利用機載激光點云數據生產DEM的關鍵技術分析

蔣桂美，聶 倩，陳小松

(寧波市測繪設計研究院，浙江 寧波 315042)

?

利用機載激光點云數據生產DEM的關鍵技術分析

蔣桂美，聶 倩，陳小松

(寧波市測繪設計研究院，浙江 寧波 315042)

著重分析了利用機載激光點云數據提取DEM的關鍵技術：預處理、點云濾波與分類、高精度DEM制作與質量評價技術；建立了基于機載激光點云的DEM生產技術流程，并將其應用于寧波市地理國情普查市情專項——高精度地表模型制作項目中；構建了寧波市建成區規則格網1∶2000比例尺的高精度DEM模型，為寧波市地理國情普查提供了數據基礎。

機載LiDAR；激光點云；DEM

機載激光掃描技術(LiDAR)是20世紀80年代中期逐漸發展起來的一項高新技術，該技術通過位置、距離、角度等觀測數據直接獲取對象表面的三維點云信息，具有數據獲取速度快、空間與時間分辨率高、動態探測范圍大、主動性強等特點，廣泛應用于城市大比例尺測圖、林業調查、電力巡線等各個領域[1-2]。與傳統航空攝影測量技術相比，機載LiDAR技術不受日照、天氣影響，可全天候主動快速獲取精確的高分辨率數字地面模型及地物的三維坐標，具備采集速度快、高程精度高、成圖周期短等特點。因此，利用機載LiDAR數據快速完成數字高程模型(DEM)的大規模生產，已成為最近幾年測繪生產及其他領域的一個研究和應用熱點。

本文結合機載LiDAR技術的工作原理和點云數據特點，著重分析利用機載激光點云數據提取DEM的關鍵技術，即激光點云濾波與分類、點云數據內插、DEM構建與評價，建立基于機載LiDAR數據的DEM生產技術流程，并將其應用于寧波市地理國情普查市情專項——高精度地表模型制作項目中，構建寧波市建成區規則格網1∶2000比例尺的高精度DEM模型。項目試驗結果表明，該技術流程與方法正確可行，成果質量優良，滿足測繪產品的要求。

1 機載LiDAR技術工作原理

機載LiDAR技術是全三維測量模式，它以飛機為載體，集成激光掃描系統、GPS和慣性測量單元(inertial measurement unit，IMU)3個基本的數據采集工具及控制單元系統等其他設備于一體，從而獲取地面的三維空間信息。其中，激光掃描系統以脈沖激光測距作為主要技術手段，以激光束掃描的工作方式測量從傳感器到地物對象的激光照射點間的距離，即通過測量地面采樣點激光回波脈沖相對于發射激光主波之間的時間延遲得到傳感器到地面采樣點之間的距離[3-6]，同時還可以獲得反射率、激光脈沖回波次數等信息；GPS接收機用于確定激光發射點的空間位置；IMU測量激光發射瞬間激光的空間姿態參數。機載LiDAR系統通過激光掃描系統獲得激光點的距離信息，結合由慣性導航系統輸出的激光發射點空間位置和姿態信息，可以解算出激光腳點在當地水平坐標系下的三維坐標，即一系列離散的、空間分布不規則的三維點云數據，具體流程如圖1所示。

圖1 機載激光點云數據處理技術流程

2 關鍵技術研究

2.1 數據預處理

機載激光點云數據預處理主要是將航飛過程中獲得的差分GPS數據和IMU數據進行聯合解算獲得定位定姿數據，然后利用聯合定位定向數據、原始點云信息及系統所提供的各類參數進行解算，獲得每一個激光點的在WGS-84坐標系下的三維坐標。根據項目成果需要，將LiDAR點云數據由WGS-84坐標系轉換到地方坐標系或CGCS2000坐標系，所得結果為隨機分布的帶有高程、位置和強度信息的激光點云。此外，由于機載LiDAR系統獲得的海量點云數據中包含了大量的粗差和系統誤差，數據預處理中應進行粗差檢測和剔除處理，即剔除極高點和極低點。

2.2 激光點云濾波與分類

機載LiDAR系統獲取的原始點云數據是離散的孤立點，其主要的數據值為回波信號點的三維空間坐標及一些附帶的屬性信息(如強度、反射波次數等)，點與點之間不存在任何拓撲關系[7-9]。機載激光點云濾波技術是指從離散的點云數據中區分出地面點和非地面點的過程，其基本原理是基于鄰近激光腳點間的高程突變(一般不是由地形的突然起伏變化所造成的)，進行濾波計算時需要設置一定的閾值，判斷激光腳點是否位于地形表面[10-11]。利用機載激光點云數據制作DEM時濾波與分類具體流程可概況為：按照回波次數分類—地面點分類—水系分類。

(1) 按照激光回波次數分類。由于機載激光具有穿透性，導致在掃描過程中不同的地物有著不同的回波次數和強度信息，當激光脈沖照射到建筑物頂部或裸露的地表時只產生一次回波，而激光脈沖照射到植被時，由于激光信號可以穿透植被從而形成多次回波。因此，可對多次回波中的最后一次回波數據和僅一次回波的激光數據進行提取，從而濾除大量非地面點。

(2) 地面點自動分類。通過反復建立地表三角網模型的方式分離出地表點，并反復加入新的激光點擴展模型，確保每個加入的激光點使得模型更加貼近地表，從而最終得到一個近似的地表面[12-13]。具體分類方法為：首先設定測區內的最大房屋尺寸，選擇少許局部激光低點，確保該局部激光低點間的距離不小于最大房屋尺寸；其次基于上述低點構建初始三角網，假定該三角網的最高頂點貼合地面，并通過不斷迭代將該初始三角網上方的點加入以構建新模型，從而得到一個近似的地表面。

(3) 人機交互分類。自動分類后的數據可以獲得概略地形地貌，但存在一些錯分或誤分激光點云數據，同時一些小的地形不連續部分也會被平滑或去掉，因此需要通過人機交互方式分類。人機交互分類方法是指參照高分辨率影像，通過人工判斷的方式對自動分類的結果進行修正或對特定地物類別進行分類。可通過建立不規則三角網模型(TIN格網)，對區域內的整體點云進行分類，剔除坑點或突出點，細部可再根據橫截面修正。由于建筑物規模和形態變化較為復雜，需以人機交互分類為主。水系一般無激光回波，但也存在渾濁水體稀疏回波現象，需要結合影像和周圍地形進行判斷。

2.3 DEM構建與評價

DEM主要基于TIN格網構建，即對于濾波分類的地面點云數據，利用ArcGIS軟件創建TIN，構建約束三角網模型，并進一步生成規則格網Grid格式的DEM數據[14-15]。

3 試驗與分析

3.1 試驗數據

本文試驗數據采用寧波市第一次地理國情普查市情專項——高精度地表模型制作項目所實施的機載激光雷達航飛數據，具體試驗區為寧波慈城鎮，如圖2所示。該地區三面環山，地形北高南低，采用傳統測量方法獲取高精度DEM數據需要大量的人力物力投入。該區域LiDAR數據獲取時間為2015年底，采用瑞士AHAB公司的蝙蝠機載激光雷達水文/陸地測量系統，以運-12固定翼飛機作為飛行平臺，點云密度為每平方米不少于6個點，影像分辨率優于20 cm，要求制作1∶2000比例尺精度的DEM成果。圖3為獲取的機載激光點云數據。

圖2 慈城鎮區域

3.2 試驗結果與分析

利用TerraSolid軟件對試驗區激光點云數據進行預處理、濾波與分類、點云數據內插，最后得到DEM。圖4為所有激光點云形成的DSM，圖5為點云濾波分類后地面點所形成的DEM產品。

對于DEM成果質量，內業采用人機交互檢查的方法檢查發現，點云數據存在的少數漏分或錯分現象；外業采用實測并與1∶500地形圖比對的方式檢查DEM的精度情況，其精度統計見表1。檢測結果表明：采用本文技術路線制作的DEM中誤差小于10 cm，滿足項目設計的要求。

圖3 機載激光點云數據

圖5 DEM結果

4 結 語

本文主要介紹了利用LiDAR激光點云數據制作高精度DEM的技術流程和方法。試驗表明，本文的技術路線能夠滿足現階段城市大比例尺DEM生產的需要。

表1 DEM成果精度統計

[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，2007：9-14.

[2] HAMMOUDI K，DORNAIKA F，SOHEILIAN B，et al. Extracting Wire-frame Models of Street Facades from 3D Point Clouds and the Corresponding Cadastral Map[J].Remote Sensing and Spatial Information Sciences， 2010,38(3A)：91-96.

[3] 周淑芳，李增元，范文義，等.基于機載激光雷達數據的DEM獲取及應用[J].遙感技術與應用，2007，22(3)：356-360.

[4] 林昀，吳敦，李丹農.基于機載激光雷達的高精度電力巡線測量[J].城市勘測，2011(5)：71-74.

[5] 楊曉云.一種基于形態學的激光雷達數據濾波算法的改進[J].測繪科學，2011，36(4):166-168.

[6] 王繼承.機載激光雷達技術和攝影測量匹配技術在DEM生產中的應用[J].測繪與空間地理信息，2015(5)：128-129.

[7] 周曉明.機載激光雷達點云數據濾波算法的研究與應用[D].鄭州：信息工程大學，2011.

[8] 郭波，黃先鋒，張帆，等.顧及空間上下文關系的JointBoost點云分類及特征降維[J].測繪學報，2013，42(5)：715-721.

[9] 黃先鋒，李卉，王瀟，等.機載LiDAR數據濾波方法綜述[J].測繪學報，2009，38(5)：466-469.

[10] 熊愛武，楊蒙蒙.機載LiDAR點云數據誤差分析[J].測繪通報，2014(3):75-78.

[11] 胡永杰，程朋根，陳曉勇，等.機載激光雷達點云濾波算法分析與比較[J].測繪科學技術學報，2015(1):72-77.

[12] 曹廣強，瞿娜.淺談利用激光點云數據制作DEM[J].測繪標準化，2011，27(2)：44-46.

[13] 王慶，陳磊，韓文泉.基于機載LiDAR技術的高精度DEM生產研究[C]∥第九屆長三角科技論壇(測繪分論壇)論文集.寧波：[s.n.]，2012：114-116.

[14] 段佳，孫敬宇，劉海飛，等.利用機載激光三維點云構建張家界地貌DEM[J].測繪通報，2015(10)：107-109.

[15] 李鵬程，王慧，劉志青，等.一種從機載LiDAR點云數據獲取DEM的方法[J].測繪通報，2012(5):59-62.

Key Technologies Analysis of DEM Production Based on LiDAR Data

JIANG Guimei,NIE Qian,CHEN Xiaosong

(Ningbo Institution of Surveying and Mapping, Ningbo 315042, China)

The paper focuses on the analysis of the key steps of extracting DEM from airborne-LiDAR data， including point cloud data preprocessing, the data filtering and classification, high precision DEM manufacturing and quality evaluation. In this paper, the DEM production technology process based on airborne-LiDAR data is established, and will be used onacitysituationspecialsurveyofgeographicalconditions：highprecisionsurfacemodelingprojectinNingbo. A high precision DEM model of 1∶2000 scale rule grid of Ningbo built-up area is constructed which provides a data base for the survey of geographical conditions in Ningbo.

airborne-LiDAR; laser cloud points; DEM

蔣桂美，聶倩，陳小松.利用機載激光點云數據生產DEM的關鍵技術分析[J].測繪通報，2017(6)：90-93.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0197.

2016-10-26

寧波市科協資助項目(X201601-3)

蔣桂美(1982—)，女，工程師，研究方向為攝影測量與遙感、地理信息系統。E-mail：xiaomeijgm@126.com

P23

A

0494-0911(2017)06-0090-04