机载激光雷达点云辅助的航空影像空三处理方法研究

机载激光雷达点云辅助的航空影像空三处理方法研究

贾海兵

内蒙古自治区测绘地理信息中心 内蒙古呼和浩特市010010

摘要：随着遥感技术的快速发展，机载激光雷达（LiDAR）和航空影像技术已成为获取地球表面信息的重要手段。本文探讨了机载激光雷达点云数据辅助下的航空影像空三处理方法，旨在提高影像的几何定位精度和数据处理效率。通过对点云数据和航空影像的联合处理，实现了高精度数字地形模型（DTM）和数字表面模型（DSM）的生成，为地形测绘、城市规划等领域提供了有力的技术支持。

关键词：机载激光雷达；点云数据；航空影像；空三处理；数字地形模型

一、引言

机载激光雷达技术能够直接获取地表的三维信息，具有高精度、高效率的特点。而航空影像则具有丰富的纹理信息和语义信息，能够提供地表的直观表现。将机载激光雷达点云数据与航空影像进行联合处理，可以实现两者的优势互补，提高数据处理的精度和效率。空三处理是摄影测量中的重要环节，通过确定影像的内外方位元素，实现影像的几何定位。本文将探讨机载激光雷达点云数据辅助下的航空影像空三处理方法。

二、机载激光雷达点云与航空影像的联合处理

1数据预处理

机载激光雷达点云数据需要进行滤波、分类等预处理操作，以去除噪声和无关信息。同时，航空影像也需要进行辐射校正、几何校正等预处理操作，以保证数据的准确性和一致性。

2. 联合空三处理

在联合空三处理中，首先需要建立点云数据与航空影像之间的几何转换关系。通过选取一定数量的同名点（即同时出现在点云数据和航空影像上的点），利用最小二乘法等方法求解转换参数。然后，利用点云数据中的高程信息辅助航空影像的几何定位，通过迭代优化算法求解影像的内外方位元素。最后，根据优化后的内外方位元素对航空影像进行重采样和拼接，生成无缝的数字地形模型（DTM）或数字表面模型（DSM）。

3.实验结果与分析

三、为了验证本文提出的机载激光雷达点云辅助的航空影像空三处理方法的有效性，我们选取了一组实验数据进行测试。实验结果表明，通过联合处理点云数据和航空影像，可以显著提高影像的几何定位精度和数据处理效率。与传统的空三处理方法相比，本文方法生成的DTM和DSM具有更高的精度和更丰富的细节信息。

四、技术细节与实现

在机载激光雷达点云辅助的航空影像空三处理过程中，技术细节和具体实现方法对于最终结果的精度和效率至关重要。以下是该方法的一些关键技术细节和实现步骤：

点云数据预处理

点云数据预处理阶段主要包括滤波和分类两个步骤。滤波用于去除点云数据中的噪声和无关信息，如空中飘散的尘埃、鸟类等产生的点。分类则根据点云数据的高程、反射率等属性，将点云数据分为地面点、非地面点等不同类别，以便于后续处理。

同名点选取

同名点选取是空三处理中的关键环节。我们采用特征点提取算法，如SIFT、SURF等，在点云数据和航空影像上分别提取特征点，并通过特征匹配算法找到同名点。为了提高匹配精度，我们还可以结合点云数据的高程信息，对匹配结果进行筛选和优化。

几何转换关系建立

通过选取的同名点，我们可以利用最小二乘法等方法求解点云数据与航空影像之间的几何转换关系。这个转换关系包括旋转矩阵、平移向量等参数，用于将点云数据中的三维坐标转换为航空影像上的二维坐标。

高程信息辅助定位

在空三处理中，高程信息对于影像的几何定位至关重要。我们利用点云数据中的高程信息，结合航空影像的纹理信息，通过迭代优化算法求解影像的内外方位元素。这个过程中，我们可以结合不同的优化算法和约束条件，如共线方程、最小二乘准则等，以提高求解的精度和稳定性。

重采样与拼接根据优化后的内外方位元素，我们可以对航空影像进行重采样和拼接。重采样是将影像的像素值根据新的内外方位元素进行重新计算的过程，以保证影像的几何精度。拼接则是将多幅影像拼接成一幅无缝的大图的过程，以便于后续的数字地形模型（DTM）或数字表面模型（DSM）的生成。

五、应用前景与挑战

机载激光雷达点云辅助的航空影像空三处理方法在地形测绘、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。通过该方法生成的高精度DTM和DSM可以为这些领域提供有力的数据支持。然而，该方法也面临着一些挑战和问题，如数据处理量大、计算复杂度高、对硬件性能要求高等。未来，我们将继续研究优化算法和并行处理技术，以提高数据处理效率和精度，并探索在大规模数据处理中的应用问题。同时，我们也将关注新技术的发展，如深度学习、人工智能等，以拓展该方法的应用范围和提升其智能化水平。

六、优化策略与算法创新

在机载激光雷达点云辅助的航空影像空三处理过程中，为了进一步提高处理效率和精度，我们可以引入一些优化策略和算法创新。

并行处理与分布式计算

考虑到机载激光雷达点云数据和航空影像数据通常都非常庞大，传统的串行处理方法可能无法满足实时性和效率的要求。因此，我们可以采用并行处理和分布式计算技术，将数据处理任务分配给多个计算节点同时进行，从而显著提高处理速度。

深度学习在特征提取与匹配中的应用

随着深度学习技术的快速发展，其在图像处理和计算机视觉领域的应用也越来越广泛。我们可以利用深度学习算法来提取点云数据和航空影像中的特征，并进行更精确的特征匹配。这种方法相比传统的特征提取和匹配算法，具有更高的鲁棒性和准确性。

多源数据融合技术

除了机载激光雷达点云数据和航空影像数据外，我们还可以融合其他类型的数据源，如卫星遥感数据、地面测量数据等，以获取更丰富的地表信息。通过多源数据融合技术，我们可以进一步数字地形模型（DTM）和数字表面模型（DSM）的精度和完整性。

自适应采样与重采样技术

在重采样过程中，我们可以采用自适应采样技术，根据地表形态和纹理特征自动调整采样密度。对于地形复杂或纹理丰富的区域，采用较高的采样密度；而对于地形平坦或纹理简单的区域，则采用较低的采样密度。这样可以在保证精度的同时，减少数据冗余和提高处理效率。

智能优化算法

在求解影像内外方位元素的过程中，我们可以引入智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等。这些算法可以在搜索空间内自动寻找最优解，并且具有较强的全局搜索能力和鲁棒性。通过智能优化算法，我们可以进一步提高求解的精度和稳定性。

七、总结与展望

机载激光雷达点云辅助的航空影像空三处理方法是一种高效、准确的地形测绘技术。通过结合点云数据的高精度三维信息和航空影像的丰富纹理信息，我们可以实现高精度数字地形模型和数字表面模型的生成。为了进一步提高处理效率和精度，我们可以引入并行处理、深度学习、多源数据融合、自适应采样和智能优化等技术和算法。未来，随着技术的不断发展和完善，该方法将在地形测绘、城市规划、环境监测等领域发挥更大的作用。同时，我们也期待更多的研究者加入这一领域，共同推动技术的创新和发展。

本文探讨了机载激光雷达点云数据辅助下的航空影像空三处理方法，并通过实验验证了其有效性。该方法能够充分利用点云数据的高精度三维信息和航空影像的丰富纹理信息，实现高精度数字地形模型和数字表面模型的生成。未来，我们将进一步研究点云数据与航空影像的深度融合技术，以及在大规模数据处理中的应用问题，为地形测绘、城市规划等领域提供更加全面、高效的技术支持。

参考文献

参考文献

[1] 郑若琳,洪亮. 机载激光雷达的优势与发展[J]. 地理空间信息,2018,16(2):37-39.

[2] 周万坚. 机载激光雷达测绘技术浅析[J]. 科技致富向导,2013(19):20,22.