基于地形復(fù)雜度的LiDAR點(diǎn)云簡化方法研究.pdf

1、LiDAR（Light Detection and Ranging）是一種利用全球定位系統(tǒng)、慣性測量裝置、激光掃描測距系統(tǒng)和成像裝置，對(duì)被測物體表面信息進(jìn)行測量的技術(shù)。作為一種新興技術(shù)，LIDAR技術(shù)具有自動(dòng)化程度高、數(shù)據(jù)生產(chǎn)周期短、受外界環(huán)境影響小、精度較高等優(yōu)點(diǎn)。但是LiDAR技術(shù)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量巨大，在構(gòu)建不同尺度的DEM時(shí)，大量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)于提高DEM精度沒有明顯的作用，反而會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理速度急速下降。因此對(duì)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)

2、行抽稀簡化很有必要。
　　在LiDAR點(diǎn)云簡化過程中，點(diǎn)的取舍準(zhǔn)則直接決定保留點(diǎn)的分布和質(zhì)量狀況。一般情況下，點(diǎn)的取舍準(zhǔn)則是基于地形特征設(shè)定的。目前大多數(shù)的LiDAR點(diǎn)云簡化算法都是基于單一地形特征因子實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云簡化，但是單一地形特征因子無法全面綜合地描述地形特征，故提出一個(gè)可以綜合評(píng)判地形特征的地形復(fù)雜度指標(biāo)是至關(guān)重要的。
　　本文選取坡度S、地形起伏度Cur、地形粗糙度Rel和全曲率Rou四個(gè)單一地形因子指標(biāo)，采用主成分分

3、析方法，提出地形復(fù)雜度指標(biāo)模型，構(gòu)建了一個(gè)地形復(fù)雜度指標(biāo)C，并得到C與S、Cur、Rel和Rou之間的經(jīng)驗(yàn)公式。選取具有典型地形特征的實(shí)驗(yàn)區(qū)域，計(jì)算C，得到C與地形特征的對(duì)應(yīng)關(guān)系。最后選取實(shí)驗(yàn)區(qū)域?qū)Φ匦螐?fù)雜度指標(biāo)與地形特征之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，構(gòu)建的地形復(fù)雜度指標(biāo)能夠有效地描述地形特征，且與地形特征之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是合理的。
　　基于構(gòu)建的地形復(fù)雜度指標(biāo)C，本文提出了一種新的LiDAR點(diǎn)云簡化方法TCthin。TCt

4、hin方法根據(jù)設(shè)計(jì)的點(diǎn)云采樣準(zhǔn)則，基于包圍盒算法原理實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云簡化。實(shí)現(xiàn)思路是首先基于低分辨率DEM計(jì)算C值;然后根據(jù)目標(biāo)簡化尺度對(duì)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分簡化格網(wǎng)，并與C值相關(guān)聯(lián);最后根據(jù)C值決定點(diǎn)云的取舍，當(dāng)0＜=C＜0.5時(shí)，每個(gè)簡化格網(wǎng)上保留高程Z均值點(diǎn)，當(dāng)0.5＜=C＜1.5,每個(gè)簡化格網(wǎng)上保留高程Z最大值點(diǎn)和高程Z最小值點(diǎn);當(dāng)C＞=1.5,每個(gè)簡化格網(wǎng)上保留高程Z最小值點(diǎn)，高程Z均值點(diǎn)，高程Z最大值點(diǎn)。
　　通過實(shí)驗(yàn)對(duì)TC

5、thin方法進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。將TerraScan軟件中的Thin points方法和Lastools軟件包中的Lasthin方法作為TCthin方法的對(duì)比對(duì)象，選取八個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)，在三種簡化級(jí)別上實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云簡化。計(jì)算簡化后每個(gè)數(shù)據(jù)集的簡化率，根據(jù)點(diǎn)云簡化率對(duì)TCthin方法點(diǎn)云簡化程度進(jìn)行評(píng)價(jià);采用反距離權(quán)重插值方法生成DEM并計(jì)算均方根誤差RMSE，根據(jù)RMSE值對(duì)TCthin方法的點(diǎn)云簡化質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在點(diǎn)云簡化程度方面，本

6、文提出的TCthin方法能夠有效地去除冗余點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的簡化;在點(diǎn)云簡化質(zhì)量方面，在相同簡化率水平上，本文提出的TCthin方法明顯優(yōu)于Lasthin和Tscanthin方法;在同一數(shù)據(jù)集中，三種簡化方法的點(diǎn)云簡化質(zhì)量與點(diǎn)云簡化率均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。
　　綜上所述，本文構(gòu)建的地形復(fù)雜度指標(biāo)能夠綜合全面地描述地形特征，提出的基于地形復(fù)雜度的LiDAR點(diǎn)云簡化方法能夠有效實(shí)現(xiàn)LiDAR點(diǎn)云簡化，改善點(diǎn)云簡化質(zhì)量，在不同簡化級(jí)別、不同地形