1 LIDAR數據處理概述
1.1 LIDAR數據的特點(diǎn)
從嚴格意義上講,航空激光雷達系統獲取的數據包括位置、方位/角度、距離、時(shí)間、強度等飛行過(guò)程中得到的各類(lèi)信息。而實(shí)際應用中,人們接觸和使用的是與具體時(shí)間及發(fā)射信號波長(cháng)一一對應的點(diǎn)坐標及對應的強度等。作為一種非成像技術(shù),航空激光雷達數據在內容、形式等方面具有很多自身的特點(diǎn)。
第一,從內容上講,航空激光雷達數據是分布于對象表面的一系列三維點(diǎn)坐標。值得注意的是,多次回波數據得到的點(diǎn)坐標可能對應著(zhù)不同的表面,首、末次信號分別對應樹(shù)冠和地面,這種特性在某些場(chǎng)合可以發(fā)揮重要作用。例如,在相鄰掃描帶上植被或其他具有不規則形狀的物體可能會(huì )具有不同的高度,若用它們進(jìn)行匹配可能會(huì )產(chǎn)生粗差,使用末次回波信號就可以避免匹配過(guò)程中不可預測的粗差問(wèn)題。與記錄反射/發(fā)射能量的強度數據相比,航空激光雷達數據在提取空間信息上更加便捷。
第二,激光雷達數據在形式上呈離散分布。這里“離散”是指數據點(diǎn)的位置、間隔等在三維空間中的不規則分布,即數據分布無(wú)規律性。
第三,數據形式的另一個(gè)特點(diǎn)是掃描帶中數據分布不均勻不同位置的點(diǎn)云密度不同,造成這種情況的主要原因是激光掃描儀所采用的掃描方式。激光掃描儀所采用的掃描方式有圓錐掃描,線(xiàn)掃描和光纖掃描。
不考慮地形起伏的影響,在圓錐掃描方式中,掃描帶兩側數據密度大,中間部分??;線(xiàn)掃描方式的情況類(lèi)似;在光纖掃描方式中,掃描線(xiàn)方向上的數據密度大于垂直掃描線(xiàn)方向上的。其他原因還包括飛行速度、掃描儀與地形/地物的相對位置/方向及航高等。例如,對建筑物的傾斜屋頂而言,朝向掃描儀方向的屋頂會(huì )比背向掃描儀方向的屋頂反射更多的信號,在數據密度較大時(shí)兩個(gè)屋頂平面上數據密度就會(huì )表現出差異。
第四,盡管目標點(diǎn)的三維坐標是航空激光雷達的主要數據形式,但其數據類(lèi)型并不局限于此。強度信號是另一個(gè)有用的信息源,它反映了地表物體對激光信號的響應。由于一些技術(shù)上的原因,還沒(méi)有得到多少實(shí)際應用。目前有用強度信號作為樹(shù)種分類(lèi)的依據事例。
1.2 LIDAR數據處理
LIDAR數據處理包括原始數據預處理和點(diǎn)云數據后處理兩個(gè)階段。原始數據預處理階段主要包括濾除雷達噪聲,對記錄的原始信號、時(shí)間參數、距離參數、GPS和INS數據進(jìn)行歸化處理、坐標變換,以得到地面目標的三維(x,y,z)點(diǎn)云坐標數據。坐標的格式可以根據用戶(hù)的要求定義,即可以得到不同的數據格式文件。點(diǎn)云數據后處理就是對得到的地面目標的三維點(diǎn)云坐標數據進(jìn)行分離處理。具體地說(shuō),由于激光雷達點(diǎn)云數據分布在不同的目標上,后處理就是將落在地形表面上的點(diǎn)(即所謂的地面點(diǎn))與那些非地形表面上的點(diǎn)進(jìn)行有效而準確的分離。只有高精度及準確而可靠地分離不同信息后,才可能有效地將這些數據用于不同的目的,例如:得到DEM數據、測量樹(shù)的高度、獲取城市的三維模型等。對三維點(diǎn)云坐標數據進(jìn)行有效的后處理是激光遙感系統最主要的組成部分。
盡管LIDAR技術(shù)在獲取地面點(diǎn)三維坐標方面具有效率高、全覆蓋、三維測量等優(yōu)良的技術(shù)特性,但是其數據量的龐大、復雜、無(wú)規律等特點(diǎn)始終困擾著(zhù)后期的數據處理。
2 規則格網(wǎng)重采樣生成數字表面模型(DSM)
在建立了規則地址格網(wǎng)檢索算法的基礎上,本文利用逐點(diǎn)內插法中的距離加權平均法來(lái)生成數字表面模型(DSM),具體步驟如下:
?。?)確定內插點(diǎn)所在的格網(wǎng)單元。
由測區內所有激光采樣點(diǎn)X、Y坐標的最大、最小值可以得到測區的范圍,再依據采樣間隔就可以計算出DSM格網(wǎng)的大小。設x方向采樣間隔為,方向采樣間隔為,測區起點(diǎn)坐標,則格網(wǎng)坐標對應的激光內插點(diǎn)坐標為:
?。?)規則地址格網(wǎng)檢索鄰域內的點(diǎn)。
利用距離加權平均法進(jìn)行內插計算,需要選取與插值點(diǎn)距離最近的若干個(gè)點(diǎn)來(lái)參加計算。最簡(jiǎn)單的方法就是計算內插點(diǎn)與周?chē)蓸狱c(diǎn)的距離,然后從中選出與內插點(diǎn)距離最近的若干點(diǎn)。這種方法計算量大,影響到插值速度。為解決這一問(wèn)題,可選用一定的鄰域搜索區域,根據距離加權平均法內插數學(xué)模型對采樣點(diǎn)數量的要求,不斷調整搜索范圍,直到滿(mǎn)足要求為止,不應該少于4個(gè)點(diǎn)。
在建立了規則地址格網(wǎng)的基礎上,就可以利用矩形檢索函數搜索鄰域正方形區域內的采樣點(diǎn),設所建立的規則地址格網(wǎng)的起點(diǎn)坐標為,搜索半徑為,則矩形檢索函數的參數設置為:
設置了函數參數,就可以利用矩形檢索函數來(lái)搜索內插點(diǎn)正方形鄰域內的采樣點(diǎn),若搜索的采樣點(diǎn)數量不滿(mǎn)足要求,則擴大搜索半徑,直到滿(mǎn)足要求為止。
?。?)權值的計算。
由于地形的自相關(guān)性,較近的采樣點(diǎn)對內插點(diǎn)的影響要大一些,因此常常用內插點(diǎn)和采樣點(diǎn)之間的距離來(lái)刻畫(huà)采樣點(diǎn)對內插點(diǎn)的貢獻程度,即距離越近,權值越大,反之越小。設當前內插點(diǎn)為,采樣點(diǎn)為,為內插點(diǎn)與采樣點(diǎn)之間的距離,定義采樣點(diǎn)的權為:
稱(chēng)為反距離權。式中指數,而且實(shí)驗證明,當時(shí),導致曲面在數據點(diǎn)附近相對比較平直,而在兩個(gè)數據點(diǎn)之間一個(gè)很小的區域內有很大的梯度,當時(shí),導致曲面相對平緩,沒(méi)有起伏,當時(shí),不但容易計算,也比較符合實(shí)際地形變化規律,因此,實(shí)際應用中常常取。
3 灰度量化生成DSM深度影像
為了直觀(guān)地表示出LIDAR數據的內容信息,將由離散LIDAR點(diǎn)云數據規則格網(wǎng)重采樣生成的數字表面模型(DSM)按照高程進(jìn)行灰度量化,得到同灰度圖像一樣的DSM深度影像。這就為后續的基于數字圖像處理技術(shù)的DSM深度影像處理做好了準備。具體做法是:搜索DSM中所有的LIDAR數據點(diǎn),得到高程最大值和最小值,對高程進(jìn)行量化,得到每一點(diǎn)的像素灰度值;同時(shí)將DSM三維點(diǎn)坐標中的X、Y坐標轉化為DSM深度影像的二維橫、縱坐標、,一個(gè)坐標點(diǎn)對應一個(gè)像素點(diǎn),就生成了同DSM格網(wǎng)大小相同的DSM深度影像。
其中:
為灰度值,為DSM中LIDAR點(diǎn)的高程值。獲得了同灰度圖像一樣的DSM深度影像后,一般可以從視覺(jué)上直接判斷出地形的高低、形狀等,一般也可以判斷出建筑物、道路、水塘、溝渠、河流、橋等地物要素。與灰度圖像相比,由航空LIDAR點(diǎn)云數據生成的城市地區DSM深度影像有其獨特的特點(diǎn)。表現在:
?。?)影像的灰度值和DSM中LIDAR數據的高程值成線(xiàn)性關(guān)系,高程值越高對應的像素灰度值就越高,反之,則越低。
?。?)在平坦城區,影像上地面部分的灰度值變化不大,且像素的灰度值低于建筑物部分。
?。?)由于LIDAR光束在較高建筑物邊緣常和墻面相切,導致建筑物邊緣數據不準確,因此在灰度影像上建筑物邊緣常呈鋸齒狀。
DSM深度影像其獨特的特點(diǎn)為引入數字圖像處理的方法提取建筑物奠定了基礎。
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