激光雷达的脉冲可穿透植被间隙直达地表，快速获取林区、山区等植被茂密区域的高精度地形地貌数据，同时具备效率高、精度高等诸多优势，近年来在地形测绘、地质监测、灾害分析等领域，广受客户青睐。

然而，受到各类复杂作业环境及激光器性能的影响，点云数据中通常存在各类噪点，包括随机噪点、孤立点、物体表面噪点（高反射率物体导致）等，影响地形产品的质量。因此，在进行地形生产前，通常需要去除噪点、提取地面点，以获取高质量的地形特征。

对于大多数数据，LiDAR360能够一键自动获取地面点。但实际生产过程中，也会出现极端条件下噪点特征过于复杂，严重影响去噪、提取地面点效果的情况，如下图所示：

 

近日，数字绿土受客户委托，联合客户对位于西南某处自然灾害隐患点的激光雷达数据进行了分析处理。

该数据由大机载激光雷达采集，面积近100平方公里，数据中存在异常严重的噪点，且数量众多、形态复杂，穿插在地形点云的各处。用户希望从数据中提取地面点，并尝试使用了其他多款点云处理软件对该数据进行处理，然而自动化功能均无法生成可用于生产的数据；手动编辑则难度大、效率低，难以控制项目周期。

因此，客户联系到了数字绿土，希望我们提供一套操作难度低、处理效率高、自动化程度高的生产方案。针对此需求数据，本公司研发人员基于数字绿土自研的点云后处理及行业应用软件——LiDAR360，设计了自动化的处理流程。

经测试，针对该极端数据，在无需人员操作的情况下，单台设备不到30小时便完成了共计约100平方公里的地面点提取！

 

数据处理流程具体如下：

 

重采样

由于数据中存在较多完全重叠的噪点，影响去噪效果，因此可使用“重采样”功能，按最小点间距对数据进行采样，以消除重复点，并使数据整体更加均匀。

 

按回波次数分类

经分析，绿土研发人员发现噪声主要由多回波导致，地形点在按“回波次数”显示时，存在明显差异。其中回波次数为1的点云中，地面点最多、地面以下异常点最少。因此可按回波次数对点云进行分类，提取出回波次数为1的点云，用于后续处理流程。

按回波次数显示点云

提取出回波次数为1的点云

 

孤立点去噪

观察回波次数为1的点云，可发现地面以下的异常点较为稀疏，因此可使用孤立点分类功能，去除这部分异常点的影响。若仍存在大量孤立点，则可以再次使用孤立点去噪功能去除，若空中噪点较多，可以用空中噪点分类去除。

去除孤立点后的点云

 

初次地面点分类

经过孤立点分类后，地面以下的噪点已被消除，此时使用地面点分类功能，便能够分类出形态较为理想的地面点。出于后续分析处理的需要，用户对地面点密度需求较高。为满足用户需求，需要对地面点进行加密分类。

 

高于地面点分类

影响地面点分类效果的点云，通常为低于地面的异常点。因此可使用高于地面点分类，从其他回波的点云中，将一部分包含正确地面点的点云加入待分类数据中，用于对现有地面点的加密。

提取高于地面点提取的点云

 

再次地面点分类

基于上一步骤提取的成果，再次进行地面点分类，即可获得形态较为理想的地面点。

地面点最终提取效果

 

在验证了本公司提供的处理流程的可行性后，客户还使用了LiDAR360的“批处理”功能，将上述操作步骤串接为自动化的处理流程，批量处理了所有的项目数据。

基于LiDAR360全面、丰富的处理工具，高度自动化的功能以及自定义的处理流程，客户使用了远低于预期的时间和人力，便完成所有数据的处理，及时产出了优质的项目成果！

原始数据-处理结果对比图

 

LiDAR360不仅包含多种国际领先的点云处理算法，更有700+种工具，可针对点云的所有属性、各类特征进行全面的分析处理，解决各类复杂场景、条件下的问题，满足您对点云数据处理的所有需求！

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