發(fā)布時(shí)間：2024-03-03 09:29

　　針對(duì)目前生產(chǎn)高精度DOM生成效率低、人工編輯干預(yù)較大等現(xiàn)狀,提出了一種基于點(diǎn)云濾波的DOM自動(dòng)生產(chǎn)方式。該方法通過(guò)對(duì)空三解算后的影像匹配密集點(diǎn)云DSM,使用基于TIN的加密濾波方式進(jìn)行濾波計(jì)算,解決了濾波后空洞區(qū)域插值問(wèn)題,制作出滿足微分糾正需求的DEM模型,并基于該模型進(jìn)行微分糾正生成DOM成果。通過(guò)選取ISPRS城區(qū)試驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)際工程山區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,證明該算法不僅提高了效率,同時(shí)優(yōu)化了成果質(zhì)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(cè)量及DSM生產(chǎn)流程

目前，獲取DSM數(shù)據(jù)方法很多，有野外采集點(diǎn)內(nèi)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(jiàn)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(diǎn)云密度大、精度高，但設(shè)備昂貴且外業(yè)工作復(fù)雜;采用影像匹配方式，經(jīng)空三解算后即可自動(dòng)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(diǎn)云，如圖2中M1點(diǎn)則基于M、T1、T2、T3、T4點(diǎn)構(gòu)建的新TIN，依據(jù)條件判斷是否為地面點(diǎn)，以此類推，將所有未分類點(diǎn)歸為地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)�；赥IN的加密濾波算法局限性小，對(duì)復(fù)雜山區(qū)、城市地形和灌木林地等適用性強(qiáng)，LiDAR后處理軟件TerraSol....

圖3點(diǎn)云漏洞搜索與修補(bǔ)原理

影像匹配生成的DSM是單層點(diǎn)云數(shù)據(jù)，過(guò)濾建筑和植被后出現(xiàn)空洞，需填補(bǔ)漏洞[16-17]后制作完整的DEM才能進(jìn)行微分糾正。使用區(qū)域增長(zhǎng)算法[18]依據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立三角網(wǎng)，搜索三角網(wǎng)邊長(zhǎng)大于某一閾值的區(qū)域?yàn)槁┒磪^(qū)域，并采用最小角度方法三角化填充，對(duì)漏洞區(qū)域進(jìn)行局部?jī)?yōu)化調(diào)整，完成漏洞....

圖4DSM

為驗(yàn)證本文算法的可行性及效率，選取兩組試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。第1組數(shù)據(jù)來(lái)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(shí)際工程山區(qū)影像為主，地形起伏較大，植被覆蓋復(fù)雜。采用兩組影像數(shù)據(jù)空三成果，自動(dòng)匹配提取LAS格式DSM，如圖4所示....

本文編號(hào)：3917582