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试述生产数字高程模型DEM的生产流程
摘要：机载LiDAR技术是基于高时空分辨率的一新型测绘技术，能够获得大密度的点云数据，具有外业工作量小、精度高、内业处理速度快的特点，在生产DEM产品中具有独特的优势。本文以宁夏地区机载LiDAR点云数据为基础，通过对全区4732幅1/5000点云数据的处理，总结了生产数字高程模型DEM的生产流程，为提高DEM生产效率以及质量提供参考。
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研究区位于我国西北地区的宁夏回族自治区，涉及全区约3万km2的范围，是基于“新型基础测绘、地理国情监测、应急测绘、航空航天遥感测绘、全球地理信息资源开发”战略部署和“地理信息产业构成的新时期测绘地理信息‘5+1’格局”而开展的全区DEM产品生产。宁夏地区南北长456km，东西宽250km，具南北长东西短的特征[1]。宁夏回族自治区位于我国西北地区，属于内蒙古高原与黄土高原的过渡区域，总体上呈北低南高的趋势，中北部以干旱剥蚀、风蚀地貌为主，南部以流水侵蚀的黄土地貌为主。研究区总体上地貌形态复杂、多变。本文以宁夏地区为研究对象，根据全区4732幅1/5000机载LiDAR点云数据，总结了生产数字高程模型DEM的生产流程。
1、数据来源
本文所研究的范围较大，根据研究区地理位置将其分解为3个摄影大区，代号分别为16007摄区(包含01和02分区)、16024摄区(包含01、02和03分区)和16025摄区，共涉及1/5000摄影图幅4732幅，其航拍技术参数见表1。
16007摄区的LiDAR点云同步影像拍摄于2016年6月17日至7月23日，使用IMU/GNSS辅助航空摄影技术，采用飞思IQ180，机载LiDAR数据和影像数据同步，飞行器使用大棕熊Kodiak100飞机。摄区分为01和02分区，其中航摄方向01分区按东西飞行，飞行航线共计70条;02分区按南北飞行，飞行航线31条。影像地面分辨率01分区为0.239m,02分区为0.312m，影像航向重叠范围为56%—83%，旁向重叠35%—55%。
16024摄区的LiDAR点云同步影像拍摄于2017年3月，摄影使用IMU/GNSS辅助航空摄影技术，采用OptechALTMGalaxy/5060355，机载LiDAR数据和影像数据同步，飞行器使用皮拉图斯PC-6/B-10FM飞机。摄区分为01、02和03分区，航摄方向按南北飞行，飞行航线63条，影像地面分辨率为01、02分区为0.26m,03分区为0.29m，影像航向重叠范围为65%，旁向重叠30%。
16025摄区的LiDAR点云同步影像拍摄于2017年2月11日至2月18日，使用IMU/GNSS辅助航空摄影技术，航摄方向按东西飞行，飞行航线60条，影像地面分辨率为0.26m，影像航向重叠范围为56%—83%，旁向重叠35%—55%。
表1研究区航摄参数统计表
2、实验结果及处理流程
2.1总体技术路线
数字高程模型(DEM)生产，利用点云数据，采用LiDAR-DP软件进行分类、提取、编辑、分幅等处理生产精细化点云DEM数据产品成果[2]，对点云DEM数据按2m间距重采样输出矩形规则格网数字高程模型成果，如图1所示。
图1机载LiDAR数据生产DEM成果流程示意图
2.2点云数据预处理
点云数据的预处理包括点云分类文件设置、原始点云投影换带和航带重叠区处理等几个方面，其中，点云分类文件设置是消除冗余的主要措施，如将飞点、噪音点、低点放入Noise类;地面点放在Ground类;非地面点如不做详细分类统一放在Unclassify类等[3]。研究区涉及航摄图幅面积较多，势必存在投影参数的换带问题，本文采用参数为椭球类型、CGCS2000;坐标类型为平面投影;投影类型为Gauss;高斯投影信息为高斯3°带;选择任务区带号。不同航带间点云数据重叠度大于30%，航带重叠处存在大量的重复数据，且这些区域的点精度相对不高，出现数据冗余，因此，为了保证整个点云点密度的一致性、数据的正确率，在进行点云数据分块处理前要解决数据冗余，即航带重叠区数据的处理[4]。
2.3点云自动滤波(分类)
点云自动滤波也就是点云的自动分类，是根据不同地表物体的反射强度、回波次数、形状特征等的算法或算法组合等，将不同的地物点云进行自动提取分类[5]。一般来说，对于裸露的地表来说仅有一次回波，对应的反射点即为地面点，而被植被覆盖的区域可能导致多次回波，且最后一次回波的反射点对应正常的地面点，这是由于地面点对于覆盖的植被等而言，高程是最低的[5,6]。因此，点云的自动滤波就是根据回波特征，设置地面坡度阈值等进行自动迭代计算，直至计算出合理的地面点为止，其具体步骤包含以下几个方面:
1)分离正常低点
正常的低点是指那些高程正确，但明显低于周围平均高程的点。由于地物面积小或宽度较窄，反射的点较少且不均匀，如果保留此类点会导致DEM的曲面不平滑、不连续，这类地物包括面积较小的坑塘、水井和宽度较小的水沟等，如图2(a)、图2(b)所示。编辑此类低点是把较低的点从附近的点中分离出来，用地物中心点高程值与周围其他点的高程值作比较，若中心高程点明显低于临近其他地物反射点，则该点将被分离出去。
2)分离空中点
空中点是指那些明显高于周围平均高程，且在地面上的点，如电力线、小型塔尖、草垛、垃圾堆等。先搜索当前点周围一定半径范围内的所有激光点，计算这些点的平均高程值，如果当前点与平均高程值的差大于给定的阈值，就认为当前点为空中点，并从点云数据中分离出去。
3)分离地面点
通过地面点的分类算法(三角网TIN模型迭代分类算法)分离出Unclassify类中的地面点，地面点分类算法中原始类别选择Unclassify类，根据所在区域的建筑物分布情况以及建筑物的规模，设置参数去掉建筑物，要避免大型建筑物被误判为地面点如图2(c)、图2(d)所示。通常使用默认参数分离地面点，特殊情况根据地形及建筑物特征设定参数。
此外，自动分类工作一般不单独执行，因考虑到点云分块后相邻分块间会有接边的问题，一般采用批处理的方式大批量执行自动分类算法，在执行前设置缓冲区，一般设置为100m，可消除绝大多数接边问题，有效地降低数据因接边带来的不利因素。
图2山地点云分类效果对比图(a、b)和立交桥点云处理效果对比图(c、d)
2.4去除点云噪声
使用机载激光雷达获得的LiDAR数据中含有不同成因的噪声点，主要与仪器的系统误差和被测点的物理性质关系密切，按其成因可分为高于或者低于地面的、孤立的、不成群的噪声点和与实际地面点混合在一起的噪声点[7,8,9]。总体上噪声点来源于以下几个方面:1)低于地面的噪声点，一般呈离散状或明显低于地面的点构造，如水面、墙体、物体等表面凹凸不平等造成;2)高于地面的点，如飞鸟、雾霾、飞机、电线杆等;3)移动的地物点，如行人、车辆、船只等[10]。点云数据中的噪声点使得点云数据处理过程中造成三角网模型错误或者不光滑，因此，在进行点云数据处理前需要将噪声点去除，方法有:(1)可以使用剔除低点或者飞点的算法将大多数噪声点剔除;(2)使用人机交互方法将点云数据中的噪声点剔除。
2.5点云数据精(人工)分类
数字表面模型(DSM)是利用剔除噪声、冗余点云数据的原始点云数据生成，而数字高程模型(DEM)则是在数字表面模型点云数据基础上进一步剔除了非地面点而生成的，如架空桥梁点云、独立地物点云、建筑物点云、地面植被点云、水域点云等[11]。因此，在点云数据精(人工)分类过程中应注意以下几个方面的内容:1)将与地面相连的水系、高台、道路等地物保留[12];2)建筑物、高塔、架空跨越的桥梁等人工地物、植被等地物应与地面点进行区分;3)若DEM产品格网间距大于地物尺寸，则可将该类地物忽略处理;4)可将地物高程差异小于DEM产品中误差的地物忽略处理[13];5)静止的水域、湖泊等一般置平处理，如图3所示;6)高程突变区域可调整点云剔除参数，重新进行小面积的自动分类处理。
图3河流水面DOM(a)和处理后河流水面DEM(b)
3、成果输出
3.1数字高程模型
根据应用实际DEM生成要求，DEM生产主要包括点云中的地面点和断裂线两个数据。点云的表达形式有两种:一种是当点云数据编辑结束后，直接将Ground类点云输出为点云形式的DEM;另一种是在LiDAR-DP软件中使用Ground类点云和断裂线辅助数据，按照2m间距规格输出矩形规则格网DEM产品。
3.2点云数据生成
使用已经编辑好的点云数据生成点云类型成果时，在LiDAR-DP软件中用“点云另存”工具生成成果数据，点云类DSM勾选Unclassify类和Ground类数据另存，点云类DEM勾选Ground类数据另存。
3.3矩形规则格网DEM生成
使用已经编辑好的点云数据生成矩形规则格网DEM步骤为:1)批处理→DEM内插生成→指定路径→选择参与重采样类别→参数设置→生成DEM;2)存在自由边时缓冲范围设置为300m，没有自由边时，缓冲范围设置为100m;3)格网间距应与图框保持一致;4)位数精度设置为2，即高程保留两位小数;5)起算方式选择“cellcorner”时，特殊格式选择“DEM外扩”，起算方式选择“cellcenter”时，特殊格式选择“正常(对其图框)”。
4、结束语
与传统的测量技术相比，机载LiDAR技术获取的点云数据密度大，有助于反映真实的地面高程模型，能够有效地克服植被、建筑物等地物的影响，进而获得更接近真实地面的高程信息，是集空间三维坐标技术和影像数据处理技术于一体的现代化测绘技术，对推动我国地形三维建设有着重要的意义，具有广阔的应用前景。本文以宁夏国土调查项目为基础，结合机载LiDAR数据，讲述了利用LiDAR技术生成DEM产品的操作流程，为提高DEM生产效率以及质量提供参考。
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