一种微地形表面重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于激光雷达的微地形重建方法，步骤如下：(1)激光扫描获得海量、离散激光雷达点云数据后，进行不同站点间的点云数据拼接，并分离地面点和非地面点；(2)进行点云数据抽稀、点云孔洞区或点云密度极低区的边界点检测；(3)计算微地形的分形特征，并确定无标度区；(4)以带法线控制的随机中点位移法对点云孔洞区和点云密度极低区进行插值；(5)利用贪婪投影三角化方法，基于地面点进行微地形重建。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感技术与测绘学
，更具体涉及一种微地形表面重建方法。
技术介绍
微地形是指由自然力或人类活动等作用形成的大小不等、性状各异的局部地形，具有表面细节结构复杂、地形起伏随机等特点。对于植被来说，微地形造成了水热养分等条件的差异变化，这种变化影响着地表植被的生长；对于园林景观来说，依照天然地貌或人为造出的微地形仿自然界中的起伏变化地势，决定园林中的水体、园林构筑物、树木、花草等的分布。因此，进行微地形的精细重建对于微地形环境研究、微地形改造利用具有非常重要的意义。目前，微地形重建方法一般采用常规地形建模方法，其模型精度与计算机硬件系统、建模算法、模型三维显示算法以及地形原始数据相关。现阶段，计算机硬件以及算法已经不再是重建的障碍，但是原始地形数据的信息容量和精确度仍是制约精确地形模型建立的瓶颈。传统人工勘测方法得到的数据难以详尽描述地形微小细节变化，且人工采集数据较为费时、费力，难以采集到人难以到达区域的地形数据，数据精度也有赖于勘测人员的业务熟练度。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术要解决的技术问题是如何基于大量数据，准确、自动化测量微地形数据。(二)技术方案为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种微地形表面重建方法，所述方法包括以下步骤：S1、根据激光雷达获取点云数据，并对多站点的所述点云数据进行配准、拼接；将所述点云数据分类为地面点云和非地面点云；S2、设置抽稀密度，对所述地面点云中点云密度过高的区域进行点云抽稀；利用规则格网掩膜检测算法，检测点云孔洞区和点云密度极低区；S3、采用双对数线性拟合方法求取研究区域地形的无标度区，并基于该无标度区尺度求算地形分形维数D、表示地形表面粗糙度参数H和地形表面起伏度参数σ等地形分形参数；S4、利用带法线控制的随机中点位移法以及所述地形分形维数D、表示地形表面粗糙度参数H、地形表面起伏度参数σ，对所述点云孔洞区和点云密度极低区进行插值；S5、利用贪婪投影三角化方法，对步骤S4得到的地面点云进行微地形表面重建，并通过三角格网曲面模型表达微地形。优选地，所述步骤S1中，对所述点云数据分类利用渐进不规则三角网加密法进行；所述点云数据拼接具体为：将不同站点的点云坐标转换为同一坐标系下的坐标。优选地，所述步骤S2中，检测点云孔洞区和点云密度极低区的具体步骤S21中，规则格网边长λ为： λ = 1 p - 1 ]]>其中，P为所述步骤S1中得到的地面点云的点集密度；步骤S22中，每一所述点云对应的规则格网坐标的计算公式为： x i j = x min + λ ( int ) x i - x min λ y i j = y m i n + λ ( int ) y i - y m i n λ ]]>其中，λ为所述规则格网边长，xi,yi为所述步骤S1中得到的地面点云的点集中点在xy平面投影坐标，xmin为xi,取值中最小值，ymin为yi取值中的最小值，i的取值范围为[1，n]，n表示所述地面点云的总数。步骤S23中，检测所述点云孔洞区或点云密度极低区的边界点具体为：遍历所述规则格网点集，当前检测点设为(xij,yij)，分别检测其临近四个点(xij+r,xij)，(xij-r,yij)，(xij,yij+r)，(xij,yij-r)的r邻域内的规则格网点云数量，r为搜索半径；设点(xij-r,yij)的r邻域内规则格网点云数量为n1，(xij+r,xij)的r邻域内规则格网点云数量为n2，(xij,yij-r)的r邻域内规则格网点云数量为n3，(xij,yij+r)的r邻域内规则格网点云数量为n4，阈值设定为d1,d2，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于激光雷达的微地形重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、激光扫描获取激光雷达点云数据，并对多站点的所述点云数据进行配准、拼接；将配准、拼接后的点云数据分类为地面点云和非地面点云；S2、设置抽稀密度，对所述地面点云中点云密度过高的区域进行点云抽稀；利用规则格网掩膜检测算法，检测点云孔洞区和点云密度极低区；S3、采用双对数线性拟合方法求取研究区域地形的无标度区，并基于该无标度区尺度求算地形分形维数D、表示地形表面粗糙度参数H和地形表面起伏度参数σ等地形分形参数；S4、利用带法线控制的随机中点位移法以及计算得到的地形分形参数，对所述点云孔洞区和点云密度极低区进行插值；S5、利用贪婪投影三角化方法，对步骤S4得到的地面点云进行微地形表面重建，并通过三角格网曲面模型表达微地形。

【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达的微地形重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、激光扫描获取激光雷达点云数据，并对多站点的所述点云数据进行配准、拼接；将配准、拼接后的点云数据分类为地面点云和非地面点云；
S2、设置抽稀密度，对所述地面点云中点云密度过高的区域进行点云抽稀；利用规则格网掩膜检测算法，检测点云孔洞区和点云密度极低区；
S3、采用双对数线性拟合方法求取研究区域地形的无标度区，并基于该无标度区尺度求算地形分形维数D、表示地形表面粗糙度参数H和地形表面起伏度参数σ等地形分形参数；
S4、利用带法线控制的随机中点位移法以及计算得到的地形分形参数，对所述点云孔洞区和点云密度极低区进行插值；
S5、利用贪婪投影三角化方法，对步骤S4得到的地面点云进行微地形表面重建，并通过三角格网曲面模型表达微地形。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，对所述点云数据分类利用渐进不规则三角网加密法进行。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，检测点云孔洞区和点云密度极低区的具体步骤为：
S21、根据所述步骤S1中得到的地面点云密度确定规则格网边长；
S22、利用所述规则格网边长，计算各点云对应的规则格网坐标，构成规则格网点集；
S23、根据所述规则格网点集的拓扑关系检测所述点云孔洞区或点云密度极低区的边界点；
S24、连接所述边界点成为边界线，完成所述点云孔洞区和点云密度极低区的提取。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3为：
S31、采用双对数线性拟合方法确定表征地形满足分形特征尺度范围的无标度区；根据分形理论中对于无...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏伟，朱德海，吴代英，张明政，张蕊，郭浩，赵晓凤，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11