利用LiDAR360 生成高精度的DEM/DSM/等高线等地形产品

概述

激光雷达（LiDAR）是一种通过位置、距离、角度等观测数据直接获取对象表面点三维坐标，实现地表信息提取和三维场景重建的对地观测技术。利用LiDAR进行目标探测属于主动遥感方式，对天气的依赖性小，不易受阴影和太阳角度的影响。与传统摄影测量技术相比，避免了投影（从三维到二维）带来的信息损失，极大地提高高程获取的精度，且优势明显。利用LiDAR数据可以快速完成数字高程模型（DEM）、数字表面模型（DSM）、等高线等地形产品的大规模生产。

利用LiDAR360生成DEM/DSM/等高线等地形产品主要分为以下步骤：点云数据加载、数据预处理、点云数据去噪、点云滤波（地面点分类）、地面点手工精细分类、DEM/DSM/等高线产品生产。

数据准备

为了生产高精度DEM/DSM/等高线等地形产品，需要在正式生产前对数据进行质量检查，主要包括以下检查内容：

• 点云密度检查：需保证获取的激光雷达点云数据密度能够满足内插DEM的需求。可采用软件中的点密度检查工具对数据进行检查，一般检查裸露的硬直地面区域。具体要求值见下表：

• 点云数据高程精度检查

利用野外控制点数据进行检查，其高程中误差具体要求值如下：

在植被密覆盖区域、反射率较低区域（如水域、光滑表面等易形成镜面反射的区域）等特殊困难地区，点云数据高程中误差在上表基础上可放宽0.5倍。最大允许误差为上表中误差的2倍。

处理步骤

• 加载点云数据。

  

• 点击数据管理 > 点云工具 > 去噪，对点云数据进行去噪，去除噪点影响。

  

• 去噪结果检查，若去噪之后点云中仍然有明显的低点或者空中点，可采用以下方式进行处理：

  • 调整去噪参数后再次进行处理：点击数据管理 > 点云工具 > 去噪。
  • 利用工具栏的选择工具直接对数据进行裁剪。
  • 利用剖面工具将噪声点分类为噪声类别，在后续处理中，该类别不参与运算。

• 点击分类 > 地面点分类，从点云中分离地面点，用于生成DEM。

• 地面点手工精细分类，包括两种方法：

  • 对高程突变的区域，点击分类 > 选择区域地面点分类，通过调整参数或选择不同的算法，重新进行特定区域的自动分类。
  • 利用剖面编辑，进行人工编辑分类，对分类错误的点重新进行分类。

• 分类完成后，点击工具栏的按类别显示按钮（），查看地面点分类结果。通过平移、旋转、剖面编辑等对分类结果进行检查。若存在明显分类错误，则需要再次进行手工精细分类操作。

• 点击地形 > 数字高程模型，生成数字高程模型。

• 点击地形 > 数字表面模型，生成数字表面模型。

• 点击地形 > 点云生成等高线，生成等高线。

注：用户也可利用生成的DEM生成等高线或通过点云生成TIN模型，然后利用TIN生成等高线。