基于TerraSolid 软件的机载激光点云数据处理分类算法研究

刘锋 张金伟

（中水淮河规划设计研究有限公司 合肥 230601）

1 TerraSolid 软件的分类原理

TerraSolid 软件是由芬兰的赫尔辛基TerraSolidOY公司开发的第一套商业化处理激光点云数据的软件，基于Microstation 开发的，运行于Microstation 系统之上的，在日常应用过程中主要用到八大模块：TerraMatch（平差和精准匹配模块）、TerraScan（点云数据处理基础模块）、TerraModeler（地形建模应用模块）、TerraPhoto（正射影像处理模块）、TerraSurvey（3D数字测图软件模块）、TerraPhotoViewer（三维浏览高分辨率正射影像的模块）、TerraScanViewer（激光点云分类数据的可视化软件模块）、TerraSlave（分布式处理模块）等模块。其中在水利工程中TerraSolid软件处理机载激光点云分类的主要模块是其中的TerraScan 模块。TerraSolid 的分类原理是2000 年由Axelsson 提出的一种基于不规则三角网的渐进式加密方法。第一步，TerraSolid 软件是通过点云中的某一个点由它的一定最小区域内生成一个原始的三角网（TIN）；第二步，通过三角网的层层迭代计算处理并加密，将符合要求的数据通过设定阈值条件自动添加到三角网中，软件重新计算阈值条件，再逐步对原始点云周边的点云进行计算并判断，将满足设定条件的点云继续添加，直到没有新的点云数据加入为止。分类是机载激光点云数据处理过程中最重要的步骤，只有通过TerraSolid 软件提取出相对准确的地面点数据，才能生成准确的DEM 数据。在点云数据处理过程中，设定阈值条件是重点也是难点，如果阈值条件选取得不合适，会使新加入的点云是否为真实地面点数据的出现准确性问题。

2 试验区数据

试验区位于淮河流域内河南省沙颍河某地区。该试验区域内地形主要包含水域、村庄、耕地以及植被，整个试验区地势分布相对平坦，但局部区域内堤防与耕地相对高差也较大。测区的原始点云数据由33905370 个点构成，平均点云密度为每平米28 个激光点。试验区数据是通过IE 解算轨迹、数据预处理、航带拼接以及航带平差以后的LAS 标准格式的原始数据。

3 基于TerraSolid 软件对沙颍河某地区点云数据分类处理

机载激光点云数据分类处理的过程比较繁琐复杂，处理步骤大致分为下面几步。

3.1 去噪、分类低点

由于试验区内河流以及沟塘等水域较多，机载激光点云被水面吸收和反射的较多，机载激光点云在软件中形成前视图。在前视图中能够显示出激光点云中低点以及空中噪点的位置和数量，这些低点和噪点点云在工程应用中不能使用，因此在分类地面点之前要去掉这些低点和噪点。由于噪点绝大部分是高于高植被的点云，因此噪点可以通过TerraSolid 参数设置在分类地面点之前去噪。在分类低点之前第一步就是把所有激光点云归类至Default，如图1 所示。然后在Default 中分类低点，如图2 所示。分类低点的步骤是：首先通过系统设置参数分类大部分的低点，然后再通过绝对高程的方式分类低点，最后手动通过软件调整小部分未分类的低点，完成最终的分类低点工作。

图1 所有点云归类至Default 示意图

图2 分类低点参数设置示意图

3.2 分类地面点

TerraSolid 分类激光点云数据的方式是采用不规则三角网进行渐进加密，所以，软件通过点云数据不断地建立地面三角模型来逐步分离非地面点。打开TerraSolid 软件中的TerraScan 模块，在Tools 工具栏中加载Macro 算法，在Macro 算法中File 中选择之前做好的用于分类低点、地面点、噪点、低植被、中植被、高植被以及建筑物的相关算法，选择好的算法如图3 所示。在实验过程中，由于水利工程中需要的最主要部分为地面高程点，所以对分类地面点的算法参数进行详细设置，具体参数设置如图4 所示。在分类过程中主要参数的作用：其中Terrainangle 参数是地形最陡坡度，是点在迭代三角面上的投影点与该点最近的三角顶点之间的最大角，通常软件默认Iterationangle 值的范围为4.0～10.0m之间，而Iterationdistance 是点到迭代三角面的最大距离，通常软件默认Iterationdistance 值的范围在0.5～1.5m 之间。经过多次的实验研究表明图4 所示前面的参数设置适合于地形比较平缓的平原地区，后面的参数设置适合于含丘陵或者山区高差较大的地形地区。

图3 TerraSolid 分类算法示意图

3.3 调整分类算法参数进行数据处理

由于整个测区地形起伏虽然不大，但是局部区域内堤防与平地高程相差较为明显，所以对试验区的数据进行分开处理。图4 中Terrainangle 与Iterationdistance 参数，决定了未分类的点云是否加入三角迭代的算法阈值条件中。在整个测区范围内，开始设置迭代角度较小和两点迭代距离相对较大的参数进行分类激光点云数据。在局部区域内，高差相对较大的丘陵或者山区地形，设置迭代角度较大和两点迭代距离相对较小的参数进行局部的分类激光点云数据。在不调整其他参数的情况下，通过不断变换不同的迭代参数，对原始点云数据进行分类算法处理。处理结果如图5，从图中分类结果可以看出，原始点云33905370 个点，分类结束以后，低点6963 个、地面点9144200 个、噪点2018 个、低植被24372152 个、中植被8193112 个、高植被7227714 个以及建筑物4638415 个。

图4 TerraSolid 分类地面点参数设置示意图

图5 分类结果示意图

4 数据输出

4.1 机载激光点云数据输出

机载激光点云数据分类结束以后，进行粗差剔除，点云数据量会减少，数据冗余现象也相应得到解决。通过TerraSolid 软件输出分类后的数据，格式按照水利工程要求处理成通用格式的LAS 数据。

4.2 平面坐标和高程的转换

通常机载激光点云的三维坐标数据一般默认都是建立在WGS84 坐标系下，而水利工程应用过程中通常采用的是CGCS2000 坐标系，因此，需要进行坐标转换。机载激光点云的高程数据是采集的大地高，而水利工程应用过程中通常采用的1985 黄海高程基准对应的正常高。因此也要对高程进行高程基准的转换。通过外业采集的图根控制点数据求取布尔沙七参数，通过七参数转换之前输出的通用格式的LAS 数据得到相对应的平面坐标和高程。

4.3 生成DEM 和DOM

根据分类和坐标转换获取的地面点高程数据，按照一定的内插条件和方式生成水利工程需要的相应比例尺对应的DEM 以及相关成果,将无人机采集的高分辨率影像进行分布式处理，通过采集的航片内外方位元素对影像进行空中三角测量，然后影像镶嵌之前生成的DEM 文件，在内业生产出正射影像图（DOM）。生成的DEM 数据和DOM 数据为后期的地形图成图以及三维建模提供基准。

5 结语

本文利用TerraSolid 软件中的TerraScan 激光点云处理模块对沙颍河局部地区的点云数据进行分类处理，详细介绍了TerraSolid 软件处理激光点云数据的流程。包括解算原始点云数据、去噪、点云低点的剔除、点云分类处理流程以及生成最终的DEM 和DOM成果数据。本文的点云分类算法参数调整提高了在不同区域地形情况下的处理点云数据的效率和精度