TerraScan在LiDAR点云滤波中的应用研究

２０１１年９月

淮海工学院学报（自然科学版）

Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｈｕａｉｈａｉ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ）

Ｖｏｌ．２０　Ｎｏ．３

Ｓｅｐ．２０１１

　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－６６８５．２０１１．０３．０１２

ＴｅｒｒａＳｃａｎ在ＬｉＤＡＲ点云滤波中的应用研究＊

史建青１，３，史照良２

（１．淮海工学院测绘工程学院，江苏连云港　２２２００５；２．江苏省测绘局，江苏南京　２１００１３；

３．武汉大学测绘学院，湖北武汉　４３００７９）

摘　要：简要介绍了机载ＬｉＤＡＲ的发展现状，从原始ＬｉＤＡＲ点云中滤波出真实的地面点是生成ＤＥＭ和其他数字产品的基础和关键。ＴｅｒｒａＳｃａｎ是一种机载ＬｉＤＡＲ点云滤波商业软件，对其滤波算法进行了详细分析，利用山地、丘陵地和平地３种不同地形的ＬｉＤＡＲ数据，通过设置不同参数进行滤波试验。试验结果表明，其对平坦地区和城区有较好的滤波效果，但对地形变化较大的复杂山区滤波效果不够理想，有待进一步完善。

关键词：ＬｉＤＡＲ；ＴｅｒｒａＳｃａｎ；地形；滤波；效果

中图分类号：Ｐ２３１　　　文献标识码：Ａ　　　文章编号：１６７２－６６８５（２０１１）０３－００４６－０４

Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＴｅｒｒａＳｃａｎ

ｔｏ　Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ　ＬｉＤＡＲ　Ｄａｔａ　Ｃｌｏｕｄ

ＳＨＩ　Ｊｉａｎ－ｑｉｎｇ１，３，ＳＨＩ　Ｚｈａｏ－ｌｉａｎｇ２

（１．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｄｅｓｙ　＆Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈｕａｉｈａｉ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌｉａｎｙｕｎｇａｎｇ　２２２００５，Ｃｈｉｎａ；

２．Ｊｉａｎｇｓｕ　Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ　Ｂｕｒｅａｕ　ｏｆ　Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ　＆Ｍａｐｐｉｎｇ，Ｎａｎｊｉｎｇ　２１００１３，Ｃｈｉｎａ；

３．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｄｅｓｙ　ａｎｄ　Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ，Ｗｕｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ　４３００７９，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｓｔａｔｕｓ　ｑｕｏ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ａｉｒｂｏｒｎｅ　ＬｉＤＡＲ　ｗａｓ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅ　ｆｉｌｔｅｒｅｄｔｅｒｒａｉｎ　ｐｏｉｎｔｓ　ｆｒｏｍ　ａｉｒｂｏｒｎｅ　ＬｉＤＡＲ　ｐｏｉｎｔ　ｃｌｏｕｄ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｋｅｙ　ｔｏ　ｍａｋｅ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｅｌｅｖａｔｉｏｎａｎｄ　ｏｔｈｅｒ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ．Ｗｅ　ｍａｄｅ　ａ　ｄｅｔａｉｌｅｄ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｏｆ　ＴｅｒｒａＳｃａｎ，ａ　ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ　ｓｏｆｔｗａｒｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｉｒｂｏｒｎｅ　ＬｉＤＡＲ　ｐｏｉｎｔ　ｃｌｏｕｄ　ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ．Ｗｅ　ｓｅｔ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄ　ｍａｄｅ　ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｓ　ｏｆ　ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ　ＬｉＤＡＲ　ｐｏｉｎｔ　ｃｌｏｕｄ　ｄａｔａ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｏｓｅ　ｏｆ　ｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓ　ｒｅｇｉｏｎｓ，ｕｐｌａｎｄｓ　ａｎｄ　ｐｌａｎｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗｅｄ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｆｉｌｔｅｒｉｎｇｅｆｆｅｃｔ　ｉｎ　ｕｒｂａｎ　ａｎｄ　ｐｌａｎｅ　ａｒｅａｓ　ｉｓ　ｂｅｔｔｅｒ　ｗｈｉｌｅ　ｔｈａｔ　ｉｎ　ｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓ　ｒｅｇｉｏｎｓ　ｗｉｔｈ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｔｅｒｒａｉｎｓｉｓ　ｐｏｏｒｅｒ，ａｎｄ　ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｎｅｅｄｓ　ｆｕｒｔｈｅｒ　ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ．

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ＬｉＤＡＲ；ＴｅｒｒａＳｃａｎ；ｔｅｒｒａｉｎ；ｆｉｌｔｅｒ；ｅｆｆｅｃｔ

０　引言

机载ＬｉＤＡＲ（ｌｉｇｈｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｒａｎｇｉｎｇ）作为一种主动式新型遥感测量方式，由于其作业时间不受光照影响，并具有快速、精确获取地面三维空间信息的能力［１］，因此受到人们的高度重视，近年来得到了快速发展，平均每年以２５％的速度增长［２］。根据文献［３］介绍，机载ＬｉＤＡＲ硬件发展已趋于成熟，在１ｍ２范围内激光点数达到十几个，得到非常高的地表分辨率。然而，由于机载ＬｉＤＡＲ点云分布不

＊收稿日期：２０１１－０３－１７；修订日期：２０１１－０５－０４

基金项目：江苏省测绘科研项目（ＪＳＣＨＫＹ２０１１１４）

作者简介：史建青（１９６６－），男，河北邢台人，淮海工学院测绘工程学院副教授，博士在读，主要从事空间定位理论、激光扫描理论与技术的研究，（Ｅ－ｍａｉｌ）ｊｉａｎｑｉｎｇｓｈ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ。

规则，并受到多种误差源的影响，使得点云数据后处理软件研发滞后，现在几个投入商业运作的后处理软件大多由设备硬件厂商提供，并且其算法保密，比如芬兰Ｔｅｒｒａｓｏｌｉｄ公司的Ｔｅｒｒａｓｏｌｉｄ　Ｓｕｉｔｅ，Ｌｅｉｃａ公司的ＬｉＤＡＲ　Ａｎａｌｙｓｔ，美国Ｍｅｒｒｉｃｋ公司的ＭＡＲＳ，美国ＭａｔｈＷｏｒｋｓ公司的Ｍａｔｌａｂ等软件。我国在ＬｉＤＡＲ点云数据后处理方面的研究起步较晚，目前一些高校和科研院所正在开展一些研究和软件开发工作，其中广西桂能信息有限公司已经开发了Ｌｉ－ＤＡＲ　Ｓｔｕｄｉｏ。由于地形的复杂性和地物的多样性，目前无论那一种激光点云后处理软件，都是基于某种假设或在某种特定地形条件下才具有较满意的处理效果，普适性较差［３］，功能有待于进一步完善和提高。把原始ＬｉＤＡＲ点云数据准确、快速地分离为地面点和非地面点（滤波）是激光点云后处理软件的重要功能之一，也是生成ＤＥＭ（ｄｉｇｉｔａｌ　ｅｌｅｖａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ）、后续城市３Ｄ重建及生成其他数字产品的基础和关键，因此，对机载ＬｉＤＡＲ点云数据滤波方法和滤波效果进行研究具有理论和现实意义。ＴｅｒｒａＳｃａｎ作为一种影响较大的ＬｉＤＡＲ点云数据滤波软件，对其滤波思想、处理速度和处理效果进行研究有助于该领域的技术进步。本文就这个问题进行详细的探讨。

１　ＴｅｒｒａＳｃａｎ的滤波思想

２０００年Ａｘｅｌｓｓｏｎ提出了一种基于不规则三角网（ＴＩＮ）的滤波算法［４］，其利用ＴＩＮ渐进加密来滤除非地面点生成ＤＥＭ。ＴｅｒｒａＳｃａｎ就是采用了该算法的基本思想。该滤波算法的基本思路是：首先将区域内的点划分成单位间距较大的规则网格，比如３０ｍ×３０ｍ为一个单元，然后通过寻找每个粗尺度网格中的最低点作为初始的种子点，用这些初始种子点生成一个稀疏的ＴＩＮ，再对各点进行判断；最初，ＴＩＮ位于这些点的下方，并且ＴＩＮ的曲率受到参数的。在加密过程中，如果该点到待加入三角面的垂直距离以及该点到３个顶点的角度都小于设定的阈值，则将该点加入地面点集合；接着重新计算ＴＩＮ，然后再对非地面点集合内的点进行判别。如此迭代处理逐层加密，直到遍历完所有的点，不再增加新的地面点为止，把原始的ＬｉＤＡＲ点云分为地面点和非地面点。这种算法的关键是阈值的选取，使用不同的阈值会产生不同的滤波结果。因此，在运用这种方法时，阈值应该随着测区地形种类

的不同而相应地变化［５］。该算法的最大优点是能够保留地面断裂特征，可以处理曲面不连续的情况，适用于密集的城区。

由于该算法中的初始种子点是选择粗尺度网格中的最低点，因此其容易受到极低局外点的影响，在进行滤波前应尽量对局外点加以滤除。在三角网加密迭代过程中，对于复杂区域，特别是具有陡峭的斜坡、交通设施较多等地形特征的地方，由于阈值条件的针对性，会出现一些真实的地形点，比如陡坡转角上的边缘点，始终都不能满足添加到三角网的阈值条件，常常被漏选。对于这种情况，该算法采用镜像的方法，在一定程度上解决了陡坡上边缘点可能被漏选的问题［５］。虽然该算法使用数学镜像方法具有一定可行性，但是该算法并没有给出合理的理论根据，仅是经验算法，难以保证普适性和稳健性，并且对连接斜坡和较高处的地形点也不能较好地保留。

２　ＴｅｒｒａＳｃａｎ滤波试验

基于以上对ＴｅｒｒａＳｃａｎ滤波算法的分析可知，在利用其对ＬｉＤＡＲ点云数据滤波过程中，滤波参数设置的恰当与否会对滤波结果产生重要影响。下面利用山地、丘陵地、平地３种不同地形区域的Ｌｉ－ＤＡＲ点云数据，通过对ＴｅｒｒａＳｃａｎ设置不同的滤波参数（最大建筑物尺寸、地形坡度最大值、迭代角度和迭代距离）阈值进行滤波试验。由于篇幅所限，本文只列出了改变一个参数（迭代角度）的试验。由于缺少该试验区域ＤＥＭ的真值，无法采用点对点定量分析的方法来验证其滤波效果，因此，本文只采用定性分析的方法对其滤波效果进行验证。

２．１　山地滤波

选择的山地为一个山的山顶部分，其地面植被覆盖较多（见图１中下部视图）。ＴｅｒｒａＳｃａｎ滤波参数阈值设置如表１所示。

表１　滤波参数设置

Ｔａｂｌｅ　１　Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｓｅｔｔｉｎｇ

试验

最大建筑物

尺寸／ｍ

地形坡度

最大值／（°）

迭代角度／

（°）

迭代距离／

ｍ１　７０　７０　５　１

２　７０　７０　１０　１

按照表１中试验１设置的滤波参数滤波后的山顶ＤＥＭ效果图见图１中上部视图。按照表１中试

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　第３期史建青等：ＴｅｒｒａＳｃａｎ在ＬｉＤＡＲ点云滤波中的应用研究

?验２设置的滤波参数滤波后的山顶ＤＥＭ效果图见图２中上部视图。两试验选择的最大建筑物尺寸、地形坡度最大值、迭代距离均相同，试验１选择的迭代角度为５°，试验２选择的迭代角度为１０°，从两试验滤波效果的视觉角度看，试验２比试验１要稍好，但是两者山头地形都被削平了。通过对其设置其他不同参数阈值进行滤波，从滤波效果看都不是太理想，主要是由于ＴｅｒｒａＳｃａｎ无法处理地形复杂、山顶植被覆盖物较多地区ＬｉＤＡＲ点云数据

。

２．２　丘陵地滤波

选择的丘陵部分地势较为平坦，其地面植被覆盖物很少（见图３中下部视图）。ＴｅｒｒａＳｃａｎ滤波参数阈值设置同表１。

按照表１中试验１设置的滤波参数阈值滤波后的丘陵ＤＥＭ效果图见图３中上部视图。按照表１中试验２设置的滤波参数阈值滤波后的丘陵ＤＥＭ效果图见图４中上部视图。两试验选择的最大建筑物尺寸、地形坡度最大值、迭代距离均相同，试验１选择的迭代角度为５°，试验２选择的迭代角度为１０°，从两试验滤波效果的视觉角度看，试验２比试验１要稍好。通过对其设置其他不同参数阈值进行滤波，从滤波效果看虽然稍有差别，但都能基本反映该丘陵地形的基本特征

。

２．３　平地滤波

选择的平地部分为一个居民小区，地势平坦，其地面建筑物很多（见图５中下部视图）。ＴｅｒｒａＳｃａｎ滤波参数阈值设置同表１。

按照表１中试验１设置的滤波参数阈值滤波后的平地ＤＥＭ效果图见图５中上部视图。按照表１中试验２设置的滤波参数阈值滤波后的平地ＤＥＭ效果图见图６中上部视图。两试验选择的最大建筑物尺寸、地形坡度最大值、迭代距离均相同，试验１选择的迭代角度为５°，试验２选择的迭代角度为１０°，从两试验滤波效果的视觉角度看，试验１比试验２要稍好。通过对其设置其他不同参数阈值进行滤波，从滤波效果看虽然稍有差别，但都能较好地反

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４淮海工学院学报（自然科学版）２０１１年９月映该平地的基本特征。因此，ＴｅｒｒａＳｃａｎ能够从城区ＬｉＤＡＲ点云数据中较好地滤波出地面点，滤除非地面点，对城区地形具有较好的适应性

。

３　结语

通过对ＴｅｒｒａＳｃａｎ滤波算法的深入探讨，以及对山地、丘陵地、平地３类不同地形进行滤波的效果看，在使用该滤波软件时应注意以下几点：①在处理地形起伏较大的山区地形时，迭代角度要适当增大，迭代距离要根据点云密度确定，其他参数也要设

置恰当，同时要提高人工干预的幅度，否则会把地形特征点当作地物点加以滤除，对地面产生过平滑现象，丢失较大的地形特征；②在处理地势起伏不大的丘陵地形时，迭代角度要适当增大，一般设置为１０°左右为宜，迭代距离要根据点云密度确定，一般设置为１ｍ；③在地形起伏小的平地，迭代角度和迭代距离要相应减小，否则会保留矮小的地物；④由于地形的复杂性和地物的多样性，决定了不可能存在统一的参数设置，这就要求在点云数据滤波处理前进行不同参数组合的试验，以找出最优的滤波参数。从总体上来说，ＴｅｒｒａＳｃａｎ运算速度快、参数设置简单，对平坦地区和城区有较好的滤波效果，但对地形变化较大的山区滤波效果不够理想，有待进一步完善。

参考文献：

［１］　管海燕．ＬｉＤＡＲ与影像结合的地物分类及房屋重建研究［Ｄ］．武汉：武汉大学，２００９．

［２］　赖旭东．机载激光雷达数据处理中若干关键技术的研究［Ｄ］．武汉：武汉大学，２００６．

［３］　张小红．机载激光雷达测量技术理论与方法［Ｍ］．武汉：武汉大学出版社，２００７．

［４］　ＡＸＥＬＥＳＳＯＮ　Ｐ．ＤＥＭ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｆｒｏｍ　ｌａｓｅｒ　ｓｃａｎｎｅｒｄａｔａ　ｕｓｉｎｇ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ＴＩＮ　ｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ａｒ－

ｃｈｉｖｅｓ　ｏｆ　Ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ　ａｎｄ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇｉｎｇ，２０００，３３（Ｂ４）：１１０－１１７．

［５］　李卉．融合机载ＬｉＤＡＲ和高分辨率遥感影像的城市道路提取与三维重建的若干算法研究［Ｄ］．武汉：武汉大

学，２００９．

［６］　ＰＥＴＺＯＬＤ　Ｂ，ＲＥＩＳＳ　Ｐ，ＳＴＥＳＳＥＬ　Ｗ．Ｌａｓｅｒ　ｓｃａｎｎｉｎｇ－ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ　ａｎｄ　ｍａｐｐｉｎｇ　ａｇｅｎｃｉｅｓ　ａｒｅ　ｕｓｉｎｇ　ａ　ｎｅｗ　ｔｅｃｈ－

ｎｉｑｕｅ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｄｅｒｉｖａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｔｅｒｒｉａｎ　ｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．ＩＳ－

ＰＲＳ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ　ａｎｄ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ，１９９９，５４（２－３）：９５－１０４．

［７］　ＫＲＡＵＳ　Ｋ，ＰＦＥＩＦＥＲ　Ｎ．Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｅｒｒａｉｎｍｏｄｅｌｓ　ｉｎ　ｗｏｏｄｅｄ　ａｒｅａｓ　ｗｉｔｈ　ａｉｒｂｏｒｎｅ　ｌａｓｅｒ　ｓｃａｎｎｅｒ　ｄａ－

ｔａ［Ｊ］．ＩＳＰＲＳ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ　ａｎｄ　Ｒｅｍｏｔｅ

Ｓｅｎｓｉｎｇ，１９９８，５３：１９３－２０３．

（责任编辑：吉美丽，褚金红）

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