面向低空机载激光雷达数据的城市道路面提取方法技术

本发明专利技术属于测绘工程技术，具体设计一种面向低空机载激光雷达数据的城市道路面提取方法，包括以下步骤：对激光点云数据进行分段和体素化，结合多种简单特征逐步过滤非地面体素，得到地面点云，通过填补孔隙和插值生成城市道路面的数字高程模型，进一步生成表面模型。该方法充分考虑了城市街道环境的特点，采用高程、垂直连通性、高程梯度等简单特征对体素进行过滤。该方法一方面避免了平面拟合或直线拟合带来的大量计算，加快了处理速度；另一方面尽可能地保留了非地面点云的完整性，有利于其他地物的识别和建模。本发明专利技术能够用于信息化作战、城市救援等紧急测绘任务，快速准确地提供城市道路面提取结果。

【技术实现步骤摘要】
面向低空机载激光雷达数据的城市道路面提取方法
本专利技术属于遥感信息工程
，尤其涉及面向低空机载激光雷达数据的道路面提取方法。
技术介绍
利用低空机载激光雷达采集的城市街道三维激光点云数据，可以为信息化作战、灾害救援等紧急任务提供数据支持。面向激光点云数据的城市道路面提取技术，可以识别出属于道路面的点云，将点云区分为路面点和非路面点。该技术一方面能够用于构建城市道路网，另一方面有助于其他非路面地物的识别与建模。根据现有研究，从激光雷达数据中提取城市道路面的技术主要存在以下四个方面的困难：(I)现有研究主要针对的是车载或30米以上机载激光雷达数据，对15米以下的低空机载激光雷达数据的研究极为有限；(II)城市道路有高低起伏，大段道路往往存在路面高程跨度较大的问题；(III)城市地物之间相互遮挡，激光点云数据往往存在局部缺失；(IV)由于激光雷达传感器的特性，采集的激光点云在密度上分布不均。目前对于车载和机载激光点云数据，已经成功实现了一些可行的方法。最常用的方法是先使用光滑表面拟合来分割点云，从点云数据中提取出多个光滑平面的分割块，然后根据道路属性相关特征将点云分割块分类为路面点和非路面点。这类方法的主要区别在于采用的特征，包括高程、局部法向量、激光强度特征图、平面投影特征图等。同时也有一些方法关注提取精确道路边界，这类方法首先通过梯度特征寻找路缘石，然后根据路缘石的位置来估算属于道路面区域的点云点，最后用这些点结合约束条件来生成光滑道路面。然而目前基于光滑表面拟合的方法和基于道路边界提取的方法都存在一些问题。一是连续路面高程差异较大，对拟合算法要求非常高，而且拟合过程相当耗时；二是难以区分与路面相连接的树木、路灯等杆状地物，往往将这些地物与地面连接的部分也分割为地面；三是机载点云噪声较大，对部分特征的提取造成了障碍。一些学者提出了结合多种简单特征的方法，这类方法不需要拟合光滑平面或曲线，只需要从点云中利用几种较为简单的特征，逐步排除掉非路面点，最终留下路面点。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种从城市低空机载激光雷达数据中利用高程阈值、垂直连通性分析、高程梯度特征、形态学操作等算法，逐步过滤掉非路面点，得到路面点，最终生成城市道路面的方法。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种面向低空机载激光雷达数据的城市道路面提取方法，包括以下步骤：步骤1、将所有点云数据和无人机飞行轨迹投影到二维平面上，并进行分段，将分段结果从二维平面反算到点云，并对点云进行体素化以及根据体素的位置对体素索引进行排列，得到一系列体素的集合V＝{v}；步骤2、对体素集合V计算一个全局高程阈值T，并利用阈值T对体素集合进行非地面体素过滤，过滤掉高程值大于T的体素，保留高程值小于等于T的体素；步骤3、遍历步骤2过滤后的体素集合中所有体素，对体素的垂直连通性进行分析，找到候选地面体素集合，对候选地面体素集合中的体素查找其近邻体素，剔除近邻体素少于设定个数的体素，得到地面体素集合Vg；步骤4、对地面体素集合Vg中的每一个体素计算局部高程梯度，剔除所有局部高程梯度大于设定值的体素，得到最终的地面体素集合；步骤5、将最终的地面体素集合反算到点云，利用点云生成城市道路面。其中，步骤2具体包括以下步骤：步骤2.1、将体素集合V中体素的平均高程值作为阈值T的初始值；步骤2.2、将所有体素按照高程分为两组：V1为高程值小于等于T的体素集合，V2为高程值大于T的体素集合；步骤2.3、分别计算V1和V2中体素的平均高程值，记为h1和h2；步骤2.4、计算一个新的阈值步骤2.5、重复步骤2.2至步骤2.4，直到连续两次计算的阈值T之差小于一个设定值ΔT为止；步骤2.6、利用阈值T对体素集合V进行非地面体素过滤，高程值大于T的体素被认为是非地面体素，进行过滤，保留高程值小于等于T的体素。其中，步骤3具体包括以下步骤：步骤3.1、遍历过滤后的体素集合V中的所有体素，找到每一个水平位置(x，y)上纵坐标z最小的体素，构成种子集合Vs，初始化候选地面体素集合步骤3.2、对于种子集合Vs中的每一个体素vs，找到与vs在垂直方向上连通的体素集合Vs；步骤3.3、若体素集合Vs中包含体素的数量小于设定个数t个，则Vs中包含的体素属于地面体素，并将Vs中的体素加入到候选地面体素集合Vg_c中；步骤3.4、对候选地面体素集合Vg_c中的体素vg_c，以设定半径r1查找其近邻体素，若vg_c的近邻体素少于设定个数，则vg_c是离散体素，从Vg_c中剔除vg_c，得到地面体素集合Vg。其中，步骤4具体包括以下步骤：步骤4.1、将地面体素集合Vg投影到二维平面XOYg，该平面上的每一个坐标(x，y)记录该水平位置上的体素索引；步骤4.2、对于每一个体素vg，以设定值r2为半径，在二维平面XOYg上查找水平位置与vg的水平位置(xvg，yvg)相近的体素，构成vg的邻域体素集合Vn_vg；步骤4.3、在vg的邻域体素集合Vn_vg中，找到高程最低的体素vminz，记该体素的高程为zmin；步骤4.4、根据zmin和r2计算每一个体素的局部高程梯度，若体素vg的局部高程梯度大于设定值θ，则vg属于非地面体素，从Vg中剔除，得到最终的地面体素集合。其中，步骤1中体素索引的排列方式遵循以下原则：A.体素的x坐标越大，其索引越大；B.当体素的x坐标相同时，y坐标越大，其索引越大；C.当体素的x，y坐标都相同时，z坐标越大，其索引越大；D.索引序号按自然数无间隔排列。其中，步骤4.4中，体素vg的局部高程梯度θ计算方式如下：其中，zg是体素vg的高程，zmin是体素vg以r2为半径的邻域中高程值最小的体素的高程值。本专利技术的有益效果：本专利技术面向低空机载激光雷达数据，充分结合高程、垂直连通性、高程梯度这三种简单特征，逐步过滤非地面点云，最终得到地面点云并生成城市道路面表面模型。该方法避免了平面拟合和直线拟合，仅使用多个计算简单的特征，计算量小；同时该方法利用垂直连通性分析，准确地区分出了杆状地物与地面的连接处，提升了地面点云提取的准确性。同其他方法相比，该专利技术能够以更快的速度从低空机载激光雷达数据中更准确地提取出地面点云，并且保留下的非地面点云更加完整，有利于其他地物的识别和建模。附图说明图1为本专利技术面向低空机载激光雷达数据的城市道路面提取方法流程图；图2为本专利技术道路分段示例；图3为本专利技术点云体素化示例；图4为本专利技术原始点云；图5为本专利技术高程阈值过滤后的点云；图6为本专利技术查找垂直连通的体素集合；图7为本专利技术最终得到的地面点云；图8为本专利技术城市道路面的表面模型。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的实施方式进行详细描述。本实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向低空机载激光雷达数据的城市道路面提取方法，其特征是，包括以下步骤：/n步骤1、将所有点云数据和无人机飞行轨迹投影到二维平面上，并进行分段，将分段结果从二维平面反算到点云，并对点云进行体素化以及根据体素的位置对体素索引进行排列，得到一系列体素的集合V＝{v}；/n步骤2、对体素集合V计算一个全局高程阈值T，并利用阈值T对体素集合进行非地面体素过滤，过滤掉高程值大于T的体素，保留高程值小于等于T的体素；/n步骤3、遍历步骤2过滤后的体素集合中所有体素，对体素的垂直连通性进行分析，找到候选地面体素集合，对候选地面体素集合中的体素查找其近邻体素，剔除近邻体素少于设定个数的体素，得到地面体素集合V

【技术特征摘要】
1.一种面向低空机载激光雷达数据的城市道路面提取方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤1、将所有点云数据和无人机飞行轨迹投影到二维平面上，并进行分段，将分段结果从二维平面反算到点云，并对点云进行体素化以及根据体素的位置对体素索引进行排列，得到一系列体素的集合V＝{v}；
步骤2、对体素集合V计算一个全局高程阈值T，并利用阈值T对体素集合进行非地面体素过滤，过滤掉高程值大于T的体素，保留高程值小于等于T的体素；
步骤3、遍历步骤2过滤后的体素集合中所有体素，对体素的垂直连通性进行分析，找到候选地面体素集合，对候选地面体素集合中的体素查找其近邻体素，剔除近邻体素少于设定个数的体素，得到地面体素集合Vg；
步骤4、对地面体素集合Vg中的每一个体素计算局部高程梯度，剔除所有局部高程梯度大于设定值的体素，得到最终的地面体素集合；
步骤5、将最终的地面体素集合反算到点云，利用点云生成城市道路面。


2.根据权利要求1所述的面向低空机载激光雷达数据的城市道路面提取方法，其特征在于，步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1、将体素集合V中体素的平均高程值作为阈值T的初始值；
步骤2.2、将所有体素按照高程分为两组：V1为高程值小于等于T的体素集合，V2为高程值大于T的体素集合；
步骤2.3、分别计算V1和V2中体素的平均高程值，记为h1和h2；
步骤2.4、计算一个新的阈值
步骤2.5、重复步骤2.2至步骤2.4，直到连续两次计算的阈值T之差小于一个设定值ΔT为止；
步骤2.6、利用阈值T对体素集合V进行非地面体素过滤，高程值大于T的体素被认为是非地面体素，进行过滤，保留高程值小于等于T的体素。


3.根据权利要求1所述的面向低空机载激光雷达数据的城市道路面提取方法，其特征在于，步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1、遍历过滤后的体素集合V中的所有体素，找到每一个水平位置(x，y)上纵坐标z最小的体素，构成种子集合Vs，初始化候选地面体素集合

【专利技术属性】
技术研发人员：陈韬亦，关俊志，左辛凯，彭会湘，李霖，苏飞，周刚，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：河北;13