無人機激光遙感實驗平臺設(shè)計與實現(xiàn)

田義超， 張 強， 陶 進， 張亞麗， 楊永偉， 林俊良

（北部灣大學(xué)a.資源與環(huán)境學(xué)院；b.海洋地理信息資源開發(fā)利用重點實驗室，廣西 欽州 535011）

0 引 言

近半個多世紀(jì)以來，無人機在軍用和民用領(lǐng)域均得到了空前的發(fā)展，無人機在測繪方面也得到了廣泛應(yīng)用［1］。無人機遙感測繪因續(xù)航時間長、成本低、機動靈活等特點大幅度提高了傳統(tǒng)測繪作業(yè)的效率，使地理信息數(shù)據(jù)的獲取更加快速、準(zhǔn)確和完整［2-3］。在紅樹林野外樣地調(diào)查時，調(diào)查方法多以現(xiàn)場實測或?qū)嶋H勘測為主，一般采用逐點測量方法，加上經(jīng)常受到天氣條件的限制，野外工作難度大，造成了三維空間分辨率和測量精度低、效率低、測量范圍有限，無法完成紅樹林群落尺度三維模型的構(gòu)建。而無人機激光遙感在紅樹林野外調(diào)查等方面具有明顯優(yōu)勢，可用于紅樹林樹高估算、紅樹林面積提取以及紅樹林結(jié)構(gòu)參數(shù)等方面的測量，甚至可以在野外進行遙感觀測，突破了傳統(tǒng)光學(xué)遙感在夜間難以進行紅樹林觀測等方面的瓶頸。

遙感圖像處理課程是我校資源與環(huán)境學(xué)院地理信息科學(xué)專業(yè)開設(shè)的一門專業(yè)必修課。遙感圖像處理課程作為應(yīng)用實驗課程，是以理論聯(lián)系實踐為主，注重運用和重視上機實踐的一門課程，課程注重反映現(xiàn)代遙感圖像處理方法的最新成果與應(yīng)用，詳細介紹與遙感圖像處理常用的基本功能和部分增強功能，并針對遙感提取建模做了較為詳細的實例說明，注重對地理信息科學(xué)專業(yè)學(xué)生的基本應(yīng)用能力的提高，培養(yǎng)從事地理信息科學(xué)理論研究和實務(wù)的應(yīng)用型人才。我校作為廣西北部灣沿海地區(qū)唯一公立本科院校，該學(xué)校瀕臨廣西北部灣，沿海地區(qū)有非常多的紅樹林濕地資源，因此，遙感圖像處理課程在學(xué)期結(jié)束后，都會有一次關(guān)于紅樹林濕地的低空遙感的開放性實驗課。該實驗課的開設(shè)可以將無人機低空遙感和測量學(xué)中的激光點云技術(shù)結(jié)合，使同學(xué)們了解最新的測繪技術(shù)和無人機遙感深度融合的理論和技巧，該實驗課兼顧理論和實用性，可以很好地將低空遙感的基礎(chǔ)理論和實際動手能力相結(jié)合，是提高學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力非常重要的手段。但是，這門課程的開放性實驗實施兩年以來，課程教學(xué)部分存在著兩點問題：①課程教學(xué)中理論教學(xué)部分偏重，而實驗教學(xué)中的實踐部分較少，任課老師在開展開放性實踐教學(xué)時，主要是帶領(lǐng)學(xué)生到海邊的紅樹林樣地進行無人機數(shù)據(jù)航拍，航拍完成之后任課老師在實驗室對學(xué)生開展了最基本的無人機激光數(shù)據(jù)的解析和概念的講解工作。但是，由于地理信息科學(xué)專業(yè)學(xué)生對于測繪專業(yè)的知識了解較少，激光點云理論講解中涉及大量復(fù)雜的測量學(xué)公式，學(xué)生在聽講的過程中感到枯燥，課程晦澀難懂，無法提升學(xué)生的積極性，導(dǎo)致部分學(xué)生對無人機激光點云的教學(xué)部分缺乏信心，以至于部分學(xué)生抱著“學(xué)不懂，干脆不學(xué)”的心理。②激光點云教學(xué)的可視化內(nèi)容難以實現(xiàn)。從海邊獲取的無人機紅樹林激光點云數(shù)據(jù)，任課教師主要借助于Matlab軟件向同學(xué)們講述激光點云數(shù)據(jù)的讀取、存儲以及操作的語法［4］，大部分的教學(xué)方法是以各種算法為前提，通過在Matlab中編寫代碼來實現(xiàn)激光點云數(shù)據(jù)的操作。由于地理信息科學(xué)專業(yè)學(xué)生屬于非測繪專業(yè)的學(xué)生，在教學(xué)過程中學(xué)生們對于激光點云數(shù)據(jù)處理的各種程序和代碼的學(xué)習(xí)感到非常吃力，導(dǎo)致課程教學(xué)效果較差。因此，需要借助于可視化方法使無人機激光點云數(shù)據(jù)的教學(xué)呈現(xiàn)出可視化，這樣方可提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性［5-6］。

Matlab軟件中的圖形用戶界面（Graphical user interface，GUI）所具有的數(shù)據(jù)分析和可視化功能已被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究、實驗和實踐教學(xué)過程中［7-9］，用戶借助于該軟件所提供的各種控件和函數(shù)可以很好地實現(xiàn)所需要的功能。該研究基于Matlab 軟件的GUI開發(fā)了無人機激光遙感實驗平臺，該平臺界面友好美觀，操作簡單，能夠?qū)崿F(xiàn)對野外測量的無人機紅樹林激光點云數(shù)據(jù)的快速讀取、可視化以及模型建模等功能，該實驗平臺可以將復(fù)雜的測量學(xué)教學(xué)過程簡單化，增加學(xué)生對于無人機紅樹林遙感開放性實驗的興趣，提升我校無人機激光遙感的教學(xué)效果，為北部灣地區(qū)實踐創(chuàng)新以及應(yīng)用型專業(yè)人才的培養(yǎng)奠定基礎(chǔ)。

1 實驗平臺設(shè)計思路

基于Matlab軟件的GUI 開發(fā)了無人機激光遙感實驗平臺，該平臺主要由地面點云和非地面點云分割、數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）提取、數(shù)字表面模型（Digital Surface Model，DSM）提取、冠層高度模型（Canopy Height Model，CHM）提取、單木分割、高度變量、強度變量以及郁閉度等模塊組成，該實驗平臺的主要功能模塊如圖1 所示。

圖1 無人機激光遙感實驗平臺功能模塊

本開放性實驗課程作為低空無人機激光遙感理論和實踐相結(jié)合的典型案例，需要結(jié)合實踐教學(xué)來提升學(xué)生的學(xué)習(xí)能力。其中實踐教學(xué)部分主要包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)的處理兩個部分，數(shù)據(jù)采集部分，由于我校資源與環(huán)境學(xué)院的學(xué)生在無人機激光點云數(shù)據(jù)的航拍，航飛線路的設(shè)置以及前期數(shù)據(jù)處理方面具有一定的特長，學(xué)生們多次在廣西壯族自治區(qū)舉辦的無人機省級大賽中獲得了多項獎項，因此，該研究將重點分析無人機激光遙感實驗平臺涉及的相關(guān)功能的基礎(chǔ)上使同學(xué)們熟練掌握激光點云的數(shù)據(jù)操作部分。無人機激光遙感實驗平臺中的模塊1 屬于激光點云的基礎(chǔ)操作模塊，該模塊的主要功能是將紅樹林激光點云的地面部分和地上部分分割出來，其中分割出的地面點云部分可以生成數(shù)字高程模型，該模型即是模塊2 的數(shù)字高程模型（DEM）提取。而非地面點云可以生成模塊3的數(shù)字表面模型（DSM），將其減去模塊2 所生成的DEM數(shù)字高程模型，即可得到模塊4 的冠層高度模型（CHM）。非地面點云的另外一些重要的功能是可以生成模塊5 ～8 的相關(guān)內(nèi)容，這些功能均屬于紅樹林林木結(jié)構(gòu)提取時的重要參數(shù)，可以通過Matlab 編程語言的具體算法實現(xiàn)這些功能。8 個模塊之間互不影響，每個模塊具有單獨的和可執(zhí)行的源程序和執(zhí)行代碼，并且都具有可擴展性，每個模塊均包含GUI 組件的.fig文件和保存源代碼的.m 文件［10］，均可實現(xiàn)單獨的管理和存儲。

2 實驗平臺設(shè)計內(nèi)容及其案例實現(xiàn)

Matlab提供了一套可視化的創(chuàng)建圖形窗口的工具，使用圖形用戶界面開發(fā)環(huán)境可方便地創(chuàng)建GUI 應(yīng)用程序，它可以根據(jù)用戶設(shè)計的GUI 布局，自動生成M文件框架，用戶使用這一框架編制可以定制自己的應(yīng)用程序。實驗平臺設(shè)計采用經(jīng)典的菜單布局模式，主菜單上有8 個功能模塊，分別是地面點云和非地面點云分割、數(shù)字高程模型（DEM）提取、數(shù)字表面模型（DSM）提取、冠層高度模型（CHM）提取、單木分割、高度變量、強度變量以及郁閉度。界面的桌面部分也放置了以上8 個功能模塊，學(xué)生既可以通過菜單的方式訪問相關(guān)功能，也可以通過軟件桌面的按鈕快速訪問8 個功能模塊。桌面的背景圖片是我校資源與環(huán)境學(xué)院本科生采用大黃蜂激光雷達多旋翼系統(tǒng)航拍的紅樹林樣區(qū)圖片，圖片的中央放置了大黃蜂激光雷達四旋翼無人機系統(tǒng)，所搭載的設(shè)備為AS-900HL 激光雷達系統(tǒng)，圖片的右下角區(qū)域是學(xué)校的LOGO。8 個子模塊與主程序之間的調(diào)用關(guān)系都可以通過Matlab GUI 的回調(diào)函數(shù)實現(xiàn)。實驗平臺的主界面見圖2。

圖2 無人機激光遙感實驗平臺

2.1 地面與非地面點云

點云分類是激光點云數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)操作，圖3（a）所示為地面點云和非地面點云激光點云處理模塊，該模塊主要由激光點云Las文件的顯示，計算并顯示地面Las點云，計算并顯示非地面點云，顯示分類后的點云以及將分類后的點云文件保存到指定文件夾。其中Las點云的顯示功能主要是將紅樹林激光點云的回波信息顯示出來［見圖3（b）］，而地面點云和非地面點云的分割則采用濾波算法實現(xiàn)。傳統(tǒng)的濾波算法大多是考慮在坡度、高程變化之間的不同來進行區(qū)分地物點與地面點［11］，而布料濾波算法從一個完全新的思路來進行濾波，首先把點云進行翻轉(zhuǎn)，然后假設(shè)有一塊布料受到重力從上方落下，則最終落下的布料就可以代表當(dāng)前地形［12］。布料（Combined Filter，CF）算法結(jié)合布料模擬與不規(guī)則三角網(wǎng)加密濾波器的優(yōu)勢以提高地面濾波精度，主要原理是利用參數(shù)易于設(shè)置的布料模擬器獲取的近似地形走勢作為初始地形，并在初始地形中獲取不規(guī)則三角網(wǎng)加密濾波器的參數(shù)閾值，然后使用不規(guī)則三角網(wǎng)加密濾波器獲取地形細節(jié)信息。圖4（a）所示為無瓣海桑紅樹林點云和灘涂地面點云［見圖4（b）］算法在Matlab 中的顯示，采用的算法為CF算法，而圖5（a）所示為無瓣海桑點云和灘涂地面點云合并之后的顯示效果，為了方便閱讀，該研究將無瓣海桑紅樹林點云采用綠色進行顯示，而將灘涂地面點云采用紫色進行顯示。圖5（b）所示是將激光點云分割的結(jié)果保存到指定文件夾，其中mangrove＿tree.las為無瓣海桑紅樹林點云，而mangrove＿ground.las為灘涂地面點云，mg.las為合并之后的激光點云。

圖3 地面與非地面點云的處理與顯示

圖4 無瓣海桑點云和灘涂地面點云分別顯示

圖5 無瓣海桑點云和灘涂地面點云合并顯示與保存

2.2 紅樹林?jǐn)?shù)字模型生成

地形模塊包含地形生產(chǎn)所需的一系列產(chǎn)品，其中，數(shù)字高程模型表示裸露的地表（植被和其他地物均被移除），數(shù)字表面模型表示地形和地物的表面特征（如：樹木冠層），而冠層高度模型表示植被和地物的歸一化高度。基于2.1 分類出的無瓣海桑紅樹林激光點云（mangrove＿tree.las）和灘涂地面點云（mangrove＿ground.las）可以產(chǎn)生數(shù)字表面模型（DSM）、數(shù)字高程模型（DEM）以及冠層高度模型（CHM）。

數(shù)字高程模型（DEM）的界面見圖6（a），該界面主要由左側(cè)的參數(shù)設(shè)置模塊和右側(cè)的圖像顯示模塊構(gòu)成，其中左側(cè)的參數(shù)設(shè)置部分包括顯示las點云，選擇已經(jīng)定義好的TIFF投影文件，該投影文件根據(jù)研究區(qū)的實際區(qū)域情況而定，研究區(qū)的大小與激光點云的范圍大小保持一致，本研究設(shè)置了UTM 48N 投影坐標(biāo)系。另外一個非常重要的參數(shù)是設(shè)置生成DEM 數(shù)據(jù)的分辨率，本研究設(shè)置了0.5 m的分辨率，該柵格單元的大小也可以用于數(shù)據(jù)的插值計算，采用反距離插值算法進行插值。最后將生成的DEM 數(shù)據(jù)保存到D：＼LiMARS＼result文件里，文件的保存形式為TIFF格式，右邊部分為DEM文件的顯示，由計算結(jié)果可知紅樹林灘涂地面的高程介于0 ～0.142 m 之間。數(shù)字表面模型（DSM）的界面見圖6（b），該模型帶有無瓣海桑樹木點云信息，用mangrove＿ground.las點云跟數(shù)字高程模型結(jié)合，可獲得歸一化的點云數(shù)據(jù)，由該數(shù)據(jù)可以生成數(shù)字表面模型（DSM），模型的界面參數(shù)設(shè)置與DEM設(shè)置相同，由生成的紅樹林DSM 數(shù)據(jù)可知，研究區(qū)無瓣海桑紅樹林DSM 的值介于0 ～16.5 m 之間。冠層高度模型（見圖7）是表示植被距離地面高度的表面模型，能夠反映樹木冠層的水平和垂直分布情況［13］，該模型一般是由DSM與DEM進行差值運算生成，由計算結(jié)果可知，研究區(qū)無瓣海桑紅樹林樹高介于0 ～16.358 m。

圖6 數(shù)字高程與數(shù)字表面模型的界面

圖7 冠層高度模型

2.3 無瓣海桑紅樹林單木分割

無瓣海桑紅樹林單木分割算法采用的是分水嶺分割算法識別和分割單棵樹，目的是為了獲取紅樹林單木的位置、樹高、冠幅直徑、冠幅面積和樹木的邊界信息［14］。該方法提取紅樹林單木的原理為：如果自下而上觀察，CHM的高點處可以看做山峰，低點處可以看做山谷。如果用水填充，不同山谷的水將開始匯合。為了避免這種情況，在水匯合的地方建立屏障，這些屏障將決定分割的結(jié)果，屏障處即為紅樹林分割的邊界線。無瓣海桑紅樹林單木分割界面見圖8（a），該界面主要由激光點云的顯示，顯示單木Las分割點云，提取感興趣的紅樹林單木并顯示單木，保存單木分割后的矢量數(shù)據(jù)和單木點云Las文件功能組成。單木分割是以歸一化的點云數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，設(shè)置一定的空間分辨率參數(shù)，參數(shù)的設(shè)置至關(guān)重要，不同的參數(shù)會獲取不同的分割結(jié)果。本研究設(shè)置了0.5 m的分辨率，圖8（b）所示為無瓣海桑樹頂點位置的顯示結(jié)果，圖9（a）是單木無瓣海桑激光點云顯示效果，從圖中可以看出，不同的無瓣海桑單木都被賦予了不同的顏色，在Matlab 中可以瀏覽不同的無瓣海桑紅樹林單木三維分割效果，圖9（b）所示為24 號無瓣海桑紅樹林單木點云顯示效果，可以根據(jù)實際需要在單木分割界面中輸入不同的Tree編號，點擊顯示單木las點云按鈕，就可以看到不同Tree的顯示效果。單木分割界面也設(shè)置了單木分割之后保存的矢量數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)可以輸出到指定目錄文件夾，本研究中將其結(jié)果輸出到D：＼LiMARS＼result。由圖10 可見，經(jīng)過單木分割之后，生成了無瓣海桑紅樹林樹的樹頂點文件wuban.shp以及無瓣海桑單木分割面wuban＿seg＿polygons.shp 文件，這兩個文件記錄了無瓣海桑的樹高、冠幅、單木的位置以及面積等信息，可以在第三方ArcGIS 軟件中瀏覽和查看，除此之外，軟件還自動生成了wuban.csv文件，通過該文件可以在Excel中查看分割的結(jié)果。

圖8 無瓣海桑紅樹林單木分割與頂點位置界面

圖9 紅樹林激光點云與單木點云界面

圖10 單木分割矢量結(jié)果數(shù)據(jù)以及統(tǒng)計結(jié)果

2.4 無瓣海桑紅樹林高度和強度變量

高度變量是與激光點云的高度值相關(guān)的統(tǒng)計變量，這些變量對于模型建模非常有用，可以作為生物量回歸和與預(yù)測中非常重要的參數(shù)變量［15］。首先，在x、y方向根據(jù)一定的距離將點云空間劃分成不同的等大小的網(wǎng)格單位，然后根據(jù)指定的高度間隔將點云數(shù)據(jù)進一步分割成不同的“層”。如果點云中包含很多小方塊，可以用每個方塊內(nèi)點的高程值計算高度變量，并且每個方塊都生成一條紀(jì)錄，最后將變量寫入指定的格網(wǎng)單元中。其中高度百分位變量表示某一統(tǒng)計單元內(nèi)，將其內(nèi)部所有歸一化的激光雷達點云按高度進行排序，然后計算每一統(tǒng)計單元內(nèi)X%的點所在的高度，即為該統(tǒng)計單元的X 高度百分位數(shù)。無瓣海桑紅樹林統(tǒng)計的高度百分位數(shù)包含15 個，即1%、5%、10%、20%、25%、30%、40%、50%、60%、70%、75%、80%、90%、95%和99%，此外軟件界面中也計算了HMean（平均值）、HMedian（中位數(shù)）、HStdDew（標(biāo)準(zhǔn)差）、HCoefVar（變異系數(shù)）、HKut（峰度）以及HSkew（偏斜）等高度變量。高度百分位界面見圖11（a），該界面主要由顯示las點云，選擇已經(jīng)定義好的投影文件（與上文投影保持一致，為UTM48N），選擇保持高度變量位置，最后需要設(shè)置生成的高度變量的分辨率，本研究中設(shè)置的分辨率為0.5 m。圖11（b）是在D：＼LiMARS＼result 文件夾中生成的高度變量，只需點擊左邊界面中的確定按鈕，即可批量生成不同類型的高度變量。

圖11 無瓣海桑高度變量以及輸出結(jié)果

強度變量的計算方法與高度變量類似，不同的是計算強度變量使用的是激光點云的強度值而非高度值。因此，只有當(dāng)點云數(shù)據(jù)中包含強度信息時，才能使用該功能。強度變量的界面布局［見圖12（a）］與高度變量的布局保持一致，輸出的結(jié)果是不同的強度變量，其結(jié)果也是通過點擊圖12（a）左側(cè)的保存按鈕后，可以批量生成不同類型的強度變量［見圖12（b）］，這些變量與高度變量類似。

圖12 無瓣海桑強度變量界面以及輸出結(jié)果

2.5 無瓣海桑紅樹林郁閉度變量

郁閉度是林分冠層的垂直投影占林地面積的百分比，它是確定森林采伐強度的重要指標(biāo)，也是進行林業(yè)蓄積量估算非常重要的因子［16］。根據(jù)無瓣海桑激光點云是否有回波信息，本研究根據(jù)用戶設(shè)置的分辨率大小將激光點云空間劃分為不同的規(guī)則網(wǎng)格，對于每個網(wǎng)格單元，郁閉度被定義為首次回波的無瓣海桑植被點數(shù)與首次回波所有激光點數(shù)的比值。如果無瓣海桑激光點云沒有回波信息，則郁閉度被定義為無瓣海桑植被點數(shù)與總點數(shù)的比值。無瓣海桑郁閉度的計算界面見圖13，圖的左側(cè)部分界面的設(shè)置與上述界面設(shè)置保持一致，唯一不同的在于“確定”按鈕的計算方法是按照郁閉度的計算方法進行運算，計算時考慮兩種情況，分別為有回波信息和沒有回波信息。由無瓣海桑紅樹林郁閉度的計算結(jié)果可知，郁閉度的值介于0 ～1。

圖13 無瓣海桑郁閉度界面

2.6 實驗平臺程序發(fā)布

目前，學(xué)生在遙感數(shù)字圖像處理的過程中所用的電腦是我校資源與環(huán)境學(xué)院的公共機房，電腦里面裝有許多專業(yè)的GIS軟件和遙感軟件，裝太多軟件的話勢必影響電腦的運行效率。為了節(jié)省電腦的存儲空間，有必要將激光遙感實驗平臺打包成可執(zhí)行的程序，而避免了安裝完整版的Matlab 程序（例如，安裝Matlab2019a大約需要29 GB磁盤空間）。打包成應(yīng)用程序的具體過程是在Matlab 中輸入deploytool 命令，彈出編譯器運行對話框，選擇Application Compiler 對話框，跳出圖14 所示界面，選擇主程序所指示的tyc＿las＿process.m 函數(shù)文件，之后與tyc＿las＿process.m 函數(shù)所關(guān)聯(lián)的文件全部會加載到Files required for your application to run目錄下，點擊右側(cè)Package 打包，直到出現(xiàn)提示打包成功的對話框。打包成功后會在電腦上出現(xiàn)for＿redistribution＿files＿only 文件包，其中tyc＿las＿process.exe文件為可執(zhí)行程序（見圖15），這個程序不依賴于原始的Matlab仿真環(huán)境，學(xué)生用戶只需要安裝這個可執(zhí)行文件即可，不需要安裝完整版本的Matlab程序。

圖14 開發(fā)程序打包過程

圖15 激光遙感實驗平臺可執(zhí)行程序（tyc＿las＿process.exe）

2.7 無人機激光遙感實驗平臺使用效果

本實驗平臺于2020 ～2021 春季學(xué)期在我校資源與環(huán)境學(xué)院的遙感圖像處理課程中進行了應(yīng)用，該實驗課作為遙感圖像處理的開放性課程，學(xué)生通過在欽州市茅尾海航拍不同紅樹林群落的激光點云數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)帶回到實驗室后采用該平臺進行實訓(xùn)實驗。從實訓(xùn)的應(yīng)用效果來看，采用該平臺進行教學(xué)，學(xué)生能夠掌握紅樹林地面點云和非地面點云分割、數(shù)字高程模型（DEM）提取、數(shù)字表面模型（DSM）提取、冠層高度模型（CHM）提取、單木分割、高度變量、強度變量以及郁閉度等模塊的操作內(nèi)容，能夠完成開放性實驗所設(shè)置的實驗報告，相較于2019 ～2020 學(xué)期的授課情況，學(xué)生對于激光點云數(shù)據(jù)的處理更得心應(yīng)手，所有的學(xué)生在老師的講解下，對于每個模塊中的參數(shù)設(shè)置及其數(shù)據(jù)保存路徑都能夠掌握，實驗的過程中平臺各個模型都沒有出現(xiàn)中斷或者臨時退出的情況。通過開放性實驗的作業(yè)批改情況來看，學(xué)生在不同紅樹林群落激光點云的數(shù)據(jù)處理及其操作步驟掌握較好，95%以上的學(xué)生都能夠一次性完成所設(shè)置的實驗步驟并完成文檔的撰寫，得分率較高，說明該實驗平臺能夠提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，達到了課程的預(yù)期目標(biāo)。

3 結(jié) 語

紅樹林低空遙感的開放性實驗課程教學(xué)中存在重理論輕實驗的現(xiàn)象，激光點云理論講解中涉及復(fù)雜的測量學(xué)公式，學(xué)生在聽講的過程中信心缺失。本研究在分析我校無人機激光遙感實驗課程教學(xué)中存在問題的基礎(chǔ)上，設(shè)計了基于Matlab GUI工具的無人機激光遙感實驗平臺。該平臺基于模塊化思想，各個模塊之間相互獨立，可擴展性強，平臺主要包括地面點云和非地面點云分割、數(shù)字高程模型（DEM）提取、數(shù)字表面模型（DSM）提取、冠層高度模型（CHM）提取、單木分割、高度變量、強度變量以及郁閉度等模塊。實踐教學(xué)結(jié)果表明，該平臺界面美觀，操作簡單，非測繪專業(yè)學(xué)生無須了解激光點云數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜原理，均可快速熟悉界面相關(guān)功能，能夠提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，達到了課程的預(yù)期目標(biāo)，該平臺的開發(fā)可為其他GIS 類似課程的實踐教學(xué)平臺提供借鑒。