陳小雁，聞麗佳

（浙江華東測繪地理信息有限公司，杭州310000）

1 引言

隨著機載激光雷達技術(shù)的日益發(fā)展，其在測繪行業(yè)的應(yīng)用越來越成熟，尤其在大比例地形圖的應(yīng)用中，具有無可替代的作用。本文測區(qū)位于江西省奉新縣內(nèi)，植被茂密，以竹林、杉樹及白楊樹為主，外業(yè)采集樹高困難，精度難以保證，機載激光雷達點云（以下簡稱點云）測量技術(shù)為此類地區(qū)的測繪工作提供了強有力的技術(shù)支持。

2 點云簡介

點云是通過機載激光發(fā)射器接收的信號進行處理所獲得的表達地表三維形態(tài)的、離散的、密度不均勻的數(shù)據(jù)點集，能夠以較高的精度反映地表的真實情況[1]，如地面高低起伏，地表物體反射特征、大小、高矮，物體之間的相對距離關(guān)系等。

3 點云數(shù)據(jù)處理作業(yè)流程

點云預(yù)處理成果→噪聲點濾除→坐標轉(zhuǎn)換→點云自動分類→根據(jù)實測點檢查合格→人工編輯分類結(jié)果→地面點→構(gòu)建數(shù)字高程模型→等高線、高程點成果。

3.1 點云數(shù)據(jù)分類

在TerraSolid軟件中，點云數(shù)據(jù)分類圖層如下：（1）Default；（2）Ground；（3）vegetation；（4）Building；（5）Low point；（6）Model keypoints。

其中，Default層是作業(yè)過程中臨時存放的點云數(shù)據(jù)圖層；Ground（地面點）主要是存放反映地面真實地貌（人工修建的路堤、土堤、階梯路、自然形成的、且規(guī)模較大的土坑及土堆等堆積物）的點，人工修筑的土壟、攔水壩、干堤、水閘等水工構(gòu)筑物與地面相連接的部分視等視為地面點；Vegetation（植被點）主要存放地表植被的點，草地、灌木、竹林、苗圃、幼林、園地與林地等視為植被點；Building（建筑物點）主要存放地表建筑的點，房子與溫室大棚等視為建筑物點。

3.2 點云數(shù)據(jù)成圖

3.2.1 地面點模型處理

將自動分類好的地面點建模（DEM），觀察模型進行人工干預(yù)。如果出現(xiàn)不合理的三角網(wǎng)，將未分離出的點進行手動分至地面點，直到無不合理的三角格網(wǎng)出現(xiàn)?？蓪Ω叱掏蛔兊膮^(qū)域，調(diào)整參數(shù)或算法，重新進行小面積的自動分類。精分類處理完成后的模型如圖1所示。

圖1 地面點建模

3.2.2 獲取高程信息

在精分類后的地面點模型上，分離出等高線關(guān)鍵點，利用軟件自動生成等高線，可設(shè)置最小面積、光滑以及等高距等參數(shù)，將小的自行圈將以去除，生成項目所需比例尺的等高線。將等高線導(dǎo)出后，再將模型關(guān)鍵點導(dǎo)出成ENZ格式，利用CASS軟件編輯等高線及高程點，即完成地形圖的高程要素采集。

3.2.3 地形圖地物信息采集

利用正射影像（DOM）結(jié)合地面點模型（DEM），繪制地物要素：管線、水系、房子、道路、坎、地類界等。植被種類的填充可結(jié)合影像與點云的斷面圖，通過樹高、形態(tài)等，判斷樹的大致種類，如江西奉新的竹子及形態(tài)（見圖2）、杉樹以及相應(yīng)點云分布狀態(tài)（見圖3），結(jié)合外業(yè)調(diào)繪成果完成地形圖（DLG）的制作[2]。

3.3 點云數(shù)據(jù)精度統(tǒng)計

通過外業(yè)測點檢查，得到高程的精度如表1所示。高程中誤差為±0.107m，符合NB/T 35029—2014《水電工程測量規(guī)范》的要求。

圖2 竹子以及點云分布狀態(tài)

圖3 杉樹以及點云分布狀態(tài)

表1 高程精度表 m

4 結(jié)語

點云在植被深厚地區(qū)發(fā)揮了巨大的作用，極大地減少了外業(yè)工作量，縮短了作業(yè)工期，解決了傳統(tǒng)航空攝影測量在植被深厚且茂密的技術(shù)難題，使地形圖的高程精度得到了很大的提升。但是大型激光雷達技術(shù)具有復(fù)雜、研制周期長，設(shè)備昂貴等不足之處，要促進其發(fā)展需要一定的人才儲備、雄厚的經(jīng)濟基礎(chǔ)，而且點云數(shù)據(jù)量大，對硬件及軟件都是一個極大的考驗。此外，點云粗分類還需完善，對于部分杉樹密集的地方，地面點數(shù)量也有待增多。