ENVI LiDAR支持下利用機載LiDAR點云提取建筑物★

張 杰 　 賀清清 　 王 飛

(中國礦業大學環境與測繪學院，江蘇 徐州　221116)

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ENVI LiDAR支持下利用機載LiDAR點云提取建筑物★

張 杰 賀清清 王 飛

(中國礦業大學環境與測繪學院，江蘇 徐州221116)

對機載激光雷達測量技術、ENVI LiDAR軟件、建筑物提取流程進行了介紹，以ISPRS第三委員會提供的機載激光雷達點云數據為基礎，基于ENVI LiDAR 5.1對實驗區的建筑物進行了提取，并通過ArcGIS結合同地區影像對其質量進行評價，實驗流程及結果有一定的參考意義。

ENVI LiDAR，機載LiDAR，建筑物，影像數據

0　引言

于2015年4月7日，我國住房城鄉建設部辦公廳和科學技術部辦公廳聯合對外公布確定了第三批共84個2014年度國家智慧城市新增試點，加上住房城鄉建設部前兩批公布的193個國家智慧城市試點，目前我國的智慧城市試點已接近300個[1]。從建設數字城市到建設智慧城市的提出，城市的三維地理信息，尤其是與人類活動密切相關的建筑物一直是其中重要的基礎空間信息，是城市信息化的研究重點。對以建筑物為主體進行的提取、建模，將服務于城市規劃、軍事等領域，有利于智慧城市的建設。

1　機載激光雷達簡介

機載激光雷達(Light Detection And Ranging, LiDAR)測量系統主要包括：觀測平臺(飛機等)、動態差分GPS(Global Positioning System)、姿態測量單元IMU(Inertial Measurement Unit)、激光掃描測距系統(Laser Range Finder)及多光譜成像儀等。由于激光具有一定穿透性并且儀器在作業的過程中可以捕獲多次回波信息，其獲取的激光點云能夠真實的反映地表信息，密集的激光腳點能夠較好地表現出建筑物、樹林等地物。作為一種可快速、高效、大范圍實時獲取高精度三維點云的測量方法，被廣泛應用于地形測繪、災害評估與監測、城市三維建模、數字電網、古建筑文物保護等領域。

常用的LiDAR點云數據格式包括標準的LAS，ASCII的PTS，二進制的BIN及文本格式TXT。點云數據主要由掃描點的坐標信息、點的回波次數及回波強度信息等構成。

2　ENVI LiDAR簡介

ENVI LiDAR作為美國Exelis Visual Information Solutions公司旗艦產品ENVI(The Environment for Visualizing Images)[2]的新擴展，是高級的LiDAR數據瀏覽、處理和分析工具，能快速準確的從LiDAR數據中提取三維信息，提取出的信息可在其他平臺下(如ENVI，ArcGIS)進行進一步的使用和分析[3]。

其主要可用于實現LiDRA點云的查看及點密度、覆蓋率分析；點云的分類(分為建筑物、植被、樹、電力線、電線桿、橋梁、地面等)；分類目標物矢量化及提取結果的修正；DTM(Digital Terrian Model)，DSM(Digital Surface Model)的構建及顯示；交互式截面可視化、可視域分析、三維可視化飛行瀏覽及編輯；豐富的產品(包括DTM，DSM等地形數據，等高線、建筑物、樹、電力線等矢量數據，點云正射影像等)輸出等[3]。

ENVI LiDAR提供了一種快速瀏覽、分析、處理LiDAR點云數據的途徑，其界面友好簡潔，交互式、簡單的操作流程使得其應用廣泛。此外，ENVI LiDAR允許用戶根據需要，自己通過創建IDL(Interactive Data Language)工程文件來編寫實現指定功能，這極大地豐富了軟件處理數據的方法，使其具備良好的二次開發能力。

3　建筑物提取路線及操作流程

3.1LiDAR點云中提取建筑物

從機載激光雷達點云中提取建筑物，主要包括建筑的提取和建筑物的矢量化。一般方法是先將LiDAR點云數據柵格化為深度影像DSM，進一步求得規則化nDSM，再利用圖像的分割算法及邊界線提取算法等圖像分析手段實現輪廓線提取[4,5]，其流程概括為圖1。

3.2操作流程

ENVI LiDAR作為一款高集成的軟件，其操作簡單，對用戶要求不高，從工程的創建到數據的處理及導出，均無需太多干預。針對LiDAR點云處理的操作流程如圖2所示。

4　實驗與結果分析

4.1實驗數據

實驗數據為ISPRS-Commission Ⅲ提供的官方測試數據(實驗區位于德國斯圖加特市法新根區)，其中包括于2008年8月21日獲得的機載LiDAR點云數據和2008年8月6日獲得的航空影像數據。其中LiDAR點共計約1.856千萬個，高程差值約為420 m，兩種數據具體參數見表1。

表1　實驗數據參數

具體的，點云數據處理時，各參數均采用ENVI LiDAR中的默認值，關于建筑物提取的參數見表2。

表2　ENVI LiDAR中數據處理時建筑物設置參數

4.2結果分析

由于原始數據量龐大，按照默認參數值初次完成數據處理后，在ArcGIS中將原始影像圖和利用ENVI LiDAR提取出來的建筑物面狀矢量文件進行二階多項式地理配準(疊加)，并從中截選出具有代表性的兩個區域(如圖3，圖4所示)用于對建筑物提取的質量作評價。

在兩個區域中，如圖3a)所示，區域1的建筑物頂面多為人字形，結構比較簡單、輪廓相對完整，單獨建筑物面積較大，建筑物

上空并未有太多的遮擋、緊鄰建筑物的四周高大樹木及其他設施較少。如圖3c)所示，除a，b和c三處建筑物提取不完整及d處漏檢外，其他建筑物面狀域均與影像很好的疊合。如圖4a)所示，區域2中的建筑物結構明顯復雜很多，而且周圍高大樹木較多，部分建筑物上空被明顯遮擋。在圖4c)中可以看出除結構簡單的g處能夠完整提取外，i處出現漏檢，其他例如e，f，h等處均出現嚴重的“碎片化”現象。

結合ENVI LiDAR三維視圖下的建筑物建模結果，如圖5所示，可以看出在ENVI LiDAR下利用點云進行建筑物提取時，受建筑物自身結構復雜程度、鄰近其他地物地貌的影響很大，按照默認參數值提取時并不能達到理想的效果，需要后續多次嘗試設置不同參數并進行手動修正。總的來說，軟件操作過程雖然簡單，但在應對不同地形條件方面，仍有很大的改進空間。

5　結語

機載LiDAR為獲取實時、海量、大范圍地理空間信息，提供了一條可行的、適合的途徑，其數據采集作業模式相對成熟，也已被普遍重視。而數據的后處理，乃至數據的挖掘工作，以ENVI LiDAR為例，仍需不斷提高。此外，由于LiDAR數據缺乏重要的紋理信息，作業過程具有一定盲目性，而影像數據受作業模式、效率、精度等影響，可以看出，多源數據的互補、融合將是今后發展的必然趨勢，只有這樣才能真正的體現各種數據的價值，才能更好地實現包括建筑物等的信息化并服務于各行各業。

[1]國家智慧城市2014年度試點名單公布[J].建設科技,2015(7):6.

[2]屈為剛.ENVI軟件制作SPOT5遙感正射影像圖方法初探[J].山西建筑,2014，40(21):223-225.

[3]http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100vph4.html.

[4]谷國濤.基于機載LIDAR點云的建筑物三維建模技術研究[D].南昌:東華理工大學,2012.

[5]楊鵬.基于機載LiDAR點云數據的建筑物提取與建模研究[D].鞍山:遼寧工程技術大學,2013.

Extraction of building by airborne LiDAR point cloud with support of ENVI LiDAR★

Zhang JieHe QingqingWang Fei

(SchoolofEnvironmentScienceandSpaticalInformatics,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou221116,China)

Technology of Airborne LiDAR (Light Detection And Ranging), the ENVI LiDAR and the process of building extraction are introduced briefly in this paper. Then, based on the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing(ISPRS) commission Ⅲ and ENVI LiDAR 5.1, the buildings in testing area were extracted. The evaluation results of quality was learned by overlaying the buildings onto the image in same place through ArcGIS, and the process and results thereof have certain

ignificance.

ENVI LiDAR, airborne LiDAR, building, image data

1009-6825(2016)23-0211-02

2016-06-04★：江蘇高校優勢學科建設工程資助項目(項目編號：SZBF2011-6-B35)

張杰(1992- )，男，在讀碩士；賀清清(1991- )，男，在讀碩士；王飛(1992- )，男，在讀碩士

TU198

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