基于Terrasolid軟件的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理

李蓮芳，邵秋銘

(重慶市勘測(cè)院，重慶 400020)

基于Terrasolid軟件的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理

李蓮芳?，邵秋銘

(重慶市勘測(cè)院，重慶 400020)

隨著空間數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，空間數(shù)據(jù)的獲取和處理成為研究學(xué)者的熱點(diǎn)問(wèn)題。20世紀(jì)70年代機(jī)載雷達(dá)測(cè)量技術(shù)以一種主動(dòng)式、快速、精確的新型遙感測(cè)量方法應(yīng)運(yùn)而生，本文主要研究激光掃描數(shù)據(jù)后處理技術(shù)中的濾波分類(lèi)方法，并通過(guò)Terrasolid軟件進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理，結(jié)合具體實(shí)例進(jìn)行粗差剔除，濾波分類(lèi)等操作。在此過(guò)程中，通過(guò)設(shè)定不同的濾波分類(lèi)參數(shù)進(jìn)行精度比較，以實(shí)現(xiàn)最好的濾波分類(lèi)效果。

機(jī)載LiDAR；點(diǎn)云；濾波算法；粗差剔除；地表面提取

1 引 言

機(jī)載LiDAR是遙感測(cè)量領(lǐng)域的一門(mén)新興技術(shù)，經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展國(guó)內(nèi)外先后研制出了多種機(jī)載激光掃描測(cè)高系統(tǒng)，同時(shí)出現(xiàn)了一些成熟的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)處理軟件，但其功能算法均由生產(chǎn)廠家單獨(dú)封裝保密提供，用戶看不到其具體的算法步驟，所以無(wú)法根據(jù)自身的應(yīng)用需求對(duì)數(shù)據(jù)做出更精確的操作。本文針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)后處理過(guò)程，嘗試尋找合理而高效的處理海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的算法來(lái)完成點(diǎn)云的自動(dòng)濾波過(guò)程，本文的實(shí)驗(yàn)操作是基于Terrasolid軟件下完成的，通過(guò)不同的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)粗差剔除以及濾波分類(lèi)參數(shù)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，給出了最佳的濾波效果和精度分析。

2 機(jī)載激光雷達(dá)對(duì)地定位原理

機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)所獲取的數(shù)據(jù)是地面點(diǎn)三維坐標(biāo)[2]，它是通過(guò)一系列的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換求得的。首先利用測(cè)距儀測(cè)得的斜距P所在的坐標(biāo)系作為初始坐標(biāo)系，再結(jié)合慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)測(cè)定的飛行器的精確姿態(tài)信息，即側(cè)滾角，傾斜角，航向角(φ，ω，κ)進(jìn)行坐標(biāo)矩陣旋轉(zhuǎn)；最后聯(lián)合GPS提供的飛行器位置信息，就可以利已知GPS坐標(biāo)加坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)矢量方法求出每個(gè)地面激光腳點(diǎn)的精確三維坐標(biāo)(x，y，z)。

3 機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)后處理

機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)后處理主要進(jìn)行濾波和分類(lèi)兩個(gè)操作。從激光腳點(diǎn)數(shù)據(jù)點(diǎn)云中提取數(shù)字地面高程模型(DEM/DTM)需要將其中的地物數(shù)據(jù)腳點(diǎn)去掉，這就是所謂的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的濾波[4]。而若要進(jìn)行地物提取以及三維重建等操作，還需對(duì)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)(分割)，區(qū)分植被數(shù)據(jù)點(diǎn)、人工地物點(diǎn)。

3.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波方法及實(shí)驗(yàn)

當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理算法還在研究發(fā)展階段，現(xiàn)有的用于機(jī)載LiDAR測(cè)量數(shù)據(jù)的濾波算法都是基于三維激光腳點(diǎn)數(shù)據(jù)的高程突變等信息進(jìn)行的。主要方法分為移動(dòng)窗口法[3]，數(shù)學(xué)形態(tài)濾波法[5]，迭代線性最小二乘內(nèi)插法[6]，基于地形坡度濾波法[7]，移動(dòng)曲面擬合法[3]等幾種。每種3方法都存在其自身的缺陷，仍有待改善。

本文基于Terrasolid軟件進(jìn)行濾波分類(lèi)處理，該軟件是以Microstaion為平臺(tái)開(kāi)發(fā)使用的。實(shí)驗(yàn)所采用的數(shù)據(jù)是ISPRS第三工作組提供的一組森林地區(qū)的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)。其濾波方法是Axelsson于2000年提出的一種基于不規(guī)則三角網(wǎng)[8](TIN)的漸進(jìn)加密，該方法尋找到每個(gè)格網(wǎng)中的最低點(diǎn)，并將其作為初始種子點(diǎn)，去生成一個(gè)稀疏的TIN，再對(duì)其他各點(diǎn)進(jìn)行判斷。這種算法的關(guān)鍵性問(wèn)題在于濾波閾值的選取，主要的濾波參數(shù)有地形坡度角，迭代角，迭代距離，需根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇合適的參考值。本算法最大的一個(gè)優(yōu)勢(shì)就是可以有效地保留地面斷裂特征，處理曲面不連續(xù)的情況，適用于密集分布的城區(qū)。

3.2 利用Terrasolid進(jìn)行噪聲剔除

常見(jiàn)的噪聲包括低位粗差和高位粗差。低位粗差是由于測(cè)量中多路徑誤差導(dǎo)致的極低點(diǎn)，而高位誤差則受到低空飛行物影響提前反射信號(hào)產(chǎn)生較大誤差。該算法是用一個(gè)點(diǎn)(即中心點(diǎn))的高程值與給定距離范圍內(nèi)每一個(gè)點(diǎn)的高程值比較，如果中心點(diǎn)明顯低于其他點(diǎn)，這個(gè)點(diǎn)將被分離出來(lái)。如圖1所示，左圖設(shè)定參數(shù)剔除的是距離該點(diǎn)5 m之內(nèi)低于一般地面高度0.5 m的點(diǎn)，右圖設(shè)定的參數(shù)剔除的是半徑在5 m內(nèi)高位誤差大于5倍標(biāo)準(zhǔn)差的點(diǎn)。

圖1 分離低點(diǎn)算法以及剔除高位點(diǎn)的算法

一般情況粗差剔除前后對(duì)地形變化的影響是很大的。對(duì)于本實(shí)驗(yàn)結(jié)果，低位點(diǎn)受多路徑影響較嚴(yán)重，剔除粗差后地形高程整體提高了。實(shí)際上，粗差對(duì)后期形成TIN的影響是非常大的，它是后期數(shù)據(jù)濾波的必要保障。

3.3 利用TerraScan進(jìn)行濾波實(shí)驗(yàn)

在Microstation環(huán)境下打開(kāi)Terrascan。在實(shí)用工具菜單下選擇MDL應(yīng)用，在打開(kāi)的窗口中選中TSCAN，安裝并在TerraScan界面下點(diǎn)擊File菜單，讀入數(shù)據(jù)。在主菜單中選擇Classify菜單下的Routine選項(xiàng)→Ground項(xiàng)。

通過(guò)選取不同的參數(shù)值，可以得到如表1所示的實(shí)驗(yàn)總結(jié)。利用不同的顏色可以區(qū)別哪些是地面點(diǎn)，哪些是地物點(diǎn)。

不同參數(shù)下的點(diǎn)云濾波 表1

3.4 植被的分層處理實(shí)驗(yàn)

通常情況下，人們要將植被劃分為3種:即低矮植被，中等高度植被，高度植被。植被的分類(lèi)算法使用的By height from算法，低矮植被距離地面0 m～2 m，中等植被一般距離地面2 m～5 m，高植被距離地面常為5 m～15 m。前面對(duì)原始激光腳點(diǎn)進(jìn)行了濾波，基于它的基礎(chǔ)，就可利用此算法把符合要求的點(diǎn)分類(lèi)出來(lái)，如圖2所示。

圖2 利用height from ground算法分類(lèi)植被層

圖2 顯示的是從低植被層到中植被層的參數(shù)設(shè)置，由本算法得到了其最終的植被分層渲染效果如圖3所示。

圖3 植被分層效果圖

可以看出植被點(diǎn)高程是由矮到高逐步遞增的。藍(lán)色區(qū)域表達(dá)了地面點(diǎn)層，綠色代表了低矮植被層，黃色代表中度植被層，紅色代表高植被層。這樣的分層可以直觀感受到地形變化和特征，為更好地使用地形提供有利參靠。

4 濾波精度分析

通過(guò)設(shè)定不同的閾值參數(shù)，可以得到不同的濾波分類(lèi)效果。此時(shí)需要對(duì)不同參數(shù)的濾波結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)定。評(píng)價(jià)精度的指標(biāo)，是通過(guò)判斷兩類(lèi)分類(lèi)誤差的大小體現(xiàn)的。第Ⅰ類(lèi)誤差是指拒絕了本屬于地形表面的激光腳點(diǎn)，第Ⅱ類(lèi)誤差是指接受了不屬于地形表面的激光腳點(diǎn)。具體計(jì)算式如表2所示:

兩類(lèi)誤差計(jì)算公式 表2

總誤差=(B+C)/(A+B+C+D)?100%

本文使用C#語(yǔ)言，編程比較實(shí)驗(yàn)所得地面點(diǎn)點(diǎn)云與真實(shí)地面點(diǎn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)間相應(yīng)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，看哪個(gè)參數(shù)閾值得到的真實(shí)點(diǎn)個(gè)數(shù)最多，與真實(shí)情況最符合，那么此后的設(shè)置就可以將所得閾值作為經(jīng)驗(yàn)值使用。下面是部分比較程序:

class Point //點(diǎn)云數(shù)據(jù)基本結(jié)構(gòu)

{ public double X；public double Y；public double Z；

｝

static void Compute()

{

//讀取真實(shí)地面點(diǎn)數(shù)據(jù)文件，并轉(zhuǎn)化成Point類(lèi)型列表

var RGP=File.ReadAllLines("RealGroundPoint.txt").Select(p=＞

{

var Pstr=p.Split('').Cast ＜double＞().ToList ()；

return new Point(){

X=Pstr[0]，

Y=Pstr[1]，

Z=Pstr[2]｝；

｝).ToList()；

……

……同理讀取真實(shí)地物點(diǎn)數(shù)據(jù)RFP，實(shí)驗(yàn)地面點(diǎn)數(shù)據(jù)TGP，實(shí)驗(yàn)地物點(diǎn)數(shù)據(jù)TFP

//計(jì)算真實(shí)地面點(diǎn)同實(shí)驗(yàn)地物點(diǎn)交集(共同數(shù)據(jù))，得到第一類(lèi)錯(cuò)誤

var FirstTypeError=TFP.Intersect(RGP).Count()/ (double)RGP.Count()；

//計(jì)算真實(shí)地物點(diǎn)同實(shí)驗(yàn)地面點(diǎn)交集(共同數(shù)據(jù))，得到第二類(lèi)錯(cuò)誤

var SecondTypeError=TGP.Intersect(RFP).Count ()/(double)RFP.Count()；

實(shí)驗(yàn)得到的兩類(lèi)錯(cuò)誤統(tǒng)計(jì)如表3所示:

兩類(lèi)誤差結(jié)果統(tǒng)計(jì)表 表3

從誤差結(jié)果表中可看出，最大建筑物尺寸、最大地形角、迭代角的選擇對(duì)地表面構(gòu)建有著很重要的參考價(jià)值。實(shí)驗(yàn)1中的參數(shù)，常作為人們長(zhǎng)期實(shí)踐得到的適應(yīng)地形條件的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)而使用，選擇稍大一點(diǎn)的迭代角和迭代距離可以有效地保存真實(shí)地形特征。其次再進(jìn)行程序的比較和篩選，就可將真實(shí)地面展現(xiàn)出來(lái)，減少了兩類(lèi)錯(cuò)誤的發(fā)生。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文的三個(gè)實(shí)驗(yàn)是基于深度理解濾波分類(lèi)原理后，利用軟件進(jìn)行算法操作的過(guò)程，主要進(jìn)行了以下幾項(xiàng)操作:粗差剔除，地面點(diǎn)濾波，植被點(diǎn)分類(lèi)處理。從圖像上來(lái)看，每個(gè)算法都能夠基本符合現(xiàn)實(shí)的情況，把大部分的點(diǎn)分類(lèi)到相應(yīng)的層中。但由于Terrasolid軟件源代碼不公開(kāi)，所以對(duì)于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和真實(shí)度還有待商榷。本文基于該軟件開(kāi)發(fā)了一個(gè)精度估算的功能，將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與參考數(shù)據(jù)比較，為實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)置提供了一個(gè)很大的技術(shù)參考。機(jī)載LiDAR是攝影測(cè)量技術(shù)的一種有力補(bǔ)充，未來(lái)若能融合其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行地物識(shí)別，提出更加完美的濾波算法，必將是機(jī)載Li-DAR技術(shù)的一個(gè)革命性轉(zhuǎn)折。

[1] 劉經(jīng)南，張小紅.激光掃描測(cè)高技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版，2003(2).

[2] 劉經(jīng)南，張小紅.機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)高數(shù)據(jù)濾波[J].測(cè)繪科學(xué)，2004，29(6):158～160.

[3] 張小紅.機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)量技術(shù)理論與方法[M].武漢:武漢大學(xué)出版社，2007.

[4] 賴旭東.機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D].武漢:武漢大學(xué)，2006.

[5] 崔屹.圖像處理與分析:數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法及應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社，2002.

[6] Kraus K，Pfeifer N.Determination of Terrain Models in Wooded Areaswith Airborne Laser Scanner Data[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，1998，53 (4):193～203.

[7] Vosselman G.Slope based filtering of laser altimetry data [A].In:International Archives of Photogrammetry and Remote sensing，vol.XXXIII，Part B3，Amsterdam，2000:935～942.

[8] 史建青，史照良.TerraScan在LIDAR點(diǎn)云濾波中的應(yīng)用研究[J].淮海工學(xué)院學(xué)報(bào)，2011(3).

Processing of the Laser Radar Point Cloud Data Based on the Terrasolid Software

Li Lianfang，Shao Qiuming
(Chongqing Survey Institute，400020，Chongqing，China)

With the developing of the spatial data application，spatial data acquisition and processing become a hot issue for researchers.In 1970s the airborne LiDAR technology is a new remote sensingmeasurementmethod with functions of active，fast and accurate.This paper expounds the gross error elimination and filter classification method towards the point cloud data through the Terrasolid software.In this process，it chieved the best filer effect by setting different filter-classification parameters for precision comparation.

airborne LiDAR；point cloud；filtering algorithm；ground extraction

1672-8262(2013)05-67-04

P237

B

2013—02—18

李蓮芳(1982—)，女，工程師，主要從事工程測(cè)量工作。

十二五國(guó)家科技支撐計(jì)劃基金(2011BAH12B07-03)