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機載激光雷達(LiDAR)點云數據結構特點及處理流程

發布日期:2018-05-31 00:00 瀏覽量:17324

  1、引言

  機載激光雷達(LiDAR,Light Detection and Ranging)主要包括激光測距系統、光學機械掃描單元、控制記錄單元、全球定位系統(Global Position System, GPS)、慣性測量系統(Inertial Measurement Unit,IMU)以及一套成像設備。機載LiDAR系統以飛機為載體,按設計航帶獲取高精度、高分辨率的地表三維坐標數據,這時一種全新的技術手段,其數據獲取和處理方式彌補了傳統攝影測量的缺陷,使得數據生產朝智能化和自動化的方向更進了一步。

  Lidar的出現不僅使得攝影測量的數據獲取能力有了空前的提高,也給數據處理和信息提取提出了新的要求。之前攝影測量技術主要集中在影像數據的光譜信息處理上,而Lidar獲取的三維空間數據是一系列隨機離散的不規則點,其在三維空間的分布形態為數據點云,可以稱為數字表面模型(Digital Surface Model-DSM)。在這些激光腳點中,有的點位于真實的地形表面,有的點位于地物或植被頂面上,要得到通常說的Digital Terrain Models-DTM 或者 DEM,還需進行后續處理。而自從 Lidar的出現,其數據處理研究一直是該領域的熱點或難點,其中濾波算法是重要的處理手段。


機載激光雷達(LiDAR)點云數據結構特點及處理流程.jpg


  2、LiDAR數據結構特點及處理流程

  2.1 LIDAR數據組成及存儲格式

  機載LiDAR對地表目標信息采集過程中,各個部件都采集相對應的信息數據,主要有同步時間數據、DGPS定位數據、IMU姿態參數數據等過程數據,以及坐標數據、回波強度數據等結果數據。目前各種類型的商用機載LiDAR所采集的數據也存在很大差別,在實際應用中,常用的信息為激光脈沖返回的地物的點云幾何數據(坐標數據)、激光強度數據和激光回波數據等。


  2.1.1數據組成

  1.幾何數據

  LiDAR 主要由 GPS、IMU 以及激光測距儀解算出來的空間三維坐標數據組成,它記錄了整個飛行區域的所有地物地形點的 3D 空間信息,通過坐標解算和轉換完成整個地物區域的大地坐標換算。也是核心數據部分。


  2 .激光強度數據

  接收機接收的反射激光脈沖束與測距儀發射的激光脈沖束能量比稱為激光雷達的回波強度。激光強度信號反映的是地表物體對激光信號的響應特征,激光束的回波強度與激光束照射到的地面及地物的類型有關,不同材質目標反射的激光強度也不同,因此可以利用回波強度信息對反射強度差異較大的區域進行濾波、分類。


  3.激光回波數據

  不同的地物其回波次數和回波強度是不同的,當激光脈沖掃描到植被時,激光束可以穿透植被形成多次回波,而當脈沖掃描到光禿的地面或平整裸露的建筑物頂面時則只產生一次回波。


  4.光譜數據

  機載LiDAR能夠快速獲取地表目標的三維坐標信息,但受激光特性的限制,不能夠獲取反映目標特征的光譜信息,所以很多機載LiDAR都同時搭載了多波段傳感器或CCD相機,用來獲取地表的影像數據。通過影像融合技術,可以將機載激光雷達系統的點云數據與地表的影像數據進行融合獲取每個激光腳點的光譜信息,應用于點云數據的后處理。


  2.1.2數據存儲格式

  目前,國際上采用的 Lidar 數據存儲格式采用ASKII碼、柵格文件和自定義二進制格式等來存儲激光雷達數據,但這三種格式有其各自的弱點,都不是目前標準的Lidar 商業數據文件格式。2003年5月,美國攝影測量與遙感(ASPRS)機構下的 Lidar 委員會發布了Lidar 數據交換格式標準LAS1.0版本。隨后該組織又陸續推出了更新版本。它是一種開放而嚴謹的二進制式的數據存取與數據轉換框架,用于儲存通過DGPS、IMU、激光測距數據生成的地表目標激光腳點的三維坐標數據,實現了數據格式的擴展和兼容性,已經被全球主要生產商所認可和使用。LAS1.0數據格式定義了數據文件的存儲方式、數據存儲結構以及可供擴展的參數,數據文件由公共數據塊(PublicHeaderBloock)、可變長數據記錄(Variable Length Records)以及點數據(Point Data)3個部分構成。

  在公共數據塊中,記錄了文件標識、飛行時間、回波次數、存儲點數據記錄所用的數據格式類型、坐標方位等信息,詳細描述了數據采集的基本信息。這些詳細的數據采集信息為數據的后續分析處理提供了必要的基礎信息。


  2.2LIDAR數據特點

  1.離散性

  機載LiDAR數據在空間分布形態表現為一系列離散分布的三維數據點云。這種離散的數據點云空間分布形態主要取決于地表形態以及數據采集方式。


  2.多次回波

  在城市地區,最有價值的通常是首次回波和末次回波,首次回波一般來自最高層次的物體,如建筑物頂、樹木頂層等;末次回波則通常來自地面。


  3.存在數據缺失和水體吸收

  機載LiDAR是通過接收被目標反射回來的激光脈沖來獲取目標物的信息,回波的強度與目標的材質有關。有的物體對激光的吸收程度較大,因此在該區域可能出現缺失回波點的情況。而在水域,大部分激光束被水體吸收,也會導致回波信號的缺失。


  4.數據量龐大

  激光雷達數據有很高的采樣率,數據精度也高,但這些優點都是以海量數據為代價的。

  機載LiDAR數據還有其他特點,如:分布不均勻、不含光譜信息、可以記錄地物反射強度信息等。


  2.3Lidar 數據處理流程

  機載 Lidar 數據處理是一個很復雜的過程,概括地說,整個 Lidar 數據處理可分為六個步驟:

  1.通過DGPS/IMU組合系統的數據精確確定遙感平臺的飛行航跡。

  2.通過對激光測距數據、IMU姿態數據、DGPS數據以及掃描角數據進行相應的處理,計算出激光腳點的三維坐標信息。一般都由機載LiDAR系統生產商提供的軟件進行自動處理,得到激光點云數據。

  3.應用一定的數學算法對點云數據進行濾波、分類、建筑物邊緣提取以及建筑物三維重建等數據后處理。

  4.機載LiDAR系統在完成對整個區域地掃描過程中,采用分航帶的方式進行飛行,航帶間保證一定的重疊度。在數據后處理過程中通過航帶間的重疊部分將點云數據進行拼接,組成一個完整的目標區域。

  5.將點云數據坐標系統轉換成用戶需求的坐標系統。

  6.將濾波、分類獲得的地面點,通過相應的操作生成DEM、DSMDOM等最終的測繪產品。

  3. LiDAR點云數據濾波

  3.1 LiDAR點云數據濾波定義

  機載 LiDAR數據濾波可這樣定義:對原始點云數據按照非地面點和地面點兩種方式分類,將非地面數據剔除生成只包含裸地地形數據點的過程稱為濾波。圖1顯示了濾波的過程,上圖為包含有地物(人工地物和自然植被)的點集合,濾波后的結果為下圖形式,只是地形點的點集合。


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