基于Lidar數據快速生產DOM的改進方法

福建省測繪院，福建 福州 350003

福建省測繪地理信息局于2014年購置了徠卡ALS70-HP激光掃描系統，該系統同時搭載了徠卡RCD30八千萬像素中幅面量測相機，航攝時可同機獲取高密度高精度的點云數據和高分辨率的航攝像片，用于制作全省高精度DEM和DOM。在實際生產DOM的過程中，出現了以下三個較為突出的問題：傳統的TerraPhoto軟件制作DOM效率低下且成圖質量差、空三加密成果在航攝分區及加密分區處存在接邊誤差、原始數據資料無法導入國產攝影測量平臺。文章著重分析了上述問題出現的原因，并提出優化改進方案。

1 傳統作業方式改進

1.1 傳統作業方式存在的問題

傳統的Lidar數據生產正射影像是在TerraPhoto軟件中，通過大量的航片連接點（Tie點）來計算并修正航攝相機安裝角度與IMU系統間的偏差，并統一改正到航片的EO中，再用點云濾波后生成的DEM糾正出正射單片，該過程無須外業控制點。由于TerraPhoto軟件并不是專門的攝影測量軟件，它自動匹配出的Tie點在數量和質量上與專業攝影測量軟件（SSK、INPHO、LPS等）相差較大，特別是在大片植被覆蓋的地方，其自動匹配弱的問題更加突出，匹配出的點很少，且精度差，幾乎不能用，需要手工量測大量的Tie點。福建地區大部分為植被覆蓋區域，用TerraPhoto軟件生產DOM效率低下，而直接用初始EO及點云濾波后生成的DEM對原始航片進行糾正，發現局部相鄰正射單片接邊存在少許偏差，說明初始EO不是絕對準確。

1.2 專業攝影測量軟件與點云濾波相結合的優化改進方案

替代方案是將航片及初始EO導入SSK中，SSK軟件強大的特征匹配能力使其能在植被茂密區域匹配到大量分布均勻、可靠的連接點，如圖1所示。

圖1 植被茂密區域匹配出大量可靠連接點

用初始EO直接進行絕對定向，該過程同樣無須外業控制點，且幾乎不用手工量測連接點，全部由計算機自動計算完成。在同等硬件條件下，單個測區的劃分也比TerraPhoto大很多，可以達到4000片，而TerraPhoto單個測區達到500片時，匹配及平差計算就非常困難。

絕對定向后輸出新的EO，將其與初始EO進行對比，發現其存在細微的變化。用空三后輸出的EO和點云濾波后生成的DEM糾正原始影像，經過檢查發現相鄰正射單片接邊不存在偏差，且與舊圖件資料DLG或DOM套合情況良好，說明空三后輸出的EO是可靠的。前后EO間的細微變化，正是通過大量匹配點整區平差計算出的初始EO偏差值。

在正射影像的糾正過程中，發現用點云濾波后生成的DEM來糾正航片，在植被覆蓋茂密區域糾正出來的效果并不好。分析其原因，主要是因為點云濾波后是用地面點構建的DEM，而DOM在植被區域顯示出的只是樹冠部分，并不是地面，當樹很高時，樹冠部分的高程與地面的高程相差較大；航攝像片邊緣處的高大地物由于光線入射角的原因，自身存在較大的投影差，再用地面處高程值去糾正樹冠處的像素會產生“堆積擠壓”現象，在DOM圖面上就表現為樹木拉升變形，該現象在遠離投影中心的航片四周表現得尤為明顯。

福建省大部分為山區，植被覆蓋率高，用點云濾波方式獲取的DEM糾正的正射單片將會產生大量的樹木拉伸現象，最終采取的改進方案是將加密成果導入INPHO，用Match-T模塊將匹配參數設置成山區，自動匹配出DSM，自動濾波，生成DEM。由于Inpho采用基于影像像素的特征匹配算法，其匹配濾波獲取的DEM在山區不會緊貼地表，且過渡均勻、自然，糾正出的正射單片樹木基本不會拉伸。

因為在Match-T模塊中設置的匹配參數是山區，其匹配濾波獲取的DEM在平坦區域效果不理想，糾正時房子會產生明顯的變形，而點云濾波方式獲取的DEM在平坦區域效果較好，糾正時房子基本不會變形，剛好與INPHO匹配方式獲取的DEM互補，所以還需要用點云濾波方式獲取的DEM糾正出一份正射單片。由于測區大部分為山地，在DOM修補時，用INPHO匹配方式獲取的DOM成果作為底圖，碰到房子變形的地方，用點云濾波方式糾正出的正射單片對房子進行修補。另外，在一些比較困難的區域，如山坡上的密集房屋、立交橋、陡峭山崖等兩種DEM糾正效果都不好的地方，需要將加密成果導入攝影測量平臺中，恢復立體像對，手工編輯困難區域的DEM，糾正出正射單片，再進行修補。

后續的生產項目證明，采用上述改進方案生產DOM，相比傳統的TerraPhoto生產方式，人工干預更少，極大地提高了生產效率，且成圖質量更有保障，其在山地較多的測區效果尤為明顯。

2 航線敷設及加密分區改進

2.1 航攝分區及加密分區間的接邊誤差

在生產過程中發現，在測區的內部，正射單片是準確的；在測區的邊緣，每條航線的頭尾幾片及第一條航線和最后一條航線的正射單片不夠準確，且越靠近測區邊緣，精度越差。這是因為在做空三加密時，分區是按照航線來劃分的，分區間沒有重疊航線；航飛時測區間重疊只有2～3片，而航線頭尾幾片受飛機掉頭時姿態急劇變化的影響，自身存在較大的角度偏差；在測區的邊緣沒有任何外業控制點來約束像片的定向，純粹靠航片初始EO和匹配出的加密點來進行絕對定向，而自動匹配加密點時在測區邊緣缺少足夠的航線間連接點，也缺少傳統空三加密中布設的同名控制點來約束測區的接邊偏差，就會造成測區邊緣的航片定向不夠準確，在制作DOM時就表現為測區之間的正射單片接邊出現偏差。

2.2 航線敷設和加密分區改進

采用的解決方案是在徠卡MissionPro飛行計劃軟件中，將相鄰航攝分區間的重疊像片設置為6～8張，并在空三加密時將相鄰加密分區間重疊兩條航線，最后輸出加密成果時，去掉加密分區中每條航線頭尾的3～4張航片，并去掉加密分區的第一條和最后一條航線，如圖2所示。這樣就能保證輸出的每張像片都有足夠的定向點，最終的接邊也不會產生較大誤差。

圖2 加密分區策略及輸出定向成果策略

按上述要求對飛行計劃進行修改，并進行加密分區和定向成果輸出，基本可以消除無外控條件下分區間空三成果的接邊差。

3 原始數據優化改進

3.1 原始數據無法導入國產攝影測量平臺的原因

在DOM的生產中，在一些復雜的地形處，如山坡上的密集房屋、立交橋、陡峭山崖等容易變形的地方，需要在立體模型上對DEM進行特殊編輯，重新糾正出正射單片進行修補。但國內大部分的測圖和DEM編輯工作都是在國產攝影測量平臺上進行，如適普、航天遠景、JX4、吉威DPS等，而Lidar系統在航飛時的安裝角度是90°，即獲取的原始影像是“橫向”的，無法在國產攝影測量平臺上生成核線影像來恢復立體模型進行立體測圖及DEM編輯。因此，只能利用原始影像構建立體像對進行立體測圖，而原始影像立體像對視差較大，且無法將空三后的加密點導入立體模型進行輔助匹配，使山區等紋理單一區域很難匹配出質量高的DSM，也無法在立體模型上對易變形區域DEM進行特殊編輯。

目前，大部分的航攝相機都是采用90°安裝，自帶GPS但沒有帶慣導，獲取的初始外方位元素只含線元素，沒有角元素，拍攝出的原始航片為橫向的，在后期處理時都是將航攝像片向正北方向旋轉，即定義一個方向飛行的像片順時針轉90°，相向飛行的逆時針轉90°。因為在旋轉過程中并沒有改變投影中心，所以線元素并沒有改變，不影響后期的空三使用，只需要重新定義旋轉后的相機參數即可（將原始相機參數中的相幅長寬交換，按照相機檢校說明文件修改PPA，其他不變），它是通過初始GPS數據輔助外業控制點來解算像片的精確外方位元素。

3.2 導入國產攝影測量平臺對原始影像和初始EO進行處理

徠卡ALS70激光掃描系統自帶高精度GPS和慣性導航設備，其獲取的初始EO已包含線元素和角元素，且相對比較精準，不需要外業控制點來做后期的空三，只需要利用設備獲取的初始EO自動匹配出加密點進行絕對定向，以消除航攝相機安裝角度與IMU系統間的微小系統差。旋轉過程中雖然沒有改變線元素，但明顯改變了角元素，因此需要知道在航片旋轉過程中角元素發生了怎樣的變化，并總結出規則，以進行相應的修改。

選擇相向飛行的兩條航線作為試驗區域，并按要求布設外業控制點。先不旋轉，在SSK中，導入初始EO進行影像匹配，再直接用初始EO進行絕對定向，并輸出最終EO1；再將像片向正北方向旋轉，并記錄旋轉方向，在SSK中重新定義旋轉后的相機參數，量測外業控制點，直接用控制點進行絕對定向，輸出最終EO2。將EO1和EO2進行比對，可以發現航片旋轉后，除了相機參數需要重新定義，外方位元素中只有KAPPA角發生了加減90°的變化，其他項并未發生明顯變化。

采用同樣的方法對不同方向飛行的航線做實驗，并分析總結出航片旋轉時EO的變化規律，最終結果如表1所示。

表1 不同飛行方向下的像片旋轉及初始EO修改規則

批量將航片及初始EO按上述規則進行處理，并重新定義相機參數，做空三處理，就可以將空三成果導入國產攝影測量軟件中，生成核線影像來恢復立體像對，進行立體測圖及DEM編輯等工作。

4 結束語

文章系統地分析了基于Lidar數據快速生產DOM中出現的典型問題，并提出了改進方案。通過改進的工藝流程，短時間內完成了福建省12.4萬km2無外業控制點空三加密及1∶5000 DOM生產任務，并順利通過了質檢部門的驗收，且該DOM成果已經被當作福建省多批次衛星影像生產項目（包括第三次全國土地調查和福建省年度地理國情監測）的參考資料來使用，說明該改進工藝是可靠的，尤其是在山地較多的測區值得推廣。