基于空間聚類的機載LiDAR點云地面濾波方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及機載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于空間聚類的 機載LiDAR點云地面濾波方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著遙感系統(tǒng)的快速發(fā)展，機載激光探測與測距（lightdetectionand ranging，LiDAR)越來越成為當(dāng)今快速獲取三維數(shù)字地面模型的一種核心技術(shù)。LiDAR是利 用全球定位系統(tǒng)（GlobalPositionSystem，GPS)和慣性測量裝置（InertialMeasurement Unit，IMU)進行機載激光掃描，所測得的數(shù)據(jù)為數(shù)字表面模型（DigitalSurface Model，DSM)的離散點云數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中含有空間三維信息和激光強度信息，再采用分類技術(shù) 在數(shù)字表面模型中移除建筑物、人造物、覆蓋植物等測點，即可獲得數(shù)字高程模型（Digital ElevationModel，DEM)，并同時得到地面覆蓋物的高度。地面濾波即是從離散的點云數(shù)據(jù) 中區(qū)別出地面點和非地面點的過程，是機載LiDAR數(shù)據(jù)后處理的必要步驟之一。
[0003] 目前為止，許多文獻都提出了關(guān)于機載LiDAR點云數(shù)據(jù)的地面濾波方法，其中基 于聚類分割濾波方法考慮的是同類點集合之間的關(guān)系，而不僅僅依靠點與點之間的結(jié)構(gòu)差 異作為地形結(jié)構(gòu)判斷標(biāo)準(zhǔn)，因此在地形地物判斷識別上更具合理，濾波結(jié)果更可靠。但是在 聚類過程中，如果僅僅根據(jù)地物間的高度或者拓?fù)潢P(guān)系進行聚類，往往會造成聚類不合理， 或者丟失有效信息，因此有必要加入點云的特征數(shù)據(jù)進行聚類。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種基于空間聚類的機載LiDAR點云地面 濾波方法，針對地面不連續(xù)現(xiàn)象，解決單一閾值對濾波效果的限制，并在濾除地物信息的同 時能有效地保留復(fù)雜地形特征，使總體濾波效果更加可靠。
[0005] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于空間聚類的機載LiDAR點云地面 濾波方法，包括：
[0006] 對機載LiDAR原始點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，從而剔除異常值；
[0007] 對經(jīng)過預(yù)處理的點云數(shù)據(jù)中的多次回波信息進行分析，并選取其中的單次回波信 息和末次回波信息作為處理點云數(shù)據(jù)；
[0008] 采用所述處理點云數(shù)據(jù)的平面模型為分割停止條件進行點云分割；
[0009] 采用雙重距離方法對分割后的點云數(shù)據(jù)進行空間聚類，完成點云數(shù)據(jù)粗分類；
[0010] 根據(jù)粗分類后得到的地面聚類塊構(gòu)建初始三角網(wǎng)；
[0011] 根據(jù)所述初始三角網(wǎng)，以預(yù)設(shè)閾值為判斷條件，識別其它待判斷聚類塊為地面塊 或者非地面塊；
[0012] 迭代內(nèi)插生成最終三角網(wǎng)，輸出構(gòu)網(wǎng)數(shù)據(jù)，所述構(gòu)網(wǎng)數(shù)據(jù)為地面點數(shù)據(jù)。
[0013] 其中，所述對機載LiDAR原始點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，從而剔除異常值，具體包括：
[0014] 采用統(tǒng)計分析技術(shù)對機載LiDAR原始點云數(shù)據(jù)進行去噪處理，從而剔除異常值。
[0015] 其中，所述采用所述處理點云數(shù)據(jù)的平面模型為分割停止條件進行點云分割，具 體包括：
[0016] 根據(jù)所述處理點云數(shù)據(jù)建立八叉樹索引；
[0017] 采用所述八叉樹索引作為提取所述處理點云數(shù)據(jù)時所用的搜索方法，從而將所述 處理點云數(shù)據(jù)的平面模型為分割停止條件進行點云分割。
[0018] 其中，所述處理點云數(shù)據(jù)的平面模型中，所述處理點云數(shù)據(jù)中任意點Pi(Xi，yi，Zi) 到平面的垂直距離為：Vi=|axi+byi+cZi+dl，其中，（a,b,c)為平面的法向量參數(shù)，a,b,c,d 分別是平面的參數(shù)。
[0019] 其中，所述采用雙重距離方法對分割后的點云數(shù)據(jù)進行空間聚類，完成點云數(shù)據(jù) 粗分類，具體包括：
[0020] 采用包括空間距離和屬性距離的雙重距離方法對分割后的點云數(shù)據(jù)進行空間聚 類，完成點云數(shù)據(jù)粗分類，其中，
[0021] fjljfj的空間距離：
【主權(quán)項】
1. 一種基于空間聚類的機載LiDAR點云地面濾波方法，其特征在于，包括： 對機載LiDAR原始點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，從而剔除異常值； 對經(jīng)過預(yù)處理的點云數(shù)據(jù)中的多次回波信息進行分析，并選取其中的單次回波信息和 末次回波信息作為處理點云數(shù)據(jù)； 采用所述處理點云數(shù)據(jù)的平面模型為分割停止條件進行點云分割； 采用雙重距離方法對分割后的點云數(shù)據(jù)進行空間聚類，完成點云數(shù)據(jù)粗分類； 根據(jù)粗分類后得到的地面聚類塊構(gòu)建初始三角網(wǎng)； 根據(jù)所述初始三角網(wǎng)，以預(yù)設(shè)閾值為判斷條件，識別其它待判斷聚類塊為地面塊或者 非地面塊； 迭代內(nèi)插生成最終三角網(wǎng)，輸出構(gòu)網(wǎng)數(shù)據(jù)，所述構(gòu)網(wǎng)數(shù)據(jù)為地面點數(shù)據(jù)。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于空間聚類的機載LiDAR點云地面濾波方法，其特征在于，所 述對機載LiDAR原始點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，從而剔除異常值，具體包括： 采用統(tǒng)計分析技術(shù)對機載LiDAR原始點云數(shù)據(jù)進行去噪處理，從而剔除異常值。
3. 如權(quán)利要求1所述的基于空間聚類的機載LiDAR點云地面濾波方法，其特征在于，所 述采用所述處理點云數(shù)據(jù)的平面模型為分割停止條件進行點云分割，具體包括： 根據(jù)所述處理點云數(shù)據(jù)建立八叉樹對象； 采用所述八叉樹對象作為提取所述處理點云數(shù)據(jù)時所用的搜索方法，從而將所述處理 點云數(shù)據(jù)的平面模型為分割停止條件進行點云分割。
4. 如權(quán)利要求3所述的基于空間聚類的機載LiDAR點云地面濾波方法，其特征在于，所 述處理點云數(shù)據(jù)的平面模型中，所述處理點云數(shù)據(jù)中任意點PiO^y^Zi)到平面的垂直距 離為：Vi=laxi+byi+czi+dl，其中，（a，b，c)為平面的法向量參數(shù)，a，b，c，d分別是平面的參 數(shù)。
5. 如權(quán)利要求1所述的基于空間聚類的機載LiDAR點云地面濾波方法，其特征在于， 所述采用雙重距離方法對分割后的點云數(shù)據(jù)進行空間聚類，完成點云數(shù)據(jù)粗分類，具體包 括： 采用包括空間距離和屬性距離的雙重距離方法對分割后的點云數(shù)據(jù)進行空間聚類，完 成點云數(shù)據(jù)粗分類，其中， A到fj的空間距離：
4到L的屬性距離為：
其中，4，&(1彡1，」_彡11)為三維空間要素集？=化1，4，...，4|11彡2}中的要素，111 為非空間屬性維數(shù)，Aik為第k維屬性，Dtaax為第k個屬性最大最小屬性的差值，即Dk_ = A-A ^kmax ^kmin0
6. 如權(quán)利要求5所述的基于空間聚類的機載LiDAR點云地面濾波方法，其特征在于，所 述屬性信息為點云強度信息和根據(jù)最小二乘法計算點云鄰域內(nèi)點集的擬合平面的法向量 信息。
7.如權(quán)利要求1所述的基于空間聚類的機載LiDAR點云地面濾波方法，其特征在于，所 述根據(jù)粗分類后得到的地面聚類塊構(gòu)建初始三角網(wǎng)，具體包括： 根據(jù)粗分類后得到的最大地面聚類塊作為參數(shù)要求構(gòu)建初始地面三角網(wǎng)。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于空間聚類的機載LiDAR點云地面濾波方法，包括：對機載LiDAR原始點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，從而剔除異常值；對經(jīng)過預(yù)處理的點云數(shù)據(jù)中的多次回波信息進行分析，并選取其中的單次回波信息和末次回波信息作為處理點云數(shù)據(jù)；采用所述處理點云數(shù)據(jù)的平面模型為分割停止條件進行點云分割；采用雙重距離方法對分割后的點云數(shù)據(jù)進行空間聚類，完成點云數(shù)據(jù)粗分類；根據(jù)粗分類后得到的地面聚類塊構(gòu)建初始三角網(wǎng)；根據(jù)所述初始三角網(wǎng)，以預(yù)設(shè)閾值為判斷條件，識別其它待判斷聚類塊為地面塊或者非地面塊；迭代內(nèi)插生成最終三角網(wǎng)，輸出構(gòu)網(wǎng)數(shù)據(jù)，所述構(gòu)網(wǎng)數(shù)據(jù)為地面點數(shù)據(jù)。本發(fā)明總體濾波效果更加可靠。
【IPC分類】G06T7-00, G06T5-00
【公開號】CN104574303
【申請?zhí)枴緾N201410827764
【發(fā)明人】許穎, 岳東杰, 陳光洲, 張榮春, 曹奇, 張迎燕
【申請人】河海大學(xué)
【公開日】2015年4月29日
【申請日】2014年12月26日