[发明专利]机载LiDAR点云道路信息提取方法及装置

说明书

本发明提供一种机载LiDAR点云道路信息提取方法及装置，包括：对获取的待检测道路的点云数据进行滤波获得地面点云数据；对地面点云数据建立二维网格；确定每个网格对应的第一平均高程值，和所有临近网格对应的最高高程、最低高程和第二平均高程值，并根据这些数值确定所有临近网格中是否存在道路点网格；当存在道路点网格时，将所有道路点网格进行网格聚类确定道路点网格簇；根据每个道路点网格簇的大小，确定道路点网格簇中的点云数据是否为道路点云数据。该方案对点云建立标准空间网格，利用其空间分布特征及相互高程差的关系确定道路位置，并根据网格聚类的生长方式确定存在道路的网格，达到提取道路的目的。

技术领域

本发明涉及激光点云分类技术领域，特别涉及一种机载LiDAR点云道路信息提取方法及装置。

背景技术

机载激光雷达(LIDAR)技术是近年来发展起来的一种可以直接获取地面三维信息的技术，具有传统航空摄影测量无可比拟的优势，已广泛应用于城市建筑物提取和三维重建。但LIDAR获取的点云数据除包含建筑物信息外，也包含了其他非建筑物信息，如地面信息和植被信息以及道路信息。道路与周围地面点通常很难利用高度信息进行分割，使道路信息的自动提取较建筑物提取困难更大，研究成果相对少些，道路信息愈来愈受到广泛重视，如何有效地提取道路信息一直是该领域的研究热点之一。

利用点云数据提取道路信息是目前学界研究的热点，通常采用滤波分割算法作为提取算法。该算法分两步进行：第一步是滤波，先采用形态学滤波法或表面估计滤波法，提取数字地面模型DTM(Digital Terrain Model，数字地面模型是利用一个任意坐标系中大量选择的已知x、y、z的坐标点对连续地面的一种模拟表示，或者说，DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。x、y表示该点的平面坐标，z值可以表示高程、坡度、温度等信息)，然后将点云数据直接获取的数字表面模型与DTM做差，通过预设的高差比值，将DSM点群分为地面点群和非地面点群。第二步是分割，道路分割是对地面点群进行分割，通常是借助所获得的激光回波的强度信息，将非道路点群(主要是绿地等点群)去除，提取出道路点群。另外，澳大利亚昆士兰大学利用激光回波的强度信息进行道路提取。该方法包括：首先利用不同尺寸的窗口进行形态学开运算，生成DTM，利用LIDAR的高度信息，将数据分为地面点和非地面点，然后利用激光回波的强度信息将地面点分为道路和非道路，最后利用一系列的滤波方法精确分类出道路。

目前在道路分割中所使用的主流算法，需要使用激光回波的强度数据进行辅助分割，由于目前能够提供强度数据的系统还有限，即使是能够提供强度数据的系统，其强度数据一般也较为模糊。此外，激光回波的强度不仅与反射介质点特性有关，还同激光的入射角度、激光脉冲作用点距离等因素有关。因此，利用激光回波强度数据进行数据分割具有一定难度，需要开发新的不使用强度数据的道路分割算法，提高算法的实用性。

发明内容

本发明实施例提供了一种机载LiDAR点云道路信息提取方法及装置，使用反射强度信息进行提取，并使用滤波剔除非地面点的干扰，缩减了计算时间，解决了反射强度信息进行提取效果不稳定以及效率低下等原因导致在实际的生产运用起不到良好的效果，实现了对复杂地形下标准公路的快速提取。

该机载LiDAR点云道路信息提取方法包括：

获取待检测道路的点云数据，对所述待检测道路的点云数据进行滤波，获得地面点云数据；

基于预设的网格大小对所述地面点云数据建立二维网格；

计算每个网格及对应的所有临近网格中每个地面点云数据的高程值，确定每个网格对应的第一平均高程值，和所有临近网格对应的最高高程、最低高程和第二平均高程值；

根据第一平均高程值、最高高程、最低高程和第二平均高程值，确定所有临近网格中是否存在道路点网格；

当存在道路点网格时，将所有道路点网格进行网格聚类确定道路点网格簇；