去噪、數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)，相關(guān)預(yù)處理方法也比較常規(guī)，離群點(diǎn)去除是通過計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到其k近鄰點(diǎn)的平均距離，然后根據(jù)平均距離值大小判斷離群點(diǎn)；點(diǎn)云去噪是運(yùn)用基于曲率特征的方法去除噪聲點(diǎn)；數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)的方法則運(yùn)用了基于法向矢量距離累加的方法.預(yù)處理后，將懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)分成十二塊區(qū)域分別使用正射投影法進(jìn)行植被過濾，取得較好效果.

圖4 懸崖展示圖

3.2 植被過濾

本次實(shí)驗(yàn)中使用正射投影坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的原理將原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)(見圖5(a))坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成正射投影面坐標(biāo)系中的坐標(biāo)[13-14]，如圖5(b).為區(qū)分哪些是懸崖表面巖石點(diǎn)，哪些是非巖石點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)時(shí)使用自主開發(fā)的EEXLT軟件中專門瀏覽地形的圓柱瀏覽器CYLVIEWER，將懸崖上植被和探照燈等地物信息暴露，如圖5(c)，紅色為懸崖表面巖石點(diǎn)云數(shù)據(jù)，藍(lán)色為懸崖表面上非巖石點(diǎn)云數(shù)據(jù).

再對(duì)正射投影后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行金字塔分區(qū)坐標(biāo)排序，金字塔坐標(biāo)分區(qū)即對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)以不同的邊長(zhǎng)分區(qū)，可進(jìn)行多重濾波提升植被過濾效果.建立平面分辨率為2.5 m、0.5 m、0.1 m的金字塔索引數(shù)據(jù)庫，選取每分區(qū)內(nèi)的最低點(diǎn)建立DTM，過濾掉懸崖上的植被等非巖石點(diǎn)，見圖6(a).將處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行正射投影的坐標(biāo)反變換，獲取懸崖表面巖石點(diǎn)云數(shù)據(jù)，見圖6(b).

3.3 EEXLT與LasaStudio軟件的處理效果比較

比較中使用同一點(diǎn)云數(shù)據(jù)，見圖5(a).打開LasaStudio.exe，新建工程，填寫工程屬性，導(dǎo)入航空點(diǎn)云數(shù)據(jù)，選擇控高度制網(wǎng)格大小1 m，迭代次數(shù)2次，閾值18%，將懸崖原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)直接進(jìn)行過濾，結(jié)果見圖7.圖8為導(dǎo)入經(jīng)正射投影變換后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)效果圖.經(jīng)過自主開發(fā)的EEXLT軟件處理的點(diǎn)云數(shù)據(jù)圖為圖6(b)所示.

圖5 EEXLT點(diǎn)云處理

圖6 植被過濾及點(diǎn)云反變換后結(jié)果圖

由7、圖8分析可以得出，有無運(yùn)用正射投影方法進(jìn)行點(diǎn)云植被過濾，其結(jié)果相差較大，不經(jīng)過正射投影，運(yùn)用LasaStudio軟件進(jìn)行點(diǎn)云植被過濾的效果不是很理想.同時(shí),由圖6(b)、圖8結(jié)果可以看出，運(yùn)用本文的點(diǎn)云植被過濾方法相較于LasaStudio基于雙邊濾波的過濾方法，效果相對(duì)較好.由此，針對(duì)懸崖地形的植被過濾，本文探究的基于物體表面正射投影的懸崖點(diǎn)云植被過濾方法，濾除非地形點(diǎn)、保留地形點(diǎn)的精度及效果更好.

3.4 算法分析比較

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的有效性，將本文方法與目前較為經(jīng)典的一種迭代過濾算法進(jìn)行比較

分析[12]，采用兩組懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行植被過濾實(shí)驗(yàn)，原始數(shù)據(jù)分別如圖9(a)和圖10(a)所示.

利用迭代過濾方法和本文方法對(duì)寶劍山點(diǎn)云進(jìn)行植被過濾后，地形點(diǎn)和植被點(diǎn)疊加顯示效果圖分別如圖9(b)、(c)所示， 圖中的白色部分表示懸崖表面地形點(diǎn)，灰色部分表示植被點(diǎn).圖11為區(qū)域放大圖， 可以看出， 兩種方法的植被分類結(jié)果差別較大，結(jié)合寶劍山懸崖植被實(shí)際分布情況，表明經(jīng)過迭代過濾方法得到的植被大致呈條狀分布，與寶劍山懸崖植被實(shí)際分布情況不符.通過圖11(a)放大圖可以進(jìn)一步看出，迭代過濾方法將很多的植被點(diǎn)歸類為地形點(diǎn)，同時(shí)將很多地形點(diǎn)錯(cuò)誤地歸類為植被點(diǎn)，達(dá)不到懸崖植被過濾的要求，同時(shí)也驗(yàn)證了迭代過濾算法一般適合于過濾基準(zhǔn)面為地面的情況，不適合懸崖植被過濾的情況.而利用筆者提出的算法可以準(zhǔn)確地對(duì)懸崖表面地形點(diǎn)和植被點(diǎn)進(jìn)行分類，較好地實(shí)現(xiàn)懸崖植被的過濾，見圖9(c)和圖11(b)所示.

圖7 LasaStudio未經(jīng)正射投影點(diǎn)云處理效果圖

圖8 LasaStudio經(jīng)正射投影點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理效果圖

圖9 寶劍山點(diǎn)云植被過濾效果圖比較

圖10 白鴿山點(diǎn)云植被過濾效果圖比較

利用迭代過濾方法和本文方法對(duì)第二組數(shù)據(jù)(白鴿山點(diǎn)云數(shù)據(jù))進(jìn)行植被過濾，過濾后的結(jié)果分別如圖12所示.可以看出，分類結(jié)果差別依舊很大，圖12(a)植被占據(jù)了大部分，不符合白鴿山植被的實(shí)際分布情況.因此，結(jié)合植被分布實(shí)際情況，得出本文算法的植被過濾結(jié)果比較理想.

圖11 寶劍山植被過濾局部放大圖比較

圖12 白鴿山植被過濾局部放大圖比較

綜合兩組懸崖植被點(diǎn)云數(shù)據(jù)分析可以得出，迭代過濾算法不適用于懸崖植被點(diǎn)云過濾，因?yàn)槠湟罁?jù)地面為過濾基準(zhǔn)面；而本文的算法由于坐標(biāo)轉(zhuǎn)換則較好地過濾了懸崖植被點(diǎn)云.

4 結(jié)論

筆者基于原始懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)，首先選取相隔距離較大的三個(gè)點(diǎn)構(gòu)成三維空間直角坐標(biāo)系，并將懸崖坐標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，完成懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)的正射投影；然后，進(jìn)行金字塔坐標(biāo)分區(qū)，在每一區(qū)內(nèi)選擇高程最低點(diǎn)作為該區(qū)的DTM點(diǎn)，并進(jìn)行DTM的建立，實(shí)現(xiàn)植被點(diǎn)云過濾的目的；最后通過反變換將植被過濾后的懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)坐標(biāo)還原，最終實(shí)現(xiàn)懸崖點(diǎn)云數(shù)據(jù)的過濾.

本文方法的一個(gè)重點(diǎn)是對(duì)懸崖點(diǎn)云進(jìn)行正射投影和進(jìn)行金字塔分區(qū).對(duì)懸崖點(diǎn)云進(jìn)行正射投影，使之能夠像平地般進(jìn)行點(diǎn)云擬合過濾，而金字塔分區(qū)則得到多重濾波的結(jié)果，使植被過濾的效果得到大大的提高.

本文方法雖可實(shí)現(xiàn)對(duì)陡崖的植被等非地面點(diǎn)的過濾，但需依據(jù)實(shí)際地形條件選擇合適的分辨率(分區(qū)的大小)來建立DTM.若分辨率過小，則部分地面點(diǎn)可能會(huì)被過濾掉；若分辨率過大，則非地面點(diǎn)不能得到有效的過濾，達(dá)不到過濾的效果.

[1] PROKOP A,PANHOLZER I-L.Assessing the capability of terrestrial laser scanning for monitoring slow moving landslides[J].Natural hazards and earth system sciences,2009,9:1921-1928.

[2] SUI L, WANG X,ZHAO D,et al.Application of 3D laser scanner for monitoring of landslide hazards[C]//Isper Symposiumr.2008：277-282.

[3] OPPIKOFER T,JABOYEDOFF M,BLIKRA I, et al.Characterization and monitoring of the aknes rockslide using terrestrial laser scanning[J]．Natural hazards and earth system sciences,2009,9:1003-1019．

[4] 褚宏亮，殷躍平，曹峰,等.大型崩滑災(zāi)害變形三維激光掃描監(jiān)測(cè)技術(shù)研究[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì)，2015,42(3):128-134.

[5] 李永強(qiáng),吳立新.陡坡密集點(diǎn)云雙重濾波方法研究[J].地理與地理信息科學(xué),2011,27(1):7-10.

[6] LIU J P,SHEN J,ZHAO R,et al.Extraction of individual tree crowns from airborne LiDAR data in human settlements[J]. Mathematical and computer modelling,2011,10:1-12.

[7] SUI Lichun, ZHANG Yibin, LIU Yan, et al. Filtering of airborn LIDAR point cloud data based on the adaptive mathematical morphology[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2010,39(4):390-396.

[8] LIU Changjun, LI Jian, DING Liuqiang, et al. A point clouds filtering algorithm based on grid partition and moving least squares[J].Procedia engineering,2012(3):476-483.

[9] BRODU N, LAGUE D. 3D terrestrial LiDAR data classification of complex natural scenes using multi-scale dimensionality criterion:applications in geomorphology[J].ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing,2012(68):121-134.

[10]LAGUE D,BRODU N,LEROUX J. Accurate 3D comparison of complex topography with terrestrial laser scanner:application to the rangitikei Canyon (NZ)[J].ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing,2013(82):10-26.

[11]李健，方宏遠(yuǎn)，崔雅博,等. LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)全自動(dòng)濾波算法研究[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2016,37(1):92-96.

[12]KOBLER A, PFEIFER N,PETER O,et al.Repetitive interpolation: a robust algorithm for DTM generation from aerial laser scanner data in forested terrain[J].Remote sensing of environment,2007,108:9-23.

[13]姚吉利.三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的靜態(tài)濾波模型[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2005,30(9):825-828.

[14]姚吉利,韓保民,楊元喜.羅德里格矩陣在三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換嚴(yán)密解算中的應(yīng)用[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2006,31(12):1094-1096.

The Filtration Method of Cliff Point Cloud Vegetation Based on the Surface Orthographic Projection

LI Cailin, CHEN Wenhe, WANG Jiangmei, TIAN Pengyan, YAO Jili

(School of Architecture Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255049, China)

Cliff and steep slope are important landscape elements of topographic map, and these elements play a very important role in the construction of the ecological environment and prevention of geological disasters, etc. However, it is unfavorable to observe and process data because of vegetation occlusion on cliff. In this paper, we present a cliff vegetation filtration method based on the principle of surface orthographic projection. Firstly, transform the original three dimensional point cloud of cliff to the spatial cartesian coordinate system, whosexyplane is the cliff face andz-axis is perpendicular to the direction of the cliff surface. Then the grid on thexyplane is divided to establish local grid Digital Terrain Model (DTM) by fitting surface, and the vegetation points can be extracted through setting a reasonable distance threshold. Finally, after inverse projection transformation, cliff rocky points preserved are mapped to the original spatial coordinate system. The experimental analysis using actual cliff point cloud data shows that the cliff point cloud vegetation filtering method based on the surface orthographic projection is feasible and effective.

3D laser scanning; cliff point cloud; vegetation filtration; surface orthographic projection; DTM

2016-07-20；

2016-09-19

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41601496)；山東省高等學(xué)?？萍加?jì)劃項(xiàng)目(J15LN32)；山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(ZR2014DL001)；四川省地理國情監(jiān)測(cè)工程技術(shù)研究中心資助項(xiàng)目(GC201512)；山東理工大學(xué)青年教師發(fā)展支持計(jì)劃項(xiàng)目(4072-114016)

李彩林(1985—)，男，安徽安慶人，山東理工大學(xué)講師，博士，主要研究方向?yàn)閿?shù)字?jǐn)z影測(cè)量與計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)字圖像處理，E-mail:licailin@whu.edu.cn．

1671-6833(2016)06-0077-06

P237

A

10.13705/j.issn.1671-6833.2016.06.005