一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法技术

一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法，首先进行点云数据预处理，为点云数据质量检查和点云数据大地定向；然后采用改进的三角网迭代加密滤波法，将每个待判定点赋予一个与距离相关的优先级，保证优先级最高的激光点优先判断，用于地面点云与非地面点云的分离；再使用已知高程点，构建邻近三角形并进行线性内插处理；最后采用逻辑分析法与高程误差分析法对DEM精度进行评价，实现基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建。本发明专利技术采用改进三角网迭代加密滤波法获得地面点云，再基于随机森林回归法内插DEM提供精密度，最后通过逻辑分析法与高程误差分析法，对LiDAR点云数据生成的DEM数据进行了精度评价。

A high precision DEM construction method based on Airborne LIDAR point cloud data

【技术实现步骤摘要】
一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法
本专利技术属于激光雷达点云数据构建
，具体涉及一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法。
技术介绍
目前，数字高程模型(DEM)的获取方法主要包括传统地面测量法、地形图等高线扫描数字化、航空摄影测量法、星载合成孔径雷达干涉(InSAR)和机载激光雷达技术等。其中，激光雷达是一种主动式遥感测量设备，具有作业周期短、精度高、成本低等优点，是当前获取高精度DEM的一种新技术。国内主要使用大型机载激光雷达系统获取DEM，但激光雷达系统对飞行器的要求很高，且价格昂贵，因此应用领域较狭窄。近年来，随着无人机技术的迅速发展，轻巧型激光雷达系统可搭载在无人旋翼机上，广泛应用于地理信息采集等领域；虽然激光雷达系统可直接测量三维坐标，但点云数据的离散特性不能连续表征地表信息。
技术实现思路
基于上述现有技术的不足，本专利技术提出了一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法。本专利技术是通过如下技术方案来实现的。一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法，所述方法为：1)首先进行点云数据预处理，参考现行GBT24356-2009《测绘成果质量检查与验收》及相关规范，在满足误差允许的情况下实现点云数据质量检查，避免出现地物扭曲、接边匹配误差影响后续数据处理精度与后续产品的质量。2)然后采用改进的三角网迭代加密滤波法，将每个待判定点赋予一个与距离相关的优先级，保证优先级最高(距三角形顶点最近)的激光点优先判断，用于地面点云与非地面点云的分离；三角网迭代加密滤波在迭代加密时，采取随机选取待定点的方式，若待定点满足加密要求，则待定点判定为地面点，并更新TIN，再判定下一个待定点；在地形起伏时，低矮植被可能会被误判断为地面点，地面点可能会被误判为非地面点。因此，采用改进三角网迭代加密滤波，将每个待判定点赋予一个与距离相关的优先级，保证优先级最高的激光点优先判断，分离地面点云和非地面点云；3)再使用已知高程点，构建邻近三角形并进行线性内插处理；高程可以表示地表垂直方向上的形态变化，等高线是常用的高程表示模型，表示为一条条互不交叉的闭合线段，通过连续的曲面函数来模拟地表形态；当使用有序数列对地表进行数字化模拟时，此高程模型称为DEM。较佳地，本专利技术通过不规则三角网(TriangulatedIrregularNetwork，TIN)模型将点云数据构建成DEM；使用Delaunay三角剖分算法拟合点云数据，首先形成初始三角形，然后寻找最邻近点构成共边图形，直到构建的图形将整个区域覆盖为止。该方法有三个特点，包括不论从哪三个点开始构建图形网，得到的模拟面都是相同的；每一个图形的外接圆都不含有其他的点；最小角特性，即共边三角形所形成的不含有优角的四边形，两个三角形中最小的两个值不会改变；其具体定义是在平面上有不全共线的两点欧氏距离和两点构成的Voronoi图，比到任意三都近时，此时的Voronoi图即为一个点的内核，连接所有相邻内核；4)最后采用逻辑分析法与高程误差分析法对DEM精度进行评价，实现基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建。较佳地，所述点云数据大地定向要通过多个坐标系间的几何关系来确定，包括激光扫描仪的参考坐标系、瞬时激光束坐标系、空中平台坐标系、目标所在水平参考坐标系与垂直坐标系和惯性导航仪的参考坐标系与WGS-84坐标系。较佳地，不规则三角网模型构建完成后，对所述不规则三角网模型进行线性内插处理，线性内插对于点云庞大的数据量来说，可以极大的提高高程插值效率，减少插值函数运行时出现的误差；线性内插处理方法如下：1)在确定目标点高程时，先检索目标点所在的三角形，确定各点的坐标(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)，并得到如下目标点方程：2)令两个点与另一顶点间的坐标差值为(x21,y21,z21)、(x31,y31,z31)，则有：x21＝x2-x1,x31＝x3-x1,y21＝y2-y1,y31＝y3-y1,z21＝z2-z1,z31＝z3-z1；进而有目标点的高程h为：较佳地，所述逻辑分析法的评价指标包括：①等高线是否存在逻辑错误：即是否存在与等高线特性相悖的情况(例如其的不相交特性，一条高线不能相交、等高线不能打折，等高线必须闭合等，不能有不合理的伪节点和悬挂点等)；②坡度异常值：对DEM生成的坡度图进行检查，检查坡度异常高的值，对坡度大于50°的地区进行详细检查；③水系与等高线的逻辑关系：指叠加等高线层与河流层时，河流的位置在等高线的外凸连线上，且等高线不能两次跨越河流。较佳地，高程误差分析法的评价指标包括：①中误差(即均方根误差，RootMeanSquareError，RMSE)，是指通过统计的方法，客观评价DEM高程的偏移量；假设检验点的高程为Rk(k＝1,2,3……)，与检验点有相同空间坐标的底面点高程为Zk，则DEM的中误差为：②平均绝对误差(MeanAbsoluteError，MAE)，是指模拟值与实际高程偏差的绝对值的平均，其公式为：③平均误差(MeanRelativeError，MRE)，是指实测高程与DEM高程的误差的平均值，其公式为：这三类指标可以衡量DEM产品的整体质量水平，其数值与DEM精度呈负相关，即三类指标的数值越小，DEM的精度越高。机载激光雷达系统是先进的主动式空间遥测系统，其配有全球定位系统、惯性导航系统以及激光扫描仪等先进设备，并且在地面还有众多为其提供数据校正的参考站与移动网络，机载激光雷达系统在各个领域中都取得了突破性进展。本专利技术首次提出采用改进三角网迭代加密滤波法获得地面点云，再基于随机森林回归法内插DEM提供精密度，最后通过逻辑分析法与高程误差分析法，对LiDAR点云数据生成的DEM数据进行了精度评价。点云数据作为新一代空间信息数据，极高的精度为各类生产生活提供了准确可靠的副产品，突破了传统摄影测量的瓶颈。加之社会进步，对精细化空间信息的需求日益增多，也推动LiDAR发展。附图说明图1为本专利技术的流程图；图2为本专利技术使用Delaunay三角剖分算法拟合点云数据图；图3为机载激光雷达定位的示意图。具体实施方式现在参考附图描述本专利技术的实施例。如图1所示，一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法，所述方法为：1)首先进行点云数据预处理，为点云数据质量检查和点云数据大地定向；参考现行GBT24356-2009《测绘成果质量检查与验收》及相关规范，在满足误差允许的情况下实现点云数据质量检查，避免出现地物扭曲、接边匹配误差影像后续数据处理精度与后续产品的质量。2)然后采用改进的三角网迭代加密滤波法，将每个待判定点赋予一个与距离相关的优先级，保证优先级最高(距三角形顶点最近)的激光点优先判断本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法，其特征在于，所述方法为：/n1)首先进行点云数据预处理，为点云数据质量检查和点云数据大地定向；/n2)然后采用改进的三角网迭代加密滤波法，将每个待判定点赋予一个与距离相关的优先级，保证优先级最高的激光点优先判断，用于地面点云与非地面点云的分离；/n3)再使用已知高程点，构建邻近三角形并进行线性内插处理；/n4)最后采用逻辑分析法与高程误差分析法对DEM精度进行评价，实现基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法，其特征在于，所述方法为：
1)首先进行点云数据预处理，为点云数据质量检查和点云数据大地定向；
2)然后采用改进的三角网迭代加密滤波法，将每个待判定点赋予一个与距离相关的优先级，保证优先级最高的激光点优先判断，用于地面点云与非地面点云的分离；
3)再使用已知高程点，构建邻近三角形并进行线性内插处理；
4)最后采用逻辑分析法与高程误差分析法对DEM精度进行评价，实现基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建。


2.根据权利要求1所述的一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法，其特征在于，所述点云数据大地定向要通过多个坐标系间的几何关系来确定，包括激光扫描仪的参考坐标系、瞬时激光束坐标系、空中平台坐标系、目标所在水平参考坐标系与垂直坐标系和惯性导航仪的参考坐标系与WGS-84坐标系。


3.根据权利要求1所述的一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法，其特征在于，所述方法通过不规则三角网模型将点云数据构建成DEM。


4.根据权利要求3所述的一种基于机载激光雷达点云数据的高精DEM构建方法，其特征在于，不规则三角网模型构建完成后，对所述不规则三角网模型进行线性内插处理，线性内插处理方法如下：
1)在确定目标点高程时，先检索目标点所在的三角形，确定各点的坐标(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨映春，
申请(专利权)人：昆明能讯科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：云南;53