機載激光雷達技術的數據處理與4D產品制作①

李淑琴

（河南省遙感測繪院，河南 鄭州450003）

0 引 言

地理信息系統和遙感技術發展到今天，對數據質量、數據獲取的效率和手段提出了更高的要求。數字立體攝影測量工作站雖然早已普及并且成熟，但是從工作流程和工作模式來看，生產周期太長，已經不適應當前信息社會的快速發展的需要，也不能滿足“數字城市”對測繪的要求。近年來，隨著科學技術的發展，一種新型的遙感方式——機載激光雷達（LiDAR）逐漸嶄露頭角，它是一種通過位置、距離、角度等觀測數據直接獲取對象表面點的三維坐標，實現地表信息提取和三維場景重建的對地觀測技術，是集激光掃描儀、全球定位系統（GPS）、慣性導航系統（INS）三種技術于一體的主動式空間測量系統［1]，其中LiDAR獲取的數據經過地面的信息處理而生成逐個地面采樣點的三維坐標，經過綜合處理而得到沿一定條帶的地面區域三維定位與成像結果，如高密度點云數據、高分辨率DOM、DEM、DSM、DLG等。具有空間與時間分辨率高、動態探測范圍大、不依賴太陽光照所以能夠全天候工作、能夠部分穿透植被遮擋、直接獲取真實地表高精度三維信息等特點，被廣泛應用于地面數據探測和模型恢復、重建等方面，逐漸成為高精度地表三維模型獲取的重要手段，由于LiDAR系統對環境的靈敏度較低，同時高能激光源能夠在海岸水域測量水下地形，在地形測繪、三維城市建模、環境監測等領域也都具有廣闊的發展前景和應用需求，所以，LiDAR系統逐漸成為最先進的遙感系統之一，它將為測繪行業和地理信息系統的發展帶來一場新的技術革命。

LiDAR系統屬于先進的主動傳感系統，它是利用激光作為傳感載體，它獲取的數據包括GPS軌跡數據、INS飛機姿態數據、激光測距數據和激光掃描鏡擺動角度等，通過對這些數據的聯合處理，可以獲取測點的三維坐標點云數據。由于激光掃描技術的不斷進步，激光掃描設備的精度和掃描頻率越來越高，點云數據的體積極大，因此，海量點云數據的快速處理是LiDAR應用的關鍵，而點云的濾波和分類是其中的關鍵技術。對于自動分類沒有濾掉的部分粗差和激光點需要人工交互編輯，最后進行內插等運算生成高精度的DSM和DEM.

機載激光雷達在地表三維信息獲取方面的巨大優勢使其在測繪領域的應用有著廣闊的前景。LiDAR技術在我國的應用和研究剛剛起步，其中利用LiDAR進行困難地區DEM、DOM、DLG數據的生產是當今研究的熱點之一。研究LiDAR點云的濾波和分類等關鍵技術，并不斷拓展Li－DAR的應用領域，為數字城市建設、交通設計、電力勘測設計、災害調查與環境監測等方面應用提供服務［2]。

點云數據處理就是對航空攝影所獲取的激光點云數據進行濾波、分類、編輯等處理，以獲得滿足4D（DSM、DEM、DOM、DLG）制作要求的參數和數據。

1 點云數據處理

1.1 點云數據濾波、分類與編輯

由于LIDAR激光系統掃描獲取的點云數據在形式上比較分散，光斑密度不同，空間分布不規則，無法適應大比例尺制圖和城市精細的三維建模需要，這就需要我們進行數據分塊、自動濾波和分類、手動精細濾波分類，才能輸出滿足要求的DEM數據。

機載LIDAR點云數據濾波處理的作業流程如下：

點云數據→數據分塊（TSCAN）→自動濾波、分類（TMODEL）→手動濾波、分類（TMODEL）→輸出DEM、分類結果（TSCAN）.

1.2 自動濾波

在TSCAN和TMODEL模塊中首先對Li－DAR原始數據點建立網格分塊索引，并利用編寫的宏命令逐塊進行濾波分類，以區分出地面點、水域、建筑物、植被等不同類別。

反復調整宏命令中的參數以獲取較好的分類精度，以便減少手動濾波分類的工作量。

1.3 手動分類

1）分類的原則

①地貌、土質以及與地面相連而成的道路、河流、亂掘地、高臺等地物應表示；②建筑物、高塔等人工地物（如立交橋）、植被、臨時地物（如臨時土堆等靜地物，車輛、行人、飛鳥等動地物）、架空的管道、電線、以及電線塔、廣告牌等地物粗差點應濾除；③地物尺寸小于產品要求格網間距的以及地物相對高差小于相應比例尺DEM中誤差的都可做忽略處理；④對于制作DEM需要濾除的地物（如建筑物等）應放到相應的類別。

2）分類要求

對自動分類的成果參照獲取的影像數據進行手動精細分類濾波，以獲得高精度的數字高程模型。結合項目要求，將LIDAR點云數據分為Ground、Water、Noise、Default、Temp五類。粗分如下：

①將噪音點（由激光脈沖被吸收或反射形成的如水，云或煙霧等在近紅外波段會吸收激光脈沖，而玻璃、金屬等會反射脈沖等因素造成不規則的返回值）、水面上的船只、較高的汽車和其他無法判斷的零散激光點歸入Noise；②將河流、湖泊、水庫等水面上的點歸入Water；如果是干涸或部分干涸的河流、湖泊等，其裸露部分要歸入Ground；③橋面的點歸入bridge；但高架的公路、立交橋架空部分且底部有較寬涵洞穿過的公路、橋梁等，所有架空部分都要歸入Default；④地面上的一些特殊地物，形狀一般比較規則，人工搭建用作舞臺、講臺等，歸入Default；⑤其他如建筑物墻角或墻面點、圍墻上的點煤堆草堆上的點等均為Ground；⑥將房屋表面的點、樹木上的激光點要歸入Default；⑦工廠內輸氣管道以及機器設備，以及電力線、通信線、管道和垣柵等點云數據歸入Default.

1.4 水域置平處理步驟與方法

在點云分類前應先進行水域置平處理，步驟如下［3]：

1）在Microstation中定值（常水位高程值）畫水域邊界范圍線，統一歸層；

2）將水域邊界線內的所有Ground類點云歸到Water類中；

3）將逐個水域所有范圍線畫完后，參考范圍線內的已有Water層點云，統一修改指定線高度，保證閉合多邊形高度同高并符合實際情況；

4）關閉所有點云層，選中全部所畫水域范圍線，在 Terramodel中進行 Triangulate Survey（Create Surfaces工具欄），然后使用Insert Breakline Element工具參考閉合多邊形內插特征點；

5）將生成的水域邊界點導出生成xyz文本格式文件，在Terrascan中讀入，將該文件和原始點云文件一起保存，并將所有線上特征點分到Temp類。

2 4D產品制作

2.1 DEM制作及地貌要素提取

1）DEM制作

對經過自動濾波、手動精細分類后的點云數據進行輸出。先打開結合表圖層，選擇需要輸出的圖框及圖幅號，導出DEM（選擇Ground和Temp類），設置DEM的格式、各內插參數、格網間距及坐標系統，生成最終DEM數據。

點云數據的處理一般在WGS－84坐標系下進行，因此，輸出DEM時應根據測區解算的轉換參數對DEM成果進行坐標轉換。

2）地貌要素提取與編輯

利用DEM數據在Terrascan中生成等高線，并按不同比例尺要求提取高程注記點及坎上坎下的對點。

等高線生成時可對DEM進行抽稀，并對初步等高線進行圓滑編輯，處理好等高線與不同地物之間的相對關系，以便滿足用圖需要。

原始點云數據如圖1，2所示，生成的DEM如圖3所示。

2.2 DOM 制作

建立LPS工程，依靠相機檢校后的外方位元素和原始TIFF影像，由自動濾波后生成的DEM，對航攝像片進行逐片數字微分糾正生成單片數字正射影像，此正射影像用于輔助點云分類使用的粗略的正射影像，然后檢查正射影像是否清晰，房屋是否變形，橋梁是否扭曲等，對滿足要求的單片數字正射影像直接拼接。如發現橋梁扭曲，需要重新對點云作如下處理：將橋上的點云數據歸入Ground類，將變形區域的點云數據定值，使橋梁置平，對多層立交橋逐層定值，對有高低變化較大的橋梁逐段定值，再和地面點一起構TIN生成DEM數據，進行數字微分糾正，盡可能使糾正過的正射影像達到最佳的視覺效果。

對上述符合要求的單片正射影像再進行鑲嵌、調色、裁切后最終生成一幅完整的正射影像圖，如圖4所示。

圖4 數字正射影像

2.3 DSM 制作

通過自動濾波和手工精細分類獲得的點云數據直接構TIN生成滿足規則格網要求的數字地面模型（DSM），如圖5所示。

圖5 DSM數據

2.4 DLG制作

有了DSM和DOM，制作數字線劃圖DLG就容易多了，其流程如圖6所示。

圖6 數字線劃圖DLG制作

3 機載激光雷達在建立真三維場景中的運用

傳統的三維建模方式（依據數字線劃圖DLG建立模型，用外業實地拍攝或航空攝影的數碼照片進行貼圖處理）從理論上講是偽三維，對還原真實場景還有一段差距，從攝影測量方面還存在著自動化程度不高，在沙漠、沿海灘途以及茂密森林地區，影像紋理和對比度減弱，勢必會影響影像的匹配結果，從真實意義上講，只能做到相似，而無法做到真三維再現。機載激光雷達技術的出現或許能解決三維場景還原的真假問題，能彌補攝影測量技術在上述技術領域和區域的缺陷和不足。因為激光點云是反應真實場景的大地坐標分布，已經有很多機構在研究和探索用機載激光雷達和傾斜相機還原真實場景的課題，相信不久的將來，能大大減輕制作4D的作業周期，真實再現現實生活場景。

4 結 論

通過對獲取的三維激光點云數據進行除噪聲和濾波處理，可以直接得到數字高程模型DEM及數字地面模型DSM，相對于攝影測量技術獲取DEM、DSM來說，LIDAR比較高效、快捷地采集DSM、DEM，周期短，而且人工干預的工作量小。在不需要采集影像的情況下，LIDAR可以全天候采集；LIDAR對于植被有一定的穿透能力，對于地形比較復雜的地區，LIDAR采集具有明顯優勢；LIDAR采集所需外業控制點很少，特別適合外業困難的地區航測；LIDAR在DSM、DEM數據生成方面，自動化程度比傳統方法提高數倍，特別適合大規模地形測量作業。但是機載激光雷達在數據處理的算法上還不太成熟，在測區植被較厚的地方，存在誤差比較大，因此，LIDAR在構建DEM的過程還有待進一步的探索和優化。此外，用機載激光雷達和傾斜相機還原真實三維場景勢必鞏固LIDAR的重要性。

［1]仇肇悅，李 軍，郭宏俊.遙感應用技術［M].武漢：武漢測繪科技大學出版社，1995.

［2]徐冠華，李德仁，劉先琳.遙感在中國［M].北京：測繪出版社，1996.

［3]楚長春，麻風海.三維激光掃描儀點云數據在 MicroStation下的處理研究［J].測繪與空間地理信息，2007（10）：114－116.