基于LIDAR数据数字高程模型获取实验探究

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1、基于LIDAR数据数字高程模型获取实验探摘要：本文基于笔者多年从事LIDAR数据处理的相关工作经验，以基于LIDAR数据的数字高程模型获取为研究对象，论文首先对现有各种滤波算法进行了综合评价，指出了现有方法的不足，在此基础上结合本文数据特点和应用选择了移动曲面拟合算法进行了滤波实验，在分析了各种插值算法的基础上，采用了不规则三角网创建地表模型，取得一定的滤波效果。全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华，相信对从事相关工作的同行能有所裨益。关键词：LIDAR滤波移动曲面实验中图分类号：P2文献标识码：A

2、文章编号：1672-3791(2012)08(c)-0021-02为了创建地面模型和建筑物模型而进行的LIDAR数据的预处理包含了粗差剔除，数据的分类和分割。粗差实际上指的就是一些错误的数据点，在数据获取时由于不可预知的原因而造成，应用之前应当先将这些坏点去掉。机载激光扫描测高激光脚点的分布并不规则，在三维空间的分布形态呈现随机离散的数据点“点云”(Pointcloudb在这些点中，有些点位于真实地形表面有些点位于人工建筑物（房屋、烟囱、塔、输电线等）或自然植被（树、灌木、草）o从激光脚点数据点云中提

3、取数字地形高程模型（DTM,DEM）需要将其中的地物数据点去掉，这就是所谓的激光测高数据的滤波。这里借用了数字信号处理中滤波的概念，即把地形表面当作信号，而将地物（建筑物、树木等）当作噪声，滤波算法就是从DSM得到DTM的过程。研究如何从数据点云中分离岀地形表面激光脚点数据子集以及区分不同地物（包括房屋、道路、植被等）激光脚点数据子集，就是所谓的数据过滤和分类。1LIDAR数据滤波的原理滤波的基本原理是基于邻近激光脚点间的高程突变（局部不连续），一般不是由地形的陡然起伏所引起，更为可能的是较高点位于某

4、些地物。即使高程突变是由地形变化所引起的，就一个区域来讲，其表现形态也不会相同，陡坎只引起某个方向的高程突变，而房屋所引起的高程突变在四个方向都会形成阶跃边界。在同一区域，一定范围大小内地形表面激光脚点的高程和邻近地物（房屋，树木，电线杆等）激光脚点高程变化显著，在房屋边界处更为明显。局部高程不连续的外围轮廓就反映了房屋的形状。当激光扫描到枝叶繁茂的参天大树时，激光脚点间的高程也会出现局部不连续的情况，但其表现形态却与前者有显著差异。两临近点间的距离越近，两点高差越大，较高点位于地形表面的可能性就越小

5、，因此，判断某点是否位于地形表面时，要顾及该点到参考地形表面点的距离，随着两点间距离的增加，判断的阈值（threshold）也应放宽，主要是为了同时考虑地形起伏产生的高程变化。两地面点间的距离越远,自然高差（地形变化形成的高差）就会越大。2现有的滤波方法大部分激光扫描点滤波算法的思想基于如下假设：临近激光脚点间的局部不连续（高程突变）一般不是由地形的起伏所造成，而是突变点位于非地面之上。高程突变的表现形态也不相同，例如陡坎只引起某个方向的高程突变，而房屋所引起的高程突变在四个方向都会形成阶跃边界。当激

6、光束投射到植被上时，激光点间的高程也会出现局部不连续的情况，但其表现形态与前者有显著的差异。两邻近点间距离越近，两点高差越大，较高点位于地形表面的可能性就越小。因此，判断某点是否位于地形表面时，要顾及该点到参考地形表面点的距离，随着两点间距离的增加，判断的阈值也应放宽。考虑到地形起伏产生的高程变化，两地面点之间的距离越远，可能出现的高差会越大。目前用于机载LIDAR数据滤波的方法概括来讲大致可以分为形态学滤波法，移动窗口法,线性预测法，基于地形坡度滤波，移动曲面拟合滤波方法，三角网迭代法，基于数据分割

7、等几种方法。3基于移动曲面拟合滤波算法的滤波实验本文采用移动曲面拟合滤波算法进行多次实验，包括平坦地形、水域、城区、山区等。实验区选择我国湖北省武汉市地区，该区域地物比较丰富，有开阔地、道路、居民住宅、大型建筑物、树、森林和河流等。地形坡度在城市地区较平缓，部分地区为山区或小土墩。LIDAR数据由Leica公司的ALS50II型航空激光雷达系统装载在运-5型飞机上获得，相对航高1400m,激光间距大约为2mo3.1实验数据为了便于直观的显示滤波效果，搜集了该地区的航空影像作为参考（如图2卜实验区主要以

8、工矿厂房为主，包含了4条互相交叉的高级公路和一小部分住宅。在实验区的西北方，有2个小型的人工湖泊，在西南方和东北方各有一座小山。原始点云数据（如图3）b3.2滤波实验结果首先将获取的原始点云数据*.LAS格式使用LIDARVIEWER软件转换为TXT文本格式，将转出的TXT文件使用移动曲面拟合算法滤波处理。获得新的TXT文本。本文采取直接将TXT文本数据转化为SHP，即可生成3维效果图。3.3实验分析从以上效果可以看出（图4）,移动曲面拟合滤波算法能够很