城市機載LiDAR測圖平臺研究與實現

王 磊

(廣州市城市規劃勘測設計研究院，廣東 廣州 510060)

一、引 言

隨著廣州市新型城市化發展實現大跨越、國家中心城市功能全面增強，以及城鄉一體化建設飛速發展，城市規劃特別是郊區與鄉村的規劃凸顯重要和緊迫,對地理數據的快速獲取和現勢性要求也越來越高。目前，采集大比例尺數字線劃圖的技術手段主要依靠大量的外業數據采集和人工分析處理工作，已明顯無法滿足大面積、快速、高精度產品的生產需求。激光雷達(light detection and ranging，LiDAR)技術集激光測距技術、計算機技術、慣性測量單元(IMU)、差分定位技術(DGPS)于一體，其在三維空間信息的實時獲取方面產生了重大突破，為獲取高時空分辨率地球空間信息提供了一種全新的技術手段，使傳統的人工單點數據獲取變為連續自動數據獲取，使數據處理的自動化、智能化成為可能。

目前對LiDAR 數據處理的大部分研究集中于數據的濾波和分類，而針對不同地形條件的自適應性、自動化算法仍處于初步探討階段[1]。本文以廣州市從化測區機載LiDAR 系統1∶2000、1∶5000地形成圖為例，研制機載LiDAR測圖平臺，并在從化測區1985 km2的1∶2000、1∶5000地形圖測制中得到實際應用。

二、機載LiDAR獲取后數據特征

LiDAR測圖系統所包括的數據主要有數字正射影像(DOM)、數字表面模型(DSM)、數字高程模型(DEM)、分類的激光點云(point cloud)。

1. 數字正射影像

數據主要特征如下：

1) 地面分辨率：1∶2000的為0.2 m，1∶5000的為0.5 m；數據格式為*.tif；分幅尺寸：1∶2000 的為1000 m×800 m(四周需外擴20m重疊區域)，1∶5000的為2000 m×2000 m(四周需外擴100 m重疊區域)；影像定位，DOM數據起始點為左上角像元中心點對應的廣州平面坐標。

2) 數據的柵格坐標位于像元中心點，影像值是每一個柵格中心代表的值；影像色彩模式為24位(比特)；影像無噪聲、污點、劃痕。

2. 地面表面模型

數據主要特征如下：地面分辨率為1 m；數據格式為*.bil；分幅尺寸為1000 m×800 m；數據存儲，應由起始格網點起，按從西向東，由北向南的順序排列；空白區域在所獲取高程數據源出現局部中斷的情況下使用，位于空白區域的格網應賦予高程值-9999(對空白區的處理有記錄)。

3. 數字地面模型

數據主要特征如下：地面分辨率，1∶2000的為1 m，1∶5000的為2.5 m；數據格式為*.bil；分幅尺寸，1∶2000的為1000 m×800 m，1∶5000的為2000 m×2000 m；數據存儲，應由起始格網點起，按從西向東、由北向南的順序排列；空白區域在所獲取高程數據源出現局部中斷的情況下使用，位于空白區域的格網應賦予高程值-9999(對空白區的處理有記錄)。

4. 點云數據

點云是在同一空間參考系下表達目標空間分布和目標表面光譜特性的海量點集合。激光雷達系統掃描獲取的數據，從嚴格意義上講，包括位置、方位/角度、距離、時間、強度等各種數據。但實際應用中，人們接觸和使用的是與具體時間及發射信號波長一一對應的點坐標及強度等。與城市LiDAR測圖平臺影像數據相比，點云數據在內容、形式等方面具有很多自身的特點。數據主要特征如下：點密度，1∶2000的為1～4個/m2，1∶5000的為1/4～1個/m2；數據格式為*.coo(包含x、y、z、顏色RGB、反射強度F等信息)。

三、城市LiDAR測圖平臺主要功能

城市LiDAR測圖平臺基于筆者所在單位原有1∶2000、1∶5000成圖模板與數據標準，并采用功能模塊化的方式開發，快速搭建可供實際生產的應用系統，大大縮短了開發交互式測圖軟件的開發周期和作業員的培訓周期，同時保證了軟件系統的質量。城市LiDAR測圖平臺主要功能見表1。

表1 城市LiDAR測圖平臺主要功能

四、關鍵技術與實現

1. 海量點云管理與快速顯示

點云數據的特點之一就是數據量非常大，一個普通的工程文件中就可多達數億點。在點云數據描述與顯示環節進行優化，采用無損壓縮技術、虛擬緩存技術、動態篩選技術，實現海量點云的高效加載與顯示，解決了超大點云數據的存儲與顯示效率問題，如圖1所示。

1) 無損壓縮技術：在保證三維坐標數據精度的前提下，將用常規方法描述的點云數據壓縮掉80%，使得每百兆存儲空間點云高達千萬點，有效地解決了海量點云的存儲問題。

2) 虛擬緩存技術：將其分塊保存在以本地硬盤為載體建立的緩存中，顯示時從緩存中動態讀取，用后釋放。虛擬緩存與內存兼容性好，讀寫速度快，在海量點云數據高速顯示過程中起到了關鍵作用。

圖1 海量點云數據管理與快速顯示機制

3) 動態篩選技術：點云數據在同一窗口超過一定數量后(如100萬點)，其細節是顯示設備無法表現或人眼分辨不出的，系統根據這一特點對同一窗口超大數據量顯示時刻動態篩選，即在限定數量閥值內按空間平均分配的原則抽取一定的比例數據，避免數以億計的點同時顯示現象，從而提高顯示性能。

2. 基于點云圖像柵格化的等高線快速生成

基于點云(地面)提取等高線是工程實踐中的主要需求之一，但由于點云數據量大，使得通過點云數據構建三角網、再基于三角網追蹤等高線這種通常應用于常規矢量的處理方法在處理點云的過程中效果不理想或根本無法使用。本系統采用柵格的方法成功地解決了海量點云等高線自動生成這一生產難題，如圖2所示。

圖2 等高線快速生成機制

基本原理如下：將點云按等高距分級，并為同級賦同一顏色，保證相鄰分級不同色；根據精度要求將分色后的點云通過繪圖手段柵格化，即生成柵格圖片；利用圖像處理方法提取本色邊界線；等高線賦值；分塊處理后的等高線接邊。由于圖像處理成熟，實踐中應用廣泛，EPS通過點云柵格化方法，成功地將基于點云生成等高線問題轉換為基于圖像提取色塊分界線問題；又由于點云柵格化過程中，絕大多數噪聲已經被過濾掉，從而保證了等高線光滑、柔順，如圖3、圖4所示。

圖3 等高線快速生成

3. 基于正射影像建筑物三維量測

基于正射影像和密集三維點云，同步生成與影像對應的數字高程模型的方法，讓二維影像上點的位置與該模型的三維坐標一一對應，從而精確獲得對應點位的真實高程值和平面坐標。采用本方法無需觀察立體影像對，在正射影像上就可以進行三維數字線畫圖和地物測繪。其原理與實施流程分別如圖5、圖6所示。

圖4 等高線快速生成

圖5 技術原理示意圖

圖6 技術實施的流程圖

4. 基于正射影像地物自動與半自動提取

給定影像上線狀目標的初值，可精確提取線狀目標的形狀。融合現有線劃圖測繪操作方式、影像上線狀地物特征實時自動捕捉和提取、進行快速線劃圖測繪的技術實現了影像上線狀目標人工引導下的半自動快速提取，提高了繪圖精度與作業效率，如圖7、圖8所示。

圖7 基于二值模板匹配與優化計算的方法

圖8 基于自適應最小二乘模板匹配提取各段連續的拋物線

五、應用情況

基于城市機載LiDAR測圖平臺，本文完成了廣州市從化1985 km2全域1∶5000地形圖測圖工作，開展了100 km21∶2000地形圖測量試驗與三維白模建立工作，在成果精度、圖面表達等方面均取得了預期成果，實現了城市空間基礎數據的快速獲取、快速生產目標，實現了當年航測、當年生產目標。

整體上，本測圖平臺具有以下特點：

1) 高效便捷的數據組織管理：對海量點云、正射影像及原支持的地理信息數據批量快速加載及任意卸載，且多種數據融合于同一圖面，省去了使用者頻繁切換的麻煩，縮減了加載數據的等待時間，是提高作業效率的重要環節。

2) 方便、合理的數據顯示控制：只需更改復選框內選擇狀態即能控制點云、DOM、地形圖數據的隱藏顯示，且對于點云可以按照高程變化設色顯示、框選區域顯示、剖面圖顯示等，有利于制圖員對地形變化更好地把握。

3) 快速的等高線生成：該軟件能大面積由點云快速生成等高線，根據筆者使用其他軟件的經驗，該系統在等高線的生成方面具有操作簡單、占用計算資源少、速度快、圖面美觀等優點。

4) 摒棄了立體測圖的束縛：目前流行的數字攝影測圖平臺需要有經驗的航攝測圖員采用立體相對方式測圖，該軟件集成了建筑物投影差自動改正功能，使得地形圖的測制可以在普通計算機上進行，而且操作簡單，易于學會。

六、結束語

LiDAR技術是利用返回的激光脈沖獲取探測目標高分辨率的距離、坡度、粗糙度等信息，其能夠全天時、全天候地獲取地面的高密度三維數據，是建立數字表面模型、數字城市模型等相關領域的新興高新技術[2]。城市機載LiDAR測圖平臺作為“城市LiDAR生產技術體系研究與應用”課題的一部分，完善了筆者所在單位基礎地理數據快速生產技術體系，不僅保證了1∶500—1∶5000數據生產標準的一致性，而且按照信息化測繪要求，形成了機載LiDAR數據生產、質量控制、成圖輸出、數據入庫的一體化作業流程，探索了一個面向專業服務的快速測圖技術路線，建立了LiDAR測圖快速生產技術體系。

目前，國內機載LiDAR技術研究主要集中在前期的數據處理方面，而對于后期制圖方面研究較少，城市機載LiDAR測圖平臺的研發成功，給城市測繪部門快速獲取空間基礎數據提供了一種思路，具有借鑒意義。

參考文獻：

[1] 張小紅.機載激光雷達測量技術理論與方法[M].武漢:武漢大學出版社, 2007.

[2] 劉春.激光三維遙感的數據處理與特征提取[M].北京:科學出版社, 2010.

[3] 徐祖艦,王滋政,陽鋒.機載激光雷達測量技術及工程應用實踐[M].武漢: 武漢大學出版社, 2009.

[4] 王磊.面向城市規劃的空間數據庫動態更新模型研究[J].測繪科學,2009，34(6):215-217.

[5] 王磊，代培林. 面向規劃的MGE數據整理工作內容與方法研究[J].測繪通報,2010(6):54-56.