基于机载激光雷达技术的DEM 更新关键技术研究

谢 瑜

（广东省国土资源技术中心，广东 广州 510075）

0.引言

数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），是一定区域范围内规则格网点的平面坐标（X，Y）及其高程（Z）的数据[1]，广泛应用于地形分析中，是各类专题图绘制基础。

现阶段DEM通过采用航空摄影测量技术，该技术生产周期长、操作复杂无法适用现阶段社会快速发展需求[1]。

机载激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）技术，是一种主动式、新型对地观测技术，获取数据方式主要通过机载激光发射器发射激光然后接收被测物体所反射的信号，对其距离、角度、位置等观测数据进行分析，以获得被测物体表面的三维坐标[2]。

对比传统航空摄影技术，机载激光雷达技术，对地探测能力强，能够精准地反映地形的真实情况，能透过部分遮挡直接获取地表真实的三维信息，高程精度高，提供密集的点云数据，数据获取速度快，受天气等外界环境影响较小，可全天全时段不间断工作。现阶段激光雷达技术在变形监测、应急测绘、资源管理、三维建模、林业治理、电力设计、基础测绘、道路交通等各个行业均有广泛的应用[3]。

通过激光雷达系统获得的激光点云数据，具有离散性且分布不均匀，激光点云是表示目标物体表面三维坐标的海量点的集合，不能直接表达物体属性，本文通过对激光点云数据进行滤波与分类，构建高精度DEM模型，实现广东省1∶2000 DEM模型的数据更新。具体流程（如图1所示）：

图1 点云数据的获取与处理流程图

1.机载激光雷达技术工作原理

机载激光雷达传感器首先发射脉冲激光同时可接受反射回来的激光，通过分析所接收的反射激光的反射角度、距离、频率以及返回波的强弱情况等信息，使用光电成像技术分析上述信息计算得到被测物体数字成像数据，同时结合POS定位定姿计算分析测算被测物体位姿坐标，进一步通过内业联合解算、检校场定标等综合处理后可得到长条形的地面区域成像信息和三维坐标（X,Y,Z）位置信息，得到激光雷达点云数据。

机载激光以激光束为介质通过计算主波与地面回波脉冲光波之间的时间延迟，计算传感器与地面采样点的距离，其测距基本原理可表示为：

其中,R为传感器到目标物体的距离；C为光速；t为激光脉冲从激光器到被测目标的往返传输时间[3]

机载激光雷达大多由3大系统构成包括：激光扫描系统、惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）和全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）[4]（如图2所示）：

通常情况，机载激光雷达系统测量所得到的原始数据分为两部分：一部分为对应瞬时扫描角的激光扫描测距数据[5]；另一部分为导航定位定向数据，包括差分GPS数据和IMU数据；这两部分数据均以通过控制时间间隔的方式来控制数据采集频率。经过对GPS导航数据后处理、姿态确定、时间同步、偏差纠正、检校场定标等一系列的处理后，最终得到激光点的三维坐标[6]。

图2 激光雷达系统

2.基于LiDAR点云数据DEM更新关键技术

2.1 点云数据的预处理

首先将原始激光数据转为点云数据，结合GNSS数据、IMU数据解算瞬时航迹。预处理过程主要包括：POS预处理、坐标转换、系统差改正、航带拼接、噪声点剔除等。

点云数据不能表达物体属性信息，需进行点云分类处理，一般以不同地物的形状特征、反射情况进行点云分类处理[3]。

地面点是反映地形真实起伏，地表面的点，包括落在道路、广场、堤坝等反映地表形态的地物之上的点；非地面点主要指落在各种高于地面的地物上的点，如，建筑物、植被、管线、桥梁上的点。

2.2 点云数据处理整体要求

（1）已有地面点需通过人工剖面准确分类；

（2）在建筑物、植被遮挡，客观没有地面点情况下，可以通过添加少量关键地面点或特征线的方式找回能够推断的地形特征；

（3）在（1）没有完成情况下不得采用（2）方法恢复地面模型；

（4）城市人工建筑复杂的地形条件下，以找出可识别的地面点为基本原则，无法推断的区域，按照实际分类结果内插处理，无需自行加点或线；

（5）以下技术要求适用于单独存在的情况下，同一地物同时符合多项指标时应保持处理的一致性及处理结果的连续性。

2.3 数据处理细则与质量验收

2.3.1 点云滤波

相同地形采用同一滤波方法（反射强度、回波次数、地物形状等算法组合）批处理进行点云初分类、调整参数局部滤波，然后人工进行精细分类。

滤波结果质量要求：平坦地区没有明显的突变点，植被不太密集的山地地形过渡平滑自然，一般无明显突变点；植被密集覆盖的山地，能够表示出基本的山体形态，在确定无地面点的情况下，允许出现数据空白区或数据不连续。

2.3.2 水体处理

（1）面积小于400m2的静止水域以及宽度小于5m的河流或沟渠，不用强制恢复水体边界，准确分类已有地面点即可；

（2）面积在400-2000m2之间的静止水域、宽度大于等于5m的流动水域（江、河或沟渠）：

滤波后能够清晰完整表达水体边界及水域高程，不用添加特征线强制置平水体。

滤波后能够清晰完整表达大部分的水体边界及水域高程，存在边界植被、建筑密集，局部无法完整表示时，可添加少量关键地面点或特征线的方式恢复水体边界；

（3）面积大于200m2的静止水域根据采集的水涯线（特征线）构建三角网。

2.4 田坎、规则陇田及塘基处理

（1）宽度大于5m的田坎及塘基需要完整表达边界、边界植被、建筑密集，局部无法完整表示时，需要添加少量关键地面点或特征线的方式恢复边界；

（2）宽度小于5m的田坎及塘基准确分类已有地面点即可；

（3）田坎及塘基上方由于低矮植被覆盖，无法区分地面点与植被点时，通过人工剖面将最底一层作为地面点，分类后要求渲染效果平缓，较少毛刺；

（4）规则陇田中陇宽小于4m，保留首次滤波后的状态；陇宽大于4m，需要表达陇边界，可以采用局部滤波调整参数恢复边界。

2.5 建筑物处理

建筑物滤波后出现的无地面点云数据空白区，由于面积通常较小，且建筑物所在处通常地面较平整，因此，一般由周边点云数据直接内插建模，部分建筑物滤波后，按此方式内插建模后，可能出现地基两侧不平的情况（在建筑物靠山、坡、坎的交接地带、城市超高大型建筑（群）表现尤其明显）。

当建筑（群）面积大于800m2时，且四周最大高差大于1m时，应进行地基平整处理，完整表达边界（边界植被、建筑密集，局部无法完整表示时，需要添加少量关键地面点或特征线的方式恢复边界）；建筑位于坎边界时，需要表达出坎的连续性；其他情况下，准确分类已有地面点即可，DEM采用内插生成。

2.6 城市道路隧道、地下停车场及下沉式建筑等出入口处理

（1）城市道路隧道出入口、地下停车场出入口的露天部分点云数据分为非地面点。其他下沉建筑出入口宽度小于等于5m的露天部分点云数据分为非地面点；大于5m的按照下沉式建筑处理；

（2）下沉式建筑（景观花圃、花坛）面积大于1000m2时，下沉的地基（花圃、花坛的裸地表面）作为地面点参与构建三角网；小于1000m2时，将下沉范围内的点全部分为非地面点。

2.7 空白区处理

植被密集覆盖区，滤除非地面点后出现的零散无数据区域，处理方式如下：

（1）位于平地的此类地面点数据空白区，制作数字高程模型时，由周边地面点内插；

（2）对于丘陵地、山地的面积小于等于400m2的此类地面点数据空白区，制作数字高程模型时，由周边点云内插；

（3）对于丘陵地、山地的面积大于400m2的此类地面点数据空白区，可在数据空白区截取断面，通过已有或周边地面点及植被高度按区域添加辅助点拟合出该区域地面，并采集其范围作为高程推测区；

（4）对于（2）、（3）困难地区无法精确反映实际地形时，只要求体现区域的主要地形轮廓，如，主要的山脊、山谷、高低点等，其他次要的细节可忽略；同时，在核实地面点云数据无误或建模精修无误后，不要求其坡度过渡平滑自然，允许其晕渲图存在棱角不光滑的现象。

2.8 工程特殊案例分析

（1）由于山地地形特殊，山脊主要特征点恢复，一般无明显突变点，在确定无地面点的情况下，当山上出现被雨水冲刷的冲沟（雨裂）时，人工分类处理后会存在毛刺较多的现象（如图3所示），这种数据空白区或数据不连续是允许存在的。

图3 山上冲沟（雨裂）

（2）山谷平三角处理方法。山谷平三角较小，不影响地形表达时，无需处理；若出现较大的平三角，且根据周围已有地面点可以推断地形时，需添加特征线保持山谷的连续性；若植被较密，遮挡严重时，无法推断，则按照实际分类结果内插处理，无需自行加点或线（如图4所示）：

图4 山谷平三角

（3）陡崖处理方法。地形坡度大于80°的陡崖，把陡崖顶端和底端关键特征点准确分类，中间都分为非地面点。由于地形陡峭，高程突变，部分区域无法获取点云数据，此区域按照实际分类结果内插处理，无需自行加点或线（如图5所示）：

图5 陡崖

2.9 DEM质量评定

依据GB/T 18316-2008《数字测绘成果质量检查与验收》及CH/T 1026-2012《数字高程模型质量检验技术规程》对DEM数据进行验收。广州省DEM更新项目严格实行“二级检查一级验收”制度，作业人员进行一级检查，质量管理部门二级100%详查，给出检查报告，项目成果报省测绘产品质量监督检验中心组织验收。

成果检查验收的主要质量元素有：空间参考系、时间精度、位置精度、逻辑一致性、栅格质量以及附件质量。

DEM成果的检查内容主要有：

（1）空间参考系。LiDAR点云数据的平面坐标系统、高程基准，成果数据地图投影参数；

（2）逻辑一致性。参照原始点云数据，检查成果点云数据个数及平面坐标、高程的一致性；

（3）点云分类。地面点云表面模型连续性；地面点的剖面图形态；特征数据位置的合理性及高程的正确性；河流边线的高程值应从上游到下游逐渐降低，湖泊、水库、池塘等静止水体范围内的DEM高程值是否一致；分类结果与参考资料是否套合，所分类点与影像范围是否一致；数据格式及文件命名是否符合设计要求。

3.实验与分析

3.1 工程概况

测量任务范围位于广东省中西部，地貌复杂，气候多变，水网纵横。任务区覆盖大陆部分和距离海岸线800m以内的岛礁，以及川山群岛、东山岛等面积较大的岛屿，不包括远海的岛礁如万山群岛、担杆列岛等，省界处外扩不少于500m。

在机载LiDAR点云获取过程中航摄执行同时采集了一定数量的地面检查点对点云数据及DEM数据进行高程精度检测。

地面检查点选点方案：每个摄区选取5%的面积作为高程精度验证区进行野外实地施测，每个高程精度验证区范围为一个DEM成图单元。在摄区四周、四角边缘处、航线首末端、航带间重叠区域必须选取高程精度验证区，其他位置应选取精度控制较弱，并能实现外业控制的区域，分布尽量均匀。每个精度验证区不少于15个检查点，且点位分布均匀，地物类别丰富，要求点位高程变化应平缓，避免选择高程突变的区域。

高程中误差限差最大允许误差一般不能超过限差的2倍，植被密集区域、易形成镜面反射、水域等特殊困难地区，点云高程中误差可为正常值的0.5倍。点云及DEM高程精度要求（如表1所示）：

表1 点云及DEM高程精度要求

3.2 点云及DEM高程精度

对平地和丘陵地进行数据统计，其中平地点云检核点178个，中误差为0.182m，DEM检核点202个，中误差为0.291m，数据统计（如表2所示），丘陵点云检核点227个，中误差为0.222m，DEM检核点193个，中误差为0.311m，数据统计（如表3所示）：

表2 平地点云和DEM高程精度统计

表3 丘陵地点云和DEM高程精度统计

从表2、表3可以看出：

（1）平地DEM高程精度高于丘陵地区DEM高程精度，说明地形特征对基于激光点云生产的DEM高程精度影响较大，在地形较平坦的地区，DEM高程精度较高；

（2）平地点云高程精度略高于丘陵地点云高程精度，说明传感器相同且在相同气候环境情况下，点云高程精度受地形特征影响较小，受其他因素如地表特征影响较大；

（3）丘陵地区植被茂盛，点云密度受植被影响较大，绘制地形图是需合理适当增加点云密度，进行内插高程值。

4.结束语

基于机载激光雷达技术进行1∶2000 DEM更新是现阶段最合理的生产方法，基于该方法可实现大批量点云数据的高精度获取，基于点云数据更新DEM提高生产效率。本文从激光雷达技术原理构成出发，从多个方面详细阐述了点云数据滤波处理的关键技术，提高了工作效率节省了时间，同时对点云数据和DEM高程精度进行了精度评定，总结了精度影响因素，为下一步高精度制作DEM做好了充分准备，希望本文能为同类型DEM更新项目提供借鉴。