機載激光雷達與點云數據處理技術簡述

　　遙感技術是20世紀60年代以來，在現代物理學、空間科學、電子計算機技術、數學方法和地球科學理論的基礎上建立和發展起來的一門新興的、綜合性的邊緣學科，是一門先進的、實用的探測技術。近年來，機載激光雷達技術逐漸嶄露頭角，它是利用全球定位系統和慣性測量裝置機載激光掃描。其所測得的數據為DSM的離散點表示，數據中含有空間三維信息和激光強度信息。應用分類技術在這些原始數字表面模型中移除建筑物、人造物、覆蓋植物等測點，即可獲得DEM，并同時得到地面覆蓋物的高度。 
　　1 機載激光雷達的出現 
　　在測繪領域中使用的數據有很多都是多源數據的融合，而LiDAR就可以獲取多源數據。其中包括GPS軌跡數據、INS飛機姿態數據、激光測距數據和激光掃描鏡擺動角度等。在實際的作業中，點云數據的數據量越來越大，原因是數據質量對硬件設備的精度要求越來越高。因此機載激光雷達應用的關鍵是如何快速處理海量點云數據，而點云的濾波和分類是重中之重。對于自動分類沒有濾掉的部分粗差和激光點需要人工交互編輯，最后進行內插等運算生成高精度的DSM和DEM。此外，機載激光雷達還配有高分辨率的量測型數碼相機，使用數碼航攝儀獲取的數據可以在JX-4、VirtuoZo、GEOWAY DPS以及MapMatrix上進行數字線劃圖的測制和數字正射影像的制作。 
　　2 點云數據處理 
　　點云數據處理就是對航空攝影所獲取的激光點云數據、航攝影像數據、IPAS數據和地面基站數據等原始數據進行解壓、差分、IPAS解算、激光及相機檢校、點云數據生成等處理，以獲得數字高程模型、數字正射影像、數字線劃圖、數字柵格圖制作要求的參數和數據。 
　　2.1 IPAS數據和地面基站數據的聯合解算 
　　對IPAS數據和地面基站數據進行聯合計算，解算航線定位定向成果。 
　　首先對IPAS原始數據進行解壓，分離出機載GPS數據與INS慣導數據，然后結合地面GPS基站數據進行差分處理，最后利用差分成果與INS數據聯合解算，解求定向定位數據。 
　　2.2 激光檢校 
　　1）視準軸（Boresight Calibration）檢校。 
　　由于設備安裝會造成的IMU和激光掃描鏡視準軸在X、Y和Z方向的角度偏差（Roll、Pitch和Heading），會直接影響最終點云成果的精度和條帶之間的拼接，必須予以消除。視準軸檢校在ALS PP、Attune及TSCAN中進行。 
　　2）距離（Range offset）檢校。 
　　由于激光掃描儀中電子器件延遲所產生的Range offset也必須進行校正。距離校正需要用到開機自檢產生的BIT Mode數據及檢校場激光數據，在ALS PP及TSCAN中進行。 
　　3）扭曲（Torsion）檢校。 
　　距離檢校完成后應進行Torsion檢校，以糾正在掃描條帶邊緣掃描鏡在最大加速度時其實際的鏡面位置與編碼器計算的位置的細微差別。 
　　4）Pitch傾斜誤差檢校。 
　　Pitch傾斜誤差（Pitch error slope）是由于掃描鏡在高速旋轉時不是嚴格意義上的平面造成掃描線不會十分直，會有輕微的彎曲。可以利用檢校飛行時高航高上相反航線的數據來進行檢查和確認。 
　　5）高程偏移（Elevation Offset）檢校。 
　　利用檢校場布設的激光高程控制點將所有條帶的數據以一個常量進行高程上移動。高程偏移不是一個定值，它根據不同的任務和實地情況結合外業檢測靈活定義。 
　　激光檢校完成后必須進行仔細的檢查，查看激光數據條帶之間拼合是否正確，地形符合是否良好。檢校的結果直接影響測區激光數據的精度，檢校的精度需要高精度的航線解算為基礎，因此激光檢校需要反復仔細進行。 
　　2.3 相機檢校 
　　由于設備安裝會造成航攝相機與IMU視準軸之間出現細微偏差，而這個偏差值也會影響航攝像片的定位精度，必須予以消除。 
　　相機檢校的目的是得到航攝相機的三個角度誤差改正量（Roll、Pitch、Heading），并利用得到的三個改正量改正每張像片的外方位元素。 
　　2.4 點云數據濾波、分類與編輯 
　　利用TerraSolid公司提供的專用軟件，對檢校過的LIDAR激光點云數據進行數據分塊、自動濾波和分類、手動精細濾波分類后，輸出滿足要求的DEM數據。 
　　2.4.1 自動濾波 
　　在TSCAN和TMODEL模塊中對激光條帶數據進行分塊處理，并利用編寫的宏命令逐塊進行濾波分類，區分出地面點、植被、建筑物等類別。 
　　反復調整宏命令中的參數以獲取較好的分類精度，減少手動濾波分類的工作量。 
　　2.4.2 手動分類 
　　對自動分類的成果參照獲取的影像數據進行手動精細分類濾波，以獲得高精度的數字高程模型。結合項目要求，將LIDAR點云數據分為Ground、Water、Noise、Default、Temp五類。粗略分類（簡稱粗分）如下： 
　　1）將噪音點歸入Noise。 
　　2）將水面上的點歸入Water。 
　　3）橋面的點歸入bridge。 
　　4）將房屋表面的點歸入Default。 
　　5）其余的為Ground。 
　　3 結束語 
　　地理信息系統處理的數據是空間對象，而且這些數據的時空特性很強，具有周期短、變化快以及動態性強等特點。然而GIS中數據獲取的手段也是多種多樣的，這樣就造成了原始數據的格式多樣化。 
　　LIDAR具有全天候采集、對植被穿透能力強、需要外業控制點少和自動化程度高等特點，在生成4D產品方面，特別適合大規模復雜地形的測繪作業。但是LIDAR也是存在一些缺點的。比如在植被比較厚的地方，誤差比較大。