地面激光雷達點云去噪方法綜述

(成都理工大學國土資源部地學空間信息技術重點實驗室 四川 成都 610059)

地面激光雷達點云去噪方法綜述

蘇中花

(成都理工大學國土資源部地學空間信息技術重點實驗室四川成都610059)

激光雷達為精確獲取樹木生長參數提供了一種新方法。本文總結了地面激光雷達點云去噪方法，主要的方法有手動去噪、KD Tree去噪、格網法去噪、統計分析法去噪和覆蓋集去噪等。

激光雷達；樹木；點云去噪；覆蓋集去噪

一、引言

激光雷達探測和(光測距)是一種主動遙感技術，用傳感器發射的激光測量傳感器和目標之間的距離[11]。地面激光掃描(TLS)可以產生高細節的小區域的三維映射，這可以產生稠密的三維點云的表面。圖1為地基激光掃描儀系統。

樹木特征和質量屬性的確定和預測在森林管理中，尤其是在收獲前的測量中起著重要作用。使用地面激光掃描儀在室外掃描活體樹木，可能會有各種因素會影響掃描儀掃描結果的準確性。最致命的因素是自然界的風，使得被掃描樹木擺動，會形成大量散亂無用的點云數據。這些噪聲點直接影響著樹木的建模效果，因此去噪過程顯得尤為重要。

圖1 地基激光掃描儀系統

二、點云去噪

由激光掃描儀所得到的很多空間點的坐標為點云數據。點云樣本可能包含由于干擾效應等原因引起的離群點和噪聲點。我們第一步是從點云中濾除一些噪聲，以下是主要的幾種去噪方法：

(一)手動去噪

手動切割點云數據或樹點云數據來顯示觀測結果。通過軟件終端，直接從點云數據中選擇點云數據，然后通過肉眼直接刪除云數據。該方法適用于點云數據進行樹葉和樹干的切割。非掃描目標物體，如建筑物、道路、路標等，也可以通過軟件幀選擇的噪聲點手動刪除。

(二)KD Tree去噪

離散點云數據的去噪是基于KD樹的最常用和有效的方法之一。該方法主要是基于點云數據集，通過計算點與領域散射點間距離的均值和標準差，設置閾值，如果領域中某些點的距離不在此區間，即噪聲點[12]。

(三)格網法去噪

根據點云數據，在數據掃描過程中將水平角和垂直角增量劃分為規則網格結構，中值點由點云數據之間的距離得到[14]，通過判斷云數據的點和中值之間的距離，確定它小于分辨率，它被認為是一個正常點，否則它被認為是一個噪聲點，需要刪除。

(四)統計分析法去噪

首先計算每個點到其K最近鄰點的平均距離及這些平均距離的均值以及標準差，然后通過比較每個點到K個最近鄰點的平均距離與均值的差是否在標準差的N倍范圍內來確定[4]，如果不在該范圍內，則認為它是一個噪聲點，需要刪除。

(五)覆蓋集去噪

要刪除單獨的點或少數點簇，我們用小球覆蓋點云，剔除只包含少于幾個小點的球。這個過濾方案的一個更全面的版本是為每一點定義一個小球，然后拒絕那些球包含太少點的點。另一種可能額外的過濾方案，使用較大球的覆蓋物刪除點云的小分離部分來確定點云的連接分量，然后去掉包含太少覆蓋集分量中的點。

三、結語

本文綜合了各種點云去噪方法，各個方法都有他的優缺點，其中利用覆蓋集去噪，過濾參數的值及其對生成樹模型的影響取決于噪聲水平及其在數據中的分布、樹的幾何形狀等，因此沒有簡單的參數值選擇規則。然而，在實踐中，經驗引導價值的選擇相當穩健。這些影響主要是局部的，通常對參數值不很敏感，而且相同的參數值對類似的樹和掃描儀參數很有效。因此，我們采用不同的方法來處理由不同因素引起的噪聲。

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蘇中花(1990-)，女，漢族，四川廣安，碩士，主要研究方向為基于地面激光掃描點云數據的單木三維建模。