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一種從LiDAR點云中提取海岸線的新方法

2015-12-11 05:58:06于彩霞鄭義東李改肖
測繪通報 2015年5期
關鍵詞:測繪方法

于彩霞,許 軍,許 堅,鄭義東,李改肖

(1.信息工程大學地理空間信息學院,河南鄭州450052;2.地理信息工程國家重點實驗室,陜西西安710054;3.海軍大連艦艇學院,遼寧大連116018)

一、引 言

LiDAR技術由于可快速獲取高精度、高密度的地形表面三維點云數據,因而在測量困難的地區(如海岸帶)進行高精度測圖具有明顯的優勢,已成為海岸帶測繪發展的一個新方向[1-2]。目前,國外對利用LiDAR點云提取海岸線已有一些研究[2-5],主要采用簡單且易實現的等值線追蹤法[3-4]。但等值線追蹤法提取的海岸線存在著抖動大、鋸齒多、線段破碎等諸多問題[1,4],需進一步對提取的岸線進行辨真去偽及平滑等工作,增加了后期處理的工作量。為此,本文提出了一種基于LiDAR點云數據柵格化的海岸線提取新方法,優化了海岸線的提取流程,提高了海岸線的提取質量。

二、等值線追蹤法

根據國家相關測繪標準規范[6-7],海岸線定義為平均大潮高潮的水陸分界的痕跡線,即海岸線可視為平均大潮高潮面(MHWS)與海岸地形相交而成的一條等值線。由于這條等值線具有相同的高程值——MHWS高程,因此海岸線的確定可轉化為高程值為MHWS的等值線提取。基于等值線追蹤法從LiDAR點云中提取海岸線的基本思想是:根據潮汐精密模型計算出所在區域的MHWS高程,將LiDAR原始點云濾波分類后生成海岸DEM,采用等值線追蹤法提取高程為MHWS所對應的線,即得海岸線(平均大潮高潮線)。海岸線提取的流程如圖1所示。

圖1 等值線法從LiDAR點云中提取海岸線流程

通過上述等值線追蹤法(構建TIN,追蹤等值線)提取的海岸線如圖2所示。

圖2 由等值線法追蹤的海岸線效果(加載在海岸DEM上)

從圖2可以看出,提取的海岸線過于曲折、抖動、破碎,且存在大量錯誤的線段(或封閉多邊形)。造成這一結果的原因主要是水邊線附近的LiDAR數據受到波浪和潮汐的影響、淺灘的藻類海草沉積過厚、LiDAR信號的噪聲(粗差),以及海峽和洪水洼地的數據空缺等[1,5]。

采取該方法提取的海岸線需要后期大量的人工作業進行修正,勞動強度大、效率低下,且易受主觀因素影響。另外,在該方法的實現過程中,還受以下兩方面因素的制約:

1)LiDAR點云的濾波分類:目前對LiDAR點云的濾波研究較多,但還沒有一種方法具有普適性,能夠完全應對復雜多變的地形起伏形態[8-9],且在濾波過程中,還需通過不斷的試驗來調整閾值,造成點云的濾波過程時間過長。

2)海岸DEM的構建:LiDAR點云采樣隨機,具有高密度、高精度的特點(點云間距達米級,甚至到毫米級),且海岸地形復雜,造成海岸DEM的構建過程較為復雜、耗時長,且構建的海岸DEM存在著誤差和不合理性。

三、基于LiDAR點云數據柵格化的海岸線提取方法

基于上述原因,為了提高海岸線提取質量,本文提出了一種基于LiDAR點云數據柵格化提取海岸線的方法:首先剔除LiDAR點云的噪聲(粗差);其次基于ArcGIS 10.2平臺創建LAS數據集;然后對Terrain數據集或LiDAR點云柵格化以構建更為平滑的海岸地形;最后通過柵格表面生成更平滑、更合理的海岸線。改進后海岸線提取流程如圖3所示。

圖3 改進的等值線提取海岸線

1)粗差去除。LiDAR點云在獲取過程中不可避免地會產生噪聲,包括極高點、極低點和孤立點等[8-10],這些都屬于錯誤點云,必須去除,否則會導致嚴重誤差。

2)創建LAS Dataset數據集。通過LAS Dataset數據集快速讀取并顯示高密度的LiDAR三維點云數據,在該步驟中,將平面坐標和高程基準為WGS-84的LiDAR點云分別轉換為2000國家大地坐標系(CGCS2000)和1985國家高程基準。

3)判斷LiDAR點云數據是否已標準分類,若是則表明數據細化工作已由數據提供方完成,可直接進入步驟5),否則進行步驟4)。

4)構建Terrain數據集。目的是為了細化數據,降低高頻噪聲的影響,在構建過程中,需要選擇Terrain金字塔合適的類型及合理的等級。

5)創建柵格表面數據,通過插值算法平滑海岸地形表面。若是從步驟4)到該步驟,則需根據Terrain數據集創建柵格表面;否則可直接通過LAS Dataset數據集創建柵格表面。

6)計算MHWS高程。根據潮汐精密模型[11-12]推算該海岸區域的局部MHWS高程值,并轉換為1985國家高程。

7)生成等值線。在創建的海岸地形柵格中,高程信息是通過不同的灰度值(或顏色值)來表達的,由柵格表面生成高程值為MHWS高程的等值線,即海岸線。

四、試驗與分析

1.試 驗

試驗區域位于大連某海岸,數據為船載LiDAR點云數據,點云間距為10 cm,約22萬個點云,圖4顯示為該區域的真彩色點云,按照前文步驟,創建LAS Dataset如圖5所示。

圖4 某海岸的真彩色點云

根據精密潮汐模型計算的MHWS局部高程,利用等值線追蹤法提取的海岸線如圖6所示(加載在柵格化點云上,局部放大圖),利用本文新方法提取的海岸線如圖7所示(加載在柵格化點云上,局部放大圖)。將兩種方法提取的海岸線疊加顯示,如圖8所示(顏色較深的線表示等值線追蹤法提取的效果,顏色較淺的線表示本文新方法提取的效果)。

圖5 創建的LAS Dataset

圖6 等值線追蹤法提取的效果

圖7 本文新方法提取的效果

圖8 兩種方法提取的海岸線疊加效果

2.分 析

從圖8中可以看出,對于LiDAR點云數據,采用等值線追蹤法生成的海岸線平面位置抖動大、鋸齒多,存在破碎的線段和獨立的多邊形(如圖6所示);而采用本文提出的新方法,由于先對LiDAR點云去除噪聲,濾除了粗差,然后對其進行柵格化,相當于對點云高程值進行重新量化,使得點云數據的高程變化趨于均衡,即濾除點云的高頻噪聲,從而提取的海岸線較為平滑(如圖7所示),更符合實地情況,且能有效地減少后期編輯處理工作,降低了工作強度,提高了海岸線測繪的效率。

五、結束語

高精度、快速地確定海岸線,一直是海洋測繪的一項重要內容。本文提出了一種基于LiDAR點云數據柵格化的海岸線提取新方法,該方法摒棄了等值線追蹤法中構建海岸DEM的過程,使得海岸線的提取過程更為簡單可行、效率更高,尤其是采取了先對LiDAR點云進行柵格化,再從柵格數據提取海岸線的方式,提取的海岸線更為平滑,結果更加理想。試驗表明,本文提出的新方法可以用于數字海圖生產實踐中的海岸線生成。

[1]于彩霞,王家耀,許軍,等.海岸線提取技術研究進展[J].測繪科學與技術學報,2014,31(3):305-309.

[2]STOCKDON H,SALLENGER A,HOLMAN R,et al.Estimation of Shoreline Position and Change Using Airborne Topographic LiDAR Data[J].Journal of Coastal Research,2002,18(3):502-513.

[3]ROBERTSON W V,WHITMAN D,ZHANG K Q,et al.Mapping Shoreline Position Using Airborne Laser Altimetry[J].Journal of Coastal Research,2004,20(3):884-892.

[4]LEATHERMAN S P.Shoreline Change Mapping and Management along the U.S.East Coast[J].Journal of Coastal Research Special,2003(38):5-13.

[5]LIU Hongxing,SHERMAN D,GU Songgang.Automated Extraction of Shorelines from Airborne Light Detection and Ranging Data and Accuracy Assessment Based on Monte Carlo Simulation[J].Journal of Coastal Research,2007,23(6):1359-1369.

[6]國家質量技術監督局.GB 12327—1998海道測量規范[S].北京:中國標準出版社,1999.

[7]國家質量技術監督局.GB 12319—1998中國海圖圖式[S].北京:中國標準出版社,1999.

[8]張小紅.機載激光雷達測量技術理論與方法[M].武漢:武漢大學出版社,2007.

[9]AXELSSON P.DEM Generation from Laser Scanner Data Using Adaptive TIN Models[J].IAPRS,2000,33(B4):110-117.

[10]賴旭東.機載激光雷達基礎原理與應用[M].北京:電子工業出版社,2010.

[11]暴景陽,許軍.衛星測高數據的潮汐提取與建模應用[M].北京:測繪出版社,2013.

[12]黨亞民,程鵬飛,章傳銀,等.海島礁測繪技術與方法[M].北京:測繪出版社,2012.

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