針對目前生產高精度DOM生成效率低、人工編輯干預較大等現(xiàn)狀,提出了一種基于點云濾波的DOM自動生產方式。該方法通過對空三解算后的影像匹配密集點云DSM,使用基于TIN的加密濾波方式進行濾波計算,解決了濾波后空洞區(qū)域插值問題,制作出滿足微分糾正需求的DEM模型,并基于該模型進行微分糾正生成DOM成果。通過選取ISPRS城區(qū)試驗數(shù)據(jù)和實際工程山區(qū)數(shù)據(jù)進行驗證,證明該算法不僅提高了效率,同時優(yōu)化了成果質量,DOM成果精度符合規(guī)范要求。

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【部分圖文】：

圖1空中三角測量及DSM生產流程

目前，獲取DSM數(shù)據(jù)方法很多，有野外采集點內插、數(shù)字線劃圖等高線采集、三維激光掃描獲取、影像匹配生成等常見方式[10-11]。前兩種方式均是依據(jù)現(xiàn)有成果，人工編輯量大;激光掃描的點云密度大、精度高，但設備昂貴且外業(yè)工作復雜;采用影像匹配方式，經(jīng)空三解算后即可自動高效獲取大面積影像....

圖2TIN三角網(wǎng)濾波模型

(4)不斷迭代，遍歷全部點云，如圖2中M1點則基于M、T1、T2、T3、T4點構建的新TIN，依據(jù)條件判斷是否為地面點，以此類推，將所有未分類點歸為地面點和非地面點。基于TIN的加密濾波算法局限性小，對復雜山區(qū)、城市地形和灌木林地等適用性強，LiDAR后處理軟件TerraSol....

圖3點云漏洞搜索與修補原理

影像匹配生成的DSM是單層點云數(shù)據(jù)，過濾建筑和植被后出現(xiàn)空洞，需填補漏洞[16-17]后制作完整的DEM才能進行微分糾正。使用區(qū)域增長算法[18]依據(jù)點云數(shù)據(jù)建立三角網(wǎng)，搜索三角網(wǎng)邊長大于某一閾值的區(qū)域為漏洞區(qū)域，并采用最小角度方法三角化填充，對漏洞區(qū)域進行局部優(yōu)化調整，完成漏洞....

圖4DSM

為驗證本文算法的可行性及效率，選取兩組試驗數(shù)據(jù)進行分析。第1組數(shù)據(jù)來源于ISPRS官網(wǎng)提供的Toronto城區(qū)影像，區(qū)域較為平坦，城市建筑較高且密集;第2組數(shù)據(jù)以某實際工程山區(qū)影像為主，地形起伏較大，植被覆蓋復雜。采用兩組影像數(shù)據(jù)空三成果，自動匹配提取LAS格式DSM，如圖4所示....

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