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    區(qū)域生長濾波算法在機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)城市建筑物提取中的應(yīng)用

    2016-12-21 06:56:55邊倩倩馬友利梁立恒
    河南科技 2016年21期
    關(guān)鍵詞:激光雷達(dá)濾波建筑物

    邊倩倩 馬友利 梁立恒

    (長春師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,吉林長春 130000)

    區(qū)域生長濾波算法在機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)城市建筑物提取中的應(yīng)用

    邊倩倩 馬友利 梁立恒

    (長春師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,吉林長春 130000)

    隨著我國城市化進(jìn)程的不斷加快,城市布局和城鎮(zhèn)化擴(kuò)張已成為國情監(jiān)測的主要內(nèi)容之一。地理信息系統(tǒng)的發(fā)展為市政管理帶來了極大的方便,但在國情監(jiān)測方面,主要還是依賴遙感圖像人工解譯等半自動方法、機(jī)載激光雷達(dá)掃描技術(shù),為地理國情監(jiān)測提供了一種快速有效的新方法?;诖?,分析區(qū)域生長濾波在Li-DAR數(shù)據(jù)建筑物提取中的應(yīng)用,描述LiDAR作為地理信息系統(tǒng)新型數(shù)據(jù)源在地理國情監(jiān)測中的重要作用。

    機(jī)載激光雷達(dá);城市建筑物提取;區(qū)域生長濾波算法

    1 LiDAR系統(tǒng)概述

    自1970年,有學(xué)者開始對機(jī)載激光雷達(dá)掃描技術(shù)進(jìn)行研究,第1臺對地觀測LiDAR系統(tǒng)LITE由美NASA研制成功。1988-1993年,德國斯圖加特大學(xué)通過將激光掃描技術(shù)與實(shí)時(shí)定位、定姿等技術(shù)相結(jié)合,制造出了目前應(yīng)用較廣泛的機(jī)載激光掃描系統(tǒng)的最原始模型。從1995年開始,機(jī)載激光掃描儀逐漸商業(yè)化,目前生產(chǎn)機(jī)載激光掃描儀的廠家已逐漸發(fā)展到10家之多,已經(jīng)生產(chǎn)成熟的型號已有30余種[1]。

    激光雷達(dá)(Light Detection and Ranging,LiDAR),所測得的數(shù)據(jù)為數(shù)字表面模型(Digital Surface Model,DSM)的離散點(diǎn)表示,數(shù)據(jù)中含有空間三維信息和激光強(qiáng)度信息。LiDAR技術(shù)是近年攝影測量與遙感領(lǐng)域最具革命性的創(chuàng)新之一,當(dāng)初提出該技術(shù)的首要目的是針對數(shù)字高程模型獲取困難的地區(qū),如森林、沙灘等,使用常規(guī)攝影測量方法費(fèi)時(shí)、費(fèi)力,且很難獲取高精度的DEM數(shù)據(jù)。而機(jī)載激光雷達(dá)掃描系統(tǒng),可以高效、高精度地直接獲取DEM數(shù)據(jù),因而其成為了當(dāng)前測量應(yīng)用中深受歡迎的一項(xiàng)高新技術(shù)。

    1.1 LiDAR系統(tǒng)組成

    LiDAR遙感信息獲取系統(tǒng)一般包括激光測量裝置、GPS接收機(jī)和慣性測量裝置,有的系統(tǒng)也會包含1個(gè)數(shù)碼相機(jī),數(shù)碼相機(jī)的功能是為獲取地面的高分辨率影像提供服務(wù)。

    1.1.1 激光測量裝置。地物點(diǎn)的信息可以通過利用濾波算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后獲得。

    1.1.2 GPS接收機(jī)。通過接收軌道上的GPS衛(wèi)星所發(fā)射的信號,通過對信號的實(shí)時(shí)解算衛(wèi)星的空間位置,再通過后期處理,精確確定地面點(diǎn)位置。

    1.1.3 慣性測量裝置(IMU)。根據(jù)接收到的衛(wèi)星軌跡幾何關(guān)系,推算出GPS衛(wèi)星未來在空中運(yùn)行的位置,從而測算出該測量系統(tǒng)的實(shí)時(shí)和未來空間向量。通過動力裝置調(diào)整到按原軌跡運(yùn)動,故該系統(tǒng)被稱作慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。

    1.2 LiDAR數(shù)據(jù)包含信息

    LiDAR數(shù)據(jù)不僅包含激光點(diǎn)的三維坐標(biāo),還包含項(xiàng)目信息、GPS信息、航帶、姿態(tài)信息、回波次數(shù)信息、強(qiáng)度信息、掃描角度信息、分類信息和數(shù)據(jù)點(diǎn)顏色信息等。

    2 LiDAR數(shù)據(jù)建筑物提取

    現(xiàn)代城市空間主要由各種建筑物構(gòu)成。建筑物覆蓋面積大,且其三維信息與城市規(guī)劃設(shè)計(jì)、城市交通網(wǎng)絡(luò)信息、城市地上地下基礎(chǔ)設(shè)施管理以及城市現(xiàn)代化管理等都密切相關(guān)。因此,對建筑物各種數(shù)據(jù)模型提取的研究與實(shí)現(xiàn)具有重要意義。

    機(jī)載激光雷達(dá)通過發(fā)射激光脈沖并接收回波信號獲取目標(biāo)信息,相對于其他測量手段,受天氣因素影響??;而且激光能穿透植被等地物而到達(dá)地面,因此能更精確地探測真實(shí)地形;利用LiDAR進(jìn)行測量時(shí),只需布設(shè)少量控制點(diǎn),人工作業(yè)量少,且大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理工作均由軟件自動完成。綜上,LiDAR可以高效、快速獲取高精度、高密度三維空間數(shù)據(jù),在數(shù)字城市建設(shè)中LiDAR必將發(fā)揮重要作用。

    3 區(qū)域生長濾波算法

    3.1 LiDAR數(shù)據(jù)濾波方法

    LiDAR數(shù)據(jù)濾波原理分為基于回波強(qiáng)度等信息的濾波和基于高程突變的濾波兩類?;诨夭◤?qiáng)度信息的濾波認(rèn)為,不同的目標(biāo)對激光的反射強(qiáng)度是有差異的?;诟叱掏蛔兊臑V波原理認(rèn)為,高程較大的點(diǎn)是地物點(diǎn),高程較小的點(diǎn)是地面點(diǎn)。多數(shù)情況下,地形是連續(xù)的,地勢也是平滑的,根據(jù)空間自相關(guān)原理,距離越近的2個(gè)點(diǎn)高差應(yīng)該越小。

    3.2 區(qū)域生長濾波算法原理

    區(qū)域生長濾波是一種基于高程突變的濾波方法,該算法主要適用于城市等平坦區(qū)域。其基本思想:先結(jié)合人類先驗(yàn)知識判斷測區(qū)地貌,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對測區(qū)進(jìn)行塊劃分,盡量保證每個(gè)塊地勢較平坦;然后在每個(gè)塊中首先尋找最初的地面種子點(diǎn),對這些種子點(diǎn)進(jìn)行8鄰域搜索,當(dāng)鄰近點(diǎn)與地面種子點(diǎn)的高差小于所設(shè)定的閾值,則判斷該鄰近點(diǎn)為新的地面種子點(diǎn),依次搜索擴(kuò)張,直到?jīng)]有可接受的鄰近點(diǎn)結(jié)束,得到的種子地為地面點(diǎn),非種子點(diǎn)為非地面點(diǎn)。

    區(qū)域生長濾波對于地面起伏變化較大的區(qū)域并不理想,而在針對平坦區(qū)域效果較好,因此可利用這種算法對城市建筑物的輪廓進(jìn)行提取。

    3.3 區(qū)域生長濾波算法試驗(yàn)

    以某城市的一部分點(diǎn)云數(shù)據(jù)為例,使用區(qū)域生長濾波算法編寫數(shù)據(jù)處理代碼,并測試,圖1為城區(qū)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù),可以看到,數(shù)據(jù)中主要有建筑物和道路,建筑物的高程突變比較明顯,且城區(qū)地勢平坦,符合區(qū)域生長濾波所需要的條件。圖2為濾波后的建筑物點(diǎn)云數(shù)據(jù),可以明顯地看到建筑物的輪廓被提取出來,當(dāng)然也存在誤差,如圖2右上角,由于建筑物坐落的平臺與地面之間也存在高程突變,濾波后這個(gè)平臺也保存了下來,可以通過后期人工處理,將其刪除。

    圖1 某城區(qū)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)

    圖2 濾波后的建筑后物點(diǎn)云數(shù)據(jù)

    4 結(jié)語

    目前,空間信息數(shù)據(jù)的獲取是地球空間信息技術(shù)研究的熱點(diǎn)問題之一,LiDAR技術(shù)能夠滿足廣大用戶快速獲取高精度的DSM和DEM數(shù)據(jù)的需求。其因高精度、高效率、自動化程度高等優(yōu)勢,正逐漸取代傳統(tǒng)的攝影測量,成為地貌點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取的重要手段。

    我國城鎮(zhèn)化步伐的加快,使得對空間信息獲取要求不斷提高。本文以區(qū)域生長濾波驗(yàn)證了針對LiDAR數(shù)據(jù)提取建筑物的有效性與高效性,但仍存在一定的局限性:①對地形要求較為嚴(yán)格,對于地形起伏較大的地區(qū),該算法仍然不是最佳的選擇方案;②該算法的閾值目前仍是以經(jīng)驗(yàn)判別為主,沒有明確的理論算法的計(jì)算公式支持,所以完全實(shí)現(xiàn)自動化有待進(jìn)一步的技術(shù)發(fā)展。

    [1]方芳.機(jī)載LiDAR技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展方向[A]//2009全國測繪科技信息交流會暨首屆測繪博客征文頒獎(jiǎng)?wù)撐募?009.

    Application of Region Growing Filtering Algorithm for Airborne LiDAR Data in Urban Building Extraction

    Bian QianqianMa YouliLiang Liheng
    (School of Urban and Environmental Science,Changchun Normal University,Changchun Jilin 130000)

    As China's urbanization process is accelerating,expansion of urban layout and urbanization has becoming one of the main contents of condition monitoring.The development of Geographic Information Systems(GIS)for municipal management has brought great convenience,but in condition monitoring,people still rely on manual interpretation of remote sensing images and other semi-automatic methods,airborne LiDAR scanning technology for the geographical condition monitoring provides a quick and effective way.Based on this,the application of regional growth filter for airborne LiDAR data in urban building extraction was analyzed,the importance of LiDAR as a new type of data source of geographic information system in the monitoring of geographical conditions was described.

    airborne LiDAR;urban building extraction;region growing filtering algorithm

    TP391.41

    A

    1003-5168(2016)11-0022-02

    2016-10-09

    邊倩倩(1988-),女,碩士,助理實(shí)驗(yàn)師,研究方向:GPS數(shù)據(jù)處理、攝影測量等。

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