礦區機載激光點云數學形態學濾波及DEM構建算法

蔡尚書

(山東科技大學測繪科學與工程學院)

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礦區機載激光點云數學形態學濾波及DEM構建算法

蔡尚書

(山東科技大學測繪科學與工程學院)

機載激光測量系統能夠快速、精確地獲取大面積區域的三維空間信息，是礦山地表沉陷調查的重要手段。以某礦區為例，采用國際攝影測量與遙感協會提供的參考數據，利用漸進式多尺度數學形態學濾波算法，從點云數據中提取出分布于地面上的點云，并構建了數字高程模型(Digital elevation model,DEM)。試驗表明：該算法可有效提取復雜區域的地面點云數據，并可構建滿足精度要求的DEM。

機載激光點云 數學形態學濾波 DEM

在礦區使用機載激光雷達點云構建的DEM能夠提取出礦山地表沉陷的幾何特征信息和空間信息，可為礦區地質環境問題防治提供可靠依據[1]。如何從原始點云數據中快速、準確地提取出地面點，進而構建高精度的DEM一直是點云數據處理的熱點和難點。目前，學者們分別采用了數學形態學法[2]、不規則三角網法[3]、最小二乘線性內插法[4]以及坡度變化法[5]對點云濾波提取地面點的方法進行了大量研究，取得了一定的成效。本研究在分析上述成果的基礎上，采用漸進式多尺度數學形態學濾波算法對某礦區地面點云數據進行濾波，以提取出點云信息并構建DEM。

1 漸進式多尺度數學形態學濾波

1.1 濾波原理

數學形態學定義了腐蝕、膨脹2種基本運算方式。基于灰度圖像的腐蝕和膨脹運算是在結構元素定義的鄰域內選擇圖像像素值與結構元素作用后的最小或最大像素值[6]。先腐蝕后膨脹形成的開運算具有濾除小型地物的同時保護較大地物邊緣的特性，因此被廣泛應用于點云濾波中。若開運算結構元素尺寸選擇過小，則僅能濾除小型地物，反之則易導致地形細節信息被過度平滑。通過漸進增加結構元素尺寸進行迭代濾波，可在濾除各種尺寸地物的同時有效保護地形細節信息。開運算傾向生成一個低于地面點的表面，易平滑起伏較大地形的頂部信息[7]。對此，定義了一種與地形和建筑物尺寸相關的高差閾值：

式中，h0為初始高差閾值；c為格網尺寸;hmax為最大高差閾值；ωi為第i次(i=1,2,3,…，M)結構元素尺寸。

若開運算前后格網的高程之差小于Δhi，則判斷該格網屬于地面點類格網。

1.2 基本步驟

(1)生成格網化數字表面模型(Digital surface model,DSM)。濾波前，需對離散的點云數據進行組織，生成格網化DSM，步驟為：①空白格網插值填充，由于點云分布的不均勻性、大型地物遮擋等緣故產生的數據空洞造成部分格網中含有多個或不存在激光腳點，若格網中含有多個激光腳點則使用高程最小值作為格網高程，若不存激光腳點，則使用最近鄰法進行插值處理；②粗差點剔除，由于激光的多路徑效應、設備系統誤差及空中懸浮物遮擋等因素的影響，導致點云數據中含有較鄰近點明顯高或低的激光腳點，該類點的存在將嚴重影響濾波后DEM的精度，可用鄰域平均法剔除該類激光腳點。

(2)濾波處理。獲得格網化DSM后進行濾波處理的步驟為：①參數設置，濾波參數主要有初始高差閾值h0、坡度系數s、最大高差閾值hmax；②數學形態學開運算，對格網化DSM進行開運算，根據高差閾值h0判斷格網屬性，并標記；③算法迭代，在上一次濾波結果的基礎上再次進行數學形態學開運算，并進行格網屬性判別，直至結構元素尺寸大于最大建筑物尺寸為止。

2 試驗結果

試驗數據來源于國際攝影測量與遙感協會(ISPRS)提供的參考數據。某礦區地形變化較大，地物類型包括大型建筑物、植被等，點云數量為65 811點，平均點間距1.5 m，原始點云如圖1所示。

圖1 原始點云數據

初始高差閾值h0近似等于激光點云的高程誤差，故設置為20 cm；根據測試區域地形情況，設置坡度s為0.2；最大高差閾值hmax為6 cm。經迭代開運算濾波，所得地面點云及DEM分別如圖2、圖3所示。由圖2、圖3可知：本研究算法可有效濾除各種尺寸的地物信息，并有效保留了地形的細節信息。

圖2 點云濾波結果

3 結 語

機載激光掃描系統能夠快速獲取地面和地物的三維空間信息，在礦區變形監測中得到廣泛應用。對機載激光點云數據進行濾波，即從原始點云中提取分布于地面上的點信息，為礦山地表沉陷幾何特征信息和空間信息的獲取提供了數據源。以某礦區為例，采用漸進式多尺度數學形態學濾波算法進行了地面點信息提取，并構建了精確的DEM，對于礦區變形監測有一定參考價值。

圖3 礦區DEM

[1] 吳 芳，張宗貴，郭兆成，等.基于機載LiDAR點云濾波的礦區DEM構建方法[J].國土資源遙感，2015，27(1)：62-66.

[2] 沈 晶，劉紀平，林祥國.用形態學重建方法進行機載LiDAR數據濾波[J].武漢大學學報：信息科學版，2011，36(2)：167-170.

[3] Axelsson P.DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models[J].International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing,2000,33(1):85-92.

[4] Kraus K, Pfeifer N.Determination of terrain models in wooded areas with airborne laser scanner data[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,1998,53(4):193-203.

[5] Vosselman G.Slope based filtering of laser altimetry data[J].International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 2000,33(3):935-942.

[6] 羅伊萍，姜 挺，龔志輝，等.基于自適應和多尺度數學形態學的點云數據濾波方法[J].測繪科學技術學報，2009，26(6)： 6426-6429.

[7] 李 峰，崔希民，袁德寶，等.改進坡度的LiDAR點云形態學濾波算法[J].大地測量與地球動力學，2012，32(5)：128-132.

2016-04-30)

蔡尚書(1992—)，男，碩士研究生，266590 山東省青島市黃島區前灣港路579號。