無檢校場的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)檢校方法

陳 潔，肖春蕾，李 京

(中國國土資源航空物探遙感中心，北京 100083)

0 引言

機(jī)載激光雷達(dá)(light detection and ranging，Li-DAR)是組合了全球定位技術(shù)、慣性導(dǎo)航技術(shù)和激光測距技術(shù)的航空遙感手段，獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含有平面和高程坐標(biāo)信息，可快速進(jìn)行高分辨率數(shù)字地表模型(digital surfacemodel，DSM)和數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)的制作，點(diǎn)云的空間坐標(biāo)精度至關(guān)重要。機(jī)載LiDAR系統(tǒng)誤差是影響空間坐標(biāo)的主要因素，其主要來源是激光探測器的硬件未校準(zhǔn)、慣導(dǎo)單元(inertial measure unit，IMU)隨時(shí)間累積的漂移、大氣對(duì)激光束的折射、地形起伏以及植被覆蓋等。系統(tǒng)誤差會(huì)使點(diǎn)云的絕對(duì)定位坐標(biāo)不準(zhǔn)確，也會(huì)使各地物之間相對(duì)位置發(fā)生改變，產(chǎn)生形變，對(duì)后續(xù)利用LiDAR技術(shù)生產(chǎn)高精度成果數(shù)據(jù)有較大影響。激光掃描系統(tǒng)的各項(xiàng)檢校參數(shù)中，基本檢校參數(shù)在設(shè)備出廠時(shí)已被廠家精確標(biāo)定［1］，對(duì)數(shù)據(jù)精度影響較大的安置角(boresight)和航線重疊區(qū)域的點(diǎn)云差異檢校是本文研究的重點(diǎn)。

近年來，國內(nèi)外的一些學(xué)者也提出了很多機(jī)載LiDAR點(diǎn)云的檢校方法:如利用同一控制點(diǎn)在相反重疊航帶中的位置偏移的幾何模型自檢校法［2］，利用起伏的地物表面進(jìn)行檢校［3］，利用重疊航帶和已知地面控制點(diǎn)聯(lián)合差分解算的方法［4］，分步幾何法［5］等。上述檢校方法都能獲得較好的效果，但它們均需進(jìn)行檢校場飛行和地面點(diǎn)測量?！稒C(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取技術(shù)規(guī)范》［6］對(duì)檢校場的選擇有著嚴(yán)格的要求:檢校場包含平坦裸露地形，有用于檢校的建筑物或明顯凸出地物;檢校場內(nèi)目標(biāo)應(yīng)具有較高的反射率，存在明顯地物點(diǎn)(如道路拐角點(diǎn)等)。Leica公司的ALS系列激光雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)檢校場則要求場內(nèi)存在條帶狀地物、含有尖頂?shù)姆孔踊蚱旅妫?］。傳統(tǒng)的檢校方法是首先進(jìn)行檢校場飛行，再通過迭代漸進(jìn)的方式進(jìn)行系統(tǒng)誤差消除，最終得到滿足精度的成果數(shù)據(jù)。該方法可靠穩(wěn)定、適用于各種地形的數(shù)據(jù)檢校，但必須進(jìn)行檢校場飛行，且對(duì)檢校場地物要求較高，在某些測區(qū)內(nèi)難以找到合適的檢校場。實(shí)際應(yīng)用中要在測區(qū)尋找一個(gè)完全符合要求的檢校場存在一定難度，若要在測區(qū)外進(jìn)行檢校場飛行，又涉及到空域申請(qǐng)和協(xié)調(diào)等困難，不利于工作的開展。

本文通過對(duì)云南小江實(shí)驗(yàn)區(qū)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的檢校，提出一種無檢校場的系統(tǒng)誤差檢校方法，并對(duì)該方法的檢校結(jié)果進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)，為快速進(jìn)行機(jī)載LiDAR點(diǎn)云檢校提供了新的思路。

1 系統(tǒng)誤差來源及分析

1.1 安置角誤差

機(jī)載LiDAR系統(tǒng)集成了激光測距單元、全球定位系統(tǒng)和慣性測量單元。各種遙感設(shè)備在組合過程中，理論上各自的參考坐標(biāo)軸應(yīng)該平行，但受限于工藝，各種設(shè)備的坐標(biāo)系不能完全平行，即3個(gè)坐標(biāo)軸方向有一個(gè)微小的角度差(安置角誤差)，主要包括俯仰角偏差、側(cè)滾角偏差和航偏角偏差(圖1)。

圖1 安置角誤差示意圖Fig.1 Schem atic diagram of boresight angle error

俯仰角偏差的存在使掃描平面沿著航向旋轉(zhuǎn)α角度，造成2條相向飛行的航帶重疊區(qū)域同名點(diǎn)不能重合，其偏移量隨著飛行高度和掃描角的增加而增加。通常進(jìn)行同一條航線的異向飛行，選取該航線正下方(掃描角為0°)的房屋進(jìn)行航向剖面手工檢校。

側(cè)滾角偏差會(huì)使掃描平面沿著掃描平面方向旋轉(zhuǎn)β角度。造成線狀地物的測量值與實(shí)際值存在一個(gè)角度偏差，改變了線狀地物的相對(duì)位置，其隨著飛行高度和掃描角的增加而增大。通常進(jìn)行航線的相向重合飛行，然后在掃描方向上選取線狀地物(如公路等)，進(jìn)而進(jìn)行掃描方向的剖面手工檢校。

航偏角偏差使整個(gè)掃描平面圍繞豎直方向旋轉(zhuǎn)γ角度，這使得測得的地物與實(shí)際地物產(chǎn)生位置偏移，并且地物中各點(diǎn)的相對(duì)位置也被改變，產(chǎn)生形變。通常進(jìn)行2條航線的同向飛行，然后在航線方向上選取特征地物進(jìn)行剖面手工檢校。

安置角誤差是機(jī)載LiDAR中的最大系統(tǒng)誤差，安置角一般為 0.1°～0.3°，相當(dāng)飛行1 000 m 相對(duì)航高時(shí)真實(shí)地物會(huì)產(chǎn)生2～5 m［8］偏移。目前檢校安置角的方法主要分為2種，一是利用嚴(yán)格的光束法平差模型和公式，將3個(gè)安置角作為未知數(shù)，進(jìn)行測量和解算;二是嚴(yán)格進(jìn)行檢校場飛行和地面測量，利用傳統(tǒng)的解算結(jié)果與測量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，得出安置角誤差值。不論使用哪一種方式，都需進(jìn)行傳統(tǒng)的地面測量和檢校場飛行工作，增加了生產(chǎn)成本，延長了工作周期，阻礙了機(jī)載LiDAR系統(tǒng)高效省時(shí)優(yōu)勢的發(fā)揮。所以研究并實(shí)現(xiàn)安置角的快速檢校有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義，本文采用基于Burman傳感器檢校模型方法，實(shí)現(xiàn)了無檢校場的安置角改正。

1.2 航帶性系統(tǒng)誤差

受硬件所限，機(jī)載LiDAR獲取的航帶數(shù)據(jù)只能覆蓋一定范圍，在進(jìn)行實(shí)際作業(yè)時(shí)，通常按照20%左右的旁向重疊度進(jìn)行航線布設(shè)。但由于系統(tǒng)誤差的存在，導(dǎo)致在航帶重疊區(qū)同名點(diǎn)不重合，或相同位置的點(diǎn)云數(shù)據(jù)高程值不一致，這種高程差稱之為航帶性系統(tǒng)誤差［9］。該誤差可從相鄰航線重疊區(qū)域剖面圖中看出(圖2)，造成點(diǎn)云數(shù)據(jù)的相對(duì)精度降低。為此，本文采用Cormbaghs一維三參數(shù)平差模型，分別對(duì)高程、航向和旁向的偏移值進(jìn)行改正，消除或降低航帶性系統(tǒng)誤差對(duì)成果的影響。

圖2 相鄰航線重疊區(qū)域剖面圖Fig.2 Sectional view of adjacent lines’overlap section

2 無檢校場的系統(tǒng)誤差檢校方法

2.1 Burman檢校模型

Burman［10］認(rèn)為航帶重疊區(qū)域同名點(diǎn)的偏移是由位置和姿態(tài)誤差造成的，所以其檢校模型首先將點(diǎn)云數(shù)據(jù)格網(wǎng)化，利用安置角和GPS定位誤差推導(dǎo)出的誤差觀測方程進(jìn)行平差，不但使用了航帶重疊處的高程信息，而且還在平差模型中加入了點(diǎn)的強(qiáng)度信息，利用Sobel算子尋找連接點(diǎn)進(jìn)行強(qiáng)度和高程數(shù)據(jù)的匹配，進(jìn)而求出地面點(diǎn)在空間的唯一坐標(biāo)。該方法考慮了機(jī)載LiDAR定位的各種關(guān)系，其定位方程為

式中:(X，Y，Z)T是激光地面點(diǎn)真實(shí)坐標(biāo);(X0，Y0，Z0)T是激光掃描儀量測得到的GPS觀測值;RINS表示從慣導(dǎo)系統(tǒng)獲取的姿態(tài)旋轉(zhuǎn)矩陣;RLRFINS是安置角改正值;(lx，ly，lz)TLFR代表三軸方向的測距值。提取的規(guī)則格網(wǎng)數(shù)字高程模型可表示為

假設(shè)X，Y方向的高程梯度存在且連續(xù)，則有

激光腳點(diǎn)和規(guī)則格網(wǎng)經(jīng)過內(nèi)插建立的關(guān)系為

式中:(Xstep，Ystep)為規(guī)則格網(wǎng)中X，Y方向的間距;(Xl，Yl，Zl)是激光角點(diǎn)坐標(biāo);X(i)，Y(i)為規(guī)則各網(wǎng)點(diǎn)坐標(biāo);x，y為4個(gè)格網(wǎng)點(diǎn)的歸一化坐標(biāo)。觀測方程線性化得到高程觀測值的誤差觀測方程，即

式中:λZl為觀測高程值與格網(wǎng)內(nèi)高程值的差值;(dXd，dYd，dZd)為基準(zhǔn)偏移變量;dZij為高程格網(wǎng)點(diǎn)高程的改正值;r，p和h分別為3個(gè)安置角初始值;dr，dp，dh為安置角改正值;為4個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的歸一化坐標(biāo)近似值。公式(5)為Burman模型的誤差觀測方程，高程格網(wǎng)由近似同名點(diǎn)的高程均值內(nèi)插產(chǎn)生。

Burman檢校模型是基于系統(tǒng)誤差產(chǎn)生的原理建立的。它通過恢復(fù)采集數(shù)據(jù)時(shí)的幾何關(guān)系得到安置角改正值及高程改正值，從而消除系統(tǒng)誤差，是相對(duì)嚴(yán)格的模型。

2.2 Cormbaghs一維平差模型

機(jī)載LiDAR的點(diǎn)云數(shù)據(jù)含有高精度高程坐標(biāo)，可進(jìn)行DEM的快速生產(chǎn)?；诖朔N目的，Cormbaghs等［11］提出了一維三參數(shù)航帶平差方法。此方法的主要目的是對(duì)高程誤差進(jìn)行修正，而通過點(diǎn)云剖面，高程的改正值較容易測得，對(duì)原始數(shù)據(jù)依賴度較低。平差主要針對(duì)于航帶重疊區(qū)域，通過飛行軌跡和外業(yè)控制點(diǎn)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行逐航帶誤差改正，消除航帶之間的高程漂移誤差。檢校采用一個(gè)三參數(shù)模型，分別計(jì)算高程、航向以及旁向的偏移值。對(duì)于航帶S上的某點(diǎn)，高程方向上的誤差可以表示成航向和旁向2個(gè)方向的偏移值之和。校正公式為

式中:Zref為參考點(diǎn)高程;as為高程偏移;bs為航向偏移;cs為旁向偏移;()為航帶中心坐標(biāo)。

綜上，基于傳感器檢校的Burman模型是根據(jù)機(jī)載LiDAR的觀測方程，經(jīng)過嚴(yán)密的數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)得出的嚴(yán)密理論模型，在理想情況下，可以得到準(zhǔn)確的誤差改正值。但由于廠商保密考慮，用戶得到的觀測數(shù)據(jù)并非原始數(shù)據(jù)(特別是INS的姿態(tài)數(shù)據(jù))，使得強(qiáng)烈依賴觀測數(shù)據(jù)的Burman模型不能較好地應(yīng)用。而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的Cormbaghs一維平差模型不依賴原始觀測值，且操作簡單，對(duì)于高程方向的校正效果較好。所以，本文首先利用Burman模型對(duì)機(jī)載系統(tǒng)的單航帶進(jìn)行安置角和高程改正，再建立一維校正模型，消除相鄰航帶之間的高程漂移。最終獲得經(jīng)檢校的高精度點(diǎn)云數(shù)據(jù)成果。

2.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)快速檢校流程

按照上述模型和算法，應(yīng)用TerranMatch軟件，對(duì)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行檢校，包括以下4個(gè)步驟:

1)點(diǎn)云濾波。由于機(jī)載LiDAR獲取的數(shù)據(jù)既有地面點(diǎn)，也有植被、建筑物等地物點(diǎn)，需要先對(duì)原始點(diǎn)云進(jìn)行濾波處理，得到地面點(diǎn)云，以保證不同航帶間拼接的可靠性。

2)利用Burman模型進(jìn)行安置角系統(tǒng)誤差的迭代檢校。對(duì)濾波后的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立Burman模型，對(duì)東方向(easting)、北方向(northing)、高程(elevation)和航偏角(heading)、側(cè)滾角(roll)、俯仰角(pitch)進(jìn)行迭代收斂，得到安置角和高程的改正值。

3)高程的一維檢校模型改正。將經(jīng)Burman模型檢校后的數(shù)據(jù)進(jìn)行航帶間重疊區(qū)域的一維三參數(shù)平差檢校，只針對(duì)高程系統(tǒng)誤差進(jìn)行改正，而不對(duì)平面坐標(biāo)進(jìn)行改正。

4)將改正結(jié)果應(yīng)用于所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并進(jìn)行精度驗(yàn)證。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和精度分析

實(shí)驗(yàn)區(qū)位于云南小江地區(qū)，區(qū)內(nèi)以高山地為主，地形復(fù)雜，區(qū)內(nèi)高差大于1 600 m。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為Leica公司的ALS50 II型機(jī)載LiDAR系統(tǒng)獲取的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)具有記錄多次回波能力，并配備了高分辨率RCD數(shù)碼相機(jī)和高精度POS AV510慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。本次獲取的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)平均點(diǎn)云密度優(yōu)于1 pts/m2，數(shù)碼影像地面分辨率優(yōu)于0.4 m。

3.1 傳統(tǒng)的點(diǎn)云系統(tǒng)誤差檢校

經(jīng)典的機(jī)載LiDAR系統(tǒng)檢校方法，是利用檢校場基于幾何分步法進(jìn)行系統(tǒng)誤差(系統(tǒng)安裝參數(shù)、掃描角誤差和測距誤差等)的修正。檢校場采用十字交叉方式飛行，由4條航線構(gòu)成(圖3)。

圖3 小江實(shí)驗(yàn)區(qū)檢校場航線布設(shè)示意圖Fig.3 Flightline layout of Xiaojiang calibration field

圖3中，N1和N2為2條相向飛行的同一條航帶;N3為平行飛行的航線，與N1(或N2)的旁向重疊度為30%;N4為垂直于N1(或N2)和N3的航線。檢校場4條航帶的基本信息見表1。

表1 小江實(shí)驗(yàn)區(qū)檢校場數(shù)據(jù)基本信息Tab.1 Data infomation of Xiaojiang calibration field

根據(jù)Leica ALS50－II用戶手冊(cè)和《機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取技術(shù)規(guī)范》，選擇檢校場內(nèi)具有典型特征的目標(biāo)地物，按照幾何分步法的檢校計(jì)算方式，手工量測3個(gè)安置角誤差，依據(jù)LiDAR數(shù)據(jù)檢校的步驟:首先檢校側(cè)滾角β，再檢校俯仰角α，最后檢校航偏角γ。得到的安置角改正參數(shù)見表2。

表2 安置角改正參數(shù)Tab.2 Boresight angle correction parameters

對(duì)檢校后的檢校場點(diǎn)云進(jìn)行精度檢核，以激光點(diǎn)云重疊區(qū)尖頂房屋和馬路為目標(biāo)，利用TerraScan模塊中的剖面切割工具(draw section)沿房屋走向平行或垂直的方向切出一個(gè)寬度約1～2 m的激光點(diǎn)云剖面(圖4)，對(duì)剖面圖進(jìn)行精度的檢核。

圖4 安置角檢校前后航帶重疊區(qū)典型地物點(diǎn)云剖面對(duì)比Fig.4 Sectional view comparison of before and after boresight angle calibration

由圖4可以看出，進(jìn)行安置角誤差消除后，2條航帶的點(diǎn)云(不同顏色)能較好地重疊在一起，說明安置角的計(jì)算比較準(zhǔn)確。將安置角改正參數(shù)應(yīng)用到小江實(shí)驗(yàn)區(qū)的3條航帶(04，45，05)數(shù)據(jù)中，其剖面圖如圖5所示。

圖5 幾何分步法檢校后航帶點(diǎn)云剖面圖Fig.5 Sectional view of cloud point after geometric fractional calibration

圖5紅框圈出的為局部放大區(qū)域，從中可以看出，代表3條航帶的不同顏色的點(diǎn)云數(shù)據(jù)可以較好地重合，說明安置角誤差已經(jīng)消除。但是在第45條航帶(綠色)卻存在較明顯的飛行旁向方向的距離偏移，原因可能是該區(qū)域高差太大、飛行時(shí)風(fēng)力過強(qiáng)，從而造成掃描鏡震動(dòng)引起的。由此也可以看出，基于傳統(tǒng)的幾何分步檢校方法，無法對(duì)這種特殊情況下引起的系統(tǒng)誤差進(jìn)行修正和消除。

3.2 點(diǎn)云濾波

基于不規(guī)則三角網(wǎng)的濾波算法，需要先獲取一些認(rèn)為是地面點(diǎn)的低點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)初始的稀疏不規(guī)則三角格網(wǎng)，對(duì)非地面點(diǎn)進(jìn)行判斷，每次將滿足到三角面的距離小于給定閾值的點(diǎn)添加到三角網(wǎng)中;然后重新構(gòu)建新的不規(guī)則三角網(wǎng)，并重新計(jì)算新的閾值條件，對(duì)剩余點(diǎn)進(jìn)行同樣的判斷篩選;直至沒有新的點(diǎn)加入為止。該濾波方法有很強(qiáng)的檢測能力，適用于地物比較復(fù)雜的地區(qū)，能成功地濾除大多數(shù)建筑物信息［12］。本文的實(shí)驗(yàn)區(qū)均位于城鎮(zhèn)上空，采用此種濾波方法獲取地面點(diǎn)云，為下一步的系統(tǒng)誤差檢校做準(zhǔn)備。得到的實(shí)驗(yàn)區(qū)地面點(diǎn)高程設(shè)色模式圖如圖6所示。具體步驟為:首先，依據(jù)實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)的實(shí)際地物給定高程和角度限制條件，利用TerranSolid軟件實(shí)現(xiàn)，設(shè)定的3個(gè)閾值參數(shù)分別為:Terrain angle=88°，Interation distance=2 m，Interation angle=8°;然后，利用航空軌跡文件賦予激光點(diǎn)云GPS時(shí)間信息，為下一步的基于幾何定位方程的激光點(diǎn)云檢校做準(zhǔn)備;最后，得到濾波后的地面點(diǎn)高程設(shè)色模式圖。

圖6 濾波后的地面點(diǎn)高程設(shè)色模式圖Fig.6 Color pattern figure of ground point elevation after filtering

3.3 點(diǎn)云檢校方法

對(duì)濾波后的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立Burman模型，對(duì)激光點(diǎn)云整體平差處理?；趲缀味ㄎ环匠?，對(duì)激光點(diǎn)云整體平差得到安置角誤差及位置改正值參數(shù)見表3。

表3 基于Burman模型的點(diǎn)云系統(tǒng)誤差改正參數(shù)Tab.3 System error correction parameters of cloud point based on Burman model

采用最小二乘法，對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行逐航帶平差處理。由于該方法假設(shè)其觀測值滿足正態(tài)分布，所以某些異常觀測值對(duì)平差結(jié)果影響較大，為了避免觀測值異常值對(duì)參數(shù)估計(jì)值的影響，采用等價(jià)權(quán)函數(shù)，獲得具有抗差性的參數(shù)估值［10］。根據(jù)傳統(tǒng)的基于幾何分步法的檢校結(jié)果，第45條航帶存在旁向上偏移誤差，因此在進(jìn)行航帶平差的時(shí)候，將其權(quán)重減小，并基于最小二乘平差，讓其向相鄰的2條航帶靠攏，得到的逐航帶平差的航帶偏移改正參數(shù)見表4。

表4 第45條航帶的航帶平差修正值Tab.4 Strip ad justment correction parameters of No.45 flightline

按照上述方法進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)系統(tǒng)誤差檢校后，將修正值代入整個(gè)測區(qū)中。從第04，45和05條航帶的點(diǎn)云剖面示意圖(圖7)可以看出，不同顏色的3條航帶的點(diǎn)云數(shù)據(jù)重疊較好，對(duì)比傳統(tǒng)的幾何分步法檢校結(jié)果(圖5)，應(yīng)用本文提出的基于Burman模型和航帶平差的點(diǎn)云檢校方法，整體檢校效果更好，特別是圖中紅框內(nèi)，第45條航帶的旁向偏移得到了很好的修正(黃框?yàn)榫植糠糯笮Ч?。

圖7 基于Burman模型和航帶平差法檢校后的航帶點(diǎn)云剖面圖Fig.7 Sectional view of cloud point after calibration with Burman model and strip adjustment

3.4 精度評(píng)價(jià)

將上述步驟得出的系統(tǒng)誤差改正值應(yīng)用于整個(gè)測區(qū)，即可得到經(jīng)檢校的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)。為了評(píng)價(jià)該數(shù)據(jù)的精度，在實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)選取西邊的第7，8和9這3條航線作為精度驗(yàn)證樣區(qū)進(jìn)行DEM制作，制成的DEM渲染圖如圖8所示。

圖8 DEM渲染圖Fig.8 Render illustration of DEM

精度檢測的方法是通過測區(qū)量測的野外控制點(diǎn)與同一位置DEM格網(wǎng)內(nèi)插點(diǎn)的高程進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算出高程誤差。DEM高程中誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表5。

表5 精度驗(yàn)證區(qū)高程誤差統(tǒng)計(jì)表Tab.5 Elevation error statistics of accuracy verification area (m)

由表5可知，測區(qū)最大中誤差為－0.293 m(JDJ1)，最小中誤差為 +0.012 m(JD07)，平均高程中誤差為－0.041 m，均方根誤差為0.145 m。精度滿足1∶2 000比例尺DEM成果精度指標(biāo)要求［13］。

4 結(jié)論

本文提出的無檢校場的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云系統(tǒng)誤差檢校方法是基于幾何定位方程的Burman航帶平差模型，它通過恢復(fù)數(shù)據(jù)采集與幾何定位的實(shí)際過程關(guān)系來改正系統(tǒng)誤差，在檢校的過程中不但消除了安置角和高程誤差，還能有效地消除其他一些隨機(jī)誤差，并建立了一維校正模型來進(jìn)一步提高點(diǎn)云的平面精度和高程精度。

1)該方法擺脫了點(diǎn)云檢校對(duì)檢校場的依賴，能較好地改正機(jī)載LiDAR點(diǎn)云系統(tǒng)誤差，較傳統(tǒng)檢校法有更好的效果，且檢校后的數(shù)據(jù)精度滿足生產(chǎn)和研究需求，為難以開展檢校場飛行的工作區(qū)提供了新的數(shù)據(jù)處理方法和思路。

2)本文采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)云密度較小(1 pts/m－2)，若能獲取更高密度點(diǎn)云，該方法的檢校效果將進(jìn)一步提高。

［1］ 劉玉萍，李 鵬.Leica ALS60機(jī)載激光掃描儀檢校方法淺析［J］.測繪技術(shù)裝備，2013，15(1):47－49.Liu Y P，Li P.Analysison Airborne laser scanner calibrationmethod of LeicaALS60［J］.Geomatics Technology and Equipment，2013，15(1):47－49.

［2］ Favey E.Investigation and Improvement of Airborne Laser Scanning Technique for Monitoring Surface Elevation Changes of Glaciers［D］.Zurich，2001.

［3］ Filin S.Recovery of systematic biases in laser altimeters using natural surface［J］.Photogrammetric Engineering and Remote Sensing，2003，69(11):1235－1242.

［4］ Behan A，Mass H G，Vosselman G.Steps towards quality improvement of airborne laser scanner data［J］.Section of Photogrammetry and Remote Sensing，2000.

［5］ 張小紅.機(jī)載激光雷達(dá)測量技術(shù)理論與方法［M］.武漢:武漢大學(xué)出版社，2007.Zhang X H.The Theory and Method on Airborne Laser Radasurveyingtechnology［M］.Wuhan:Wuhan University Press，2007.

［6］ 國家測繪地理信息局.CH/T 8024－2011，機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取技術(shù)規(guī)范［S］.北京:測繪出版社，2012.National Administration of Surveying，Mapping and Geoinformation.CH/T 8024－2011，Specifications for Data Acquisition of Airborne LIDAR［S］.Beijing:Surveying Publishing House，2012.

［7］ Leica Company.ALS60 User Manual V0.90［EB/OL］.Leica，2009.

［8］ 劉建軍，黃華平，繆志修，等.機(jī)載LiDAR系統(tǒng)boresight自檢校方法探討［J］.測繪，2012，35(2):74－77.Liu JJ，Huang H P，Miao ZX，etal.Discussion on airborne LiDAR system boresight self－calibration［J］.Surveying and Mapping，2012，35(2):74－77.

［9］ 王圣堯，劉圣偉，崔希民，等.機(jī)載激光雷達(dá)航帶平差實(shí)驗(yàn)研究——基于參數(shù)模型和地面控制點(diǎn)［J］.國土資源遙感，2012，93(2):19－22.doi:10.6046/gtzyyg.2012.02.04.Wang SY，Liu SW，Cui XM，et al.Airborne LiDAR Strip adjustment research:Based on model parameters and ground control points data［J］.Remote Sensing for Landing and Resources，2012，93(2):19－22.doi:10.6046/gtzyyg.2012.02.04.

［10］ Burman H.Adjustmentof laser scanner data for correction of orientation errors［J］.International Archivesof Photogrammetry and Remote Sensing.2000，33(B3):125－132.

［11］ Crombaghs M，Min E D，Bruegelmann R.On the adjustment of overlapping stripsof laser altimeter heightdata［J］.International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing，2000(33):230－237.

［12］ 劉 文.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理和TerraScan的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類方法研究［D］.青島:國家海洋局第一海洋研究所，2008.Liu W.Research on Classification Method Based on the Principle of MathematicalMorphology and Terrascan Software［D］.Qingdao:The First Institute of Oceangraphy，SOA，2008.

［13］ 國家測繪地理信息局.CH/T 9008.2－2010基礎(chǔ)地理信息數(shù)字成果1∶500，1∶1000，1∶2000 數(shù)字高程模型［S］.北京:測繪出版社，2010.National Administration of Surveying，Mapping and Geoinformation.CH/T 9008.2－2010 Digital Products for Fundamental Geographic Information 1∶500，1∶1000，1∶2000 Digital Elevation Models［S］.Beijing:Surveying Publishing House，2010.