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《武汉大学》 2011年
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顾及点云类别属性与地形结构特征的机载LiDAR数据滤波方法

左志权  
【摘要】:随着GPS(Goble Positioning System)和INS(Inertial Navigation System)组合定位精度的提高,使用机载LiDAR数据制作DTM(Digital Terrain Model)已经变得非常普及。与传统的摄影测量方式相比,机载LiDAR数据采集对天气,季节,以及时段要求较小,并且可以快速获取地表三维空间信息。而长期以来制约机载LiDAR数据处理自动化程度的一个关键问题就是离散点云自动分类,点云分类按实际应用又可细分为点云滤波,即分离地面点与非地面点,以及建筑物、植被地物信息提取等多类用途。点云自动分类是近20年来LiDAR数据处理与摄影测量数据处理领域共同关注的学术前沿和难点问题。 近年来,机载LiDAR数据处理理论方法得到较快地发展,其中部分方法已转化为广泛流传的实用产品,如芬兰TerraSolid公司的TerraScan作为一款具有代表性的机载LiDAR点云生产软件,其应用最为广泛;德国Inpho公司的SCOP++在处理由摄影测量方式获取的离散点云则更为出色。在地物信息提取方面,德国Definiens公司的eCognition的面向对象栅格信息提取理念无疑是近10年来最令世人振奋的成果。本文在对传统相关研究深入分析总结基础上,针对点云预处理、点云滤波及分类等方面提出改进或创新方法,并对其中的关键问题和实现技术细节进行系统研究与实用分析,具体包括: 1)基于3D有限元分析的点云噪声剔除方法。通过对局部邻近点拟合、频率域信号分析等离散点云噪声剔除算法局限性的分析,并结合LiDAR点云典型噪声空间分布特性,提出一种基于有限元分析的LiDAR点云典型噪声剔除算法。该算法首先采用空间六面体模型作为基本“有限单元”,选择一定剖分阈值快速对原始LiDAR点云进行三维剖分,并构建离散点云拓扑关系;其次依据基于邻接关系的推理规则进行噪声单元与非噪声单元聚类,并将噪声单元与非噪声单元进行有效区分;最后通过选择更精细剖分阈值以迭代方式进一步剔除剩余噪声点,从而达到良好的噪声剔除效果。采用多组具有代表性的机载LiDAR点云数据,针对有限元算法与局部点拟合算法进行对比实验,结果表明有限元算法在典型噪声剔除方面具有明显优势。 2)基于栅格信息提取技术的点云粗分类方法。针对城区LiDAR点云提出一种全自动分类方法:首先采用具备一定抗过分割能力的拓扑启发式分割算法对栅格高程图像进行面向对象分割;其次依据迭代Otsu聚类思想将地面图斑对象与非地面图斑对象初步分离,并合并邻接的非地面对象;最后通过两种拓扑模型检测典型地物对象,并在典型地物对象中引入多次回波百分比特征检测树木对象,在区域面积、建筑物高度等多条件约束下,区分建筑物及其它两类地物。选择多组具有丰富地物类型的城区点云数据进行实验,结果表明:本文算法具有良好分类精度及较强实用价值。 3)基于点云类别属性引导的城区点云滤波方法。针对城区LiDAR点云滤波难点,提出一种基于点云类别属性引导的三角网渐进滤波方法:首先对格网内插后的栅格数据进行面向对象分割;其次采用迭代Otsu聚类、拓扑模型等手段对地面对象与非地面对象自动分离;最后针对分类结果构建初始三角网,并自适应调整地面点判据参数,达到提高滤波质量目的。选用多组真实城区点云数据进行滤波实验,并与传统方法滤波结果进行精度评价,评价结果表明:基于点云类别属性引导的滤波方法能更有效地保证城区点云滤波质量。 4)顾及地形结构特征的山区点云滤波方法。为了在山区滤波过程中充分顾及地形特征,提出一种以等高线形状分析为基础的渐进三角网滤波方法:首先在原始地形数据上跟踪具有一定间隔的等高线,并作适当平滑处理;其次采用Split算法逐条计算曲线上特征点(主要包括山脊点或山谷点),在特征点约束下将整个地形区域进行四叉树剖分;最后在四叉树的每个叶子节点所对应矩形区域提取地面点,构建初始三角网,并渐进生成地面三角网,从而达到顾及地形特征的滤波效果。针对多组不同扫描系统真实点云数据进行实验,并与传统方法进行比较,结果表明:顾及地形特征的滤波方法可以进一步提高山区点云数据的滤波质量。 本文所研究提出的点云数据处理有关的理论、方法与算法设计,均采用Windows环境下的C语言实现。选取不同LiDAR系统获取的多组条带或局部数据进行实验分析,有关实验结果证明本文的点云处理方法能非常有效地适合多种LiDAR系统数据,以及适应包含不同类型人工地物和自然地物的真实场景数据。实验结果还证明,在点云类别信息提取方面,基于栅格信息提取技术的点云粗分类方法在建筑物、树木信息提取具有很好的性能,并且顾及点云类别属性及地形特征的点云滤波效果较传统相关方法要好,更能满足实际的测绘生产要求。 本文提出的点云噪声剔除方法、点云粗分类以及顾及点云类别属性及地形特征的滤波方法都是一种自动化的实用点云处理方法。在理论意义上,该类方法是一套可以有效处理原始机载LiDAR点云数据的新方法,具备理论研究上的可持续性和前瞻性:如与光谱影像结合可以进一步讨论自动地物建模理论方法,以及研究真正射影像制作方法等热门课题;在实践意义上,该类方法通过了大量真实数据的实践检验,相关算法可以直接应用于未来的机载LiDAR数据处理系统和数字摄影测量系统中。
【学位授予单位】:武汉大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TN959.73

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