一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法及装置，所述方法包括：S1、对原始点云数据进行除噪处理；S2、利用常规的伪扫描线方法进行初始滤波；S3、运用HASM模型进行动态模拟，生成DTM曲面和DSM曲面；S4、对DTM曲面和DSM曲面进行迭代优化，当DTM曲面和DSM曲面的模拟结果满足预设要求，终止迭代，执行S5，否则，重复执行S4；S5、根据DTM曲面和DSM曲面的模拟结果，生成地物模型，进行地表物体识别，获得地表要素。本发明专利技术完善并发展了已有的HASM模型，新的HASM模型，可以同时对两个曲面DTM和DSM进行模拟，克服以前的HASM只模拟单一曲面的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及点云数据处理
，具体涉及一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法及装置。
技术介绍
随着全球定位系统和惯性导航系统定位精度的提高，以激光测距技术为代表的空间对地观测为获取高时空分辨率的地球表面空间信息提供了一种全新的技术手段，利用机载激光LiDAR数据获取数字高程模型及其地物特征已经日益得到应用。长期以来，制约机载LiDAR应用的一个关键问题就是点云数据的分类。由于LiDAR获取的激光足印数据在空间上的分布很不规则，呈现为随机的离散点云，在这些点中，有些点位于真实地形表面，有些点位于人工建筑物或自然植被，因此，运用LiDAR点云数据的首要任务就是有效地识别地面点和非地面点，通常称之为点云的滤波处理。也就是说，滤波是对激光扫描点云数据进行地面点和非地面点进行分类的过程。滤波效果的好坏直接影响数字高程模型的生成精度和地物的提取精度。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足不缺陷，本专利技术提供了一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法及装置。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一方面，本专利技术提供了一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方 法，包括：S1、对原始LiDAR点云数据进行除噪处理；S2、利用常规的伪扫描线方法对除噪后的原始点云数据进行初始滤波，得到对应的初始地面点数据和初始非地面点数据；S3、对于初始地面点数据和初始非地面点数据，运用HASM模型进行动态模拟，生成数字地形模型DTM曲面和数字表面模型DSM曲面；S4、对DTM曲面和DSM曲面进行迭代优化，当DTM曲面和DSM曲面的模拟结果满足预设要求，终止迭代，执行S5，否则，重复执行S4；S5、根据DTM曲面和DSM曲面的模拟结果，生成地物模型，进行地表物体识别，获得地表要素。另一方面，本专利技术提供了一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理装置，包括：除噪模块，用于对原始LiDAR点云数据进行除噪处理；滤波模块，用于利用常规的伪扫描线方法对除噪后的原始点云数据进行初始滤波，得到对应的初始地面点数据和初始非地面点数据；动态模拟模块，用于对于初始地面点数据和初始非地面点数据，运用HASM模型进行动态模拟，生成数字地形模型DTM曲面和数字表面模型DSM曲面；迭代优化模块，用于对DTM曲面和DSM曲面进行迭代优化，当DTM曲面和DSM曲面的模拟结果满足预设要求，终止迭代，执行地物模型生成模块，否则，重复迭代；地物模型生成模块，用于根据DTM曲面和DSM曲面的模拟结果，生成地物模型，进行地表物体识别，获得地表要素。本专利技术提供的一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法及装置，完善并发展了现有技术中的HASM模型，之前的HASM算法，只是模拟单 一曲面，新的HASM算法，可以同时模拟有一定关联度的两个曲面——DTM和DSM；在对点云数据进行滤波的同时，实现了完成DTM曲面和DSM曲面的模拟；对滤波结果进行多次迭代，不断调整地面点和非地面点，不断优化DTM和DSM曲面，最终得到DTM和DSM的最优模拟结果。附图说明图1为本专利技术实施例1的一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法流程图；图2为本专利技术实施例2的一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理装置连接框图示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。实施例1、一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法。参见图1，本实施例提供的方法包括：S1、对原始LiDAR点云数据进行除噪处理；S2、利用常规的伪扫描线方法对除噪后的原始点云数据进行初始滤波，得到对应的初始地面点数据和初始非地面点数据；S3、对于初始地面点数据和初始非地面点数据，运用HASM模型进行动态模拟，生成数字地形模型DTM曲面和数字表面模型DSM曲面；具体的，所说的HASM模型为：其中C为(2I·J)行(I·J)列的矩阵，u(n)为(2I·J)行的列向量，dtm为DTM 曲面，dsm为DSM曲面。S4、对DTM曲面和DSM曲面进行迭代优化，当DTM曲面和DSM曲面的模拟结果满足预设要求，终止迭代，执行S5，否则，重复执行S4；具体的，所述步骤S4采用如下迭代方式对DTM曲面和DTM曲面进行迭代优化：其中，为行(2I·J)列的矩阵；为第n次迭代时的地面点集合，为集合的点数；为第n次迭代时的地物表面点集合，为集合的点数；为行(2I·J)列的矩阵；为行的列向量；为行的列向量；(I·J)为计算网格内部点数。所述步骤S4，在迭代的过程中，当DTM曲面和DSM曲面的模拟结果满足不等式约束条件dtm(n+1)≤dsm(n+1)且满足(abs(dtm(n+1)-dtm(n))+abs(dsm(n+1)-dsm(n)))≤预设阈值时，终止迭代；其中，n为迭代次数。迭代终止后，得到迭代优化后的DTM曲面和DSM曲面的最佳模拟结果。在进行迭代处理的过程中，采样点和可动态调整。S5、根据DTM曲面和DSM曲面的模拟结果，生成地物模型，进行地表物体识别，获得地表要素。实施例2、一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理装置。参见图2，本实施例提供的装置包括除噪模块21、滤波模块22、动态模拟模块23、迭代优化模块24和地物模型生成模块25。其中，除噪模块21，用于对原始LiDAR点云数据进行除噪处理。滤波模块22，用于利用常规的伪扫描线方法对除噪后的原始点云数据进行初始滤波，得到对应的初始地面点数据和初始非地面点数据。动态模拟模块23，用于对于初始地面点数据和初始非地面点数据，运用 HASM模型进行动态模拟，生成数字地形模型DTM曲面和数字表面模型DSM曲面。迭代优化模块24，用于对DTM曲面和DSM曲面进行迭代优化，当DTM曲面和DSM曲面的模拟结果满足预设要求，终止迭代，执行地物模型生成模块，否则，重复迭代。地物模型生成模块25，用于根据DTM曲面和DSM曲面的模拟结果，生成地物模型，进行地表物体识别，获得地表要素。其中，所述HASM模型具体为：其中C为(2I·J)行(I·J)列的矩阵，u(n)为(2I·J)行的列向量，dtm为DTM曲面，dsm为DSM曲面。所述迭代优化模块采用如下迭代方式对DTM曲面和DTM曲面进行迭代优化：其中为行(2I·J)列的矩阵；为第n次迭代时的地面点集合， 为集合的点数；为第n次迭代时的地物表面点集合，为集合的点数；为行(2I·J)列的矩阵；为行的列向量；为 行的列向量；(I·J)为计算网格内部点数。所述的当DTM曲面和DSM曲面的模拟结果满足预设要求，终止迭代具体包括：当满足不等式约束条件dtm(n+1)≤dsm(n+1)且满足(abs(dtm(n+1)-dtm(n))+abs(dsm(n+1)-dsm(n)))≤预设阈值时，终止迭代，其中，n为迭代次数。其中的采样点和可动态调整。实施例3、以一个具体的例子来解释本实施例提供的基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法。天涝池流域(38°23′55″～38°26′57″N，99°53′45″～99°57′12″E)位于黑河上游，地处甘肃省肃南裕固族自治县寺大隆林区，海拔2600～4400m，属高寒半干旱山地森林草原气候，年平均气温0.6℃，1月和7月本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对原始LiDAR点云数据进行除噪处理；S2、利用常规的伪扫描线方法对除噪后的原始点云数据进行初始滤波，得到对应的初始地面点数据和初始非地面点数据；S3、对于初始地面点数据和初始非地面点数据，运用HASM模型进行动态模拟，生成数字地形模型DTM曲面和数字表面模型DSM曲面；S4、对DTM曲面和DSM曲面进行迭代优化，当DTM曲面和DSM曲面的模拟结果满足预设要求，终止迭代，执行S5，否则，重复执行S4；S5、根据DTM曲面和DSM曲面的模拟结果，生成地物模型，进行地表物体识别，获得地表要素。

【技术特征摘要】
1.一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对原始LiDAR点云数据进行除噪处理；S2、利用常规的伪扫描线方法对除噪后的原始点云数据进行初始滤波，得到对应的初始地面点数据和初始非地面点数据；S3、对于初始地面点数据和初始非地面点数据，运用HASM模型进行动态模拟，生成数字地形模型DTM曲面和数字表面模型DSM曲面；S4、对DTM曲面和DSM曲面进行迭代优化，当DTM曲面和DSM曲面的模拟结果满足预设要求，终止迭代，执行S5，否则，重复执行S4；S5、根据DTM曲面和DSM曲面的模拟结果，生成地物模型，进行地表物体识别，获得地表要素。2.如权利要求1所述的基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法，其特征在于，所述HASM模型具体为： m i n { | | C · dtm ( n + 1 ) - ...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳天祥，杜正平，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11