機載激光雷達掃描技術生產DEM成果的高程精度分析

張永林 翟永聰

（廣東省測繪產品質量監(jiān)督檢驗中心，廣東 廣州510075）

0.引言

機載激光雷達(Light Detection and Ranging)是一種先進的主動式航空遙感測繪技術，通過高空激光器發(fā)射并接收返回的信號，獲取地面地形的三維點云數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的航空攝影測量相比，能夠精準地反映地形的真實情況，直接快速獲取地面的三維坐標體系，提供密集的點陣數(shù)據(jù)，具有效率高、數(shù)據(jù)精度高、受外界環(huán)境因素影響小、能全天候24小時不間斷工作、較少或不需要進入測量現(xiàn)場的優(yōu)勢，廣泛應用于基礎測繪、應急測繪、三維建模、鐵路、公路、橋梁、電力設計、油田勘探、文物保護、林業(yè)監(jiān)測、沙漠監(jiān)測等不同領域。激光點云是一種分布在三維空間中的離散不規(guī)則點，不具備表達物體屬性信息的能力，后期怎樣對它開展分類篩選，讓點云數(shù)據(jù)準確表達地面真實形態(tài)，并生成數(shù)字高程模型已成為測繪領域的前沿研究方向[5]。

本文介紹了機載激光雷達獲取點云數(shù)據(jù)并根據(jù)DEM的工作原理和流程，解讀機載激光雷達掃描技術形式所應用的數(shù)字高程模型的驗收方法，并將該技術方法應用于廣東省數(shù)字高程模型更新項目，構建了廣東省數(shù)字高程模型更新（一期 任務區(qū)二）項目中1∶2000 DEM模型。項目檢查結果證明，基于機載激光雷達點云數(shù)據(jù)的數(shù)字高程模型制作技術路線可行，生產效率較高，檢驗結果證明成果精度能符合測繪產品規(guī)范的要求，該技術方法在遙感測繪領域有巨大的技術優(yōu)勢及應用前景。

1.機載激光雷達系統(tǒng)的組成及工作原理

激光陣列發(fā)射系統(tǒng)、激光測距系統(tǒng)、光學掃描單元、接收控制單元以及相關成像和數(shù)據(jù)處理設備等組成了激光雷達系統(tǒng)（LiDAR）。機載激光雷達系統(tǒng)是通過在飛機機載平臺上，集成激光雷達系統(tǒng)、POS定位定姿系統(tǒng)、高分辨數(shù)碼相機和控制系統(tǒng)所構成的全新綜合型快速、精確測量系統(tǒng)。其中，激光掃描儀通過接收返回的脈沖可獲取被測目標的反射角度、反射距離、反射頻率和返回波信號強弱等信息，通過光電成像技術能分析得到被測物體的數(shù)字成像數(shù)據(jù)，經(jīng)過POS定位定姿系統(tǒng)分析測算姿態(tài)數(shù)據(jù)得到全部地表采樣點的位置坐標，通過綜合處理可獲得一個長條型的地面區(qū)域三維位置信息與成像結果。

機載激光雷達系統(tǒng)是激光技術在回波測距和定位方面的實踐，通過研究不同目標反射的回波強弱、反射方向及速度計算得出反射特性等數(shù)據(jù)來識別物體。機載激光雷達系統(tǒng)最先通過向地表發(fā)射激光信號，再捕獲地面反射的激光信息而來的。最后，通過內業(yè)聯(lián)合解算、偏差糾正，再結合激光發(fā)射點空間位置和姿態(tài)信息，解算出激光點的三維坐標（X，Y，Z），得到激光雷達點云數(shù)據(jù)。從形式上看，這似乎是一個簡單的數(shù)據(jù)獲取過程，仔細分析，這其中蘊含著大量的設備結構及數(shù)據(jù)采集過程。點云數(shù)據(jù)是與測量目標有關、具有精確三維坐標信息的大量離散點，雖然有著精確的高程信息，但缺少目標的光譜信息，以至于激光雷達很多都與光譜成像儀配套使用，以便于獲取光譜信息。在對點云進行噪聲點濾除、分類和人工編輯后，即可應用于矢量要素采集、生成數(shù)字高程模型等。

2.基于機載激光雷達點云數(shù)據(jù)的數(shù)字高程模型生成

2.1 機載激光雷達點云數(shù)據(jù)獲取與處理

機載激光雷達點云數(shù)據(jù)獲取與處理流程（如圖1所示）：

圖1點云數(shù)據(jù)獲取與處理流程圖

點云數(shù)據(jù)獲?。河珊綌z飛行后獲取的原始點云數(shù)據(jù)，經(jīng)過GPS、IMU數(shù)據(jù)聯(lián)合解算出飛行時每個時刻的航跡、WGS-84轉換為CGCS2000坐標、點云高程異常改正、航帶拼接檢查及系統(tǒng)誤差校正等操作，最后得到按航帶存儲的點云數(shù)據(jù)。

點云成果主要共分為5類：噪點、水域、未分類點、地面點以及航帶重疊點。由于機載激光雷達所采集的點云數(shù)據(jù)具有很多冗余的信息及噪聲，且其本身不具有測量目標的屬性信息，因此，為了更好地利用點云數(shù)據(jù)，有必要對點云進行預處理。點云預處理包括濾波、分割、分類等操作，濾波的目的是過濾掉無用的點數(shù)據(jù)，保留可靠的點云數(shù)據(jù)；分割、分類的作用是把具有一致屬性信息的點集合在一起，按照不同地表物體的反射特征、形狀特征等，可以對代表某一類型的目標加以區(qū)分，這些集合通常包括建筑物屋頂、河流、森林、地面等。地面點是落在道路、廣場等能夠反映真實地形起伏的地表上的點；由于水體對激光有吸收作用，水域則表現(xiàn)為點云數(shù)據(jù)的缺失；非地面點主要指落在建筑物、橋梁、植被、管線等高于地面的地物上的點。

點云數(shù)據(jù)的處理，主要包括：點云分塊、噪點濾除、自動分類和人工編輯分類。

（1）點云分塊：航飛執(zhí)行單位所提交的按航帶存儲的機載LiDAR點云數(shù)據(jù)，作業(yè)前需要對點云數(shù)據(jù)進行分塊。首先需要利用軟件對航帶重疊點進行自動去冗余處理，然后按照分幅要求對點云分塊及命名。

（2）噪點濾除：將孤立點等地面異常變化點剔除。

（3）自動分類：因為激光具有非常高的穿透性，在掃描過程中不同目標的回波有著不同強度。利用點云反饋記錄的回波反射強度，通過一定算法對點云數(shù)據(jù)進行自動歸納分類。存在多次回波的為植被密集區(qū)域，正常的地面點應是末次回波對應的反射點。裸露地表一般只有一次回波，此時反射點就是地面點。相對于地物上的點，地面上的高程點是最低的，可以從較低的反射點中提取初始地表[5]（如圖2所示）：

（4）人工編輯分類：對于高程變化較大區(qū)域，通過改進參數(shù)或計算方法，小區(qū)域點云可以再次自動分類；然后參照模型和影像來進行編輯修改，采用人機交互的方式，來對分類錯誤、漏分的地面點進行重新分類；以點云剖面為主要依據(jù)，建立地面模型DEM根據(jù)地形判斷點云分類是否準確，判斷有難度的區(qū)域則參考影像來確定類別（如圖3、4所示）：

圖2點云自動分類

圖3點云人工編輯分類

圖4點云人工編輯分類

2.2 數(shù)字高程模型的更新生產

基于點云數(shù)據(jù)的數(shù)字高程模型更新生產流程（如圖5所示）：

圖5 數(shù)字高程模型更新生產流程

基于點云數(shù)據(jù)的數(shù)字高程模型生產首先進行點云初分類，批量濾波后進行點云的精細分類，原則上人工編輯以剖面為主進行點云精細分類，務求地面點不連片漏分、關鍵地形點不錯分。

水體處理：對于河流、湖泊等面積較大的水域，應采集水涯線能夠清晰完整表達水體邊界參與高程模型的生成。分段采集的封閉水涯線應按流向由高到低平緩過渡，尤其注意雙線河流在中間段是否有“倒灌”的情況。

特殊地物處理：對于架空于地面或水面之上的人工構筑物上的點云數(shù)據(jù)（如圖6所示），正常保留地面或水面上的點云數(shù)據(jù)，生成的數(shù)字高程模型則利用已準確分類的地面點數(shù)據(jù)及道路特征線、河流邊線、面狀水域范圍線等。

圖6特殊地物處理

2.3 數(shù)字高程模型的成果檢驗流程及質量評價方法

數(shù)字高程模型的成果檢驗主要依據(jù)GB/T 18316-2008《數(shù)字測繪成果質量檢查與驗收》及CH/T 1026-2012《數(shù)字高程模型質量檢驗技術規(guī)程》，其流程（如圖7所示）：

圖7數(shù)字高程模型成果檢驗流程圖

成果檢查驗收的主要質量元素有：空間參考系、位置精度、邏輯一致性、時間精度、柵格質量以及附件質量。

成果的檢查內容主要有（如表1所示）：

表1數(shù)字高程模型檢查內容

由于廣東省數(shù)字高程模型更新的生產方式不同于傳統(tǒng)DEM的生產方式，單位成果首先要滿足GB/T 18316-2008《數(shù)字測繪成果質量檢查與驗收》的質量要求，其次在“柵格質量”質量元素中增加“編輯質量”質量子元素，該質量子元素的評分采用錯漏扣分法，目的主要是為了控制數(shù)字高程模型生產過程中是否比較合理地編輯LiDAR點云數(shù)據(jù)。

3.數(shù)字高程模型驗收檢驗實例與高程精度分析

3.1 實例數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)正是筆者擔任項目負責檢查驗收的廣東省數(shù)字高程模型更新（一期 任務區(qū)二）項目，成果平面坐標使用2000國家大地坐標系；高程坐標為1985國家高程基準；投影方式采用高斯-克呂格投影，3°分帶，中央子午線為東經(jīng)111°、114°、117°。坐標原點西偏500km，橫坐標加帶號。項目生產時間為2018年6月至2019年8月，點云數(shù)據(jù)來源于廣東省機載LiDAR點云數(shù)據(jù)獲取項目（一期）兩個分區(qū)，第一分區(qū)點云設計密度為每平方米3個點，第二分區(qū)點云設計密度為每平方米2個點。利用航攝任務獲取的1∶2000比例尺點云數(shù)據(jù)結合新獲取的影像生產數(shù)字高程模型，最終完成1476幅5km×5km分幅的廣東省數(shù)字高程模型更新（一期任務區(qū)二）成果，面積約3.47×104km2，其精度指標要求（如表2所示）：

表2 DEM成果精度要求 單位：m

該成果生產所屬任務區(qū)地形復雜，山地和沖積平原間隔分布，屬于航攝困難區(qū)域，該攝區(qū)主要分布在粵西、粵北地區(qū)及經(jīng)濟發(fā)達的珠三角區(qū)域。

點云數(shù)據(jù)的分類處理及數(shù)字高程模型更新的建立主要利用LiDAR數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，對航飛執(zhí)行單位獲取的點云數(shù)據(jù)進行內業(yè)DEM更新生產。

3.2 DEM高程碎部點的精度

首先對點云數(shù)據(jù)的質量進行檢查，成果符合標準并合格后，對數(shù)字高程模型成果開展質量檢查。最后，內業(yè)審查主要內容是對項目的文字資料包括項目技術設計書、過程檢查記錄表、單位內檢報告、專業(yè)技術總結等，并通過人機交互的方式檢查數(shù)字高程模型最終成果的空間參考系、位置精度、邏輯一致性、柵格質量[5]。

外業(yè)檢驗方式按照《測繪成果質量檢查與驗收》要求抽取8批次，共120幅5km×5km的數(shù)字高程模型更新圖，采用GNSS接收機每幅圖外業(yè)均勻采集30個高程檢測點，和數(shù)字高程模型成果的同名點進行高程比對。

經(jīng)過內業(yè)檢查發(fā)現(xiàn)，生產過程中存在個別點云數(shù)據(jù)未準確分類，個別路面、流動水域未按要求清晰完整表達邊界，個別建筑物地基高程取值判斷錯誤或未按要求進行地基平整處理，個別地面點表面模型不光滑、不連續(xù)，但不影響下一步生產。

該成果數(shù)據(jù)總批量為1476幅5km×5km分幅成果，共劃分為8個檢驗批進行外業(yè)檢測，檢測結果（如表3所示）：

表3成果中誤差檢測表 單位：m

3.3 DEM高程碎部點的精度評價

外業(yè)檢測高程點共計3236個，樣本檢測中誤差均小于標準中誤差，平地平均中誤差為0.132m，山地平均中誤差0.146m，高山地平均中誤差0.229m，由誤差分布情況可以看出成果高程精度遠優(yōu)于技術設計要求（如表4所示）：

表4檢測點絕對誤差分布情況表 單位：m

通過外業(yè)檢測結果分析，可發(fā)現(xiàn)基于點云數(shù)據(jù)所生產的DEM高程模型的準確率受地形類別影響非常大，在地形平坦的位置，DEM精度較高，在地面起伏較大地區(qū)由于植被的影響，一些高程值為后期內插值，一定程度上增大了DEM高程的誤差，但經(jīng)過實踐驗證，最終成果精度完全可以達到數(shù)字高程模型更新成果的精度要求，在作業(yè)和生產實踐之中，項目如果可以進一步改進插值模型，將進一步提高DEM精度。

4.結束語

本文介紹了基于機載激光雷達技術獲取的點云數(shù)據(jù)并以此為基礎生產高精度DEM的技術路線和質量評定方法，并結合項目檢查的體會，并對8個批次共120個檢驗樣本（檢查面積約3000km2）檢查輻射面積約3.47×104km2的數(shù)字高程模型進行研究與分析，最終檢查結果證明：本文所介紹的基于機載激光雷達掃描技術方式生產高精度數(shù)字高程模型成果構建方法完全能滿足現(xiàn)階段大比例尺數(shù)字高程模型的制作要求，為以后建立數(shù)字高程模型樣本數(shù)據(jù)庫提供技術依據(jù)。在地形沒有較大變化的情況下，可以為同類型DEM成果的檢查驗收工作提供一個比對的樣本參照數(shù)據(jù)庫，縮短國家級、省級DEM驗收時間，進一步提高基礎測繪成果服務社會的效率。