基于UASMaster的影像匹配點(diǎn)云分類的應(yīng)用分析

李伯進(jìn)

(北京麥格天渱科技發(fā)展有限公司，北京 100043)

天寶測(cè)繪解決方案專欄

基于UASMaster的影像匹配點(diǎn)云分類的應(yīng)用分析

李伯進(jìn)

(北京麥格天渱科技發(fā)展有限公司，北京 100043)

根據(jù)近年來(lái)對(duì)無(wú)人機(jī)航測(cè)的實(shí)踐應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)及其發(fā)展趨勢(shì)，結(jié)合河南理工大學(xué)項(xiàng)目對(duì)基于影像匹配融合獲取的點(diǎn)云進(jìn)行點(diǎn)云分類，得出利用UASMaster結(jié)合分層分類思想對(duì)無(wú)人機(jī)獲取的點(diǎn)云進(jìn)行分類處理的方案是可行的。

點(diǎn)云分類；影像匹配；航測(cè)；UASMaster

近年來(lái)，基于攝影測(cè)量的無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，空中攝影測(cè)量技術(shù)在諸如地形測(cè)繪、國(guó)土整治、航空地質(zhì)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水利、環(huán)境保護(hù)、能源交通和城市規(guī)劃等方面應(yīng)用廣泛。就數(shù)據(jù)成果應(yīng)用端來(lái)說(shuō)，還主要停留在對(duì)正射影像和DEM的使用上。而在對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的使用方面還不夠廣泛，其中大的障礙在于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的后處理，即如何獲取精確的分類點(diǎn)云數(shù)據(jù)。目前來(lái)說(shuō)，對(duì)于點(diǎn)云分類有以下幾種主流方法：基于聚類分割的濾波算法、基于內(nèi)插的濾波算法、基于坡度的濾波算法、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波算法等。本文將使用UASMaster內(nèi)置的基于坡度與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波算法結(jié)合分層分類的思想進(jìn)行點(diǎn)云分類。

1 點(diǎn)云分類方法

基于分層分類的思想對(duì)影像匹配獲取的點(diǎn)云進(jìn)行分類。根據(jù)測(cè)區(qū)主要地物類型進(jìn)行逐層逐步分類，把不同地物放置在不同圖層里面。首先將特征明顯易識(shí)別的地物類提取并單獨(dú)分離出來(lái)建立一個(gè)圖層；然后繼續(xù)分類剩余的部分，調(diào)用相應(yīng)的算法再針對(duì)性地提取另一種地物類并放置到一個(gè)新圖層中；最終，逐層實(shí)現(xiàn)所有地物的分類。

2 應(yīng)用實(shí)例

2.1 研究區(qū)概況

本文采用河南理工大學(xué)項(xiàng)目數(shù)據(jù)作為分析研究對(duì)象。測(cè)區(qū)類型為城區(qū)平原，由黃河沖積而成。該區(qū)域位于中原腹地，高差小于3 m；測(cè)區(qū)內(nèi)分布有建筑、植被等。

2.2 實(shí) 例

2.2.1 作業(yè)流程

本項(xiàng)目采用TBC軟件進(jìn)行基線差分解算，由差分后的高精度GNSS數(shù)據(jù)和姿態(tài)數(shù)據(jù)共同組成高精度的POS數(shù)據(jù)。利用該P(yáng)OS數(shù)據(jù)使用Inpho UASMaster 8.1.2版本軟件進(jìn)行空三等后期解算，之后進(jìn)行基于DSM方式的點(diǎn)云生成，最后利用生成的點(diǎn)云進(jìn)行點(diǎn)云分類。首先提取地面點(diǎn)并為其建立單獨(dú)的圖層；然后提取植被并為其建立圖層用來(lái)單獨(dú)存放；最后將建筑物提取出來(lái)實(shí)現(xiàn)全部主要地物類型分類。如圖1所示。

圖1 基于DSM的點(diǎn)云

2.2.2 分類結(jié)果

首先，利用UASMaster粗篩選工具進(jìn)行噪點(diǎn)提取并剔除，如圖2所示。

圖2 剔除的噪點(diǎn)

利用UASMaster的地形提取工具進(jìn)行地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)的分離，并提取地面點(diǎn)，如圖3所示。

圖3

進(jìn)行植被與建筑的粗分離，分別建立植被層和建筑層，粗分離結(jié)果如圖4所示。

圖4

利用UASMaster建筑提取算法，對(duì)混合部分植被的建筑層進(jìn)行建筑的精提取，并分別建立建筑層和部分植被層，如圖5和圖6所示。

圖5

圖6

最終分類結(jié)果如圖7所示，白色為地面地形，黑色為建筑，灰色為植被。

圖7

2.2.3 分類結(jié)果分析

分類結(jié)果見(jiàn)表1。從表1可以看出，地面地形數(shù)據(jù)的全自動(dòng)提取結(jié)果可以達(dá)到應(yīng)用級(jí)別；對(duì)于建筑房屋的提取在多次迭代提取后，所有沒(méi)有植被遮蓋與直接連接處，結(jié)果也很精確，僅遺留了部分屋檐外墻飛點(diǎn)，而這些飛點(diǎn)是傳統(tǒng)航測(cè)得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中不可避免存在的情況。

對(duì)于植被的提取結(jié)果來(lái)說(shuō)，總體分類比較準(zhǔn)確，與地面點(diǎn)分離很準(zhǔn)，誤差部分在于緊挨房屋部分，將部分房屋外墻飛點(diǎn)劃歸到了植被層，另外地面車輛也被分到植被層?？傮w來(lái)說(shuō)，整個(gè)分類結(jié)果還是相當(dāng)精確的。

表1

3 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)本文所進(jìn)行的應(yīng)用分析研究可知，在平原地區(qū)基于影像匹配融合獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)可用作點(diǎn)云分類處理的源數(shù)據(jù)，并且其在UASMaster軟件中的分類結(jié)果也可以滿足大多數(shù)應(yīng)用的要求；該分類結(jié)果可以用于純地形模型的生成、三維建模，以及植被覆蓋等統(tǒng)計(jì)規(guī)劃方面。