張 均，孫洪斌，邵秋銘

（重慶市勘測(cè)院，重慶 400020）

機(jī)載雷達(dá)測(cè)量技術(shù)是一種主動(dòng)式、快速、精確的新型遙感測(cè)量方法，所獲取的數(shù)據(jù)通過一系列的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換求得地面點(diǎn)三維坐標(biāo)。目前，國(guó)內(nèi)外已研制出多種機(jī)載激光掃描測(cè)高系統(tǒng)，同時(shí)出現(xiàn)一些較為成熟的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)處理軟件，但其功能算法均由生產(chǎn)廠家單獨(dú)封裝保密提供，用戶看不到其具體的算法步驟，因此，無法根據(jù)自身的應(yīng)用需求對(duì)數(shù)據(jù)做出更精確的操作。本文針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)后處理過程，嘗試尋找合理而高效的處理海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的算法來完成點(diǎn)云的自動(dòng)濾波過程，實(shí)驗(yàn)操作是基于Terrasolid軟件下完成的，通過不同的算法來實(shí)現(xiàn)粗差剔除以及濾波分類參數(shù)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，給出了最佳的濾波效果和精度分析。

1 機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)后處理

機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)后處理主要進(jìn)行濾波和分類兩個(gè)操作。從激光腳點(diǎn)數(shù)據(jù)點(diǎn)云中提取數(shù)字地面高程模型（DEM/DTM）需要將其中的地物數(shù)據(jù)腳點(diǎn)去掉，這就是所謂的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的濾波［1］。而若要進(jìn)行地物提取以及三維重建等操作，還需對(duì)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分類（分割），區(qū)分植被數(shù)據(jù)點(diǎn)、人工地物點(diǎn)。

1.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波方法及實(shí)驗(yàn)

當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理算法還在研究發(fā)展階段，現(xiàn)有的用于機(jī)載LiDAR測(cè)量數(shù)據(jù)的濾波算法都是基于三維激光腳點(diǎn)數(shù)據(jù)的高程突變等信息進(jìn)行的。主要方法分為移動(dòng)窗口法［1］，數(shù)學(xué)形態(tài)濾波法［2］，迭代線性最小二乘內(nèi)插法［3］，基于地形坡度濾波法［3］，移動(dòng)曲面擬合法［1］等幾種。每種方法都存在其自身的缺陷，仍有待改善。

Terrasolid軟件是以Microstaion為平臺(tái)開發(fā)使用的。實(shí)驗(yàn)所采用的數(shù)據(jù)是ISPRS第三工作組提供的一組森林地區(qū)的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)。其濾波方法是Axelsson于2000年提出的一種基于不規(guī)則三角網(wǎng)［1］（TIN）的漸進(jìn)加密，該方法尋找到每個(gè)格網(wǎng)中的最低點(diǎn)，并將其作為初始種子點(diǎn)，去生成一個(gè)稀疏的TIN，再對(duì)其他各點(diǎn)進(jìn)行判斷。算法的關(guān)鍵性在于濾波閾值的選取，主要的濾波參數(shù)有地形坡度角、迭代角、迭代距離，需根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇合適的參考值。本算法最大的一個(gè)優(yōu)勢(shì)是可以有效地保留地面斷裂特征，處理曲面不連續(xù)的情況，適用于密集分布的城區(qū)。

1.2 利用Terrasolid進(jìn)行噪聲剔除

常見的噪聲包括低位粗差和高位粗差。低位粗差是由于測(cè)量中多路徑誤差導(dǎo)致的極低點(diǎn)，而高位誤差則受到低空飛行物影響提前反射信號(hào)產(chǎn)生較大誤差。該算法是用一個(gè)點(diǎn)（即中心點(diǎn)）的高程值與給定距離范圍內(nèi)每一個(gè)點(diǎn)的高程值比較，如果中心點(diǎn)明顯低于其他點(diǎn)，這個(gè)點(diǎn)將被分離出來。如圖1所示，左圖設(shè)定參數(shù)剔除的是距離該點(diǎn)5m之內(nèi)低于一般地面高度0.5m的點(diǎn)，右圖設(shè)定的參數(shù)剔除的是半徑在5m內(nèi)高位誤差大于5倍標(biāo)準(zhǔn)差的點(diǎn)。

圖1 分離低點(diǎn)算法以及剔除高位點(diǎn)的算法

一般情況下粗差剔除前后對(duì)地形變化的影響是很大的。對(duì)于本實(shí)驗(yàn)結(jié)果，低位點(diǎn)受多路徑影響較嚴(yán)重，剔除粗差后地形高程整體提高了。實(shí)際上，粗差對(duì)后期形成TIN的影響非常大，它是后期數(shù)據(jù)濾波的必要保障［4］。

1.3 利用TerraScan進(jìn)行濾波實(shí)驗(yàn)

在Microstation環(huán)境下打開Terrascan。在實(shí)用工具菜單下選擇MDL應(yīng)用，在打開的窗口中選中TSCAN，安裝并在TerraScan界面下點(diǎn)擊File菜單，讀入數(shù)據(jù)。在主菜單中選擇Classify菜單下的Routine選項(xiàng)→Ground項(xiàng)。

通過選取不同的參數(shù)值，可以得到如表1所示的實(shí)驗(yàn)總結(jié)。利用不同的顏色可以區(qū)別哪些是地面點(diǎn)，哪些是地物點(diǎn)。

表1 不同參數(shù)下的點(diǎn)云濾波

1.4 植被的分層處理實(shí)驗(yàn)

通常情況下，人們要將植被劃分為3種：即低矮植被，中等高度植被，高度植被。植被的分類算法使用的By height from算法，低矮植被距離地面0～2m，中等植被一般距離地面2～5m，高植被距離地面常為5～15m。前面對(duì)原始激光腳點(diǎn)進(jìn)行了濾波，基于它的基礎(chǔ)，就可利用此算法把符合要求的點(diǎn)分類出來，如圖2所示。

圖2顯示的是從低植被層到中植被層的參數(shù)設(shè)置，由本算法得到了其最終的植被分層渲染效果如圖3所示。

圖2 利用height from ground算法分類植被層

圖3 植被分層效果圖

可以看出植被點(diǎn)高程是由矮到高逐步遞增的。藍(lán)色區(qū)域表達(dá)了地面點(diǎn)層，綠色代表了低矮植被層，黃色代表中度植被層，紅色代表高植被層。這樣的分層可以直觀感受到地形變化和特征，為更好的使用地形提供有利參靠。

2 濾波精度分析

通過設(shè)定不同的閾值參數(shù)，可以得到不同的濾波分類效果。此時(shí)需要對(duì)不同參數(shù)的濾波結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)定。評(píng)價(jià)精度的指標(biāo)，是通過判斷兩類分類誤差的大小體現(xiàn)的。第Ⅰ類誤差是指拒絕了本屬于地形表面的激光腳點(diǎn)，第Ⅱ類誤差是指接受了不屬于地形表面的激光腳點(diǎn)。具體計(jì)算式如表2所示。

表2 誤差計(jì)算公式

總誤差＝（B＋C）/（A＋B＋C＋D）×100%。

本文使用C#語言，編程比較實(shí)驗(yàn)所得地面點(diǎn)點(diǎn)云與真實(shí)地面點(diǎn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)間相應(yīng)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，看哪個(gè)參數(shù)閾值得到的真實(shí)點(diǎn)個(gè)數(shù)最多，與真實(shí)情況最符合，那么此后的設(shè)置就可以將所得閾值作為經(jīng)驗(yàn)值使用。下面是部分比較程序：class Point//點(diǎn)云數(shù)據(jù)基本結(jié)構(gòu)

｛

public double X；

public double Y；

public double Z；

｝

static void Compute（）

｛

//讀取真實(shí)地面點(diǎn)數(shù)據(jù)文件，并轉(zhuǎn)化成Point類型列表

var RGP＝File.ReadAllLines（"RealGroundP－oint.txt"）.Select（p＝＞

｛

var Pstr＝p.Split（＇＇）.Cast＜double＞（）.ToList（）；

return new Point（）｛

X＝Pstr［0］，

Y＝Pstr［1］，

Z＝Pstr［2］｝；

｝）.ToList（）；

……

……

同理讀取真實(shí)地物點(diǎn)數(shù)據(jù)RFP，實(shí)驗(yàn)地面點(diǎn)數(shù)據(jù)TGP，實(shí)驗(yàn)地物點(diǎn)數(shù)據(jù)TFP

//計(jì)算真實(shí)地面點(diǎn)同實(shí)驗(yàn)地物點(diǎn)交集（共同數(shù)據(jù)），得到第一類錯(cuò)誤

var FirstTypeError＝TFP.Intersect（RGP）.Count（）/（double）RGP.Count（）；

//計(jì)算真實(shí)地物點(diǎn)同實(shí)驗(yàn)地面點(diǎn)交集（共同數(shù)據(jù)），得到第二類錯(cuò)誤

var SecondTypeError＝TGP.Intersect（RFP）.Count（）/（double）RFP.Count（）；

實(shí)驗(yàn)得到的兩類錯(cuò)誤統(tǒng)計(jì)如表3所示。

表3 誤差結(jié)果

從表3中可看出，最大建筑物尺寸、最大地形角、迭代角的選擇對(duì)地表面構(gòu)建有著很重要的參考價(jià)值。實(shí)驗(yàn)1中的參數(shù)，常作為人們長(zhǎng)期實(shí)踐得到的適應(yīng)地形條件的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)而使用，選擇稍大一點(diǎn)的迭代角和迭代距離可以有效地保存真實(shí)地形特征。其次再進(jìn)行程序的比較和篩選，就可將真實(shí)地面展現(xiàn)出來，減少了兩類錯(cuò)誤的發(fā)生。

3 結(jié)束語

本文的3個(gè)實(shí)驗(yàn)是基于深度理解濾波分類原理后，利用軟件進(jìn)行算法操作的過程，主要進(jìn)行了以下幾項(xiàng)操作：粗差剔除，地面點(diǎn)濾波，植被點(diǎn)分類處理。從圖像上來看，每個(gè)算法都能夠基本符合現(xiàn)實(shí)的情況，把大部分的點(diǎn)分類到相應(yīng)的層中。但由于Terrasolid軟件源代碼不公開，所以對(duì)于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和真實(shí)度還有待商榷。本文基于該軟件開發(fā)了一個(gè)精度估算的功能，將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與參考數(shù)據(jù)比較，為實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)置提供了一個(gè)很大的技術(shù)參考。機(jī)載LiDAR是攝影測(cè)量技術(shù)的一種有力補(bǔ)充，未來若能融合其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行地物識(shí)別，提出更加完美的濾波算法，必將是機(jī)載LiDAR技術(shù)的一個(gè)革命性轉(zhuǎn)折。

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