浙江省平地区域机载LiDAR数据处理及DEM制作实践

为了进行平地区域原基础测绘产品高程的更新,我省进行了针对平地区域的机载LiDAR测高项目,为了获取高精度的DSM和DEM成果,在实际生产中开展了机载LiDAR数据处理及DEM成果的制作方法研究。本文将利用TerraSolid软件,从LiDAR点云数据的高程精度控制、点云滤波分类要求和如何利用特征线进行无点云数据区域的DEM精度控制等关键技术方面进行研究。     

机载LiDAR点云更新1∶1万DEM关键技术探讨

结合TerraSolid对机载激光雷达数据进行后处理的生产流程,重点分析利用LiDAR数据提取DEM的几个关键技术:滤波技术、航带拼接技术、特征线\特征点参与DEM构建技术以及点云人工编辑分类后航带间高差超限的补救性处理方法。     

基于机载点云数据的高精度水域DEM快速生成方法

由于水域内机载点云数据稀疏或缺失,在生产高精度DEM时需要对水域区域进行分别处理,人工操作工作量大,且难以保持水域内DEM高程的自然平缓过渡。目前将水域和其他区域分开处理的DEM数据生产方法,不仅增加了数据处理的难度和工作量,也会引入水域和其他区域的DEM接边误差,影响数据质量。为此,提出一种基于机载点云数据的高精度水域DEM快速生成方法。该方法首先利用水域边界与原始机载点云数据,通过分段插值拟合生成水域内点云数据;进而,将插值生成的水域点云数据与原始点云数据进行合并获得完整点云数据;最后,利用合并后的完整点云数据生产高精度DEM数据。通过实验分析发现,该方法能够实现水域与其他区域的DEM一体化生产,提升DEM数据处理自动化水平,且能保证水域DEM的高程精度与自然平滑过渡要求。     

利用高精度DLG进行机载LiDAR点云精度评定研究

LiDAR作为一种主动式获取高精度地表几何信息的地形图测绘技术,其获取的点云具有较高的相对精度与绝对精度,可作为无控或稀少控制条件下（无人机）航空影像高精度几何定位的地理参考数据。影像几何定位所能达到的精度依赖于几何参考数据自身的精度,因此评价LiDAR点云的精度对于将其作为地理参考实现航空影像高精度几何定位,具有较强的理论价值与实践意义。本文提出了利用高精度数字线划图（DLG）作为几何参考评定机载LiDAR点云精度的方法。首先,通过比对DLG中高程注记点的高程与LiDAR点云中对应位置处的高程,实现LiDAR点云高程精度评定;然后,通过统计LiDAR墙面点在平面上的投影点到DLG房屋矢量轮廓线的距离,实现LiDAR点云平面精度评定。实验结果证明,本文试验区域LiDAR点云平面和高程精度分别可达到7.2 cm和8.3 cm,可作为大比例尺无人机航空遥感控制数据的有效选择。     

机载LiDAR点云数据的二面角滤波算法

机载LiDAR是获取地表DEM的重要技术之一。本文针对机载LiDAR点云数据在复杂城区环境下的大型建筑及低矮地物滤波问题,提出一种新的二面角滤波法。利用空间二面角的平面角可以表达空间两相交平面相对位置的原理,实现机载LiDAR点云数据滤波。首先,算法提取点云数据中的高程突变点,以非突变点的二面角余弦均值稳定性作为判定迭代结束的条件;其次,分别统计高程突变和非突变点集的二面角余弦值频率分布,以交点处对应余弦值和最后一次迭代的坡度值作为LiDAR点云滤波的判定条件;最后,利用数学形态学“开”算子,去除残留低矮植被,得到可靠的滤波结果。对同一区域机载LiDAR点云数据,通过“二面角法”与“渐进三角网法”进行滤波处理。实验结果表明,二面角滤波法能有效地降低地物点错分为地面点的百分率,且在去除地物信息的同时能良好地保留地形特征。     

基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值

地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km²时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km²,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km²时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km²,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km²时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。     

基岩露头采样密度对黄土古地形重建的影响

下伏古地形对黄土地貌的形成、演化与发育具有重要的控制作用。基于下伏地层露头的采样数据,通过空间插值方法进行古地形数字模型(DEM)重建是研究黄土地貌的重要方法。其中,采样点密度是下伏地形DEM重建精度的主要影响因子。本文以1:20万绥德幅地质图所涉及区域为实验样区,研究采样点密度及样条函数方法对下伏古地形重建精度的影响。实验结果表明,在高密度样本条件下,采用规则样条插值方法进行古地形重建时,插值结果呈现显著的“龙格现象”,即多项式插值结果出现剧烈波动现象,且随着样本密度增加,样条插值结果的误差呈逐步趋缓的降低趋势,并逐步趋于稳定。同时,基于古地形DEM提取的特征点,其局部最高点和局部最低点的数目呈直线上升趋势,说明在一定程度上基于有限数据采用样条函数进行地下三维建模并不一定能获得平滑曲面。研究结果对如何选择合理的空间采样密度进行古地形DEM重建具有重要的指导意义。     

高精度直升机机载LiDAR在高速公路改扩建勘测中的应用可行性研究

机载LiDAR在公路勘测方面的用途日益广泛。该文对直升机机载LiDAR在高速公路改扩建中的应用技术路线可行性进行了研究论证,从地面控制测量、点云数据获取、点云数据处理、成果应用等多个方面进行了阐述,通过分析LiDAR点云数据在5种不同地面控制点布设方案校正下的点云数据精度,论证了利用地面控制点对直升机机载LiDAR点云数据进行平面和高程校正的可行性。     

一种地形自适应的机载LiDAR点云正则化TPS滤波方法

随着机载激光雷达成像技术（LiDAR）的不断发展,激光点云数据处理的相关研究也在不断深入。点云滤波是机载激光雷达点云数据处理的重要环节之一。针对多数经典滤波方法在复杂地形和地物条件下的滤波效果不够理想的现状,提出一种新的基于相对变异系数的地形自适应正则化薄板样条插值点云滤波方法。采用二维区域增长获取初始插值参考点后,基于线特征约束对参考点进行优化,去除部分低可靠性参考点以得到较准确、分布离散均匀的初始插值参考点集合,在此基础上通过正则化薄板样条插值方式来拟合地形点与地物点之间的滤波分类面,完成对机载激光点云的高精度自适应滤波。对比实验结果表明,本文的地形自适应滤波方法在2组实验数据的总体错误率分别达到4.14%和4.17%,在错误率和多地形综合表现等方面具有优势,且滤波运算效率在目前主流的滤波算法中处于较高水平。另外,实验结果验证了地形自适应滤波方法在斜坡、山脊等起伏较多的复杂地形与包含植被和建筑物的混合地形等处的点云滤波结果具有较好的准确性。     

机载LIDAR数据的树高识别算法与应用分析

利用机载激光雷达数据提取天然次生林的树高,旨在探索影响树高提取精度的主要因素。首先,采用高精度曲面建模平差算法(Adjustment Computation of High-accuracy Surface Modeling,HASM-AD)生成研究区不同空间分辨率的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)、数字地表模型(Digital Surface Model,DSM)和冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM);其次,用树顶点识别算法提取林木树高,设置不同树高识别范围,对比分析不同CHM分辨率和不同树高识别范围对树高提取精度的影响;最后,以天涝池流域30个实测样地数据为样本,对提取精度进行检验。结果显示：提取的样地平均树高与实测值具有明显线性相关关系,线性回归系数为0.694;树高识别范围是影响树高提取精度的重要因素,CHM分辨率对其影响较小。研究表明,采用高采样密度的雷达点云数据、正确选择CHM生成方法和改进树顶点识别算法是提高天然次生林树高提取精度的有效途径。     

高程内插方法对DEM所提取坡度、坡向精度的影响

DEM及数字地形分析的精度无疑受到包括高程数据空间内插方法在内的多种因素的影响,本研究利用模拟高斯曲面为基准数据,通过四种不同插值方法结果的对比,分析说明每种插值方法在某一标度范围内插值精度的优劣,从而在应用中针对不同条件采用相应优选的插值方法.在此基础上,对于四种插值方法生成相应的坡度、坡向值,通过与真值的比较探讨插值方法对用DEM提取坡度、坡向的影响.实验结果确定了不同内插方法对坡度和坡向因子提取精度的大小,发现在坡度方面,SPLINE方法内插出来的坡度最精确,其他依次为KRIGING,IDW,TIN;在坡向方面,SPLINE内插出来的坡向最接近真值,是最精确的插值方法,其他依次为KRIGING,TIN,IDW.以上结果为空间插值方法的选择提供了参考.     

A new strategy combined HASM and classical interpolation methods for DEM construction in areas without sufficient terrain data

Spatial interpolation is an important method in the process of DEM construction. However, DEMs constructed by interpolation methods may induce serious distortion of surface morphology in areas lack of terrain data. In order to solve this problem, this paper proposes a strategy combining high-accuracy surface modeling(HASM) and classical interpolation methods to construct DEM. Firstly, a triangulated irregular network(TIN) is built based on the original terrain data, and the area of the triangles in the TIN is used to determine whether to add supplementary altimetric points(SA-Points). Then, classical interpolation methods, such as Inverse Distance Weighted(IDW) method, Kriging, and Spline, are applied to assign elevation values to the SA-Points. Finally, the SA-Points are merged with the original terrain data, and HASM is used to construct DEM. In this research, two test areas which are located in Nanjing suburb in Jiangsu Province and Guiyang suburb in Guizhou Province are selected to verify the feasibility of the new strategy. The study results show that:(1) The combination of HASM and classical interpolation methods can significantly improve the elevation accuracy of DEMs compared with DEM constructed by a single method.(2) The process of adding SA-Points proposed in this study can be repeated in many times. For the test areas in this paper, compared with the results with only one execution, the results with more executions are in much more accordance with the actual terrain.(3) Among all the methods discussed in this paper, the one combined HASM and Kriging produce the best result. Compared with the HASM alone, absolute mean error(MAE) and root mean square error(RMSE) of the best result were reduced from 1.29 m and 1.83 m to 0.68 m and 0.45 m(the first test area), and from 0.32 m and 0.38 m to 0.21 m and 0.28 m( The second test area).     

基于ICESat/GLAS的山东省SRTM与ASTER GDEM高程精度评价与修正

SRTM3和ASTER GDEM V2数据具有较高的空间分辨率和广泛的覆盖范围,对于地学研究具有重要意义;但在不同地形复杂度和地面覆盖物区域,两类数据的误差分布并不均匀。SRTM3和ASTER GDEM V2数据自公布以来,其精度修正一直是研究热点。然而大范围区域精度验证缺乏有效手段,传统方法可靠性差且数据获取成本较高。自ICESat-1数据公开以来,它们已成为SRTM3和ASTER GDEM V2精度评定的主要检核点。为此,本文以山东省为研究区域,借助ICESat-1评估了SRTM3和ASTER GDEM V2的高程精度,并根据插值误差曲面对两种DEM进行了修正。分析表明,原始SRTM和ASTER高程中误差分别为5.57 m和7.20 m,均高于标称精度;随着坡度的增大,高程精度呈降低的趋势。通过分析土地覆盖类型与误差分布关系表明:农田、灌丛土地类型精度较高;森林、湿地精度较低。分别采用反距离加权、普通克里金、地形转栅格和自然邻域插值方法构建误差曲面。结果表明:不同的插值方法构建的误差曲面的特征和精度也不同。其中,反距离加权修正的效果最佳,其次是地形转栅格和自然邻域,而普通克里金修正的效果最差。     

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多年平均气温数据空间化误差的尺度效应

属性数据空间化是利用矢量数据生成栅格数据产品的有效方法,它有助于不同来源、不同格式之间的数据的综合分析。空间化是一种必然有误差伴随的过程,为探讨空间化误差与数据源密度、空间化模型方法,以及空间化分辨率之间的关系,本文利用7种水平的气象站点密度、5种空间化模型方法和19种栅格分辨率分析多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的关系。分析发现：（1）气象站点密度的降低导致多年平均气温数据的空间化误差增加;（2）在IDW、Kriging、Adjusted IDW、Regression和Anusplin 5种空间化模型方法中,Adjusted IDW、Regression、Anusplin比IDW、Kriging的精度高;（3）随着栅格分辨率的变粗,多年平均气温数据空间化误差增大;（4）在影响空间化精度的3类因子中,空间化模型方法对空间化精度的影响最大,栅格分辨率次之,气象站点密度的影响最小。通过多元回归分析,建立了多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的定量模型,可为空间化技术方案的制定提供参考和依据。     

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DEM地形描述误差(Et)计算模型研究

论文依据DEM地形描述误差（简称Et）的产生机理,在分析现有Et计算模型的基础上,研究建立了顾及DEM格网布设位置的新型Et计算模型,同时以1:5万黄土丘陵地形为例,采用对比分析法揭示了DEM高程插值模型对Et计算结果准确性的影响。实验测试表明：（1）模型能有效地解算出Et的标准差、平均值、最大值、最小值等指标,准确展示出Et的空间分布特征,有助于实现DEM地形描述质量与应用不确定性的分区评价;（2）与双线性、三次卷积、局部二次多项式等常用DEM插值模型相比,以4×4 DEM格网单元为搜索圆的完全规则样条函数插值模型所重构的DEM地表形态,能更为理想地反映Et的量值大小和空间分布。