1、毕业设计论文基于Lidar点云数据的真正射影像制作摘 要本文主要介绍Lidar数据的主要应用，技术原理，以及利用Lidar点云数据制作真正射影像的理论方法。其中，重点介绍了基于Lidar点云数据内插DSM的理论以及传统DOM的制作方法。论文完成的主要工作有：1，分析Lidar数据特点，利用Lidar数据提取DSM的流程以及Lidar数据内插DSM方法，并对各种方法进行了理论比较。2，介绍传统基于DEM的DOM制作原理及流程。深入探讨了数字微分纠正的理论和应用方法以及局限性。3，介绍基于DSM的DOM制作理论。对基于DSM制作的DOM过程中产生的重复映射现象进行了分析，并提出了常用的几种解决方案
2、。4，分析当代摄影测量的发展趋势。简要介绍数字网格系统像素工厂系统（Pixel Factory）。索引关键词：LiDAR，DOM，DSM，数字微分纠正，数字网格技术Abstract目录基于Lidar点云数据的真正射影像制作1摘 要1第一章 引言3第二章 Lidar技术原理32.1 Lidar对地定位原理32.2 Lidar数据特点及处理32.2.1 Lidar点云数据提取DSM流程32.3 Lidar点云数据内插DSM基本算法原理32.3.1 反距离加权插值法(IDW)32.3.2 Kriging插值法32.3.3 自然邻近点插值法(NaN)32.3.4 样条插值法32.3.5 线性插值法32
3、.3.6 非线性插值法32.3.7 各种插值方法的比较3第三章 传统DOM的制作方式33.1 数字微分纠正33.1.1 数字微分纠正的基本原理33.2 框幅式中心投影影像的数字微分纠正33.2.1反解法（间接法）数字微分纠正33.2.2正解法（直接法）数字微分纠正33.3线阵列扫描影像的数字微分纠正3第四章 基于Lidar数据的DOM制作34.1基于DSM的正射纠正的局限性34.2真正射影像纠正过程34.3遮挡区域检测34.3.1 Z-buffer算法34.3.2 遮挡区域检测的一般准则34.4真正射影像镶嵌34.4.1 辐射纠正34.4.2 几何合成34.4.3 真正射影像的优缺点3第五章
4、展望和总结35.1 Pixel Factory系统简介35.1.1系统概述35.1.2工作流程35.1.3 像素工厂的优缺点3第一章 引言 激光雷达测量（LIDAR）是一种通过位置、距离、角度等观测数据直接获取对像表面点三维坐标，实现地表信息提取和三维场景重建的对地观测技术。这项技术是继GPS空间定位系统之后又一项测绘技术新突破，是一种崭新的革命性的测量工具。该技术优势明显，将对传统摄影测量技术造成冲击，有可能给测绘领域带来一场新的技术革命。利用LIDAR进行目标探测属于主动遥感方式，对天气的依赖性小，不易受阴影和太阳角度的影响。与摄影测量技术相比，避免了投影（从三维到二维）带来的信息损失，极
5、大地提高高程获取的精度，且优势明显。利用LIDAR技术可快速完成数字高程模型（DEM，Digital Elevation Model）及数字正射影像图（DOM，Digital Orthophoto Map）的大规模生产。激光雷达测量技术在国外研究已经相当成熟，对于绝大部分属于硬件和系统集成方面的许多关键问题已得到解决，然而对于激光雷达测量数据的处理算法仍然处于前期研究发展阶段，还有许多问题没有得到解决。激光雷达点云数据处理主要是指LIDAR测量数据的后处理，其中针对点云数据的滤波、分类和地物识别与提取是目前的难点和研究热点。目前的研究方向主要包括激光脚点三维坐标计算、坐标系统的转换、系统误差的
6、校正、粗差剔除、数据滤波处理、DEM/DTM生成以及后续的地物提取、建筑物三维重建、3D城市模型等高级处理等。对于机载激光雷达测量来说按照扫描方式的不同，激光脚点的分布形态不同，激光脚点在三维空间的分布形态呈现随机离散的数据“点云”。在这些点中，有些点位于真实地形表面，有些点位于人工建筑物或者自然植被。数字正摄影像（DOM）是同时具有地图几何精度和影像特征的影像地图，是地球空间数据框架的一个基础数据层。以往由于影像空间分辨率不高，在传统正摄纠正过程中将建筑物视为地表的一部分，采用DEM校正由于透视成像和地形起伏导致的影像变形。近年来，随着高分辨率遥感影像的出现，在城市中建筑物的影像使得传统正摄
7、影像应用面临许多问题，维持有人提出了生成真正摄影像（True OrthoImage-TOI）的思想，在正摄纠正过程中进一步考虑对建筑物的改正。目前一些商业软件例如法国ISTAR公司的PixelFactory已具备生成数字表面模型（Digital Surface Model-DSM）和进行真正射纠正功能。 真正射纠正是一个复杂的工艺过程，研制一套具有TOI制作功能的实用软件系统任务量巨大。真正射纠正中最繁琐最耗时的阶段在于提取DSM，其工作量占据整个流程的90%左右。本文讨论的重点是从LIdar数据中提取DSM的理论和方法，以及利用DSM制作真正射影像的方法。第二章 Lidar技术原理2.1 L
8、idar对地定位原理机载lidar的定位原理不同于传统遥感的二维遥感图像通过立体相对测量，影像相关或空间变换及地面控制点求出传感器获取该图像时的外方位元素（，），从而实现定位，而是通过精确测定遥感器的空中位置，测定遥感器的姿态参数和测定遥感器到地面目标距离的方法实现三维对地观测。GPS定位技术，惯性测量技术和激光测距技术的有效集成和发展实现了上述观测理念。图2-1 Lidar对地定位原理已知空间一点G的三维坐标（,），并可准确测出由G点到待测定点P的矢量（模、方向余弦），那么就可以根据已知点加矢量的方法求出待测定点P的三维坐标(，)。通常已知点G的三维线坐标由GPS提供，方向余弦由观测平台法线
9、的俯仰角、侧滚角、航偏角及观测方向与法线间夹角组成的矢量矩阵算出（其中观测平台法线的、由姿态测量装置给出，矢量的模s由激光测距仪给出）。上述、s已知，那么任意待测定点的三维坐标(，)即可求出。待测定点的三维坐标精度取决于上述八个参数的测量精度及同步精度。2.2 Lidar数据特点及处理广义上的机载激光雷达数据不仅包括由激光器获得的三维点云数据，还应包括GPS数据、IMU数据及高分辨率数码相机得到的影像数据。目前，机载激光雷达数据大都由硬件制造商提供，而且数据的种类和格式不尽相同。有的提供三维离散点，有的提供内插过的格网数据，有的提供多次回波信息，有的提供强度信息，有的却不提供后几项数据。如何规
10、范LIDAR数据格式，制定一个开放的标准，使机载激光雷达系统提供商能够为软件提供商提供通用的数据，对于拓展机载激光雷达的应用具有十分重要的意义。原始LIDAR数据为WGS84坐标系统下的三维点，根据国际标准格式(.las)以每条扫描线排列方式存放，包含激光点三维坐标及反射强度值，文件中同时储存有多重回波等信息。此时的.las文件是最原始的点云（一整条航带），只有在最后生成格网化DEM及DSM时，可将其储存为记录三维坐标的xyz文件，或其它DEM格式。LIDAR点云数据是一系列三维坐标点，点的位置、间隔等在空间中分布不规则，这与DEM数据、矢量数据、数字影像每个像元之间的关系都不相同。如何有效组
11、织这些数据直接影响到数据处理效率和数据处理的有效性。目前常用表达LIDAR数据的拓扑关系有以下几种：（1）三维激光点云：由于点云数据量大、计算机速度和内存限制等各原因，LIDAR数据的实时渲染和处理仍没有得到很好的解决。武汉大学黄先锋提出了一种通过将点云均匀布置在顺序编码四叉树上，绘制中实时对节点进行裁切，并通过自适应控制绘制的数据量，解决实时渲染大量LIDAR点云数据的问题。（2）规则格网：规则格网就是规则间隔的正方形格网点组成的影像阵列，每个格网点和其它周围格网点的拓扑关系已经隐含在该阵列的行列号中。点是一个像元，线是由一串彼此相连的像元组成，它需要将离散点测量值内插成规则格网。在创建格网
12、时，像元大小一经固定，会出现几个点落入一个格网内和一个格网内没有点的情况，这就损失了LIDAR数据细节信息。但规则格网简化了数据组织方式，提高了数据处理效率，有利于引入图像处理的成熟算法。（3）不规则三角网TIN：不规则三角网模型采用不规则多边形拟合数据表面，在TIN模型中点的位置控制着三角形的顶点。其三角形大小随点密度变化而自动变化，且能够对不连续对象予以表达，如悬崖、断层、海岸线和山谷底（陈述彭，1999），在很大程度上保留了原始激光点的形态。但当原始数据在一个局部的二维区域内有多个不同高程点交替起伏时，会产生严重的锯齿现象，不利于数据处理。另外，如果用二维邻域中最高点（或最低点）进行数据
13、表达，会丢失房屋墙面上或穿透植被树冠的多次回波点。TIN方法在处理单次回波信号时比较有效，但是没有考虑垂直方向的分布。（4）体元：体元是表达三维空间的基本单位,其作用与二维平面中的像素类似。体元的形状可以是长方体、正方体，也可以是圆柱体。体元通过三维格网能够表达离散、不规则数据（与观察角度无关）还能记录回波强度、数据点个数、光谱信息、密度、材质等信息。但采用离散形式存储、损失了空间(关系)特征，对系统资源要求高。2.2.1 Lidar点云数据提取DSM流程图2-2 Lidar数据处理流程（着色部分将重点介绍）1)LIDAR原始飞行数据：机载GPS与地面基站GPS的空间位置数据、惯性测量单元IM
14、U测得的姿态数据、激光测距仪通过测量激光传播时间测定传感器到地面测定点的距离数据、激光反射强度信息以及回波数据，有些硬件产品提供波形数据，有些集成数字成像系统的硬件产品提供光学影像。2)航线重构：航线重构为后期的航带拼接，接边检查提供了数据支持。飞机上的GPS流动站与地面的GPS基准站的测量数据联合差分解算，即可确定飞机轨迹。由于GPS采样频率远远低于IMU的采样频率，因此需要利用IMU数据对GPS数据进行内插。3)消减系统误差：每个系统不可避免地存在系统误差，如GPS测量误差、姿态测量误差、激光测距仪内部误差、系统集成误差、大气折射误差、扫描角误差等。通过射程修正、扫描修正、大地水准面改正、
15、点的精度检查、飞行高度、温度、压力等因素的环境校正进行误差的初步消减，并得出架次的精度报告。4)计算LIDAR点云的三维坐标：对差分GPS数据、飞机姿态数据、激光测距数据及激光扫描镜的摆动角度数据进行联合处理，最后得到各激光点的x，y，z三维坐标数据，即大量悬浮在空中没有属性的离散的点阵数据，我们形象地称之为“点云”。不同硬件系统的内部坐标、不同摄区的大地坐标、不同数据源所在的坐标系均不相同，需要将其转换到统一坐标系下进行作业。5)点位数据读写：ASPRS定义的LAS格式是比较流行的LIDAR文件格式。除此之外，各公司都制定了自己的格式，如EarthData公司的EBN、EEBN，TerraScan、TopEye等公司的二进制文件。6)航带拼接：不同飞行航带数据之间会产生畸变和错位等问题，航带拼接的目的是提高重叠区域数据精度，满足接边地物的连贯性。
