利用Terrasolid進行機載與車載LiDAR點云數據的融合

盛志鵬

(浙江省第二測繪院，浙江 杭州 310012)

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利用Terrasolid進行機載與車載LiDAR點云數據的融合

盛志鵬

(浙江省第二測繪院，浙江 杭州 310012)

摘要：介紹了一種利用Terrasolid軟件進行機載與車載LiDAR點云數據融合的方法，通過分析兩種掃描系統采集點云之間的共性與特性，制定了融合取舍原則，得到了覆蓋范圍全面的LiDAR點云融合成果，為LiDAR點云數據的應用和推廣提供了良好的基礎。

關鍵詞：機載LiDAR；車載LiDAR；點云數據融合

LiDAR集GPS技術、慣性導航技術、激光測距技術等先進技術于一身，是一種主動式的遙感測量手段。近10年來，機載LiDAR技術在地形測繪、森林監測、地質災害預警、應急保障、城市三維建模等方面發揮了巨大的作用，但是對于地面地物信息如建筑物立面的獲取上存在盲區。

車載激光雷達系統采用車載平臺，利用激光掃描和數字攝影技術獲取道路兩側的高密集度點云、近景影像數據。車載LiDAR雖然無法獲取建筑物頂面、院子內部等地物信息，但是彌補了機載LiDAR在地面地物信息獲取方面的局限性。因此，機載與車載LiDAR點云數據的融合解決了兩者自身獲取點云存在盲區的問題，能在更多、更廣的范圍內獲取高精度三維空間數據，同時作為一種全新的三維平臺，既能生成DEM、DSM等成果為決策分析提供基礎數據，又能經過后期處理制作精細城市三維建模成果。

一、試驗數據分析

本次試驗數據中，機載LiDAR點云數據單航帶點密度約為12點/m2，多航帶點密度≤80點/m2，車載LiDAR點云數據點密度≤10 000點/m2。

融合取舍的原則為：①點云屬性統一；②密度高優先，覆蓋其次；③特殊地物處理如屋頂和院子內部使用機載LiDAR點云，墻面使用車載LiDAR點云。

二、數據融合

1. 坐標系統轉換

平面坐標系統、高程系統的統一是數據融合的前提條件。

2. LiDAR點云配準

機載LiDAR點云密度相對較低，但是誤差分布均勻，經過控制點糾正后精度較高；車載LiDAR點云密度高，在GPS信號非常好的情況下精度較高，但是由于城市地區建筑物遮擋現象多，數據采集時經常會遭遇GPS信號失鎖或周跳的狀況，其精度遠低于機載LiDAR點云精度。因此，LiDAR點云配準方法是將采集的車載LiDAR點云數據與機載LiDAR點云數據成果匹配，利用正射影像進行平面位置糾正，同時利用機載LiDAR點云數據進行高程糾正。車載LiDAR點云配準前后對比效果如圖1所示。

圖1

3. 時間系統轉換

時間是點云中的重要屬性之一，時間系統的統一可以為后續點云現勢性分析、點云分類等提供有效依據。試驗數據中，機載LiDAR點云使用的是GPS標準時間，而車載LiDAR點云使用的是GPS周秒時間，需要根據采集日期將車載LiDAR點云的GPS周秒時間轉換為GPS標準時間。

使用Converttimestamps工具，將GPSseconds-of-week轉換為GPSstandardtime，試驗數據中，車載LiDAR點云采集時間為2014年6月18日，故將surveydata參數設置為18/6/2014。

4. 反射強度尺度轉換

不同激光掃描儀記錄點云反射強度的尺度可能不同，為使反射強度尺度統一，同時又不損失精度，需要根據反射強度分布情況將尺度小的數據強度值擴大至尺度大的數據強度值范圍。

(1) 反射強度分布

分別打開機載與車載LiDAR點云進行反射強度統計，在試驗數據的機載LiDAR點云反射強度分布直方圖中，強度中值為127，主要分布范圍為31，如圖2所示；同理得到車載LiDAR點云反射強度中值為20 200，主要分布范圍為5600。

圖2

(2) 反射強度尺度轉換

使用Scaleintensity工具中的Stretchspread方法對機載LiDAR點云數據進行反射強度尺度轉換，同時將統計結果填入對應參數位置。

5. 點云密度取舍

機載LiDAR點云密度相對小，應保留航帶重疊部分的點云。車載LiDAR點云密度相對大，需要先刪除航帶重疊部分的點云，然后利用Thinpoints工具進行點云抽稀處理。試驗數據中，抽稀后的車載LiDAR點云密度平均為3000點/m2。

6. 點云分類與賦色

為了增加點云的可讀性，在同時采集影像的情況下可以分別單獨進行點云分類與賦色處理。點云分類主要根據地形和地貌特征調試合適的參數，通過宏命令提取硬質地面、建筑、植被、水系等常用類別點云。機載LiDAR點云利用正射影像成果進行賦色，車載LiDAR點云通過選擇最合適鏡頭拍攝的影像進行賦色，如圖3所示。

圖3

7. 數據融合

(1) 導入工程

掃描頭主要用于區分點云獲取方式、激光掃描方式等，分別將兩種LiDAR點云導入工程時需要設置掃描頭編號。試驗數據中，車載LiDAR點云數據中有2個掃描頭數據，導入時編號設為1和2，機載LiDAR點云數據中有1個掃描頭數據，導入時編號設為3。

(2) 航帶重疊處理

使用Cutoverlap工具中的Cutbydensity方法，搜索半徑設為0.4m，需要保留點云類別設為硬質地面和建筑，掃描頭組合設為1～2。

三、結果評價

本次試驗對機載與車載LiDAR點云數據進行了坐標系統、時間系統、反射強度尺度等屬性的統一，并根據點云密度裁切保留了最有價值的點云，得到無縫拼接的機載與車載LiDAR點云融合成果，如圖4所示。

圖4

四、結束語

本文介紹了一種利用Terrasolid軟件進行機載與車載LiDAR點云數據融合的方法，通過分析兩種掃描系統采集點云之間的共性與特性，制定融合取舍原則，得到覆蓋范圍全面的LiDAR點云融合成果。該方法可用于多種類型點云的融合，為LiDAR點云數據的應用和推廣提供良好的基礎，結合同期采集的影像數據，可以為城市三維建模提供完整的數據支撐，具有重要的現實意義。

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Airborne and Vehicle-borne LiDAR Point Cloud Data Fusion BasedonTerrasolid

SHENG Zhipeng

收稿日期：2016-02-29； 修回日期： 2016-05-17

作者簡介：盛志鵬(1959—)，男，教授級高級工程師，主要研究方向為激光雷達點云的應用拓展。E-mail：zjchszp@126.com

中圖分類號：P237

文獻標識碼：B

文章編號：0494-0911(2016)06-0077-02

引文格式： 盛志鵬. 利用Terrasolid進行機載與車載LiDAR點云數據的融合[J].測繪通報，2016(6)：77-78.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0194.