一种高效的机载LiDAR点云分类方法研究

李亚男，王 骏， 道勇

(福建省电力勘测设计院，福建 福州 350003)

1 概述

福建省大多数风电场选址位于山区植被茂盛、水域复杂的地区，采用传统的航空摄影测量方法容易受到空中管制、天气条件等众多因素的影响，而且数据获取成本非常高。随着无人机技术的发进步和发展，无人机低空摄影测量技术的作业方式机动灵活，能够快速获取高分标率的影像，而且对天气要求较低，数据获取成本低，因此在风电场地形测量中得到了广泛的应用。由于福建省大部分山区树木的遮挡严重，传统的航空摄影测量和无人机低空摄影测量技术，无法获取树下地面真实情况，因此需要大量的外业修测工作，才能满足风电场大比例尺地形图的测绘需求。机载LiDAR测量技术是以飞机作为测量平台，以激光扫描测距系统为传感器，能实时获取地形表面的三维空间信息，还能提供一定的光谱信息，通过主动向目标地表发射激光脉冲获取地表的三维信息，突破了传统航空摄影测量被动成像的局限性。其最大的优势是能够快速获取包括地面点和树顶点在内的点云信息，通过对点云进行分类，不仅可以获取准确的地面点，还可以获取树木高度信息等。LiDAR点云的滤波和分类提取在整个数据后处理中大约占60%～80%的工作量。在众多LiDAR点云分类算法中，各种数据过滤和分类算法都还有一定的局限性。尤其是植被茂盛遮挡严重和水域情况复杂的地区，常规的分类方法得到的地面点较少，而且容易出现将树上的点错分为地面点，甚至将地面点错分为孤立点或高程异常点。……