论文专区▏一种基于ArcGIS的LiDAR点云数据生成等值线的方法
【编者按：对于LiDAR点云数据，采用传统方法(由TIN直接生成)提取的等值线平面位置抖动大，锯齿多，存在破碎的线段和独立的多边形。提出了一种基于ArcGIS 10.2的LiDAR数据提取等值线的方法:首先创建LAS Dataset，然后构建Terrain数据集细化数据，再转换为栅格构造更为平滑的表面，最后通过栅格表面提取等值线。某海岸船载LiDAR数据的对比分析表明:该方法通过栅格化点云的方式抑制了高频噪声，具有速度快、等值线平滑的特点。本文发表在《海洋测绘》2015年第2期上，现编发给朋友们阅读了解。于彩霞，女，1981年出生，山东青岛人，讲师，博士研究生，主要从事海洋地理信息系统以及LiDAR数据处理研究。】
文/于彩霞 黄文骞 郑义东 董箭 吴迪
一、引言
LiDAR技术能够快速获取高精度的三维点云数据，已迅速的成为海岸带测绘发展的新方向，为海岸带测绘提供了一个精确和高效的方法[1]。机载或船载LiDAR在海岸带或海岛礁测绘应用中，海岸线(平均大潮高潮线)、0米等高线等是重要的要素[2]，其确定都可转化为相应等高线的提取，而水陆交界处相对复杂的地形对等值线生成提出了较高的要求。但目前，通过传统数据生成等值线的算法较多[3－6]，其基本思路是先构建TIN，再通过内插得到等值线。事实上，由传统数据源生成规范的等值线本身就较困难，而LiDAR激光点云由于其密度高、数据量大，使得等值线的生成更加困难，且生成的等值线往往呈锯齿状，还存在许多曲折、弯曲和独立的闭合多边形[7－9]。本文基于ArcGIS10.2平台，提出了一种由LiDAR数据提取等值线的方法，以期在处理速度和提取质量上有所改进，并通过某海岸船载LiDAR数据对此进行对比分析，检验其有效性。
二、ArcGIS10.2编辑处理LiDAR点云的新特性
美国ESRI 公司的ArcGIS10 及之前版本在处理LiDAR数据时，需要先使用地理信息处理工具将LiDAR数据格式LAS 转换成地理数据库(geodatabase)的离散点要素类，然后在此基础上再进行后期的三维数据显示及分析。显然通过数据转换，会丢失诸多信息，如强度、分类编码、RGB值等，这不利于LiDAR数据的处理。
2012年发布的ArcGIS10.1在支持LiDAR方面，有了质的飞跃，该版本的一个重大变化是出现了一个新的数据集——LAS Dataset，可直接用于存储和管理海量LiDAR数据，而无需进行数据格式转换。LAS Dataset是一种二进制文件格式(.lasd)，能够快速地显示、分析和检查LAS文件，并提供详细的统计资料和LAS数据所覆盖的面积等。而最新版本ArcGIS10.2又在ArcGIS10.1的基础上，进行了部分功能的整合，使得工具使用更具人性化。ArcGIS10.2在编辑处理LiDAR点云时具有如下的新特性:
⑴提供一个新的交互式LAS Dataset工具条，能够迅速访问LiDAR点云数据，无需导入和转换，以2D、3D方式快速浏览显示LiDAR点云；
⑵支持手动编辑LAS点分类，可通过LASDdataset 2D Profile View修正LAS分类，可更新LiDAR分类编码；
⑶LiDAR点云可直接用点或TIN表面渲染，可通过约束要素方式优化LiDAR表面质量；
⑷利用Mosaic Dataset发布影像服务来实现LiDAR数据共享，同时终端用户可以访问栅格服务，甚至下载LAS原始文件。
三、方法与实验
⒈ 方法与数据处理
本文提出的等值线生成方法是基于ArcGIS 10.2平台，按如下过程进行数据处理。
⑴由LiDAR三维点云数据创建LASDataset数据集，通过LAS Dataset数据集快速读取并显示高密度的点云数据；
⑵判断LiDAR点云数据是否为LAS数据格式，且已进行了标准分类，若是则表明数据细化工作已由数据提供方完成，可直接进入第4步骤，否则进行第3步；
⑶构建Terrain数据集，该步骤的目的是细化数据，在构建过程中，需要选择合适的Terrain金字塔类型，并设置合理的金字塔等级。ArcGIS中提供了两种Terrain数据集细化算法:z容差金字塔和窗口大小金字塔，可根据不同的应用选择相对应的金字塔；
⑷创建栅格表面数据，该过程实质上是通过插值算法平滑地形表面。若是从第3步骤到该步骤，则需根据Terrain数据集创建栅格表面，否则可直接通过LAS Dataset数据集创建栅格表面；
⑸由栅格表面生成等值线。
⒉ 实验分析
本文的实验区位于大连市某海岸，点云数据采集于2013年8月31日，为船载LiDAR点云数据，点云间距为0.1ｍ，约40万点。创建LASDataset数据集见图1。
按照本文方法(栅格化点云)与传统方法(由TIN直接生成)提取的等值线局部放大图见图2。
从图2可清楚地看出，通过本文方法提取的等值线(见图2(a))质量要优于传统方法提取的等值线(见图2(b))，对高频噪声具有较好的抑制效果。
在实际工作中，利用LiDAR数据提取等值线存在两个误区:
⑴认为图2(b)的等值线曲折多是由于LiDAR数据比其它数据更为精确，只要比例尺足够大，几乎任何地形表面都会看上去很粗糙，这种说法并不准确。事实上这种严重曲折抖动的现象在很大程度是由于LiDAR数据的高程精度相对于密集的采样水平距离所产生影响的结果。例如本文的点云数据间距为10cm，高程精度也是10cm左右，虽LiDAR数据的高程精度已经很高，但对于仅有10cm或更小间距的点云来说，其高程差异仍非常明显，这种差异称之为高频噪声。为了去除这种噪声，本文通过采用构建Terrain数据集细化数据加以克服。
⑵认为等值线的提取就应该采用构建TIN的传统方法来生成，这一说法也不准确。事实上传统方法更适合数据较稀疏，需要先构建TIN[10]再通过内插才能较好地生成等值线，但LiDAR点云数据非常密集、数据量大，采用该方法运算速度很慢，且点云采集时是随机的，生成的TIN未经过专门筛选，使得由TIN直接生成的等值线所描述的地形既零乱又破碎，因而本文采取通过栅格化的方式构建更为平滑的地形表面，保证能够更好地生成等值线。
四、结束语
对于LiDAR点云数据，采用传统方法生成的等值线平面位置抖动大，锯齿多，存在破碎的线段和独立的多边形。本文通过栅格化点云的方式在很大程度上克服了这些问题，提取的等值线较为平滑，更符合实地的情况，且通过该方法提取的等值线能有效地减少后期编辑处理工作。机载或船载LiDAR在海岸带或海岛礁测绘应用中，水陆交界处相对复杂的地形对等值线生成提出了更高的要求。相对由TIN直接生成等值线的传统方法，本文栅格化点云的方法具有更好的适用性。
参考文献:
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