杨晓磊
青岛秀山移动测量有限公司，山东 青岛 266000
摘要：机载LiDAR实际需要，如何获取更加准确更加可靠的空间数据成为当下急需解决的问题。机载LiDAR 技术克服了 其他遥感技术缺点，集精确性、经济可靠性、快速获取地面三维数据等优点于一身，受到许多测量专家与企业的青睐，快速成为遥感领域里炙手可热的测量技术。它安装了两种不同的传感器，分别能够同步、快速、精确地获取地球表面地形空间三维坐标数据与影像数据，利用专业软件对空间三维数据与同步拍摄的数码相片进行一定的处理，在计算机上重新构建所拍摄的大型物体或场景的三维 空间 模型，人们通过计算机就可以实现对目标实体真实的形态特征的浏览。机载 LiDAR 可以说是一门实时地获取客观事物特征信息、再现其真实的空间几何形态的实用技术，也为测绘行业快速获取目标三维空间信息提供了相当简单、相当有效的手段。
关键词：机载LiDAR；点云数据；影像数据融合；
前言：机载激光雷达 LiDAR作为一种新兴的航空遥感技术，在未直接接触地球表面的情况下，能够实时测定地表三维空间信息、获取地表地物分布情况。相对于传统的摄影测量方法，机载LiDAR 技术是一种全新的技术手段，也代表着遥感技术一个新的发展方向。近几年，伴随着计算机技术、航天技术、系统控制技术和空间技术的发展，促进了机载LiDAR 技术更快速地发展，使功能不断地得到完善，激光点云数据处理算法得到了创新，提高了数据获取的精度和效率。
一、研究现状
航空机载激光雷达，是当今全球遥感领域中最具有发展潜力的一门主动式航空遥感技术。它是一个集中了测绘领域三大高新技术：激光测距技术、高精度惯性导航技术差分 GPS 定位技术 和计算机技术的有机组合体。它不像一般传统测量技术，在测量过程中只能采集一种数据。首先激光扫描仪向地面发送激光束，激光传感器接收地面反射回来的激光，利用激光脉冲波形前后的变化测量出往返时间计算出机载 LiDAR 与地面之间的距离，结合 即高精度定位与定向系统，获取激光 主轴在空间的姿态参数，通过其自身计算功能自动快速解出地面点的三维坐标。同时，安装在机载 LiDAR 遥感平台上的另一种传感器，即高分辨率数码相机，同步获取同一个区域的真彩色或者红外影像，激光点云数据结合影像数据，弥补了激光点云数据的无色状态，也增强了激光点的识别度。近几十年机载 LiDAR 的空前发展，说明了它不是继承人工单点采集传统测量的作业方式，而变成了自动化、智能化、连续化的数据获取方式。这样的转变不仅代表生产效率和数据精度的提高，也代表着获取高时空分辨率的地理信息的发展方向 快速化和智能化。可见，使机载 LiDAR 点云数据拥 有光谱信息能更好地发挥机载 LiDAR 点云数据的优势，为机载 LiDAR 点云数据的后续处理提供重要信息。因此，将 机载 LiDAR 点云数据与影像数据融合到目前一直是各国遥感学者研究的热点之一。
二、机载LiDAR点云数据与影像数据融合
1.利用航空影像制作正射影像。根据融合流程，正射影像制作是在获取DEM的基础之上进行的，故首先要获取DEM。本次融合研究是基于Terrascan对LiDAR点云进行滤波处理，得到地面点，从而内插得到DEM。Terrascan软件使用的滤波方法属于基于内插的滤波方法。这类方法的核心思想是通过一个较粗的起始DEM，逐步从备选数据点筛选并内插加密DEM达到分类的目的。其中线性预测和Axelsson提出的基于不规则三角网(TIN)加密滤波算法最为典型。Terras—can软件使用的是基于不规则三角网(TIN)加密滤波算法，该算法在城区和森林地区有较好的适用性。
从本质上来说，基于内插的滤波方法是一种逐步迭代逐层加密的方式进行数据分类，因此，计算过程存在误差累积，受初始DEM影响较大，并且该方法对误差非常敏感，故在使用此方法之前一般需要剔除数据中的粗差。在利用Terrasean软件获取DEM的基础之上，结合影像数据就可以完成正射影像的制作。从原理上讲，正射影像的制作过程也就是数字微分纠正的过程，一般有直接法和间接法。直接法是由原始影像上像点坐标解算纠正后影像上相应点坐标。其特点是纠正后影像的像点非规则排列，有的像元素内可能空白的没有灰度值，有的可能有重复的，因此，难以实现灰度内插，获得规则排列的纠正数字影像。另外，这种方法还需要迭代的过程。间接法是由纠正后的像点坐标出发反求在原始影像上的像点坐标，克服了直接法的缺点，本次实验用的是效果较好的间接法。
2.利用Terracsan软件进行配准融合处理。在完成正射影像制作的基础上，剔除LiDAR点云数据中的粗差，便可进行数据的配准融合处理。所用的数据是同一LiDAR系统同时对同一地区获取的LiDAR点云数据和影像数据，所以两类数据使用的是同一POS定姿定位系统，故它们的坐标系统是一致的，所以采用坐标匹配法进行数据配准。在Terrascan软件中将LiDAR点云数据与正射影像数据同时显示在顶视图中就完成了数据配准工作，还可以查看数据配准的结果。在配准的基础上，针对融合目的，选择适当的融合方法进行数据的融合。本次融合研究的主要目的是为LiDAR点云获取光谱信息，为后续的LiDAR点云数据处理提供更多的信息和约束条件。针对此目的，提出通过叠加的方法来进行融合，具体过程为：在软件的顶视图中将LiDAR点云数据与影像数据进行叠加，然后，LiDAR数据点位于正射影像的那个像素内就将这个像素的颜色信息提取出来赋给该LiDAR数据点，最后将带有光谱信息的LiDAR点云数据进行保存输出。由于LiDAR数据是离散的点数据，故融合过程中不存在一个LiDAR数据点位于多个像素内的情况；鉴于目前LiDAR技术的现状，点云密度相对于像素密度来说要小得多，也不存在一个像素内有多个LiDAR数据点的情况。所以该融合方法不存在重叠与内插的问题，容易实现。从本质上来讲，该融合方法属于加权融合法。加权融合法是对遥感图像进行线性复合，从振幅上对图像的结果进行突出处理，从而达到图像效果的增强。
三、发展趋势
机载LiDAR 技术经 过了这些年的快速发展，硬件功能方面已经相当成熟。随着近些年来测绘行业的蓬勃发展，也推动了多种机载 LiDAR 系统的研发， 导致其在测绘市场所占的份额不断扩大，其应用的领域与深度也日益拓宽与加深，从最初的军事方面向现在的民用方面转移。总体而言，不管在未来的信息化、智能化战争中，还是在以后民用的地形图测绘中，机载 LiDAR 肯定将扮演越来越重要的角色，这也说明在其得到普遍应用的过程中，也是机载 LiDAR 技术处于雷达系统多样化、操作方式智能化，功能高度完善化的探索研究的阶段。尤其在今后的几十年里，机载 LiDAR 技术的研究工作将主要集中在以下两个方面：①多源传感器系统集成，比如，就有可能将获取影像数据和点云数据这两种传感器集成为一体，在采集地面数据的同时，就已经对数据进行配准、融合等操作，在功能方面表现出多能性、智能性；②多种数据的融合方法多样，机载LiDAR 的激光雷达数据图像和红外电视图像、可见光图像的融合在目标特征提取、识别等方面具有重要的作用。就目前而言，对于机载 LiDAR 点云数据与影像数据之间的融合，还是局限在最简单的像素级层次，融合方法的选择都比较简单，今后的发展趋势肯定是向特征层次、决策层次发展，融合方法将有所创新，其数量也表现出多样性。
结束语：为LiDAR点云数据的后续处理提供了重要的信息。但是如何有效利用融合获取的光谱信息进行LiDAR点云数据的滤波分类以及典型地物的提取还有待进一步的研究。
参考文献：
[1]杨元喜，刘念．重力异常的一种逼近方法[J]．测绘学报，2021，30(3)：192—196．