Terrasolid軟件處理激光點云數(shù)據(jù)的研究與改進

張 均，孫洪斌，邵秋銘

（重慶市勘測院，重慶 400020）

機載雷達測量技術(shù)是一種主動式、快速、精確的新型遙感測量方法，所獲取的數(shù)據(jù)通過一系列的坐標轉(zhuǎn)換求得地面點三維坐標。目前，國內(nèi)外已研制出多種機載激光掃描測高系統(tǒng)，同時出現(xiàn)一些較為成熟的機載LiDAR數(shù)據(jù)處理軟件，但其功能算法均由生產(chǎn)廠家單獨封裝保密提供，用戶看不到其具體的算法步驟，因此，無法根據(jù)自身的應(yīng)用需求對數(shù)據(jù)做出更精確的操作。本文針對點云數(shù)據(jù)后處理過程，嘗試尋找合理而高效的處理海量點云數(shù)據(jù)的算法來完成點云的自動濾波過程，實驗操作是基于Terrasolid軟件下完成的，通過不同的算法來實現(xiàn)粗差剔除以及濾波分類參數(shù)設(shè)計實驗，給出了最佳的濾波效果和精度分析。

1 機載LiDAR數(shù)據(jù)后處理

機載LiDAR數(shù)據(jù)后處理主要進行濾波和分類兩個操作。從激光腳點數(shù)據(jù)點云中提取數(shù)字地面高程模型（DEM/DTM）需要將其中的地物數(shù)據(jù)腳點去掉，這就是所謂的激光雷達數(shù)據(jù)的濾波［1］。而若要進行地物提取以及三維重建等操作，還需對激光點云數(shù)據(jù)進行分類（分割），區(qū)分植被數(shù)據(jù)點、人工地物點。

1.1 點云數(shù)據(jù)濾波方法及實驗

當前國內(nèi)外對機載LiDAR點云數(shù)據(jù)處理算法還在研究發(fā)展階段，現(xiàn)有的用于機載LiDAR測量數(shù)據(jù)的濾波算法都是基于三維激光腳點數(shù)據(jù)的高程突變等信息進行的。主要方法分為移動窗口法［1］，數(shù)學(xué)形態(tài)濾波法［2］，迭代線性最小二乘內(nèi)插法［3］，基于地形坡度濾波法［3］，移動曲面擬合法［1］等幾種。每種方法都存在其自身的缺陷，仍有待改善。

Terrasolid軟件是以Microstaion為平臺開發(fā)使用的。實驗所采用的數(shù)據(jù)是ISPRS第三工作組提供的一組森林地區(qū)的機載LiDAR數(shù)據(jù)。其濾波方法是Axelsson于2000年提出的一種基于不規(guī)則三角網(wǎng)［1］（TIN）的漸進加密，該方法尋找到每個格網(wǎng)中的最低點，并將其作為初始種子點，去生成一個稀疏的TIN，再對其他各點進行判斷。算法的關(guān)鍵性在于濾波閾值的選取，主要的濾波參數(shù)有地形坡度角、迭代角、迭代距離，需根據(jù)經(jīng)驗選擇合適的參考值。本算法最大的一個優(yōu)勢是可以有效地保留地面斷裂特征，處理曲面不連續(xù)的情況，適用于密集分布的城區(qū)。

1.2 利用Terrasolid進行噪聲剔除

常見的噪聲包括低位粗差和高位粗差。低位粗差是由于測量中多路徑誤差導(dǎo)致的極低點，而高位誤差則受到低空飛行物影響提前反射信號產(chǎn)生較大誤差。該算法是用一個點（即中心點）的高程值與給定距離范圍內(nèi)每一個點的高程值比較，如果中心點明顯低于其他點，這個點將被分離出來。如圖1所示，左圖設(shè)定參數(shù)剔除的是距離該點5m之內(nèi)低于一般地面高度0.5m的點，右圖設(shè)定的參數(shù)剔除的是半徑在5m內(nèi)高位誤差大于5倍標準差的點。

圖1 分離低點算法以及剔除高位點的算法

一般情況下粗差剔除前后對地形變化的影響是很大的。對于本實驗結(jié)果，低位點受多路徑影響較嚴重，剔除粗差后地形高程整體提高了。實際上，粗差對后期形成TIN的影響非常大，它是后期數(shù)據(jù)濾波的必要保障［4］。

1.3 利用TerraScan進行濾波實驗

在Microstation環(huán)境下打開Terrascan。在實用工具菜單下選擇MDL應(yīng)用，在打開的窗口中選中TSCAN，安裝并在TerraScan界面下點擊File菜單，讀入數(shù)據(jù)。在主菜單中選擇Classify菜單下的Routine選項→Ground項。

通過選取不同的參數(shù)值，可以得到如表1所示的實驗總結(jié)。利用不同的顏色可以區(qū)別哪些是地面點，哪些是地物點。

表1 不同參數(shù)下的點云濾波

1.4 植被的分層處理實驗

通常情況下，人們要將植被劃分為3種：即低矮植被，中等高度植被，高度植被。植被的分類算法使用的By height from算法，低矮植被距離地面0～2m，中等植被一般距離地面2～5m，高植被距離地面常為5～15m。前面對原始激光腳點進行了濾波，基于它的基礎(chǔ)，就可利用此算法把符合要求的點分類出來，如圖2所示。

圖2顯示的是從低植被層到中植被層的參數(shù)設(shè)置，由本算法得到了其最終的植被分層渲染效果如圖3所示。

圖2 利用height from ground算法分類植被層

圖3 植被分層效果圖

可以看出植被點高程是由矮到高逐步遞增的。藍色區(qū)域表達了地面點層，綠色代表了低矮植被層，黃色代表中度植被層，紅色代表高植被層。這樣的分層可以直觀感受到地形變化和特征，為更好的使用地形提供有利參靠。

2 濾波精度分析

通過設(shè)定不同的閾值參數(shù)，可以得到不同的濾波分類效果。此時需要對不同參數(shù)的濾波結(jié)果進行精度評定。評價精度的指標，是通過判斷兩類分類誤差的大小體現(xiàn)的。第Ⅰ類誤差是指拒絕了本屬于地形表面的激光腳點，第Ⅱ類誤差是指接受了不屬于地形表面的激光腳點。具體計算式如表2所示。

表2 誤差計算公式

總誤差＝（B＋C）/（A＋B＋C＋D）×100%。

本文使用C#語言，編程比較實驗所得地面點點云與真實地面點點云數(shù)據(jù)間相應(yīng)點的個數(shù)，看哪個參數(shù)閾值得到的真實點個數(shù)最多，與真實情況最符合，那么此后的設(shè)置就可以將所得閾值作為經(jīng)驗值使用。下面是部分比較程序：class Point//點云數(shù)據(jù)基本結(jié)構(gòu)

｛

public double X；

public double Y；

public double Z；

｝

static void Compute（）

｛

//讀取真實地面點數(shù)據(jù)文件，并轉(zhuǎn)化成Point類型列表

var RGP＝File.ReadAllLines（"RealGroundP－oint.txt"）.Select（p＝＞

｛

var Pstr＝p.Split（＇＇）.Cast＜double＞（）.ToList（）；

return new Point（）｛

X＝Pstr［0］，

Y＝Pstr［1］，

Z＝Pstr［2］｝；

｝）.ToList（）；

……

……

同理讀取真實地物點數(shù)據(jù)RFP，實驗地面點數(shù)據(jù)TGP，實驗地物點數(shù)據(jù)TFP

//計算真實地面點同實驗地物點交集（共同數(shù)據(jù)），得到第一類錯誤

var FirstTypeError＝TFP.Intersect（RGP）.Count（）/（double）RGP.Count（）；

//計算真實地物點同實驗地面點交集（共同數(shù)據(jù)），得到第二類錯誤

var SecondTypeError＝TGP.Intersect（RFP）.Count（）/（double）RFP.Count（）；

實驗得到的兩類錯誤統(tǒng)計如表3所示。

表3 誤差結(jié)果

從表3中可看出，最大建筑物尺寸、最大地形角、迭代角的選擇對地表面構(gòu)建有著很重要的參考價值。實驗1中的參數(shù)，常作為人們長期實踐得到的適應(yīng)地形條件的標準參數(shù)而使用，選擇稍大一點的迭代角和迭代距離可以有效地保存真實地形特征。其次再進行程序的比較和篩選，就可將真實地面展現(xiàn)出來，減少了兩類錯誤的發(fā)生。

3 結(jié)束語

本文的3個實驗是基于深度理解濾波分類原理后，利用軟件進行算法操作的過程，主要進行了以下幾項操作：粗差剔除，地面點濾波，植被點分類處理。從圖像上來看，每個算法都能夠基本符合現(xiàn)實的情況，把大部分的點分類到相應(yīng)的層中。但由于Terrasolid軟件源代碼不公開，所以對于數(shù)據(jù)的準確性和真實度還有待商榷。本文基于該軟件開發(fā)了一個精度估算的功能，將實驗結(jié)果與參考數(shù)據(jù)比較，為實驗參數(shù)的設(shè)置提供了一個很大的技術(shù)參考。機載LiDAR是攝影測量技術(shù)的一種有力補充，未來若能融合其他數(shù)據(jù)源進行地物識別，提出更加完美的濾波算法，必將是機載LiDAR技術(shù)的一個革命性轉(zhuǎn)折。

［1］張小紅.機載激光雷達測量技術(shù)理論與方法［M］.武漢：武漢大學(xué)出版社，2007.

［2］KRAUS K，PFEIFER N.Determination of Terrain Models in Wooded Areas with Airborne Laser Scanner Data［J］.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，1998，53（4）：193－203.

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［6］賴旭東.機載激光雷達數(shù)據(jù)處理中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究［D］.武漢：武漢大學(xué)，2006.

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