基于傾斜影像密集匹配點云的數(shù)字高程模型更新方法研究

王月如，高林營，周智勇

(重慶市勘測院，重慶 401121)

1 引 言

DEM是常用在設計工作中的測量基礎數(shù)據(jù)，能夠提供必要的地形起伏信息。但是隨著時間推移，地表因人類活動或地質災害作用而產生變化，往期測繪得到的DEM成果時效性變差，不能滿足要求，需要生產新的DEM。大范圍生產全新DEM對于整體變化不大的區(qū)域是一種浪費，而在往期DEM的基礎上對變化區(qū)域進行更新是比較常用的方案，既能滿足時效性要求又能兼顧經濟性。以往DEM更新方法主要是對變化區(qū)域重新外業(yè)測繪或通過航空攝影測量方法得到等高線、特征線、特征點后更新到原特征點線中內插得到新DEM，但是此傳統(tǒng)方法存在著人工工作量大、地形細節(jié)有損失的缺點。隨著新型測繪技術發(fā)展，點云生產DEM的作業(yè)方法逐漸被測繪行業(yè)所采用[1～3]，其成果細節(jié)豐富、精度高、人工成本較低。但是獲取激光雷達點云需要激光掃描儀才能夠獲取，對于無點云成果要求的項目來說，采集點云數(shù)據(jù)提高了工程成本。對于需求更新DEM的同時要求采集最新航空影像的項目來說，使用傾斜影像密集匹配點云對DEM進行更新[4，5]，是一種降低成本同時有效保證DEM質量的方法。

2 試驗區(qū)概況與試驗數(shù)據(jù)

試驗區(qū)選擇在重慶市兩江新區(qū)石船片區(qū)。該片區(qū)目前尚未大規(guī)模開發(fā)建設，地形起伏大，丘陵、丘谷交叉分布，丘谷多為池塘、梯田，丘陵緩坡上有零落的居民地聚集點和鄉(xiāng)村道路，陡坡覆蓋有茂密的常綠闊葉喬木，丘陵頂部植被稀疏，多為草本植物和零星小型灌木。

該區(qū)域在2020年使用機載LiDAR點云生產了 1∶1 000比例尺的CGCS2000高斯投影3°分帶的DEM成果，為了滿足新的使用需求，需提供該片區(qū)現(xiàn)勢性較強的2021年重慶獨立系中帶 1∶1 000比例尺DEM成果。因該片區(qū)地形整體變化不大，僅部分區(qū)域因道路建設有所變化，故整體生產新的DEM勢必造成人力的浪費。針對變化區(qū)域進行更新是經濟性高、節(jié)省工期的優(yōu)勢方法。

因為項目同時有數(shù)字正射影像產品需求，考慮到成本，故將航飛得到的傾斜影像密集匹配點云作為DEM更新的源數(shù)據(jù)，而不是重新對整個區(qū)域獲取機載LiDAR點云。傾斜影像密集匹配點云點密度為 16點/m2，坐標系為重慶獨立系中帶。另外還需要當期航飛后處理得到的數(shù)字正射影像和歷史DEM對應的往期數(shù)字正射影像用以對比后獲取更新范圍。主要更新操作基于的軟件為西安煤航的LiDAR點云數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)LiDAR_DP。

3 DEM變化區(qū)域更新

3.1 更新流程

通過對比兩期數(shù)字正射影像中變化的部分，人工目視解譯出需進行更新的范圍；對歷史DEM進行坐標轉換至成果要求的坐標系并反生成點云；對傾斜影像密集匹配點云中的更新范圍內點進行濾波，提取出地面點；將歷史DEM轉出的點中更新范圍內的點去除，并加載新更新范圍內的新點；對更新范圍內的點和新舊點接邊處進行人工處理，對濾波不恰當區(qū)域進行調整、處理水面，必要時繪制特征線；將更新后的點云按照需求生成DEM成果。詳細流程如圖1所示。

圖1 項目實施流程圖

3.2 數(shù)據(jù)預處理

歷史DEM首先要經過坐標轉換，由原始坐標系轉化為成果要求的坐標系。DEM為柵格格式文件，為使其能被點云處理軟件讀取，需要將其在ArcGIS中轉化為以點為單條記錄的由X、Y、Z坐標信息構成的文本文件。在點云處理軟件中讀取文本文件后，使用類別轉換工具，將所有點轉換成地面點類別，得到歷史DEM反生成點云。

傾斜影像密集匹配點云是利用航飛影像，經過空三加密后計算生成[6]。為了給點云濾波時提供更多信息以提高濾波效果，適當提高了點云密度。生成的傾斜影像密集匹配點云坐標系為重慶獨立系中帶，經過精度檢驗后滿足生產 1∶1 000比例尺的精度條件。

3.3 更新范圍數(shù)據(jù)處理

疊加前后兩期影像，目視判斷更新范圍，并且用面矢量畫出更新范圍。繪制更新范圍時，需要將變化的部分全部囊括，但是不建議擴展太多，特別是未變化區(qū)域涉及植被茂密、有房屋的情況。因為擴大更新范圍意味著后期處理工作量的增大，并且茂密的植被和房屋處傾斜影像密集匹配點云濾波效果一般，反而通過機載LiDAR點云生產的歷史DEM在精度上較能保證。

在點云處理軟件中讀取傾斜影像密集匹配點云，按照更新范圍矢量面批量提取出更新范圍內的點。密集點云經過濾波可以減少后期人工處理的工作量[7]，使用濾波工具對更新范圍內的傾斜影像密集匹配點云進行噪聲剔除和地面濾波。經試驗，LiDAR_DP對傾斜影像密集匹配點云中人工裸露地表和植被稀疏區(qū)域濾波效果尚可，對植被茂密區(qū)域濾波效果較差，如圖2所示。

圖2 傾斜影像密集匹配點云濾波前(左)后(右)對比圖

在點云處理軟件中讀取歷史DEM反生成點云，按照更新范圍矢量面批量將更新范圍內的歷史點云剔出地面點類別，并將濾波后的更新范圍內傾斜影像密集匹配點云加載進來。歷史DEM反生成點云與模型點云中的地面點類別共同參與構建三角網，即為新舊點云結合后進行更新處理的底板。

3.4 DEM更新細節(jié)處理

在得到的更新底板上進行進一步的人工細節(jié)處理[8]，主要目的是對傾斜影像密集匹配點云里濾波效果不好的區(qū)域進行植被處理、水面及人工建(構)筑物繪制特征線約束，以及新舊點云接邊處理[9]。

(1)茂密植被覆蓋處理

傾斜影像密集匹配點云受制于無穿透性的條件限制，在植被茂密處無法提供真實的地面點以供參考。對于植被茂密處的處理主要參考周圍地形模擬表現(xiàn)植被下方地形。然而在實際更新時，變化區(qū)域為人工地表較多，基本無大面積的植被遮擋或植被未生長得很茂密，故該項傾斜影像密集匹配點云生產DEM的固有缺陷在僅進行變化區(qū)域更新時已被弱化，如圖3所示。

(2)水面置平或漸變處理

傾斜影像密集匹配點云因水面連接點相似性太高不好匹配，所以得出的點云并不是一個平面，而會有錯誤的凹陷，需要綜合航飛影像繪制水涯線，并對池塘、湖泊置平，對河流按照上下游河岸高程差梯度漸變，如圖4所示。

(3)人工建(構)筑物處理

房屋處因濾波失去了墻面和屋頂點，地基處地形無法正確表示，需要參考正射影像在房前屋后恰當處繪制斷裂線進行局部置平，還原房屋底真實地形；架空橋梁處自動濾波后，會有架空部分未完全剝離或剝離架空點后基底地形還原不真實的問題，需要手工還原基底；邊坡陡坎自動濾波后如果坎沿未正確表達，需要人工添加特征線還原坡坎邊緣形狀，如圖5所示。

圖3 茂密植被覆蓋影像(左)及處理前(中)后(右)效果對比圖

圖4 池塘水面影像(左)及處理前(中)后(右)效果對比圖

(4)新舊處接邊

新舊點云接邊處，因為植被遮擋、點云厚度等影響，會出現(xiàn)過渡生硬的問題，影響DEM成果的美觀，需要對接邊過渡生硬明顯處進行平滑處理，使新舊點云結合更緊密，如圖6所示。

圖6 接邊處理前(左)后(右)效果對比圖

3.5 檢查與成果生產

更新處理完成后需要對地面點構成三角網模型進行檢查，主要檢查更新區(qū)域內部需要人工處理的問題是否處理完善和新舊接邊處是否處理得當。檢查無誤后，輸出構建的DEM成果。

4 DEM更新成果

4.1 效果驗證

更新后的DEM成果，能夠合理表達變化區(qū)域的地形現(xiàn)狀，且新舊過渡合理，達到了預期的效果，如圖7所示。

圖7 更新前(左)后(右)效果對比圖

4.2 精度評價

使用外業(yè)檢查點法對更新后的DEM進行精度檢查，評定更新后的DEM精度。該片區(qū)屬于山地，根據(jù)DEM數(shù)據(jù)技術指標，格網點高程中誤差 1.0 m，精度檢查表如表1所示。高程誤差統(tǒng)計后得出中誤差為 0.29 m，最大誤差 0.83 m。符合 1∶1 000比例尺精度要求。

DEM高程精度檢查表(部分) 表1

5 結 論

本文提出了一種基于傾斜影像密集匹配點云更新DEM的方法，該方法比傳統(tǒng)采集等高線、特征線更新DEM的方法細節(jié)更豐富，精度滿足要求，且不需要單獨獲取激光雷達點云數(shù)據(jù)，降低了生產成本。本方法適用的場景為變化區(qū)域主要為人工地表和植被稀疏區(qū)域且項目本身需求航空攝影的大比例尺DEM更新情況，如此既能保證更新成果的質量也不會額外增加生產成本。

本方法也具有局限性，例如待更新區(qū)域如果被茂密的植被覆蓋或者需要額外增加生產成本投入以獲取傾斜影像時，本方法優(yōu)勢便不明顯。本方法中主要的工作量在于傾斜影像密集匹配點云濾波后的人工處理環(huán)節(jié)，所以傾斜影像密集匹配點云的濾波效果對工作量的影響較大，如何提高傾斜影像密集匹配點云的濾波效果是下一步的研究方向。