机载激光雷达点云的阶层式分类

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1、维普资讯http://www.cqvip.com卷第1期测绘科学V01．33NO．I8年1月ScienceofSurveyingandMappingJan．机载激光雷达点云的阶层式分类曾齐红，毛建华，李先华，刘学锋(海大学通信与信息工程学院遥感与空间信息科学研究中心，_j二海200072)【摘要】激光雷达是一种快速获得高密度高精度的三维数字地面信息的新技术。本文介绍了几种激光雷达数据过滤算法，提出了激光雷达点云数据的阶层式分类策略，并将基于航拍影像数据进行着色后的机载激光雷达点云数据作为研究对象，对其应用激光雷达数据过滤算法进行阶层式分类。实验结果

2、表明，此种方法能有效地对大部分地物信息进行过滤和分类。【关键词】激光雷达；数据过滤；阶层式分类；航拍影像【中图分类号】TP751【文献标识码】A【文章编号】1009—2307(2008)01-0103-03DoI：10．3771／j．issn．1009—2307．2008．01．032由于地形复杂多变，某一种过滤算法难以完成各种引言地物特征的提取，必须根据不同的地形特征采用不同的激光雷达(LIDAR，LightDeteetionAndRanging)过滤算法，因此必须将多种过滤算法有机地结合在一起。：年来广泛应用的快速精确获得地面三维数字信息因此，

3、本效技术，该系统是由激光扫描仪(1aserscanner)、文借鉴了已有}度惯性导航系统(INS)和全球定位系统(GPS)组的特征提取和，系统示意图参见图1。通过记录激光扫描仪向过滤算法，提f发射脉冲到传感器接收脉冲的问隔时问以及飞机出了激光点云置和方位，来计算地面点的位置和高度。应用激数据的阶层式达技术能以三维激光点云的形式记录飞行路径上分类的策略。[字地面信息，然后通过计算和处理可以获得多种文中采用基于j的数字产品，如数字地面模型(DTM)、数字表面航拍影像数据进行着色后的图1激光雷达系统示意图』(DSM)、数字城市模型(DCM)等，因此激光雷

4、(据处理方法正在被广泛的研究中。机载激光雷达点云数据作为研究对象，对其应用激光近些年已经提出了一些LIDAR数据的特征提取和雷达数据过滤算法进行阶层式分类。过滤的算法，将激光点云进行分类，从而生成需2数据过滤算法J数字地形产品。1998年，KrausandPfeifer提出_lr森林和山地地形的激光点云的特征提取的过滤方目前大部分数据过滤算法都是基于表面区域增长采用线性最小二乘内插法过滤非地面点，从而生和最／1",-乘法实现的。本文中，TIN过滤和多项式曲[字地面模型(DTM)。在一些文献中也利用区域增面拟合过滤即是以区域增长算法为基础的数据过滤方

5、：法来进行植被和建筑物的分类。基于数学形态学法；平而拟合过滤是采用最小二乘内插法进行数据的方法也被应用于DTM的生成中，通过逐渐增加过过滤。回波次数过滤则是根据LIDAR数据具有多次7窗口尺度和高度差等阈值来过滤植被、建筑物和车回波值的特点对激光点云进行过滤的。非地面数据。HaugerudandHarding(2001)通过比较1)TIN过滤：采用Delaunay三角网构造激光点5曲率方法在森林地区提取树木，在不规则三角网云的TIN(TriangularIrregularNetwork)拟合曲面，计算)中反复去除垂直树木的方法建立DTM。TIN三角

6、网中每个节点的邻接点的个数以及该节点与其邻接点的高度差。通过设定节点邻接点个数和该节点与邻接点高度差的阂值，搜索出满足条件的节点，作者简介：曾齐红(1980一)，女，将其归为某特定的类别。TIN过滤与多项式曲面拟合博士研究生，主要从事LIDAR数据过滤联合使用，能有效地分类高于或低于邻接点区域分析与处理和GIS研究。的激光点云，并可以保护连续的裸露地表，但对于墙E—mail：zqihong@sina．COln．en—壁、悬崖等垂直地形效果不佳。而且重复多次使用该方法会导致对有效数据的侵蚀作用。收稿日期：2006—11—152)平面拟合过滤(plan

7、ar—fittingfilter)：平面拟合基金项目：国家自然科学基金过滤用一个具有3行3列网格的平面重复地测量激光(40401050，60670253)；上海市重雷达点云数据，通过设定网格单元的大小和数据点高科建设项目(T0102)；上海市博士后专项基金度阈值等参数，将落在平面中心单元格的数据点分到11214123，06R214129)某类中。这种伪多项式的过滤方法对平滑地面是非常维普资讯http://www.cqvip.com104测绘科学第33卷有效的，但是不适合山地或复杂的山脉地形。③若一块表面低于它的所有邻接表面，则此表面为地3)多项式曲

8、面拟合过滤(polyfilter)：多项式曲面点；④将一个表面视为比较平滑和连续的表面，则面拟合方法使用一系列输人参数(数