解决方案 | 陡峭地形场景下激光点云数据生产CHM方案

冠层高度是指森林冠层枝、叶离地面的垂直距离,是反映森林冠层结构形态的主要参数。激光雷达作为一种主动式遥感系统,具有低成本、高作业效率、可穿透植被区域并返回地面点回波等特性,激光雷达点云已被广泛用于提取各种森林参数,如树高、胸径、冠层体积、冠层高度等。

冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM)是冠层尺度森林结构参数的主要数据源,通常CHM使用数字表面模型(DSM)减去数字高程模型(DEM)获得,这种方式可满足大部分地形场景的CHM生产要求。但对于陡峭地形,由于地形不连续,使用以上方式会导致地形断层处计算的冠层高度不准确,生成的结果会出现尖峰现象,无法满足生产要求。

点云与TIN模型叠加显示(地形断层处1)

点云与TIN模型叠加显示(地形断层处2)

地形断层处尖峰现象

断层处去尖峰化

 

针对上述地形断层处数据生产产生的尖峰现象,LiDAR360 V5.3版本完善了陡峭地形场景下CHM生产的方案,生产流程如下:

1、去噪:工具箱>数据管理>点云工具>去噪。原始数据去除孤立点、低位点等,避免噪点对后续数据生产的影响;

2、地面点分类:工具箱>分类>地面点分类。根据测区地形选择对应地形场景,分离出地面点及非地面点;

3、植被点分类:工具箱>分类>基于深度学习分类。勾选植被类别;

4、基于地面点归一化:工具箱>数据管理>点云工具>根据地面点归一化。对数据进行归一化处理,去除地形起伏对树木高度的影响;

5、生成CHM:工具箱>地形>DSM。使用归一化后的点云数据生成nDSM,初始类别选择植被类别。

以植被点云构建数字表面模型(nDSM),生成的nDSM即为CHM。相比传统的DSM与DEM作差构建CHM,该方法信息损失量小,模型精度更高。

注意:如果使用TIN差值方式,则选择无凹坑TIN方式生成DSM。

数字绿土自主研发的针对海量激光雷达点云数据的专业处理平台LiDAR360,诞生于2013年。LiDAR360软件的推出,填补了国内一体化激光雷达数据处理软件的市场空白,同时也打破了国外在激光雷达软硬件方面长期的垄断。软件采用数字绿土自主研发的核心算法,相关论文发表在科学期刊,且多次获得国际顶级奖项。

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