机载激光雷达点云数据处理技术探讨

机载激光雷达点云数据处理技术探讨

姓名：马学进

工作单位：山东东方道迩数字数据技术有限公司 邮编：250101

摘要：机载激光雷达是一项基于激光技术的高精度、高分辨率测绘技术，在地理空间信息获取和处理领域得到广泛应用。机载激光雷达采集数据时会产生大量原始点云，因此点云数据处理是该测量系统中的关键技术，直接影响数据的质量和精度。

关键词：机载激光雷达；点云数据；处理技术

一、点云数据的特点及分类

随着机载激光雷达技术的不断进步，机载激光雷达作为一种传感器可以实现对目标的三维点云数据的采集。机载激光雷达具有扫描范围广、测量精度高、抗干扰能力强等优点，使其成为一种重要的测量工具。机载激光雷达主要利用激光测距技术来收集点云数据，这些数据包含了丰富的地面点、建筑点和植被点等信息。具有以下主要特点：（1）点云数据是一组位于三维立体空间中的点的集合，其密度约为平面上的两倍左右；（2）点云数据中包含大量地面点的信息，因此数据点非常密集；（3）点云数据中有许多地表的信息，比如路面、建筑物表面等；（4）点云数据中存在大量的地面植被，其中包括许多高大树木、小灌木和绿草地等；（5）点云数据中含有许多建筑物，如房屋、桥梁、道路等。通过分析机载激光雷达获取的数据点云分布，可以将其划分为地面点和植被点两个主要类别。地面点包括各种建筑物，例如楼房、房屋、树木和道路等；植被点则包括乔木、灌木和草地等。

二、基于聚类算法的电力线激光点云的分割流程

基于密度的聚类算法即随机找到一个核心点的时候就建立一个簇，里面的所有点是它的下线，然后一直发展下线，一般边界点就不会继续发展了，里面的核心点继续发展下线，并且需要把访问的点标记为已访问，直到该核心点结束，继续访问剩下的点找到一个新的核心，继续发展下线，每次没有下线发展的时候，开始新的一轮发展下线的时候，该点不是核心点就是离群点了。

按照聚类算法的基本计算流程，在对电力线聚光点云的分割过程中，可以按照以下流程，首先采用最小二乘法对电力线进行平面上的直线拟合；然后根据激光点云数据对其长度进行计算；再按照一定的规则对提取到的电力线激光点云进行分段处理，这样处理的最终目的是为了能够分段计算投影面积，为后面危险区域面积的计算奠定基础；后对整个计算结果进行归纳、整理和汇合，得到电力线完整的激光点云。

三、原始数据处理

机载激光雷达数据包括发射和接收信号。机载激光雷达数据获取的步骤包括以下几个步骤：①通过接收激光脉冲并计算发射时间间隔，确定扫描传感器在空间中的位置；②从回波信号中提取目标的距离、高度等物理信息；③基于目标类型对点云数据进行滤波处理，以获取地物表面的细节特征；④通过分析地物表面的特征，提取出地面点并进行分类。由于受到多种因素的影响，如大气、电磁波干扰以及遮挡等，激光扫描数据的获取过程中会出现不规则的回波信号。因此，在原始点云数据中会存在大量的噪声，包括点云和孤立点云（即点云之间没有连接的点）。由于噪声过多会影响后续处理的准确性和效率，因此在数据预处理的过程中需要进行滤波处理。具体的数据预处理流程如图1所示。对于点云的噪声，包括孤立点和有距离信息的噪声。针对滤波目标和滤波要求的不同，点云中的孤立点可以分为两类：一类是常规手段可以提取其位置、形状、大小等物理信息的点云数据；另一类是不能常规分离其位置、大小等物理信息，但可以进行分类的点云数据。针对孤立点云中的噪声问题，目前已有一些方法可有效解决此问题。根据扫描传感器和接收信号强弱等因素的差异，可以将机载激光雷达数据划分为高频数据、中频数据和低频数据。高频数据是指包含有距离信息的回波信号所形成的点云数据；中频数据是指回波信号中不包含距离信息的点云数据；低频数据则是指回波信号中不包含距离信息的点云数据。

四、地面点分类

地面点分类是机载激光雷达数据处理的关键步骤之一，旨在从原始点云数据中提取地面点，并根据密度和分布特征将其归类为不同类型，以供后续目标识别使用。地面点分类方法丰富多样，包括利用点云数据进行分类、基于密度的分类以及基于地形的分类等。在这些方法中，基于点云数据的分类可分为：基于高程变化的分类、基于密度分析的分类、基于属性特征的分类以及基于形状特征的分类。在绝大多数情况下，识别和分类地物利用点云数据时，通常采用将高程变化、密度分析和形状特征相结合的方法进行处理。在对地面点进行识别和提取时，首先需对原始点云数据进行滤波处理，然后利用地面点的高程变化或密度变化等特征信息与点云数据进行匹配。为了迅速而准确地提取出机载激光雷达数据中的地形地貌特征，需要采用地形分块处理方法。这种方法对于地势较为平缓、形状规则的区域非常有效。然而，由于地形分块处理方法的限制，对于地势陡峭、形状不规则的区域效果较差。

五、特征提取

机载激光雷达测量系统具有高精度、高分辨率和高光谱分辨率等特性。在地物分类过程中，必须对激光雷达获取的点云数据进行处理和分析，以获取更多的地物信息。目前常用的特征提取方法包括主成分分析、聚类分析和分类识别等。其中，主成分分析是一种有效的多维数据处理方法，它构建多个线性或非线性模型以降低原始数据的维度，并保留重要信息。该策略首先对初始点云数据进行前处理和滤波处理，然后对去除噪声后的点云数据进行主成分分析，从而有效地提取关键地物信息。而在机载激光雷达数据处理中，分类识别则是一种常被采用的特征提取方法，通过对原始点云数据进行分类识别，可以有效地获取到地物的分类信息。

六、存在的问题及解决方法

机载激光雷达技术的应用前景非常广泛，但是在数据获取和处理过程中仍然存在一些问题。激光扫描系统由激光发射系统、激光扫描系统和数据后处理系统组成。数据后处理系统主要负责点云数据的去噪、滤波、配准和拼接等操作，是机载激光雷达技术的核心。因此，数据后处理系统的处理精度和效率对机载激光雷达技术的应用效果起着关键作用。针对机载激光雷达数据处理问题，目前主要从以下几个方面解决：（1）利用滤波算法去除点云中的噪声；（2）运用配准技术实现点云与地面模型的对准；（3）利用点云拼接技术组合不同的点云形成完整地图；（4）运用地形提取技术提取地形信息。

七、滤波算法

在机载激光雷达数据中，存在许多噪声，包括来自地物表面的非结构化反射信号以及噪声等。因此，进行点云数据的去噪处理非常关键。常见的去噪算法包括阈值滤波、K近邻法、主成分分析法以及均值滤波等方法。阈值滤波法和主成分分析法是常用的去噪方法。阈值滤波法将点云数据转化为数字信号，用以滤除噪声；主成分分析法通过提取数据中的多个特征值，并与原始数据进行匹配，实现去噪的目的。均值滤波算法对原始数据进行滤波，以获取数据点。主成分分析法则将多个数据点转换为新向量，并分析该向量以得到去噪结果。虽然均值滤波算法能够产生较为平滑的点云数据，但会同时引入新的噪点。

八、结束语

随着时间的推移，机载激光雷达在测绘领域的应用范围不断扩大。这种扩大主要体现在以下几个方面：①机载激光雷达在处理大场景时，能够生成更密集的点云数据，有效地解决了这类场景下点云获取的难题，并满足了高精度点云数据采集的需求。机载激光雷达在林业领域的应用，可利用激光雷达获取的三维地形数据进行森林资源调查、防火和灾害监测等工作。此外，机载激光雷达在航空摄影测量领域也具有广泛的应用，能够快速获取航空影像并进行三维建模。机载激光雷达在电力领域的应用可为电力设施维护与改造提供地形高程、坡度和坡向等数据信息。随着科技的不断进步，机载激光雷达数据处理技术正朝着自动化、智能化和专业化方向发展。提高机载激光雷达点云数据处理的效率和精度，成为未来该技术发展的重点。相信不久的将来，机载激光雷达数据处理技术将更加成熟，并被广泛应用于各个领域。

参考文献

[1] 郑若琳,洪亮. 机载激光雷达的优势与发展[J]. 地理空间信息,2018,16(2):37-39.

[2] 周万坚. 机载激光雷达测绘技术浅析[J]. 科技致富向导,2013(19):20,22.