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激光雷达数据处理

时间:2022-10-14 百科知识 版权反馈
【摘要】:原始激光数据仅包含每个激光点的发射角、测量距离、反射率等信息,原始数码影像也只是普通的数码影像,都没有坐标、姿态等空间信息。只有在经过数据前处理后,才完成激光和影像数据的“大地定向”,具有空间坐标和姿态等信息。在航飞过程中,IMU和激光扫描仪的相对姿态可能会发生微小的变化,从而对激光数据产生影响,为消除这种影响,通常要对大地定向后的激光数据进行检查。经过预处理的激光地表数据及激光地物数据都

§3.4 激光雷达数据处理

激光雷达数据处理流程如图3-7所示。

3.4.1 数据前处理

机载激光雷达数据采集得到的原始数据包括:

(1)原始激光点云数据,由激光扫描仪扫描采集得到;

(2)原始数码影像数据,由数码相机拍摄采集得到;

(3)惯性导航仪(IMU)数据;

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图3-7 机载激光雷达数据处理流程图

(4)机载GPS数据;

(5)地面基站GPS数据。

原始激光数据仅包含每个激光点的发射角、测量距离、反射率等信息,原始数码影像也只是普通的数码影像,都没有坐标、姿态等空间信息。只有在经过数据前处理(也称为数据预处理)后,才完成激光和影像数据的“大地定向”,具有空间坐标和姿态等信息。如图3-8所示。

原始激光点云数据的大地定向包括数据定位和定向两大内容,需要用到机载GPS观测数据、地面基站的GPS观测数据、IMU记录的姿态数据和系统参数(IMU、激光扫描仪、相机之间的相对位置及姿态参数)等。

1.激光点云数据定位

机载三维激光雷达在采集数据的过程中,GPS天线同步记录的坐标信息会受到对流层延迟误差、电离层延迟误差、卫星星历误差及多路径效应等误差的影响,要消除或减小这些误差的影响,才能提高定位精度。

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图3-8 数据前处理流程示意图

消除上述误差通常采用的方法有两种:一种为精密单点定位,一种为双差分定位。

精密单点定位又称为绝对定位,即利用GPS卫星和用户接收机之间的伪距观测值,确定测站在WGS84坐标系中的位置。使用精密单点定位方法时精密星历和钟差文件是必需的,可以直接从IGS等组织的网站上进行免费下载(IGS精密星历免费下载网站:http://igscb.jpl.nasa.gov/components/prods_cb.html)。当然有些软件也有下载精密星历和钟差文件的功能,可以参考使用。使用单点定位最大的优势是不用布设地面基站,这样就可以节省许多人力、物力,但单点定位的精度劣于差分定位精度,在精度要求不高的情况下可以使用。

DGPS双差分定位可以保证比较高的定位精度,该方法是在地面布设基准站(设在坐标精确已知的点上),与机载GPS装置进行同步观测,用基准站测定具有空间相关性的误差或其对测量定位结果的影响,供机载GPS装置改正其观测值或定位结果。

基站布设的多少和位置根据测区大小、地形及数据精度要求等具体确定,不同的要求需对应布设不同个数的地面基站。一般情况下,为保证仪器工作的同步性及初始化精度,机场需布设一个基站,若测区面积较小且距离机场较近,在机场布设一个基站基本可以满足生产需要。但有些项目,例如电力巡线或选线项目中,作业区域为条带状,且地形多为山地,一般情况下离机场较远,此时需在测区增设一个或多个地面基站。由于地势崎岖,地面基站布设难度较大,所以在考虑保证数据精度的同时也要考虑尽量减少外业工作量。

DGPS双差分定位方法也可以联合精密星历和钟差文件,定位精度较高。实际生产中一般使用这种定位方法。

2.激光点云数据定向

无论通过单点定位还是双差分定位得到的都是GPS接收装置处的坐标信息,我们最终需要的是激光扫描仪处的坐标信息,所以还需要根据GPS天线的偏心分量和扫描仪的偏心分量计算激光扫描仪的坐标信息。一般情况下,只要重新安装设备,GPS天线的偏心分量都会有变化,每次都需要重新测量。而扫描仪的偏心分量比较固定,检测期内,使用厂家提供的检测值即可。

IMU与激光扫描仪的相对位置参数由厂家提供,联合定位信息可以得到激光扫描仪的航迹文件,包含激光扫描仪在各个GPS采样时间的位置信息、姿态信息及速度。

根据激光扫描仪的航迹文件,为每个激光点在WGS84坐标系下赋坐标值,即激光数据的大地定向。大地定向后的激光数据,可以通过专业软件打开浏览,因每个激光点都已有坐标属性,以高程显示的激光数据已能比较清晰地看出地面起伏及地物情况,如图3-9所示。

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图3-9 按高程显示激光点云数据

3.激光点云数据的检校

在航飞过程中,IMU和激光扫描仪的相对姿态可能会发生微小的变化,从而对激光数据产生影响,为消除这种影响,通常要对大地定向后的激光数据进行检查。若数据质量较好,则可以直接进行数据加工;若数据存在问题,则需对数据进行检校。

数据检校参数通常是指偏心角分量:侧滚角(Roll)、俯仰角(Pitch)和航偏角(Heading)的偏心角分量。图3-10~图3-12为这三个角度对数据的影响情况,图3-13为进行偏心分量改正后的数据结果。

由于大量数据同时运行速度较慢,实际生产中,为较快地得到较好的检校参数,通常的做法是,首先在检校场数据中选择一块典型地形的数据进行检校,得到理想的检校参数后运用在整个检校场,若还有问题,经过微调即可以得到一组检校参数,将该组检校参数运用在整个测区,即可以实现对测区激光数据的检校。经过检校的激光数据,不同航带、不同架次的数据都能很好地匹配,由此便可以进行进一步的数据处理。

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图3-10 侧滚角对激光数据的影响

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图3-11 俯仰角对激光数据的影响

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图3-12 航偏角对激光数据的影响

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图3-13 检校后的激光数据

4.激光点云数据坐标转换

检校后的激光点云数据为WGS84坐标系,国内客户要求的成果坐标一般为工程坐标系,工程平面坐标系通常指北京54坐标系、西安80坐标系或当地独立坐标系,高程系统则指1956黄海高程系统、1985国家高程系统或地方独立高程系统。

完成两个坐标系统的转换,首先需要具有控制点在两套坐标系统中的坐标(例如WGS84坐标及北京54坐标),求出转换参数,然后将转换参数应用于激光数据,完成激光数据的坐标转换,转换后的激光数据已为工程坐标系,基于此而生产的数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM)等数字产品也在工程坐标系下。

平面坐标转换通常使用的是布尔莎七参数法,平面坐标转换流程图如图3-14、图3-15所示。

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图3-14 计算七参数流程

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图3-15 利用七参数换算流程

高程系统的转换比较简单,根据控制点在两套坐标系统的高程,求得高程异常,应用于激光数据便可以实现激光数据的高程系统转换。

激光数据的坐标转换可以在检校后进行,也可以在激光数据分类后进行或不对激光数据进行坐标转换而直接转换至成果的坐标系统,这些都是可行的。目前比较成熟的做法为:激光数据检校后进行坐标转换,将激光数据直接转换至成果要求的工程坐标系下,再进行数字产品生产,这样基于激光数据生产的所有产品都是工程坐标系,避免了其他转换方法中可能需要进行多次转换的麻烦。

5.确定影像外方位元素

相机与激光扫描仪的相对位置参数由厂家提供,联合定位信息可以得到相机的航迹文件,包含相机在各个GPS采样时间的位置信息、姿态信息及速度。初始航迹文件在WGS84坐标系下,可以根据生产需要将航迹文件转换至相应工程坐标系,转换方法与激光数据坐标转换方法相同。

根据仪器记录的曝光点信息及原始影像的编号可以得到每幅原始影像的曝光时间,以GPS时间表示。由此相机航迹文件与原始影像的曝光时间文件相结合便可以得到每幅原始影像的外方位元素。

3.4.2 数据后处理

在数据前处理工作得到成果,包括经大地定向后的激光数据和经计算得到的影像外方位元素基础上,即可以正式进行我们常见的DEM和DOM成果数据的加工生产。通常我们称这一过程为数据后处理,具体流程如图3-16所示。

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图3-16 数据后处理流程示意图

1.激光数据分类及DEM制作

经过预处理的激光地表数据及激光地物数据都在同一层,需要提取出纯地表数据方能生成DEM。经过分类,将建筑物、植被等非地表数据放在其他层里面,纯地表数据就被分离出来。经过分类的纯激光地表数据是具有三维坐标值的离散点,构TIN后即可以按规定格网生成DEM。如图3-17~图3-22所示。

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图3-17 分类前按层设色显示的激光点云数据

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图3-18 分类后按层设色显示的激光点云数据

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图3-19 分类后按层设色构TIN显示的激光点云数据

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图3-20 纯地表激光点云数据

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图3-21 纯地表激光点云数据构TIN效果

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图3-22 生成DEM效果示意图

正常情况下制作生成的DEM成果只包含纯地表数据,但由于激光雷达数据分类及生成DEM的方式方便快捷,所以也可以根据客户的应用需求,将感兴趣的地物与地表数据一起生成DEM,以达到特殊应用的目的。

图2-23为分类后保留长城的激光点云数据,图3-24为分类后保留长城构TIN显示的激光数据,图3-25为保留长城轮廓的DEM成果。

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图3-23 分类后保留长城的激光点云数据

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图3-24 分类后保留长城构TIN显示的激光数据

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图3-25 保留长城轮廓的DEM成果图

激光数据的可视性强,因而可以将不同的地物分类在不同的层里,按层显示时能清楚地看到地物构成情况,特别在电力巡线项目中,经过精细分类的激光数据可以清晰地分辨电力线、杆塔、植被及地面等要素,可以进行线路资产管理、危险点检测等多方应用。如图3-26所示。

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图3-26 精细分类的激光点云数据(电力线)

经过精细分类的激光数据,去除噪点后,可以保留所有要素生成数字地表模型(DSM)。如图3-27所示,在彩色视屏中,红色为建筑物,绿色为植被,黄色为立交桥,棕色为地面。由此生成的如图3-28所示的DSM能够非常真实地反映地形地貌。

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图3-27 精细分类构TIN显示的激光数据

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图3-28 DSM效果示例图

激光数据另一个具有广阔应用前景的特性为激光数据可以用于波形分析,主要应用于林业、农作物、植被研究等方面。由于不同植物对激光的反射波形不同,而健康的植物和病虫害的植物也具有不同的反射波形,根据激光数据不同的反射波形可以研究相关方面的内容。

2.影像数据处理及DOM制作

通过对原始影像进行预处理,我们已经得到了每幅原始影像的外方位元素,激光雷达测量系统中影像的内方位元素已知,由此便可以完成影像的相对定向和绝对定向,从而生成正射影像。

然而由预处理后得到的外方位元素精度可能达不到生产要求,需要进行进一步的纠正,一般通过找影像连接点的方式进行。

根据与影像对应的纯地表激光数据找连接点,所谓的连接点为两幅有重叠影像上的同名点,如图3-29~图3-31所示,一般每两幅有重叠的影像需保证至少4个连接点,而实际生产中为保证产品质量,通常需保证至少8个连接点,所有连接点都必须是地面点且分布均匀,根据影像连接点重新计算影像外方位元素,使用理想的外方位元素进行正射影像的生产。

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图3-29 影像连接点匹配图

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图3-30 连接点影像图

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图3-31 正射影像成果示例图

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