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1、第33卷第6期武汉大学学报·信息科学版Vol.33No.62008年6月GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversityJune2008文章编号:167128860(2008)0620551205文献标志码:A机载激光扫描测高数据分层迭代选权滤波方法及其质量评价1233刘经南许晓东张小红程世来(1武汉大学校长办公室,武汉市珞珈山,430072)(2广州地质勘察基础工程公司,广州市环市东路477号,510075)(3武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430079)摘要:提出了一种基于分层思想的自适应数据滤波方法。该方法采用迭代选权方法的基本思想
2、,在实现中加入了自适应与分层的思想,使其也可用于处理城区点云数据。提出了滤波方法评价体系,并对该滤波方法进行了评价。关键词:机载激光扫描测高技术;滤波;选权迭代法;分层;质量评价中图法分类号:P228.3机载激光扫描测高技术至今仍没有一套非常[1]成熟的数据处理系统,这主要是由激光数据处1基于分层思想的选权迭代法理的复杂性造成的。在机载LIDAR数据处理过程中,滤波是最关键的部分之一,它是进行后续高1.1算法的基本原理层次数据处理的基础。在实际应用中,机载LI2选权迭代滤波算法的基本原理最初由Kraus[325]DAR数据滤波主要为生成地面DEM提供数据,与Pfeifer提出。该方法存在的主要
3、缺陷是:故大多数情况下,滤波处理与DEM生成紧密联①整个计算过程一直面对的是整个数据集,要得系在一起。到最后的地面趋势面,需要多次迭代,浪费了大量由于现实生活中地形条件的不确定性,每一的时间;②由于分块大小固定,无法剔除城区的种滤波方法都基于特定的假设,因此很难适应所房屋数据,只能削去房顶棱角,而无法去除房顶所有地形条件。本文根据数据滤波实现过程的不有数据,其结果取决于分块方式的科学性和地形同,将滤波方法(除利用强度影像信息进行滤波的结果形态的适应性;③在森林和城镇地区,当地方法)分为两类。第一类是直接对激光扫描得到面点占整个数集的比例比较少时,很难得到准确的“点云”数据进行滤波,剔除非地面点
4、后再内插的地面;④无法保留断裂线等地貌特征。生成DEM,如Axelsson提出的可适应TIN的滤针对上述缺点,本文进行了部分改进:①根[2]波方法;第二类方法中,DEM是通过不断精化据所有数据,通过计算得到一趋势面,然后将数据迭代生成的,而且每一次数据滤波都是基于前一分层,分别进行滤波,减少计算量;②采用分步原步生成的DEM平面,生成的相应DEM也是根据则,变化划块大小,先将大部分规则房屋点过滤前一步得到的滤波结果内插生成的,如Kraus等掉,再缩小划块得到精化地面;③利用多次回波[3]提出的选权迭代法。数据,先剔除部分非地面点数据,提高地面点的比例。分层主要是针对迭代过程中生成的地面数据而言
5、的。在该方法中,建立一个数据金字塔,地面收稿日期:2008204228。项目来源:国家自然科学基金资助项目(40504001);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目。552武汉大学学报·信息科学版2008年6月在迭代过程中被逐步细化加密,分辨率不断增大。测量精度σt,在进行滤波之前通过对数据的分析在地面分辨率较低、精度较差时,可以选取低层次得到。g的大小并不是固定不变的,每迭代一次,数据简单拟合一个低精度的平面,然后在迭代过g值都将重新计算。程中采用高一层数据进行平面拟合。利用这种分1.2.3分层思想的实现层算法可以在不损失精度的情况下大大加快运算为了提高运算速度,减少迭代次数,
6、将划块内的速度。“逐步”是指对测区进行划块分割时采用的数据进行简单的分层。首先计算出整个区域内不同大小的值分步进行,以达到过滤掉较大建筑所有点的高程平均值zi,设一个水平面z=zi,然物的目的。后设定一个高程阈值a,将位于z=zi+a与z=zi1.2算法的具体实现-a之间的点按照趋势面表达式和取权方法再拟1.2.1划块方式与平面拟合合新的趋势面,重新加入符合条件的点,再不断进在本文方法中,认定地面是由许多光滑的子行迭代计算。拟合平面在不断的迭代中逐渐被加平面共同拼接而成的。根据激光脚点密度来确定密,向真实地面逼近,具体分层方法见图2。划块大小,保证每一划块内激光脚点的个数保持高程阈值a的选择采
7、用自适应的方法,一般在10个左右,具体分块方式见图1。在每个划块取划块内最大高程值与最小高程值差值的1/3到内进行平面拟合时,将该划块一定范围内的临界1/4。在该分层方法中,之所以采用所有点高程的点也一并参与运算,这样可以使拟合的平面能更平均值而不采用最低点高程作为最底层平面,是好地反映真实地面情况,而且使划块之间的衔接防止原始数据中存在低于地面的系统误差。在现更容易实现。也就是说,图1中左右两个
