基于激光点云的地形三维模型及地形图构建方法和系统、存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于激光点云的地形三维模型及地形图构建方法及系统、存储介质，该方法首先获取作业区域地形的激光点云数据；根据采集的激光点云数据按照预设高程阈值进行处理得到数字高程模型；然后获取同一作业区域地形的数字正射影像数据；最后将数字高程模型与数字正射影像数据融合生成数字地形三维模型。该模型拟合作业区域地形地面的地面高程值，并根据该地面高程值将该区域的目标物体拟合为地面高程值，形成平滑过渡的地形三维模型，该方法便于在该区域上进行规划设计，同时又可以将规划设计的效果展示在该地形三维模型上，从而使得规划设计效果形象生动，节约了规划设计的时间，提高了规划设计的效率。提高了规划设计的效率。提高了规划设计的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于激光点云的地形三维模型及地形图构建方法和系统、存储介质


[0001]本专利技术涉及DEM数据地图制作
，特别是一种基于激光点云的地形三维模型及地形图构建方法及系统、存储介质。

技术介绍

[0002]目前，数字高程模型(Digital Elevation Model)，简称DEM，是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟(即地形表面形态的数字化表达)，国内外对于DEM的表达展开了广泛研究，当前DEM数据的配色通常采用地理信息科学(GIS，Geographic Information System)软件进行计算机辅助制图，DEM数据是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，建立DEM的方法有多种。从数据源及采集方式讲有：(1)直接从地面测量,所涉及的仪器有水平导轨、测针、测针架和相对高程测量板等构件，也可以用GPS、全站仪、野外测量等高端仪器；(2)根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获取,如立体坐标仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等等；(3)从现有地形图上采集，如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集然后通过内插生成DEM等方法。
[0003]当今智能技术行业中三维地图创建必不可少。激光雷达是近年来在三维地图创建过程中备受关注的智能硬件，利用激光雷达构建现实世界模型相比于视觉建图无需进行深度还原，故而具有更高的精确度与计算效率。现有基于点云数据的地图构建技术，往往仅从点云数据的几何特性出发提取特征点并进行匹配构建三维模型，导致可移动的车辆、行人等加入到地图模型中，影响地图模型的精确度。机载激光雷达作为一种新型测绘工具，因具有分辨率高、探测范围广、能够穿越植被遮挡获取地面点坐标等特点，已广泛应用于各种测绘实际生产中，因激光扫描系统可以记录多重回波数据，在一般裸露地表、房屋面等地物表面，激光无法穿透，会记录单次回波的三维坐标点位数据，在植被区，域激光能穿透部分植被，会出现落在植被表面和地表面的多次回波数据，其获得的激光点云数据是包含地物及地表的三维坐标点数据。
[0004]点云数据除了具有几何位置以外，有的还有颜色信息。颜色信息通常是通过相机获取彩色影像，然后将对应位置的像素的颜色信息(RGB)赋予点云中对应的点。强度信息的获取是激光扫描仪接收装置采集到的回波强度，此强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向，以及仪器的发射能量，激光波长有关。在现有技术中地形图的绘制一般是同以下几种方式进行：1.现场用全站仪、rtk等把点数据采集回来，然后连线，采集的数据是非常稀少的，而且每个点还需要备注测量的是什么，还需要现场绘制草图；2.正射影像直接勾绘平面，高程在dem或者点云上单独采集，最后现场调绘；3.直接在点云或者倾斜模型上绘制，但是倾斜模型成本比较高，精度相对较差，林地不能直接采集地面高程。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于激光点云的地形三维模型及地形图构
建方法及系统、存储介质，该方法在激光点云数据构成的三维实景模型上进行处理高效快速生成数字地形三维模型。
[0006]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]本专利技术提供的基于激光点云结合数字高程模型的地形三维模型制图方法，包括以下步骤：
[0008]获取作业区域地形的激光点云数据；
[0009]根据采集的激光点云数据按照预设高程阈值进行处理得到数字高程模型；
[0010]获取同一作业区域地形的数字正射影像数据；
[0011]将数字高程模型与数字正射影像数据融合生成数字地形三维模型。
[0012]进一步，所述数字高程模型是按照以下步骤得到的：
[0013]获取原始激光点云数据并进行噪点处理和过滤处理得到点云数据；
[0014]去除点云数据中的孤立点数据；
[0015]对去除孤立点的点云数据进行分类，并得到地面点云数据和非地面点云数据，所述非地面点云数据包括房屋点云数据、植被点云数据、桥梁点云数据和水域点云数据；
[0016]过滤掉非地面点云数据，得到地面点数据；
[0017]对地面点云数据进行二次去噪点和点云厚度降低处理；；
[0018]按照预设高程阈值采集不同种类的点云数据并生成数字高程数据。
[0019]进一步，所述点云数据进行分类是按照以下步骤进行的：
[0020]所述点云数据进行分类是通过神经网络进行的，所述神经网络是使用多组训练数据训练出的，所述多组中的训练数据中每一组训练数据均包括不同种类点云数据和用来标识该不同种类点云数据的高程值的标识信息；获取所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述不同种类点云数据的高程值。
[0021]进一步，所述地面点数据还包括以下步骤：
[0022]判断地面点数据是否为水面或房屋空洞；如果是，则利用插点法回填点云数据；如果否，则保留地面点数据。
[0023]进一步，所述数字正射影像数据还包括以下步骤：
[0024]对同一作业区域地形的数字正射影像数据进行剪裁处理。
[0025]进一步，所述数字地形三维模型是按照以下步骤生成的：
[0026]获取数字高程模型中坐标信息和高程信息；
[0027]获取数字正射影像数据中坐标信息和影像信息；
[0028]按照数字高程模型与数字正射影像数据中一一对应的坐标信息将影像信息与高程信息叠加生成数字地形三维模型。
[0029]进一步，所述数字高程模型是通过软件ArcGIs进行处理得到的数字高程模型，具体步骤如下：
[0030]首先创建LAS数据集，创建引用一个或多个LAS文件和可选表面约束要素的LAS数据集；然后对LAS数据集进行转栅格处理，使用存储在LAS数据集所引用的激光雷达点中的高程值创建栅格，根据作图比例尺选择适当的采样类型及采样值；最后与数字正射影像数据中在相同的坐标系进行投影。
[0031]本专利技术提供的种地形图绘制方法，包括以下步骤：
[0032]利用权利要求1
‑
7任一项所述的基于激光点云结合数字高程模型的地形三维模型制图方法得到数字地形三维模型；
[0033]获取作业区域的采集地形特征点三维坐标；
[0034]结合数字地形三维模型的正射影像数据绘制平面线形数据；
[0035]结合数字地形三维模型中的高程信息绘制地形特征点三维坐标数据；
[0036]在数字地形三维模型输出作业区域三维地形图。
[0037]本专利技术提供的基于激光点云结合数字高程模型的地形三维模型制图系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1
‑
7中任一项所述方法的步骤。
[0038]本专利技术提供的存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1
‑
7中任一项所述方法的步骤。
[0039]本专利技术的有益效果在于：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于激光点云的地形三维模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤：获取作业区域地形的激光点云数据；根据采集的激光点云数据按照预设高程阈值进行处理得到数字高程模型；获取同一作业区域地形的数字正射影像数据；将数字高程模型与数字正射影像数据融合生成数字地形三维模型。2.如权利要求1所述的基于激光点云的地形三维模型构建方法，其特征在于：所述数字高程模型是按照以下步骤得到的：获取原始激光点云数据并进行噪点处理和过滤处理得到点云数据；去除点云数据中的孤立点数据；对去除孤立点的点云数据进行分类，并得到地面点云数据和非地面点云数据，所述非地面点云数据包括房屋点云数据、植被点云数据、桥梁点云数据和水域点云数据；过滤掉非地面点云数据，得到地面点数据；对地面点云数据进行二次去噪点和点云厚度降低处理；按照预设高程阈值采集不同种类的点云数据并生成数字高程数据。3.如权利要求1所述的基于激光点云的地形三维模型构建方法，其特征在于：所述点云数据进行分类是按照以下步骤进行的：所述点云数据进行分类是通过神经网络进行的，所述神经网络是使用多组训练数据训练出的，所述多组中的训练数据中每一组训练数据均包括不同种类点云数据和用来标识该不同种类点云数据的高程值的标识信息；获取所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述不同种类点云数据的高程值。4.如权利要求2所述的基于激光点云的地形三维模型构建方法，其特征在于：所述地面点数据还包括以下步骤：判断地面点数据是否为水面或房屋空洞；如果是，则利用插点法回填点云数据；如果否，则保留地面点数据。5.如权利要求1所述的基于激光点云的地形三维模型构建方法，其特征在于：所述数字正射影像数据还包括以下步骤：对作业区域的点云数据和数字正射影像数据在同一范围进行剪裁处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：王淮，蒲阳林，陈苹，夏鹏越，魏强，黄士用，雷远琴，陈立梅，
申请(专利权)人：睿宇时空科技重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：