一種從機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)識(shí)別植被的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種從從機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)識(shí)別植被的方法，屬于LiDAR數(shù)據(jù)地物提取處理技術(shù)的方法領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]LiDAR (Light Detect1n And Ranging)是一種新興的對(duì)地觀測(cè)技術(shù)，其提供了一種能夠快速、高精度、實(shí)時(shí)地獲取地表三維信息的技術(shù)手段，與傳統(tǒng)的觀測(cè)技術(shù)不同，LiDAR獲取的是三維空間里的大量地表特征點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確地提供地面及地物的空間位置信息，現(xiàn)在已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于數(shù)字測(cè)繪、林業(yè)監(jiān)測(cè)、資源普查等多個(gè)方面。由于LiDAR獲取的是整個(gè)觀測(cè)區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，所以LiDAR點(diǎn)云的屬性解析和類(lèi)別辨別對(duì)于LiDAR的應(yīng)用效果有著重要的意義，因此地物提取成為了 LiDAR后續(xù)處理中的重要內(nèi)容，而植被的提取和分析是其中的一個(gè)研宄熱點(diǎn)。準(zhǔn)確并且完整地獲取植被數(shù)據(jù)在在許多學(xué)科鄰域都有著非常重要的地位，其被廣泛應(yīng)用于生物量和碳量的估計(jì)、都市生態(tài)評(píng)估等諸多方面，所以如何有效地從原始LiDAR數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確、有效地獲取植被點(diǎn)具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際價(jià)值。
[0003]目前，LiDAR植被信息獲取的研宄多集中在以下幾個(gè)方面:(I)利用遙感、航空影像等空間數(shù)據(jù)作為輔助手段，與LiDAR點(diǎn)云相融合進(jìn)行植被的提?。?2)將LiDAR點(diǎn)云插值為柵格圖像，然后利用遙感影像分類(lèi)的方法處理，間接達(dá)到LiDAR點(diǎn)云植被信息提取的效果；(3)以LiDAR的某些特性作為依據(jù)，用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行地物分類(lèi)，或者利用全波性、多回波LiDAR的特殊性質(zhì)，挖掘其作為植被獲取依據(jù)的可行性。以上大多數(shù)植被提取方法的核心思想其實(shí)是借鑒了遙感影像的分類(lèi)技術(shù)，然后應(yīng)用在LiDAR這種離散的點(diǎn)集上，這些方法都忽略了 LiDAR本身所擁有的特殊的三維空間分布的特征，而且大多數(shù)LiDAR數(shù)據(jù)往往都不具有全波形和多回波的特性，無(wú)法利用特殊性質(zhì)對(duì)LiDAR點(diǎn)云植被進(jìn)行提取，所以現(xiàn)有的方法用于LiDAR植被的獲取存在諸多缺陷，無(wú)法滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是:克服上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提出一種從機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)識(shí)別植被的方法，能夠準(zhǔn)確且高效的從LiDAR數(shù)據(jù)中提取植被。
[0005]為了解決以上技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供的一種從機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)識(shí)別植被的方法，包括以下步驟:
第I步、對(duì)LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，去除地面點(diǎn)后獲得地物點(diǎn)數(shù)據(jù)集合；
第2步、利用區(qū)域增長(zhǎng)的方法分割所述地物點(diǎn)數(shù)據(jù)集合，得到若干個(gè)單獨(dú)的地物點(diǎn)集； 第3步、按照以下方法獲取每個(gè)地物點(diǎn)集的空間形態(tài)指標(biāo):
a、使用尺寸相同的立方體以疊加的方式去覆蓋地物點(diǎn)集；
b、先使用較大邊長(zhǎng)的立方體去覆蓋地物點(diǎn)集；
C、不斷縮小立方體的尺寸，直到每個(gè)立方體內(nèi)只容納一個(gè)LiDAR點(diǎn)；
d、根據(jù)內(nèi)部含有LiDAR點(diǎn)的立方體數(shù)量和立方體的邊長(zhǎng)r，計(jì)算logN/logr作為該地物點(diǎn)集的空間形態(tài)指標(biāo);
第4步、空間形態(tài)指標(biāo)介于1.68至1.92之間的地物點(diǎn)集判定為植被點(diǎn)，并進(jìn)行提取。
[0006]本發(fā)明的創(chuàng)新點(diǎn)在于，首先通過(guò)LiDAR數(shù)據(jù)的濾波預(yù)處理，將原始的LiDAR數(shù)據(jù)分離為地面點(diǎn)的集合和地物點(diǎn)的集合，在原始的三維點(diǎn)集合中，為了對(duì)特定的地物進(jìn)行提取，需要從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中區(qū)分出地形點(diǎn)子集和地物點(diǎn)子集。通過(guò)LiDAR濾波排除地面點(diǎn)，可以獲得只包含地物點(diǎn)的數(shù)據(jù)集合，在地物點(diǎn)集合的基礎(chǔ)上對(duì)特定地物點(diǎn)進(jìn)行提取分析，然后采用三維區(qū)域劃分和空間形態(tài)描述相結(jié)合的方式，對(duì)LiDAR點(diǎn)云地物本身所固有的三維空間特征進(jìn)行評(píng)價(jià)，先利用區(qū)域分割分離出每個(gè)地物，得到一個(gè)個(gè)地物點(diǎn)聚集團(tuán)，然后計(jì)算地物的“空間形態(tài)指標(biāo)”，分析地物的三維空間形態(tài)進(jìn)而確定地物的類(lèi)別分辨出植被類(lèi)型的點(diǎn)云，從而實(shí)現(xiàn)從LiDAR點(diǎn)云中快速和較為準(zhǔn)確地提取出植被地物信息。
[0007]在傳統(tǒng)的LiDAR植被提取方法中，往往需要遙感、航拍影像等輔助數(shù)據(jù)的支持或者要求LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有全波形等特性，限制了適用范圍，而且計(jì)算過(guò)程中，這些方法通常需要構(gòu)建三角網(wǎng)、柵格格網(wǎng)等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行重新組織和通過(guò)SVM等機(jī)器學(xué)習(xí)輔助提取，計(jì)算過(guò)程較為復(fù)雜，使得運(yùn)算量巨大、耗時(shí)長(zhǎng)，難以滿足實(shí)際數(shù)據(jù)處理的需要。
[0008]而本發(fā)明正是通過(guò)三維區(qū)域分割并設(shè)計(jì)一種描述分割后地物形態(tài)特征的“空間形態(tài)指標(biāo)”的方式來(lái)進(jìn)行地物類(lèi)型的判別從而提取出植被的LiDAR點(diǎn)。通過(guò)該“空間形態(tài)指標(biāo)”能夠較為準(zhǔn)確地表述各種種類(lèi)地物的空間形態(tài)特征，不同地物的空間形態(tài)指標(biāo)值基本上都有著自己的分布范圍，這是與該類(lèi)地物所特有的空間分布形態(tài)相匹配的。特征明顯的地物之間，其空間形態(tài)指標(biāo)值區(qū)間互不交叉，有著很好的區(qū)分識(shí)別條件，而且形態(tài)越復(fù)雜的地物其空間形態(tài)指標(biāo)區(qū)間分布越大。植被作為一種形態(tài)比較復(fù)雜的地物，其空間形態(tài)指標(biāo)有著較為固定的區(qū)間范圍，能夠較為準(zhǔn)確并完整地分辨出來(lái)，而且本方法只使用了 LiDAR點(diǎn)云本身所固有的三維坐標(biāo)屬性，沒(méi)有利用額外的屬性和信息，大大拓寬了在LiDAR點(diǎn)云中適用范圍，具有較強(qiáng)的適用性。
[0009]本發(fā)明第I步中，分離LiDAR地面點(diǎn)和地物點(diǎn)的形態(tài)學(xué)濾波算法是:首先遍歷所有點(diǎn)，對(duì)以該點(diǎn)為中心的窗口范圍內(nèi)的點(diǎn)做形態(tài)學(xué)腐蝕運(yùn)算；若經(jīng)過(guò)腐蝕運(yùn)算后的點(diǎn)的高程小于其原始高程，則用同樣大小的窗口進(jìn)行一次形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算；計(jì)算每一點(diǎn)經(jīng)過(guò)腐蝕和膨脹運(yùn)算后的高程與原始高程的差值，如果差值大于預(yù)定的閾值，則判定該點(diǎn)為地物點(diǎn)；不斷重復(fù)上述步驟直到分辨出所有的地面點(diǎn)和地物點(diǎn)。
[0010]本發(fā)明第2步中，區(qū)域增長(zhǎng)的方法步驟是:首先將整個(gè)地物點(diǎn)集區(qū)域按照設(shè)定的邊長(zhǎng)進(jìn)行三維立方體剖分，形成地物點(diǎn)集的層次包圍盒；選定某個(gè)非空的包圍盒作為種子，然后向其領(lǐng)域進(jìn)行擴(kuò)張，若鄰域包圍盒也是非空，則認(rèn)為鄰域包圍盒中的點(diǎn)也是單個(gè)地物的點(diǎn)，并加入該地物的點(diǎn)集合；以新加入的包圍盒作為新的種子，循環(huán)的重復(fù)上述步驟，直到?jīng)]有新的點(diǎn)加入。
[0011]本發(fā)明第3步的具體實(shí)現(xiàn)方法如下:
1、設(shè)定立方體的初始邊長(zhǎng)等于地物點(diǎn)集外圍尺寸，并使用該立方體覆蓋地物點(diǎn)集；
I1、將所有立方體等分為8個(gè)尺寸相同的立方體，統(tǒng)計(jì)包含有LiDAR點(diǎn)的立方體數(shù)量，如果包含有LiDAR點(diǎn)的立方體數(shù)量未發(fā)生改變，則轉(zhuǎn)至步驟III ;否則重復(fù)本步驟；
II1、根據(jù)最近一次分割前的立方體半徑r與內(nèi)部含有LiDAR點(diǎn)的立方體數(shù)量計(jì)算地物點(diǎn)集的空間形態(tài)指標(biāo)，空間形態(tài)指標(biāo)為logN/logr。
[0012]綜上，本發(fā)明利用三維區(qū)域分割，設(shè)計(jì)了用來(lái)描述地物空間形態(tài)特征的“空間形態(tài)指標(biāo)”，進(jìn)而根據(jù)空間形態(tài)指標(biāo)提出了一種從機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)識(shí)別植被的方法。該方法利用點(diǎn)云濾波、區(qū)域增長(zhǎng)分割、空間形態(tài)指標(biāo)評(píng)價(jià)、植被地物識(shí)別提取等手段，較為完整和準(zhǔn)確地獲取LiDAR植被點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法無(wú)論是在提取完整度、精度還是速度上均能較好地滿足實(shí)際的需要。
【附圖說(shuō)明】
[0013]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說(shuō)明:
圖1是本發(fā)明使用形態(tài)學(xué)濾波分離地面點(diǎn)和地物點(diǎn)，獲得地物點(diǎn)集合示意圖。
[0014]圖2是本發(fā)明對(duì)地物點(diǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行區(qū)域增長(zhǎng)分割的示意圖。
[0015]圖3是本發(fā)明對(duì)地物計(jì)算空間形態(tài)指標(biāo)進(jìn)行形態(tài)評(píng)價(jià)的示意圖。
[0016]圖4是本發(fā)明對(duì)植被地物標(biāo)識(shí)和提取的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0017]下面根據(jù)附圖詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明，本發(fā)明的目的和效果將變得更加明顯。
[0018]本實(shí)施例從機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)識(shí)別植被的方法，包括以下步驟