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    機(jī)載LIDAR內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)探討

    2017-11-08 20:51:25李芳芳溫立文
    科技資訊 2017年26期

    李芳芳++溫立文

    摘 要:本文以機(jī)載LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理為研究對象,論文首先分析了LIDAR數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)處理思路,進(jìn)而分析了LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)存儲和檢索策略,在此基礎(chǔ)上,筆者探討了基于規(guī)則格網(wǎng)重采樣生成DSM的方法和思路,本文是筆者長期工作實(shí)踐基礎(chǔ)上的理論升華,相信對從事相關(guān)工作的同行能有所裨益。

    關(guān)鍵詞:機(jī)載 LIDAR 點(diǎn)云 數(shù)據(jù) DSM

    中圖分類號:P237 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2017)09(b)-0006-02

    1 LIDAR數(shù)據(jù)處理概述

    1.1 LIDAR數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

    從嚴(yán)格意義上講,航空激光雷達(dá)系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)包括位置、方位/角度、距離、時間、強(qiáng)度等飛行過程中得到的各種信息。而實(shí)際應(yīng)用中,人們接觸和使用的是與具體時間及發(fā)射信號波長一一對應(yīng)的點(diǎn)坐標(biāo)及對應(yīng)的強(qiáng)度等。作為一種非成像技術(shù),航空激光雷達(dá)數(shù)據(jù)在內(nèi)容、形式等方面具有很多自身的特點(diǎn)。

    第一,從內(nèi)容上講,航空激光雷達(dá)數(shù)據(jù)是分布于對象表面的一系列三維點(diǎn)坐標(biāo)。值得注意的是,多次回波數(shù)據(jù)得到的點(diǎn)坐標(biāo)可能對應(yīng)著不同的表面,首、末次信號分別對應(yīng)樹冠和地面,這種特性在某些場合可以發(fā)揮重要作用。例如,在相鄰掃描帶上植被或其他具有不規(guī)則形狀的物體可能會具有不同的高度,若用它們進(jìn)行匹配可能會產(chǎn)生粗差,使用末次回波信號就可以避免匹配過程中不可預(yù)測的粗差問題。與記錄反射/發(fā)射能量的強(qiáng)度數(shù)據(jù)相比,航空激光雷達(dá)數(shù)據(jù)在提取空間信息上更加便捷。

    第二,激光雷達(dá)數(shù)據(jù)在形式上呈離散分布。這里“離散”是指數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置、間隔等在三維空間中的不規(guī)則分布,即數(shù)據(jù)分布無規(guī)律性。

    第三,數(shù)據(jù)形式的另一個特點(diǎn)是掃描帶中數(shù)據(jù)分布不均勻—不同位置的點(diǎn)云密度不同,造成這種情況的主要原因是激光掃描儀所采用的掃描方式。激光掃描儀所采用的掃描方式有圓錐掃描,線掃描和光纖掃描。

    不考慮地形起伏的影響,在圓錐掃描方式中,掃描帶兩側(cè)數(shù)據(jù)密度大,中間部分稀;線掃描方式的情況類似;在光纖掃描方式中,掃描線方向上的數(shù)據(jù)密度大于垂直掃描線方向上的。其他原因還包括飛行速度、掃描儀與地形/地物的相對位置/方向及航高等。例如,對建筑物的傾斜屋頂而言,朝向掃描儀方向的屋頂會比背向掃描儀方向的屋頂反射更多的信號,在數(shù)據(jù)密度較大時兩個屋頂平面上數(shù)據(jù)密度就會表現(xiàn)出差異。

    第四,盡管目標(biāo)點(diǎn)的三維坐標(biāo)是航空激光雷達(dá)的主要數(shù)據(jù)形式,但其數(shù)據(jù)類型并不局限于此。強(qiáng)度信號是另一個有用的信息源,它反映了地表物體對激光信號的響應(yīng)。由于一些技術(shù)上的原因,還沒有得到多少實(shí)際應(yīng)用。目前有用強(qiáng)度信號作為樹種分類的依據(jù)事例。

    1.2 LIDAR數(shù)據(jù)處理

    LIDAR數(shù)據(jù)處理包括原始數(shù)據(jù)預(yù)處理和點(diǎn)云數(shù)據(jù)后處理兩個階段。原始數(shù)據(jù)預(yù)處理階段主要包括濾除雷達(dá)噪聲,對記錄的原始信號、時間參數(shù)、距離參數(shù)、GPS和INS數(shù)據(jù)進(jìn)行歸化處理、坐標(biāo)變換,以得到地面目標(biāo)的三維(x,y,z)點(diǎn)云坐標(biāo)數(shù)據(jù)。坐標(biāo)的格式可以根據(jù)用戶的要求定義,即可以得到不同的數(shù)據(jù)格式文件。點(diǎn)云數(shù)據(jù)后處理就是對得到的地面目標(biāo)的三維點(diǎn)云坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分離處理。具體地說,由于激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分布在不同的目標(biāo)上(如圖1所示),后處理就是將落在地形表面上的點(diǎn)(即所謂的地面點(diǎn))與那些非地形表面上的點(diǎn)(譬如圖1中落在汽車上、樹木或植被上以及落在房屋上的點(diǎn))進(jìn)行有效而準(zhǔn)確的分離。只有高精度及準(zhǔn)確而可靠地分離不同信息后,才可能有效地將這些數(shù)據(jù)用于不同的目的,例如:得到DEM數(shù)據(jù)、測量樹的高度、獲取城市的三維模型等。對三維點(diǎn)云坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的后處理是激光遙感系統(tǒng)最主要的組成部分。本章將就數(shù)據(jù)后處理階段展開論述。

    盡管LIDAR技術(shù)在獲取地面點(diǎn)三維坐標(biāo)方面具有效率高、全覆蓋、三維測量等優(yōu)良的技術(shù)特性,但是其數(shù)據(jù)量的龐大、復(fù)雜、無規(guī)律等特點(diǎn)始終困擾著后期的數(shù)據(jù)處理。

    2 規(guī)則格網(wǎng)重采樣生成數(shù)字表面模型(DSM)

    在建立了規(guī)則地址格網(wǎng)檢索算法的基礎(chǔ)上,本文利用逐點(diǎn)內(nèi)插法中的距離加權(quán)平均法來生成數(shù)字表面模型(DSM),具體步驟如下:

    (1)確定內(nèi)插點(diǎn)所在的格網(wǎng)單元。

    由測區(qū)內(nèi)所有激光采樣點(diǎn)X、Y坐標(biāo)的最大、最小值可以得到測區(qū)的范圍,再依據(jù)采樣間隔就可以計算出DSM格網(wǎng)的大小。設(shè)x方向采樣間隔為,方向采樣間隔為,測區(qū)起點(diǎn)坐標(biāo),則格網(wǎng)坐標(biāo)對應(yīng)的激光內(nèi)插點(diǎn)坐標(biāo)為:

    (1)

    (2)規(guī)則地址格網(wǎng)檢索鄰域內(nèi)的點(diǎn)。

    利用距離加權(quán)平均法進(jìn)行內(nèi)插計算,需要選取與插值點(diǎn)距離最近的若干個點(diǎn)來參加計算。最簡單的方法就是計算內(nèi)插點(diǎn)與周圍采樣點(diǎn)的距離,然后從中選出與內(nèi)插點(diǎn)距離最近的若干點(diǎn)。這種方法計算量大,影響到插值速度。為解決這一問題,可選用一定的鄰域搜索區(qū)域,根據(jù)距離加權(quán)平均法內(nèi)插數(shù)學(xué)模型對采樣點(diǎn)數(shù)量的要求,不斷調(diào)整搜索范圍,直到滿足要求為止,不應(yīng)該少于4個點(diǎn)。

    在建立了規(guī)則地址格網(wǎng)的基礎(chǔ)上,就可以利用矩形檢索函數(shù)搜索鄰域正方形區(qū)域內(nèi)的采樣點(diǎn),設(shè)所建立的規(guī)則地址格網(wǎng)的起點(diǎn)坐標(biāo)為,搜索半徑為,則矩形檢索函數(shù)的參數(shù)設(shè)置為:

    (2)

    設(shè)置了函數(shù)參數(shù),就可以利用矩形檢索函數(shù)來搜索內(nèi)插點(diǎn)正方形鄰域內(nèi)的采樣點(diǎn),若搜索的采樣點(diǎn)數(shù)量不滿足要求,則擴(kuò)大搜索半徑,直到滿足要求為止。

    (3)權(quán)值的計算。

    由于地形的自相關(guān)性,較近的采樣點(diǎn)對內(nèi)插點(diǎn)的影響要大一些,因此常常用內(nèi)插點(diǎn)和采樣點(diǎn)之間的距離來刻畫采樣點(diǎn)對內(nèi)插點(diǎn)的貢獻(xiàn)程度,即距離越近,權(quán)值越大,反之越小。設(shè)當(dāng)前內(nèi)插點(diǎn)為,采樣點(diǎn)為,為內(nèi)插點(diǎn)與采樣點(diǎn)之間的距離,定義采樣點(diǎn)的權(quán)為:

    (3)

    稱為反距離權(quán)。式中指數(shù),而且實(shí)驗證明,當(dāng)時,導(dǎo)致曲面在數(shù)據(jù)點(diǎn)附近相對比較平直,而在兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)之間一個很小的區(qū)域內(nèi)有很大的梯度,當(dāng)時,導(dǎo)致曲面相對平緩,沒有起伏,當(dāng)時,不但容易計算,也比較符合實(shí)際地形變化規(guī)律,因此,實(shí)際應(yīng)用中常常取。

    3 灰度量化生成DSM深度影像

    為了直觀地表示出LIDAR數(shù)據(jù)的內(nèi)容信息,將由離散LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)規(guī)則格網(wǎng)重采樣生成的數(shù)字表面模型(DSM)按照高程進(jìn)行灰度量化,得到同灰度圖像一樣的DSM深度影像。這就為后續(xù)的基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的DSM深度影像處理做好了準(zhǔn)備。具體做法是:搜索DSM中所有的LIDAR數(shù)據(jù)點(diǎn),得到高程最大值和最小值,按照式(4)對高程進(jìn)行量化,得到每一點(diǎn)的像素灰度值;同時將DSM三維點(diǎn)坐標(biāo)中的X、Y坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為DSM深度影像的二維橫、縱坐標(biāo)、,一個坐標(biāo)點(diǎn)對應(yīng)一個像素點(diǎn),就生成了同DSM格網(wǎng)大小相同的DSM深度影像。

    (4)

    其中:

    為灰度值,為DSM中LIDAR點(diǎn)的高程值。獲得了同灰度圖像一樣的DSM深度影像后,一般可以從視覺上直接判斷出地形的高低、形狀等,一般也可以判斷出建筑物、道路、水塘、溝渠、河流、橋等地物要素。如圖2是由實(shí)驗數(shù)據(jù)生成的DSM深度影像,從圖2中可以看出,建筑物,道路、獨(dú)立樹等地物被清晰的表示出來了。與灰度圖像相比,由航空LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成的城市地區(qū)DSM深度影像有其獨(dú)特的特點(diǎn)。表現(xiàn)在:

    (1)影像的灰度值和DSM中LIDAR數(shù)據(jù)的高程值成線性關(guān)系,高程值越高對應(yīng)的像素灰度值就越高,反之,則越低。(2)在平坦城區(qū),影像上地面部分的灰度值變化不大,且像素的灰度值低于建筑物部分。在影像的灰度直方圖上,往往最高的波峰由地面部分LIDAR點(diǎn)的像素形成。(3)由于LIDAR光束在較高建筑物邊緣常和墻面相切,導(dǎo)致建筑物邊緣數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確,因此在灰度影像上建筑物邊緣常呈鋸齒狀。

    DSM深度影像其獨(dú)特的特點(diǎn)為引入數(shù)字圖像處理的方法提取建筑物奠定了基礎(chǔ)。

    參考文獻(xiàn)

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