利用点云生产数字高程模型的质量管控内容与方法

发布时间：2021-01-15 13:57

　　利用机载LiDAR获取激光点云数据生产数字高程模型（简称DEM）,通过对未分类点云数据、人工分类后点云数据、DEM成果三个方面的质量管控内容与方法的研究制定,提升质量管控效果及效率。 

【文章来源】：测绘与空间地理信息. 2020,43(09)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

总体流程图

2)在地表模型正确性检查，可采用分类后模型与粗分类模型进行对比，粗分类模型需采用机器分类调整角度和边长，尽量恢复更多的地表模型或采用不同软件滤波模型，采用模型相减的方法，对模型进行检查。实验使用Arc GIS 10.6建立粗分类模型，对比其他软件滤波后人工分类的点云模型进行模型相减，可检查出分类问题，如图2所示。3)河流采用等高线和矢量结合的方法进行检查，利用生成的等高线进行冲突检测，利用规则检查河流上下游关系。

按照DEM生产规范，通过实验与生产验证:(1)已实现利用自编Arc GIS的PY脚本对DEM的行列数、像元大小、格式、范围、是否存在无效值进行自动化批量检查。(2)高程异常值检查。批量对DEM结果进行异常值的检测，按照闭合等高线特点找出存在的异常值位置。异常值主要是指相对异常的低点或者高点，如图3所示。不同地形类别自动检查正确率见表1。山地、高山地异常点检查错误发生于断崖、陡峭的石头山等地形突变严重的地区，此类误判无法避免。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机载LiDAR的DEM生产流程浅析[J]. 代莉,牛建军,张亮,聂焱.  地理空间信息. 2018(10)
[2]关于LiDAR数据DEM成果精度影响因素的探讨[J]. 黎建平.  测绘与空间地理信息. 2018(09)
[3]基于机载LiDAR数据的DEM构建研究[J]. 韩梦竹,张旭晴,李毅,杨国东.  吉林地质. 2016(01)
[4]点云数据制作地面模型初探[J]. 高源鸿,彭岩,欧洋.  测绘与空间地理信息. 2014(04)



本文编号：2978991