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基于LIDAR數(shù)據(jù)的數(shù)字高程模型獲取

發(fā)布日期:2018-05-31 00:00 瀏覽量:9589

  為了創(chuàng)建地面模型和建筑物模型而進行的LIDAR數(shù)據(jù)的預處理包含了粗差剔除,數(shù)據(jù)的分類和分割。粗差實際上指的就是一些錯誤的數(shù)據(jù)點,在數(shù)據(jù)獲取時由于不可預知的原因而造成,應用之前應當先將這些壞點去掉。機載激光掃描測高激光腳點的分布并不規(guī)則,在三維空間的分布形態(tài)呈現(xiàn)隨機離散的數(shù)據(jù)點“點云”(Point cloud)。在這些點中,有些點位于真實地形表面有些點位于人工建筑物(房屋、煙囪、塔、輸電線等)或自然植被(樹、灌木、草)。從激光腳點數(shù)據(jù)點云中提取數(shù)字地形高程模型(DTM、DEM)需要將其中的地物數(shù)據(jù)點去掉,這就是所謂的激光測高數(shù)據(jù)的濾波。這里借用了數(shù)字信號處理中濾波的概念,即把地形表面當作信號,而將地物(建筑物、樹木等)當作噪聲,濾波算法就是從DSM得到DTM的過程。研究如何從數(shù)據(jù)點云中分離出地形表面激光腳點數(shù)據(jù)子集以及區(qū)分不同地物(包括房屋、道路、植被等)激光腳點數(shù)據(jù)子集,就是所謂的數(shù)據(jù)過濾和分類。


  1、LIDAR數(shù)據(jù)濾波的原理

  濾波的基本原理是基于鄰近激光腳點間的高程突變(局部不連續(xù)),一般不是由地形的陡然起伏所引起,更為可能的是較高點位于某些地物。即使高程突變是由地形變化所引起的,就一個區(qū)域來講,其表現(xiàn)形態(tài)也不會相同,陡坎只引起某個方向的高程突變,而房屋所引起的高程突變在四個方向都會形成階躍邊界。在同一區(qū)域,一定范圍大小內地形表面激光腳點的高程和鄰近地物(房屋,樹木,電線桿等)激光腳點高程變化顯著,在房屋邊界處更為明顯。局部高程不連續(xù)的外圍輪廓就反映了房屋的形狀。當激光掃描到枝葉繁茂的參天大樹時,激光腳點間的高程也會出現(xiàn)局部不連續(xù)的情況,但其表現(xiàn)形態(tài)卻與前者有顯著差異。



  兩臨近點間的距離越近,兩點高差越大,較高點位于地形表面的可能性就越小,因此,判斷某點是否位于地形表面時,要顧及該點到參考地形表面點的距離,隨著兩點間距離的增加,判斷的閾值(threshold)也應放寬,主要是為了同時考慮地形起伏產(chǎn)生的高程變化。兩地面點間的距離越遠,自然高差(地形變化形成的高差)就會越大。


基于LIDAR數(shù)據(jù)的數(shù)字高程模型獲取.jpg


  2、現(xiàn)有的濾波方法

  大部分激光掃描點濾波算法的思想基于如下假設:臨近激光腳點間的局部不連續(xù)(高程突變)一般不是由地形的起伏所造成,而是突變點位于非地面之上。高程突變的表現(xiàn)形態(tài)也不相同,例如陡坎只引起某個方向的高程突變,而房屋所引起的高程突變在四個方向都會形成階躍邊界。當激光束投射到植被上時,激光點間的高程也會出現(xiàn)局部不連續(xù)的情況,但其表現(xiàn)形態(tài)與前者有顯著的差異。兩鄰近點間距離越近,兩點高差越大,較高點位于地形表面的可能性就越小。因此,判斷某點是否位于地形表面時,要顧及該點到參考地形表面點的距離,隨著兩點間距離的增加,判斷的閾值也應放寬??紤]到地形起伏產(chǎn)生的高程變化,兩地面點之間的距離越遠,可能出現(xiàn)的高差會越大。目前用于機載LIDAR數(shù)據(jù)濾波的方法概括來講大致可以分為形態(tài)學濾波法,移動窗口法,線性預測法,基于地形坡度濾波,移動曲面擬合濾波方法,三角網(wǎng)迭代法,基于數(shù)據(jù)分割等幾種方法。


  3、基于移動曲面擬合濾波算法的濾波實驗

  本文采用移動曲面擬合濾波算法進行多次實驗,包括平坦地形、水域、城區(qū)、山區(qū)等。實驗區(qū)選擇我國湖北省武漢市地區(qū),該區(qū)域地物比較豐富,有開闊地、道路、居民住宅、大型建筑物、樹、森林和河流等。地形坡度在城市地區(qū)較平緩,部分地區(qū)為山區(qū)或小土墩。LIDAR數(shù)據(jù)由Leica公司的ALS50Ⅱ型航空激光雷達系統(tǒng)裝載在運-5型飛機上獲得,相對航高1400m,激光間距大約為2m。


  3.1 實驗數(shù)據(jù)

  為了便于直觀的顯示濾波效果,搜集了該地區(qū)的航空影像作為參考。實驗區(qū)主要以工礦廠房為主,包含了4條互相交叉的高級公路和一小部分住宅。在實驗區(qū)的西北方,有2個小型的人工湖泊,在西南方和東北方各有一座小山。原始點云數(shù)據(jù)。


  3.2 濾波實驗結果

  首先將獲取的原始點云數(shù)據(jù)*.LAS格式使用LIDAR VIEWER軟件轉換為TXT文本格式,將轉出的TXT文件使用移動曲面擬合算法濾波處理。獲得新的TXT文本。本文采取直接將TXT文本數(shù)據(jù)轉化為SHP,即可生成三維效果圖。


  3.3 實驗分析

  移動曲面擬合濾波算法能夠很好的過濾掉地面上的建筑物,原來在實驗區(qū)內部的建筑物點已經(jīng)全部濾掉,原建筑物部分的地面表現(xiàn)為空白,從點云分布圖可以看出是因為該區(qū)域點已經(jīng)被濾掉的緣故。除建筑物外,移動曲面濾波算法還過濾掉了地面的以及道路兩旁的樹木,公路現(xiàn)已經(jīng)表現(xiàn)為條帶的面狀物;西邊的2個小型人工湖泊和河流表現(xiàn)為洼地,西南部的和東北部的山地效果較為明顯,可以明顯的看到地勢的起伏。東部的大片建筑物和樹木已經(jīng)完全過濾,可以看到路基兩側較過濾之前平滑,和濾波閾值的選取有直接關系。閾值的大小,需要根據(jù)不同地區(qū)多次實驗,方可找到合適的閾值。


  3.4 綜合評價

  移動曲面擬合法濾波,算法簡單明了。運算速度快,自適應性強,濾波性能基本上不受地形條件和地物數(shù)量的限制。但算法要求保證一定的數(shù)據(jù)密度,以保證趨勢面更新較快,更新的過程實際上就是濾波趨勢面自適應地形起伏的過程。當然算法還要保持局部第行數(shù)據(jù)的離散分布,避免數(shù)據(jù)點的畸形分布(比如數(shù)據(jù)幾乎共線)。對于當前的機載激光掃描系統(tǒng)來說,數(shù)據(jù)采集密度已經(jīng)不存在問題,絕大多數(shù)系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)密度都能保證在1points/m2以上。


  移動曲面擬合算法實現(xiàn)過程中的另一關鍵之處是閾值的選取,這里的曲面擬合算法實質是基于一種外推的算法,在數(shù)學上外推的精度要遠遠低于內插的精度,所以閾值的設置不宜過大,這樣會積累外推的誤差,導致曲面無法移動。解決的辦法是可以進行多次濾波。


  4、數(shù)字高程模型的創(chuàng)建

  DEM是對一個地區(qū)的地表高程變化的表示,可以采用多種方式表達。地形表面的特征決定了地形表面表達的難度,因而在影響最終DEM表面的各種因素中扮演了重要的角色。隨著計算機應用技術和GIS技術的發(fā)展,人們通常采用數(shù)字地面模型主要有三種基本形式:規(guī)則格網(wǎng)、不規(guī)則三角網(wǎng)和數(shù)字等高線。濾波后的點云數(shù)據(jù)可以認定為一個地面特征點的集合,本文采取了不規(guī)則三角網(wǎng)的表示方法來表示DEM數(shù)據(jù)。將濾波后的點云先生成三角網(wǎng)進而生成高程模型(DEM)。


  雖然DEM的空間分辨率的最終影響因素是生成DEM的LIDAR數(shù)據(jù)中激光腳點的密度;但是若已經(jīng)存在的DEM的分辨率不能滿足應用要求,則可通過重采樣來補充采樣點數(shù)量和密度上的不足,以達到提高空間分辨率的目的。


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