戴 騰，王金龍，周 鋒，王愛華，周軍元

（1.湖北省測繪工程院，湖北 武漢 430074；2.武漢大學出版社，湖北 武漢 430072；3.山東省國土測繪院，山東 濟南 250000）

基于LiDAR[1]點云數(shù)據(jù)的地物邊界提取一直是眾多學者關(guān)注的焦點之一。趙小陽[2-4]等結(jié)合機載和船載LiDAR點云數(shù)據(jù)，探討了自動化識別地物、智能化提取地物邊界、三維重建等方面內(nèi)容；邵磊[5-7]等基于LiDAR點云數(shù)據(jù)開展了利用格網(wǎng)模式提取河流水涯線、水體輪廓線、水體邊界點的方法研究；廖中平[8]等提出了一種可調(diào)節(jié)滾動圓半徑的α-shapes平面點云邊界提取算法來快速提取完整點云邊界；黃帥[9]等公開了一種基于機載LiDAR點云數(shù)據(jù)缺失區(qū)域邊界提取方法來獲得細節(jié)完整，且相互獨立的機載LiDAR點云數(shù)據(jù)缺失區(qū)域邊界。湖北省因水資源豐富而著稱，全省大江大河、湖泊、溝壑水網(wǎng)星羅棋布，水體面積及邊界形狀各異，對水體邊界提取提出了新的挑戰(zhàn)。鑒于此，本文提出一種適合于湖北水網(wǎng)特點的邊界提取算法，在湖北省測繪工程院項目生產(chǎn)中得到了較好的應(yīng)用。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

研究區(qū)地處沿湖北省內(nèi)長江流域和漢江流域的條形地帶，地形類別基本屬于丘陵。2017-01~2017-05，原國家測繪地理信息局與原湖北省測繪地理信息局組織實施了研究區(qū)內(nèi)LiDAR點云數(shù)據(jù)的獲取。該點云數(shù)據(jù)的點間距為1.3~1.4 km2間，高程系統(tǒng)為大地高，高程精度約為0.2 m。整個研究區(qū)DEM生產(chǎn)面積大于40 000 km2?？紤]到計算機的運算能力和處理效率，將研究區(qū)的Li?DAR點云數(shù)據(jù)按1:10 000圖幅進行分塊并命名。

LiDAR點云數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程包括：

1）根據(jù)研究區(qū)獲取的LiDAR點云數(shù)據(jù)，結(jié)合湖北省似大地水準面精化模型成果，將高程系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為1985國家高程基準的正常高，其計算公式：

2）點云的坐標換帶。根據(jù)航攝分區(qū)分布位置，用TerraSolid軟件，按3°分帶對數(shù)據(jù)進行投影換帶。

3）數(shù)據(jù)分幅。進行分塊分幅處理，便于在統(tǒng)一標準下多人同時進行編輯操作。

4）噪聲點濾除。將明顯低于地面的點或者點群（低點）和明顯高于地表目標的點或者點群（空中點），以及移動地物點定義為噪聲點，在進行地面點分類之前，先去除這類噪聲點。

5）提取地面點。裸露地表處有且只有一次回波，此次回波對應(yīng)的反射點即為地面點；植被覆蓋區(qū)域可能對應(yīng)多次回波，最后一次回波對應(yīng)的反射點即為地面點。

6）人工編輯點云分類。對點云參照正射影像進行精細分類，包括對高程突變的區(qū)域調(diào)整參數(shù)和算法重新進行小面積的精細分類，采取人工編輯模式對分類錯誤的點進行重分類，精細區(qū)分地面點與非地面點，并分類保存。

7）DEM制作。對確定表達地面真實形態(tài)的地面點云作為特征點，結(jié)合帶有高程信息的精確匹配的特征線，采用構(gòu)建TIN方式，可以直接獲得研究區(qū)的DEM產(chǎn)品。

2 水域邊界提取方法

在機載LiDAR數(shù)據(jù)中，水體所在區(qū)域的點云具有點云稀疏、回波強度弱、高程相近等系列特征，生產(chǎn)高精度DEM時，難以達到水域內(nèi)DEM的置平或自然平緩過渡等技術(shù)要求，因而需要大量的人工編輯處理，自動化水平較低，無法滿足生產(chǎn)工作的需要。為此，提出一種自動提取LiDAR點云數(shù)據(jù)水域邊界的方法，該算法的流程圖如圖1所示。

圖1 流程圖

算法具體執(zhí)行路線：

1）在LiDAR點云數(shù)據(jù)的處理環(huán)節(jié)第6步——人工編輯點云分類后，即可得到精細編輯區(qū)分后的地面數(shù)據(jù)，如圖2中藍色點狀數(shù)據(jù)。

2）以地面點云數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，自動構(gòu)建測區(qū)不規(guī)則三角網(wǎng)（TIN）。圖3為圖2水面區(qū)域LiDAR點云TIN的局部放大圖。

圖2 水域邊界提取結(jié)果

3）計算TIN中每個三角形的最小外接圓的半徑，圖3中三角形中H1-H10、K1-K10均為三角形編號樣例。

圖3 點云局部放大圖

4）根據(jù)待處理區(qū)域LiDAR點云數(shù)據(jù)的地面平均距離，確定一個閾值（T1，一般等于點云間距的1.5倍左右）。

5）將每個三角形的最小外接圓半徑值與閾值T1進行比較，記錄下比閾值T1大的三角形。

6）在上述記錄三角形中，將相鄰三角形進行融合合并（如圖3中三角形H1~H10），形成多個新的面域。

7）在項目設(shè)計書中，規(guī)定了最小置平處理的水域面積。根據(jù)項目設(shè)計書要求，選擇合適的水面區(qū)域面積為面積閾值（T2），選取融合合并后的面域面積大于T2的區(qū)域，自動提取其邊界線（圖2中紅色線條）。根據(jù)邊界線上每個節(jié)點的高程值，選取其中的最小高程值，直接作為該邊界線的高程值，這確保了水面區(qū)域的高程值的絕對水平。

利用自動提取的水域邊界線作為特征線，配合邊界線區(qū)域外圍的三角網(wǎng)來生產(chǎn)測區(qū)數(shù)字高程模型產(chǎn)品，可以保障水面區(qū)域數(shù)字高程模型精度與平滑過渡的技術(shù)要求，實現(xiàn)了水域與其周邊區(qū)域的數(shù)字高程模型一體化生產(chǎn)（以上過程利用Python語言開發(fā)實現(xiàn)）。

3 結(jié)果分析

3.1 提取結(jié)果

對整個研究區(qū)的水域邊界進行提取，提取過程中，閾值T1（三角形最小外接圓半徑）設(shè)置為2 m，閾值T2（合并后面域的面積）設(shè)置為200 m2。使用5臺高性能工作站集中運行，運行速度約為幅/20 min。

圖4為研究區(qū)內(nèi)的一個1:10 000圖幅，其中紅色邊界為提取的結(jié)果，圖中水域形狀為長條形、方形、弧形、鋸齒形等，水面寬窄不一，長短不同。圖4左下區(qū)域藍色水域邊界的局部放大圖為圖5所示。里面存在2個空洞區(qū)域，圖6為其他實驗圖幅的空洞區(qū)域。

圖4 實驗區(qū)邊界提取結(jié)果

圖5 局部提取細長形水域邊界

圖6 空洞區(qū)域

3.2 結(jié)果分析

1）根據(jù)圖4可以看出，圖中提取的水域形狀呈多種樣式，表明本方法能完全適應(yīng)多種形狀的水面區(qū)域。

2）根據(jù)圖5、6可以看出，本方法能正確舍棄小空洞區(qū)域（圖5左上角、圖6空洞A和空洞B），使DEM數(shù)據(jù)更加符合實際地表情況，提高了產(chǎn)品質(zhì)量。

3）相對于傳統(tǒng)的單幅圖手工勾畫水面區(qū)域，或直接生成DEM產(chǎn)品后再人工編輯水面邊緣DEM數(shù)據(jù)的作業(yè)手段，該生產(chǎn)方式大幅減少了人工編輯的工作量，提升了生產(chǎn)效率，縮短了生產(chǎn)周期。

4 結(jié)語

為適應(yīng)測繪科技創(chuàng)新及裝備建設(shè)的高要求，湖北省測繪工程院積極圍繞數(shù)據(jù)快速生產(chǎn)、提升生產(chǎn)服務(wù)支撐能力全方位謀劃，主動思維?；诖耍疚奶岢鲆环N基于單個三角形最小外接圓來提取水域邊界的方法，包括構(gòu)建TIN、計算三角形最小外接圓半徑、三角形面域合并、提取面域邊界等步驟。該方法只需根據(jù)LiDAR點云間距，設(shè)置合適的閾值即可進行，適用于任意形狀的水域邊界提取。當然，自動識別提取水域邊界的方法有很多種，如何避開水邊界處茂密植被等均是將后研究的方向，還應(yīng)結(jié)合水域面與橋梁、涵洞相交處高程突變的特點，繼續(xù)完善其功能，努力實現(xiàn)全省基礎(chǔ)時空信息數(shù)據(jù)的高質(zhì)量快速更新，提升湖北實景三維在自然資源管理中的應(yīng)用效率，為快速實現(xiàn)實景三維中國而服務(wù)。