大數(shù)據(jù)時代高校空間信息類專業(yè)中的點云智能處理教育與探索

郭獻濤 苗立志 楊柳 楊立君

摘要：目的：當(dāng)前，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)與人工智能等新技術(shù)的迅速發(fā)展以及在各學(xué)科的滲透，以海量激光點云為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的數(shù)字現(xiàn)實時代已經(jīng)來臨，要求點云數(shù)據(jù)處理課程面向大數(shù)據(jù)智能化推進理論和實踐教學(xué)改革。方法：文章以南京郵電大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院的本科課程——點云智能處理與應(yīng)用為例，闡述該課程的教學(xué)體系及課程教學(xué)內(nèi)容、實踐教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計，并結(jié)合當(dāng)前新型激光傳感器與車載、機載等移動平臺以及人工智能數(shù)據(jù)處理算法發(fā)展成果，將相關(guān)大數(shù)據(jù)智能化領(lǐng)域的新技術(shù)、新理論以及新案例融入傳統(tǒng)課程教學(xué)中，摒棄以往僵化的教學(xué)模式，采用整體性思維重新組織與設(shè)計教學(xué)內(nèi)容，完善學(xué)生的知識體系；強化實踐教學(xué)設(shè)計與提高科研競賽參與度，在實踐與科研競賽活動中實現(xiàn)與理論知識的融會貫通；綜合應(yīng)用問題驅(qū)動法與案例教學(xué)法等多種教學(xué)方法，增強學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，實現(xiàn)此課程的初步改革設(shè)計。結(jié)果：實踐表明，通過以上教學(xué)與實踐改革，學(xué)生的課程參與度明顯提高，學(xué)生的獨立思考能力得到鍛煉，實踐操作水平進一步提高。結(jié)論：文章的研究為大數(shù)據(jù)智能化時代空間信息類專業(yè)相關(guān)課程改革與實踐以及培養(yǎng)具有人工智能背景的專業(yè)人才提供了參考，具有一定的借鑒價值。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；空間信息；智能處理；教學(xué)改革；點云數(shù)據(jù)

中圖分類號：P23；G642 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）09-00-03

0 引言

我國空間信息數(shù)據(jù)采集與處理經(jīng)歷了從模擬化到數(shù)字化再到信息化的變革，隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，空間信息類專業(yè)面臨著智能化轉(zhuǎn)型的機遇與挑戰(zhàn)。智能化數(shù)據(jù)采集與處理是人工智能與空間信息深度融合的結(jié)果，建立以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、知識為引導(dǎo)、算法為核心、應(yīng)用為驅(qū)動的智能化數(shù)據(jù)流新范式，已成為專業(yè)領(lǐng)域的共識［1］。

多平臺激光雷達遙感系統(tǒng)可以高速度、高密度、全天候地獲取對象三維點云與圖像紋理信息，為面向智能化的空間三維數(shù)據(jù)提取提供了全新技術(shù)手段［2］5。近

年來，激光雷達（Light Detection and Ranging，LiDAR）技術(shù)逐漸得到廣泛應(yīng)用，其獲取的點云是智慧城市、無人駕駛、VR/AR、新零售等未來新興熱點行業(yè)實現(xiàn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)［3］，目前海量點云數(shù)據(jù)處理課程在我國高等院校測繪與遙感等空間信息類專業(yè)中開設(shè)并逐漸普及。隨著無人機、新型激光雷達傳感器與計算機視覺的融合等新內(nèi)容呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，人工智能數(shù)據(jù)處理與解譯技術(shù)廣泛應(yīng)用，點云數(shù)據(jù)處理方式與處理能力都實現(xiàn)了重大突破［4-5］。

智能化空間信息技術(shù)必將推動數(shù)據(jù)采集技術(shù)的升級，以及空間信息類專業(yè)教學(xué)改革［2］6。目前，點云智能處理與應(yīng)用課程講授內(nèi)容已逐漸滯后于技術(shù)的進步與進展，存在教學(xué)方法單一、課程體系不完善、實驗實踐環(huán)節(jié)薄弱等不足。本研究緊跟技術(shù)發(fā)展前沿，結(jié)合當(dāng)前信息智能化時代新型激光雷達傳感器及平臺發(fā)展成果，將與激光遙感測量和數(shù)據(jù)處理相關(guān)的新技術(shù)、新理論以及新案例引入教學(xué)體系，完善教學(xué)體系設(shè)計，加強教學(xué)實驗設(shè)計，豐富教學(xué)方法，針對課程改革進行一些嘗試性設(shè)計與探索。

1 課程教學(xué)體系探討

本課程采用系統(tǒng)化的觀點組織課程內(nèi)容，完善教學(xué)體系設(shè)計。比如在講解激光雷達測距、測角及掃描原理等內(nèi)容時，比較和分析衛(wèi)星激光測高、機載激光掃描、車載激光掃描以及計算機視覺SFM等新舊技術(shù)的相似內(nèi)容，得出不同傳感器掃描測量的差異和共性，讓學(xué)生更好地了解與認(rèn)識技術(shù)的理論基礎(chǔ)與其改進過程，助力學(xué)生形成系統(tǒng)的知識結(jié)構(gòu)。

完善教學(xué)體系設(shè)計首先應(yīng)編制一本內(nèi)容比較基礎(chǔ)、結(jié)構(gòu)相對全面的教材。盡量涵蓋激光遙感測量技術(shù)大部分章節(jié)知識，能夠重點介紹不同平臺下激光雷達掃描測量原理、數(shù)據(jù)采集技術(shù)設(shè)計、點云的表達與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、點云數(shù)據(jù)處理流程及常用算法，還有點云三維建模與相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用等知識內(nèi)容，使學(xué)生建立激光雷達掃描測量的基本知識結(jié)構(gòu)。還應(yīng)結(jié)合國內(nèi)外多種教材和本學(xué)科主流的中英文期刊等資料，將最近幾年出現(xiàn)或發(fā)展的新理論、新方法、新技術(shù)和新成果等內(nèi)容及時融入教學(xué)中，不斷充實和更新教學(xué)內(nèi)容。同時，綜合應(yīng)用多種教學(xué)方法，提升學(xué)生的課堂參與度。

教學(xué)體系設(shè)計還應(yīng)重視實踐應(yīng)用，通過實踐應(yīng)用將理論知識融會貫通。本課程將激光掃描在文物保護、工程測量、數(shù)字工場、地形測量、變形監(jiān)測、工業(yè)制造等領(lǐng)域的應(yīng)用融入教學(xué)過程中，實現(xiàn)對理論知識的應(yīng)用與掌握，并進一步設(shè)計及引導(dǎo)學(xué)生參與相關(guān)競賽與科研項目，引導(dǎo)學(xué)生的知識與興趣向縱向發(fā)展。

2 課程教學(xué)內(nèi)容設(shè)計

結(jié)合中外教材進行點云智能處理與應(yīng)用的授課，中文教材選擇同濟大學(xué)出版社出版的《海量點云數(shù)據(jù)處理理論與技術(shù)》與武漢大學(xué)出版社出版的《點云智能處理》作為主講教材；外文教材選擇沃塞爾曼等人主編的《空中-陸地激光掃描》作為參考教材，該教材集合了近年全球發(fā)表的最新科研成果，也是國際攝影測量協(xié)會推薦的學(xué)習(xí)教材［6］。點云智能處理技術(shù)理論教學(xué)設(shè)計主要包括以下六個專題。

第一專題為激光雷達掃描測量技術(shù)。主要包括地面與機載激光雷達系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、掃描機制、GPS/IMU整合、全波形數(shù)字化，以及與同類技術(shù)的比較。重點是各遙感平臺下激光雷達原理與點云智能處理技術(shù)的特點、數(shù)據(jù)產(chǎn)品以及應(yīng)用領(lǐng)域。

第二專題為激光雷達掃描設(shè)備與儀器檢校。主要講解主流商業(yè)激光雷達設(shè)備與性能指標(biāo)，并對設(shè)備研究現(xiàn)狀進行分析。闡述掃描儀水平角、測距與平面點位精度檢測，討論儀器設(shè)備誤差源，儀器系統(tǒng)誤差與系統(tǒng)誤差的檢校模型與檢校方法。

第三專題為激光雷達點云數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)組織。主要包括地面LiDAR野外掃描方案設(shè)計，機載LiDAR數(shù)據(jù)獲取的計劃準(zhǔn)備、航飛實施與數(shù)據(jù)整理三個階段共八個方面的內(nèi)容，重點講解航線設(shè)計、檢校場布設(shè)測量以及LiDAR點云解算；并進行點云誤差源與精度影響分析。此外，講解點云的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，包括點云的定義與表達、點云的信息特征與存儲格式，重點分析點云的ASCII文本格式（txt、asc、pts等）、自定義點云格式（imp、rwp、rsp等）、主流跨平臺交互格式（obj、ply、stl、iges、las等），并對Cyclone、Real Works Survey、POSProc、Terrasolid等主流商業(yè)軟件功能進行介紹。

第四專題為激光雷達點云數(shù)據(jù)預(yù)處理。激光雷達外業(yè)采集的一般是多視、嘈雜、無序的高密度點云數(shù)據(jù)，需要經(jīng)過配準(zhǔn)、去噪、壓縮、空洞插值等數(shù)據(jù)預(yù)處理流程才能實現(xiàn)后繼點云重建與應(yīng)用。本專題主要包括基于特征的點云配準(zhǔn)算法和無特征的點云配準(zhǔn)算法；點云的去噪算法和交互式去噪方法；基于海量點云數(shù)據(jù)的壓縮算法和基于三角網(wǎng)格的壓縮算法；基于點云模型和基于網(wǎng)格模型的空洞插值方法。

第五專題為激光雷達點云重建。點云智能處理技術(shù)最終目的是利用處理后的點云數(shù)據(jù)實現(xiàn)對掃描實體的三維重建，并基于模型進行應(yīng)用。本專題首先介紹點云重建研究現(xiàn)狀，指出現(xiàn)有表面重建算法的局限性，接著講解微切平面法、三維Delaunay剖分、移動最小二乘法以及區(qū)域生長法等重建算法，分析基于三角網(wǎng)格與基于散亂點云的特征提取方法，講解基于特征的點云重建與基于切片技術(shù)的點云重建；闡述基于Cyclone、Geomagic軟件建模的主要過程；最后分析從機載激光點云數(shù)據(jù)中探測與重建建筑物與DEM生成方法，對點云的濾波、分割、分類等算法進行詳細(xì)介紹。

第六專題為點云智能處理技術(shù)應(yīng)用。結(jié)合實例講解激光雷達技術(shù)在測繪、文物保護、地質(zhì)研究、礦業(yè)、林業(yè)與海洋等領(lǐng)域的應(yīng)用研究成果。其中，在測繪領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括地形圖測繪與地籍測繪、土方和體積測量、監(jiān)理測量、變形監(jiān)測以及其他工程測量。

3 實踐教學(xué)內(nèi)容設(shè)計

在理論授課基礎(chǔ)上，通過實踐教學(xué)設(shè)計，加深學(xué)生對理論知識的理解與掌握，同時提升專業(yè)實踐素養(yǎng)［7］。點云智能處理與應(yīng)用課程實踐教學(xué)設(shè)計內(nèi)容主要包括點云數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)預(yù)處理、制作數(shù)字高程模型以及重建建筑物三維模型。

3.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

首先，帶領(lǐng)學(xué)生參觀Faro focus 3D激光雷達設(shè)備，加深學(xué)生對激光雷達測量原理、工作方式的理解，熟悉儀器操作以及軟件功能。其次，基于標(biāo)靶匹配實施數(shù)據(jù)采集，培養(yǎng)學(xué)生現(xiàn)場踏勘與掃描方案設(shè)計能力。最后，進行內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)處理，主要包括多站點云配準(zhǔn)、去噪、補洞和壓縮，使學(xué)生直觀了解點云數(shù)據(jù)組織與預(yù)處理流程。

該實驗通過儀器配套軟件Faro Scene完成，可以自動對象識別及掃描配準(zhǔn)和定位，輕松高效地處理和管理掃描數(shù)據(jù)；對象簡單的三維建模通過第三方軟件Geomagic Studio完成，該軟件擁有強大的點云數(shù)據(jù)處理與編輯功能，后期利用模型渲染V-Ray for 3DS Max 2012實施模型增強，借助軟件中插入相機進行點云漫游制作，并通過插件功能實施網(wǎng)絡(luò)發(fā)布共享。

3.2 數(shù)字高程模型制作

數(shù)字高程模型制作采用機載雷達數(shù)據(jù)，利用POSProc軟件提取與解算POS數(shù)據(jù)，實施航線重構(gòu)與航帶拼接，聯(lián)合掃描數(shù)據(jù)增量計算LiDAR點云三維坐標(biāo)。數(shù)字高程模型生成主要在Terra Solid 軟件中完成，涉及點云濾波、DEM內(nèi)插與模型生成操作。

Terra Solid軟件由TerraScan、TerraModel、TerraPhoto模塊組成，具有分類、濾波、生成表面模型、影像處理能力，屬于半自動數(shù)據(jù)處理。需要學(xué)生根據(jù)測區(qū)情況反復(fù)試驗輸入?yún)?shù)進行調(diào)整，加深對理論方法的理解與積累數(shù)據(jù)處理的經(jīng)驗。

3.3 建筑物三維重建

LiDAR點云濾波后，各種地物點云混雜在一起，需要實施點云分類并提取建筑物信息與實施建筑物重建，主要包括從LiDAR數(shù)據(jù)中檢測建筑物腳點，由建筑物腳點提取建筑物邊緣特征線，并重建三維模型與實施模型渲染。

以上實踐教學(xué)都是點云智能處理課程中的重要環(huán)節(jié)，通過實驗教學(xué)環(huán)節(jié)，使學(xué)生能將所學(xué)理論知識與實驗具體操作相聯(lián)系。

4 教學(xué)方法選擇與實施

傳統(tǒng)講授式教學(xué)方法容易出現(xiàn)滿堂灌情況，會打擊學(xué)生學(xué)習(xí)積極性［8］。為了使學(xué)生更好地掌握所學(xué)知識，本課程綜合利用多種教學(xué)方式，將講授法與演示法、討論法相結(jié)合，以學(xué)生為主體，系統(tǒng)運用問題驅(qū)動教學(xué)法與案例教學(xué)法授課。

4.1 問題驅(qū)動教學(xué)法

問題驅(qū)動教學(xué)法以課程中設(shè)計的問題為中心，以學(xué)生為主體，以生生互動以及師生互動為基礎(chǔ)，以學(xué)生自主學(xué)習(xí)和分組學(xué)習(xí)為主要學(xué)習(xí)形式［9］。

在理論教學(xué)過程中，本課程分別在六個專題學(xué)習(xí)中期布置問題，學(xué)生分組進行問題交流分析，查找資料與文獻并尋求解決方案，在此過程中教師主要負(fù)責(zé)小組分工與指導(dǎo)。在所有小組都找到問題解決方案之后，教師要組織各組學(xué)生進行課堂交流，并采用互評、自評及教師評價的方式對結(jié)果進行綜合評價。

4.2 案例教學(xué)法

點云智能處理課程設(shè)計的重點在于激發(fā)學(xué)生專業(yè)興趣，使學(xué)生掌握專業(yè)理論，啟發(fā)學(xué)生思考，以更深入地學(xué)習(xí)專業(yè)知識［10］。在每個專題學(xué)習(xí)后期，設(shè)置工程案例教學(xué)，以吸引學(xué)生的注意力，將課堂理論知識與工程實踐相聯(lián)系。案例實施過程中，其設(shè)計與選擇應(yīng)能反映課程的內(nèi)容重點，且有利于理論與實踐的結(jié)合。

地面與機載激光雷達部分各安排三次教學(xué)案例，分別對應(yīng)外業(yè)技術(shù)設(shè)計、內(nèi)業(yè)點云數(shù)據(jù)處理及點云建模等重點理論知識。比如在數(shù)據(jù)獲取專題中，可選擇一個指定數(shù)據(jù)采集區(qū)域，讓學(xué)生分組根據(jù)采集區(qū)域和對象的特征，設(shè)計數(shù)據(jù)采集方案。學(xué)生要分組實地踏勘對象區(qū)域，根據(jù)所學(xué)理論知識與對象特點設(shè)計初始方案，然后合作查閱已有相關(guān)激光雷達數(shù)據(jù)采集資料與工程案例，分析討論、反復(fù)比對、試驗與修改，以進一步優(yōu)化數(shù)據(jù)采集方案。

4.3 參與科研和競賽

在課外，對于學(xué)有余力的學(xué)生，教師可鼓勵與引導(dǎo)他們加入自己的科研課題中，并依托課題成果積極參加學(xué)科競賽與大學(xué)生創(chuàng)新實踐等，充分調(diào)動與培養(yǎng)學(xué)生的探索力與創(chuàng)造力，提高學(xué)習(xí)的動力與專業(yè)思考的深度。

在實踐教學(xué)的每個專題后期組織專業(yè)技能比賽。學(xué)生在準(zhǔn)備比賽的過程中，能將相關(guān)壓力轉(zhuǎn)化為動力，從而激發(fā)學(xué)習(xí)熱情與學(xué)習(xí)潛力，進而提高學(xué)習(xí)積極性。通過專業(yè)技能比賽達到掌握點云智能處理專業(yè)技能的目的。

5 結(jié)語

文章結(jié)合大數(shù)據(jù)空間信息智能化時代背景，從教學(xué)體系設(shè)計、理論教學(xué)設(shè)計、實踐教學(xué)設(shè)計以及教學(xué)方法選擇等方面，較為系統(tǒng)地研究與思考點云智能處理與應(yīng)用課程教學(xué)中存在的問題，引入最新的技術(shù)成果，設(shè)計完善了理論教學(xué)與實踐內(nèi)容，有助于學(xué)生更好地實現(xiàn)課程教學(xué)目標(biāo)，對測繪與遙感等空間信息類專業(yè)的相關(guān)技術(shù)課程改革具有一定的參考價值。

參考文獻：

［1］ 陳軍，劉萬增，武昊，等.智能化測繪的基本問題與發(fā)展方向［J］.測繪學(xué)報，2021，50（8）：995-1005．

［2］ 李鵬程，劉志青，邢帥.“激光雷達測量原理與實踐”課程教學(xué)研究與思考［J］.測繪與空間地理信息，2020，43（10）：5-7.

［3］ 張靜，眭碧霞.人工智能帶來職業(yè)教育教學(xué)形態(tài)變革：影響、挑戰(zhàn)與趨向［J］.職業(yè)技術(shù)教育，2020，41（29）：42-46.

［4］ 陳一祥，秦昆，苗立志，等.面向智能化測繪的空間信息智能處理課程設(shè)計［J］.藝術(shù)科技，2022，35（17）：1-4.

［5］ 謝洪，閆利，陳長軍.測繪新工科建設(shè)下LiDAR測量教學(xué)思路探討［J］.測繪地理信息，2021，46（5）：179-182.

［6］ 喬治·沃塞爾曼，漢斯·格德·馬斯.空中-陸地激光掃描［M］.英國：威特爾斯出版公司，2010：1-206.

［7］ 臧玉府，祝善友，金雙根.面向智能測繪培養(yǎng)目標(biāo)的課程改革與實踐：以南京信息工程大學(xué)數(shù)字?jǐn)z影測量課程為例［J］.測繪通報，2021（1）：142-147.

［8］ 何雯君.問題驅(qū)動式教學(xué)對學(xué)生“四能”培養(yǎng)的研究［D］.漳州：閩南師范大學(xué)，2022：45-47.

［9］ 楊萍.測繪技能大賽對工程測量專業(yè)人才培養(yǎng)的影響研究［J］.建材與裝飾，2017（41）：230-231.

［10］ 秦昆.智能空間信息處理［M］.武漢：武漢大學(xué)出版社，2009：5-6.

基金項目：本論文為2021—2023年度教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目“航天宏圖——南郵聯(lián)合共建多源遙感數(shù)據(jù)綜合處理實驗室”研究成果，項目編號：20210224503；2020—2022年度南京郵電大學(xué)教學(xué)改革研究項目“雙一流建設(shè)與數(shù)字信息時代下激光雷達遙感原理課程教學(xué)模式改革”成果，項目編號：JG03220JX54

作者簡介：郭獻濤 （1984—），男，博士，講師，系本文通訊作者，研究方向：點云智能處理；苗立志 （1981—），男，博士，副教授，研究方向：時空信息智能處理；楊柳 （1996—），男，博士，講師，研究方向：GNSS水汽反演；楊立君 （1977—），男，博士，副教授，研究方向：海岸帶多源遙感技術(shù)。