机载激光雷达数据提取DEM的关键技术分析

基于机载LiDAR数据获取高精度DEM的关键技术探讨许家录
【期刊名称】《地理空间信息》
【年(卷),期】2022(20)11
【摘要】分析了机载LiDAR点云制作高精度DEM的原理与流程,主要探讨了脉冲回波次数、阈值设置、人工手动交互3种地面点分类方案以及水系水域空白区DEM处理等关键技术;结合四川省南充市某村落1∶500大比例尺航测项目,借助Visual C^(++)6.0编程环境,利用C^(++)语言编制了地面点阈值滤波程序,完整提取了地面点,并对DEM成果进行了精度评定。

结果表明,高程中误差优于1∶500 DEM规范要求,获取高精度DEM的关键技术为地质灾害、地形测绘等同类项目的设计与实施提供了参考。

【总页数】4页(P5-8)
【作者】许家录
【作者单位】青海省自然资源综合调查监测院
【正文语种】中文
【中图分类】P231
【相关文献】
1.基于机载LIDAR技术制作高精度DEM的实验研究
2.基于机载LiDAR数据制作高精度DEM产品研究
3.机载 LiDAR 点云更新1∶1万 DEM 关键技术探讨
4.基于
机载LiDAR数据的广西困难地区高精度DEM生产研究5.基于机载LiDAR点云数据构建复杂山区高精度DEM方法研究
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《机载激光雷达点云滤波算法与DEM内插方法研究》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，机载激光雷达（Light Detection and Ranging，简称LiDAR）技术已成为地形测量、城市规划、环境监测等领域的重要工具。

机载激光雷达点云数据具有高密度、高精度和三维空间信息丰富的特点，为地形模型构建提供了宝贵的数据资源。

然而，由于各种因素的影响，如大气干扰、地表植被覆盖等，点云数据中往往存在大量的噪声，需要进行滤波处理。

同时，数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）的构建需要精确的内插方法。

因此，对机载激光雷达点云滤波算法与DEM内插方法的研究具有重要意义。

二、机载激光雷达点云滤波算法研究2.1 点云数据特点及噪声来源机载激光雷达点云数据具有高密度、高精度和三维空间信息丰富的特点，但同时也受到多种噪声的干扰，如地形阴影、植被遮挡、大气干扰等。

这些噪声会对后续的地形模型构建和应用产生不良影响，因此需要进行滤波处理。

2.2 常见滤波算法及优缺点目前，常见的机载激光雷达点云滤波算法包括统计滤波、形态学滤波、基于坡度的滤波等。

统计滤波算法简单易行，但容易受到噪声的影响；形态学滤波算法能够较好地保留地形特征，但计算量大；基于坡度的滤波算法能够根据地形的坡度信息进行滤波，但需要较多的计算资源。

2.3 新型滤波算法研究近年来，一些新型的滤波算法被提出，如基于机器学习的滤波算法、基于多源数据融合的滤波算法等。

这些算法能够更好地适应复杂的地形环境和噪声类型，提高滤波的准确性和效率。

三、DEM内插方法研究3.1 DEM内插基本原理DEM内插是指根据一定数量的已知高程数据，通过一定的数学方法估算出未知位置的高程值。

常见的内插方法包括线性内插、三角网内插、克里金插值等。

3.2 常见内插方法的优缺点线性内插方法简单易行，但精度较低；三角网内插方法能够较好地反映地形特征，但需要较大的存储空间；克里金插值方法考虑了数据的空间变异性和结构特性，能够得到较为精确的结果，但计算复杂度较高。

基于机载LiDAR技术的DEM生成方法研究摘要：作为新型的对地观测技术，机载LiDAR为DEM获取提供了一种全新的技术手段，由于其能够准确地获取地物的三维坐标，具有航空摄影测量和地面常规测量的综合优势，因此能够将复杂的地形（地貌）精确形象地展示出来。

本文通过工程应用实例对LiDAR数据采集、点云初始分类、点云人工编辑交互分类、DEM输出等整个流程进行系统化研究，以保证LiDAR点云数据生成DEM的效率和质量。

本文主要分析基于机载LiDAR技术的DEM生成方法研究。

关键词：机载LiDAR；点云分类；DEM；精度评价引言机载LiDAR是近年来发展较快的一种新型对地观测技术，其将激光测距、计算机控制以及惯性测量等技术融为一体，利用无人机、有人机等搭载设备，实现非接触、远距离、高效率对地面点云数据采集。

数字高程模型（以下简称“DEM”）作为重要的基础地理数据之一，已经成为国家经济发展、全球战略实施的核心，而随着空间数据应用的不断扩大，如何快速获取高精度的DEM数据已经成为测绘行业的热点问题。

传统的DEM主要依靠数字化地形图或者空中三角立体测量技术制作，前者需要外业采集大量地形数据，一般使用RTK进行外业数据采集，耗时耗力，并且对于复杂区域，人工无法到达，将导致部分DEM数据缺失；而后者包括航空摄影或航天摄影[e1]、摄影处理、地面测量（空中三角测量）、立体测量和制图生产等过程，生产周期长，难以适应当前信息化社会需求。

1、机载LiDAR技术的原理与流程LiDAR测量系统主要包括转子、激光雷达、惯性导航系统和GPS。

根据测量任务，还可以加载正相机和负相机。

因此LiDAR点云可以与GPS的正摄影像结合，GPS提供了红外辐射点的精确坐标，惯性仪器用于确定激光发射时的空间姿态信息，激光扫描仪根据激光在采样点的脉冲延时计算出从传感器到地面点的距离，在此过程中，可以得到激光脉冲回波的数量，并结合三个参数:测量到甲板上传感器到采样点的距离，利用GPS测量的惯性模块和瞬时空间位置的激光发射点位置信息将产生不规则分布的三维点云数据。

荒漠植被区机载LiDAR点云生成DEM算法研究荒漠植被区机载LiDAR点云生成DEM算法研究摘要：荒漠植被区的植被稀疏、地形复杂，传统的DEM数据获取方式难以满足对该区域的需求。

机载LiDAR技术由于其高精度、高效率等优点，逐渐成为荒漠植被区DEM数据获取的重要工具。

本文以某荒漠植被区为研究区域，探索荒漠植被区机载LiDAR点云生成DEM算法，为荒漠植被区的资源调查、环境评估及规划等提供支持和依据。

关键词：荒漠植被区，机载LiDAR，DEM算法，点云生成1. 引言荒漠植被区分布广泛，其地形和植被结构因沙丘、砾石等复杂地貌特征而变化多样。

传统的地形数据获取手段如地面测量、航空摄影等存在着耗时、成本高等缺点，难以高质量获取荒漠植被区的DEM数据。

而机载激光雷达（Light Detection and Ranging，简称LiDAR）技术由于其高精度、高效率等特点，为荒漠植被区DEM数据获取提供了一种新的选择。

因此，研究荒漠植被区机载LiDAR点云生成DEM算法具有重要的理论与实际意义。

2. 荒漠植被区机载LiDAR点云生成DEM算法的数据处理流程荒漠植被区的DEM数据获取主要包括点云数据采集和数据处理两个关键步骤。

点云数据采集阶段通过机载激光雷达设备采集大量散射点云数据，包括点云密集度、点云分辨率等多个参数。

数据处理阶段则通过一系列算法对点云数据进行滤波、插值等处理，生成DEM数据。

2.1 点云滤波点云滤波是点云数据处理的首要步骤，主要是通过对点云数据进行噪声去除和异常点剔除，同时保留植被点的特点。

在荒漠植被区，植被稀疏，地表开阔，因此可采用高斯滤波、中值滤波等算法进行噪声去除和异常点剔除。

2.2 点云分类点云分类是将原始点云数据进行植被点、地表点、建筑点等类别划分的过程，为后续处理提供基础。

常用的点云分类算法包括基于高度阈值、基于统计学特征以及基于深度学习的算法。

2.3 点云插值点云插值是将原始点云数据进行网格化处理，生成DEM数据的关键步骤。

利用LiDAR的测高数据制作DEM方法分析发表时间：2018-06-05T09:57:43.573Z 来源：《防护工程》2018年第3期作者：张俊王睿贾占永[导读] 结果表明，基于LiDAR点云数据生产的DEM数学精度高，表现效果好，相比其他传统DEM生产方式更可靠、快捷。

摘要：数字高程模型(DEM)应用日趋广泛。

近年来发展起来的机载LiDARL（ightlaser Detection And Ranging,激光探测及测距系统）系统集成了激光扫描仪、动态差分GPS(DifferentialGPS)和惯性测量系统(IMU)。

激光扫描仪向地面发射波束,当波束接触到地面时反射回传感器中。

激光波束在空间中传播的时间加上传感器的位置和姿态的获取,通过相应的处理从而快速地获取大范围地面的三维坐标。

LiDAR系统为快速、精确、大范围提取DEM提供了新的有效方法。

关键词：LiDAR；DEM；原理；方法１LiDAR技术工作原理机载LiDAR技术是全三维测量模式以飞机为载体、集成激光扫描系统、GPS和惯性测量单元3个基本的数据采集工具及控制单元系统等其他设备于一体，从而获取地面的三维空间信息。

其中，激光扫描系统以脉冲激光测距作为主要技术手段，以激光束扫描的工作方式测量从传感器到地物对象的激光照射点间的距离，即通过测量地面采样点激光回波脉冲相对于发射激光主波之间的时间延迟得到传感器到地面采样点之间的距离。

同时还可以获得反射率、激光脉冲回波次数等信息，GPS接收机用于确定激光发射点的空间位置，IMU测量激光发射瞬间激光的空间姿态参数，机载LiDAR系统通过激光扫描系统获得激光点的距离信息，结合由惯性导航系统输出的激光发射点空间位置和姿态信息，可以解算出激光脚点在当地水平坐标系下的三维坐标，即一系列离散的、空间分布不规则的三维点云数据。

具体流程如图１所示，2关键技术2.1条带平差条带平差是通过相邻条带重叠区的偏差改正，消除系统检校后仍残存在LiDAR数据中的残余系统差。

机载LiDAR生成DEM的一些关键问题评述
刘峰;谭畅
【期刊名称】《中国农学通报》
【年(卷),期】2013(29)2
【摘要】提取DEM是机载LiDAR技术应用研究关键内容之一,从LiDAR数据滤波、DEM模型选择、内插、误差控制和数据压缩等几个方面,分析当前利用机载激光雷达数据提取DEM的主要研究进展。

着重讨论插值滤波、倾角滤波和形态学滤波算法,定量分析滤波算法的性能;分析比较确定性内插方法和地学统计内插方法,并指出内插方法在提高精度同时也要考虑稳定性和序同构性;论述DEM格网压缩和三角网压缩方法,并指出在满足地形可视化需要的同时提高压缩效率;并进行了总结展望,为相关研究提供参考。

【总页数】5页(P202-206)
【关键词】LiDAR;DEM;滤波;插值;数据压缩;评述
【作者】刘峰;谭畅
【作者单位】中南林业科技大学理学院
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.机载LiDAR点云数据自动生成DEM的方法与精度评价 [J], 赵桂华;邹晓亮;郭丽
2.基于机载LiDAR点云生成高精度数字高程模型(DEM)的技术研究 [J], 樊建强
3.机载Lidar点云快速生成DEM关键技术研究 [J], 易茹兰;吴英龙;徐玉玲
4.机载LiDAR技术生成DEM的质量检查与解决方案探讨 [J], 孟蕾; 林超
5.机载LiDAR数据生成水系DEM方法研究 [J], 俞丽燕;王雅黎;邢晓彬
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测绘技术中的机载激光雷达测绘原理与技术近年来，随着科技的不断发展，测绘领域也迎来了一系列的创新。

其中，机载激光雷达测绘技术被广泛应用于地质勘探、地形测量、水文学等领域。

本文将围绕机载激光雷达测绘的原理与技术进行探讨，并深入探究其在测绘中的应用。

一、机载激光雷达测绘原理机载激光雷达测绘是一种通过激光束扫描地面并接收反射回来的激光信号，进而获取地理信息的技术。

这种技术的核心原理是利用激光束的发射与接收时间间隔，结合激光光束的传输速度、激光波长等参数，计算出地物的三维坐标。

具体而言，机载激光雷达测绘通过发射一束入射激光束，以较高频率进行扫描，照射到地面上的目标物体上。

随后，激光束与目标物体相互作用，发生反射现象。

机载设备通过接收这些反射回来的激光信号，并记录下激光束的发射时间、接收时间以及激光波长等信息。

最后，利用计算机算法，根据这些测量数据计算出目标物体的三维坐标，生成相应的地图或模型。

二、机载激光雷达测绘技术1.数据采集机载激光雷达测绘的第一步是数据采集。

测绘人员利用机载设备进行飞行，在飞行过程中，机载设备通过激光束对地面上的目标进行扫描并记录下相关数据。

这个过程中需要注意的是，数据采集时的激光束的分辨率和密度要足够高，以获得精确的地物信息。

2.数据处理数据采集之后，需要对采集到的原始数据进行处理。

数据处理的步骤包括去除噪声、滤波、建立点云模型等。

去除噪声是为了提高数据的质量，去除一些无效的数据点。

滤波是为了降低数据的密度，方便后续分析处理。

建立点云模型是为了更好地呈现地物的三维形貌。

3.数据分析与应用经过数据处理之后，得到的点云模型可以用于各种数据分析和应用。

比如，可以进行地形的三维重建，生成数字高程模型（DEM）。

同时，机载激光雷达可以获取地物的高度信息，可用于研究地质灾害，如山体滑坡、泥石流等。

三、机载激光雷达测绘应用领域机载激光雷达测绘技术在各个领域都有着广泛的应用。

以下是几个典型的应用案例。

机载激光雷达数据处理的关键技术研究的开题报告一、选题背景及意义随着遥感技术的快速发展，机载激光雷达（Lidar）成为了遥感数据获取的重要手段之一。

机载激光雷达可以借助航空器快速扫描地面和物体，获取高分辨率、高精度的三维地理空间信息，已广泛应用于地形测绘、数字城市建设、军事侦察、环境监测等领域。

然而，机载激光雷达获取的原始数据存在噪声、点密度不均、点云分辨率不同等问题，使得数据处理的难度较大。

因此，开展机载激光雷达数据处理的研究具有重要的实际意义。

二、研究内容本研究将重点探究机载激光雷达数据处理的关键技术，包括以下方面：1. 激光雷达原始数据校正：通过对激光雷达原始数据的距离飞行时间、光束宽度和光束形状等方面的校正，提高数据的准确性和稳定性。

2. 点云过滤和去噪：通过滤波算法、聚类算法等方法，去除点云数据中的无效点和噪声点，提高点云数据的质量和精度。

3. 点云配准和匹配：通过点云配准和匹配算法，将多个激光雷达数据集进行整合，生成高精度的三维空间模型，并实现多源数据的无缝融合。

4. 数据可视化和分析：通过可视化技术，将处理后的三维点云数据以图形的形式呈现，便于对地理空间信息进行分析和研究。

三、研究方法1. 文献研究：通过阅读相关文献和论文，了解机载激光雷达数据处理的研究现状和发展趋势。

2. 数据处理和分析：采用MATLAB等工具，进行机载激光雷达数据处理和分析。

3. 算法设计和优化：设计和优化激光雷达数据处理的算法，提高数据处理的效率和精度。

四、预期成果通过本研究，预计可以实现对机载激光雷达数据的有效处理和分析，具体成果包括：1. 完善的机载激光雷达数据处理流程和算法体系。

2. 可以实现高效、精准、稳定的机载激光雷达数据处理和分析。

3. 提高机载激光雷达数据的应用价值和社会效益。

五、研究计划和预算本研究计划周期为12个月，预算为10万元，具体工作安排如下：第1-2个月：文献综述和算法研究，预算1万元。

对基于无人机航测的DEM数据相关思考与分析摘要：把DEM数据与高分辨率航测影像结合起来，再加上虚拟三维技术的使用，就可以很容易测量出一个地区的地形和地貌，并且对于DEM数据值真实可靠。

目前经常使用的主要有机载LIDAR无人机航测DEM数据和可以从网上免费获取的SRTM卫星干涉雷达数据。

本文详细介绍了目前发展较迅速的无人机航测技术DEM数据的生产流程，并利用具体的案例进行了实际的操作展示，最后通过精度的比较和验证，说明无人机生产的DEM数据具有较高精度及可靠性，可完全满足物探生产的需要。

关键词：无人机航测；DSM；DEM；三维影像1 DEM数字化生产流程1.1常用的DEM数据无人机摄影运用的是低空遥感技术来进行对地面土地的拍照，这一技术充分利用无人机这一方便、快捷、具有高机动性的飞行平台，能够轻松获取普通拍照技术无法拍得的照片，能够轻松地获取高精度遥感数据。

此外，无人机技术与倾斜摄影测量技术进行结合，是摄影界的一次伟大的壮举。

而对于无人机DEM数据的种类是比较多的，并且对于DEM数据的格式也是多种多样。

目前经常使用的主要有机载LIDAR无人机航测DEM数据和可以从网上免费获取的SRTM卫星干涉雷达数据。

在SRTM卫星干涉雷达数据的获取是包括两个方面，一方面是采用WGS－84坐标系统的平面基准进行对SRTM卫星干涉雷达数据的获取；另一方面是采用EGN96大地水准面的高程基准进行对SRTM卫星干涉雷达数据的获取。

虽然SRTM卫星干涉雷达数据可以在网上免费获取，但是网上获取的SRTM卫星干涉雷达数据存在着明显的缺陷，在垂直方向上的对SRTM数据检测存在很大的误差，甚至在一些平原地区都会出现不平坦的结果。

所以，SRTM数据不仅在准确性的可信度不高，还在可靠性的可信度也是不高，对于上传的参考数据也是使用不大。

无人机具有高度灵活性的特点，能够适应多种复杂复杂地形的拍摄，因此，它是对传统拍摄技术的一次创新，能够补充传统摄影测量方法存在的缺陷。

32 信息化测绘技术应用秦佩阳1 林书范2 张道轻3（1.河南省遥感测绘院，河南 郑州 450003；2.海口弘勘地理信息有限公司,海南 海口 570226;3.河南省征地储备中心,河南 郑州 450016）摘　要：在机载LiDAR 点云简单分类基础上，通过TerraSolid 软件对其进行精细分类后获得地面点点云制作高精度DEM，对高精度DEM 反生出来的等高线进行综合处理，从而满足万分之一制图要求。

关键词：机载LiDAR；TerraSolid；精细分类；地面点云；高精度DEM；等高线基于机载LiDAR点云制作DEM及等高线的方法作者简介：秦佩阳(1982—)，男，汉族，工程师，主要从事基础测绘研究。

E-mail：6246213@1 引言机载LiDAR 系统是集激光、全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（IMU）技术于一体的空间测量系统[1]，不受日照和天气条件限制，能全天候对地观测。

机载激光雷达传感器发射的激光脉冲能部分穿透树林遮挡，获取地面的高精度三维信息，在灾害监测、资源勘查、森林调查、地形测绘等领域得到广泛应用。

以此为基础制作的DEM 数据具有表达地貌细微、精度高的优点，成为国内外获取DEM 的主要手段。

本文基于机载LiDAR 点云简单分类，利用软件对其进行精细分类后获得地面点点云，制作高精度DEM，并对高精度DEM 反生出来的等高线进行处理，以满足万分之一制图要求。

2 总体技术方案对LiDAR 点云预处理后的地表点进行人工精细分类，提取精细分类后地面点云进行高精度DEM 的构建与输出；针对不同地形DEM 反生的等高线，经过综合处理，满足地形图制图要求。

具体作业流程如图1所示。

3 点云精细分类及高精度DEM 构建3.1 点云分类软件和精细分类方法3.1.1 TerraSolid 软件介绍TerraSolid 系列软件是第一套商业化的LiDAR 数据处理软件，基于MicroStation 开发运行[2]。