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激光遥感

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I was a university teacher, main interest areas:1、Spatio-temporal data analysis 2、Machine Learning3、 Pattern Recognition

激光雷达与数字高程模型(转载)  

2013-04-15 21:29:18|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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来源: 中国测绘报 时间: 2008-09-16 13:02

  
数字高程模型的类型

  数字高程模型(DEM/DEMs, Digital Elevation Model/Models)是对地形地貌的一种数字化的表达方式,一般是以栅格或三角网的数据结构储存在计算机上,用以记录大地表面不同坐标点(x, y)的相应高程(z),并可以通过计算机实现三维分析和显示。在计算机技术普及之前,数字高程模型的前身是二维的地形图或高程图。根据描述对象的不同,数据高程模型可以分为很多类型,其中最为常见的是数字地形模型(DTM, Digital Terrain Model)和数字地表模型(DSM, Digital Surface Model)。如图一所示,DTM是对纯粹的地球表面形态的描述,它所关心的是除去包括森林、建筑等一切自然或人工地物之外的地球表面构造,即纯地形形态。准确的地形地貌信息是人类建设活动所必备的基础信息,大到生态环境综合治理,小到建坝修路具体工程,乃至对于洪水、地震等自然灾害的预警预防,都必须以对地形地貌的充分分析为前提。由于地表往往被不同的地物所覆盖,精确的纯地形信息获取难度很高,正因为如此,高精度DTM的获取技术十分重要。DSM则是对地球表面,包括各类地物的综合描述(见图二),它关注的是地球表面土地利用的状况,即地物分布形态。DSM同样是环境或城市管理的重要依据,通过DSM的分析,可以及时地获取森林或城市的生长及发展状况,在精细林业管理、虚拟城市管理、城市环境控制及重大灾害灾情分析等方面,DSM都可以发挥重大作用。图一的DTM与图二的DSM描述的是同一地区不同层次的高程信息,图二的DSM是大地表土地利用现状的直观表达,可以清晰地看到建筑和植被的分布状况,而图一的DTM描述的则是滤除地面上的一切遮挡物之后,地球表面真实的地形地貌。需要注意的是,在数字高程模型制作和研究早期,受数据精度限制,DEM往往直接指代DTM,但随着数据获取方式和计算机技术的进步,不同类型的DEM之间的差异越来越大,用途也逐渐分化,DEMs一词逐渐替代DEM成为不同类型的数字高程模型的总称。除常见的DTM和DSM之外,还包括正规化的数字地表模型(nDSM)、树冠高度模型(CHM)(Crown height model )等一系列描述地球表面高程变化的各类数字模型,使用时应加以区分。

激光雷达与数字高程模型(转载) - pt19780517 - 森林遥感与数据融合与同化
图一

激光雷达与数字高程模型(转载) - pt19780517 - 森林遥感与数据融合与同化
图二

  

激光雷达正成为数字高程模型主要获取手段

  传统的数字高程模型的获取方法主要有三种:野外人工测量(Field Measurement)、立体摄影测量(Stereo Photogrammetry)和雷达(Radar)。近10年来,随着激光雷达(LIDAR)技术的飞速进步,LIDAR以其精度高、数据信息丰富、适应性强等特点,正在成为数字高程模型最主要的获取手段之一。

  如果将LIDAR和野外人工测量、摄影测量、雷达这三种传统技术略作比较,我们就可以很清楚地看出它的长处。

  人工测量的最大弱点就是精度差,可靠性低。在复杂的地理环境,尤其是有植被覆盖的地区,就算依赖全球定位系统(GPS)进行定位,其水平测量误差也往往在10米以上。在成本控制方面,大范围的人工地形普查不仅费时费力,而且效率低下,所以人工测量只适用于实时性要求较高的小面积测量。LIDAR则是一种适用于较大范围的高效率的航空遥感技术,其水平测量精度可以达到厘米级(误差15厘米以下),高程测量精度可以达到飞行高度的千分之一(若飞行高度1000米,测高误差在1米以下),可以说,LIDAR是目前精度最高的遥感地形测量技术。LIDAR的弱点是飞行过程需要一系列准备和设计,利用LIDAR获取周期性的实时数据成本较高。

  相对于传统的摄影测量技术,LIDAR在地理测绘以及高程数据采集等领域的表现更为出色。尤其是在植被覆盖地区的DTM测绘方面,由于激光测量脉冲对树冠的穿透特性,使得通过航空遥感手段直接获取林下地形特征信息成为可能。LIDAR的优势不仅停留在数据采集方面,由于LIDAR直接提供地表的(x,y,z)点云坐标数据(见图三),使得LIDAR数据处理具备了更高的全自动化处理的潜力。以LIDAR点云为分析对象的不同的过滤和分类算法,可以有效地分割分属不同地物的数据点,并根据需要选取数据,直接生成如DTM、DSM或CHM等不同的数字高程模型。与依赖用户交互监控的传统摄影测量数据处理不同,LIDAR数据的处理尽量减少或避免人为的干预,数据处理的全自动化可使数据的分析运算效率大大提高,这种高效率对于海量地表信息分析至关重要。

  与同样主要用于获取地表高程信息的干涉合成孔径雷达(IFSAR,Interferometric Synthetic Aperture Radar)相比,LIDAR可以提供更精确更详细的地形信息。受雷达技术所限,在地势起伏较大,地形相对复杂的地区,干涉合成孔径雷达所采集的高程信息会出现数据空洞。相比之下,LIDAR系统同时扫描传感器垂直方向左右各10-20度角度的范围,从而有效地避免了数据空洞的产生。LIDAR和IFSAR都不太受天气状况的影响。相对于LIDAR,IFSAR传感器支持其平台在更高的高度飞行,从而可以在短期内获取更大面积的数据。关于LIDAR和IFSAR在三维空间点云采集能力的比较测试还在进行当中,两者各有千秋。很多现有研究都在尝试将LIDAR和IFSAR结合在一起应用,以提高获取三维点云的能力。(王韵晟2008.9.16)

激光雷达与数字高程模型(转载) - pt19780517 - 森林遥感与数据融合与同化
图三

  

  

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