基于Lidar数据快速生产DOM的改进方法

福建省测绘院，福建 福州 350003

福建省测绘地理信息局于2014年购置了徕卡ALS70-HP激光扫描系统，该系统同时搭载了徕卡RCD30八千万像素中幅面量测相机，航摄时可同机获取高密度高精度的点云数据和高分辨率的航摄像片，用于制作全省高精度DEM和DOM。在实际生产DOM的过程中，出现了以下三个较为突出的问题：传统的TerraPhoto软件制作DOM效率低下且成图质量差、空三加密成果在航摄分区及加密分区处存在接边误差、原始数据资料无法导入国产摄影测量平台。文章着重分析了上述问题出现的原因，并提出优化改进方案。

1 传统作业方式改进

1.1 传统作业方式存在的问题

传统的Lidar数据生产正射影像是在TerraPhoto软件中，通过大量的航片连接点（Tie点）来计算并修正航摄相机安装角度与IMU系统间的偏差，并统一改正到航片的EO中，再用点云滤波后生成的DEM纠正出正射单片，该过程无须外业控制点。由于TerraPhoto软件并不是专门的摄影测量软件，它自动匹配出的Tie点在数量和质量上与专业摄影测量软件（SSK、INPHO、LPS等）相差较大，特别是在大片植被覆盖的地方，其自动匹配弱的问题更加突出，匹配出的点很少，且精度差，几乎不能用，需要手工量测大量的Tie点。福建地区大部分为植被覆盖区域，用TerraPhoto软件生产DOM效率低下，而直接用初始EO及点云滤波后生成的DEM对原始航片进行纠正，发现局部相邻正射单片接边存在少许偏差，说明初始EO不是绝对准确。

1.2 专业摄影测量软件与点云滤波相结合的优化改进方案

替代方案是将航片及初始EO导入SSK中，SSK软件强大的特征匹配能力使其能在植被茂密区域匹配到大量分布均匀、可靠的连接点，如图1所示。

图1 植被茂密区域匹配出大量可靠连接点

用初始EO直接进行绝对定向，该过程同样无须外业控制点，且几乎不用手工量测连接点，全部由计算机自动计算完成。在同等硬件条件下，单个测区的划分也比TerraPhoto大很多，可以达到4000片，而TerraPhoto单个测区达到500片时，匹配及平差计算就非常困难。

绝对定向后输出新的EO，将其与初始EO进行对比，发现其存在细微的变化。用空三后输出的EO和点云滤波后生成的DEM纠正原始影像，经过检查发现相邻正射单片接边不存在偏差，且与旧图件资料DLG或DOM套合情况良好，说明空三后输出的EO是可靠的。前后EO间的细微变化，正是通过大量匹配点整区平差计算出的初始EO偏差值。

在正射影像的纠正过程中，发现用点云滤波后生成的DEM来纠正航片，在植被覆盖茂密区域纠正出来的效果并不好。分析其原因，主要是因为点云滤波后是用地面点构建的DEM，而DOM在植被区域显示出的只是树冠部分，并不是地面，当树很高时，树冠部分的高程与地面的高程相差较大；航摄像片边缘处的高大地物由于光线入射角的原因，自身存在较大的投影差，再用地面处高程值去纠正树冠处的像素会产生“堆积挤压”现象，在DOM图面上就表现为树木拉升变形，该现象在远离投影中心的航片四周表现得尤为明显。

福建省大部分为山区，植被覆盖率高，用点云滤波方式获取的DEM纠正的正射单片将会产生大量的树木拉伸现象，最终采取的改进方案是将加密成果导入INPHO，用Match-T模块将匹配参数设置成山区，自动匹配出DSM，自动滤波，生成DEM。由于Inpho采用基于影像像素的特征匹配算法，其匹配滤波获取的DEM在山区不会紧贴地表，且过渡均匀、自然，纠正出的正射单片树木基本不会拉伸。

因为在Match-T模块中设置的匹配参数是山区，其匹配滤波获取的DEM在平坦区域效果不理想，纠正时房子会产生明显的变形，而点云滤波方式获取的DEM在平坦区域效果较好，纠正时房子基本不会变形，刚好与INPHO匹配方式获取的DEM互补，所以还需要用点云滤波方式获取的DEM纠正出一份正射单片。由于测区大部分为山地，在DOM修补时，用INPHO匹配方式获取的DOM成果作为底图，碰到房子变形的地方，用点云滤波方式纠正出的正射单片对房子进行修补。另外，在一些比较困难的区域，如山坡上的密集房屋、立交桥、陡峭山崖等两种DEM纠正效果都不好的地方，需要将加密成果导入摄影测量平台中，恢复立体像对，手工编辑困难区域的DEM，纠正出正射单片，再进行修补。

后续的生产项目证明，采用上述改进方案生产DOM，相比传统的TerraPhoto生产方式，人工干预更少，极大地提高了生产效率，且成图质量更有保障，其在山地较多的测区效果尤为明显。

2 航线敷设及加密分区改进

2.1 航摄分区及加密分区间的接边误差

在生产过程中发现，在测区的内部，正射单片是准确的；在测区的边缘，每条航线的头尾几片及第一条航线和最后一条航线的正射单片不够准确，且越靠近测区边缘，精度越差。这是因为在做空三加密时，分区是按照航线来划分的，分区间没有重叠航线；航飞时测区间重叠只有2～3片，而航线头尾几片受飞机掉头时姿态急剧变化的影响，自身存在较大的角度偏差；在测区的边缘没有任何外业控制点来约束像片的定向，纯粹靠航片初始EO和匹配出的加密点来进行绝对定向，而自动匹配加密点时在测区边缘缺少足够的航线间连接点，也缺少传统空三加密中布设的同名控制点来约束测区的接边偏差，就会造成测区边缘的航片定向不够准确，在制作DOM时就表现为测区之间的正射单片接边出现偏差。

2.2 航线敷设和加密分区改进

采用的解决方案是在徕卡MissionPro飞行计划软件中，将相邻航摄分区间的重叠像片设置为6～8张，并在空三加密时将相邻加密分区间重叠两条航线，最后输出加密成果时，去掉加密分区中每条航线头尾的3～4张航片，并去掉加密分区的第一条和最后一条航线，如图2所示。这样就能保证输出的每张像片都有足够的定向点，最终的接边也不会产生较大误差。

图2 加密分区策略及输出定向成果策略

按上述要求对飞行计划进行修改，并进行加密分区和定向成果输出，基本可以消除无外控条件下分区间空三成果的接边差。

3 原始数据优化改进

3.1 原始数据无法导入国产摄影测量平台的原因

在DOM的生产中，在一些复杂的地形处，如山坡上的密集房屋、立交桥、陡峭山崖等容易变形的地方，需要在立体模型上对DEM进行特殊编辑，重新纠正出正射单片进行修补。但国内大部分的测图和DEM编辑工作都是在国产摄影测量平台上进行，如适普、航天远景、JX4、吉威DPS等，而Lidar系统在航飞时的安装角度是90°，即获取的原始影像是“横向”的，无法在国产摄影测量平台上生成核线影像来恢复立体模型进行立体测图及DEM编辑。因此，只能利用原始影像构建立体像对进行立体测图，而原始影像立体像对视差较大，且无法将空三后的加密点导入立体模型进行辅助匹配，使山区等纹理单一区域很难匹配出质量高的DSM，也无法在立体模型上对易变形区域DEM进行特殊编辑。

目前，大部分的航摄相机都是采用90°安装，自带GPS但没有带惯导，获取的初始外方位元素只含线元素，没有角元素，拍摄出的原始航片为横向的，在后期处理时都是将航摄像片向正北方向旋转，即定义一个方向飞行的像片顺时针转90°，相向飞行的逆时针转90°。因为在旋转过程中并没有改变投影中心，所以线元素并没有改变，不影响后期的空三使用，只需要重新定义旋转后的相机参数即可（将原始相机参数中的相幅长宽交换，按照相机检校说明文件修改PPA，其他不变），它是通过初始GPS数据辅助外业控制点来解算像片的精确外方位元素。

3.2 导入国产摄影测量平台对原始影像和初始EO进行处理

徕卡ALS70激光扫描系统自带高精度GPS和惯性导航设备，其获取的初始EO已包含线元素和角元素，且相对比较精准，不需要外业控制点来做后期的空三，只需要利用设备获取的初始EO自动匹配出加密点进行绝对定向，以消除航摄相机安装角度与IMU系统间的微小系统差。旋转过程中虽然没有改变线元素，但明显改变了角元素，因此需要知道在航片旋转过程中角元素发生了怎样的变化，并总结出规则，以进行相应的修改。

选择相向飞行的两条航线作为试验区域，并按要求布设外业控制点。先不旋转，在SSK中，导入初始EO进行影像匹配，再直接用初始EO进行绝对定向，并输出最终EO1；再将像片向正北方向旋转，并记录旋转方向，在SSK中重新定义旋转后的相机参数，量测外业控制点，直接用控制点进行绝对定向，输出最终EO2。将EO1和EO2进行比对，可以发现航片旋转后，除了相机参数需要重新定义，外方位元素中只有KAPPA角发生了加减90°的变化，其他项并未发生明显变化。

采用同样的方法对不同方向飞行的航线做实验，并分析总结出航片旋转时EO的变化规律，最终结果如表1所示。

表1 不同飞行方向下的像片旋转及初始EO修改规则

批量将航片及初始EO按上述规则进行处理，并重新定义相机参数，做空三处理，就可以将空三成果导入国产摄影测量软件中，生成核线影像来恢复立体像对，进行立体测图及DEM编辑等工作。

4 结束语

文章系统地分析了基于Lidar数据快速生产DOM中出现的典型问题，并提出了改进方案。通过改进的工艺流程，短时间内完成了福建省12.4万km2无外业控制点空三加密及1∶5000 DOM生产任务，并顺利通过了质检部门的验收，且该DOM成果已经被当作福建省多批次卫星影像生产项目（包括第三次全国土地调查和福建省年度地理国情监测）的参考资料来使用，说明该改进工艺是可靠的，尤其是在山地较多的测区值得推广。