机载激光雷达技术在数字高程模型制作中的应用<br/>——以惠州大亚湾区数字高程模型制作为例

机载激光雷达技术在数字高程模型制作中的应用
——以惠州大亚湾区数字高程模型制作为例

2018-09-26符校

经纬天地 2018年4期

□符校

（广东省测绘产品质量监督检验中心，广东广州 510075）

0.引言

机载激光扫描技术（LiDAR）是一种新型主动式航空遥感对地观测技术，该技术通过机载激光发射器接收的信号获取表达地表三维形态的点云数据，能够以较高的精度反映地表的真实状况，与传统航空摄影测量技术相比，有着数据获取速度快、高程精度高、受天气影响小的优势，广泛应用于测绘、资源调查、城市规划、地灾监测等领域。激光点云是以离散、不规则方式分布在三维空间中的点的集合，本身不具有它所表达的物体的属性信息，如何进行分类处理，确定表达地面真实形态的地面点云，并生成高精度数字高程模型已成为当前测绘领域的一个研究热点。

本文介绍了机载激光扫描技术的工作原理，分析了机载激光雷达点云数据的获取与处理方法、基于高精度点云制作数字高程模型的技术流程、点云数据成果的质量评价，并将该技术方法应用于惠州大亚湾区1∶2000数字高程模型制作项目，构建了大亚湾区1∶2000高精度数字高程模型。项目试验结果表明，基于机载激光雷达点云数据的数字高程模型制作技术方法正确，生产效率高，成果精度能满足测绘产品的要求，该技术方法有一定的应用优势。

1.机载激光雷达系统的介绍

1.1 机载激光雷达系统的构成

机载激光雷达系统是在航空平台上，集成激光雷达系统、定位定姿系统（POS）、数码相机和控制系统所构成的综合系统。其中，激光雷达系统是由激光扫描仪发射激光脉冲，并记录激光脉冲从发射经目标物反射到接收单元的传播时间，鉴于光速是已知的，可测定从发射点到目标物反射点之间距离；定位定姿系统包括惯性测量单元（IMU）和全球导航卫星系统网（GNSS），IMU用于获取激光发射瞬间传感器的姿态参数，GNSS用于确定传感器的空间参数；数码相机用于获取实时的影像数据。

1.2 机载激光雷达系统的基本原理

机载激光雷达系统通过发射激光并接收激光回波，获得激光点与目标点的距离信息，结合激光发射点空间位置和姿态信息，解算出激光点在测量系统下的三维坐标（X，Y，Z），即激光雷达点云数据。点云数据是一系列离散的、空间分布不规则的点的集合，有着精度高的特点，但点云数据缺少光谱信息，进行噪声点滤除、点云分类和人工编辑后，可应用于数字高程模型制作、矢量要素采集等。

2.基于机载激光雷达点云数据的数字高程模型的制作

2.1 机载激光雷达点云数据的获取与处理

机载激光雷达点云数据的获取与处理流程（如图1所示）。

图1 点云数据的获取与处理流程图

点云数据的预处理：将原始获取的激光数据进行处理，转化为三维空间点云数据；将GPS数据联合IMU数据解算出每个时刻的航迹文件。预处理包括：POS数据预处理、坐标转换、航带拼接、系统差改正、噪声点剔除等。

由于点云本身不具有它所表达的物体的属性信息，因此，要获取所表达物体的属性，则需对点云进行分类处理，按照不同地表物体的反射特征、形状特征等，将表达不同类地物的点云进行区分[3]。地面点是反映地形真实起伏，落于裸地表面的点，包括落在道路、广场、堤坝等反映地表形态的地物之上的点；非地面点主要指落在各种高于地面的地物上的点，如建筑物、植被、管线、桥梁上的点。点云数据的分类处理，主要包括：噪声点滤除、点云自动分类和人工编辑分类。

（1）噪声点滤除。将明显低于地面的点和高于地表目标的点，以及运动地物点作为噪声点剔除。

（2）自动分类。由于机载激光具有穿透性，导致在扫描过程中不同的地物有着不同的回波次数和强度信息。利用基于反射强度、回波次数、地物形状等的算法对点云数据进行自动分类。裸露地表只有一次回波，此次反射点即为地面点。植被覆盖区域可能对于多次回波，正常的地面点是末次回波对应的反射点。相对于地物点，地面点的高程是最低的，可从较低的激光点中提取初始地表面，然后设置地面坡度值迭代计算地面点。

（3）人工编辑分类。对高程突变区域，调整参数或算法，重新进行小面积自动分类；采用人机交互的方式，以点云剖面为主要依据（结合影像）对分类错误的点进行重分类。

2.2 数字高程模型的制作

基于点云数据的数字高程模型制作流程（如图2所示）。

图2 数字高程模型制作流程图

水域处理：对于河流、水库等面积较大的水域，应采集水涯线作为特征线参与高程模型的生成。

特殊地物处理：对于立交桥、高架桥、桥梁、路堤、堤坝等保留地面或水面上的点云数据。

利用分类准确的地面点数据及道路特征线、河流边线、面状水域范围线生成数字高程模型。

2.3 机载激光雷达点云数据成果的质量评价方法

目前有关测绘成果的规范，均未涉及机载激光雷达点云数据成果，如何形成一套有效的质量检验和质量评定体系，需要根据实践去探索。笔者结合试验项目的情况，设计了该成果的质量元素、权重（如表1所示）。

表1 机载激光雷达点云数据成果质量元素及权重

（1）点云质量检查内容：点云密度、点云噪声、航带拼接误差、点云精度（预处理后点云数据的平面、高程精度）。

（2）IMU/GNSS质量检查内容：偏心分量准确性和完整性、机载和地面GNSS数据记录完整性、IMU数据记录完整性、IMU/GNSS融合数据解算精度。

（3）飞行质量检查内容：点云密度、航摄分区划分、航线方向和敷设方法、航摄时间、设备类型、软件选择、GNSS基站布测方案、检校场设计、飞行方案设计。

（4）飞行地速、LIDAR扫描航线重叠度、摄区和分区覆盖完整性、航迹偏离、相邻航高、最大航高与最小航高之差、实际航高与设计航高之差、俯仰角、侧滚角、飞行转弯坡度、出入航线平飞与“8”字飞行。

（5）附件质量：技术文档的齐全性和完整性、检定资料的完整性和符合性、整饰包装的符合性、附图和附表的完整性和符合性。

该方法用于试验数据的检验任务中，所得的结论，得到了下一工序的验证，证明了该质量评定体系的合理性、有效性。

2.4 数字高程模型的质量评价方法

数字高程模型的质量评价方法主要依据CH/T1026-2012《数字高程模型质量检验技术规程》，该成果的检查的质量元素有：空间参考系、位置精度、逻辑一致性、时间精度、栅格质量、附件质量。

该成果的检查内容主要有：坐标系统、高程基准、投影参数；高程中误差、套合差、同名格网高程值；数据归档、数据格式、数据文件、文件命名；原始资料、成果数据；格网尺寸、格网范围；附件资料的完整性、正确性。

3.试验与分析

3.1 试验数据

本文试验数据采用惠州市大亚湾区数字高程模型制作项目，项目于2016年使用一架运五飞机搭配一台OptechHA500机载激光雷达及飞思相机，执行航摄任务获取345km2的1∶500比例尺点云数据，并利用该点云数据结合新获取的影像生产1∶2000数字高程模型，其精度指标要求（如表2所示）。

表2 成果精度要求

该摄区地形复杂，丘陵、山地和冲击平原间隔分布，该摄区属于航摄困难区域。

点云数据的预处理采用的软件是与相机配套的加拿大Optech公司研发的LMS软件，点云数据的分类处理及数字高程模型的建立采用的是TerraSolid系列软件。

3.2 试验结果分析

图3为单位图幅（2521.50-568.50）的1∶500地形图，图4该图幅的激光点云数据，图5为该图幅点云数据所形成的数字高程模型成果。使用表1、表2的质量评价办法，先对点云数据成果进行质量检查，合格后，进行数字高程模型成果的质量检查。内业审查项目的文字资料包括技术设计书、技术总结、检查报告、点之记等，并采用人机交互的方式检查数字高程模型成果的空间参考系、位置精度、时间精度、逻辑一致性、栅格质量；外业按GB/T24356-2009《测绘成果质量检查与验收》抽取2批次，共28幅1∶2000数字高程模型图，采用GNSS接收机检核数字高程模型成果的位置精度。

图3 地形图

图4 激光点云数据

图5 数字高程模型

内业检查发现，点云数据存在个别点云分类不正确，个别地面点云表面模型不连续、不光滑，但不影响下一道工序；试验数据总批量约为325幅，划分为2个检验批进行外业检测，第一批次批量N1=163幅，样本量n1=14幅，检测中误差分别为：0.22m（丘陵）、0.18m（平地）、0.23m（丘陵）、0.18m（平地）、0.22m（丘陵）、0.23m（丘陵）、0.10m（平地）、0.25m（丘陵）、0.15m（平地）、0.12m（平地）、0.16m（平地）、0.16m（平地）、0.18m（平地）、0.16m（平地）；第二批次批量N2=162幅，样本量n2=14幅，检测中误差分别为：0.11m（平地）、0.31m（山地）、0.27m（丘陵）、0.28m（丘陵）、0.31m（山地）、0.30m（山地）、0.09m（平地）、0.31m（山地）、0.18m（平地）、0.16m（平地）、0.18m（平地）、0.13m（平地）、0.12m（平地）、0.16m（平地）；外业共检测1112个高程点，样本检测中误差均小于标准中误差，平地平均中误差0.14m，丘陵平均中误差0.24m，山地平均中误差0.31m，精度满足项目技术设计的要求。