LiDAR-DP在廣西多植被及陡石山DEM生產中的應用

劉潤東，趙學松，宋袁龍

(1.廣西壯族自治區遙感信息測繪院, 南寧 530000； 2.西安煤航技術發展研究院,西安 710054)

在機載LiDAR數據處理軟件方面，目前的主流是由芬蘭軟件公司基于MicroStation平臺二次開發的TerraSolid。其余軟件還有ArcGIS和LasTools合作推出的點云處理模塊、GlobeMapper的點云數據處理模塊等，但是應用程度沒有TerraSolid廣泛。國內軟件有中國測繪科學研究院研發的LiDAR-Station；武漢大學的LiDAR Suite；數字綠土公司的LiDAR360，以及西安煤航研發的LiDAR-DP。目前在DEM生產領域，相對其他軟件LiDAR-DP，應用較為廣泛。該軟件可以對機載LiDAR點云數據進行全流程數據處理，包括點云數據的預處理、濾波、交互分類、輸出DEM等功能，并且針對植被密集區域和水域較多的區域有高效的處理方法，非常適合廣西多植被多水域的地貌特性。

本文使用煤航軟件LiDAR-DP，針對廣西具有代表性的密集植被區域以及陡石山等地貌點云進行了生產實驗，并總結了在該類地貌進行機載LiDAR數據生產的經驗和技巧。

1 基于LiDAR-DP的點云數據處理流程

目前大部分數據處理都有相應的自動化方法，但是機載LiDAR數據分類依然是一項流程較為復雜的工作。LiDAR處理點云數據有以下步驟：點云消冗、點云分塊、點云自動分類、點云交互編輯分類、柵格內插DEM，流程如圖1所示。

1.1 點云消冗

機載LiDAR的航帶之間有一定的重疊度，在重疊區域內的點云為后續的數據處理增加了運算量，并且浪費存儲空間，因此，首先需要將其去除。LiDARDP提供了點云消冗功能，與現有其他軟件不同，該功能可以無需依賴航跡信息對重復點云進行去除。該過程為自動化處理，僅需將多個條帶點云依次導入軟件，即可自動計算。

圖1 LiDAR-DP點云數據處理流程圖

1.2 點云分塊

LiDAR-DP能夠根據國標生成1:500～1:10 000比例尺標準分幅框，可以將整個測區多個條帶點云批量導入，按照標準圖框進行裁切，生成數據塊便于多人協作進行后續數據處理。

1.3 粗差分類

機載LiDAR數據中會存在一些離群點（極高點或者極低點），這些點云會對后續的數據處理造成干擾，尤其是低點，會導致地面點分類出現高程過低的錯誤，因此，該類點云需要從數據中去除。使用LiDAR-DP的去除粗差功能可以進行自動處理，分離粗差點云。

1.4 點云濾波

點云濾波就是對地面點進行自動分類。LiDAR-DP實現了一種改進的漸進三角網加密算法，能夠對大多數地形進行自適應分類，對于本次使用的廣西點云數據，正確率能夠達到95%以上，大大減少了后續的人機交互編輯工作。

1.5 交互編輯

對于自動化分類錯誤的區域，需要人機交互進行核查修正。LiDAR-DP的交互編輯功能非常強大，提供了多種自動化算法輔助的交互編輯工具，在密集植被導致的地形缺失區域，軟件提供了半自動地形內插工具，在坡度較大的陡石山區，軟件提供了曲面添加地面點功能。尤其在水系較多的區域，可以使用LiDAR-DP的斷裂線模塊快速添加特征線，使水面平整。

1.6 輸出DEM

在地面點分類完成后，DEM的內插可以自動化批量處理。將分類后的點云、生成DEM的圖框和采集的斷裂線元素導入LiDAR-DP的DEM批處理模塊，軟件可以全自動輸出DEM成果并自動接邊。

2 廣西多植被及陡石地貌LiDAR點云生產實驗

本次生產實驗選取了近200 km2廣西地區具有代表性的熔巖地貌以及植被覆蓋密集的機載LiDAR點云數據，數據采集按照生產1:5 000 DEM的要求，平均點密度1.5個點/m2。根據LiDAR-DP的數據處理流程，對實驗區域數據首先進行了條帶消冗和點云裁切。點云消冗無需參數輸入，僅需按照條帶排列順序依次加入數據，LiDAR-DP就可以自動計算，生成無重疊的點云。點云裁切使用了LiDAR-DP生成的CGCS_2000坐標系下1:5 000標準梯形圖框對點云進行分幅，分幅參數設置如圖2所示。

圖2 圖框生成參數設置

圖3 點云濾波參數設置

將裁切獲得的點云數據塊添加到LiDAR-DP批處理，分別進行了粗差去除和點云濾波。其中，粗差去除采用軟件設置的默認參數，濾波的參數如圖3所示，實驗區域山形較為陡峭，經實驗驗證，增加角度閾值、減小建筑物邊長尺寸參數可以獲得較好的濾波結果。

在自動化濾波之后，對每塊數據采用人機交互的方式精細化地面點分類。本次實驗區有大量的裸露石山區，該類地形的點云大多較為連續，但是極為陡峭。這樣的區域需要用人機交互的方式進行重分類，在該類地區使用LiDAR-DP的曲面模型分類的工具，可以簡捷地重分類陡峭石山地形，地形編輯前后如圖4所示。在植被密集的區域，容易出現樹木遮擋導致的地形缺失，手動添加地面點效率很低。LiDAR-DP提供的地形修補工具可以很好地解決該類問題，能夠對缺失地表進行自動內插，恢復地表形態。廣西境內水域較多，本次實驗區也包含大量的水域，均需要添加大量的斷裂線，以保證水面平整。使用LiDAR-DP的斷裂線模塊，可以快速添加閉合曲面斷裂線和漸變高程的河流斷裂線，圖5所示。

圖4 陡石地形修復前后對比

圖5 閉合斷裂線添加前后對比

在精細地面點分類完成后，將分類點云、DEM成果圖框和采集的斷裂線數據批量導入LiDAR-DP的DEM內插批處理模塊，即可自動化生成DEM產品，如圖6所示。DEM批處理參數設置需要注意，選擇的類別應為地面點的類別，格網間距要與圖框保持一致，具體參數如圖7所示。

圖6 DEM成果局部渲染圖

圖7 DEM批處理參數設置

4 結 語

本文討論了國產機載LiDAR數據處理軟件LiDAR-DP的數據處理流程和功能特點，并選取廣西境內約200 km2的實驗區，使用LiDAR-DP進行了數據處理，最后生成了1:5 000高精度的DEM成果。實驗區的數據處理實驗表明，LiDAR-DP涵蓋了機載LiDAR點云數據處理的全部流程，并且簡單易學，一些獨特的數據處理功能大幅提高了作業的效率，完全滿足實際生產的需求，對該類似地貌的LiDAR數據處理有一定的借鑒意義。