第5讲LiDAR数据处理(4)1-预处理及点云滤波

第五讲第五讲机载激光雷达数据处理机载激光雷达数据处理第五讲第五讲机载激光雷达数据处理机载激光雷达数据处理————点云预处理及滤波点云预处理及滤波内容回顾LiDAR数据获取三个阶段八个方面：2主要内容主要内容基于工程数据LiDAR点云解算数据处理流程LiDAR定位方程基于LiDAR点云的DEM生成滤波概述点云空间分布特征LiDAR点云滤波方法3基于工程数据LiDAR点云解算基于工程数据LiDAR点云解算1）LiDAR工程数据处理流程：1）LiDAR工程数据处理流程：外业数据预处理——计算三维点云外业数据预处理计算三维点云坐标变换文件生成4外业数据外业数据包括包括外业数据外业数据包括：包括：““**.SCN.SCN””––扫描数据扫描数据存储在移动硬盘中存储在移动硬盘中RawPOSRawPOS文件文件存储在闪存中存储在闪存中VNAVVNAV实时导航文件实时导航文件实时导航文件实时导航文件5数据预处理流程：6SBET（SmoothedBestEstimatedTrajectory）文件处理SBET（SmoothedBestEstimatedTrajectory）文件处理航迹文件（每条行带一个航迹文件），处理软件POSProc处理软件POSProc•GPS差分处理（GPS数据+基站数据）789““**.LAS.LAS””文件文件————ALSPostProcessorALSPostProcessor解算每个目标点的三维坐标；解算每个目标点的三维坐标；解算每个目标点的三维坐标；解算每个目标点的三维坐标；每条航带生成一个二进制格式的每条航带生成一个二进制格式的LASLAS文件；文件；存储格式存储格式//////或者或者存储格式：存储格式：lat/lat/lonlon/el/intensitydata/el/intensitydata或者或者northing/easting/el/intensityinusernorthing/easting/el/intensityinuser--selectedprojectionselectedprojection；；记录顺序：记录顺序：shotshot--byshot,returnbyreturnbyshot,returnbyreturn。。生成生成““quickquick--lookedgelookedge--ofof--coveragecoverage””高程图高程图生成生成quickquicklookedgelookedgeofofcoveragecoverage高程图高程图（（**.TIF.TIF））10111213输出设设置选选项：14日志文件日志文件““YYMMDD_LoYYMMDD_LogFile.txtgFile.txt””––记录记录操作命令，命令操作命令，命令的响应以及错误的响应以及错误等信息等信息等信息；等信息；““YYMMDD_FliYYMMDD_Fli””ghtPlanFile.txtghtPlanFile.txt””––记录飞行任务的记录飞行任务的IDFOVIDFOVID,FOV,scanID,FOV,scanrate,pulserate,rate,pulserate,laserpowerlaserpowerlaserpower,laserpower,attenuatorattenuatorpositionposition等信息。等信息。positionposition等信息。等信息。15设置仪器的检校参数设置仪器的检校参数16172）LiDAR定位方程通过激光对地面的扫描2）LiDAR定位方程通过激光对地面的扫描得到扫描仪与地面上各点的距离，由GPS接收点的距离，由GPS接收机得到扫描仪的位置，由高精度姿态量测装置（惯导量测装置IMU），量测出扫描仪的姿态，即φ、ω、κ角度，由这些量测值计算出地面上各点的三维坐标上各点的三维坐标。18构像方程中的坐标系Ps（U,V,W）VWWUOsZ（）YP（X,Y,Z）YOX19设地面点设地面点PP在地面坐标系中的坐标为（在地面坐标系中的坐标为（XX，，YY，，ZZ））PP，，PP在传感器坐标系中的坐标为（在传感器坐标系中的坐标为（UUVVWW））PP投影中投影中PP在传感器坐标系中的坐标为（在传感器坐标系中的坐标为（UU、、VV、、WW））PP，投影中，投影中心心SS在地面坐标系中的坐标为（在地面坐标系中的坐标为（XXSS，，YYSS，，ZZSS），传感器），传感器的姿态角为：的姿态角为：),,(SUXX),,(则通用构像方程为：则通用构像方程为：SSWVAZYZYPSPWZZ321aaa其中：其中：321321cccbbbA其中：其中：321是传感器坐标系相对于地面坐标系的旋转矩阵，是传是传感器坐标系相对于地面坐标系的旋转矩阵，是传感器姿态角的函数。感器姿态角的函数。202122cossin0SzSyxcos,sin,0SzSyx23代入通用构像方程，有：代入通用构像方程，有：0XXsin0SAYXYXSScosSZZSSA为旋转矩阵：为旋转矩阵321aaa321321cccbbbA32124式中：252627sin2sinPGXXSsin2sincos2PGPGXXSYYAS321321bbbaaaA其中，其中，AA为旋转矩阵为旋转矩阵sin2cosPGZZS321ccc;sinsinsincoscos1acossinsinsincos2a;cossin3a;sincos1bb;coscos2b;sin3b;sinsincoscossinc;sinsincoscossin1c;cossincossinsin2ccoscosccoscos3c28坐标转换标转换WGS84坐标系大地坐标标系大标投影变换椭球变换地方局部坐标系坐标下一页下一页29投影变换：投影变换：GaussGauss投影投影UTMUTM投影投影MercatorMercator投影投影LambertLambert投影投影LambertLambert投影投影AlbersAlbers投影投影…………返回返回30椭球变换：椭球变换：七参数法（包括布尔莎模型步法七参数法（包括布尔莎模型步法七参数法（包括布尔莎模型，一步法七参数法（包括布尔莎模型，一步法模型，海尔曼特等），即模型，海尔曼特等），即XX平移，平移，YY平平移移ZZ平移平移XX旋转旋转YY旋转旋转ZZ旋转旋转移，移，ZZ平移，平移，XX旋转，旋转，YY旋转，旋转，ZZ旋转，旋转，尺度变化尺度变化KK。。三参数（莫洛登斯基模型）即三参数（莫洛登斯基模型）即XX平移平移三参数（莫洛登斯基模型），即三参数（莫洛登斯基模型），即XX平移，平移，YY平移，平移，ZZ平移，而将平移，而将XX旋转，旋转，YY旋转，旋转，ZZ旋转，尺度变化旋转，尺度变化KK视为视为00，所以三参，所以三参ZZ旋转，尺度变化旋转，尺度变化KK视为视为00，所以三参，所以三参数只是七参数的一种特例。数只是七参数的一种特例。……………………返回返回31文件生成文件生成离散点格式离散点格式离散点格式离散点格式LASLAS格式（格式（**..laslas））栅格格式（栅格格式（*asc*asc））栅格格式（栅格格式（.asc.asc））其他，如文本格式（其他，如文本格式（**.txt.txt））XYZXYZ，，XYZIXYZI，，XYZIRGXYZIRG等等BB等；等；点云生成32数据重采样数据重采样（（））格式格式——数据重采样数据重采样（（**..ascasc））——ArcGISArcGISGridGrid格式格式(a)直接重采样的结果LiDAR点云重采样结果对比(b)邻域点加权平均法插值重采样结果33数字地面模型(DEM)的生成数字地面模型(DEM)的生成11）滤波概述）滤波概述滤波目的？）滤波概述）滤波概述LiDAR点云包括：地面点、房屋点树木交通工房屋点、树木、交通工具，……。滤波目的，提取地面点，剔除非地面点；基于LiDAR点云生成DEM：从点云中识别出地面点并剔除点云中识别出地面点，并剔除建筑物、树木等非地面点，接着利用地面点生成DEM。着利用地面点生成DEM。34基于LiDAR数据生成DEM的工作包含：点云滤波DEM内插DEM内插DEM精度分析353637点云滤波定义？图像处理信号处理中滤波是指对各种噪声点云滤波定义？图像处理、信号处理中，滤波是指对各种噪声的剔除和平滑工作。LiDAR点云滤波：借用数字信号处理中滤波的概念即把地形表面当作信号而将地物(建筑概念，即把地形表面当作信号，而将地物(建筑、树)当作噪声，从LiDAR点云中得到地面点的过程。LiDAR数据的滤波处理分为强度图像的滤波处理和激光点云的滤波处理和激光点云的滤波处理。3822）点云空间分布特征）点云空间分布特征由于激光脉冲的发射频率一般是固定的在地形22）点云空间分布特征）点云空间分布特征由于激光脉冲的发射频率一般是固定的，在地形平坦区域，激光点云在空间上成规则分布；但当脉冲发射到植被时点云之间的规则间隔被但当脉冲发射到植被时，点云之间的规则间隔被打破，由于脉冲可以穿透植被形成多次回波，空间分布成团聚等不规则形状分布成团聚等不规则形状；由于水、云、雨或烟雾等能吸收近红外波段的激光脉冲造成局部区域的点云缺失光脉冲，造成局部区域的点云缺失；由于玻璃、光亮金属或建筑物边缘等表面的强反射以及脉冲的折射多路效应等会引起点云的x射，以及脉冲的折射、多路效应等，会引起点云的x、y或z值异常，产生噪点。3940LiDARLiDAR数据数据中的对象中的对象LiDARLiDAR数据数据中的对象中的对象地貌（Landscape）裸露地面（BareEarth）地物对象（Object）分离对象（DetachedObject）附着对象（AttachedObject）点云数据（Point-cloud）根据地物表面邻近点云之间的高差程度及成因的差异，可以将概括为以下几种类型：42一般情况下:建筑物和高大植被点云都具有较大的z值（在城区，最大z值的点云一般都是建筑物）；裸露地表点云的z值最小；地面突出物（如围墙、立交桥、花坛等）和灌丛点云的z值介于两者之间；这些地物在垂直方向上形成层次分布，而在相邻地物之间，由于地面与地物的高度差异明显，往往表现出高程突变现象，这就为地面点的识别提供了依据。43滤波原理滤波原理滤波原理滤波原理强度数据滤波强度数据滤波————依据强度依据强度变化变化强度数据滤波强度数据滤波依据强度依据强度变化变化将机载激光雷达数据的回波强度信息转换为灰将机载激光雷达数据的回波强度信息转换为灰度图像，然后分析其灰度分布状态，确定地面点度图像，然后分析其灰度分布状态，确定地面点的灰度范围，将灰度值在该范围内的像素判定为的灰度范围，将灰度值在该范围内的像素判定为地面点，从而完成滤波。地面点，从而完成滤波。点云滤波点云滤波依据高程依据高程突变突变点云滤波点云滤波————依据高程依据高程突变突变不同的地物有不同的高度，在地物相交的边缘不同的地物有不同的高度，在地物相交的边缘处的高程会发生突变产生局部不连续的情况处的高程会发生突变产生局部不连续的情况处的高