蔣桂美，聶 倩，陳小松

(寧波市測(cè)繪設(shè)計(jì)研究院，浙江 寧波 315042)

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利用機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)生產(chǎn)DEM的關(guān)鍵技術(shù)分析

蔣桂美，聶 倩，陳小松

(寧波市測(cè)繪設(shè)計(jì)研究院，浙江 寧波 315042)

著重分析了利用機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取DEM的關(guān)鍵技術(shù)：預(yù)處理、點(diǎn)云濾波與分類、高精度DEM制作與質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)；建立了基于機(jī)載激光點(diǎn)云的DEM生產(chǎn)技術(shù)流程，并將其應(yīng)用于寧波市地理國(guó)情普查市情專項(xiàng)——高精度地表模型制作項(xiàng)目中；構(gòu)建了寧波市建成區(qū)規(guī)則格網(wǎng)1∶2000比例尺的高精度DEM模型，為寧波市地理國(guó)情普查提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

機(jī)載LiDAR；激光點(diǎn)云；DEM

機(jī)載激光掃描技術(shù)(LiDAR)是20世紀(jì)80年代中期逐漸發(fā)展起來的一項(xiàng)高新技術(shù)，該技術(shù)通過位置、距離、角度等觀測(cè)數(shù)據(jù)直接獲取對(duì)象表面的三維點(diǎn)云信息，具有數(shù)據(jù)獲取速度快、空間與時(shí)間分辨率高、動(dòng)態(tài)探測(cè)范圍大、主動(dòng)性強(qiáng)等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于城市大比例尺測(cè)圖、林業(yè)調(diào)查、電力巡線等各個(gè)領(lǐng)域[1-2]。與傳統(tǒng)航空攝影測(cè)量技術(shù)相比，機(jī)載LiDAR技術(shù)不受日照、天氣影響，可全天候主動(dòng)快速獲取精確的高分辨率數(shù)字地面模型及地物的三維坐標(biāo)，具備采集速度快、高程精度高、成圖周期短等特點(diǎn)。因此，利用機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)快速完成數(shù)字高程模型(DEM)的大規(guī)模生產(chǎn)，已成為最近幾年測(cè)繪生產(chǎn)及其他領(lǐng)域的一個(gè)研究和應(yīng)用熱點(diǎn)。

本文結(jié)合機(jī)載LiDAR技術(shù)的工作原理和點(diǎn)云數(shù)據(jù)特點(diǎn)，著重分析利用機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取DEM的關(guān)鍵技術(shù)，即激光點(diǎn)云濾波與分類、點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)插、DEM構(gòu)建與評(píng)價(jià)，建立基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的DEM生產(chǎn)技術(shù)流程，并將其應(yīng)用于寧波市地理國(guó)情普查市情專項(xiàng)——高精度地表模型制作項(xiàng)目中，構(gòu)建寧波市建成區(qū)規(guī)則格網(wǎng)1∶2000比例尺的高精度DEM模型。項(xiàng)目試驗(yàn)結(jié)果表明，該技術(shù)流程與方法正確可行，成果質(zhì)量?jī)?yōu)良，滿足測(cè)繪產(chǎn)品的要求。

1 機(jī)載LiDAR技術(shù)工作原理

機(jī)載LiDAR技術(shù)是全三維測(cè)量模式，它以飛機(jī)為載體，集成激光掃描系統(tǒng)、GPS和慣性測(cè)量單元(inertial measurement unit，IMU)3個(gè)基本的數(shù)據(jù)采集工具及控制單元系統(tǒng)等其他設(shè)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(cè)距作為主要技術(shù)手段，以激光束掃描的工作方式測(cè)量從傳感器到地物對(duì)象的激光照射點(diǎn)間的距離，即通過測(cè)量地面采樣點(diǎn)激光回波脈沖相對(duì)于發(fā)射激光主波之間的時(shí)間延遲得到傳感器到地面采樣點(diǎn)之間的距離[3-6]，同時(shí)還可以獲得反射率、激光脈沖回波次數(shù)等信息；GPS接收機(jī)用于確定激光發(fā)射點(diǎn)的空間位置；IMU測(cè)量激光發(fā)射瞬間激光的空間姿態(tài)參數(shù)。機(jī)載LiDAR系統(tǒng)通過激光掃描系統(tǒng)獲得激光點(diǎn)的距離信息，結(jié)合由慣性導(dǎo)航系統(tǒng)輸出的激光發(fā)射點(diǎn)空間位置和姿態(tài)信息，可以解算出激光腳點(diǎn)在當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系下的三維坐標(biāo)，即一系列離散的、空間分布不規(guī)則的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，具體流程如圖1所示。

圖1 機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)流程

2 關(guān)鍵技術(shù)研究

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是將航飛過程中獲得的差分GPS數(shù)據(jù)和IMU數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合解算獲得定位定姿數(shù)據(jù)，然后利用聯(lián)合定位定向數(shù)據(jù)、原始點(diǎn)云信息及系統(tǒng)所提供的各類參數(shù)進(jìn)行解算，獲得每一個(gè)激光點(diǎn)的在WGS-84坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)。根據(jù)項(xiàng)目成果需要，將LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)由WGS-84坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到地方坐標(biāo)系或CGCS2000坐標(biāo)系，所得結(jié)果為隨機(jī)分布的帶有高程、位置和強(qiáng)度信息的激光點(diǎn)云。此外，由于機(jī)載LiDAR系統(tǒng)獲得的海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)中包含了大量的粗差和系統(tǒng)誤差，數(shù)據(jù)預(yù)處理中應(yīng)進(jìn)行粗差檢測(cè)和剔除處理，即剔除極高點(diǎn)和極低點(diǎn)。

2.2 激光點(diǎn)云濾波與分類

機(jī)載LiDAR系統(tǒng)獲取的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)是離散的孤立點(diǎn)，其主要的數(shù)據(jù)值為回波信號(hào)點(diǎn)的三維空間坐標(biāo)及一些附帶的屬性信息(如強(qiáng)度、反射波次數(shù)等)，點(diǎn)與點(diǎn)之間不存在任何拓?fù)潢P(guān)系[7-9]。機(jī)載激光點(diǎn)云濾波技術(shù)是指從離散的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中區(qū)分出地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)的過程，其基本原理是基于鄰近激光腳點(diǎn)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(jìn)行濾波計(jì)算時(shí)需要設(shè)置一定的閾值，判斷激光腳點(diǎn)是否位于地形表面[10-11]。利用機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)制作DEM時(shí)濾波與分類具體流程可概況為：按照回波次數(shù)分類—地面點(diǎn)分類—水系分類。

(1) 按照激光回波次數(shù)分類。由于機(jī)載激光具有穿透性，導(dǎo)致在掃描過程中不同的地物有著不同的回波次數(shù)和強(qiáng)度信息，當(dāng)激光脈沖照射到建筑物頂部或裸露的地表時(shí)只產(chǎn)生一次回波，而激光脈沖照射到植被時(shí)，由于激光信號(hào)可以穿透植被從而形成多次回波。因此，可對(duì)多次回波中的最后一次回波數(shù)據(jù)和僅一次回波的激光數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，從而濾除大量非地面點(diǎn)。

(2) 地面點(diǎn)自動(dòng)分類。通過反復(fù)建立地表三角網(wǎng)模型的方式分離出地表點(diǎn)，并反復(fù)加入新的激光點(diǎn)擴(kuò)展模型，確保每個(gè)加入的激光點(diǎn)使得模型更加貼近地表，從而最終得到一個(gè)近似的地表面[12-13]。具體分類方法為：首先設(shè)定測(cè)區(qū)內(nèi)的最大房屋尺寸，選擇少許局部激光低點(diǎn)，確保該局部激光低點(diǎn)間的距離不小于最大房屋尺寸；其次基于上述低點(diǎn)構(gòu)建初始三角網(wǎng)，假定該三角網(wǎng)的最高頂點(diǎn)貼合地面，并通過不斷迭代將該初始三角網(wǎng)上方的點(diǎn)加入以構(gòu)建新模型，從而得到一個(gè)近似的地表面。

(3) 人機(jī)交互分類。自動(dòng)分類后的數(shù)據(jù)可以獲得概略地形地貌，但存在一些錯(cuò)分或誤分激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，同時(shí)一些小的地形不連續(xù)部分也會(huì)被平滑或去掉，因此需要通過人機(jī)交互方式分類。人機(jī)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(duì)自動(dòng)分類的結(jié)果進(jìn)行修正或?qū)μ囟ǖ匚镱悇e進(jìn)行分類?？赏ㄟ^建立不規(guī)則三角網(wǎng)模型(TIN格網(wǎng))，對(duì)區(qū)域內(nèi)的整體點(diǎn)云進(jìn)行分類，剔除坑點(diǎn)或突出點(diǎn)，細(xì)部可再根據(jù)橫截面修正。由于建筑物規(guī)模和形態(tài)變化較為復(fù)雜，需以人機(jī)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(xiàn)象，需要結(jié)合影像和周圍地形進(jìn)行判斷。

2.3 DEM構(gòu)建與評(píng)價(jià)

DEM主要基于TIN格網(wǎng)構(gòu)建，即對(duì)于濾波分類的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，利用ArcGIS軟件創(chuàng)建TIN，構(gòu)建約束三角網(wǎng)模型，并進(jìn)一步生成規(guī)則格網(wǎng)Grid格式的DEM數(shù)據(jù)[14-15]。

3 試驗(yàn)與分析

3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用寧波市第一次地理國(guó)情普查市情專項(xiàng)——高精度地表模型制作項(xiàng)目所實(shí)施的機(jī)載激光雷達(dá)航飛數(shù)據(jù)，具體試驗(yàn)區(qū)為寧波慈城鎮(zhèn)，如圖2所示。該地區(qū)三面環(huán)山，地形北高南低，采用傳統(tǒng)測(cè)量方法獲取高精度DEM數(shù)據(jù)需要大量的人力物力投入。該區(qū)域LiDAR數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為2015年底，采用瑞士AHAB公司的蝙蝠機(jī)載激光雷達(dá)水文/陸地測(cè)量系統(tǒng)，以運(yùn)-12固定翼飛機(jī)作為飛行平臺(tái)，點(diǎn)云密度為每平方米不少于6個(gè)點(diǎn)，影像分辨率優(yōu)于20 cm，要求制作1∶2000比例尺精度的DEM成果。圖3為獲取的機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

圖2 慈城鎮(zhèn)區(qū)域

3.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

利用TerraSolid軟件對(duì)試驗(yàn)區(qū)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、濾波與分類、點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)插，最后得到DEM。圖4為所有激光點(diǎn)云形成的DSM，圖5為點(diǎn)云濾波分類后地面點(diǎn)所形成的DEM產(chǎn)品。

對(duì)于DEM成果質(zhì)量，內(nèi)業(yè)采用人機(jī)交互檢查的方法檢查發(fā)現(xiàn)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)存在的少數(shù)漏分或錯(cuò)分現(xiàn)象；外業(yè)采用實(shí)測(cè)并與1∶500地形圖比對(duì)的方式檢查DEM的精度情況，其精度統(tǒng)計(jì)見表1。檢測(cè)結(jié)果表明：采用本文技術(shù)路線制作的DEM中誤差小于10 cm，滿足項(xiàng)目設(shè)計(jì)的要求。

圖3 機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)

圖5 DEM結(jié)果

4 結(jié) 語

本文主要介紹了利用LiDAR激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)制作高精度DEM的技術(shù)流程和方法。試驗(yàn)表明，本文的技術(shù)路線能夠滿足現(xiàn)階段城市大比例尺DEM生產(chǎn)的需要。

表1 DEM成果精度統(tǒng)計(jì)

[1] 張小紅.機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)量技術(shù)理論與方法[M].武漢：武漢大學(xué)出版社，2007：9-14.

[2] HAMMOUDI K，DORNAIKA F，SOHEILIAN B，et al. Extracting Wire-frame Models of Street Facades from 3D Point Clouds and the Corresponding Cadastral Map[J].Remote Sensing and Spatial Information Sciences， 2010,38(3A)：91-96.

[3] 周淑芳，李增元，范文義，等.基于機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的DEM獲取及應(yīng)用[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2007，22(3)：356-360.

[4] 林昀，吳敦，李丹農(nóng).基于機(jī)載激光雷達(dá)的高精度電力巡線測(cè)量[J].城市勘測(cè)，2011(5)：71-74.

[5] 楊曉云.一種基于形態(tài)學(xué)的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)濾波算法的改進(jìn)[J].測(cè)繪科學(xué)，2011，36(4):166-168.

[6] 王繼承.機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)和攝影測(cè)量匹配技術(shù)在DEM生產(chǎn)中的應(yīng)用[J].測(cè)繪與空間地理信息，2015(5)：128-129.

[7] 周曉明.機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波算法的研究與應(yīng)用[D].鄭州：信息工程大學(xué)，2011.

[8] 郭波，黃先鋒，張帆，等.顧及空間上下文關(guān)系的JointBoost點(diǎn)云分類及特征降維[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2013，42(5)：715-721.

[9] 黃先鋒，李卉，王瀟，等.機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)濾波方法綜述[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2009，38(5)：466-469.

[10] 熊愛武，楊蒙蒙.機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)誤差分析[J].測(cè)繪通報(bào)，2014(3):75-78.

[11] 胡永杰，程朋根，陳曉勇，等.機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云濾波算法分析與比較[J].測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào)，2015(1):72-77.

[12] 曹廣強(qiáng)，瞿娜.淺談利用激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)制作DEM[J].測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)化，2011，27(2)：44-46.

[13] 王慶，陳磊，韓文泉.基于機(jī)載LiDAR技術(shù)的高精度DEM生產(chǎn)研究[C]∥第九屆長(zhǎng)三角科技論壇(測(cè)繪分論壇)論文集.寧波：[s.n.]，2012：114-116.

[14] 段佳，孫敬宇，劉海飛，等.利用機(jī)載激光三維點(diǎn)云構(gòu)建張家界地貌DEM[J].測(cè)繪通報(bào)，2015(10)：107-109.

[15] 李鵬程，王慧，劉志青，等.一種從機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取DEM的方法[J].測(cè)繪通報(bào)，2012(5):59-62.

Key Technologies Analysis of DEM Production Based on LiDAR Data

JIANG Guimei,NIE Qian,CHEN Xiaosong

(Ningbo Institution of Surveying and Mapping, Ningbo 315042, China)

The paper focuses on the analysis of the key steps of extracting DEM from airborne-LiDAR data， including point cloud data preprocessing, the data filtering and classification, high precision DEM manufacturing and quality evaluation. In this paper, the DEM production technology process based on airborne-LiDAR data is established, and will be used onacitysituationspecialsurveyofgeographicalconditions：highprecisionsurfacemodelingprojectinNingbo. A high precision DEM model of 1∶2000 scale rule grid of Ningbo built-up area is constructed which provides a data base for the survey of geographical conditions in Ningbo.

airborne-LiDAR; laser cloud points; DEM

蔣桂美，聶倩，陳小松.利用機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)生產(chǎn)DEM的關(guān)鍵技術(shù)分析[J].測(cè)繪通報(bào)，2017(6)：90-93.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0197.

2016-10-26

寧波市科協(xié)資助項(xiàng)目(X201601-3)

蔣桂美(1982—)，女，工程師，研究方向?yàn)閿z影測(cè)量與遙感、地理信息系統(tǒng)。E-mail：xiaomeijgm@126.com

P23

A

0494-0911(2017)06-0090-04