基于LIDAR数据的数字高程模型获取实验研究

胡曼 刘学人

摘要：本文基于笔者多年从事LIDAR数据处理的相关工作经验，以基于LIDAR数据的数字高程模型获取为研究对象，论文首先对现有各种滤波算法进行了综合评价，指出了现有方法的不足，在此基础上结合本文数据特点和应用选择了移动曲面拟合算法进行了滤波实验，在分析了各种插值算法的基础上，采用了不规则三角网创建地表模型，取得一定的滤波效果。全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华，相信对从事相关工作的同行能有所裨益。

关键词：LIDAR滤波移动曲面实验

中图分类号：P2 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2012）08（c）-0021-02

为了创建地面模型和建筑物模型而进行的LIDAR数据的预处理包含了粗差剔除，数据的分类和分割。粗差实际上指的就是一些错误的数据点，在数据获取时由于不可预知的原因而造成，应用之前应当先将这些坏点去掉。机载激光扫描测高激光脚点的分布并不规则，在三维空间的分布形态呈现随机离散的数据点“点云”（Point cloud）。在这些点中，有些点位于真实地形表面有些点位于人工建筑物（房屋、烟囱、塔、输电线等）或自然植被（树、灌木、草）。从激光脚点数据点云中提取数字地形高程模型（DTM，DEM）需要将其中的地物数据点去掉，这就是所谓的激光测高数据的滤波。这里借用了数字信号处理中滤波的概念，即把地形表面当作信号，而将地物（建筑物、树木等）当作噪声，滤波算法就是从DSM得到DTM的过程。研究如何从数据点云中分离出地形表面激光脚点数据子集以及区分不同地物（包括房屋、道路、植被等）激光脚点数据子集，就是所谓的数据过滤和分类。……