多源數據的Lidar數據交互處理方法研究

　　LIDAR（Light Detection And Ranging） 是一種主動(dòng)式對地觀(guān)測系統，它集成了 GPS、慣性導航、激光測距等先進(jìn)技術(shù)，具有控制測量依賴(lài)性少、受天氣影響小、自動(dòng)化程度高、成圖周期短等特點(diǎn)，可能為測繪行業(yè)帶來(lái)一場(chǎng)新的技術(shù)革命。

　　作為一種三維信息的實(shí)時(shí)獲取手段，LIDAR 的應用熱潮在國外已經(jīng)掀起，在未來(lái)兩三年內中國應用 LIDAR 技術(shù)的市場(chǎng)將更加廣泛。但是 LIDAR 數據的后處理的工作還相對滯后，為特定應用選擇適合的（自動(dòng)、半自動(dòng)）數據處理方法還處于研究階段，針對不同地形條件的適應性算法實(shí)驗還處于初步探討階段。其中，手工分類(lèi)（濾波）和質(zhì)量控制會(huì )占用全部處理時(shí)間的約 60%～80%。如何利用已知數據源（光學(xué)影像數據、低精度 DEM 數據、矢量數據等）與 LIDAR數據的智能融合提高數據處理精度和效率，從而迎接國內 LIDAR 工業(yè)化、標準化的到來(lái)成為了目前首要的任務(wù)。

　　激光雷達數據處理中交互編輯的目的是剔除自動(dòng)濾波，自動(dòng)分類(lèi)沒(méi)有濾掉的部分粗差和未分類(lèi)正確的激光點(diǎn)。面對海量離散點(diǎn)云如何進(jìn)行數據處理的效果評價(jià)，如何找到粗差點(diǎn)的位置是LIDAR數據處理不可回避的重要環(huán)節。

　　1.暈渲圖輔助分析

　?。?）基于 TIN 的局部暈渲圖

　　LIDAR 點(diǎn)云經(jīng)過(guò)濾波分類(lèi)后的地面點(diǎn)類(lèi)是制作 DEM 的數據源，地面點(diǎn)的分類(lèi)精度直接影響 DEM 的數據精度。在自動(dòng)濾波分類(lèi)的基礎上，如何評價(jià)數據處理結果，尋找粗差點(diǎn)或錯分點(diǎn)進(jìn)行人工干預分類(lèi)，還原地面點(diǎn)，生成真實(shí)準確的地形曲面需要借助地面類(lèi)別數據的暈渲處理。

　　暈渲法是地圖上常用的地形表示方法之一。主要是根據光線(xiàn)的亮度差別，用黑色或幾種色彩在地圖上構成地勢起伏的立體印象。在暈渲法中光照是產(chǎn)生明暗變化的必要條件。太陽(yáng)是地球的光源，但由于地貌與光源的位置不斷改變，地面的明暗程度又受大氣層和地面物質(zhì)的影響，情況復雜，所以一般假定光源在固定位置（本文的太陽(yáng)方位角為 45 度，太陽(yáng)高度角為 25 度），并且發(fā)出強度不變的平行光線(xiàn)。地貌各部位的明暗程度決定于地面單元的坡向（光線(xiàn)與坡面法線(xiàn)在水平面上投影的夾角）與平行光線(xiàn)的關(guān)系以及地面單元的坡度（地面傾斜角）與平行光線(xiàn)的關(guān)系。

　　漸變設色方案是一種特殊的設色方案（本文采用基于地形高程信息進(jìn)行色彩分配的原則），它不同于傳統的分層設色把高程分為幾個(gè)帶，而是每一個(gè)不同的高程均對應不同的顏色，可保證圖面過(guò)渡自然，沒(méi)有分層設色中的帶狀條痕。

　　LIDAR 點(diǎn)云的局部地區暈渲圖根據地面點(diǎn)云的不規則三角網(wǎng)實(shí)現，可以高效快速的尋找地面粗差點(diǎn)位置，實(shí)現人機交互判讀與點(diǎn)云編輯。確定異常的地形點(diǎn)以后，即可應用分類(lèi)模塊或算法，實(shí)現人工編輯，最終生成地面點(diǎn)。

　?。?）基于格網(wǎng)的攝區暈渲圖

　　經(jīng)過(guò)濾波、人工編輯得到的地面點(diǎn)經(jīng)過(guò)內插處理，即可得到規則格網(wǎng) DEM 數據。在整個(gè)攝區進(jìn)行 DEM 與 DSM 的暈渲處理（太陽(yáng)方位角 135 度，太陽(yáng)高度角 45 度），并在數據比較過(guò)程中檢查數據處理過(guò)程中存在粗差點(diǎn)、異常點(diǎn)以及攝區的接邊等問(wèn)題。

　　暈渲圖的評價(jià)標準：

　　1）能將地貌形態(tài)特征、山系構造特征、地勢起伏特征、坡度的變化、山脈走向、高度對比等特征全面地反映出來(lái)。

　　2）使用的顏色符合人的視覺(jué)習慣，并盡量接近地理景觀(guān)的本色，同時(shí)要求顏色搭配合理、明暗過(guò)渡自然。

　　3）所表示的地貌有較強的立體感。

　　4）不影響其它要素的表示。

　　5）滿(mǎn)足出版印刷的要求。

　　2.剖面圖輔助分析

　　在確定了異常區域后，即可利用剖面圖實(shí)現點(diǎn)云的人工判讀和修改。在剖面圖上地面點(diǎn)變化起伏平緩，在建筑物區域中斷，在有植被的山地、丘陵地區會(huì )穿透樹(shù)木（不規則分布點(diǎn)）存在；人工建筑物的點(diǎn)類(lèi)高出地面點(diǎn)且有建筑物輪廓；植被點(diǎn)類(lèi)為高出地面不規則分布點(diǎn)；水域一般沒(méi)有回波。根據上述判讀原則，可以實(shí)現地面、建筑物、植被、水域類(lèi)別的人工編輯。

　　3.航空影像輔助分析

　　航空影像數據記錄連續波譜信息，它包含了空間結構、地物邊界、色彩屬性等判讀地物的重要信息?，F在，有的數字航攝儀地面采樣率可達到厘米級，能夠分辨地物微小差別。激光雷達數據雖然對描述地物三維空間結構的優(yōu)勢明顯，但其每平方米幾個(gè)點(diǎn)的激光點(diǎn)密度以及分米級的光斑分辨率（光斑直徑）對于精確描述地物邊界還存在誤差。尤其是不規則房屋邊緣存在高度相似植被的情況下，容易造成錯分和誤判，需要借助正射影像進(jìn)行輔助判讀。除此之外，可以利用 LIDAR 數據快速建立建筑物三維模型也需要航空影像數據在房屋邊界處的判讀。

　　航空影像、不規則三角網(wǎng)暈渲圖以及剖面圖的聯(lián)合判讀也是非常有效的方法。暈渲圖對三維空間結構敏感，用于尋找高程異常區域，航空影像的光譜信息在地物邊界處輔助準確判讀，剖面圖直觀(guān)顯示點(diǎn)云在高程上的分布。

　　4.結論

　　通過(guò)不規則三角網(wǎng)暈渲圖、規則格網(wǎng)暈渲圖、點(diǎn)云剖面圖、航空影像數據的輔助判讀與識別，實(shí)現了高效準確的數據處理質(zhì)量檢查與人工編輯處理。解決了對海量離散點(diǎn)云進(jìn)行數據處理的效果評價(jià)和找到粗差點(diǎn)位置等問(wèn)題。

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