基于机载激光雷达点云数据的1∶10000地形图地貌要素生产方法研究

【摘要】随着测绘科技水平的发展，机载LiDAR技术得到了广泛应用。本文利用机载LiDAR点云数据对1∶10000地形图地貌要素的生产方法进行研究，对研究区开展生产试验和精度检测。结果表明，产品精度满足1∶10000地形图地貌要素的生产要求，达到了相关高程精度的要求。

【关键词】机载LiDAR；点云数据；地貌要素

【DOI编码】10.3969/j.issn.1674-4977.2024.04.039

Research on Production Methods of Geomorphic Elements in 1∶10000 Topographic Maps Based on Point Cloud Data of Airborne LiDAR

CHEN Changwei

（Liaoning Inspection， Examination and Certification Centre， Shenyang 110036， China）

Abstract：With the development of surveying and mapping technology， airborne LiDAR technology has been widely applied. This article uses point cloud data of airborne LiDAR to study the production methods of geomorphic elements in 1∶10000 topographic maps. Through production experiments and accuracy testing in the research area， the results show that the product accuracy meets the production requirements of geomorphic elements in 1∶10000 topographic maps and meets the relevant elevation accuracy requirements.

Keywords：airborne LiDAR； point cloud data； geomorphic elements

0引言

随着测绘科学技术和仪器装备水平的发展，激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）技术得到了广泛应用。作为一种新兴的主动式对地观测系统，该技术通过发射激光束探测目标的位置和速度等特征量，具有测量精度高、不受云雾等自然条件影响的优势，可广泛应用于基础测绘、数字城市建设、自然资源调查和自然灾害监测等领域[1-3]。LiDAR因集成平台不同，可分为星载、机载和车载等平台。其中1∶10000地形图测绘所需要的LiDAR数据范围较大且精度要求较高，一般采用机载平台获取。

1LiDAR点云数据概况

本研究区总面积约为6987 km2，共涉及280幅1∶10000地形图，涵盖平地、丘陵地和山地等多种地形类别。研究区各地形类别的图幅分布情况如表1所示。

本文使用的LiDAR点云数据由Optech Galaxy-T2000机载激光雷达系统获取，现势性为2022年5月至6月，2000国家大地坐标系，1985国家高程基准，点云平均点间距不大于2 m，LAS数据格式。LiDAR点云数据已经过自动滤波和人工编辑分类等处理，形成了地面点云数据，并按1∶10000比例尺分幅存储。

21∶10000地形图地貌要素生产方法

2.1技术路线与方法

本文利用机载LiDAR点云数据，对1∶10000地形图的地貌要素（高程点和等高线）进行生产。

2.2高程点提取方法

首先，按照1∶10000地形图对高程点分布的位置和数量要求，在图内选取若干合适的高程点位置。其次，利用ArcGIS软件对上述点位与LiDAR点云数据进行近邻分析，若点位附近5 m内存在地面点云点，则将距离其最近的地面点云点作为高程点；若点位附近5 m范围内没有地面点云点，则需要在图内其他位置重新选取合适的高程点位置，并再次与LiDAR点云数据进行近邻分析。最后，按照1∶10000地形图的高程点取位要求，将作为高程点的地面点云点高程值保留一位小数。

2.3等高线制作方法

首先，利用ArcGIS软件将各图幅LiDAR点云数据中的地面点云点由原始LAS数据格式创建栅格表面，再将全部280幅地形图的栅格表面按照平地、丘陵地和山地分块进行合并处理，并按照平地1 m、丘陵地2.5 m和山地5 m的间距分别统一创建各地形类别下的等值线，并按照相关要求区分计曲线和首曲线。其次，按照图内地势起伏的分布特点对统一创建的等值线进行分块拆分处理，并利用ArcGIS软件在不同的拆分区域内设置不同的参数对等值线进行平滑和概化处理。一般来说，地势平缓区域的平滑和概化尺度应大于地势陡峭区域。最后，若平滑和概化处理后的等值线在部分区域仍然不符合制图表达要求，应进行适当取舍和修测。

2.4地貌要素示例

经过高程点提取和等高线制作，形成了1∶10000地形图地貌要素。地貌要素与其他基础测绘要素一起经过制图输出后可以形成符号化的地形图数据。

3高程点和等高线精度分析

3.1抽样图幅选取

本文在研究区280幅1∶10000地形图中共选取了32幅均匀分布的地形图，进行GNSS-RTK野外实地高程测量，对通过LiDAR点云数据生产的1∶10000地形图中的高程点和等高线要素进行高程精度检测。在32幅抽样图幅中，各地形类别的图幅分布情况如表2所示。与表1进行对比可知，32幅抽样图幅和280幅全部图幅中各地形类别的占比基本一致。

3.2高程点精度分析

在32幅抽样图幅中共选取高程点精度检测点1103个，将通过LiDAR点云数据从检测点提取的高程值与野外实测的高程值进行直接比较，再通过高精度检测的中误差公式计算高程中误差。具体的精度检测结果如表3和表4所示。

由表4可知，研究区由LiDAR点云数据提取的高程点高程值在平地、丘陵地和山地上的平面中误差分别为0.30 m、0.28 m和0.20 m，均优于1∶10000地形图关于高程点的精度要求。

3.3等高线精度分析

本文在32幅抽样图幅中共选取等高线精度检测点1196个。由于实地难以到达等原因，检测点难以全部位于等高线处，因而首先根据图幅内通过LiDAR点云数据生成的等高线创建不规则三角网（Triangulated Irregular Network，TIN），其次将根据TIN计算得到的检测点处的内插高程值作为该检测点的等高线高程值，与野外实测的高程值进行比较，最后通过高精度检测的中误差公式计算高程中误差。具体的精度检测结果如表5和表6所示。

由表6可知，研究区由LiDAR点云数据生产的等高线高程值在平地、丘陵地和山地上的平面中误差分别为0.26 m、0.59 m和0.97 m，均优于1∶10000地形图关于等高线的精度要求。

4结束语

本文利用机载LiDAR点云数据对1∶10000地形图地貌要素的生产技术方案进行了研究，在研究区进行了生产试验，并对生产结果进行了高程精度检测。结果表明，机载LiDAR点云数据在1∶10000地形图地貌数据的生产方面精度可靠，优于1∶10000地形图关于高程点和等高线的精度要求，为今后在更大范围内采用机载LiDAR点云数据进行基础测绘地貌数据的生产和更新奠定了应用基础。

【参考文献】

[1]刘经南，张小红.激光扫描测高技术的发展与现状[J].武汉大学学报·信息科学版，2003，28（2）：132-137.

[2]李雪松.机载激光LiDAR原理及应用[J].测绘与空间地理信息，2015，38（2）：221-224.

[3]梁贵华，周校，郑洋.利用机载LiDAR快速测绘山区地形地貌的应用探讨[J].工程勘察，2022（7）：74-78.

【作者简介】

陈长伟，男，1983年出生，高级工程师，学士，研究方向为测绘产品质量检验。

（编辑：于淼）