為了創(chuàng )建地面模型和建筑物模型而進(jìn)行的LIDAR數據的預處理包含了粗差剔除,數據的分類(lèi)和分割。粗差實(shí)際上指的就是一些錯誤的數據點(diǎn),在數據獲取時(shí)由于不可預知的原因而造成,應用之前應當先將這些壞點(diǎn)去掉。機載激光掃描測高激光腳點(diǎn)的分布并不規則,在三維空間的分布形態(tài)呈現隨機離散的數據點(diǎn)“點(diǎn)云”(Point cloud)。在這些點(diǎn)中,有些點(diǎn)位于真實(shí)地形表面有些點(diǎn)位于人工建筑物(房屋、煙囪、塔、輸電線(xiàn)等)或自然植被(樹(shù)、灌木、草)。從激光腳點(diǎn)數據點(diǎn)云中提取數字地形高程模型(DTM、DEM)需要將其中的地物數據點(diǎn)去掉,這就是所謂的激光測高數據的濾波。這里借用了數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(shù)木等)當作噪聲,濾波算法就是從DSM得到DTM的過(guò)程。研究如何從數據點(diǎn)云中分離出地形表面激光腳點(diǎn)數據子集以及區分不同地物(包括房屋、道路、植被等)激光腳點(diǎn)數據子集,就是所謂的數據過(guò)濾和分類(lèi)。
1、LIDAR數據濾波的原理
濾波的基本原理是基于鄰近激光腳點(diǎn)間的高程突變(局部不連續),一般不是由地形的陡然起伏所引起,更為可能的是較高點(diǎn)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(gè)區域來(lái)講,其表現形態(tài)也不會(huì )相同,陡坎只引起某個(gè)方向的高程突變,而房屋所引起的高程突變在四個(gè)方向都會(huì )形成階躍邊界。在同一區域,一定范圍大小內地形表面激光腳點(diǎn)的高程和鄰近地物(房屋,樹(shù)木,電線(xiàn)桿等)激光腳點(diǎn)高程變化顯著(zhù),在房屋邊界處更為明顯。局部高程不連續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(shù)時(shí),激光腳點(diǎn)間的高程也會(huì )出現局部不連續的情況,但其表現形態(tài)卻與前者有顯著(zhù)差異。
兩臨近點(diǎn)間的距離越近,兩點(diǎn)高差越大,較高點(diǎn)位于地形表面的可能性就越小,因此,判斷某點(diǎn)是否位于地形表面時(shí),要顧及該點(diǎn)到參考地形表面點(diǎn)的距離,隨著(zhù)兩點(diǎn)間距離的增加,判斷的閾值(threshold)也應放寬,主要是為了同時(shí)考慮地形起伏產(chǎn)生的高程變化。兩地面點(diǎn)間的距離越遠,自然高差(地形變化形成的高差)就會(huì )越大。
2、現有的濾波方法
大部分激光掃描點(diǎn)濾波算法的思想基于如下假設:臨近激光腳點(diǎn)間的局部不連續(高程突變)一般不是由地形的起伏所造成,而是突變點(diǎn)位于非地面之上。高程突變的表現形態(tài)也不相同,例如陡坎只引起某個(gè)方向的高程突變,而房屋所引起的高程突變在四個(gè)方向都會(huì )形成階躍邊界。當激光束投射到植被上時(shí),激光點(diǎn)間的高程也會(huì )出現局部不連續的情況,但其表現形態(tài)與前者有顯著(zhù)的差異。兩鄰近點(diǎn)間距離越近,兩點(diǎn)高差越大,較高點(diǎn)位于地形表面的可能性就越小。因此,判斷某點(diǎn)是否位于地形表面時(shí),要顧及該點(diǎn)到參考地形表面點(diǎn)的距離,隨著(zhù)兩點(diǎn)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(diǎn)之間的距離越遠,可能出現的高差會(huì )越大。目前用于機載LIDAR數據濾波的方法概括來(lái)講大致可以分為形態(tài)學(xué)濾波法,移動(dòng)窗口法,線(xiàn)性預測法,基于地形坡度濾波,移動(dòng)曲面擬合濾波方法,三角網(wǎng)迭代法,基于數據分割等幾種方法。
3、基于移動(dòng)曲面擬合濾波算法的濾波實(shí)驗
本文采用移動(dòng)曲面擬合濾波算法進(jìn)行多次實(shí)驗,包括平坦地形、水域、城區、山區等。實(shí)驗區選擇我國湖北省武漢市地區,該區域地物比較豐富,有開(kāi)闊地、道路、居民住宅、大型建筑物、樹(shù)、森林和河流等。地形坡度在城市地區較平緩,部分地區為山區或小土墩。LIDAR數據由Leica公司的ALS50Ⅱ型航空激光雷達系統裝載在運-5型飛機上獲得,相對航高1400m,激光間距大約為2m。
3.1 實(shí)驗數據
為了便于直觀(guān)的顯示濾波效果,搜集了該地區的航空影像作為參考。實(shí)驗區主要以工礦廠(chǎng)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(shí)驗區的西北方,有2個(gè)小型的人工湖泊,在西南方和東北方各有一座小山。原始點(diǎn)云數據。
3.2 濾波實(shí)驗結果
首先將獲取的原始點(diǎn)云數據*.LAS格式使用LIDAR VIEWER軟件轉換為T(mén)XT文本格式,將轉出的TXT文件使用移動(dòng)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文本數據轉化為SHP,即可生成三維效果圖。
3.3 實(shí)驗分析
移動(dòng)曲面擬合濾波算法能夠很好的過(guò)濾掉地面上的建筑物,原來(lái)在實(shí)驗區內部的建筑物點(diǎn)已經(jīng)全部濾掉,原建筑物部分的地面表現為空白,從點(diǎn)云分布圖可以看出是因為該區域點(diǎn)已經(jīng)被濾掉的緣故。除建筑物外,移動(dòng)曲面濾波算法還過(guò)濾掉了地面的以及道路兩旁的樹(shù)木,公路現已經(jīng)表現為條帶的面狀物;西邊的2個(gè)小型人工湖泊和河流表現為洼地,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(shù)木已經(jīng)完全過(guò)濾,可以看到路基兩側較過(guò)濾之前平滑,和濾波閾值的選取有直接關(guān)系。閾值的大小,需要根據不同地區多次實(shí)驗,方可找到合適的閾值。
3.4 綜合評價(jià)
移動(dòng)曲面擬合法濾波,算法簡(jiǎn)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量的限制。但算法要求保證一定的數據密度,以保證趨勢面更新較快,更新的過(guò)程實(shí)際上就是濾波趨勢面自適應地形起伏的過(guò)程。當然算法還要保持局部第行數據的離散分布,避免數據點(diǎn)的畸形分布(比如數據幾乎共線(xiàn))。對于當前的機載激光掃描系統來(lái)說(shuō),數據采集密度已經(jīng)不存在問(wèn)題,絕大多數系統提供的數據密度都能保證在1points/m2以上。
移動(dòng)曲面擬合算法實(shí)現過(guò)程中的另一關(guān)鍵之處是閾值的選取,這里的曲面擬合算法實(shí)質(zhì)是基于一種外推的算法,在數學(xué)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(guò)大,這樣會(huì )積累外推的誤差,導致曲面無(wú)法移動(dòng)。解決的辦法是可以進(jìn)行多次濾波。
4、數字高程模型的創(chuàng )建
DEM是對一個(gè)地區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(zhù)計算機應用技術(shù)和GIS技術(shù)的發(fā)展,人們通常采用數字地面模型主要有三種基本形式:規則格網(wǎng)、不規則三角網(wǎng)和數字等高線(xiàn)。濾波后的點(diǎn)云數據可以認定為一個(gè)地面特征點(diǎn)的集合,本文采取了不規則三角網(wǎng)的表示方法來(lái)表示DEM數據。將濾波后的點(diǎn)云先生成三角網(wǎng)進(jìn)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數據中激光腳點(diǎn)的密度;但是若已經(jīng)存在的DEM的分辨率不能滿(mǎn)足應用要求,則可通過(guò)重采樣來(lái)補充采樣點(diǎn)數量和密度上的不足,以達到提高空間分辨率的目的。
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