基于多分辨率分析的LiDAR 数据处理与可视化
来源:    发布时间: 2012-11-20 13:32   3148 次浏览   大小:  16px  14px  12px
基于多分辨率分析的数据滤波算法对于地形变化单一但地物和地形区别明显的场景, 地形多变但连续且地物和地形区别明显的场景具有非常优越的滤波效果。研究基于多分辨率分析的数据滤波算法的基本原理, 在Visual C+ + 6. 0 平台上编程实现该算法, 建立LiDAR 数据处理与可视化系统, 详细介绍各功能模块的实现方法和功能, 实现由LiDAR 系统获取的原始数据到最终的DEM 生成的整个功能, 一定程度上满足了实际的应用需求。


基于多分辨率分析的数据滤波算法对于地形变化单一但地物和地形区别明显的场景, 地形多变但连续且地物和地形区别明显的场景具有非常优越的滤波效果。研究基于多分辨率分析的数据滤波算法的基本原理, Visual C+ + 6. 0 平台上编程实现该算法, 建立LiDAR 数据处理与可视化系统, 详细介绍各功能模块的实现方法和功能, 实现由LiDAR 系统获取的原始数据到最终的DEM 生成的整个功能, 一定程度上满足了实际的应用需求。

关键词 多分辨率分析  数据滤波  LiDAR  可视化

 

三维激光雷达技术是近几十年来摄影测量与遥感领域具革命性的成就之一, 是大范围空间数据采集和空间监测技术的革命, 它集激光测距、摄像于一体, 可分别组成车载、机载和星载激光雷达系统, 全天候、实时、主动、快速、高精度、高密集、直接获取大范围地表及地物三维数据。

与现有的测量方法比较, 一方面它可以作为摄影测量的一种补充, 另一方面它也是传统测量技术的一种竞争技术。正是由于三维激光雷达技术自身的特点, 使得该技术在国防和经济建设中发挥越来越大的作用。

LIDAR 系统获取的原始数据到最终的测绘产品, DEM、等高线等, 整个过程包含了一系列的数据后处理步骤, 其中包含了2 个关键技术, 即数据滤波技术和建筑物提取与三维重建技术。这2 个关键技术的实现直接关系到了整个数据处理流程的自动化水平和最终产品的生产效率。本文主要涉及数据滤波技术。

数据滤波技术主要是指从原始点云数据中获取地形表面点, 以便生成DEM、等高线图等终端产品。

LIDAR 数据滤波技术是目前的一个研究热点与难点, 国外对该技术的研究较为深入, 先后提出了多种算法, 而最具代表性的主要有基于渐进窗口尺度的数学形态学滤波算法、基于多分辨率分析原理的滤波算法、基于分层稳健估计的滤波算法等, 这些算法都在商业软件中得到了应用, 也从侧面证明这些算法的稳健与成功。基于多分辨率分析的数据滤波算法是TerraScan 中自动滤波功能的主要支持理论。该算法虽然对于地形突变, 地物和地形之间的区别较小( 如沿山坡建立的房子或低矮植被等) 的场景, 其滤波效果往往差强人意, 但对于地形变化单一且地物和地形区别明显的场景以及地形多变但连续且地物和地形区别明显的场景, 其滤波效果非常优越。本文研究了基于多分辨率分析的数据滤波算法的基本原理, 并在Visual C+ + 6. 0 平台上编程实现了该算法, 建立了LiDAR 数据处理与可视化系统, 实现了由LiDAR 系统获取的原始数据到最终的DEM 生成的整个功能, 一定程度上满足了实际的应用需求。

1.LiDAR 数据滤波的处理流程

LIDAR 系统所获取的原始数据通常会含有各种性质的误差。因此, 在进行数据滤波处理前, 需要对原始数据进行误差改正与剔除。图1 给出了DSM 数据获取DEM 的流程, 其中也反映出了LIDAR数据滤波的基本流程。

2.多分辨率分析滤波算法的基本原理

3.LiDAR 数据处理与可视化系统

在深入研究基于多分辨率分析的滤波算法的基础上, 本文设计并实现了基于多分辨率分析的滤波算法为核心的LiDAR 数据处理可视化系统。本文设计实现的LiDAR 数据处理与可视化系统是基于Window s XP 操作系统, 利用OpenGL 图像开发包开发, 界面友好, 便于操作, 具有初步的数据处理能力和显示功能, 具体实现了以下功能: LiDAR 数据处理模块, 三维地形显示模块, 场景文件的新建与保存等。

4.

 为了对本文所用的滤波方法和DEM 插值的效果进行检验, 本文利用某型号车载激光雷达数据进行滤波和生成DEM 实验。