机载激光雷达点云数据处理研究

机载激光雷达点云数据处理研究

作者：梁宏 刘长长

来源：《科技视界》2017年第09期

【摘 要】随着社会的发展，人们对森林的关注程度逐渐的提高，对于森林的研究传统的方法越来越不能够满足我们的研究需求，由于森林面积大，植物种类广，所处地理环境位置的特殊，在研究的过程中带来了诸多的不便。在森林研究方面，越来越多的使用到机载激光雷达提供的数据。本文利用机载激光雷达数据进行了DSM和DEM研究，并利用CHM对森林密度、单木参数等植被参数进行反演研究，可帮助林业部门准确、及时掌握森林资源等信息。 【关键词】机载激光雷达；机载点云数据；数字高程模型；数字表面模型；冠层高度模型 【Abstract】With the development of society， people's attention to the forest gradually increased， the traditional method of forest research more and more can not meet our research needs， due to large forest area， wide plant species， geographical location of the special ， In the course of the study has brought a lot of inconvenience. In forest research， more and more use of data provided to airborne lidar. In this paper， DSM and DEM were used to study the vegetation

parameters， and the vegetation parameters such as forest density and single wood parameters were used to help the forestry department to grasp the information of forest resources accurately and timely. 【Key words】Airborne LiDAR； Airborne LiDAR point cloud data； Digital surface model，Digital elevation model； Crown height model 0 引言

随着社会的发展，人们对森林的关注程度逐渐的提高，对于森林的研究传统的方法越来越不能够满足我们的研究需求，由于森林面积大，植物种类广，所处地理环境位置的特殊，在研究的过程中带来了诸多的不便。随着机载激光雷达的发展，在森林研究方面，越来越多的使用到机载激光雷达提供的数据，机载激光雷达系统可以为研究需要快速获取森林地区的数字表面模型（DSM），然后通过滤波的处理，可以得到所需要的森林的数字高程模型（DEM）。 对于森林的研究，通常对林冠的研究来研究森林的长势，通过长势来判断森林的木材产量，森林的分布立体结构，同时也可以根据这些参数来判断森林的密度，而传统数字摄影测晕法存在精度低甚至无法满足要求。利用机载激光雷达技术能够获取树冠底部地形及树高信息的高精度数值。本文利用机载激光雷达数据进行了DSM和DEM研究，并利用CHM对森林密度、单木参数以及胸高断面积和蓄积量等植被参数进行反演研究，可帮助林业部门准确、及时掌握森林资源等信息。 1 现状

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尽管目前摄影测量技术进入了自动化数字摄影测量的时代，但是数字摄影测量技术还是存在着很多的缺陷和不足。就目前而言，摄影测量技术应用了很多的现代化高科技手段，但是摄影测量技术的自动化程度并不是很高，而且在测量的过程中受到诸多因素的限制，比如航摄季节应选择本摄区最有利的气象条件，并要尽可能的减少本地区地表植物和其他覆盖物对摄影产生的不良影响，确保航片能够真实的反应地表的细部，同时既要保证充足的光照度，又要避免过大的阴影。在数据处理的过程中，目前仍以人工立体测图获取DEM，数据生产速度缓慢。因此对于影像的匹配度和精度带来严重的影响，为成果造成严重的影响。

摄影测量技术虽然很发达，还存在着以上很多的问题，但是随着机载雷达的出现，摄影测量在森林等其他方面的一些测量上所遇到的问题和缺陷得以良好的解决。首先，机载雷达通过极坐标直接获取DEM，对纹理要求、对比度无影响。其次，机载雷达获取和处理数据周期比传统摄影测量要短。

利用机载雷达技术获取森林DEM进而获取森林植被参数也是当下研究热点。以前，提取森林DEM一直采用的是摄影测量技术。而摄影测量技术在提取森林DEM的时候存在很多的缺点及困难，例如外业控制、影响匹配、立体测图等方面都有很大的困难，这些问题在立体测图编辑DEM的时候都会需要人工估计的方法，因此会造成DEM的不准确，或者造成DEM的精度低，无法满足生产的需求。

机载雷达恰恰与摄影测量技术相反，它特别适合于森林地区的数字表面模型（DSM）和数字高程模型（DEM）的提取，利用一种算法将机载雷达数据进行滤波和分类，将森林区域点云分类为树木、地面激光点云，同时剔除点云中孤立噪点。 2 数据处理

通过机载激光雷达数据提取森林地区的DSM和DEM，同时可获取地形信息及树高信息。后期对数据进行处理，可对植被覆盖率进行分析，并且可以对植被种类加以区分甚至还可以检测植被等生长状况。数据处理的主要步骤分为以下几步：

（1）对林区机载激光雷达数据进行滤波，获取地面激光点云，最后得到数字高程模型。 （2）对滤波后残留点进行人工编辑、人工删除。 （3）提取林区DEM （4）提取林区DSM。 （5）提取林区CHM。

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数据处理由FUSION软件完成。FUSION提供的主界面由图形显示窗口和控制窗口组成。FUSION显示器使用典型的地理信息系统的2D显示屏显示所有项目数据。它支持各种数据类型和格式，但要求使用相同的投影系统和测量单位对所有数据进行地理参考。 数据处理过程如下：

首先打开Fusion软件，点击Image加载图像，加载后分别在加载测区等高线，将等高线加载进去后，然后再将地表裸露模型加载进去，同时设置相应的参数，所有的数据加载进去以后，左击加载进去的数据，拉框选择一块区域，在LDV中将其点云数据显示出来，然后利用等高线可以生成DEM，按快捷键Alt+U即可生成DEM，生成DEM后，我们可以利用DEM生成冠层表面模型（DSM），首先我们点击工具，建立DSM冠层表面模型，设置参数，选择创建模型，生成冠层表面模型。在Fusion中，使用CanopyModel可执行文件从命令行界面创建树冠表面模型。在DOS提示符下键入Canopymodel，最终生成所需的CHM。 3 结束语

机载激光雷达技术是目前提取信息技术途径的关键之一。西方国家在此技术上已发展出多种商业化硬件平台和数据处理软件平台，同时在数据算法上进行了大量研究并成功应用于多个实际领域。因此机载激光雷达技术的使用和数据处理值得我们长期关注。本文的目的是熟悉和了解机载激光雷达的应用及数据处理流程，并且对目前的数据滤波方法进行了分析，并将数据应用于森林地区，利用该数据，最终提取出了森林实验区的数字高程模型（DEM），利用提取的数字高程模型（DEM）提取了该森林地区的数字表面模型（DSM），同时在利用数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）的情况下提取了冠层高度模型（CHM）。机载激光雷达数据处理算法的研究，最终目的都是为了更好的生产和灵活的应用，相信随着研究的更加深入，也会为我国的森林研究带来更多的技术便利。 [责任编辑：朱丽娜]