融合雷达点云与正射影像的河湖划界技术研究

发布时间：2021-01-18 19:24

　　针对河湖及水利工程划界工作中受测区植被密集分布影响,单独利用机载激光雷达点云数据自动滤波分类时,低矮植被点易被错分和误判为地面点,从而影响兴趣高程特征线精确提取的问题,结合正射影像光谱信息丰富、地面分辨率高的特点,提出一种融合点云与正射影像的管理与保护范围线准确提取方法。通过南湾水库工程应用,结果表明该方法用于河长制管理与保护范围线提取切实可行,可极大缩短生产周期、节约生产成本,具有良好的实用推广价值。 

【文章来源】：人民珠江. 2020,41(10)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

管理范围线与保护范围线

考虑到实际测区多为地貌复杂,地形起伏较大的山区,植被密集分布,甚至人力难以到达,而管理和保护范围线又以迁赔高程线、校核洪水位、10年、50年一遇洪水位线等重要设计洪水位线为准,对高程精度要求尤其高。基于此本文提出一种融合激光雷达点云和正射影像的管理与保护范围线提取方法。该方法首先基于地形坡度信息对激光雷达点云数据自动滤波分类,初步分离地面点和非地面点,然后再基于点云和正射影像的二维坐标信息精确配准融合,利用融合的光谱特征信息剔除残存低矮植被点,获取高精度的兴趣特征线,最后根据实际需求,加入少许人工干预,快速准确获取规范的管理与保护范围线。1 基于ALS点云的特征线提取

为进一步衡量滤波处理后分类点云的精确性,利用GPS_RTK在整个库区外业实地采集了均匀分布检查点450个,其中裸露及植被稀疏地区实地检测230个,植被茂密地区实地检测220个,并分别求得其高程中误差:裸露植被稀疏区为±0.066 m,植被茂密地区为±0.27,部分高程点的精度对比分析见图2。其中,植被茂密地区不能满足规定±0.1 m的技术要求。分析其原因是在已分类的地面点中仍残存有低矮植被点。若直接利用该点云数据提取的兴趣特征线(迁赔高程线104.17 m,校核洪水位高程线110.56 m)就会出现很多零散碎步图斑,见图3,影响后续管理与保护范围线划定的准确性。

【参考文献】：
期刊论文
[1]牤牛河管理范围划定研究[J]. 金鹤鸣,缪丹.  水利科学与寒区工程. 2020(02)
[2]无堤防河道管理范围划界技术及分析[J]. 罗姗姗,龙章发,刘慧婷.  水利规划与设计. 2020(03)
[3]面向对象多特征融合的水域岸线目标变化检测[J]. 张曦,王春林,黄祚继,董丹丹.  水利信息化. 2020(01)
[4]多源数据融合的DIM点云滤波及DEM生成[J]. 马瑞峰,张力,杜全叶,李旋,刘燕.  测绘科学. 2020(01)
[5]无人机载激光雷达（LiDAR）沙丘特征线信息自动提取技术研究[J]. 宋张亮,高志海,孙斌,秦朋遥,李长龙.  干旱区资源与环境. 2019(12)
[6]基于优化地貌特征和纹理信息的黄土高原沟缘线提取方法[J]. 罗志东,刘二佳,齐实,姚占军.  农业机械学报. 2019(01)
[7]无堤段河道管理范围划界技术研究与实例分析[J]. 赵巨伟.  水利发展研究. 2018(11)
[8]基于特征和规则的河流水系信息提取研究——以宜昌市河长制水系信息核查为例[J]. 周晓明.  长江科学院院报. 2018(08)
[9]融合LiDAR点云与正射影像的建筑物图割优化提取方法[J]. 杜守基,邹峥嵘,张云生,何雪,王竞雪.  测绘学报. 2018(04)
[10]融合无人机LiDAR和高分辨率光学影像的点云分类方法[J]. 高仁强,张显峰,孙敏,赵庆展.  南京信息工程大学学报(自然科学版). 2018(01)



本文编号：2985514