机载LiDAR扫描数据深加工及应用研究

宋新龙，田耀永

(河南省测绘工程院，河南郑州450008)

机载LiDAR扫描数据是通过对机载激光发射器接收的信号进行处理所获得的表达地表三维形态的离散的、密度不均匀的数据点集，能够以较高的精度反映地表的真实状况，如地面高低起伏，地表物体反射特性、大小、高矮，物体之间相对距离关系等。机载LiDAR具有自动化程度高、受天气影响小、数据生产周期短、精度高等特点。如何利用获得的机载LiDAR扫描数据加工生产系列的地理信息产品及进行简单应用，在下面的内容中将进行具体探讨。

一、机载LiDAR扫描数据深加工

机载LiDAR扫描数据加工处理包括：裁剪航带重叠点、点云数据分块、点云数据分类、空间坐标转换、高程异常改正、DSM生成、DEM生成、等高线提取、DOM生成等9个基本步骤，整个处理流程如下。

1．裁剪航带重叠点

相邻的航带间会有一定的扫描重叠区域，在航带拼接完成后，这些重叠区域点云密度比正常密度高一倍左右，需要裁切重叠区域，裁切后可以获得一个密度均匀的激光点区域和精度较高的激光点云。在导入航迹文件后，可以在Terrasolid软件下的Terrascan模块，利用macro功能，进行cutoverlap，即可完成航带重叠点的分类裁切。

2．点云数据分块

由于点云数据量较大，Terrasolid数据处理软件读取点云数据文件大小有限，在进行分类处理和相关操作时，并且对计算机内存要求较高，当读取文件超过32 MB时，容易引起内存溢出，造成死机。因此，在点云数据处理之前，对数据进行分块，这样可以提高工作速度，在以后处理时可以单独调取一小块进行细分操作，处理完成后融合成一个整体数据，不影响数据质量，且保证运行稳定。数据分块的大小可以根据计算机配置的高低进行调整，一般设成200×200大小，在Terrascan模块下，新建工程文件，利用block功能，可以完成对点云数据分块。

3．点云数据分类

点云数据分类的目的是为了剔除噪声点，将不同的地表点和地面点分成不同的点集，一般可分为噪声点集，地面点集，植被点集，建筑物点集等，点云数据分类的好坏，直接影响到DEM、DSM、等高线等产品的精度和质量。分类的算法是基于邻近激光脚点间的高程突变(局部不连续)，两邻近点间的距离越近，两点间高差越大，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地面点的距离，随着两点间距离的增加，判断的阈值也应放宽，主要是为了同时考虑地形起伏的高程变化。

1)首先要用分类器将所有的点都归于DEFAULT类，便于点云数据备份，导入航迹线，去除DEFAULT类中重叠区域中的冗余点。．

2)噪声点滤除。一般根据绝对高程或设定阈值来去除明显的异常点，也可以根据其他的滤波算法进行噪声点滤除。

3)进行点云分类。首先分离出低点，然后根据多重回波性质进行植被分类，提取地面点，再从地面点中分离出水域中的点，地面关键点，建筑物上的点等。

4)精细分类，对初步分类后的数据，再进行人工处理，使数据分类进一步细化，数据表达更加准确。这时还可依据相应区域的正射影像来分析判断。人工处理的主要对象为自动处理中无法识别的数据点。例如噪声点、低点、高点、其他地物点以及水域点。有的区域由于植被较密激光点无法打到地面，植被点被错误分为地面点，在这一步骤中可通过人工干预分出植被点。

4．空间坐标转换

由于获取的机载激光雷达数据坐标一般是WGS-84坐标系，这与现在通常应用的西安80坐标系不同，当点云分类完成后，就需要进行下一步的坐标转换，然后才能得到需要的坐标系，一般采用七参数进行平面坐标转换。具体的做法就是将分类后的点云数据，按一定的格式输出成TXT文档，再用程序进行批处理转换，转换程序界面如图1。

图1 七参转换系统界面

5．高程异常改正

GPS定位问题所提供的是以椭球面为基准的大地高程，点云数据同样也是大地高程，而实际所需要的是以大地水准面为基准的正常高程，可以利用测区已存在的精化大地水准面数据来拟合高程，采取的方法是依据河南省的高程异常等值线，直接以曲面拟合的方法完成WGS-84的椭球高向大地水准面的正常高的转换。具体的做法同平面坐标转换一样，采用文件转换的方式进行，程序界面如图2。

图2 高程异常改正系统界面

6．DSM生成

将经过平面坐标转换和高程异常改正后的点云数据导入到 Terrasolid数据处理软件中，利用Terrascan模块里creat editablemodel，将分类后的植被、建筑物、水面及关键点、地面数据等，设置基本参数后，就可以完成地表模型的生成。

7．DEM生成

DEM的生成和DSM类似，只需要地面点、关键点就可以。具体实现步骤同DSM。

8．等高线提取

等高线的提取方法比较多，重要的是等高线的圆滑与合理。特别是等高线的圆滑处理，直接关系到等高线的质量，处理方法多种多样，用到的算法和软件也比较多，有点云抽稀后直接生成等高线的方法，有先生成DEM后再根据DEM的灰度值提取点高程点后反生等高线的，用的软件也比较多，有南方 CASS、JX4、VirtuoZo、GEOWAY 等，而本文再采用的是点生成等高线，再利用线生成点，滤波后再生成等高线的方法，具体的做法如下：在TerraSolid环境下，利用分类后的地面点生成等高线、然后进行等高线插点，将内插后的点进行低通滤波，得到的点再反生线等高线。这样得到的等高线不仅接近真实地貌，并且圆滑度也比较好，效果如图3。

图3 生成的等高线

9．DOM生成

机载LiDAR锁获得的影像数据生成DOM的基本步骤与利用JX4、VirtuoZo等数字摄影测量系统基本一致，本文采用的是TerraSolid软件生成DOM数据，首先进行航带间匹配，计算出相机姿态角的参数，对航带进行微调，使得到的数据更精确，导入keypoint数据 modelkey．las，添加相机文件，生成粗正摄影像，然后把所有的图片信息叠加在一起，通过keypoint辅助配准纠正，对配准后的影像图进行颜色纠正，地物拼接，必要时可用Photoshop辅助编辑图片，生成正射影像，由于飞机的拍摄角度和位置不同，同一地物在不同航带所拍摄的相片里存在较大的差别，在同一航带的不同位置进行拍摄，也不尽相同。主要表现为在拼接线处高层建筑不能接边，植被在地面上的阴影不接边等，影响生成的正射影像的质量。可以对拼接线处的照片进行分析，切割不接边部分，拼接成一幅完整的正射影像。

二、产品应用

在完成高精度的数字地面模型DTM、数字地表模型DSM、等高线数字正摄影像图色生成后，可以利用以上产品，进行不同比例尺的DLG数据产品的生产，三维数字城市建模，4D融合产品生产等，可以广泛应用于基础测绘、道路工程、电力电网、水利、石油管线、海岸线及海岛礁、数字城市、三维城市建模等领域。

1．三维建模

在数字区域、数字城市建设中，可以利用LiDAR数据生成的高精度的数字地面模型(DEM)，数字正摄影像图(DOM)，进行三维大场景模型构建，将DEM按公里格网或图幅分割成不同单元，在3DMax中进行地面模型构建，再将DOM同样分割成坐标一致的不同单元图像，作为地面纹理，粘贴到对应的地面模型上，如果再将地表建筑物及其他模型导入，可以拼接成真实带有坐标信息和高程信息的真实三维景观，也可以导出到各种三维GIS平台上，形成真三维地理信息系统。

2．DLG生产

在生成等高线的同时，也可以导入数字正射影像以及对应的经过滤波抽稀后的激光地面点到制图软件(MapGIS、ArcGIS等)中，进行DLG产品的采集生产，可以按照以下步骤绘制线划图。

(1)绘制明显地物

在正射影像上绘出所有可识别的地物(建筑物除外)，如：道路、水沟、地类界、水塘、坎、斜坡、桥梁、涵洞、铁路、高压线杆等。对于高度在1 m以上的陡坎，可通过提取的激光地形特征点的高程数据来判断坎的高度，然后利用正射影像将坎描绘出来;当激光点高差比较大，从影像上判断又是陡坎或斜坡时，应该绘制陡坎或斜坡。

(2)建筑物纠正

将建筑物区域已分类的地面和非地面激光点(将地面点和非地面点分别以不同的颜色表示)导人到制图软件平台中，并与正射影像叠加，通过分类的地面和建筑物激光点来判断、绘制建筑物的轮廓。由于正射影像只是对地表进行了投影差改正，并未对高出地面的建筑物进行纠正，对于那些在正射影像上能够看到底部的建筑物，可以利用建筑物的墙基进行纠正，即在靠近投影中心的一边根据建筑物地面线绘制，另一边要根据建筑物顶部投影大小及形状对其进行改正。另外，由于激光点是直接获取三维直角坐标，不存在投影差，因而这些点的平面精度是非常高的;根据其高程值大小，可以区分是在房屋上还是在地面上，然后参照建筑物激光点的范围和大小就可以准确地确定建筑物的形状和位置。

(3)像片调绘与图形补测

调绘内容包括居民地、独立地物、道路及附属设施、管线和垣栅、水系及附属设施、境界、地貌土质、植被、地理名称调查与注记等。采用RTK或全站仪来补测室内未曾判别的电力线杆、通信线杆、涵洞、桥梁等重要地物，并将它们展绘到原图形上，查验其与正射影像上周围地形地物的符合程度。对于距控制点较远的应先布设图根控制点再补测、修测，图根控制的技术要求按《工程测量规范》执行。

(4)室内修图与精度检测

利用野外调查的结果进行室内的修改和补充清绘。为保证成图的质量和精度，由外业组进行地形地物的数学精度统计(包括地物丈量、点位检测、高程检测等)。

3．融合产品

在生成 DEM、MOD、DLG的基础上，可以将DOM与DLG的进行套合，及可以满足专业人员的用途需要，也可以满足非专业人员的直观判读，将DEM与DOM融合，可以生成三维电子沙盘，真实再现三维地貌，满足整体规划、军事推演等方面的应用需求。

三、结束语

本文是在对机载激光雷达点云进行分类试验的基础上，对点云进行数据后处理过程进行了简单研究。涉及的每个环节采用了多种方案进行尝试，最后总结一套适合规模化生产的完整LiDAR数据系列产品制作的技术流程，不足之处，请广大同行批评指正。

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