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基于LiDAR點(diǎn)云的高精度DEM構(gòu)建方法

2015-02-06 07:58:18于彩霞李改肖陳惠榮沫1
地理空間信息 2015年3期
關(guān)鍵詞:方法模型

于彩霞,董 箭,李改肖,陳惠榮,王 沫1,

(1.信息工程大學(xué) 地理空間信息學(xué)院,河南 鄭州450052;2.地理信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗室,陜西 西安710054;3.海軍大連艦艇學(xué)院,遼寧 大連 116018)

基于LiDAR點(diǎn)云的高精度DEM構(gòu)建方法

于彩霞1,2,3,董 箭3,李改肖3,陳惠榮3,王 沫1,3

(1.信息工程大學(xué) 地理空間信息學(xué)院,河南 鄭州450052;2.地理信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗室,陜西 西安710054;3.海軍大連艦艇學(xué)院,遼寧 大連 116018)

對激光雷達(dá)測量點(diǎn)云濾波分類出真實(shí)地面點(diǎn),通過不同的方法構(gòu)建高精度的數(shù)字高程模型,包括不規(guī)則三角網(wǎng)模型和Grid模型,采用等值線回放法和檢查點(diǎn)法分別從定性和定量角度評估DEM的精度。實(shí)驗表明,線性三角網(wǎng)插值法構(gòu)建的DEM邊界約束最好、精度較高,且效率最高,是LiDAR點(diǎn)云構(gòu)建高精度DEM的最優(yōu)方法。

LiDAR;高精度;DEM;等值線;精度評估

LiDAR能夠快速獲取高精度、高密度的三維地形數(shù)據(jù)[1],成為構(gòu)建高精度DEM的一種新方法。目前從LiDAR數(shù)據(jù)中構(gòu)建DEM的方法研究較少[2,3],主要從工程應(yīng)用角度對如何通過LiDAR數(shù)據(jù)生產(chǎn)DEM進(jìn)行探討,缺少對不同DEM構(gòu)建模型的適用性研究,以及對其構(gòu)建的DEM進(jìn)行精度評估。

針對上述問題,本文將基于高密度、高精度的海量LiDAR點(diǎn)云,采用不同模型構(gòu)建DEM,通過對LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗,分別從定性和定量的角度出發(fā),對DEM構(gòu)建算法進(jìn)行精度評估,以期為海量的高密度點(diǎn)云構(gòu)建DEM的模型選擇提供一定的參考,同時也為后續(xù)的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用打下基礎(chǔ)。

1 DEM的構(gòu)建與精度評估

1.1 DEM構(gòu)建方法

基于LiDAR點(diǎn)云的高精度DEM構(gòu)建,首先需對LiDAR點(diǎn)云進(jìn)行粗差濾波處理,濾除粗差數(shù)據(jù)并保留真實(shí)的地面點(diǎn)云;然后通過不同的DEM構(gòu)建算法由地面真實(shí)點(diǎn)云生成DEM,其中包括不規(guī)則TIN和規(guī)則格網(wǎng)Grid;最后采用等值線回放法和檢查點(diǎn)法分別從定性和定量出發(fā)評估DEM精度。流程如圖1所示。

1)LiDAR點(diǎn)云處理。在本文中LiDAR預(yù)處理包括2部分工作:①LiDAR原始點(diǎn)云的粗差(噪聲)去除。LiDAR點(diǎn)云在獲取時隨機(jī)性大,易受到外界因素的影響,以及激光脈沖的散射和衍射現(xiàn)象等問題,不可避免地給最終的測量結(jié)果帶來粗差和噪聲[4]。這些粗差和噪聲包括高點(diǎn)、低點(diǎn)及孤立點(diǎn)/點(diǎn)云等3類[5],必須剔除處理,否則會造成局部地形的變形甚至失真,嚴(yán)重影響DEM的精度。②點(diǎn)云的濾波分類。LiDAR點(diǎn)云的濾波分類實(shí)質(zhì)是去除點(diǎn)云中的非地面點(diǎn),保留真實(shí)地面點(diǎn)云。濾波方法有很多[1,6],較為成熟的是Axelsson提出的基于TIN的漸進(jìn)加密濾波法。本文將采用該方法對LiDAR點(diǎn)云濾波,并通過實(shí)驗不斷調(diào)整閾值以得到更為真實(shí)的地面點(diǎn)云[7]。

圖1 基于LiDAR點(diǎn)云的DEM構(gòu)建示意圖

2)DEM構(gòu)建模型。DEM有多種表達(dá)方法,目前常用的主要有不規(guī)則三角網(wǎng)(TIN)模型和規(guī)則格網(wǎng)(Grid)模型[8,9]。①TIN模型。采用TIN對LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,相互連接LiDAR原始點(diǎn)云生成三角形。連接點(diǎn)云時需滿足選擇最近的點(diǎn)形成三角形,生成的三角形唯一、不交叉、不重疊以及盡量接近正三角形等原則[8,9]。② Grid模型。Grid是用一系列規(guī)則格網(wǎng)表示地形表面,主要有反距離加權(quán)插值法(IDW)、克里金(Kriging)插值法、線性三角網(wǎng)插值法(TLI)和最近鄰點(diǎn)插值法(NN)[8-11]等。其中,反距離加權(quán)插值法的基本原理是己知點(diǎn)云的坐標(biāo)和高程,通過加權(quán)計算格網(wǎng)點(diǎn)的高程值,離格網(wǎng)距離越近的點(diǎn)云,權(quán)重越大。克里金插值法考慮到空間場的各向異性和LiDAR點(diǎn)云的空間相關(guān)性,應(yīng)用數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計模型確定對格網(wǎng)有影響的距離范圍,并內(nèi)插得格網(wǎng)的高程。線性三角網(wǎng)插值法通過連接點(diǎn)云構(gòu)建三角網(wǎng),根據(jù)三角網(wǎng)內(nèi)的點(diǎn)云均勻分配格網(wǎng)的屬性值,屬于嚴(yán)密的插值方式。最近鄰點(diǎn)插值法是指選擇離格網(wǎng)最近的點(diǎn)云作為格網(wǎng)的屬性值。

1.2 DEM精度評估

本文采用等值線回放法和檢查點(diǎn)法來評估基于LiDAR點(diǎn)云構(gòu)建的DEM精度。

等值線回放法是將構(gòu)建的DEM內(nèi)插生成等值線,然后目視檢查,并與其他方法生成的等值線進(jìn)行比較,屬于定性評估。檢查點(diǎn)法是選擇并預(yù)留一定數(shù)量的分布均勻、合理的LiDAR點(diǎn)為檢查點(diǎn),其高程為Zi(i=1,2,…,n),由構(gòu)建的DEM內(nèi)插出這些點(diǎn)的高程值Zi',則DEM的精度為:

2 實(shí)驗與分析

實(shí)驗區(qū)域位于大連某海岸,屬于地形陡峭的巖石陡岸。LiDAR數(shù)據(jù)由中海達(dá)激光掃描儀iScan采集,點(diǎn)云間距為0.1 m,點(diǎn)云總量為22.6萬。

先對LiDAR去除粗差,并濾波分類出真實(shí)地面點(diǎn)云,然后根據(jù)不同方法構(gòu)建TIN模型和Grid模型,分別從定性和定量角度評估其構(gòu)建的DEM精度。

2.1 定性分析

由TIN模型內(nèi)插的等值線如圖2所示,由TIN生成的等值線破碎、曲折多、抖動大;由Grid生成的等值線(如圖3~6所示)較為平滑、合理,這是因為LiDAR點(diǎn)云的高頻噪聲引起了等值線的曲折抖動[10],而構(gòu)建Grid模型的過程則是通過一定的插值算法將LiDAR點(diǎn)云的高程均衡化的過程,從一定程度上濾掉了高頻噪聲,抑制了高頻噪聲的影響。

根據(jù)反距離加權(quán)插值法、克里金插值法、線性三角網(wǎng)插值法和最近鄰點(diǎn)插值法分別生成不同分辨率的Grid(分辨率分別為0.5 m和1 m),插值得等值線分別如圖3~6所示。高分辨率(0.5 m)的Grid模型對地形表面描述更為細(xì)致,由其生成的等值線彎曲稍多。隨著分辨率的降低(分辨率為1 m時),Grid模型對地表描述較為粗略,由其生成的等值線較為平滑。從整體上看,這4種不同插值方法構(gòu)建的DEM及生成的等值線差別不大,但由線性三角網(wǎng)插值法構(gòu)建的DEM邊界約束較好(見圖5),其他3種方法還需在邊界約束問題上進(jìn)行改進(jìn)。

圖2 基于TIN生成等值線

圖3 基于反距離加權(quán)插值法的Grid生成等值線

圖4 基于克里金插值法的Grid生成等值線

圖5 基于線性三角網(wǎng)內(nèi)插法的Grid生成等值線

2.2 定量分析

根據(jù)式(1)計算Grid的精度,同時記錄不同方法構(gòu)建Grid的時間,如表1所示。實(shí)驗表明:①Grid分辨率與插值方法的精度成正比,與插值方法的時間成反比。②各類插值方法的插值精度波動不大,均介于1~2倍的Grid分辨率之間。③相對于線性三角網(wǎng)插值法與最近鄰點(diǎn)插值法,反距離加權(quán)插值法與克里金插值法具有相對較高的插值精度,然而插值效率卻嚴(yán)重低下。這主要由于在應(yīng)用反距離加權(quán)插值法與克里金插值法進(jìn)行Grid插值時,需要搜索格網(wǎng)點(diǎn)周圍一定數(shù)量的離散點(diǎn)來確定格網(wǎng)點(diǎn)高程值。在沒有建立有效空間索引的前提下,會造成搜索效率的嚴(yán)重低下,這對于處理數(shù)據(jù)量較大甚至海量數(shù)據(jù)的LiDAR點(diǎn)云顯然并不適合。④線性三角網(wǎng)插值法的插值精度優(yōu)于最近鄰點(diǎn)插值法,且插值效率的變化較為均勻。基于上述分析不難看出,線性三角網(wǎng)插值法在處理大數(shù)據(jù)量的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)時,插值精度與插值效率均相對優(yōu)于其余三類插值方法,可作為LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)插值的優(yōu)選方法。

圖6 基于最近鄰點(diǎn)插值法的Grid生成等值線

表1 構(gòu)建Grid不同插值方法的比較

3 結(jié) 語

本文針對LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù),利用不同的DEM構(gòu)建方法生成不同分辨率下的DEM,并分析了DEM的構(gòu)建精度和效率。實(shí)驗結(jié)果表明:DEM的精度主要取決于采樣間隔和地形的復(fù)雜程度,不同的插值方法在處理高密度、高精度的海量LiDAR點(diǎn)云時,所得DEM的精度相差不大,但其構(gòu)建效率卻存在較大變化。線性三角網(wǎng)插值法構(gòu)建的DEM精度較高,所用時間較短且變化均勻,是LiDAR點(diǎn)云構(gòu)建DEM的較好方法。

鑒于數(shù)據(jù)缺少原因,本文僅針對復(fù)雜的巖石陡岸(屬于中度復(fù)雜地貌)進(jìn)行了實(shí)驗分析,下一步將結(jié)合不同類型、不同復(fù)雜程度的地形地貌研究DEM構(gòu)建方法的適用性,并將結(jié)合地性線的提取(如山脊線、骨架線等)進(jìn)一步提高DEM精度。

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P237.9

B

1672-4623(2015)03-0022-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.03.008

于彩霞,博士,講師,主要從事海洋地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理研究。

2015-02-09。

項目來源:國家自然基金資助項目(41171349);地理信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗室開放研究基金資助項目(SKLGIE2014-M-3-2);海軍大連艦艇學(xué)院2110工程三期資助學(xué)術(shù)預(yù)研課題資助項目(DLJY—XY2014016)。

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