孫森震，盧小平，楊尚波，朱寧寧，羅 玲

（1．河南理工大學(xué) 礦山空間信息技術(shù)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 焦作454003；2．河南省礦山空間信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 焦作454003）

激光掃描技術(shù)具有自動(dòng)化程度高、獲取數(shù)據(jù)快等優(yōu)點(diǎn)，能夠多角度地反映地物三維空間信息，目前 在三 維 城 市 建 模［1－2］、路 面 監(jiān) 測(cè)［3］、電 力 桿 線(xiàn) 檢測(cè)［4－5］、鐵路勘察復(fù)測(cè)［6－7］、隧道監(jiān)測(cè)［8］及大型鋼結(jié)構(gòu)建筑的變形監(jiān)測(cè)［9］等領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用。激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵步驟是目標(biāo)點(diǎn)云的分類(lèi)提取 提取結(jié)果直接影響到后續(xù)應(yīng)用。點(diǎn)云分類(lèi)提取方法目前主要有兩類(lèi)［10－12］：一是基于特定規(guī)則的單一濾波算法提??；二是用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)。第一類(lèi)方法針對(duì)性較強(qiáng)，但適用性較差；第二類(lèi)方法分類(lèi)結(jié)果依賴(lài)樣本學(xué)習(xí)的質(zhì)量，穩(wěn)定性較差。因此研究具有普遍適用性的點(diǎn)云分類(lèi)提取方法對(duì)點(diǎn)云處理軟件的設(shè)計(jì)具有現(xiàn)實(shí)意義。

特定地物點(diǎn)云提取方法與其空間形狀及其點(diǎn)云信息有關(guān)，本文根據(jù)三維數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)思想提出一種基于地形地物空間形態(tài)特征的點(diǎn)云分類(lèi)提取方法。該方法首先通過(guò)場(chǎng)景空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織，建立網(wǎng)格索引，劃分網(wǎng)格空間；然后利用不同地物在網(wǎng)格空間中的分布特征設(shè)計(jì)出5種空間網(wǎng)格算子來(lái)提取目標(biāo)點(diǎn)云，并通過(guò)調(diào)節(jié)空間算子的參數(shù)來(lái)提高提取算法的靈活性和適用性。結(jié)合CJHJ編程，通過(guò)對(duì)場(chǎng)景較為復(fù)雜的鐵路地面Li DAR和城郊機(jī)載Li DAR數(shù)據(jù)中地物要素的提取，驗(yàn)證本文方法的適用性，為點(diǎn)云分類(lèi)提取軟件模塊的設(shè)計(jì)提供一種實(shí)踐方法。

1 基于空間網(wǎng)格的地物點(diǎn)云提取方法

1．1 地物要素點(diǎn)云分類(lèi)提取流程設(shè)計(jì)

本文提取步驟如圖1所示。

1）對(duì)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接處理，統(tǒng)一坐標(biāo)系，然后進(jìn)行空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織。

2）根據(jù)地物要素空間網(wǎng)格特征設(shè)置算子參數(shù)。

3）對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行目視判斷并分析，如果得到待提取地物完整點(diǎn)云則通過(guò)，如果提取結(jié)果不明顯，則適當(dāng)調(diào)整相關(guān)的算子參數(shù)再進(jìn)行提取分析。

圖1 地物點(diǎn)云提取流程

1．2 場(chǎng)景空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織

1．2．1 建立網(wǎng)格索引

激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)量大且離散，大場(chǎng)景點(diǎn)云處理通常采用網(wǎng)格分塊索引機(jī)制提高數(shù)據(jù)處理的效率。其主要思想是將點(diǎn)云投影到一個(gè)特定尺度的平面網(wǎng)格中，記錄網(wǎng)格中點(diǎn)的編號(hào)，方便在處理時(shí)快速鎖定搜尋點(diǎn)范圍，減少盲目搜索耗費(fèi)的時(shí)間。數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí)，不能將大量的點(diǎn)同時(shí)讀入計(jì)算機(jī)內(nèi)存，因此在點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理中要對(duì)大區(qū)域點(diǎn)云分為不同的區(qū)塊來(lái)存儲(chǔ)，并建立相應(yīng)的索引，逐塊進(jìn)行處理以提高處理效率，如圖2所示。也可自主設(shè)定網(wǎng)格范圍大小，濾去掃描距離較遠(yuǎn)的點(diǎn)云。

圖2 網(wǎng)格劃分

1．2．2 劃分空間網(wǎng)格

建立網(wǎng)格索引后，可以將網(wǎng)格區(qū)域［12］中的點(diǎn)視為分布在地理空間中的一個(gè)長(zhǎng)方體內(nèi)。根據(jù)網(wǎng)格區(qū)域點(diǎn)云地物的形狀特征，給出如下定義：

定義1：長(zhǎng)方體網(wǎng)格空間按一定尺度劃分為一系列空間三維網(wǎng)格，稱(chēng)為網(wǎng)格空間。如圖3所示，沿坐標(biāo)軸XOY面內(nèi)對(duì)應(yīng)為i行，j列，按Z軸方向?yàn)閗層。

定義2：如果一個(gè)空間網(wǎng)格中含有的點(diǎn)云數(shù)量大于閾值則將該空間網(wǎng)格標(biāo)記為點(diǎn)云網(wǎng)格“實(shí)體”，否則視為“虛體”。

通過(guò)分析特征地物點(diǎn)云在網(wǎng)格空間中的“虛實(shí)”，設(shè)計(jì)出相應(yīng)的空間算子來(lái)對(duì)目標(biāo)地物點(diǎn)云分類(lèi)提取。

圖3 網(wǎng)格空間

1．3 特征地物空間網(wǎng)格特征分析

自然場(chǎng)景中的地物復(fù)雜多樣，形態(tài)各異，大多數(shù)地物的空間網(wǎng)格特征并不明顯，但是有一些地物的空間網(wǎng)格分布具有一定特征 例如 較為平坦的地面在空間場(chǎng)景中豎直方向上總是處在最下方；在地面上方的建筑物、樹(shù)木、電桿等地物在豎直方向上表現(xiàn)一定的空間網(wǎng)格相續(xù)性特征。但是要區(qū)分出某種地物，必須找出與其他地物不同的空間網(wǎng)格特征。這就需要分析不同尺度下地物所具有的空間網(wǎng)格特征的差異，并據(jù)此設(shè)計(jì)出具有針對(duì)性的空間算子來(lái)提取特征地物。例如，電桿通常是孤立的存在，樹(shù)木上方有樹(shù)冠的特征，建筑墻體在空間中是面狀存在的，懸空的電力線(xiàn)具有線(xiàn)性分布。

因此，空間算子的設(shè)計(jì)充分顧及網(wǎng)格的空間上下關(guān)系。針對(duì)一般地形地物特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)出5種空間算子，為空間網(wǎng)格鄰域算子、空間密實(shí)性算子、區(qū)域密實(shí)性算子、高程連續(xù)性算子、線(xiàn)性特征算子等。

1．4 空間網(wǎng)格算子設(shè)計(jì)

1．4．1 空間網(wǎng)格鄰域算子

定義：在劃分的網(wǎng)格空間中選取5×5×5的空間網(wǎng)格為一個(gè)空間網(wǎng)格鄰域算子單位，算子中心網(wǎng)格為算子核，核心網(wǎng)格為實(shí)體，其余網(wǎng)格為算子核的鄰域空間。根據(jù)鄰域空間中網(wǎng)格相對(duì)于算子核的位置設(shè)置不同的權(quán)重，以鄰域網(wǎng)格的虛實(shí)為條件，計(jì)算算子的值。以算子值的大小決定算子核內(nèi)的點(diǎn)云是否為目標(biāo)點(diǎn)云，如果算子的值在閾值范圍內(nèi)則提取出中心網(wǎng)格內(nèi)的點(diǎn)。

其數(shù)學(xué)表達(dá)如式（1）所示，Cqps表示鄰域網(wǎng)格的虛實(shí)，虛為0，實(shí)為1；Pqps表示對(duì)應(yīng)的空間鄰域網(wǎng)格的權(quán)重；Vijk表示空間網(wǎng)格鄰域算子的值。

根據(jù)提取對(duì)象的形狀特征，設(shè)計(jì)算子權(quán)重Pqps，得出空間網(wǎng)格鄰域算子值Vijk，通過(guò)分析特定空間網(wǎng)格鄰域算子在不同地物中的值，可以區(qū)分不同的地物點(diǎn)云。本文將該算子用于建筑立面提取、地形濾波、電力線(xiàn)粗提取、噪聲剔除。

1．4．2 空間密實(shí)性算子

定義：在網(wǎng)格空間中沿高程方向選取一豎列n個(gè)空間網(wǎng)格為一個(gè)空間密實(shí)性算子單位，算子中的空間網(wǎng)格值為Wijk，將其中的實(shí)體空間網(wǎng)格值賦為1，虛體空間網(wǎng)格值為0。令VCij為密度值表示該算子中實(shí)體個(gè)數(shù)的和，LDij為連續(xù)度表示實(shí)體和虛體的相鄰的連續(xù)性，如式（2）、式（3）所示。

計(jì)算空間密實(shí)性算子的VDij，LDij值，根據(jù)地物空間形狀特點(diǎn)可以識(shí)別桿狀物、建筑立面、樹(shù)冠等點(diǎn)云地物。

1．4．3 區(qū)域密實(shí)性算子

在空間密實(shí)性算子的基礎(chǔ)上，將其組成一個(gè)5×5的區(qū)域空間密實(shí)性算子QMij。如果VDpq大于C1且LDpq大于C2，則Mij為1，否則為0。計(jì)算QMij的值如式（4）所示。通過(guò)記錄其中每個(gè)算子的密實(shí)性，來(lái)判斷區(qū)域網(wǎng)格的密實(shí)性。該算子主要用于樹(shù)木、電桿的識(shí)別定位中。

1．4．4 區(qū)域高程連續(xù)性算子

由于建筑屋頂與地面形態(tài)特征相似，在提取建筑立面后，建筑屋頂被作為地形信息保留下來(lái)，但是這片區(qū)域懸在地形上空。根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)出一種檢查區(qū)域網(wǎng)格空間高程方向連續(xù)性的算子。該算子沿高程方向，從下到上統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格空間每層實(shí)體網(wǎng)格的個(gè)數(shù)，如果某層沒(méi)有實(shí)體網(wǎng)格出現(xiàn)，則認(rèn)為地形終止，以此分離建筑屋頂?shù)葢铱拯c(diǎn)云。

1．4．5 線(xiàn)性特征算子

電力線(xiàn)等線(xiàn)狀地物在網(wǎng)格空間中，表現(xiàn)為連續(xù)的實(shí)體網(wǎng)格。將這些實(shí)體空間網(wǎng)格視為一個(gè)點(diǎn)，則利用Hough變換提取線(xiàn)特征原理［13］，可以從網(wǎng)格空間中檢測(cè)并提取符合線(xiàn)狀特征的空間網(wǎng)格實(shí)體。

2 點(diǎn)云提取方法實(shí)例驗(yàn)證

2．1 鐵路要素點(diǎn)云分類(lèi)提取

本文使用RIEGL VZ－400掃描儀采用四站鐵路點(diǎn)云數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含鐵路軌道、路基、接觸網(wǎng)、電桿及沿線(xiàn)建筑等地物，如圖4（a）所示，因此在點(diǎn)云自動(dòng)分類(lèi)提取方法設(shè)計(jì)中要綜合考慮地物的空間形態(tài)特征，合理安排各種地物要素的提取順序。根據(jù)地形地物在網(wǎng)格空間中的分布特征，組合運(yùn)用以上5種算子，將鐵路沿線(xiàn)的建筑、樹(shù)木、電桿等地物點(diǎn)云分類(lèi)提取。

2．1．1 建筑立面的提取

根據(jù)墻面的空間網(wǎng)格特征，設(shè)置空間網(wǎng)格尺度為0．1 m。第一步，計(jì)算場(chǎng)景內(nèi)網(wǎng)格的空間密實(shí)性算子VDij和LDij的值。以VDij大于25、LDij小于5為條件提取點(diǎn)云。然后，使用空間網(wǎng)格鄰域算子，令其權(quán)Pijk值為1，計(jì)算第一步提取的點(diǎn)云的Vijk值 以Vijk大于20為條件 提取建筑立面 如圖4 b 所示

圖4 地面Li DAR點(diǎn)云提取

2．1．2 電桿的提取

電桿的特征比較明顯，豎直方向連續(xù)，一般孤立存在且高度大于3 m。因此，第一步，計(jì)算場(chǎng)景內(nèi)網(wǎng)格的空間密實(shí)性算子VDij和LDij的值。以VDij大于30、LDij小于3為條件提取點(diǎn)云，這時(shí)提取到的點(diǎn)云含有建筑立面等其他地物。第二步，計(jì)算區(qū)域密實(shí)性算子QMij，以QMij小于3為條件提取點(diǎn)云，其結(jié)果如圖4（c）所示。

2．1．3 樹(shù)木的提取

樹(shù)木的形態(tài)比較復(fù)雜，不同的樹(shù)木樹(shù)冠的形狀和大小均有差異。通常在提取場(chǎng)景中的地面、建筑、電桿等地物后剩余的點(diǎn)云為樹(shù)木。一般情況提取到的樹(shù)木不完整，在實(shí)驗(yàn)中提取了樹(shù)木的樹(shù)冠，如圖4（d）所示。

2．1．4 鐵路軌道電力線(xiàn)的提取

鐵路沿線(xiàn)重要的監(jiān)測(cè)對(duì)象為鐵路路基軌道及接觸網(wǎng)。由于接觸網(wǎng)的高程特征比較容易提取，而軌道與路基連接緊密，其反射強(qiáng)度信息與局部路基反射強(qiáng)度信息相似，單純利用形態(tài)學(xué)方法或者反射強(qiáng)度方法對(duì)其分類(lèi)提取比較困難。

根據(jù)地面點(diǎn)處在網(wǎng)格空間最下層的特點(diǎn)，首先提取地面點(diǎn)云信息，其中包含軌道、路基信息。然后根據(jù)軌道與地面的反射強(qiáng)度信息差異對(duì)軌道點(diǎn)云進(jìn)行粗提取。粗提取后的軌道點(diǎn)云包含許多離散的地面點(diǎn)信息，再次劃分網(wǎng)格空間，根據(jù)軌道線(xiàn)性特征，利用線(xiàn)性特征算子對(duì)軌道精確提取，提取結(jié)果如圖5（a）所示。

對(duì)于接觸網(wǎng)點(diǎn)云信息，其具有線(xiàn)狀懸空的特點(diǎn)，通過(guò)設(shè)計(jì)出特定的空間鄰域算子，結(jié)合接觸網(wǎng)的高程范圍信息可粗提取具有線(xiàn)狀特征的點(diǎn)云，然后運(yùn)用線(xiàn)性特征算子剔除噪聲信息，其結(jié)果如圖5（b）所示。

2．2 機(jī)載Li DAR點(diǎn)云分類(lèi)提取

圖5 鐵路要素提取

機(jī)載Li DAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間范圍大，點(diǎn)云密度相對(duì)稀疏，其主要用于建立大區(qū)域的數(shù)字高程模型。本文選取500 m×500 m的城市郊區(qū)機(jī)載Li－DAR數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，其中含有工業(yè)廠(chǎng)房、農(nóng)田、林地等地物，點(diǎn)云數(shù)量約120萬(wàn)，如圖6（a）所示。實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖欠謩e提取地面點(diǎn)云和建筑屋頂點(diǎn)云，其過(guò)程如下：

第一步，設(shè)置網(wǎng)格尺度為0．3 m，使用區(qū)域密實(shí)性算子剔除樹(shù)木點(diǎn)；

第二步，運(yùn)用密實(shí)性算子剔除豎直方向上連續(xù)的點(diǎn)云，使地面與建筑屋頂分離；

第三步，運(yùn)用區(qū)域高程連續(xù)性等算子，分離屋頂點(diǎn)云和地面點(diǎn)云。地面點(diǎn)云如圖6（b）所示。用提取的建筑屋頂生成建筑模型，如圖6（c）所示。

3 分類(lèi)提取精度分析

3．1 分類(lèi)精度的影響因素

點(diǎn)云分類(lèi)提取結(jié)果的精度是衡量算法優(yōu)劣的首要指標(biāo)，其中包含分類(lèi)提取的準(zhǔn)確率和查全率。選擇合理的分類(lèi)方法能夠提高提取的精度，但是由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的離散的特征和地物復(fù)雜鄰接關(guān)系使分類(lèi)提取精度的提高受到限制。本文方法提取的目標(biāo)地物點(diǎn)云的精度與三種因素有關(guān)：①點(diǎn)云密度均勻性；②地物點(diǎn)云的形態(tài)特征的差異程度；③分類(lèi)算子參數(shù)的設(shè)計(jì)的合理性。通過(guò)對(duì)地面點(diǎn)云鐵路要素地物提取結(jié)果與實(shí)際地物比較，得出分類(lèi)精度如表1所示。機(jī)載Li DAR點(diǎn)云中的建筑屋頂提取精度結(jié)果如表2所示。

圖6 機(jī)載Li DAR點(diǎn)云提取

表1 鐵路要素提取精度分析

表2 機(jī)載點(diǎn)云屋頂提取精度分析 m2

3．2 分類(lèi)算法優(yōu)缺點(diǎn)

本文分類(lèi)提取算法設(shè)計(jì)主要基于點(diǎn)云地物的三維數(shù)學(xué)形態(tài)特征，其優(yōu)點(diǎn)有：①算子的設(shè)計(jì)較為形象、具體、靈活，易于理解和模塊化編程；②通過(guò)點(diǎn)云分塊索引的建立提高算法的效率；③提取的結(jié)果精度較高，穩(wěn)定性強(qiáng)?？梢詫⑺阕訁?shù)保存，建立針對(duì)不同地物特點(diǎn)的算子庫(kù)來(lái)增強(qiáng)算法的普遍適用性。其不足表現(xiàn)在，該算法程序執(zhí)行需要使用較大的計(jì)算機(jī)內(nèi)存空間，算子的設(shè)計(jì)需要一定的經(jīng)驗(yàn)積累，在地物形態(tài)特征相似區(qū)域提取的準(zhǔn)確率較低。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)建立網(wǎng)格空間，根據(jù)地物要素在網(wǎng)格空間中的分布特征，設(shè)計(jì)出相應(yīng)的空間分類(lèi)算子，結(jié)合地物的反射強(qiáng)度差異，運(yùn)用不同方法組合對(duì)地物點(diǎn)云進(jìn)行提取。將算法編制為程序，通過(guò)對(duì)鐵路地面Li DAR和郊區(qū)機(jī)載Li DAR數(shù)據(jù)的分類(lèi)提取處理，驗(yàn)證算法的有效性。隨著激光Li DAR硬件技術(shù)的發(fā)展，能夠獲取的目標(biāo)物體的點(diǎn)云信息越來(lái)越多。本文分類(lèi)提取方法的算子設(shè)計(jì)主要基于點(diǎn)云地物的三維數(shù)學(xué)形態(tài)特征，沒(méi)有融合目標(biāo)地物的圖像信息和利用多回波信息，這是需要進(jìn)一步研究的方向。

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