機載LiDAR點云獲取與高精度DEM建設關鍵技術探討

楊輝山，雷麗珍

(廣東省國土資源技術中心，廣東 廣州 510075)

機載激光雷達(light detection and ranging，LiDAR)是一種主動式對地觀測系統，其應用過程中得到的點云數據可以準確地反映測量區域的地形地貌特征，具有高精度、高密度、高效率、高覆蓋率及高分辨率等特點[1]，其測量結果不易受植被的影響，能夠直接測量植被下的區域，已成為最近幾年數字高程模型(digital elevation model，DEM)生產的主要方式和手段。為及時滿足各行業對高精度DEM數據的需求，廣東省于2017年啟動了機載LiDAR點云獲取與高精度DEM建設項目。

國內外很多學者對LiDAR生成DEM技術進行了研究，許多行業、部門使用該技術生產DEM，獲得了不同程度的成果[2-8]。這些成果，特定條件下的理論性研究多，少量工程應用主要是針對小范圍或精度需求低的方向，具有一定局限性，項目實施時的一些關鍵技術急需研究解決。本文針對項目難點，對點云數據獲取和數據處理的關鍵技術進行探討，并用其指導生產實踐，對保障項目的順利開展有重要意義。

1 總體技術路線

1.1 項目難點

項目要求獲取廣東省約1.798×105km2的點云數據并制作DEM。DEM格網間距為2 m×2 m，成果精度要求為平地0.5 m、丘陵地0.7 m、山地1.5 m、高山地2 m。測區地形地貌復雜，山地占全省總面積的49.8%，水系占5.6%，喬木林占48.0%，且多為常綠喬木林；氣候濕潤，雨量充沛，晴天較少；經濟發達，尤其是珠三角地區，人工地物復雜多樣。測區復雜地形地貌、高覆蓋植被、多云天氣及高精度成果需求，對航飛設備、點云密度、植被穿透性、點云數據分類及處理等方面提出了較高要求，是項目實施的難點。

1.2 總體技術路線

機載LiDAR技術是將慣性導航系統(INS)、全球導航衛星定位系統(GNSS)和激光掃描測距系統進行集成，利用INS獲得飛行過程中的瞬時姿態參數，通過GNSS獲取激光掃描儀中心坐標(x,y,z)，利用激光掃描系統獲取掃描儀中心至地面點的距離，由此計算出地面上相應激光點的空間坐標(X,Y,Z)，同時還可以獲得反射率、激光脈沖回波次數等信息。在此基礎上，通過一定的算法及人工編輯從離散的點云數據中區分出地面點和非地面點，將地面點數據內插后即可獲得相應區域的DEM，總體技術路線流程如圖1所示。

2 關鍵技術設計與實現

2.1 設備選擇

目前使用較多的機載激光掃描儀是Leica、Optech和Riegl公司的設備，部分主流型號參數對比見表1。

大區域LiDAR數據獲取需要多臺(套)設備同時作業，本文對表1設備均有涉及。Riegl VQ-1560i、Riegl LMS-1560及Trimble AX80采用雙激光頭前掃和后掃的交叉掃描方式，兩個通道掃描平行線彼此傾斜28°，植被穿透能力強，效率高，更適宜山區地形的數據獲取。Pegasus HA500采用雙通道配置，也有強穿透力的優勢，但效率相對低。Leica ALS80-HP、Optech GalaxyT1000采用單激光頭，激光能量與掃描頻率呈反比關系，作業效率與植被穿透力存在矛盾，因此在植被覆蓋少的區域具有更高的適宜性。

2.2 點云密度設計

參照有關技術規范[9]，并結合項目實際情況，按照大范圍平地及平緩丘陵點云密度不少于1點/m2，其他區域地形起伏較大，不少于2點/m2的要求設計。考慮當前主流設備都具有多次回波甚至全波形的功能，在植被覆蓋的區域實際獲取的數據密度是設計密度的2倍甚至更多，為盡量保證地面點的數量，在對點云數據成果進行點云密度計算時，提出以末次回波(含單次回波)計算的要求。

2.3 植被覆蓋密集山區數據獲取

對于植被無落葉期的區域來說，使激光穿透植被覆蓋，獲取足量的地面點是一大技術難點。激光的穿透能力與單束激光發射強度和光線入射角度正相關，在相同條件下，單束激光的能量越大，激光發射器與地面距離越近，經多次回波衰減后穿透樹冠遮擋到達地面的并反射回到激光接收器的概率就會越高。此外，還需要考慮地形起伏與掃描角度的關系，如圖2所示，隨著瞬時視場角的增大，當背坡面坡度較大時，激光的衰減比例將增大，直至完全遮擋[10]。

表1 主流機載激光雷達參數對比

在同一區域內選擇同一型號設備采用不同航飛及設備參數(見表2)，將獲取的點云數據進行疊加對比，可以看到同一斷面下穿透植被獲取到的地面點有顯著差異,參數1獲取的地面點明顯優于參數2(如圖3所示)。因此，針對植被密集覆蓋山區，為獲取到盡量多的地面點，在進行航線設計時，在考慮效率的同時，應降低激光脈沖頻率及視場角設置、適當降低相對航高。

表2 航飛及設備參數設置

2.4 點云數據分類組合算法

分離地面點是整個濾波過程中最重要的環節，目前廣泛采用基于不規則三角網的濾波算法。其過程為：獲取一定的地面種子點組成初始的稀疏不規則三角網，對各點進行判斷，如果該點到三角面的垂直距離及角度小于設定的閾值，則將該點增加到地面點集合；使用所有確定的地面點，重新計算不規則三角網，再對非地面點集合內的點進行判別；如此迭代，直到不再增加新的地面點，或者滿足給定條件為止。該算法的關鍵是閾值選取，使用不同的閾值會產生截然不同的濾波結果。其中有3個重要參數來控制地面點分類的精度:最大建筑物尺寸、迭代距離、迭代角[11-12]。若測區內有大量建筑物，需根據實際最大建筑物尺寸設定參數，否則可能將建筑物錯分為地面點，若測區為山區，建筑物較小，則此參數可適當變小，同時要兼顧測區的地形條件；荒蕪郊區可選擇較小的迭代距離參數，城區則迭代距離適當增大；在平緩地區選擇較小的迭代角參數，在陡峭地區，適當增大迭代角。

在航帶重疊區，激光在不同航帶對同一位置的入射方向呈以該處鉛垂線為中軸的對稱關系，可從不同方向到達地面。充分利用這些點將有助于提高地表高差較大或植被密集區域濾波后地面點數量及分布。在海量數據進行處理時，宜采用下列組合算法：①將航帶間重疊區域距離航帶中心線較遠的點分為類別12(冗余點)；②疊加對測區內所有航帶，按作業區域進行數據分塊，一般采用矩形分塊，數據量不大于2 GB；③對類別12(冗余點)進行濾波，將濾出的地面點分為類別1(未分類點)；④對類別1(未分類點)進行濾波，將濾出的地面點分為類別2(地面點)。

自動濾波完成后，應采用人機交互方式進行精細分類，對分類錯誤的點重新分類。以點云剖面為主要依據，輔助影像等資料進行分析。在比較平滑、直線區域切剖面時，剖面寬度可適當放大，在拐角尤其是立交橋、高架公路等接地與架空的臨界區域，切剖面要盡量窄，務求精確。

2.5 空白區處理

數據獲取漏洞或濾波之后產生的地面點空白，需要進行DEM內插處理，也會影響到DEM生成的精度。為提高空白區DEM精度，本文針對反射率較低的水體，以及因植被覆蓋過密確實無法穿透區域的情況進行了研究。

(1) 靜止水體空白區。靜止水體包含湖泊、水庫、池塘等，其特點是水體范圍內DEM要求高程一致。根據實際情況，可選擇帶有高程信息的精確匹配的面狀水域范圍線等參與DEM生成[13-15]。面狀水域范圍線可在點云處理軟件中直接繪制，但珠三角地區水域縱橫，直接繪制工作量大。考慮到地理國情監測中提取的地表覆蓋水域數據，經對比其現勢性與數據精度較好，可用于輔助水體特征線繪制。

對提取出水體范圍面疊加同區域濾波處理后點云輸出的0.5 m格網DEM底圖進行對比編輯，重點修改位置精度差異，然后將其導入點云處理軟件，自動讀取單個多邊形面域內點云數據最低點高程值作為水體特征線高程，通過對關鍵點構三角網，并進行內插處理后，再實現格網對柵格數據的轉變，進而得到地面DEM。

(2) 植被遮擋導致的山區地面點稀疏區。一般情況下，采用量取樹高推測地面點位置，人工添加少量特征點，原有低精度DEM數據可轉換為LAS點云格式，與LiDAR點云疊加，作為輔助判斷地形走向的依據之一。在該類空白較大的區域，提出一種內插方法，以LiDAR點云數據的地面點作為骨架，利用高斯核函數加權或反距離加權算法，將低精度DEM的地形坡度坡向信息內插至LiDAR點云相應區域，模擬低精度區域的地面精細模型。本文算法內插結果相對于利用LiDAR點云地面點直接進行三角網內插DEM，可大量減少“三角面片化”問題，有效提高DEM成果質量。

3 結 語

本文以廣東省機載LiDAR點云數據獲取與高精度DEM建設項目為背景，探討了點云數據獲取及處理的關鍵技術與可行方案。目前，項目正順利開展，省級測繪質量檢驗機構對已獲取的10批次共6.8×104km2航飛數據進行了驗收,質量良好；從前期生產的少量DEM成果中抽取950 km2區域進行外業精度檢測，施測了237個野外檢查點，高程中誤差為±0.19 m。通過點云數據制作的DEM，能夠滿足各行業對全省范圍高精度DEM數據使用的需求。

如何定量分析地物回波強度與地面點的關系，以及在山地植被密集區獲取更多的地面點將是下一步的研究方向。