許家錄

（1.青海省自然資源綜合調(diào)查監(jiān)測(cè)院，青海 西寧 810001）

機(jī)載LiDAR技術(shù)由20世紀(jì)80年代后期發(fā)展而來(lái)，特別是隨著免棱鏡紅外測(cè)距與無(wú)人機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，該技術(shù)得到了飛躍式發(fā)展。機(jī)載LiDAR技術(shù)主要應(yīng)用于地形測(cè)量、林業(yè)分類、電力巡線、山體滑坡監(jiān)測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域。相較于地基激光雷達(dá)掃描技術(shù)，機(jī)載LiDAR技術(shù)航測(cè)范圍大、工作效率高、對(duì)高大建筑物以及山地復(fù)雜地形的測(cè)量?jī)?yōu)勢(shì)更加明顯；而相較于航空攝影測(cè)量，其可全天候、不受日照條件影響觀測(cè)[1-3]，在垂直方向上具有更高的分辨率，且植被穿透力強(qiáng)、成圖周期更短。因此，在一些地形復(fù)雜、植被茂密的山區(qū)，更適合利用機(jī)載LiDAR技術(shù)進(jìn)行掃描作業(yè)。本文重點(diǎn)探討了利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)制作高精度DEM的關(guān)鍵技術(shù)，主要包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波、人工精細(xì)分類、地表點(diǎn)云內(nèi)插以及DEM成果的制作與修飾，并結(jié)合四川省南充市某丘陵地形測(cè)圖項(xiàng)目，制作了高精度DEM，對(duì)其精度進(jìn)行了計(jì)算與評(píng)定，取得了較好的效果。

1 機(jī)載LiDAR技術(shù)的原理與流程

機(jī)載LiDAR測(cè)量系統(tǒng)多以旋翼機(jī)為載體，搭載激光雷達(dá)測(cè)量設(shè)備、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和GPS定位系統(tǒng)，同時(shí)根據(jù)航測(cè)任務(wù)的不同，還可加載正攝單反相機(jī)，以便LiDAR點(diǎn)云與正攝影像融合處理。其中，GPS衛(wèi)星定位設(shè)備可提供精確的紅外發(fā)射腳點(diǎn)位置坐標(biāo)；慣導(dǎo)設(shè)備用于測(cè)定激光設(shè)備發(fā)射瞬間的空間姿態(tài)信息；激光掃描設(shè)備則是根據(jù)采樣點(diǎn)激光回波脈沖相對(duì)于發(fā)射時(shí)刻的時(shí)間延遲，計(jì)算得到傳感器到地面點(diǎn)的距離[4-6]。在該過(guò)程中，還能得到激光脈沖回波次數(shù)。地面采樣點(diǎn)位置坐標(biāo)是由機(jī)載傳感器到采樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)距離、慣導(dǎo)系統(tǒng)給出的激光發(fā)射點(diǎn)姿態(tài)信息以及GPS測(cè)得的發(fā)射點(diǎn)瞬時(shí)空間位置3項(xiàng)參數(shù)綜合解算獲得。最終得到的是地表分布不規(guī)則、離散的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)獲取DEM的技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云獲取DEM技術(shù)流程圖

2 關(guān)鍵技術(shù)研究

針對(duì)利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)制作高精度DEM的關(guān)鍵技術(shù)，本文主要探討數(shù)據(jù)預(yù)處理后的主要環(huán)節(jié)。當(dāng)然，在預(yù)處理環(huán)節(jié)中，解算地面點(diǎn)空間三維坐標(biāo)、空間坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換、剔除點(diǎn)云粗差與系統(tǒng)誤差等均為較重要的工作，篇幅原因不便加以闡述。本文著重研究除去程序自動(dòng)處理以外的根據(jù)相關(guān)理論由人工精細(xì)判別與操作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，主要是如何準(zhǔn)確、高效地將地面點(diǎn)分離出來(lái)。本文設(shè)計(jì)了3種方案。

1）方案1：設(shè)置閾值分離地面點(diǎn)。通過(guò)解算獲得的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，除具有空間三維坐標(biāo)，還包含時(shí)間、回波次數(shù)與強(qiáng)度等信息。雖然這些點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有豐富的屬性信息，但每個(gè)點(diǎn)都是獨(dú)立數(shù)據(jù)，點(diǎn)與點(diǎn)不存在拓?fù)潢P(guān)系[7-8]，因此要想準(zhǔn)確分離大量點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)，可通過(guò)識(shí)別鄰近激光腳點(diǎn)間的高程突變值來(lái)實(shí)現(xiàn)。由于這些突變的高程點(diǎn)很少是由地形突然起伏引起，因此可給定一個(gè)高程變化閾值來(lái)過(guò)濾非地面點(diǎn)，以達(dá)到與地面點(diǎn)分離的目的。該方案可通過(guò)編寫程序?qū)崿F(xiàn)。

2）方案2：按照點(diǎn)云回波數(shù)分離地面點(diǎn)。機(jī)載LiDAR技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于其激光束固有的穿透性。它在掃描過(guò)程中，遇見(jiàn)不同地面點(diǎn)會(huì)有不同的回波次數(shù)與強(qiáng)度信息[9-10]，當(dāng)激光點(diǎn)掃描到不可穿透的物體表面時(shí)，只產(chǎn)生一次回波；當(dāng)掃描到植被等可穿透表面時(shí)，則產(chǎn)生兩次或多次回波。因此，可提取多次回波中最后一次回波的點(diǎn)云和只有一次回波的點(diǎn)云，由此便成功去除了植被點(diǎn)，再手動(dòng)剔除建筑物，便可分離地面點(diǎn)。

3）方案3：人工手動(dòng)分類。人工分離地面點(diǎn)是在程序自動(dòng)分類的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。通過(guò)機(jī)載航拍影像生成高分辨率DOM或三維實(shí)景模型，再參照這些成果對(duì)自動(dòng)分類后的點(diǎn)云進(jìn)行人工手動(dòng)交互精細(xì)分類。之所以采用人工分類，是由于程序自動(dòng)分類后只是一個(gè)概略的地形數(shù)據(jù)，仍存在錯(cuò)誤分類與分類不完整的情況，特別是在地形表面上、下50 cm處，易存在誤分情況或一些小的地形不連續(xù)部分會(huì)被平滑處理掉，此時(shí)加入人工交互分類，同時(shí)參考DOM、三維實(shí)景模型即可修正誤分點(diǎn)云，清晰完整地剔除非地面點(diǎn)。

上述3種地面點(diǎn)分類方案各有優(yōu)劣，方案1適用于對(duì)裸露地表上的建（構(gòu)）筑物等人工設(shè)施進(jìn)行程序自動(dòng)化處理，但不適用于植被的識(shí)別；方案2適用于對(duì)地表植被覆蓋進(jìn)行多次回波識(shí)別，但對(duì)其他地貌不能顯示其優(yōu)勢(shì)；方案3明顯效率低下、費(fèi)時(shí)費(fèi)力。因此，可綜合利用3種方案的優(yōu)勢(shì)，從而大幅提高點(diǎn)云分類處理的效率與精度。

3 案例分析

3.1 數(shù)據(jù)采集

結(jié)合四川省南充市某村莊1∶500大比例尺測(cè)繪項(xiàng)目，本文利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云航測(cè)設(shè)備進(jìn)行了外業(yè)掃描。測(cè)區(qū)三面環(huán)山、中間低洼，屬于典型的丘陵地形，地勢(shì)較高的山坡與山頂均有茂密植被覆蓋，若采用傳統(tǒng)RTK、航空攝影測(cè)量等手段很難實(shí)施；同時(shí)，測(cè)區(qū)包括多處水田，勢(shì)必提高了后期DEM制作的難度。本文采用大疆M600Pro無(wú)人機(jī)，搭載RIEGL激光掃描設(shè)備，點(diǎn)云密度每m2不少于25個(gè)，正攝影像分辨率優(yōu)于5 cm，數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2019年12月。預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)（圖2a）具有CGCS2000坐標(biāo)、黃海1985高程、回波次數(shù)、點(diǎn)云強(qiáng)度等信息屬性，以高程與強(qiáng)度混合的模式顯示。

3.2 地面點(diǎn)分類

測(cè)區(qū)地形復(fù)雜、植被覆蓋率高，本文采用回波次數(shù)、閾值設(shè)定和人工交互編輯3種方案的優(yōu)勢(shì)組合方案進(jìn)行地面點(diǎn)分類，即利用回波次數(shù)方案分離植被區(qū)的植被與地面點(diǎn)云，利用閾值設(shè)定的程序編制分離地表建（構(gòu)）筑物等人工設(shè)施與地面點(diǎn)，利用人工交互方案對(duì)剩余點(diǎn)云進(jìn)行精細(xì)化點(diǎn)云分類，以進(jìn)一步地提高地面點(diǎn)的純度。

首先，根據(jù)點(diǎn)云的脈沖回波次數(shù)，保留僅一次回波與最后一次回波的點(diǎn)云，如此可剔除絕大部分植被點(diǎn)云，保留地面與建筑物點(diǎn)云，效果如圖2所示，同時(shí)將被剔除點(diǎn)歸為中等植被點(diǎn)。

圖2 原始與初次回波分類點(diǎn)云

然后，利用給定閾值的方法處理保留的地面與建筑物點(diǎn)云，通常程序的地面點(diǎn)自動(dòng)分類工具也能分離地面點(diǎn)，但其對(duì)地勢(shì)較平緩的地形效果較好，對(duì)于高低起伏較大的地形，易導(dǎo)致自然地形起伏突變大、人工墊高地基與加固溝渠等點(diǎn)云的不合理過(guò)濾。因此，基于Visual C++6.0編程環(huán)境，本文利用C++語(yǔ)言編制了點(diǎn)云閾值過(guò)濾程序，設(shè)置過(guò)濾地面點(diǎn)上、下垂直高度為0.4 m，該值能完好保留地形，且可過(guò)濾絕大多數(shù)房屋建（構(gòu)）筑物。此時(shí)被過(guò)濾的點(diǎn)云可歸為建筑物點(diǎn)，如圖3所示。

圖3 閾值設(shè)定過(guò)濾后的分類效果

最后，采用人工交互的方向進(jìn)行精細(xì)分類。在回波次數(shù)分類與閾值過(guò)濾后，各類點(diǎn)云分離基本清晰，但在精細(xì)化DEM生產(chǎn)中，仍需對(duì)上述地面點(diǎn)云進(jìn)行后期人工交互編輯，分離地面點(diǎn)云中少量的其他類別點(diǎn)云。分類效果如圖4所示，圖中給出了人工交互編輯地面點(diǎn)云的過(guò)程，針對(duì)需編輯的區(qū)域，利用橫斷剖面效果精細(xì)剔除雜點(diǎn)。

圖4 人工交互精細(xì)分類效果

3.3 DEM編輯

DEM生產(chǎn)的后期編輯主要是對(duì)水域表面、較大石塊以及尖銳物體進(jìn)行平滑處理。編輯前水域水面與地面突起，通過(guò)以水面一定位置的高程為整個(gè)水域的高程，將突起模型范圍內(nèi)的DEM做平滑編輯，編輯前后的效果對(duì)比如圖5所示。測(cè)區(qū)編輯修飾精細(xì)化后的DEM數(shù)據(jù)如圖6所示。

圖5 DEM編輯與修飾

圖6 測(cè)區(qū)精細(xì)DEM制作效果

3.4 精度評(píng)定

根據(jù)大比例尺DEM生產(chǎn)規(guī)范，1∶500 DEM要求輸出的格網(wǎng)間距為0.5 m，丘陵地形高程中誤差為0.4 m，因此在輸出DEM時(shí)設(shè)置格網(wǎng)間距為0.5 m。評(píng)定整體高程中誤差的精度時(shí)，本文在實(shí)地選取了36個(gè)地物特征點(diǎn)，將實(shí)測(cè)值與DEM對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算了高程中誤差，如表1所示。高程中誤差為±0.106 m，說(shuō)明在復(fù)雜地形、多植被覆蓋的情況下，可滿足規(guī)范對(duì)丘陵地形的精度要求。

表1 DEM高程中誤差精度評(píng)定統(tǒng)計(jì)表/cm

4 結(jié)語(yǔ)

機(jī)載LiDAR技術(shù)已越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。本文詳細(xì)闡述了LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)后期制作高精度DEM的若干關(guān)鍵技術(shù)，主要涉及地面點(diǎn)濾波的多種解決方案和水域水面點(diǎn)云空白區(qū)的處理方法。本文結(jié)合1∶500大比例測(cè)繪項(xiàng)目進(jìn)行了航飛掃描與DEM優(yōu)化處理，并給出了DEM高程中誤差，很好地滿足了相關(guān)規(guī)范要求。本文探討的地面點(diǎn)分離方案等關(guān)鍵技術(shù)，能為制作大比例尺高精度DEM數(shù)字產(chǎn)品（特別在地形復(fù)雜、植被茂密的測(cè)區(qū)）提供數(shù)據(jù)處理方案與相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。