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    一種LiDAR數(shù)據(jù)提取等高線的優(yōu)化算法

    2016-07-15 05:08:50栗敏光
    測繪通報 2016年6期
    關(guān)鍵詞:等高線優(yōu)化

    栗敏光

    (國家測繪地理信息局重慶測繪院,重慶 400015)

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    一種LiDAR數(shù)據(jù)提取等高線的優(yōu)化算法

    栗敏光

    (國家測繪地理信息局重慶測繪院,重慶 400015)

    摘要:在等高線提取技術(shù)中,LiDAR雖然較傳統(tǒng)航空攝影測量具有明顯優(yōu)勢,然而目前已有算法和軟件基于LiDAR點云自動提取的等高線存在大量多余的短齒線和孤立環(huán)。本文提出了一種以短齒線和孤立環(huán)消除為核心的LiDAR數(shù)據(jù)提取等高線的優(yōu)化算法,并基于FME軟件平臺設(shè)計程序加以實現(xiàn),最后通過試驗案例驗證了算法和程序的可行性與有效性。

    關(guān)鍵詞:LiDAR;等高線;優(yōu)化;FME

    等高線是地形圖表達地貌的主要方式。利用LiDAR技術(shù)獲取點云數(shù)據(jù)提取等高線具有受天氣影響小、自動化程度高、生產(chǎn)周期短、產(chǎn)品精度高等特點,較傳統(tǒng)的航空攝影測量技術(shù)具有明顯的優(yōu)勢[1-3]。然而目前已有算法和軟件基于LiDAR點云自動提取的等高線存在大量多余短齒線和孤立環(huán)[2,4-6]。

    FME(featuremanipulationengine)是加拿大SafeSoftware公司推出的一套完整的空間數(shù)據(jù)解決方案,基于OpenGIS協(xié)會提出的新的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換理念——語義轉(zhuǎn)換,通過提供在轉(zhuǎn)換過程中重新構(gòu)造數(shù)據(jù)的功能,支持超過320種數(shù)據(jù)格式之間的靈活轉(zhuǎn)換,具有工作流定制簡便、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可視化、后臺運行自動化、工作空間和模板可重復(fù)利用等優(yōu)點,被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換[7]、多源數(shù)據(jù)集成共享[8]、數(shù)據(jù)更新[9]、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查[10]、地圖制圖[11]等領(lǐng)域。

    本文在短齒線和孤立環(huán)特征分析的基礎(chǔ)上提出一種以短齒線和孤立環(huán)消除為核心的LiDAR數(shù)據(jù)提取等高線的優(yōu)化算法,基于FME軟件平臺設(shè)計程序加以實現(xiàn),并選取案例數(shù)據(jù)開展應(yīng)用試驗。

    一、算法設(shè)計

    多余短齒線和孤立環(huán)是目前基于LiDAR數(shù)據(jù)自動提取等高線時已有算法和軟件存在的主要缺陷。多余短齒線和孤立環(huán)的消除需以檢測識別為前提,而檢測識別需以特征把握為基礎(chǔ)。經(jīng)過分析可以發(fā)現(xiàn),多余短齒線與正常等高線弧段的不同特征表現(xiàn)為與其他等高線和圖框沒有交點或只有一個交點(正常等高線弧段與其他等高線和圖框有兩個交點),如圖1所示。多余孤立環(huán)又分為微小孤立環(huán)和異常孤立環(huán)兩種類型。其中,微小孤立環(huán)的特征表現(xiàn)為不與其他等高線相交且長度一般明顯小于正常等高線閉合環(huán),如圖2所示;異常孤立環(huán)的特征表現(xiàn)為與其他正常等高線相交且自身長度小于相交正常等高線,如圖3所示。

    圖1 短齒線

    圖2 微小孤立環(huán)

    圖3 異常孤立環(huán)

    根據(jù)以上分析結(jié)果,本文設(shè)計了以短齒線和孤立環(huán)消除為核心的LiDAR數(shù)據(jù)提取等高線的優(yōu)化算法,基本思路可以分解為10個步驟:①以首末坐標(biāo)是否相等為判斷條件,從初始等高線中分離等高線閉合環(huán)與等高線弧段;②將圖框多邊形轉(zhuǎn)換為圖框弧段;③通過疊加等高線弧段和圖框弧段提取所有弧段之間的交點;④通過疊加等高線弧段和交點計算每條等高線弧段與交點的重疊數(shù);⑤以交點重疊數(shù)是否小于2為判斷條件,從等高線弧段中分離短齒線與非短齒線,將非短齒線加以必要的連接(消除濾去末端短齒線后形成的偽節(jié)點)后返回步驟③重新執(zhí)行,將短齒線輸入下一步;⑥將步驟①輸出的等高線弧段與步驟③—步驟⑤循環(huán)執(zhí)行最終輸出的短齒線進行空間包含關(guān)系判斷,過濾出不含短齒線的等高線弧段;⑦設(shè)置一定的長度閾值從步驟①輸出的等高線閉合環(huán)中濾除微小孤立環(huán),保留非微小等高線閉合環(huán);⑧將非微小等高線閉合環(huán)與上游步驟保留的所有等高線(包括不含短齒線的等高線弧段和非微小等高線閉合環(huán))進行空間相交關(guān)系判斷,分離出不與其他等高線相交的非微小等高線閉合環(huán)和與其他等高線相交的非微小等高線閉合環(huán);⑨通過長度比較從與其他等高線相交的非微小等高線閉合環(huán)中濾除自身長度小于相交等高線的異常孤立環(huán),保留自身長度大于相交等高線的非微小等高線閉合環(huán);⑩將不含短齒線的等高線弧段、不與其他等高線相交的非微小等高線閉合環(huán)、與其他等高線相交且自身長度大于相交等高線的非微小等高線閉合環(huán)輸出為最終的優(yōu)化等高線。算法流程如圖4所示。

    圖4 算法流程

    二、程序?qū)崿F(xiàn)

    基于FME軟件平臺,調(diào)用其函數(shù)庫所提供的豐富的轉(zhuǎn)換器,定制可視化工作流實現(xiàn)上述算法。首先從函數(shù)庫中搜索恰當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)換器匹配算法流程中的每一項操作(其中關(guān)鍵操作與轉(zhuǎn)換器對照見表1),然后運用固有轉(zhuǎn)換器構(gòu)建自定義轉(zhuǎn)換器,通過循環(huán)迭代實現(xiàn)短齒線提取子過程(如圖5所示),最后綜合運用固有轉(zhuǎn)換器和短齒線提取自定義轉(zhuǎn)換器設(shè)計整體程序,實現(xiàn)以短齒線、微小孤立環(huán)、異常孤立環(huán)消除和不含短齒線的等高線弧段、不與其他等高線相交的非微小等高線閉合環(huán)、與其他等高線相交且自身長度大于相交等高線的非微小等高線閉合環(huán)提取為主線的等高線優(yōu)化全過程(如圖6所示)。

    表1 算法流程關(guān)鍵操作與FME轉(zhuǎn)換器對照表

    圖5 短齒線提取FME自定義轉(zhuǎn)換器

    圖6 等高線優(yōu)化FME程序

    三、試驗案例

    選取海南省三亞市一個1∶2000圖幅基于LiDAR點云數(shù)據(jù)自動提取的等高線作為數(shù)據(jù)源,采用本文算法程序開展等高線優(yōu)化試驗。初始等高線和優(yōu)化后的等高線分別如圖7和圖8所示。由圖可見,初始等高線中包含的多余短齒線、微小孤立環(huán)、異常孤立環(huán)已不存在于優(yōu)化后的等高線中。

    圖7 基于LiDAR數(shù)據(jù)自動提取的初始等高線(局部)

    圖8 利用本文算法優(yōu)化后的等高線(局部)

    四、結(jié)束語

    試驗案例表明,本文設(shè)計的以短齒線和孤立環(huán)消除為核心的LiDAR數(shù)據(jù)提取等高線的優(yōu)化算法和程序是可行有效的。需要指出的是,本文算法中用于判別微小孤立環(huán)的等高線閉合環(huán)長度閾值是根

    根據(jù)LiDAR數(shù)據(jù)所提取初始等高線的質(zhì)量和數(shù)據(jù)所屬地形類別兩方面因素人為設(shè)置的,無法完全避免多余微小孤立環(huán)與山頭、洼地等地帶正常微小等高線閉合環(huán)的混淆。解決這一問題還需要從等高線閉合環(huán)局域地形特征檢測、等高線閉合環(huán)與相鄰等高線形態(tài)協(xié)調(diào)性衡量、微小等高線閉合環(huán)長度閾值自適應(yīng)設(shè)置等方向開展進一步的研究。

    參考文獻:

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    An Algorithm of Refining Contours Extracted from LiDAR Data

    LI Minguang

    收稿日期:2015-06-03

    作者簡介:栗敏光(1984—),男,碩士,工程師,研究方向為航測遙感與GIS數(shù)據(jù)生產(chǎn)與處理技術(shù)。E-mail:yeslmg@163.com

    中圖分類號:P208

    文獻標(biāo)識碼:B

    文章編號:0494-0911(2016)06-0125-03

    引文格式: 栗敏光. 一種LiDAR數(shù)據(jù)提取等高線的優(yōu)化算法[J].測繪通報,2016(6):125-127.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0207.

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