實景三維中激光點云數(shù)據(jù)生產(chǎn)設(shè)計

　　一、技術(shù)路線

　　采用 DJI Terra 軟件解算前期采集的激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)，輸出原始點云數(shù)據(jù)，采用 LIDAR360、點云智繪軟件對 DJI Terra 生成的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行點云去噪、點云分類、點云編輯、點云重采樣等步驟，生成符合要求的雷達(dá)點云數(shù)據(jù)。

　　二、 激光點云數(shù)據(jù)技術(shù)要求

　?。?） 平面中誤差和航帶拼接平面中誤差優(yōu)于平均點云間隔；平地高程中誤差和航帶點云接邊限差優(yōu)于 0.35 米，丘陵地高程中誤差和航帶點云接邊限差優(yōu)

　　于 0.85 米，山地高程中誤差和航帶點云接邊限差優(yōu)于 1.75 米；粗差率≤5%。

　　（2） 數(shù)據(jù)坐標(biāo)必須與給定的坐標(biāo)保持一致，點云模型數(shù)據(jù)必須與傾斜攝影模型保持一致，準(zhǔn)確反映現(xiàn)狀。

　?。?） 數(shù)據(jù)格式采用 LAS 格式。

　　三、激光點云數(shù)據(jù)處理

　?。?） 點云數(shù)據(jù)解算

　　采用 DJI Terra 軟件進(jìn)行激光點云的解算工作。首先新建激光雷達(dá)點云處理任務(wù)，然后導(dǎo)入激光雷達(dá)源文件，設(shè)置相應(yīng)參數(shù)后開始重建，最后輸出 las 格式的點云數(shù)據(jù)。

　?。?） 點云去噪

　　將解算后的點云數(shù)據(jù)加載到 LIDAR360 軟件中，利用去噪工具去除點云中的高位粗差和低位粗差，提高點云數(shù)據(jù)質(zhì)量。

　　（3） 點云分類

　　對去噪后的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將點云中的地面點和建筑物點劃分入相應(yīng)類別。

　　a. 地面點分類

　　利用地面點分類工具，根據(jù)測區(qū)實際情況對最大建筑物尺寸、最大地形坡度等參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，迭代角度一般設(shè)置為 10°至 30°，迭代距離一般設(shè)置為 1 至 2 米，地形起伏較大時，迭代角度和迭代距離可適當(dāng)同步調(diào)大。

　　b. 建筑物分類

　　利用建筑物分類工具，根據(jù)測區(qū)實際情況對鄰域半徑、距離閾值等參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，鄰域半徑一般設(shè)置為點間距的 4 至 6 倍，距離閾值一般設(shè)置為略大于點間距。

　?。?） 點云編輯

　　因自動分類算法的準(zhǔn)確度很難達(dá)到百分之百，通過人機交互式編輯分類將錯誤分類和漏分類的點云數(shù)據(jù)分到指定類別，將建筑物墻面點分到未分類點。

　　圖 5.6-6 點云編輯

　　（5） 按類別提取點云

　　利用按類別提取工具，從點云中提取需要的地面地、建筑物點，保存成單獨的文件。

　　（6） 點云重采樣

　　利用重采樣工具，采用最小點間距的采樣方法，對按類別提取后的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，在滿足點云密度要求的前提下減少點云數(shù)量。

　　四、 質(zhì)量檢查

　　完成重采樣的激光點云數(shù)據(jù)成果需經(jīng)過質(zhì)量檢查合格后才可整理提交。根據(jù)（二） 中各項要求并套合傾斜攝影模型對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，保證點云數(shù)據(jù)的質(zhì)量。