复杂条带状沟谷地形点云抽稀与内插算法对数字高程模型构建的精度影响.pdf
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1、兰州大学学报(自然科学版),2 0 2 3,5 9(4)8 月Journal of Lanzhou University(Natural Sciences),2023,59(4)/August复杂条带状沟谷地形点云抽稀与内插算法对数字高程模型构建的精度影响黄志豪,袁希平2.3,甘淑1 2,杨敏,黎昊.41.昆明理工大学国土资源工程学院,昆明6 5 0 0 932.云南省高校高原山地空间信息测绘技术应用工程研究中心,昆明6 5 0 0 933.滇西应用技术大学地球科学与工程学院,云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室,云南大理6 7 1 0 0 64.广东省科学院广州地理研究所,广东省地
2、理空间信息技术与应用公共实验室,广州5 1 0 0 7 0摘要:针对点云数据构建数字高程模型(DEM)的精度受点云抽稀和内插算法等因素影响的问题,设计不同点云抽稀方法和不同内插算法对DEM构建精度影响的两组试验,寻求适用于复杂条带状泥石流沟谷地形构建DEM的组合方法.利用空间抽稀、体素分割抽稀、随机抽稀3种方法以96%的抽稀率对原始点云数据进行抽稀,得到的抽稀结果再分别应用自然邻点插值法、反距离权重法(IDW)、克里金法、样条函数法4种内插算法进行内插,共构建出1 2 种组合生成DEM的方法,对每种组合方法构建的DEM进行高程和坡度精度评价分析.结果表明,针对泥石流沟谷地形空间抽稀条件下利用I
3、DW进行DEM内插的结果最为可靠,拟合优越度为0.9995 40,平均误差为0.7 46 2 m,中误差为1.2 6 2 9 m.关键词:泥石流沟谷;地面激光扫描;点云抽稀;内插方法;数字高程模型中图分类号:P23文献标识码:A文章编号:0 45 5-2 0 5 9(2 0 2 3)0 4-0 46 0-0 8D0I:10.13885/j.issn.0455-2059.2023.04.005Influence of the thinning and interpolation algorithm of point cloudin debris flow gully on the accurac
4、y of DEM constructionHUANG Zhi-hao,YUAN Xi-ping,GAN Shu2,YANG Min,LI Hao41.School of Land and Resources Engineering,Kunming University of Science and Technology,Kunming650093,China2.Application Engineering Research Center of Spatial Information Surveying and Mapping Technology inPlateau and Mountain
5、ous Areas Set by Universities in Yunnan Province,Kunming 650093,China3.School of Earth Sciences and Engineering,Key Laboratory of Mountain Real Scene Point Cloud DataProcessing and Application for Universities in Yunnan Province,West Yunnan University of AppliedSciences,Dali671006,Yunnan,China4.Guan
6、gdong Open Laboratory of Geospatial Information Technology and Application,Guangzhou Insti-tute of Geography,Guangdong Academy of Sciences,Guangzhou 510070,China收稿日期:2 0 2 2-0 6-30修回日期:2 0 2 2-0 9-2 1基金项目:国家自然科学基金项目(41 8 6 1 0 5 4);云南省基础研究专项2 0 2 1 0 1 AU070123)作者简介:甘淑(1 96 4-),女,云南腾冲人,教授,博士研究生导师,e-
7、mail:,研究方向为摄影测量与遥感技术,通信联系人.461黄志豪,等:复杂条带状沟谷地形点抽稀与内插算法对数字高程模型构建的精度影响Abstract:Aiming at the problem that the accuracy of constructing a digital elevation model(DEM)frompoint cloud data is affected by such factors as point cloud thinning and interpolation algorithms,wedesigned two groups of experiments
8、 on the impact of different point cloud thinning methods and interpo-lation algorithms on the accuracy of DEM construction,and sought for a combination method suitable forconstructing DEM from a complex strip debris flow gully terrain.Three thinning methods,namely spatialthinning,voxel segmentation
9、thinning and random thinning,were used to dilute the original point clouddata at a dilution rate of 96%.The thinning results were interpolated by four interpolation algorithms,namely natural neighbor interpolation,inverse distance weighted(IDW)and Kriging and Spline.A totalof 12 combined generating
10、DEM methods were constructed,and the elevation and slope accuracy of theDEM constructed by each combined method evaluated and analyzed.The experimental results showedthat the results of DEM interpolation using IDW under the condition of spatial thinning of debris flowgully terrain were the most reli
11、able.The ftting degree R=0.999 540,mean error is 0.746 2 m,root meansquared erroris1.2629m.Key words:debris flow gully;terrestrial laser scanning;point cloud thinning;interpolation method;digi-tal elevation model泥石流是陡峭山地环境的易发灾害,通常由高强度降雨诱发的山坡和河流之间的物质运动 I-21.云南的小江河谷地带地质构造错综复杂,地震频发,具备诱发泥石流的多重因素,是中国泥石流最
12、为频发的地区之一 3.鉴于泥石流的严重危害性,对产生泥石流的沟谷地形展开研究监测,具有重要的实际意义 4-5 。地面激光扫描具有获取高时间分辨率和高空间分辨率数据的优点,在地球科学中的应用迅速增加,目前成为泥石流沟谷监测的常用工具 6-7 ,三维激光扫描结果以海量的点云数据表达丰富的地形与地物信息,利用点云数据构建数字高程模型(digitalelevationmodel,DEM)可实现地表的可视化和可比性.目前利用点云数据构建DEM的相关研究主要集中在:1)插值方法的选取,常用的插值方法有反距离权重法(inversedistanceweighted,IDW)、克里金法(Kriging)、样条函
13、数法(Spline)、自然邻点插值法(natural neighbor inter-polation,NNI)、不规则三角网法、高斯核函数法等以及一些改进组合方法(8-1 0 1;2)不同地形的DEM构建,如山区和城区、南方复杂地貌区2 、丘陵区 1 3-1 4、海底(1 5 等地形,针对特殊的地形地貌提出高精度的DEM构建方法;3)DEM构建精度对地形地貌多尺度表达的影响 1 6-1 7 .点云构建DEM的研究主要是针对单一的内插方法应用于常见的地形地貌中,对于一些小范围特殊地形的DEM构建缺乏方法上的普适性,特别是针对复杂条带状的泥石流沟谷地形,利用何种内插方法构建该类地形DEM精度最高,
14、目前尚未有明确定论.三维激光生成的海量点云有助于高精度DEM的构建,但是大量的穴余数据会增加数据处理的难度.点云抽稀是点云数据预处理中的重要环节1 8-1 9,杜浩等 2 0 针对现有的雷达点云数据抽稀算法存在无法有效保留地形特征点或地形分类精度不高等问题,提出一种顾及地形特征的点云数据抽稀算法;钱金菊等 2 1 将抽稀算法概括为随机采样算法、基于高程的算法和基于不规则三角网的算法3类,探讨了各类方法的优缺点;王道杰等 2 2 利用3种不同的抽稀方法采用不同的抽稀率对现有的雷达点云数据进行简化,研究地形坡度、点云抽稀方法、抽稀率对DEM精度的影响.上述研究主要针对利用不同方法对不同地形DEM的
15、构建、不同抽稀算法对数据多尺度表达的影响而进行,但是何种内插方法更适合复杂条带状的泥石流沟谷地形,以及结合DEM内插和点云抽稀方法对构建DEM的影响问题需进一步研究与探讨.本研究以云南东川小江流域的一处典型泥石流沟谷为试验区,基于地面激光扫描仪采集的单期点云数据,采用随机抽稀、空间抽稀和体素抽稀3种抽稀算法对点云进行抽稀处理,利用NNI、I D W、K r i g i n g、Sp l i n e 等4种内插方法构建DEM,对实验结果进行多指标的精度评价,分析比较适用于构建该类复杂条带状泥石流沟谷地形DEM的点云抽稀和内插方法组合.1数据与方法1.1研究区概况试验区所处的小江流域位于云贵高原北
16、部边缘地区,隶属于云南省昆明市,地处1 0 2 47 10318E,2 5 5 7 2 6 32 N,属亚热带季风气候区,具有干湿季节分明的气候特征,夏季多出现局地性单点暴雨,降水量充沛,集中的高强度降水容易462兰州大学学报(自然科学版),2 0 2 3,5 9(4)卷带沟谷内大量松散固态物质,是诱发泥石流的必要条件.受小江断裂带的影响,该地区地震频发,地表岩石破碎且稳定性差,属于典型的深切割高山峡谷地貌 2 3.沟谷地区崩塌体、滑坡体较多,地震发生时产生强烈的地震波使得原本破碎的地表结构更容易发生塌和破坏,产生大量松散堆积碎屑,为泥石流的发生提供了充足的物源条件.研究区的大白泥沟流域位于小
17、江左岸,主沟长1 1.8 km,沟床纵比降1 0.6 6%,流域最高海拔为3100m,沟口1 30 0 m.受地质构造影响和流水侵蚀作用,沟谷中下游多为两壁陡峭、谷底狭窄的“V形谷 2 4.沟壁坡度较陡,有局部区域坡度为6 0 以上,是比较特殊的复杂条带状沟谷地形,为泥石流的发育提供了有利的地形条件。东川地区具有较为丰富的矿产资源,对矿产资源的开发和利用,使得东川地区的森林植被遭受了较为严重的破坏,地表岩石大量裸露,大白泥河流域的森林覆盖率不到2 0%,水土流失严重,也为泥石流的产生和发展创造了自然条件 2 5 1.2数据采集与预处理采取的数据是该地区的原始DEM数据和实测点云数据,DEM数据
18、的分辨率为5 m,作为参考实际值.野外数据获取采用的是具备中长距离测程的MAPTEKI-Site8200型地面三维激光扫描仪.主要参数为:测程1 5 0 0 m,竖直方向扫描范围-45 90,水平方向扫描范围0 36 0.为保证扫描仪的最大扫描范围,仪器的设站选在四周通视良好的山谷谷底的中心线上,相邻两站之间重叠度保持在30%以上,数据的采集模式采用全球定位系统定位模式 2 6 .架设仪器并进行整平,量取仪器高;设置扫描参数,由于实验区植被覆盖稀疏且地物简单,将扫描等级设置成2 级可满足点云获取要求,扫描范围设置为36 0,后视选择Compass,输入仪器高后进行扫描.采集的点云数据利用Clo
19、udcompare软件进行数据的预处理,首先对相邻两站的点云数据进行滤波去噪,使用同名点匹配的方法和送代最近点算法先后对两站点云进行粗配准和精配准,配准前后效果见图1.1.3研究方法采集原始点云数据的预处理、对点云进行抽稀处理并用内插方法构建DEM以及对生成的沟点云配准前ab点云配准后图1 点云配准前后效果对比Fig.1Comparison effect beforeand afterpointcloud registration谷DEM结果进行精度评定.预处理后的点云保留着大量穴余的数据,直接处理需要较高的计算成本,选择3种点云抽稀方法以96%的抽稀率对原始数据进行抽稀,将原始点云的操作转换
20、到抽稀处理后的关键点上,比较不同抽稀方法的应用效果.利用ArcGIS的3D分析工具将LAS格式的点云数据集转换为多点要素,使用4种内插方法分别对数据的高程字段进行插值计算,统一插值成5m5m的栅格并与分辨率为5 m的原始DEM比较内插效果,通过精度评价指标和内插结果坡度信息分析插值结果的精度,1.3.1点云采样抽稀方法采用的3种点云抽稀方法为空间距离法、体素分割法、系统(随机)法.体素分割抽稀采用的是八叉树结构,八叉树的每个节点表示一个空间立方体格的体积元素,每个节点有8 个子节点,对于每个子空间又可继续分成8 个更小的子空间,依次递推,分割到预设条件的层次为止.首先用一个体包围盒来约束点云,
21、将所有的点云数据置于这个包围盒中,把这个大包围盒分解成许多大小一致的小盒,按照一定的规则保留一个点而剔除每个小盒内其他多余的点,处理过的点云个数即为小盒的个数,以此达到抽稀的目的 2 7 ,空间距离抽稀算法也是基于八叉树数据结构463黄志豪,等:复杂条带状沟谷地形点内插算法对数字高程模型构建的精度影响的抽稀方法,其原理是对海量点云数据快速构建八叉树结构,根据指定间隔距离依次寻找中心数据点的最临近点,找到给定距离的点云脚点,除去球域内剩余脚点,以此达到点云数据抽稀的目的.可以将高密度的点云按一定的间隔距离进行采样,在有效去除穴余数据的同时能保持重采样后单点间等值的间隔距离,并尽可能的保留点云的地
22、物特征 2 8 ,系统(随机)抽稀算法是根据用户要求,找到一个产生的随机数能刚好包括所有点云的函数,利用该函数接连不断的产生一组随机数,再从原始点中找到对应随机数值的点并剔除,直到遍历原始点云数据中的所有点.优点在于操作方便且效率高、耗时少,缺点是随机性太大而容易丢失地物的特征细节。1.3.2点云内插DEM方法高程内插算法是建立DEM的基础和核心,利用内插方法可以实现根据已知高程数据而求得未知高程的近似计算.采用NNI、I D W、K r i g i n g、Spline4种内插方法对抽稀后的点云数据进行内插计算.NNI是基于Voronoi图的插值方法,其原理是根据待插点与附近最近3个已知点位
23、置确定一个平面,计算出待插点的高程 2 9:f(x)-o(x)f,xe2,ie(1,2,3,N),(1)其中,f(x)是待插值点x的高程;i是点x的自然邻点序号;求和个数为x的自然邻点数目;f是节点x的高程;Q是任意维度空间R,上的凸空间;9(x)是对应节点x,的插值基函数.IDW原理是在待插值点附近选取样本点,样本点和待插值点之间的距离与对待插值点属性信息的影响呈反比,利用未知点与周边取样点之间的距离为权重进行插值,未知点P的高程Z可表示为:(2)其中,d,为待插未知点与周边第i个取样点的距离;n为参考点的个数;Z是第i个离散参考点的高程值.Kriging是以变异函数理论和结构分析为基础,对
24、区域化变量进行无偏最优估计的方法,对空间目标物的位置变化分布进行研究,找到合适的距离范围,根据范围内的已知点推算未知点。Z(xo)-Z2,Z(x),(3)=1其中,Z(x)为第i位置处的实测点云高程值;2,为第i位置处实测值的未知权重;x为预测值位置;n为采样点的数量.Spline采用函数中的最小化表面总曲率对待插点的属性值进行估算,Spline采用分段函数,拐点处可以进行求导,即可对少数采样点配准进行修改,无需对整条曲线进行计算,常应用于表面较为平滑的情况 30 1.3.3精度分析对于最后的插值高程精度评定,使用精度评价指标对DEM的构建结果进行定量分析.精度评价指标评定利用检查点法选取原始
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