loading一种基于分层格网的滤波处理算法
毛敏1
(长安大学 地质工程与测绘学院，陕西 西安710064)
摘要：车载激光扫描系统为三维空间信息的获取提供了一种快速、高效、高精度的技术手段。按照传感器的搭载平台不同，可以将激光担描测量系统分为机载激光扫描系统和车载激光扫描系统。设计了一种基于分层网格的滤波方法。该方法首先根据车载激光扫描系统中IMU中心点(惯导中心)的高程，滤除对应时刻采集的激光数据中的部分非地面点；然后对余下的激光点划分格网，并基于高程分层；最后依据格网内的点云高差以及分层特点精确分离出地面点和非地面点。
关键词:车载激光扫描；滤波；分层网格；激光点
A Filtering Algorithm Based on Hierarchical Grid
MAO Min1
(Chang’an University,school of geology engineering and geomatics,Shanxi Xi’an,710064)
Abstract: Vehicle-borne laser scanning system can obtain three-dimensional(3D) imformation of urban objects quickly and
efficiently.According to the different platform of the sensor, the laser scanning system can be divided into the airborne laser scanning system and the vehicle-borne laser scanning system.A filtering method based on hierarchical grid is designed.Firstly,according to the center for vehicle-borne laser scanning system point (inertial navigation center) elevation,it could filter out the non-ground points from the vehicle laser points cloud.Secondly,according to the layered elevation,the rest
of the laser point can be divided into the grid. Finally,according to the cloud height difference and hierarchical characteristics of grid points,it could accurately separate out the ground points and non-ground points.
Keywords:vehicle-borne laser scanning;filtering;hierarchical grid;laser point
1 前言
激光扫描测量技术为三维空间信息的获取提供了一种快速、高效、高精度的技术手段。按照传感器的搭载平台不同，可以将激光担描测量系统分为机载激光扫描系统和车载激光扫描系统。机载激光扫描系统主要用于生产数字高程模型(DEM)和数字表面模型(DSM)其数据处理技术的发展较为成熟[1-2]。而车载激光扫描系统侧重于获取城市建筑物立面信息，其数据信息量大获取的地物特征和类型复杂因此，对于车载激光扫描数据后处理技术的研究较为滞后尤其是车载激光扫描数据的滤波、典型地物的分类等方面的研究制约了车载激光扫描测量系统的应用和发展[3]。
目前国内不少学者对车载激光扫描数据的处理进行了研究，史文中等首先提出了基于投影点密度的车载激光扫描距离图像分割方法[4]。卢秀山等针对激光点云的分布密度，将点云数据格网化后进行信息提取[5]。吴芬芳等将激光扫描点投影到二维的水平格网中，并根据投影点高度的最大值来判定数据点类别[6]。谭贲等使用基于格网化与区域分割相结合的方法进行实体划分，再通过计算地物空间形状特征(外包围盒、实体高度等)，对实体进行分类[7]。杨洋等提出一种基于扫描线的车载激光点云滤波方法利用坡度差值将扫描线分成不同的线段集合，对各线段集合赋予相应属性来进行分类[8]。
本文在上述方法的基础上，设计了一种基于分层网格的滤波方法。相比较上述的滤波方法，这种采用基于分层网格的滤波处理算法更简单方便，易操作。能根据格网内分层的特点精确地滤出地面点，而且滤波精度满足激光点云的应用要求。
2 车载激光扫描数据特点及基于分层网格的滤波算法流程
2.1 车载激光扫描数据具有以下特点
1)车载激光扫描系统对获取的点云数据以离散点的形式进行存储[9]。
2)城市区域内内获取的激光点云数据的地面点比较平缓、连续，而且相邻点的高程差异较小且裸露在表面。
3)建筑物立面点较多，只有极少顶面点。行道树的分布具有较大的分散性，且树冠与地面之间有一定的高程距离，电线杆、灯杆等杆状物明显高于地面[10]。
2.2 基于分层网格的滤波算法流程
1)数据预处理：将所采集的激光点的高程与该点相对应GPS时刻的贯导中心位置的高程相比较，高程大于对应时刻贯导中心高程的激光点作为非地面点进行第一次滤除。
2)在第一次滤除的基础上，将激光点数据按水平坐标进行格网分块，按高程坐标进行数据分层。
3)再将格网中激光点云数据的高程和所设定的阈值进行比较；若点云数据的高程小于阈值，则该点为地面点；若点云数据的高程大于阈值，则将该点作为待定点。