基于機載LiDAR數(shù)據(jù)獲取高精度DEM的關鍵技術探討

許家錄

（1.青海省自然資源綜合調查監(jiān)測院，青海 西寧 810001）

機載LiDAR技術由20世紀80年代后期發(fā)展而來，特別是隨著免棱鏡紅外測距與無人機技術的進步，該技術得到了飛躍式發(fā)展。機載LiDAR技術主要應用于地形測量、林業(yè)分類、電力巡線、山體滑坡監(jiān)測等多個領域。相較于地基激光雷達掃描技術，機載LiDAR技術航測范圍大、工作效率高、對高大建筑物以及山地復雜地形的測量優(yōu)勢更加明顯；而相較于航空攝影測量，其可全天候、不受日照條件影響觀測[1-3]，在垂直方向上具有更高的分辨率，且植被穿透力強、成圖周期更短。因此，在一些地形復雜、植被茂密的山區(qū)，更適合利用機載LiDAR技術進行掃描作業(yè)。本文重點探討了利用機載LiDAR點云數(shù)據(jù)制作高精度DEM的關鍵技術，主要包括點云數(shù)據(jù)濾波、人工精細分類、地表點云內插以及DEM成果的制作與修飾，并結合四川省南充市某丘陵地形測圖項目，制作了高精度DEM，對其精度進行了計算與評定，取得了較好的效果。

1 機載LiDAR技術的原理與流程

機載LiDAR測量系統(tǒng)多以旋翼機為載體，搭載激光雷達測量設備、慣性導航系統(tǒng)和GPS定位系統(tǒng)，同時根據(jù)航測任務的不同，還可加載正攝單反相機，以便LiDAR點云與正攝影像融合處理。其中，GPS衛(wèi)星定位設備可提供精確的紅外發(fā)射腳點位置坐標；慣導設備用于測定激光設備發(fā)射瞬間的空間姿態(tài)信息；激光掃描設備則是根據(jù)采樣點激光回波脈沖相對于發(fā)射時刻的時間延遲，計算得到傳感器到地面點的距離[4-6]。在該過程中，還能得到激光脈沖回波次數(shù)。地面采樣點位置坐標是由機載傳感器到采樣點的實測距離、慣導系統(tǒng)給出的激光發(fā)射點姿態(tài)信息以及GPS測得的發(fā)射點瞬時空間位置3項參數(shù)綜合解算獲得。最終得到的是地表分布不規(guī)則、離散的三維點云數(shù)據(jù)。機載LiDAR數(shù)據(jù)獲取DEM的技術流程如圖1所示。

圖1 機載LiDAR點云獲取DEM技術流程圖

2 關鍵技術研究

針對利用機載LiDAR點云數(shù)據(jù)制作高精度DEM的關鍵技術，本文主要探討數(shù)據(jù)預處理后的主要環(huán)節(jié)。當然，在預處理環(huán)節(jié)中，解算地面點空間三維坐標、空間坐標系轉換、剔除點云粗差與系統(tǒng)誤差等均為較重要的工作，篇幅原因不便加以闡述。本文著重研究除去程序自動處理以外的根據(jù)相關理論由人工精細判別與操作的關鍵環(huán)節(jié)，主要是如何準確、高效地將地面點分離出來。本文設計了3種方案。

1）方案1：設置閾值分離地面點。通過解算獲得的三維點云數(shù)據(jù)，除具有空間三維坐標，還包含時間、回波次數(shù)與強度等信息。雖然這些點云數(shù)據(jù)具有豐富的屬性信息，但每個點都是獨立數(shù)據(jù)，點與點不存在拓撲關系[7-8]，因此要想準確分離大量點云數(shù)據(jù)中的地面點與非地面點，可通過識別鄰近激光腳點間的高程突變值來實現(xiàn)。由于這些突變的高程點很少是由地形突然起伏引起，因此可給定一個高程變化閾值來過濾非地面點，以達到與地面點分離的目的。該方案可通過編寫程序實現(xiàn)。

2）方案2：按照點云回波數(shù)分離地面點。機載LiDAR技術的優(yōu)勢在于其激光束固有的穿透性。它在掃描過程中，遇見不同地面點會有不同的回波次數(shù)與強度信息[9-10]，當激光點掃描到不可穿透的物體表面時，只產生一次回波；當掃描到植被等可穿透表面時，則產生兩次或多次回波。因此，可提取多次回波中最后一次回波的點云和只有一次回波的點云，由此便成功去除了植被點，再手動剔除建筑物，便可分離地面點。

3）方案3：人工手動分類。人工分離地面點是在程序自動分類的基礎上進行的。通過機載航拍影像生成高分辨率DOM或三維實景模型，再參照這些成果對自動分類后的點云進行人工手動交互精細分類。之所以采用人工分類，是由于程序自動分類后只是一個概略的地形數(shù)據(jù)，仍存在錯誤分類與分類不完整的情況，特別是在地形表面上、下50 cm處，易存在誤分情況或一些小的地形不連續(xù)部分會被平滑處理掉，此時加入人工交互分類，同時參考DOM、三維實景模型即可修正誤分點云，清晰完整地剔除非地面點。

上述3種地面點分類方案各有優(yōu)劣，方案1適用于對裸露地表上的建（構）筑物等人工設施進行程序自動化處理，但不適用于植被的識別；方案2適用于對地表植被覆蓋進行多次回波識別，但對其他地貌不能顯示其優(yōu)勢；方案3明顯效率低下、費時費力。因此，可綜合利用3種方案的優(yōu)勢，從而大幅提高點云分類處理的效率與精度。

3 案例分析

3.1 數(shù)據(jù)采集

結合四川省南充市某村莊1∶500大比例尺測繪項目，本文利用機載LiDAR點云航測設備進行了外業(yè)掃描。測區(qū)三面環(huán)山、中間低洼，屬于典型的丘陵地形，地勢較高的山坡與山頂均有茂密植被覆蓋，若采用傳統(tǒng)RTK、航空攝影測量等手段很難實施；同時，測區(qū)包括多處水田，勢必提高了后期DEM制作的難度。本文采用大疆M600Pro無人機，搭載RIEGL激光掃描設備，點云密度每m2不少于25個，正攝影像分辨率優(yōu)于5 cm，數(shù)據(jù)采集時間為2019年12月。預處理后的點云數(shù)據(jù)（圖2a）具有CGCS2000坐標、黃海1985高程、回波次數(shù)、點云強度等信息屬性，以高程與強度混合的模式顯示。

3.2 地面點分類

測區(qū)地形復雜、植被覆蓋率高，本文采用回波次數(shù)、閾值設定和人工交互編輯3種方案的優(yōu)勢組合方案進行地面點分類，即利用回波次數(shù)方案分離植被區(qū)的植被與地面點云，利用閾值設定的程序編制分離地表建（構）筑物等人工設施與地面點，利用人工交互方案對剩余點云進行精細化點云分類，以進一步地提高地面點的純度。

首先，根據(jù)點云的脈沖回波次數(shù)，保留僅一次回波與最后一次回波的點云，如此可剔除絕大部分植被點云，保留地面與建筑物點云，效果如圖2所示，同時將被剔除點歸為中等植被點。

圖2 原始與初次回波分類點云

然后，利用給定閾值的方法處理保留的地面與建筑物點云，通常程序的地面點自動分類工具也能分離地面點，但其對地勢較平緩的地形效果較好，對于高低起伏較大的地形，易導致自然地形起伏突變大、人工墊高地基與加固溝渠等點云的不合理過濾。因此，基于Visual C++6.0編程環(huán)境，本文利用C++語言編制了點云閾值過濾程序，設置過濾地面點上、下垂直高度為0.4 m，該值能完好保留地形，且可過濾絕大多數(shù)房屋建（構）筑物。此時被過濾的點云可歸為建筑物點，如圖3所示。

圖3 閾值設定過濾后的分類效果

最后，采用人工交互的方向進行精細分類。在回波次數(shù)分類與閾值過濾后，各類點云分離基本清晰，但在精細化DEM生產中，仍需對上述地面點云進行后期人工交互編輯，分離地面點云中少量的其他類別點云。分類效果如圖4所示，圖中給出了人工交互編輯地面點云的過程，針對需編輯的區(qū)域，利用橫斷剖面效果精細剔除雜點。

圖4 人工交互精細分類效果

3.3 DEM編輯

DEM生產的后期編輯主要是對水域表面、較大石塊以及尖銳物體進行平滑處理。編輯前水域水面與地面突起，通過以水面一定位置的高程為整個水域的高程，將突起模型范圍內的DEM做平滑編輯，編輯前后的效果對比如圖5所示。測區(qū)編輯修飾精細化后的DEM數(shù)據(jù)如圖6所示。

圖5 DEM編輯與修飾

圖6 測區(qū)精細DEM制作效果

3.4 精度評定

根據(jù)大比例尺DEM生產規(guī)范，1∶500 DEM要求輸出的格網(wǎng)間距為0.5 m，丘陵地形高程中誤差為0.4 m，因此在輸出DEM時設置格網(wǎng)間距為0.5 m。評定整體高程中誤差的精度時，本文在實地選取了36個地物特征點，將實測值與DEM對應點進行對比，計算了高程中誤差，如表1所示。高程中誤差為±0.106 m，說明在復雜地形、多植被覆蓋的情況下，可滿足規(guī)范對丘陵地形的精度要求。

表1 DEM高程中誤差精度評定統(tǒng)計表/cm

4 結語

機載LiDAR技術已越來越廣泛地應用于各個領域。本文詳細闡述了LiDAR點云數(shù)據(jù)后期制作高精度DEM的若干關鍵技術，主要涉及地面點濾波的多種解決方案和水域水面點云空白區(qū)的處理方法。本文結合1∶500大比例測繪項目進行了航飛掃描與DEM優(yōu)化處理，并給出了DEM高程中誤差，很好地滿足了相關規(guī)范要求。本文探討的地面點分離方案等關鍵技術，能為制作大比例尺高精度DEM數(shù)字產品（特別在地形復雜、植被茂密的測區(qū)）提供數(shù)據(jù)處理方案與相關經(jīng)驗。