机载lidar点云时间纹理信息航带重叠区消冗

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1、机载LiDAＲ点云时间纹理信息航带重叠区消冗邹长江1，马洪超1，张良1，巩翼龙2，刘清川11．武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079;2．武汉大学测绘信息工程学院，湖北武汉430079摘要:机载LiDAＲ获取的完整测区点云数据中包含了丰富的信息，同时也伴随着大量冗余数据，本文提出基于机载LiDAＲ点云时间纹理信息的航带重叠区消冗方法。首先按点云时间信息划分航带，再按点云纹理信息提取航带边缘，接着提取高地物遮挡空洞，最后去除重叠区冗余数据。实验结果表明，该方法无需航线信息辅助，并能在保留遮挡空洞区域点云的同时，高效地去除航带重叠区中精度较低的点云。关键词:机载LiDAＲ，时

2、间纹理信息，航带重叠区，遮挡空洞，数据消冗中图分类号:TP79文献标志码:A引用格式:邹长江，马洪超，张良，巩翼龙，刘清川．2014．机载LiDAＲ点云时间纹理信息航带重叠区消冗．遥感学报，18(6):1208－1216ZouCJ，MaHC，ZhangL，GongYLandLiuQC．2014．DatareductioninoverlappingairborneLiDAＲstripsbasedontimeandtextureinformation．JournalofＲemoteSensing，18(6):1208－1216［DOI:10．11834/jrs．20144062］引言

3、间必须设置一定的重叠度，这样便形成了大量的冗余数据。因此，伴随着大量冗余信息的庞大数据量给后期数据处理和应用带来了极大的挑战，去除冗余数据是机载LiDAＲ数据后处理中的重要步骤。现有去除3维点云数据中冗余数据的方法大致可以归结为两类:(1)基于数据密度的数据消冗方法。Martin等人(1996)提出在平面上将每一个扫描点分配到一系列均匀的网格中，按到格网中心的距离保留点，剔除其他点。该方法能够较好地处理扫描方向垂直于扫描面的点云数据，保证了数据密度的一致性，但按格网中心的保留方式会丢失部分特征点。许多学者也提出对拼接后的点云按k-邻近结构进行组织，再依据采样点间距信息来判断是否删

4、除某一采样点(Dickerson等，1992;Sankaranarayanan等，2007;盛业华等，2010)。该方法能简单易行地均匀化去除冗余数据，但数据简化的随机性较大。上述点云消冗方式的本质是基于局部点云数据密度的1机载激光雷达LiDAＲ(AirborneLaserＲadar)是一种新型的航空对地观测传感器，具有主动观测、受天气影响小、不受阴影影响、对地物间缝隙有一定穿透性并能直接获取地表高精度和大密度的3维几何信息等优点(Axelsson，1999)。随着LiDAＲ技术的不断发展，机载LiDAＲ已广泛应用于资源调查、林业管理、国土规划和数字城市等各个领域(Aldred和

5、Bonnor，1985;Ackermann，1999;Ma和Wang，2010;刘丽娟，2013;张良等，2012)。由于机载LiDAＲ在获取数据方面的高精度、高密度的特点，一条几千米的航带点云数量通常可以达到上千万。在机载LiDAＲ获取数据时，由于其扫描视场角和航高的限制，一个测区的数据采集需要飞行多条航线，因而使得整个测区的数据量往往达几十GB甚至几百GB。同时为了保证机载LiDAＲ系统作业时测区数据不出现“盲区”，相邻的航带之收稿日期:2014-03-17;修订日期:2014-06-09;优先数字出版日期:2014-06-16基金项目:国家自然科学基金(编号:6137807

6、8);国家科技支撑项目(编号:2012BAH34B02);武汉大学研究生自主科研项目(编号:2012213020203)第一作者简介:邹长江(1990—)，男，硕士研究生，主要研究方向为机载激光雷达数据处理和应用。E-mail:changjiangbeibei@126．com通信作者简介:马洪超(1969—)，男，教授，主要从事机载激光雷达数据处理和应用研究。E-mail:hchma@whu．edu．cn邹长江等:机载LiDAＲ点云时间纹理信息航带重叠区消冗1209简化抽样，点云去除过于盲目，缺乏测量误差精度理论的支撑。(2)基于测量精度的数据消冗方法。现阶段成熟的机载LiDAＲ

7、数据后处理软件中也有点云数据的航线信息，分析测区的飞行路线可以知道:当运载系统飞行一条航带时，LiDAＲ设备是连续工作的，点云扫描采样频率可以达到上百KHz;当运载系统从前一条航带转入下一条航带时，LiDAＲ设备暂停工作。所以，与每个航带内点云相比，不同航带间点云的时间间隔是极大的、“断开的”，各航带点云以不同时间段分布。因此，本文先以时间为要素对点云进行聚类分析，将点云按航带飞行时间段聚类划分，方法如下:设测区一共被分割为n个数据块B1，B2，…，Bn，Δt为点云时间聚类阈值，