機(jī)載LiDAR點(diǎn)云和傾斜攝影影像數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)流程

韓文泉

(1.南京市測(cè)繪勘察研究院股份有限公司，江蘇 南京 210019； 2.東南大學(xué)交通學(xué)院，江蘇 南京 210009)

機(jī)載LiDAR點(diǎn)云和傾斜攝影影像數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)流程

韓文泉1，2*

(1.南京市測(cè)繪勘察研究院股份有限公司，江蘇 南京 210019； 2.東南大學(xué)交通學(xué)院，江蘇 南京 210009)

機(jī)載LiDAR點(diǎn)云和傾斜攝影影像是兩種新型測(cè)繪地理信息數(shù)據(jù)，可以用來制作DEM、DOM和建筑三維模型。在分析點(diǎn)云數(shù)據(jù)和傾斜數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，闡述點(diǎn)云和影像數(shù)據(jù)融合處理的關(guān)鍵步驟和方法。對(duì)點(diǎn)云配準(zhǔn)、航帶裁切、三維建模以及正射影像制作流程進(jìn)行了詳細(xì)闡述，開創(chuàng)了兩種數(shù)據(jù)源融合處理的新模式。

LiDAR點(diǎn)云；傾斜攝影；數(shù)據(jù)融合；三維建模；DEM

1 引 言

機(jī)載LiDAR(Light Detection And Ranging)是一種新型的空間對(duì)地觀測(cè)技術(shù)，具有獲取數(shù)據(jù)精度高、速度快、范圍大等特點(diǎn)，可以直接獲取地物三維坐標(biāo)。激光測(cè)量系統(tǒng)有一定的穿透性，可以獲得多重回波及其強(qiáng)度信息，是對(duì)傳統(tǒng)攝影測(cè)量與遙感技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展[1]。機(jī)載LiDAR主要進(jìn)行大面積三維地表信息采集，通過對(duì)點(diǎn)云分類，生產(chǎn)高精度DEM(Digital Elevation Model)和建筑三維模型。例如：盛志鵬(2016)利用TerraSolid進(jìn)行機(jī)載與車載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的融合[2]，為進(jìn)一步三維建模提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

傾斜攝影(Oblique Photography)是測(cè)繪領(lǐng)域近些年發(fā)展起來的另一項(xiàng)高新技術(shù)，通過在同一飛行平臺(tái)上搭載多角度相機(jī)，突破了只能從垂直角度拍攝的局限，同時(shí)獲得一個(gè)垂直、四個(gè)傾斜等五個(gè)不同角度的影像[3]?？梢允褂脙A斜攝影獲得的影像進(jìn)行城市DSM、三維面片模型的生產(chǎn)。例如：吳軍等研究?jī)A斜航空影像的城區(qū)DSM生成算法[4]。但是，目前生產(chǎn)單位主要利用國外的商業(yè)化軟件自動(dòng)建立三維面片模型，單體化后進(jìn)行應(yīng)用。國內(nèi)雖然有公司在開發(fā)同類型的軟件，還不是十分成熟。

結(jié)合激光和傾斜攝影各自優(yōu)勢(shì)，數(shù)據(jù)融合處理并利用，目前國內(nèi)生產(chǎn)單位采用這樣的方式頗少。本文結(jié)合機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)和傾斜攝影的影像，闡述融合數(shù)據(jù)處理采用的關(guān)鍵技術(shù)和流程，生產(chǎn)DEM、DOM和三維模型成果。采用這樣方法生產(chǎn)的數(shù)據(jù)成果精度高、速度快、成本低，廣泛應(yīng)用于城市規(guī)劃和城市管理等領(lǐng)域[5]。

2 數(shù)據(jù)處理前置條件

2.1機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)

機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)需要滿足以下條件：

①機(jī)載數(shù)據(jù)要求有足夠的點(diǎn)密度，一般要求5點(diǎn)/m2以上；

②數(shù)據(jù)精度符合相應(yīng)規(guī)范要求，點(diǎn)云位置坐標(biāo)、航帶間相互匹配精度在規(guī)定范圍內(nèi)。其中誤差一般在 10 cm之內(nèi)；

③點(diǎn)云具備相應(yīng)的信息。除了位置坐標(biāo)，還應(yīng)有強(qiáng)度、時(shí)間標(biāo)記等。

2.2傾斜攝影的影像

傾斜攝影的影像需要滿足以下條件：

①隨影像提供航跡線文件，提供相機(jī)安裝位置文件；

②提供每個(gè)相機(jī)鏡頭的參數(shù)和畸變改正文件；

③航飛時(shí)間選擇正確，影像色彩適中，重疊度合格。

2.3數(shù)據(jù)融合處理準(zhǔn)備

傾斜攝影數(shù)據(jù)主要是影像，而激光掃描的數(shù)據(jù)是點(diǎn)云，要融合在一起處理，首先選擇適宜的軟件平臺(tái)。目前處理傾斜攝影的軟件，一般不能處理激光點(diǎn)云，所以需要選擇處理激光點(diǎn)云的軟件平臺(tái)。在統(tǒng)一的軟件平臺(tái)下，需要作如下的準(zhǔn)備：

①統(tǒng)一兩種數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系統(tǒng)，用控制點(diǎn)檢查誤差，若有誤差則需改正；

②影像唯一編號(hào)，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等，使影像處理起來方便；

③建立編輯環(huán)境，確定范圍線等輔助準(zhǔn)備工作。

3 融合處理關(guān)鍵步驟和方法

3.1總體技術(shù)流程

機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)和傾斜攝影數(shù)據(jù)融合處理總體技術(shù)流程如圖1所示：

圖1 數(shù)據(jù)融合處理流程圖

數(shù)據(jù)融合處理主要通過統(tǒng)一坐標(biāo)系，獲得地物激光點(diǎn)、垂直相機(jī)影像和傾斜相機(jī)影像。點(diǎn)云用來生產(chǎn)地面的DEM和建筑點(diǎn)云，融合影像與點(diǎn)云，生成建筑三維模型、建筑頂面和立面正射影像。建筑頂面用垂直相機(jī)的影像，建筑立面用傾斜相機(jī)影像。

3.2點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)

由于棱鏡尺度和激光掃描儀與慣性測(cè)量裝置(IMU)間的角度誤差，機(jī)載激光掃描儀產(chǎn)生不同掃描帶之間同名地物上的點(diǎn)位置不一致。這些角度誤差以航偏角(heading)，橫滾角(roll)和俯仰角(pitch)的角度修正值表示，這些值對(duì)每個(gè)激光掃描儀系統(tǒng)來說是必須為已知。所以，有效的求取這些參數(shù)，可以配準(zhǔn)點(diǎn)云。具體步驟如下：

①解算GPS軌跡；

②用最后已知校準(zhǔn)值由系統(tǒng)專用軟件計(jì)算激光點(diǎn)的三維坐標(biāo)XYZ；

以上兩步一般由數(shù)據(jù)采集方完成。

③輸入航飛軌跡信息；

④輸入帶時(shí)間標(biāo)記的激光點(diǎn)；

⑤在橫截面里直觀地比較飛行航線，設(shè)法沿著飛行方向和垂直飛行方向兩方面察看斜面表面。目視檢查是非常直接的方法，有兩個(gè)要點(diǎn)：第一，兩個(gè)方向都要查看；第二，重點(diǎn)是不同架次間檢查。如果有架構(gòu)航線，多度重疊區(qū)是非常好的檢查區(qū)域。

⑥如果沒有明顯的重大誤差，可以跳過后續(xù)步驟，直接進(jìn)行一般的數(shù)據(jù)處理流程。

⑦分類低點(diǎn)。每條航線內(nèi)地面分類，如果可能，從地面點(diǎn)里分離出水面的激光點(diǎn)。

⑧(可選)查找適合匹配的區(qū)域(較差航線，裸露的有坡度表面)，選擇出來建立獨(dú)立工程，用于配準(zhǔn)計(jì)算；(可選)在適合匹配的區(qū)域里分建筑物類，用于配準(zhǔn)計(jì)算。

下面分成兩種模式進(jìn)行配準(zhǔn)工作：

第一種，面到面配準(zhǔn)

⑨找出對(duì)于航偏角、橫滾角、俯仰角和鏡面尺度的全部數(shù)據(jù)調(diào)整的改正值。如果改正值顯著，就進(jìn)行改正；找出每一條飛行航線的高程或高程+旋轉(zhuǎn)角的改正值。如果改正顯著，就應(yīng)用改正值；找出高程的波動(dòng)值。如果改正值顯著，就應(yīng)用改正值。

第二種，基于連接線配準(zhǔn)

⑨搜索基于地面類和(可選)建筑類的連接線；

⑩在整個(gè)數(shù)據(jù)集中求解航偏角，橫滾角，俯仰角和鏡面尺度的改正值。如果改正值顯著，就在連接線和激光點(diǎn)云中應(yīng)用改正值。

3.3激光點(diǎn)分類

(1)裁切重疊航線

裁切重疊航線是把多條航線的重疊區(qū)域的激光數(shù)據(jù)移走?？梢栽O(shè)置重疊區(qū)域的激光點(diǎn)分到一個(gè)單獨(dú)類中或者從數(shù)據(jù)集中刪除。下面有幾種方法來裁切重疊，但不能一起使用。

①依質(zhì)量裁切

依質(zhì)量裁切將從有更好激光數(shù)據(jù)的航線位置刪除低質(zhì)量的激光點(diǎn)，如圖2所示。這個(gè)操作只在一條航線明顯好過另一條的時(shí)候才有意義。下列情況適合使用這種方法：

a.有來自不同海拔高的兩條航線的激光數(shù)據(jù)。一般低飛的比高飛的準(zhǔn)確；

b.一些航線上硬件設(shè)備沒有在最好的工作狀態(tài)中；

c.一些線的GPS軌跡信息很弱；

d.激光數(shù)據(jù)只有單一的交叉航線，而大部分航線都在另一個(gè)方向。

圖2裁切前后對(duì)比，左圖為裁切前，右圖為裁切后

②裁切單掃描儀邊緣

裁切單掃描儀邊緣方法適用于用雙系統(tǒng)機(jī)載數(shù)據(jù)采集中去除重疊。它只移除一個(gè)掃描儀采集到的邊緣數(shù)據(jù)。

③按偏移量裁切

按偏移量裁切選項(xiàng)從飛機(jī)通過的有限空間邊緣(如果那個(gè)位置被別的航線更好的垂直覆蓋)移除激光點(diǎn)。這個(gè)操作有兩個(gè)目的：

a.移除飛行走廊邊緣生成更一致的數(shù)據(jù)密度和點(diǎn)布局；

b.誤差大小隨著角度增加而增長。移除飛行走廊邊緣點(diǎn)就去掉了較不精確的數(shù)據(jù)，保留了較準(zhǔn)確的中間部分?jǐn)?shù)據(jù)。

按偏移量裁切選項(xiàng)需要有軌跡信息。如果激光點(diǎn)時(shí)間標(biāo)記無法獲得，它將認(rèn)為一個(gè)垂直的發(fā)射位置為軌跡，如圖3所示。

圖3裁切前后對(duì)比，左圖為裁切前，右圖為裁切后

④根據(jù)掃描角裁切

根據(jù)掃描角裁切方法刪除大于給定掃描角值的點(diǎn)。它移除了航線的邊緣點(diǎn)，類似于按偏移量裁切方法，需要軌跡信息。

(2)地表激光點(diǎn)分類

在分類之前，要充分了解激光點(diǎn)的現(xiàn)狀。主要用可視化方法，用豎向截面查看。可數(shù)據(jù)的低點(diǎn)，需要首先濾除。這些低點(diǎn)是由于玻璃反射或水面等原因產(chǎn)生，對(duì)機(jī)載激光的地面點(diǎn)分類影響很大。

地表點(diǎn)分類時(shí)，其中有一個(gè)“重復(fù)角度”參數(shù)：小于4為平地、4～7為丘陵地、大于7為山地。分類結(jié)束后需要查看地面點(diǎn)的分類效果。對(duì)于分類不正確的點(diǎn)，可以用手動(dòng)分類工具修改。

(3)分類水面

水面上的點(diǎn)，一般會(huì)分到地表類中，這些點(diǎn)是不準(zhǔn)確的，需要單獨(dú)分類。對(duì)于一些數(shù)據(jù)集，一些水邊的防護(hù)堤也被劃為水面部分。水面分類可以通過水面多邊形，一次把水面劃分為一類。水面多邊形，一般通過測(cè)量獲得。若不能獲得外業(yè)的測(cè)量結(jié)果，需要根據(jù)激光點(diǎn)云的高差變化和同期影像，目視判斷得出水面的邊線。

在實(shí)際工程中，水中有激光點(diǎn)，雖然不十分準(zhǔn)確，通過截面分析，若誤差在允許范圍內(nèi)，可以作為地面點(diǎn)進(jìn)行構(gòu)面，從而生產(chǎn)出整個(gè)測(cè)區(qū)的DEM數(shù)據(jù)成果。如圖4所示：

圖4 水面和普通地表組成測(cè)區(qū)DEM

(4)建筑分類

建筑物從相對(duì)高度方面考慮，其高度與大型喬木相當(dāng)。所以，分類算法通常根據(jù)激光點(diǎn)的相對(duì)高度，過濾出疑似建筑的激光點(diǎn)。這里面的點(diǎn)包括建筑和大樹等目標(biāo)的激光點(diǎn)，通常稱之為“高植被”點(diǎn)。通過建筑頂面的人工建造規(guī)則形狀特征，分出哪些是建筑。對(duì)于建筑物激光點(diǎn)的分類，準(zhǔn)確度較高。誤差多來自于漏分，由于一些低矮的小房屋受到其旁邊的高大植被的影響。

3.4建筑三維建模

在激光掃描點(diǎn)云處理中，建筑三維建模也稱之為建筑三維矢量化，是今后地理信息數(shù)據(jù)表達(dá)更高級(jí)的形式?？梢宰詣?dòng)矢量化多個(gè)房屋并人工進(jìn)行改進(jìn)，用來批量生產(chǎn)三維建筑房屋的矢量模型，并且可以在后期進(jìn)行編輯。矢量化方法是基于從激光點(diǎn)云中探測(cè)出建筑物頂面的原理，因此除了建筑激光腳點(diǎn)不需要額外的數(shù)據(jù)源。建筑模型一經(jīng)建立，就可以用工具編輯、插入和刪除邊線、建立模型。自動(dòng)化矢量化建筑流程如下：

①配準(zhǔn)航帶并裁切重疊區(qū)域；

②分類地表點(diǎn)；

③分類可能是建筑頂部的點(diǎn)，這些點(diǎn)還可能是高植被或較高物體的點(diǎn)；

④分類建筑頂部的點(diǎn)；

⑤(可選)如果有影像，根據(jù)影像校準(zhǔn)分類的正確性；

⑥根據(jù)激光點(diǎn)特征創(chuàng)建建筑矢量模型，根據(jù)影像修改模型表達(dá)的粒度和物理面的位置、大小，來編輯建筑模型。

自動(dòng)矢量化建筑的精度依賴于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備情況和點(diǎn)云的密度，高密度的激光點(diǎn)可以創(chuàng)建更準(zhǔn)確的三維建筑模型。下面對(duì)點(diǎn)密度與模型精細(xì)程度給出建議性說明：

a.對(duì)于低密度點(diǎn)云(小于每平方米2個(gè)點(diǎn))數(shù)據(jù)，可以建立好較大建筑模型，小建筑將會(huì)有許多問題，會(huì)丟失建筑結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)；

b.對(duì)于中密度點(diǎn)云(每平方米2～10個(gè)點(diǎn))數(shù)據(jù)，可以建立好建筑模型；

c.對(duì)于高密度點(diǎn)云(大于每平方米10個(gè)點(diǎn))數(shù)據(jù)，可以建立好建筑模型，并能夠表現(xiàn)建筑結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。

這個(gè)建筑三維矢量化方法的主要優(yōu)點(diǎn)是在一個(gè)相對(duì)短的時(shí)間內(nèi)自動(dòng)生產(chǎn)大面積三維建筑模型。這個(gè)過程還可以構(gòu)建復(fù)雜的屋頂、非平面屋頂和含有大量的細(xì)節(jié)面片的屋頂模型。

三維矢量化過程的缺點(diǎn)是它完全依賴于源數(shù)據(jù)的質(zhì)量。例如，如果在部分建筑屋頂上缺失激光數(shù)據(jù)，就沒有辦法很好創(chuàng)建這個(gè)建筑模型，因?yàn)闆]有辦法表達(dá)現(xiàn)有建筑的缺失部分。

3.5正射影像

(1)相機(jī)文件

傾斜攝影測(cè)量系統(tǒng)一般會(huì)有多個(gè)相機(jī)，需要已知每個(gè)相機(jī)鏡頭的焦距、CCD尺寸、像主點(diǎn)坐標(biāo)以及鏡頭畸變。這些信息保存為相機(jī)文件。在處理影像時(shí)，需要按每個(gè)鏡頭的影像區(qū)分，根據(jù)相機(jī)文件和影像姿態(tài)恢復(fù)到攝影時(shí)的位置。

(2)地面和建筑頂面正射影像

地面和建筑頂面正射影像需要地面的DEM和建筑頂面外輪廓的三維坐標(biāo)。地面的DEM通過激光點(diǎn)云分類得到；建筑頂面外輪廓的三維坐標(biāo)通過三維矢量化建筑時(shí)獲得的建筑三維頂面獲得。地面和建筑頂面正射影像制作過程如下：

①獲得地面和建筑三維頂面矢量；

②建立垂直相機(jī)的影像列表，包括影像文件，影像位置，姿態(tài)和相機(jī)文件；

③根據(jù)垂直相機(jī)的影像之間的重疊部分，選擇連接點(diǎn)，進(jìn)行空中三角測(cè)量計(jì)算，恢復(fù)單片的空中姿態(tài)；

④設(shè)置各信息文件的位置，如：建筑物頂面邊線、縮略圖、航跡線等；

⑤正射影像生成。

(3)立面正射影像

立面正射影像生成方法與地面和建筑頂面正射影像生成方法基本相同，不同是需要深度圖，這里不再贅述。

4 結(jié)果分析

圖5顯示了利用兩種數(shù)據(jù)源建立的三維場(chǎng)景結(jié)果。左圖完全是三維空間的信息，用空間三角面表達(dá)，主要來自于激光點(diǎn)云；右圖附加了影像的紋理信息，來自于傾斜攝影的影像。這個(gè)三維場(chǎng)景是由DEM、DOM和建筑三維模型組合而成，本身各自獨(dú)立存在，可以分開使用。

圖5三維場(chǎng)景結(jié)果

5 總 結(jié)

把機(jī)載LiDAR和傾斜攝影兩種數(shù)據(jù)源進(jìn)行融合處理，打破了原來各自進(jìn)行處理和信息提取的模式，能夠有效利用多源數(shù)據(jù)的多種信息，是今后地理信息三維化發(fā)展重要方向之一。

[1] 史建青. 機(jī)載LiDAR在省級(jí)基礎(chǔ)測(cè)繪中若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 武漢：武漢大學(xué)，2014.4：1～10.

[2] 盛志鵬. 利用Terrasolid進(jìn)行機(jī)載與車載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的融合[J]. 測(cè)繪通報(bào)，2016(6)：77～78.

[3] 孫宏偉. 基于傾斜攝影測(cè)量技術(shù)的三維數(shù)字城市建模[J]. 現(xiàn)代測(cè)繪，2014(1)：18～21.

[4] 吳軍，程門門，姚澤鑫等. 傾斜航空影像的城區(qū)DSM生成[J]. 中國圖象圖形學(xué)報(bào)，2015，20(6)：0845～0856.

[5] 韓文泉. 基于LiDAR技術(shù)的城市植被三維結(jié)構(gòu)信息提取[D]. 南京：南京大學(xué)，2012.9：10～21.

AirborneLiDARPointCloudandObliquePhotographicImageDataFusionProcessingWorkFlow

Han Wenquan1，2

(1.Nanjing Institute of Surveying，Mapping & Geotechnical Investigation，Co.，Ltd.，Nanjing 210019，China；2.School of Transportation，Southeast University，Nanjing 210009，China)

Airborne LiDAR point cloud and oblique photographic image are two type of new surveying，mapping and geographic information data. That can be used to make the DEM，DOM and 3D Building Models. Based on the analysis of point cloud and oblique images，the key steps and methods of the fusion processing of point cloud and oblique image data are described. This paper elaborates on the points cloud matching，the flight line cutting，the building 3D modeling and the DOM producing process work flow. It creates a new model for the fusion of the two data sources.

LiDAR point cloud；oblique photogrammetry；data fusion；3D modeling；DEM

1672-8262(2017)05-17-05

P23

B

2017—07—13

韓文泉(1974—)，男，高級(jí)工程師，主要從事遙感、激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理等方面的工作。

江蘇省測(cè)繪地理信息科研項(xiàng)目(JSCHKY201606)

本論文獲得2017年“華正杯”城市勘測(cè)優(yōu)秀論文一等獎(jiǎng)。