一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法技术

本发明专利技术公开了一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法，具体为：1、根据扫描激光雷达探测数据的探测扫描距离和探测角度；2、将扫描激光雷达探测数据的极坐标进行坐标转换，转换成笛卡尔积坐标形式V(m,n)；3、采用归一化方法标准化处理数据V(m,n)得到U(m,n)；4、利用垂直水平插值方法对U(m,n)中的数据缺失位置处进行插值填补；5、创建与可视化图形尺寸m和n对应的二维空间颜色矩阵数据C(m,n)并初始化，将数据G(m,n)映射到表示数值强度的C(m,n)中；6、利用像素与C(m,n)的对应关系，通过程序可视化方法将C(m,n)的数值绘制到像素位置。该方法提高了数据插值的准确性。

A grid visualization method of lidar detection data

【技术实现步骤摘要】
一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法
本专利技术属于大气探测激光雷达测量数据处理
，具体涉及一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法。
技术介绍
大气气溶胶引起的颗粒物污染问题是当前影响我国大气环境质量问题的主要因素，气溶胶的观测技术和研究方法很多。激光雷达作为主动式光学遥感监测新技术的发展改变了传统大气气溶胶探测方法由点到线再到面的演绎方法，为大气环境研究提供了一个新的技术与探测手段，克服了传统大气环境研究中的诸多局限性，实现了大空间、长时间、多尺度、多参数的遥感遥测，已被广泛应用于大气特征参量探测、大气传输规律、全球气候预测、大气环境监测等研究领域。激光雷达通过接收大气气溶胶的回波信号测量大气气溶胶的时空分布和光学特性参量。激光雷达通常的垂直探测方式，存在几何重叠因子，造成探测盲区。扫描激光雷达是激光雷达的一种特殊工作形式，可实现低层大气气溶胶的水平或者垂直扫描，克服系统几何重叠因子给大气探测带来的困难，通过变换角度能够获得不同扫描区域的气溶胶空间分布信息。国内多数研究单位的探测方法依然停留在区域单点测量方法，仅对激光雷达系统设备所在的小范围区域的大气气溶胶时空分布特性进行了测量，对大尺度区域内大气气溶胶的时空演变特性的研究帮助有限。且各研究单位使用的激光雷达系统的参数(激光脉冲数、数据采样频率、望远镜口径，激光源类型，激光波长等)和测量方法(探测方位、空间角度、探测距离、探测时间等)不尽相同。此外，研制过程中所使用到的关键技术如几何重叠因子设计、信号压缩技术、背景光的抑制技术与信号采集技术都会影响激光雷达系统的探测性能，最终导致同步测量的不同激光雷达的探测数据在时空结构、信号强度、表征方式等方面也会出现异构性。随着大气探测领域的数据积累越来越多，探测粒度越来越密，大气激光雷达实时探测数据体积日益增长，这种数据的异构性，阻碍了大尺度区域气溶胶的时空特性分析与研究。目前，针对扫描大气激光雷达探测数据的处理与可视化图形绘制的过程中，需要对离散探测数据进行插值，完成网格化处理，并将数据值映射为表示数据强度的彩色值，实现可视化图形的绘制。传统激光雷达数据可视化方法，主要针对的是垂直探测方式的探测数据，对于扫描探测数据，仅在垂直方向进行数据插值，很少考虑探测角度引起的数据插值准确性的问题，此外，扫描激光雷达数据的可视化过程，大多数方法直接使用数据处理软件生成图像，绘图效率较低；且目前的方法在数据规模较小的情况下，进行处理与可视化的速度尚可接受，但在数据量较大的情况下，其准确性与数据处理效率表现欠佳。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法，能够有效简化了数据缺失位置填补方法的复杂性，提高了数据插值的准确性。本专利技术所采用的技术方案是，一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、根据扫描激光雷达探测数据的探测扫描距离和探测角度，定义尺寸为m×n的可视化图形区域，m为宽，n为高，这里以计算机屏幕像素为单位；步骤2、设扫描激光雷达探测数据的极坐标表示形式为D(R,Θ)，定义数据V(m,n)，并用0值初始化；对D(R,Θ)进行坐标转换，转换成笛卡尔积坐标形式，根据坐标得到网格化扫描激光雷达矩阵数据V(m,n)；其中，R为扫描激光雷达探测采样点与激光雷达设备之间的径向距离集合，Θ是扫描激光雷达探测仰角集合；步骤3、采用归一化方法标准化处理数据V(m,n)得到扫描激光雷达标准化矩阵数据U(m,n)；步骤4、利用垂直水平插值方法对U(m,n)中的数据缺失位置处进行插值填补，将U(m,n)中相应位置的0值数值替换为插值数值，得到数据G(m,n)；步骤5、创建与可视化图形尺寸m和n对应的二维空间颜色矩阵数据C(m,n)并初始化，构建数据映射方法，将数据G(m,n)映射到表示数值强度的C(m,n)中；步骤6、利用像素与C(m,n)的对应关系，通过程序可视化方法将C(m,n)的数值绘制到像素位置，最终将C(m,n)的每一个数值绘制为表征大气垂直结构的剖面图形。本专利技术的特点还在于，步骤1中：m＝rp·cosθq，n＝rp·sinθq其中，rp为扫描激光雷达探测仰角方向上的第p个采样点距离，p为扫描激光雷达探测仰角方向上的最大采样点数，θq表示为扫描激光雷达探测的第q个仰角，q为最大探测仰角数。步骤2中对数据V(m,n)进行定义，并用0值初始化，具体如下所示：对D(R,Θ)进行坐标转换，转换成笛卡尔积坐标形式得到扫描激光雷达矩阵数据V(m,n)，R、Θ、D(R,Θ)与V(m,n)如下表示：R＝(r1r2…rp)，Θ＝(θ1θ2…θq)，转换的具体方法为：将D(R,Θ)中的元素d(rs,θt)的极坐标形式转换为笛卡尔积坐标形式，V(m,n)为由d(rs,θt)的极坐标形式转换为笛卡尔积坐标形式后的v(i,j)元素集合，具体转化方式如下：其中，表示向下取整，rs表示为扫描激光雷达探测的第s个数据采样点，s＝1,2,…,p，θt表示为扫描激光雷达探测的第t个仰角，t＝1,2,…,q，0≤i≤n，0≤j≤m，即有：v(i,j)＝d(rs,θt)转换完成后，V(m,n)的形式为：步骤3中采用归一化方法标准化处理数据V(m,n)得到扫描激光雷达标准化矩阵数据U(m,n)的方法为：将V(m,n)中的元素v(i,j)采用归一化方法标准化处理得到u(i,j)，v(i,j)与u(i,j)的关系如下式：U(m,n)＝{u(i,j)}＝V(m,n)/(dmax-dmin)＝{v(i,j)}/(dmax-dmin)其中，u(i,j)为U(m,n)的元素，0≤i≤n，0≤j≤m，u(i,j)为v(i,j)标准化处理以后的数值，dmax和dmin分别为V(m,n)中的最大值和最小值，最终使1≥u(i,j)≥0；转换完成后，U(m,n)的形式为：步骤4具体按照以下步骤实施：步骤4.1、令扫描激光雷达距离分辨率对应为可视化图形中的像素点，即长度为1个单位；步骤4.2、通过m和n遍历U(m,n)中的元素u(i,j)，若u(i,j)为0且在扫描探测区域内，则u(i,j)为待插值数据，转换成对应的极坐标系下的θ和r，获得d(r,θ)，利用垂直水平线性插值法，计算d(r,θ)值，赋值给u(i,j)，这样就填补了U(m,n)中的缺失数据，得到数据G(m,n)，完成扫描激光雷达探测数据的缺失数据填补。步骤4.2具体按照以下步骤实施：步骤4.2.1、具体确定插值参数数据：从U(m,n)的元素u(i,j)进行遍历，若u(i,j)>0，则跳过，若u(i,j)＝0，则为待插值填补数据，0≤i≤n，0≤j≤m，u(i,j)转换成极坐标形式表示为d(r,θ)，对于d(r,θ)，该数据位于扫描范围内，即r≤rq，其中，θ＝ar本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：/n步骤1、根据扫描激光雷达探测数据的探测扫描距离和探测角度，定义尺寸为m×n的可视化图形区域，m为宽，n为高，这里以计算机屏幕像素为单位；/n步骤2、设扫描激光雷达探测数据的极坐标表示形式为D(R,Θ)，定义数据V(m,n)，并用0值初始化；对D(R,Θ)进行坐标转换，转换成笛卡尔积坐标形式，根据坐标得到网格化扫描激光雷达矩阵数据V(m,n)；其中，R为扫描激光雷达探测采样点与激光雷达设备之间的径向距离集合，Θ是扫描激光雷达探测仰角集合；/n步骤3、采用归一化方法标准化处理数据V(m,n)得到扫描激光雷达标准化矩阵数据U(m,n)；/n步骤4、利用垂直水平插值方法对U(m,n)中的数据缺失位置处进行插值填补，将U(m,n)中相应位置的0值数值替换为插值数值，得到数据G(m,n)；/n步骤5、创建与可视化图形尺寸m和n对应的二维空间颜色矩阵数据C(m,n)并初始化，构建数据映射方法，将数据G(m,n)映射到表示数值强度的C(m,n)中；/n步骤6、利用像素与C(m,n)的对应关系，通过程序可视化方法将C(m,n)的数值绘制到像素位置，最终将C(m,n)的每一个数值绘制为表征大气垂直结构的剖面图形。/n...

【技术特征摘要】
1.一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1、根据扫描激光雷达探测数据的探测扫描距离和探测角度，定义尺寸为m×n的可视化图形区域，m为宽，n为高，这里以计算机屏幕像素为单位；
步骤2、设扫描激光雷达探测数据的极坐标表示形式为D(R,Θ)，定义数据V(m,n)，并用0值初始化；对D(R,Θ)进行坐标转换，转换成笛卡尔积坐标形式，根据坐标得到网格化扫描激光雷达矩阵数据V(m,n)；其中，R为扫描激光雷达探测采样点与激光雷达设备之间的径向距离集合，Θ是扫描激光雷达探测仰角集合；
步骤3、采用归一化方法标准化处理数据V(m,n)得到扫描激光雷达标准化矩阵数据U(m,n)；
步骤4、利用垂直水平插值方法对U(m,n)中的数据缺失位置处进行插值填补，将U(m,n)中相应位置的0值数值替换为插值数值，得到数据G(m,n)；
步骤5、创建与可视化图形尺寸m和n对应的二维空间颜色矩阵数据C(m,n)并初始化，构建数据映射方法，将数据G(m,n)映射到表示数值强度的C(m,n)中；
步骤6、利用像素与C(m,n)的对应关系，通过程序可视化方法将C(m,n)的数值绘制到像素位置，最终将C(m,n)的每一个数值绘制为表征大气垂直结构的剖面图形。


2.根据权利要求1所述的一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法，其特征在于，步骤1中：
m＝rp·cosθq，n＝rp·sinθq
其中，rp为扫描激光雷达探测仰角方向上的第p个采样点距离，p为扫描激光雷达探测仰角方向上的最大采样点数，θq表示为扫描激光雷达探测的第q个仰角，q为最大探测仰角数。


3.根据权利要求2所述的一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法，其特征在于，步骤2中对数据V(m,n)进行定义，并用0值初始化，具体如下所示：



对D(R,Θ)进行坐标转换，转换成笛卡尔积坐标形式得到扫描激光雷达矩阵数据V(m,n)，R、Θ、D(R,Θ)与V(m,n)如下表示：
R＝(r1r2…rp)，
Θ＝(θ1θ2…θq)，



转换的具体方法为：
将D(R,Θ)中的元素d(rs,θt)的极坐标形式转换为笛卡尔积坐标形式，V(m,n)为由d(rs,θt)的极坐标形式转换为笛卡尔积坐标形式后的v(i,j)元素集合，具体转化方式如下：



其中，表示向下取整，rs表示为扫描激光雷达探测的第s个数据采样点，s＝1,2,…,p，θt表示为扫描激光雷达探测的第t个仰角，t＝1,2,…,q，0≤i≤n，0≤j≤m，即有：
v(i,j)＝d(rs,θt)
转换完成后，V(m,n)的形式为：





4.根据权利要求3所述的一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法，其特征在于，步骤3中采用归一化方法标准化处理数据V(m,n)得到扫描激光雷达标准化矩阵数据U(m,n)的方法为：
将V(m,n)中的元素v(i,j)采用归一化方法标准化处理得到u(i,j)，v(i,j)与u(i,j)的关系如下式：
U(m,n)＝{u(i,j)}
＝V(m,n)/(dmax-dmin)
＝{v(i,j)}/(dmax-dmin)
其中，u(i,j)为U(m,n)的元素，0≤i≤n，0≤j≤m，u(i,j)为v(i,j)标准化处理以后的数值，dmax和dmin分别为V(m,n)中的最大值和最小值，最终使1≥u(i,j)≥0；
转换完成后，U(m,n)的形式为：





5.根据权利要求4所述的一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法，其特征在于，步骤4具体按照以下步骤实施：
步骤4.1、令扫描激光雷达距离分辨率对应为可视化图形中的像素点，即长度为1个单位；
步骤4.2、通过m和n遍历U(m,n)中的元素u(i,j)，若u(i,j)为0且在扫描探测区域内，则u(i,j)为待插值数据，转换成对应的极坐标系下的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩，陈凯军，丁雅婕，李博，朱磊，胡先智，邱原，闫庆，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61