基于Terrasolid的機載激光雷達(dá)點云組合濾波方法研究

劉哲延,劉 璐

(貴州省第一測繪院 貴州 貴陽 550025)

0 引言

機載激光雷達(dá)(light detection and ranging,LiDAR)是一種集激光測距系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)(global navigation satellite system,GNSS)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(inertial navigation system,INS)于一身的新型測量系統(tǒng),用于獲取被測對象表面三維坐標(biāo)并生成精確的數(shù)字三維模型。機載LiDAR技術(shù)具有較大程度穿透植被獲取真實地表坐標(biāo)的能力,被廣泛用于大范圍地面數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)制作。由機載LiDAR獲取的點云數(shù)據(jù)主要由地面點、非地面點和噪聲組成,復(fù)雜的地形、形態(tài)各異的非地面點以及大量的噪聲極大增加了通過濾波獲取正確地面點的難度。在實際生產(chǎn)中,通過專業(yè)點云處理軟件濾波得到的地面點云通常無法直接用于制作DEM,而是需經(jīng)過人工編輯后才能做進(jìn)一步使用。因此,從機載LiDAR點云中通過濾波盡可能多地獲取正確的面點以減少后期人工編輯具有非常重要的現(xiàn)實意義。

在實際航空攝影過程中,由于存在懸空云霧或儀器自身問題等情況,機載LiDAR點云可能有大量噪點。針對去噪和地面點濾波算法,已經(jīng)有學(xué)者做過大量研究[1-3]。但該類研究主要側(cè)重于理論,多探討算法本身,與工程實踐結(jié)合不夠緊密,在工程實踐中遇到的情況極其復(fù)雜,單一算法難以滿足實踐需求,通常是通過相關(guān)商業(yè)軟件設(shè)定濾波算法組合以達(dá)到期望效果。Terrasolid軟件是目前被廣泛用于處理機載LiDAR點云實際工程數(shù)據(jù),在國內(nèi)得到了較多應(yīng)用[4-5]。采用Terrasolid進(jìn)行常規(guī)組合濾波的流程通常為去除飛點、孤立點和低點,通過軟件內(nèi)置的ground算法(分類地面點)得到地面點,再在此地面點基礎(chǔ)上進(jìn)行建筑、植被等點云的分類。但Terrasolid的地面點分類采用的是漸進(jìn)三角網(wǎng)加密算法,經(jīng)典的漸進(jìn)三角網(wǎng)加密算法基本原理為:首先對數(shù)據(jù)區(qū)域劃分規(guī)則格網(wǎng),認(rèn)為格網(wǎng)中最低點為地面點,并作為初始化的種子點[6-7];然后構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng),再遍歷非地面點,若三角面的坡度小于該閾值,則計算待判斷點到三角面的距離,以及待判斷點與距離最近的三角面的頂點的連線與三角面之間的夾角,示意圖如圖1所示,如果這兩者均小于給定的閾值,則將待判斷點視為地面點,計入地面點集[8];重復(fù)以上步驟,直到不再有新的地面點生成。

圖1 經(jīng)典的漸進(jìn)三角網(wǎng)加密算法中迭代加密步驟對待判斷點計算距離d和夾角α

經(jīng)典的漸進(jìn)三角網(wǎng)加密算法雖然普適性較好,但是該算法執(zhí)行效率較低且對孤立點、飛點、低點、低矮植被、低矮構(gòu)筑物等較為敏感,導(dǎo)致濾波結(jié)果出現(xiàn)錯誤。本文基于Terrasolid軟件,結(jié)合點云回波特性、地形數(shù)據(jù)和噪聲的相對關(guān)系,提出了一種組合濾波的方法,提高了地面點濾波的準(zhǔn)確度,為實際工程中點云組合濾波方法提供參考。

1 方法與步驟

就機載LiDAR點云而言,通過噪聲點與地表點的位置關(guān)系可以將噪聲點分為三類:獨立于地表點的噪聲點、與地表點相交的噪聲點、與地表點混雜的噪聲點。少量的孤立獨立噪聲點可以通過點的離群距離去除,但大量聚集的噪聲點卻經(jīng)常被誤判為地物,相交噪聲點和混雜噪聲點僅難以通過噪聲點的離群距離剔除,該類噪聲點通常由人工編輯去除,這往往耗時費力,且難以明確界定交織點為地面點還是噪聲點。如圖2所示[4]。

圖2 噪聲點類別

利用噪聲點和地表點的位置關(guān)系可以在Terrasolid中快速實現(xiàn)去噪功能,但由于該算法中地表點的提取是與去噪交替進(jìn)行的,故該算法的去噪效果與地表點的選擇有較大關(guān)系。機載LiDAR點云數(shù)據(jù)通常都有多次回波,首次回波一般為樹冠、裸露地表、樓頂、高空噪聲等區(qū)域,末次回波則大多數(shù)為地面點,非首、末次回波多為冠層下的樹葉、樹干、鏤空的地面構(gòu)筑物等。利用回波特性,可以去除大量相交噪聲點和混雜噪聲點?；跈C載LiDAR點云的回波特性,算法如圖3所示。

圖3 算法流程圖

(1)初始化機載LiDAR點云。濾波前初始化準(zhǔn)備,把所有類別的點云劃分到Default類中。

(2)孤立點、飛點、低點分類。利用孤立點、飛點、低點與點云主體的位置關(guān)系,剔除離群較遠(yuǎn)的噪聲點。

(3)利用回波特性構(gòu)造初步地表點集合。將首次回波的點云和末次回波的點云歸為一類,再對該點集提取地表點,這些表面點能夠包含絕大部分的地面點和地物點,同時去掉了中間回波的干擾,可以用作去噪的基準(zhǔn)面。

(4)以地表點為基準(zhǔn)區(qū)分高于地表的點、地表附近的點和低于地表的點。借助粗略劃分地表點點集合為基準(zhǔn),利用噪聲點和地表點的位置關(guān)系去噪。

(5)把除噪聲以外的點歸入Default。后續(xù)進(jìn)行地面點濾波需要去噪后的點,該類點包含了首次提取的地表點和原本Default圖層中的點。

(6)提取地面點。使用Terrasolid內(nèi)置的地面點濾波算法提取地面點。

2 實驗內(nèi)容

試驗區(qū)位于貴州省六盤水市境內(nèi),數(shù)據(jù)由Riegl 580Ⅱ機載激光雷達(dá)設(shè)備于2021年采集所得。試驗區(qū)最大點密度為13.5 個/m2,平均點密度5.09 點/m2。取1 km×1 km為試驗區(qū),該區(qū)域高差達(dá)500 m,屬于典型的高地形。該區(qū)域密林區(qū),植被覆蓋高,由于測區(qū)高差大,在航攝的時候遇到的云霧,導(dǎo)致有較多的連片懸空噪點和連片低點。如圖4、圖5所示。

圖4 試驗區(qū)范圍

本文所述的組合濾波方法在Terrasolid中實現(xiàn)如表1所示。

運行本文組合濾波方法后,生成對應(yīng)的DEM山體陰影圖,并將本文所得結(jié)果和Terrasolid常規(guī)組合濾波算法結(jié)果對比如圖6～圖8所示。

圖6 常規(guī)濾波后DEM山體陰影圖(45°俯視圖)

圖7 常規(guī)濾波后DEM山體陰影圖

圖8 本文組合濾后DEM山體陰影圖

從圖6～圖8中可以看出,本文提出的組合濾波方法相對Terrasolid中傳統(tǒng)濾波方法在抵抗噪聲和建筑物濾除方面有著更好的效果,但也將部分山體被誤分為非地面點。但總體來說,本文組合算法與Terrasolid中傳統(tǒng)濾波方法相比,更能兼顧抗噪和建筑濾除的效果。

3 結(jié)語

綜上所述,本文基于Terrasolid軟件,結(jié)合點云回波特性、地形數(shù)據(jù)和噪聲的相對關(guān)系,提出了一種組合濾波的方法,并將其與常規(guī)采用Terrasolid進(jìn)行組合濾波的流程方法進(jìn)行了對比,驗證了本文組合濾波方法在地面點分類中更能兼顧抗噪和建筑濾除效果。同時本文給出了Terrasolid中組合濾波方法的具體實現(xiàn),具有較強的可操作性,可對廣大專業(yè)技術(shù)人員的工程實踐提供直接參考。但在工程實踐中可能遇到不同的場景,專業(yè)技術(shù)人員應(yīng)對不同濾波方案進(jìn)行比選,選取最合適的點云濾波方法。