不同地形激光雷达数据点云的信息提取方法

3． 3 地形起伏较大点云数据处理 从图 7 中读入的原始点云数据中可以看到，点
云右边存在两个明显的陡坎，在发生水平移动的情 况下，这些陡坎将会导致陡坎边缘的下沉值计算发 生异常，由于之前所述的方法均无法很好的消除这 一影响（ 如图 8 所示） ，因而本文选用基于渐点加密 TIN 滤波对其进行处理，从图 9 所得的处理后点云 可以发现，陡坎附近的点被悉数移除，从而消除了其 对后续下沉盆地获取带来的影响。
3． 2 植被杂乱点云数据处理 在对如图 4 所示的点云数据进行上述处理后，
可以得到如图 5 所示的点云数据，从图 5 中可以看 到，经过上述方法处理后，虽然剔除掉了一部分植被 数据，但图中右上角的点云数据中仍有许多植被和 其他空中点噪声，由此可见，上述方法已经无法满足 本实例的滤波需求，仍需要对数据进行进一步处理， 由于该区域内地势平坦，在具有一定先验高程信息 后，可以很轻松地将其中高于地表的噪声点予以剔 除，在对图 5 所示数据进行处理后，得到如图 6 所示 的处理效果。
第 42 卷 第 10 期 2012 年 10 月
激光与红外 LASER ＆ INFRARED
Vol． 42，No． 10 October，2012
文章编号： 1001-5078（ 2012） 10-1111-04
·激光应用技术·
不同地形激光雷达数据点云的信息提取方法
敖建锋1，2 ，赵 鑫1，2 ，唐瑞林1，2 ，陈冉丽3
地形和地貌是影响三维激光扫描仪获取地面信 息的两个重要因素，而其各自对结果的影响程度又 不尽相同，在不同的数据条件下，需要采用的方法也 应有所差异。 2． 1 地面平坦且植被稀少的地表
高程最低点采样是点云数据滤波效率最高的方 法之一，其基本思想是： 由于三维激光扫描仪所能够 扫描到的物体都是存在于地表及地表上方的物体， 扫描数据中的噪声点都贴近或高于该点竖直方向上 的地表，从数据点高程值的角度分析，格网中的高程 值最小点即为地面点或最接近地面点。针对地形平 坦且植被稀少的地表，由于三维激光扫描仪获得的 数据中地面信息比较丰富，即绝大多数格网中均存 在地表点，因此，结合效率和效果两方面因素，可以 选用高程最低点采样。另一方面，由于地势平坦，同 一格网内各点高程值相差很小，因此可以用采样点 直接替代格网点高程。 2． 2 地物和植被杂乱的地表
度的影响。 孟 凡 文 等［2］ 采 用 双 光 栅 三 维 扫 描 仪 将 正弦光栅投射到人的面部，将被面部调制的变形光 栅转换成两片分立点云。然后Baidu Nhomakorabea通过标定块对测量
基金项目： 江苏高校优势学科建设工程项目资助。 作者简介： 敖建锋（ 1985 － ） ，男，博士研究生，主要从事开采沉 陷研究和三维激光扫描数据处理。E-mail： jfao008@ 163． com 收稿日期： 2012-02-28； 修订日期： 2012-03-27
Abstract： To deal with various topographical situations，this paper extracts terrain information with different filter and interpolation methods and got good effect． This provides basic high quality data for the following analysis of surface subsidence basin． According to different point clouds，different processing should be adopted． For points with plain surface and rare vegetation，we used lowest-point-resampling and replaced the elevation of grids with the resample points within them． For points with messy fetures and vegetation，we took filter method based on priori elevation and interpolated elevation of grids with Kriging interpolation． For points with steep topography，we combined filter based on adaptive TIN filter and Kriging Interpolation． Finally，we got basic data with high quality and applied them to engineering application． Key words： point clouds； topography； terrain information； filter
针对不同的地形，本文分别选用了三种各具特 点的数据进行了滤波和插值处理，并均获得了非常 理想的效果。 3． 1 地面平坦且植被稀少点云数据处理
首先读入如图 2 所示的原始点云数据，从图中 可以看出，该区域内地势平坦，从侧视图 2 （ b） 可以 看到，除局部有少量悬浮噪点外，其他均为地面点， 因此，对于此类数据，可以采用上述效率最高的高程 最低点采样方法，经过采样插值后，所得到的效果如 图 3 所示。从图 3 的侧视图 3（ b） 中可以看出，图 2 中的噪声点已经被完全滤除。而图 3（ a） 中呈现的 则为点云数据插值后的格网点分布。
对于地物和植被杂乱的地表，由于植被和地物 的覆盖，导 致 许 多 格 网 内 不 存 在 地 面 点［3］，如 果 采 用上述高程最低点采样方法，必然使得处理后的数 据中存在许多悬浮在空中的非地面点，从而给之后 地表下沉盆地的获取引入较大误差，因此，在对此类 数据进行处理时，需要将不存在地面点的格网予以 剔除。基于先验高程信息滤波能很好的解决这一问
Choosing of terrain information processing method according to topographical situations
AO Jian-feng1，2 ，ZHAO Xin1，2 ，TANG Rui-lin1，2 ，CHEN Ran-li3
（ 1． School of Environment and Spatial Information，China University of Mining and Technology，Xuzhou 221008，China； 2． Jiangsu Provincial Key Lab of Resources and Environmental Information Engineering，Xuzhou 221008，China； 3． Shijiazhuang Institute of Raiway Technology，Shijiazhuang 050041，China）
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系统进行标定，利用协方差求取旋转矩阵和平移向 量实现点云自动拼接获取完整面部点云，并生成三 角面片。最后，通过检测曲率、生成四边形网格、建 立 UV 参 数 线 等 处 理，进 行 曲 面 重 构 生 成 高 精 度 NURBS 四边域面部曲面，并对重构结果进行误差分 析。三维激光扫描技术应用于逆向工程等领域已经 趋于成熟，然而，将三维激光扫描数据应用于开采沉 陷研究中仍在起步阶段，其扫描域广、速度快以及数 据丰富等特点使地表沉陷参数的快速求取成为可 能［3］。在开采沉陷研究中，地表下沉盆地的获取对 地表沉 陷 监 测 和 地 面 沉 陷 参 数 获 取 是 非 常 重 要 的［4］，因此，如 何 从 点 云 数 据 中 提 取 地 面 信 息 以 及 求取固定网格点在各观测时刻的高程值是该研究的 关键。由于三维激光扫描仪获取的数据相当可观， 扫描中必然会引入许多对研究不起作用的非地面信 息点，即噪声点，且受不同地形的影响，噪声点也各 具特征，因此，根据扫描区域内地形的不同采用不同 滤波插值方法是非常有必要的。 2 基本原理
（ b） 图 1 下沉值异常图
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敖建锋等 不同地形激光雷达数据点云的信息提取方法
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的点重新构成 TIN，重新将满足阈值条件的点添加 到地形当中； 如此循环，直至没有点能够添加。利用 其陡坎转角上的边缘点因始终不能满足阈值条件而 常常被 漏 选 的 特 点 剔 除 陡 坎 边 缘 一 定 区 域 内 的 点［5］，从而保证了后续下沉值计算的有效性。最后 利用 Kriging 插值方法对格网点进行插值。 3 点云数据处理方法的实现
（ 1． 中国矿业大学环境与测绘学院，江苏 徐州 221008； 2． 江苏省资源环境信息工程重点实验室，江苏 徐州 221008； 3． 石家庄铁路职业技术学院，河北 石家庄 050041）
摘 要： 针对不同地形点云数据采用不同的滤波和格网插值方法提取地面信息，得到了良好的 滤波插值效果，为后续地表下沉盆地获取等工作提供了优质的基础数据。对于不同的点云数 据，文中分别进行了针对性的处理。对地表平坦且植被稀少的点云数据，采取高程最低点采样 并替代格网高程值的方法； 对地物和植被杂乱的点云数据，采用基于先验高程信息滤波与 Kriging 格网插值相结合的方法； 而对于地形起伏较大的点云数据则采用渐点加密 TIN 滤波与 Kriging 格网插值相结合的方法，最终得到高质量的基础数据并应用于工程实际。 关键词： 点云； 地形； 地面信息； 滤波 中图分类号： TN249 文献标识码： A DOI： 10． 3969 / j． issn． 1001-5078． 2012． 10． 005
在矿山井下开采影响下，地面不仅存在竖直方 向的下沉，同时还存在水平方向的移动，当扫描数据 中存在复杂的地形信息，尤其是存在陡坎的时候，一 旦发生水平移动，陡坎边缘的点相对前一期数据相 应位置上的点将会发生相应的位移。如图 1 所示， 当第一期处于陡坎上部的点 a 移动到前一期处于陡 坎下部的格网点 b 上方的 a'位置时，该格网点的下 沉值 Hb － Ha' 将会是一个负的较大值（ 即上升） ，同 理，当第一期处于陡坎下部的点 b 移动到前一期处 于陡坎上部的格网点 a 下方的 b' 位置时，该格网点 的下沉值 Ha － Hb' 将会是一个正的较大值（ 即下沉 很大） 。因此，即使最终获取的格网数据全为地面 点，其下沉值的计算也将会由于陡坎的水平移动而 引起的陡坎附近下沉值的计算存在较大误差，对于 这种情况，需要将陡坎附近一定区域内的点予以剔 除，从而避免此类地形对数据处理的影响。基于渐 点加密 TIN 滤波在处理此类地形时有着较好的效 果，其基本原理是： 首先从点云中提取初始的地形， 然后再逐层将满足阈值条件的点添加到地形当中， 直至所有满足条件的点均被添加； 将所有满足条件
题［4］，其基本思想是： 利用高程注记点能够大体上 反映地表变化趋势这一特征，利用现有高程信息逐 一内插出点云内每个采样点的高程值，按照适当阈 值剔除点云中实测值与内插值相差较大的点，以达 到滤波的目的，这样就能滤除掉大多数非地面信息， 之后再利用具有统计特征的 Kriging 插值方法，根据 相邻格网点高程对被剔除网格点进行插值，并以此 提高插值精度。 2． 3 地形起伏较大的地表
1引言 随着激光技术的发展，通过采用三维激光扫描
技术获取物体三维点云并对物体进行模型建立成为 逆向工程等诸多领域内常用的手段，建模方法和建 模精度是 当 今 学 者 关 注 的 热 点。 张 玉 香 等［1］ 研 究 了离散点云曲面拟合以及提高曲面品质的方法，讨 论了控制点、曲面阶次、节点数等因素对曲面重构精