激光雷达点云数据的滤波算法述评

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1、第２５卷第５期遥感技术与应用Ｖｏｌ．２５Ｎｏ．５２０１０年１０月ＲＥＭＯＴＥＳＥＮＳＩＮＧＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯｃｔ．２０１０激光雷达点云数据的滤波算法述评王金亮，陈联君（云南师范大学旅游与地理科学学院，云南昆明６５００００）摘要：机载激光雷达是一种快速获取高精度三维地理数据的新技术，对它所获取的点云数据的滤波过程就是将ＬＩＤＡＲ点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。主要对数学形态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于ＴＩＮ的ＬＩＤＡＲ点云过滤算法、基于伪扫描线的滤波算法、基于多分辨率方向预测的ＬＩＤＡＲ点

2、云滤波方法等几种较为重要且实用的激光雷达点云数据滤波算法进行介绍和讨论，评价对比了各自算法的优势和不足，初步探讨了每种算法缺陷及其改进方向。关键词：激光雷达；点云数据；滤波算法中图分类号：ＴＮ９５７．５１＋３文献标志码：Ａ文章编号：１００４－０３２３（２０１０）０５－０６３２－０７１引言随着机载ＬＩＤＡＲ系统软硬件的更新，数据量还有继续增加的趋势，因此处理如此大的数据量需要消高精度的数字高程模型（ＤＥＭ）在地理信息系耗大量的存储空间和计算时间［４］。再加上地形的多统分析城市规划、地形三维可视化、道路勘测等方面样性和地物的复杂性，滤波一

3、直是ＬＩＤＡＲ数据智起着极其重要的作用，但高精度的ＤＥＭ生成一直能处理研究的难点和热点之一。是一项十分复杂和耗时的工作。传统的生成方法周期长、代价大，ＬＩＤＡＲ技术的出现有效地克服了这２激光雷达点云数据滤波算法［１］些不足。ＬＩＤＡＲ技术是融合了激光雷达全球定目前已有许多学者进行过相关的研究，提出了位系统（ＧＰＳ）和惯导系统（ＩＮＳ）的技术。与传统摄不同的滤波算法。概括来讲，主要包括基于数学形影测量不同，ＬＩＤＡＲ技术直接获取飞行区域内所有态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于ＴＩＮ的地形和地物点的水平（ｘ，ｙ）和垂直（ｚ）坐标，避免

4、了ＬＩＤＡＲ点云过滤算法、基于三角网滤波算法、伪扫传统摄影测量中所必须的定向及影像匹配等步骤，描线、小波分层等几种算法。节省了大量人力物力，为ＤＥＭ快速准确生成开辟２．１ＬＩＤＡＲ数据形态学滤波算法了新的有效途径［２］。机载激光雷达在城市规划与管［９］Ｚｈａｎｇ等提出了一种基于渐进窗口尺度的形理、道路设计、水利工程和地形监测与分析中都有着态学滤波的方法，该方法首先将ＬＩＤＡＲ点云数据［３］广阔的应用前景。内插为规则格网数据，再使用假定的初始结构窗口ＬＩＤＡＲ点云数据是应用ＬＩＤＡＲ技术在同一和阈值进行开运算，并计算每个点经过膨胀后的高

5、空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的程与原始高程之差，如果该高差小于阈值，就为地面［４］海量离散点的集合。它包含了建筑物、真实地面、点，否则，就为非地面点。在此基础上，逐渐增大结植被等的表面三维坐标。ＬＩＤＡＲ数据既包含地面构窗口的尺寸，调整相应的阈值，重复上述运算，直点，又包含非地面点。在生成ＤＥＭ前，必须剔除非到结构窗口的尺寸大于最大的建筑物。［５］地面点，这个处理过程称为滤波，是ＬＩＤＡＲ数据数学形态学理论用于ＬＩＤＡＲ点云数据滤波时［６］。［７］处理中的一个重要环节一般采用两个复合算子，即“开”算子和“关”算子。滤波是

6、一件有挑战性的工作，机载ＬＩＤＡＲ点为了提取地面点，对传统的数学形态学“开”算子进云的数据量相当庞大，每平方公里可达上百万个点。行了改进，并按照下列流程进行处理：①离散点腐收稿日期：２０１０－０１－２０；修订日期：２０１０－０７－１０基金项目：国家自然科学基金项目“三江并流区森林生态系统碳储量遥感定量研究”（４０８６１００９）资助。作者简介：王金亮（１９６３－），男，博士，教授，主要研究领域为遥感与ＧＩＳ应用，环境与可持续发展教育。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇ＿ｊｉｎｌｉａｎｇ＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ。第５期王金亮等：激光雷达点云数据的滤波

7、算法述评６３３蚀处理。遍历ＬＩＤＡＲ点云数据，以任意一点为中口在消除大建筑物点时，也会错误地将局部地形特心开ｗ×ｗ大小的窗口，比较窗口内各点的高程，取征剔除，从而造成误分类。窗口内最小高程值为腐蚀后的高程；②离散点膨胀总体上，数学形态学算法存在的主要问题是坡处理。再次遍历ＬＩＤＡＲ点云数据，对经过腐蚀后度阈值的人工选取和细节地形的方块效应。如果阈的数据用同样大小的结构窗口做膨胀。即以任意一值设定太大，可能保留一些低矮的地物目标，设定太点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，此时，用腐蚀后的高小，则可能削平地形特征。现在各种阈值的选取一程值代替原始

8、高程值，比较窗口内各点的高程，取窗般根据研究者的经验设定，或者根据地形特征设定口内最大高程值为膨胀后的高程；③地面点提取。的，没有考虑全局的特征因素，不具有普适性。解决设Ｚｐ是ｐ点的原始高程，ｔ为阈值，在每点膨胀操这些问