航空攝影測量LiDAR技術低矮植被點云的分類

發布日期：2019-07-12 00:00 瀏覽量：16759

機載LiDAR技術是激光測距技術、高精度動態載體姿態測量技術和高精度動態GPS差分定位技術迅速發展的集中體現。作為一種先進的技術能夠快速獲取地形數據，在測繪航空攝影測量領域被廣泛應用，在三維信息獲取中扮演重要角色。

機載激光LiDAR系統所獲取的原始LiDAR點云數據包括地面點和非地面點（可能包括少量噪聲點），如何區分地面點與非地面點（包括植被點、建筑物點等）是廣大測繪工作者共同關心的前沿問題。國內外研究者，開展基于機載LiDAR技術的分類工作，取得大量研究成果。本文就來說說低矮植被分類的方法。

一、點云空間特征識別植被點云

點云具有空間幾何特征，例如點與點之間的距離特征，點云構成的平面法向量特征等。可以通過不同類型點云的空間幾何特征的不同進行植被點云的識別。

二、區域增長法結合梯度分割法識別植被點

區域增長法從像素出發，按某一屬性一致的原則，將屬性相似的連續的像素集合成同一區域。通過區域增長法，把高程接近的地物點合并為一個區域，計算每個區域的面積。面積較大的區域劃分為建筑物點濾除。但是一些面積較小的房屋沒有被濾除，還有以下坡度較大的地面點被誤判為植被點，所以還需進行梯度分割法識別植被點。

三、漸進加密三角網濾波算法

漸進加密三角網濾波算法通過種子點生成一個稀疏的TIN，從點云中提取了初始的地形，再逐層將滿足閾值條件的點加入到三角網中，一直到所有滿足條件的點都被添加到地形中去。

漸進加密三角網濾波流程：

①航空攝影測量LiDAR點云數據的獲取；

②將點云數據進行格網劃分，取高程較低的點構成三角網；

③判斷待確定點到三角面片的垂直距離和到三個頂點的夾角是否滿足設定閾值；

④將滿足條件的點加到三角網中，重新建立三角網，達到加密三角網的效果；

⑤逐個檢測每個點重復③④步，直到沒有符合條件的點為止。

有學者孫嘉悅，張旭晴，牛雪峰等研究了區域位于吉林省西北部的白城地區，松嫩平原西部，科爾沁草原東部的某項目。其地勢由西北向東南依次為低山、丘陵和平原，西南略有抬升。白城市草原遼闊，可利用草場面積 9064Km²，適用于提取植被點試驗。低矮植被為植高 20cm~30cm的不易與地面點分離的植被點。選取一塊寬1600像素，長1200像素，像素大小為 0.05m的區域，區域內包含1410個激光點，其中包含地表點與低矮植被點兩種激光點。

在數據處理過程中，通過對研究區域進行去噪工作、保持迭代角度為3度不變、距離為0.31m不變且角度為2.5度~3度每隔0.1m做一次實驗等流程后論出：

在低矮植被較多或者地勢平坦的區域，迭代角度為最小值１時，低矮植被點造成的小氣泡狀的等高線會被完全清除，此現象說明迭代角度值越小，低矮植被分離效果越好；

但對于低矮植被較少或者地形起伏較大的地區，迭代角度在低于26時，DEM出現失真現象，說明在低矮植被較少和地形起伏較大的情況下迭代角度與迭代距離的值并不是越小分離效果越好。

漸進加密三角網算法適用于地勢平坦地區分離低矮植被點，不適合地形起伏較大的山區與城市地區。

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