宋新龍,田耀永
(河南省測繪工程院,河南鄭州450008)
機載LiDAR掃描數據是通過對機載激光發射器接收的信號進行處理所獲得的表達地表三維形態的離散的、密度不均勻的數據點集,能夠以較高的精度反映地表的真實狀況,如地面高低起伏,地表物體反射特性、大小、高矮,物體之間相對距離關系等。機載LiDAR具有自動化程度高、受天氣影響小、數據生產周期短、精度高等特點。如何利用獲得的機載LiDAR掃描數據加工生產系列的地理信息產品及進行簡單應用,在下面的內容中將進行具體探討。
機載LiDAR掃描數據加工處理包括:裁剪航帶重疊點、點云數據分塊、點云數據分類、空間坐標轉換、高程異常改正、DSM生成、DEM生成、等高線提取、DOM生成等9個基本步驟,整個處理流程如下。
相鄰的航帶間會有一定的掃描重疊區域,在航帶拼接完成后,這些重疊區域點云密度比正常密度高一倍左右,需要裁切重疊區域,裁切后可以獲得一個密度均勻的激光點區域和精度較高的激光點云。在導入航跡文件后,可以在Terrasolid軟件下的Terrascan模塊,利用macro功能,進行cutoverlap,即可完成航帶重疊點的分類裁切。
由于點云數據量較大,Terrasolid數據處理軟件讀取點云數據文件大小有限,在進行分類處理和相關操作時,并且對計算機內存要求較高,當讀取文件超過32 MB時,容易引起內存溢出,造成死機。因此,在點云數據處理之前,對數據進行分塊,這樣可以提高工作速度,在以后處理時可以單獨調取一小塊進行細分操作,處理完成后融合成一個整體數據,不影響數據質量,且保證運行穩定。數據分塊的大小可以根據計算機配置的高低進行調整,一般設成200×200大小,在Terrascan模塊下,新建工程文件,利用block功能,可以完成對點云數據分塊。
點云數據分類的目的是為了剔除噪聲點,將不同的地表點和地面點分成不同的點集,一般可分為噪聲點集,地面點集,植被點集,建筑物點集等,點云數據分類的好壞,直接影響到DEM、DSM、等高線等產品的精度和質量。分類的算法是基于鄰近激光腳點間的高程突變(局部不連續),兩鄰近點間的距離越近,兩點間高差越大,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地面點的距離,隨著兩點間距離的增加,判斷的閾值也應放寬,主要是為了同時考慮地形起伏的高程變化。
1)首先要用分類器將所有的點都歸于DEFAULT類,便于點云數據備份,導入航跡線,去除DEFAULT類中重疊區域中的冗余點。.
2)噪聲點濾除。一般根據絕對高程或設定閾值來去除明顯的異常點,也可以根據其他的濾波算法進行噪聲點濾除。
3)進行點云分類。首先分離出低點,然后根據多重回波性質進行植被分類,提取地面點,再從地面點中分離出水域中的點,地面關鍵點,建筑物上的點等。
4)精細分類,對初步分類后的數據,再進行人工處理,使數據分類進一步細化,數據表達更加準確。這時還可依據相應區域的正射影像來分析判斷。人工處理的主要對象為自動處理中無法識別的數據點。例如噪聲點、低點、高點、其他地物點以及水域點。有的區域由于植被較密激光點無法打到地面,植被點被錯誤分為地面點,在這一步驟中可通過人工干預分出植被點。
由于獲取的機載激光雷達數據坐標一般是WGS-84坐標系,這與現在通常應用的西安80坐標系不同,當點云分類完成后,就需要進行下一步的坐標轉換,然后才能得到需要的坐標系,一般采用七參數進行平面坐標轉換。具體的做法就是將分類后的點云數據,按一定的格式輸出成TXT文檔,再用程序進行批處理轉換,轉換程序界面如圖1。

圖1 七參轉換系統界面
GPS定位問題所提供的是以橢球面為基準的大地高程,點云數據同樣也是大地高程,而實際所需要的是以大地水準面為基準的正常高程,可以利用測區已存在的精化大地水準面數據來擬合高程,采取的方法是依據河南省的高程異常等值線,直接以曲面擬合的方法完成WGS-84的橢球高向大地水準面的正常高的轉換。具體的做法同平面坐標轉換一樣,采用文件轉換的方式進行,程序界面如圖2。

圖2 高程異常改正系統界面
將經過平面坐標轉換和高程異常改正后的點云數據導入到 Terrasolid數據處理軟件中,利用Terrascan模塊里creat editablemodel,將分類后的植被、建筑物、水面及關鍵點、地面數據等,設置基本參數后,就可以完成地表模型的生成。
DEM的生成和DSM類似,只需要地面點、關鍵點就可以。具體實現步驟同DSM。
等高線的提取方法比較多,重要的是等高線的圓滑與合理。特別是等高線的圓滑處理,直接關系到等高線的質量,處理方法多種多樣,用到的算法和軟件也比較多,有點云抽稀后直接生成等高線的方法,有先生成DEM后再根據DEM的灰度值提取點高程點后反生等高線的,用的軟件也比較多,有南方 CASS、JX4、VirtuoZo、GEOWAY 等,而本文再采用的是點生成等高線,再利用線生成點,濾波后再生成等高線的方法,具體的做法如下:在TerraSolid環境下,利用分類后的地面點生成等高線、然后進行等高線插點,將內插后的點進行低通濾波,得到的點再反生線等高線。這樣得到的等高線不僅接近真實地貌,并且圓滑度也比較好,效果如圖3。

圖3 生成的等高線
機載LiDAR鎖獲得的影像數據生成DOM的基本步驟與利用JX4、VirtuoZo等數字攝影測量系統基本一致,本文采用的是TerraSolid軟件生成DOM數據,首先進行航帶間匹配,計算出相機姿態角的參數,對航帶進行微調,使得到的數據更精確,導入keypoint數據 modelkey.las,添加相機文件,生成粗正攝影像,然后把所有的圖片信息疊加在一起,通過keypoint輔助配準糾正,對配準后的影像圖進行顏色糾正,地物拼接,必要時可用Photoshop輔助編輯圖片,生成正射影像,由于飛機的拍攝角度和位置不同,同一地物在不同航帶所拍攝的相片里存在較大的差別,在同一航帶的不同位置進行拍攝,也不盡相同。主要表現為在拼接線處高層建筑不能接邊,植被在地面上的陰影不接邊等,影響生成的正射影像的質量。可以對拼接線處的照片進行分析,切割不接邊部分,拼接成一幅完整的正射影像。
在完成高精度的數字地面模型DTM、數字地表模型DSM、等高線數字正攝影像圖色生成后,可以利用以上產品,進行不同比例尺的DLG數據產品的生產,三維數字城市建模,4D融合產品生產等,可以廣泛應用于基礎測繪、道路工程、電力電網、水利、石油管線、海岸線及海島礁、數字城市、三維城市建模等領域。
在數字區域、數字城市建設中,可以利用LiDAR數據生成的高精度的數字地面模型(DEM),數字正攝影像圖(DOM),進行三維大場景模型構建,將DEM按公里格網或圖幅分割成不同單元,在3DMax中進行地面模型構建,再將DOM同樣分割成坐標一致的不同單元圖像,作為地面紋理,粘貼到對應的地面模型上,如果再將地表建筑物及其他模型導入,可以拼接成真實帶有坐標信息和高程信息的真實三維景觀,也可以導出到各種三維GIS平臺上,形成真三維地理信息系統。
在生成等高線的同時,也可以導入數字正射影像以及對應的經過濾波抽稀后的激光地面點到制圖軟件(MapGIS、ArcGIS等)中,進行DLG產品的采集生產,可以按照以下步驟繪制線劃圖。
(1)繪制明顯地物
在正射影像上繪出所有可識別的地物(建筑物除外),如:道路、水溝、地類界、水塘、坎、斜坡、橋梁、涵洞、鐵路、高壓線桿等。對于高度在1 m以上的陡坎,可通過提取的激光地形特征點的高程數據來判斷坎的高度,然后利用正射影像將坎描繪出來;當激光點高差比較大,從影像上判斷又是陡坎或斜坡時,應該繪制陡坎或斜坡。
(2)建筑物糾正
將建筑物區域已分類的地面和非地面激光點(將地面點和非地面點分別以不同的顏色表示)導人到制圖軟件平臺中,并與正射影像疊加,通過分類的地面和建筑物激光點來判斷、繪制建筑物的輪廓。由于正射影像只是對地表進行了投影差改正,并未對高出地面的建筑物進行糾正,對于那些在正射影像上能夠看到底部的建筑物,可以利用建筑物的墻基進行糾正,即在靠近投影中心的一邊根據建筑物地面線繪制,另一邊要根據建筑物頂部投影大小及形狀對其進行改正。另外,由于激光點是直接獲取三維直角坐標,不存在投影差,因而這些點的平面精度是非常高的;根據其高程值大小,可以區分是在房屋上還是在地面上,然后參照建筑物激光點的范圍和大小就可以準確地確定建筑物的形狀和位置。
(3)像片調繪與圖形補測
調繪內容包括居民地、獨立地物、道路及附屬設施、管線和垣柵、水系及附屬設施、境界、地貌土質、植被、地理名稱調查與注記等。采用RTK或全站儀來補測室內未曾判別的電力線桿、通信線桿、涵洞、橋梁等重要地物,并將它們展繪到原圖形上,查驗其與正射影像上周圍地形地物的符合程度。對于距控制點較遠的應先布設圖根控制點再補測、修測,圖根控制的技術要求按《工程測量規范》執行。
(4)室內修圖與精度檢測
利用野外調查的結果進行室內的修改和補充清繪。為保證成圖的質量和精度,由外業組進行地形地物的數學精度統計(包括地物丈量、點位檢測、高程檢測等)。
在生成 DEM、MOD、DLG的基礎上,可以將DOM與DLG的進行套合,及可以滿足專業人員的用途需要,也可以滿足非專業人員的直觀判讀,將DEM與DOM融合,可以生成三維電子沙盤,真實再現三維地貌,滿足整體規劃、軍事推演等方面的應用需求。
本文是在對機載激光雷達點云進行分類試驗的基礎上,對點云進行數據后處理過程進行了簡單研究。涉及的每個環節采用了多種方案進行嘗試,最后總結一套適合規模化生產的完整LiDAR數據系列產品制作的技術流程,不足之處,請廣大同行批評指正。
[1]黃金浪.基于TerraScan的數據處理[J].測繪通報,2007(10):12-13.
[2]陳堅,金翔龍.機載激光測深技術進展及應用[J].海洋通報,2002,(6):76-83,91.
[3]王鐵軍,陳云,袁如金.基于LiDAR數據的DEM和矢量自動提取探討[J].測繪與空間地理信息,2009(1):29-31.
[4]楊海全,余潔,秦昆,等.基于知識的LiDAR數據地物提取研究[J].測繪通報,2006(12):9-11.
[5]賈玉明,雷鳴,侯紅松.LiDAR機載激光雷達數據制作DEM 原理分析[J].大眾科技,2007(8):79-80.
[6]王曉輝,胡伍生,劉行波.LiDAR系統測量成果精度檢測[J].測繪工程,2007,6(3):67-69,73.
[7]梁欣廉.激光雷達數據特點[J].遙感信息,2005,78(3):75-76.