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      機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云在高植被山區(qū)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用研究

      2019-10-15 03:01:46陳小雁聞麗佳
      工程建設(shè)與設(shè)計(jì) 2019年18期
      關(guān)鍵詞:等高線外業(yè)激光雷達(dá)

      陳小雁,聞麗佳

      (浙江華東測(cè)繪地理信息有限公司,杭州310000)

      1 引言

      隨著機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)的日益發(fā)展,其在測(cè)繪行業(yè)的應(yīng)用越來(lái)越成熟,尤其在大比例地形圖的應(yīng)用中,具有無(wú)可替代的作用。本文測(cè)區(qū)位于江西省奉新縣內(nèi),植被茂密,以竹林、杉樹(shù)及白楊樹(shù)為主,外業(yè)采集樹(shù)高困難,精度難以保證,機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云(以下簡(jiǎn)稱點(diǎn)云)測(cè)量技術(shù)為此類地區(qū)的測(cè)繪工作提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

      2 點(diǎn)云簡(jiǎn)介

      點(diǎn)云是通過(guò)機(jī)載激光發(fā)射器接收的信號(hào)進(jìn)行處理所獲得的表達(dá)地表三維形態(tài)的、離散的、密度不均勻的數(shù)據(jù)點(diǎn)集,能夠以較高的精度反映地表的真實(shí)情況[1],如地面高低起伏,地表物體反射特征、大小、高矮,物體之間的相對(duì)距離關(guān)系等。

      3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理作業(yè)流程

      點(diǎn)云預(yù)處理成果→噪聲點(diǎn)濾除→坐標(biāo)轉(zhuǎn)換→點(diǎn)云自動(dòng)分類→根據(jù)實(shí)測(cè)點(diǎn)檢查合格→人工編輯分類結(jié)果→地面點(diǎn)→構(gòu)建數(shù)字高程模型→等高線、高程點(diǎn)成果。

      3.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類

      在TerraSolid軟件中,點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類圖層如下:(1)Default;(2)Ground;(3)vegetation;(4)Building;(5)Low point;(6)Model keypoints。

      其中,Default層是作業(yè)過(guò)程中臨時(shí)存放的點(diǎn)云數(shù)據(jù)圖層;Ground(地面點(diǎn))主要是存放反映地面真實(shí)地貌(人工修建的路堤、土堤、階梯路、自然形成的、且規(guī)模較大的土坑及土堆等堆積物)的點(diǎn),人工修筑的土壟、攔水壩、干堤、水閘等水工構(gòu)筑物與地面相連接的部分視等視為地面點(diǎn);Vegetation(植被點(diǎn))主要存放地表植被的點(diǎn),草地、灌木、竹林、苗圃、幼林、園地與林地等視為植被點(diǎn);Building(建筑物點(diǎn))主要存放地表建筑的點(diǎn),房子與溫室大棚等視為建筑物點(diǎn)。

      3.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)成圖

      3.2.1 地面點(diǎn)模型處理

      將自動(dòng)分類好的地面點(diǎn)建模(DEM),觀察模型進(jìn)行人工干預(yù)。如果出現(xiàn)不合理的三角網(wǎng),將未分離出的點(diǎn)進(jìn)行手動(dòng)分至地面點(diǎn),直到無(wú)不合理的三角格網(wǎng)出現(xiàn)??蓪?duì)高程突變的區(qū)域,調(diào)整參數(shù)或算法,重新進(jìn)行小面積的自動(dòng)分類。精分類處理完成后的模型如圖1所示。

      圖1 地面點(diǎn)建模

      3.2.2 獲取高程信息

      在精分類后的地面點(diǎn)模型上,分離出等高線關(guān)鍵點(diǎn),利用軟件自動(dòng)生成等高線,可設(shè)置最小面積、光滑以及等高距等參數(shù),將小的自行圈將以去除,生成項(xiàng)目所需比例尺的等高線。將等高線導(dǎo)出后,再將模型關(guān)鍵點(diǎn)導(dǎo)出成ENZ格式,利用CASS軟件編輯等高線及高程點(diǎn),即完成地形圖的高程要素采集。

      3.2.3 地形圖地物信息采集

      利用正射影像(DOM)結(jié)合地面點(diǎn)模型(DEM),繪制地物要素:管線、水系、房子、道路、坎、地類界等。植被種類的填充可結(jié)合影像與點(diǎn)云的斷面圖,通過(guò)樹(shù)高、形態(tài)等,判斷樹(shù)的大致種類,如江西奉新的竹子及形態(tài)(見(jiàn)圖2)、杉樹(shù)以及相應(yīng)點(diǎn)云分布狀態(tài)(見(jiàn)圖3),結(jié)合外業(yè)調(diào)繪成果完成地形圖(DLG)的制作[2]。

      3.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)精度統(tǒng)計(jì)

      通過(guò)外業(yè)測(cè)點(diǎn)檢查,得到高程的精度如表1所示。高程中誤差為±0.107m,符合NB/T 35029—2014《水電工程測(cè)量規(guī)范》的要求。

      圖2 竹子以及點(diǎn)云分布狀態(tài)

      圖3 杉樹(shù)以及點(diǎn)云分布狀態(tài)

      表1 高程精度表 m

      4 結(jié)語(yǔ)

      點(diǎn)云在植被深厚地區(qū)發(fā)揮了巨大的作用,極大地減少了外業(yè)工作量,縮短了作業(yè)工期,解決了傳統(tǒng)航空攝影測(cè)量在植被深厚且茂密的技術(shù)難題,使地形圖的高程精度得到了很大的提升。但是大型激光雷達(dá)技術(shù)具有復(fù)雜、研制周期長(zhǎng),設(shè)備昂貴等不足之處,要促進(jìn)其發(fā)展需要一定的人才儲(chǔ)備、雄厚的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ),而且點(diǎn)云數(shù)據(jù)量大,對(duì)硬件及軟件都是一個(gè)極大的考驗(yàn)。此外,點(diǎn)云粗分類還需完善,對(duì)于部分杉樹(shù)密集的地方,地面點(diǎn)數(shù)量也有待增多。

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