格网化差值比较

■阎绚绚

（甘肃煤田地质局一四九队 甘肃兰州730020）

格网化差值比较

■阎绚绚

（甘肃煤田地质局一四九队 甘肃兰州730020）

LIDAR技术是目前国内航空测绘业正处于理论研究和生产探索的一项技术。要利用LIDAR数据生成产品，需要进行格网化插值将其转换成DTM。目前存在多种利用LIDAR点数据生成DTM的方法。但每种方法都有其优缺点，本文将重点对目前广泛使用插值方法的基本理论进行分析，对其插值效果进行比较，从而为实际应用挑选同插值算法提供帮助。

DTM插值方法效果比较

LIDAR技术是目前国内航空测绘业正处于理论研究和生产探索的一项技术。利用这项技术测量产生的原始数据作为一种新的数据源应用越来越广泛。这种数据一般是离散点数据，即数据点云。要利用LIDAR数据生成产品，先使其脱离LIDAR系统硬件层次后，第一个步骤是进行预处理，即处理有问题的数据；然后就是进行格网化插值将其转换成DTM。目前存在多种利用LIDAR点数据生成DTM的方法，但每种方法都有其优缺点，需要通过相应的格网化差值比较。

1　插值方法的基本理论

（1）反距离加权插值法。反距离加权插值法(Inverse Distance to a Power)可以进行确切的或者圆滑的方式插值,是用于对地物边缘点平滑处理的插值方法。

（2）改进的Shepard插值法。改进谢别德法(MQS)是由Franke及Nielson提出,它仍是一个与距离成反比的加权方法。（3）最小曲率插值法。最小曲率法(MC)广泛应用于地球科学。用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值、具有最小弯曲量的长条形薄薄的弹性片。（4）自然邻近点插值法。自然邻点插值法(NN)是Surfer7. 0出现后才有的网格化新方法。其基本原理是对于一组泰森(Thiessen)多边形,当在数据集中加入一个新的数据点(目标)时,就会修改这些泰森多边形,而使用邻点的权重平均值将决定待插点的权重,待插点的权重和目标泰森多边形成比例。（5）最近点插值法。最近邻点插值法，最初用于从离散分布气象站的降雨量数据中计算平均降雨量,现在GIS和地理分析中经常采用泰森多边形进行快速的赋值。（6）移动平均插值法。移动平均插值法(MA)是一种局部平滑的插值法。它是对待插值点临近区域内的所有数据点取平均值作为待插点属性值的方法。（7）局部多项式插值法。局部多项式插值法(LP)是在被插值点的局部临近区域使用加权最小二乘方法拟合多项式来进行插值的。插值多项式可以是一次多项式(即拟合平面)、二次多项式或者三次多项式(拟合曲面)。

2　各种插值方法效果比较

下面来对各种插值方法的特点进行综合比较。这里，比较的内容有插值方法插值的准确性(是否尊重原始数据)、插值格网的平滑度和对数据空白区域的处理能力等。表中，对这十种插值方法进行了三项比较，分别列举其优点、缺点，以及处理数据的效率：

表1　各种插值方法效果的比较

本文使用Surfer7.0软件试验了各种插值方法对LIDAR原始点云的插值效果（各种插值法均不设平滑参数，且使用相同大小的搜索圆）：IDP法：对边缘有中度的平滑效果，其他区域插值准确。MC法：插值准确，边缘处仅有轻微的平滑效果。NaN法：插值准确，边缘处仅有轻微的平滑效果。NeN法：插值准确，无平滑效果（如图）。

MA法：对边缘有中度的平滑效果，其他区域插值准确。MQS法：边缘处仅有轻微的平滑效果，但格网中因插值产生的噪声非常多。LP法：地形整体平滑严重，插值有错误，区域边界处因插值产生少量噪声。RBF法：边缘处仅有轻微的平滑效果，但格网中因插值产生的噪声较多。Kriging法：插值准确，边缘处仅有轻微的平滑效果。TLI法：插值准确，边缘处仅有轻微的平滑效果。

DEM的格网化插值与DSM有所不同。由于经过地物点的剔除，大量点云点已被从点云中删除，造成点云在局部(尤其是建筑内部)出现数据空洞。对这种数据进行插值，合适的插值方法必须能够对数据空白区域有很好的估计能力。同样，本文使用Golden Surfer软件试验了各种插值方法对经过滤波处理的LIDAR原始点云插值生成DEM的效果(各种插值法均设定相同的平滑参数，且使用相同大小的搜索圆)：IDP法：地形比较平滑，仅在局部有微小的突起或下陷,插值较准确。MC法：对数据空白区域完全没有进行插值估计的能力，这些区域全部都呈现严重的下陷。NaN法：插值准确，地形很平滑。NeN法：地形呈片状分布，完全不平滑。MA法：地形严重平滑，几乎看不到任何地面特征。MQS法：在点云数据空白区域，DSM格网也无数据，且因插值产生少量噪声。LP法：地形不太平滑，有褶皱。RBF法：插值所耗时间为其他方法的数百或数千倍，不可用。Kriging法：插值准确，地形很平滑。TLI法：插值较准确，但地形不太平滑，在点云的数据空白区域有明显的三角面现象。

3　结语

这些网格化方法均有各自的特点和优势，在LIDAR点云格网化中都经常应用，但这些网格化方法又分别有各自的局限性和应用条件。因此，对于格网化插值，需要根据数据分布的特点和网格化的精度效果要求，以及相应的用途，选择恰当的网格化方法。所以，一般来说数据点分布会比较密集，也比较均匀。它对于插值方法的要求主要在于能够很好地贴合原始数据。

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P5[文献码]B

1000-405X（2016）-2-165-2