車載激光掃描數(shù)據(jù)分類支持下的路面數(shù)據(jù)提取

吳學(xué)群，寧津生，楊 芳

(1. 武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院，湖北 武漢 430079； 2. 昆明理工大學(xué)國土資源工程學(xué)院，云南 昆明 650093； 3. 昆明市測(cè)繪研究院，云南 昆明 650051)

在信息化時(shí)期，交通管理局、園林局、市政局、廣告管理處等政府部門急需城市最新專題數(shù)據(jù)，進(jìn)行城市管理輔助決策。已有的專題數(shù)據(jù)多采用全站儀、GNSS RTK等手段進(jìn)行測(cè)繪，現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行屬性調(diào)查，然后內(nèi)業(yè)成圖入庫。傳統(tǒng)作業(yè)方式外業(yè)勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低，無法滿足城市專題數(shù)據(jù)的快速獲取、更新。全景激光移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)作為一種新的空間數(shù)據(jù)采集手段，在行駛過程中快速采集道路及兩旁的城市地物三維點(diǎn)云、影像信息，滿足沿道路兩旁城市專題數(shù)據(jù)快速獲取的需要。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者圍繞三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類與提取進(jìn)行了廣泛的研究。由于機(jī)載掃描系統(tǒng)主要獲取地物的頂面信息，而車載激光掃描系統(tǒng)主要獲取地物的立面信息，因此，機(jī)載的數(shù)據(jù)分類方法不能直接在車載激光掃描系統(tǒng)中應(yīng)用[1]。針對(duì)車載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，一些學(xué)者提出了相應(yīng)的分類提取方法。在道路點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取方面，文獻(xiàn)[1]提出了一種基于投影點(diǎn)密度的分類方法；文獻(xiàn)[2]將點(diǎn)云投影在水平格網(wǎng)中，通過判斷格網(wǎng)內(nèi)點(diǎn)云投影前的高度值判別地面點(diǎn)；文獻(xiàn)[3]將點(diǎn)云投影在平面上，采用格網(wǎng)對(duì)平面進(jìn)行分割，根據(jù)區(qū)域內(nèi)點(diǎn)的密度差異，實(shí)現(xiàn)不同地物的判別與信息提取；文獻(xiàn)[4]采用基于法向量的模糊聚類方法對(duì)路面點(diǎn)云進(jìn)行分類提取；文獻(xiàn)[5]對(duì)原始點(diǎn)云進(jìn)行規(guī)則格網(wǎng)投影，根據(jù)格網(wǎng)中點(diǎn)云的分布特征生成點(diǎn)云特征圖像，采用閾值分割、輪廓提取等方法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的分類提取；文獻(xiàn)[6]根據(jù)點(diǎn)云的平面、高程信息，通過點(diǎn)云與其鄰域比較進(jìn)行道路邊線的提取；文獻(xiàn)[7]對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行投影、格網(wǎng)分割，根據(jù)格網(wǎng)內(nèi)點(diǎn)云的特征進(jìn)行地物分類；文獻(xiàn)[8]提取掃描線，采用移動(dòng)窗口法依據(jù)掃描線上點(diǎn)云的高程、坡度差異、密度等特征提取路坎點(diǎn)；文獻(xiàn)[9]利用點(diǎn)云的高程、反射強(qiáng)度信息進(jìn)行濾波，結(jié)合標(biāo)線的幾何、語義信息提取道路標(biāo)識(shí)線；文獻(xiàn)[10]運(yùn)用近似平面約束法、有序最小二乘坡度估計(jì)、多尺度窗口迭代獲得路面初始種子點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上，通過局部鄰域坡度方法提取高速公路路面點(diǎn)；文獻(xiàn)[11]通過分析城市環(huán)境中道路與鄰近區(qū)域點(diǎn)云的高程差異，結(jié)合區(qū)域生長等圖像處理算法，提出了一種城市道路提取的方法；文獻(xiàn)[12]依據(jù)掃描斷面上數(shù)據(jù)點(diǎn)的空間分布特征，實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)的分類。

本文通過漸進(jìn)網(wǎng)格劃分組合路面數(shù)據(jù)特征的方法，提取點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的路面數(shù)據(jù)。根據(jù)各類地物點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高程特征，設(shè)定高程閾值，濾除點(diǎn)云數(shù)據(jù)中建筑物的頂面及上半部分、樹木及電桿的上半部分?jǐn)?shù)據(jù)；構(gòu)建格網(wǎng)，采用漸進(jìn)格網(wǎng)的分類方法對(duì)剩余數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類，完成路面數(shù)據(jù)的提取。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 原始數(shù)據(jù)處理

對(duì)車載激光掃描系統(tǒng)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行POS解算、融合解算和預(yù)處理。其中，POS解算將基站數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成融合軟件所支持的文件格式，并用對(duì)應(yīng)的軟件對(duì)POS數(shù)據(jù)進(jìn)行解算，最后將其導(dǎo)出。融合解算將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，生成相應(yīng)格式的點(diǎn)云數(shù)據(jù)文件。預(yù)處理環(huán)節(jié)主要完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)的去噪、與全景影像的配準(zhǔn)、格式轉(zhuǎn)換等工作。

1.2 數(shù)據(jù)的分割

車載激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)量大，道路存在坡度變化。若直接對(duì)整個(gè)掃描區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，難以綜合考慮坡度變化對(duì)分類效果的影響。因此，在進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類前，利用系統(tǒng)頂部衛(wèi)星定位模塊采集的行車軌跡數(shù)據(jù)按高程變化趨勢(shì)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，對(duì)每段點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行路面數(shù)據(jù)提取，將結(jié)果合并獲得整個(gè)測(cè)區(qū)的路面分類提取成果。由于實(shí)際測(cè)區(qū)環(huán)境不同，道路情況越復(fù)雜，分段數(shù)越多。

2 漸近格網(wǎng)劃分與組合路面特征的方法

2.1 依據(jù)路面特征分類

城市道路存在坡度變化，但通過數(shù)據(jù)分段后，每段的道路高程變化較為平緩且連續(xù)。在掃描場(chǎng)景中，路面點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高程通常低于道路兩旁的樹木、路燈、建筑物等上半部分點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高程，因此，設(shè)定高程閾值可以剔除一部分道路兩旁的非路面點(diǎn)。

由于地形存在高低起伏，道路的路面不會(huì)完全水平，在縱橫方向上都存在一定的坡度，因此在設(shè)定高程閾值時(shí)，需要考慮道路坡度的影響。本文使用車頂GPS RTK定位模塊的高程與定位模塊至地面的高度之差作為高程閾值Hi，該閾值隨路面的高程變化而變化，避免因?yàn)榈缆菲露燃案叱套兓e(cuò)誤剔除路面點(diǎn)。高程閾值Hi確定后，與分段區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高程進(jìn)行比較，若點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高程值大于閾值，則判斷為非路面點(diǎn)予以剔除；若低于閾值，則視為待定點(diǎn)，進(jìn)行下一步判斷。

2.2 基于漸進(jìn)格網(wǎng)法的路面分類與提取

采用漸進(jìn)格網(wǎng)的分類方法對(duì)以上得到的待定點(diǎn)進(jìn)行路面點(diǎn)的分類與提取[13]：

(1) 格網(wǎng)劃分。在分段區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中，選取坐標(biāo)的最大值Xmax、Ymax、Zmax與最小值Xmin、Ymin、Zmin。將區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)投影到XOY平面上，根據(jù)式(1)進(jìn)行M×N的格網(wǎng)劃分，格網(wǎng)的間距為GSD，格網(wǎng)的間距應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。

(1)

每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)所在的格網(wǎng)號(hào)為(i，j)，其中

(2)

(2) 以格網(wǎng)為單元，計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)間的高差。設(shè)定閾值，高差小于該閾值的點(diǎn)視為初始路面點(diǎn)。計(jì)算該格網(wǎng)內(nèi)初始路面點(diǎn)的平均高程Ha，并將這些點(diǎn)與其余的點(diǎn)劃分為待定點(diǎn)。

(3) 路面點(diǎn)分類提取。計(jì)算每個(gè)格網(wǎng)中待定點(diǎn)間的最大高差ΔHi，其中ΔHi=Hmax-Hmin，并設(shè)定閾值Hh(將測(cè)區(qū)內(nèi)掃描地物的最小高度作為閾值)。如果格網(wǎng)中計(jì)算的高差ΔHi小于閾值Hh，且格網(wǎng)中最小的高程值與Ha之差小于閾值Ht(Ht根據(jù)系統(tǒng)獲取的坡度和實(shí)際高程確定)，即滿足ΔHi

本文采用的路面分類流程如圖1所示，在OpenGL環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn)了上述算法。

圖1

3 試驗(yàn)分析

3.1 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)區(qū)為某市高速路段，測(cè)區(qū)衛(wèi)星圖如圖2所示，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式為*.las，測(cè)區(qū)采集點(diǎn)云16 831 533個(gè)，數(shù)據(jù)類型有路面、樹木、路燈、建筑物等，如圖3所示。

圖2 試驗(yàn)區(qū)衛(wèi)星圖

圖3 試驗(yàn)區(qū)點(diǎn)云

整個(gè)測(cè)區(qū)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)被分割為160個(gè)區(qū)域，選取區(qū)域1(如圖4所示)進(jìn)行路面的分類與提取試驗(yàn)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)效果圖如圖5所示。

圖4 區(qū)域1衛(wèi)星圖

3.2 試驗(yàn)結(jié)果

本文所使用的全景激光移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)的掃描中心距離地面約2.5 m，根據(jù)車頂GPS RTK定位模塊的高程值與定位模塊至地面的高度(2.0～2.5 m)設(shè)定高程閾值Hi，剔除高程較高的一部分非地面點(diǎn)。經(jīng)過上述步驟的分類效果如圖6所示。

圖5 區(qū)域1原始點(diǎn)云

圖6 高程閾值分類后的效果

在上述獲取的待定點(diǎn)中利用格網(wǎng)漸進(jìn)劃分的方法提取路面數(shù)據(jù)，漸進(jìn)調(diào)整格網(wǎng)間距GSD分別為1.2、1.0、0.8、0.5、0.2 m，分類效果如圖7—圖11所示。

圖7 GSD=1.2 m

圖8 GSD=1.0 m

由以上分類效果圖可以看出，格網(wǎng)間距為1.2、1.0、0.8 m時(shí)，建筑物、樹木、路燈等地物點(diǎn)被剔除的同時(shí)，許多路面點(diǎn)也被當(dāng)作地物點(diǎn)剔除掉，路面保存不完整；格網(wǎng)間距為0.2 m時(shí)，路面點(diǎn)保留較為完好，但是道路兩旁的地物點(diǎn)容易誤分為地面點(diǎn)；格網(wǎng)間距為0.5 m時(shí)，出現(xiàn)誤分的情況有所減少，同時(shí)能提取出對(duì)向路段的路面點(diǎn)，效果較好。

圖9 GSD=0.8 m

圖10 GSD=0.5 m

圖11 GSD=0.2 m

采用上述方法對(duì)整個(gè)試驗(yàn)區(qū)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)(如圖12所示)進(jìn)行分類提取，分類的效果圖如圖13、圖14所示，路面數(shù)據(jù)提取效果較好。

圖12 試驗(yàn)區(qū)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)

圖13 高程閾值分類后點(diǎn)云數(shù)據(jù)

圖14 GSD=0.5 m時(shí)提取時(shí)路面數(shù)據(jù)

4 結(jié) 語

與機(jī)載掃描系統(tǒng)不同，車載激光掃描系統(tǒng)主要獲取道路及兩旁地物的立面信息，同時(shí)也會(huì)獲取少量地物(如道路上的車輛、樹冠、低矮建筑物等)的頂面信息，其點(diǎn)云數(shù)據(jù)在平面上的投影區(qū)域較小。本文結(jié)合路面點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特征，采用漸進(jìn)格網(wǎng)法進(jìn)行了路面點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類提取研究，在試驗(yàn)區(qū)取得了較好的效果。采用漸進(jìn)格網(wǎng)方法進(jìn)行地面點(diǎn)分類時(shí)，格網(wǎng)間距的調(diào)節(jié)極為重要。在具體分類提取過程中，可以在路段中選擇樣本區(qū)域進(jìn)行抽樣試驗(yàn)，根據(jù)抽樣路段實(shí)際情況(路面起伏、建筑物、車輛等立面信息)進(jìn)行格網(wǎng)間距設(shè)置的優(yōu)化。

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