航測(cè)內(nèi)業(yè)數(shù)字表面模型生成研究

王夢(mèng)

（身份證號(hào)：130634198905290068 河北石家莊 050000）

1 LIDAR數(shù)據(jù)處理的概述

LIDAR數(shù)據(jù)處理主要包含兩個(gè)階段，即最初數(shù)據(jù)預(yù)處理以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)后處理。最初數(shù)據(jù)預(yù)處理階段主要工作內(nèi)容包括對(duì)雷達(dá)噪聲進(jìn)行過濾、對(duì)記錄的原始信號(hào)、時(shí)間信息、距離信息、GPS以及INS數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化處理以及對(duì)坐標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換等，從而得到地面目標(biāo)的具體位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)[1]。其中坐標(biāo)的格式并不是一成不變的，而是可以根據(jù)客戶的要求對(duì)其進(jìn)行自定義，從而得到包含不同數(shù)據(jù)信息的格式文件。點(diǎn)云數(shù)據(jù)后處理就是對(duì)上述得到的地面目標(biāo)的三維點(diǎn)云坐標(biāo)進(jìn)行分離處理，也就是說，激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)會(huì)根據(jù)目標(biāo)的位置而進(jìn)行分布，后處理就是將地面上的固定點(diǎn)與非地面的點(diǎn)如地面中的汽車、樹木等進(jìn)行準(zhǔn)確的分離。在確保分離信息的精準(zhǔn)度的基礎(chǔ)上，才能保證這些數(shù)據(jù)在應(yīng)用時(shí)的有效性。例如：獲得DEM數(shù)據(jù)、對(duì)地面樹木高度進(jìn)行測(cè)量以及對(duì)城市的三維模型進(jìn)行準(zhǔn)確獲取等。三維點(diǎn)云坐標(biāo)進(jìn)行后處理是激光遙感系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，因此本文就數(shù)據(jù)后處理進(jìn)行主要論述。

2 利用規(guī)則格網(wǎng)進(jìn)行重新采樣生成數(shù)字表面模型（DSM）

2.1 數(shù)字表面模型逐點(diǎn)內(nèi)插理論基礎(chǔ)

以采樣點(diǎn)的不規(guī)則分布為基礎(chǔ)建立的數(shù)字表面模型，本質(zhì)上就是對(duì)龐大的離散數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則網(wǎng)格化的處理過程，并主要采取逐點(diǎn)內(nèi)插的方法來建立。逐點(diǎn)內(nèi)插指的是要確立一個(gè)內(nèi)插點(diǎn)，并以此為中心來建立相應(yīng)的鄰域范圍，將鄰域范圍內(nèi)的采樣點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算從而得出內(nèi)插點(diǎn)高程值。基本步驟主要分為以下幾點(diǎn)：①對(duì)內(nèi)插點(diǎn)的鄰域范圍進(jìn)行確定；②對(duì)落在鄰域內(nèi)的采樣點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；③確定內(nèi)插數(shù)學(xué)模型；④以統(tǒng)計(jì)到的采樣點(diǎn)以及內(nèi)插數(shù)學(xué)模型來完成對(duì)內(nèi)插點(diǎn)高程的計(jì)算。但是想要使得以上步驟能夠得以實(shí)現(xiàn)，通常還需要解決以下問題：①內(nèi)插函數(shù)，在逐點(diǎn)內(nèi)插法種，內(nèi)插函數(shù)與DSM的準(zhǔn)確度以及連續(xù)性、內(nèi)插點(diǎn)周圍的最小采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)以及內(nèi)插計(jì)算工作的效率息息相關(guān)。而內(nèi)插函數(shù)一般是由采樣點(diǎn)的分布情況來決定的。目前在離散分布采樣點(diǎn)中，曲面擬合以及加權(quán)平均等方法是運(yùn)用最為廣泛的內(nèi)插函數(shù)；②鄰域的大小與形狀。在逐點(diǎn)內(nèi)插中，鄰域主要是對(duì)后續(xù)進(jìn)行內(nèi)插的采樣點(diǎn)進(jìn)行篩選的，并且其的大小以及形狀會(huì)根據(jù)內(nèi)插點(diǎn)的位置所在以及運(yùn)動(dòng)而產(chǎn)生相應(yīng)的變化。一般在離散分布采樣點(diǎn)建立數(shù)字表面模型時(shí)會(huì)對(duì)鄰域進(jìn)行確認(rèn)，鄰域形狀最為常見的有圓形、方形等；③鄰域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)。由于鄰域內(nèi)的各數(shù)據(jù)點(diǎn)都會(huì)參與內(nèi)插計(jì)算，因此就要對(duì)鄰域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)進(jìn)行合理控制，防止因過多或過少影響了內(nèi)插計(jì)算的精準(zhǔn)度。領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)一般與內(nèi)插函數(shù)有著密切聯(lián)系，據(jù)了解一般控制在4～10個(gè)點(diǎn)是較為合適的[2]；④采樣點(diǎn)的權(quán)重。采樣點(diǎn)對(duì)內(nèi)插點(diǎn)的貢獻(xiàn)程度通常被稱為采樣點(diǎn)的權(quán)重，目前運(yùn)用最廣泛的定權(quán)方法就是反距離權(quán)。

2.2 利用距離加權(quán)平均內(nèi)插法生成數(shù)字表面模型

以規(guī)則地址格網(wǎng)檢索算法為基礎(chǔ)，本文主要利用了逐點(diǎn)內(nèi)插法中的距離加權(quán)平均法來進(jìn)行數(shù)字表面模型的生成，其步驟如下：

（1）想要得到測(cè)區(qū)的準(zhǔn)確范圍，就可以利用測(cè)區(qū)內(nèi)所有采樣點(diǎn)的X、Y坐標(biāo)中的極值來完成，在依據(jù)每個(gè)采樣點(diǎn)之間的間隔就可以完成對(duì)數(shù)字表面模型格網(wǎng)的大小。X坐標(biāo)采樣間隔為dx，y坐標(biāo)采樣間隔為dy，起點(diǎn)坐標(biāo)為（x0，y0），格網(wǎng)坐標(biāo)（i，j），內(nèi)插點(diǎn)坐標(biāo)為（x，y）。

（2）利用矩形檢索函數(shù)來對(duì)正方形區(qū)域內(nèi)的采樣點(diǎn)，并設(shè)定規(guī)則地址格網(wǎng)坐標(biāo)起點(diǎn)為（u0，ν0），設(shè)定搜索范圍半徑為R，那么我們可以將矩形搜索函數(shù)的參數(shù)設(shè)置為：

（3）對(duì)權(quán)值進(jìn)行計(jì)算

地形具有自相關(guān)性等特點(diǎn)，因此距離內(nèi)插點(diǎn)越近的采樣點(diǎn)，對(duì)其的影響也就越大，也就是說，距離越近，權(quán)值越大，距離越遠(yuǎn)，權(quán)值越小。設(shè)置內(nèi)插點(diǎn)為P，采樣點(diǎn)為i，dpi表示采樣點(diǎn)和內(nèi)插點(diǎn)的距離，將采樣點(diǎn)的權(quán)定義為：

2.3 采用灰度量化生成表面數(shù)字模型的深度影像

主要對(duì)DSM中的LIDAR進(jìn)行搜索，得到高程的最值，并按照以下公式對(duì)高程進(jìn)行量化，從而得到每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的灰度值；同時(shí)還要將DSM中的X、Y坐標(biāo)轉(zhuǎn)化呈DSM深度影響的u、ν，每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)都有對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，從而生成深度圖像。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，“航測(cè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)”目前在各個(gè)領(lǐng)域范圍內(nèi)都被廣泛使用，并且具有穩(wěn)定性、可靠性等特點(diǎn)。它不僅提高了航測(cè)數(shù)據(jù)的采集質(zhì)量，而且還提升了生產(chǎn)效率，從而滿足相應(yīng)的建設(shè)目標(biāo)。除此之外，它還能作用于其他數(shù)據(jù)庫(kù)，并且具有較強(qiáng)的靈活性，除了在航測(cè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)中使用，在內(nèi)外業(yè)一體化中應(yīng)用，可以對(duì)生產(chǎn)出高質(zhì)量以及高標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)有一定的輔助作用。