摘要:对机载LiDAR点云数据的生产流程及结构进行了介绍,全面分析了点云数据在生产中的必要检测项目,并针对性的给出点云检测问题的修复办法。同期,仔细描述了在MATLAB环境下实现对点云数据检测及修复的流程,并给出部分参考代码。
关键词: 参考代码 机载LiDAR 测绘学 点云修复 点云检测
机载LiDAR技术因其直接测绘、高精度、有效率、多回波等特点在获取地表数据方面有着独特的优良,在建筑物建模、带状线路测绘、林木植被提取、潮间带测绘等行业已得到越来越广泛的应用[1]。然而,随着生产项目的持续丰富和科研的深入,发掘做为机载LiDAR重点测绘成果之一的点云数据在后期处理时常常问题频发,如点云重复、时间或航线等属性丢失、坐标有误、点云归类前后数量不一致等等,而日前常用的如TerraSolid,LAS++,ENVILiDAR,CloudCompare,LiDAR-Suite等点云数据处理软件并未具备处理这类拥有必定针对性问题的功能。为此,系统地从点云数据的检测到对其修复进行科研,是拥有重要现实道理和应用价值的。
1、机载LiDAR点云数据
1.1生产流程
用于生产的点云数据需经航飞获取的姿态、测距等信息按作业航线及构架线联合解算得到,且需经过外业检核点的精度检核,之后再按需进行分区分块、滤波、细归类等操作,最后经质检合格才投入应用[2],对其生产流程描述如图1所示。
图1机载LiDAR点云数据生产流程
值得说明的是,其中,经外业检核点验证精度合格后的航带点云数据,在按实质进行分块、滤波以及细归类等操作后,仍需经过全面的质检,其中一部分重点的工作即为对点云数据的检测。相应的,倘若发掘存在问题,则就要进行必要的修复。本文亦正是针对这一环节中的点云数据检测和点云数据修复工作展开的科研。
1.2数据结构
随着技术的持续发展,点云数据包括的信息亦逐步丰富,包含空间坐标、时间戳、归类号、所属航线、扫描角、回波次数、回波强度、RGB值等等,相应的,其对存储的文件亦提出了更高的需求。由美国摄影测绘与遥感协会制定的做为点云存储及交换的LAS格式,拥有结构清晰、储存空间节约、可扩展等特点。日前已然被各软、硬件厂商广泛接受,且应用越来越广泛,亦吸引了较多学者利用C++,IDL,MATLAB等解析语言,基于PCL,OpenGL,ArcGIS等平台展开科研[3,4]。
区别的LAS版本结构存在差异但均包括公共头文件、可变长度记录及点数据几部分内容,以常用的LAS1.2格式为例,解译后的点云数据包括如表1所示的信息。
表1机载LiDAR点云数据样式
2、数据检测
通常的,在确认点云工程的坐标形式、归类原则等基本需求(属性)后,无论何种操作,都应当保准修改前后点云数据的属性完整性、坐标正确性、数量一致性以及文件的高匹配度。除此之外,仍需要对点云数据中的重复状况以及归类状况进行检测。
经过修改前后的点云数据对比,详细如下:1)属性完整性检测包含检测时间属性、回波属性、航线属性、扫描角属性是不是缺失;2)坐标正确性检测指的是检测修改前后的点云数据坐标信息是不是一致;3)数量一致性检测重点用于检测点云数据的数量变化;4)文件匹配度检测重点指的是经过组合坐标、时间及回波位置的方式,在确选定云数据独一的前提下(已然过实质检验该种组合能够确定独一),计算前后文件的匹配状况(可侧面检测时间属性是不是改变);5)点云重复状况检测重点用于发掘点云数据中是不是存在无道理的重复点;6)点云归类状况检测重点顾及到点云细归类的标准,为了知道修改后点云数据中各类别的统计状况,这一检测能够从数量上直观发掘归类是不是有误。
3、数据修复
针对点云数据的检测状况,数据修复重点为认识决有些拥有针对性的问题,如前文所提及的时间属性恢复、坐标恢复、点云去重以及其他层点云的恢复。
详细的,数据的修复仍是在确定独一的前提下,经过选取性的组合坐标、时间及回波位置的方式,对比修改前后的点云数据文件,实现时间属性、坐标属性等的恢复以及点云的去重。例如,当要进行点云数据的时间属性修复时,可按照坐标及回波位置的组合来确选定数据的独一性;当要进行点云数据的坐标信息恢复时,则可采用组合时间、回波位置及强度的方式来确定独一。显著的,倘若处理后的点云数据损坏严重或属性丢失严重,则将没法进行修复。
4、详细实现
4.1实现流程
因为点云数据的特点,其能够很好的用行×列的矩阵形式来暗示,为了实现以上功能,在MATLAB环境下进行相应设计并完成为了研发工作。重点的实现流程如图2,图3所示。
图2MATLAB环境下点云数据检测流程
图3点云数据修复流程
实质中,输出的点云检测报告为Excel中的.xls或.xlsx格式文件,区别的检测项目分别存储在区别的工作簿中,这亦为后续的操作极重地供给了方便。
而在点云数据修复中,重点在于用何种属性来独一的确定一个点,上图中的各组合方式已经过实质验证。
4.2实现代码
这儿在点云数据的检测中,以数量差异以及类别统计为例;在点云修复中,以修复时间属性为例,供给部分代码如下:
需要说明的是,以上代码中的start_1和start_2为经过读取LAS格式点云文件,参考表1样式整理的分别对应要修复及处理前的点云数据。
5、结语
机载LiDAR技术应用广泛且在搭载设备的可选性、获取数据的丰富程度、点云数据的密度及精度提高等方面仍有很大的发展空间。结合实质生产,本文针对机载LiDAR点云数据的检测及修复工作所开展的科研有效地完善了做为该技术重点测绘制品之一的点云数据的生产流程,文中所描述的关联理论及程序已在多个项目中得到验证和应用,这亦为关联的科研者供给了必定参考,后期针对点云数据的处理工作仍将持续挖掘以期供给更加有益的处理方法。
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