[發明專利]一種大批量機載LiDAR點云數據整體優化的方法

有效

• 申請號: 201711062434.4
• 申請日: 2017-11-02
• 公開（公告）號: CN110148218B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 閆繼揚;王國飛;江宇;李文棋;王剛;李振;張帆;李建平;王力
• 申請（專利權）人: 星際空間（天津）科技發展有限公司
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G06F17/11;G06F16/29
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種大批量機載LiDAR點云數據整體優化的方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

機載點云數據準備：對機載點云數據進行工程化組織管理，并掛接航跡線信息；

機載點云數據精度檢查：對工程化組織管理后的機載點云數據進行相對精度與絕對精度檢查，確定機載點云數據的精度，所述機載點云數據精度檢查分為采用相對精度檢查與絕對精度檢查兩種方式，其中：

1)所述相對精度檢查：針對同一測區不同航帶間、不同測區接邊航帶間同名區域點云進行匹配檢查，確定超限區域；

2)所述絕對精度檢查：利用高精度評價點確定機載點云數據絕對精度；

機載點云數據誤差源分析：對機載點云數據進行誤差源分析，確定當前區域內機載點云數據主要誤差源，所述機載點云數據誤差源分析具體包括對激光測距儀縮放誤差分析、姿態定位角度誤差分析、GNSS定位誤差分析；

1)所述激光測距儀縮放誤差分析：選取兩條航帶覆蓋區域內的大型地上構造物，比對其在機載點云數據中的尺寸與地面控制測量成果，根據其結果確定是否存在激光測距儀縮放比例誤差；

2)所述姿態定位角度誤差分析：選取有多條航線覆蓋且分布有典型地物的區域作為特征區域，分析特征區域內同名地物匹配誤差，確定姿態定位角度誤差來源；

3)所述GNSS定位誤差分析：綜合GNSS差分解算過程數據及機載激光點云數據同名地上構造物或相同地形區域的匹配情況，確定GNSS定位誤差在地理空間坐標系中的變化情況；

激光點云平差誤差模型構建：在機載激光點云誤差源分析的基礎上，構建相應的誤差糾正模型，按照單航線平差、單架次平差、局部平差法、殘差捏合、絕對精度改正的先后順序采用分級、逐步的平差思路進行點云的分階段平差處理，逐步迭代解算優化區域內機載激光點云數據；

成果輸出：輸出經單航線平差、單架次平差、局部平差法、殘差捏合、絕對精度改正后的大范圍測區內無縫拼接和精度優化后的機載點云數據。

2.根據權利要求1所述的一種大批量機載LiDAR點云數據整體優化的方法，其特征在于，所述激光點云平差誤差模型的構建是依據機載點云數據誤差源分析出當前區域內機載點云數據主要誤差源的分析結果通過構建相應的誤差糾正模型，進行點云的分階段平差處理，逐步迭代解算優化區域內機載激光點云數據。

3.根據權利要求1所述的一種大批量機載LiDAR點云數據整體優化的方法，其特征在于：所述姿態定位角度誤差分析具體包括heading角誤差分析、roll角誤差分析、pitch角誤差分析，具體分析過程為：其中：heading表示航向角，roll表示側滾角，pitch表示俯仰角；

所述heading角誤差分析：在機載點云覆蓋區域內選取相鄰航帶，在其公共區域邊緣位置選取地上特征構造物，根據其匹配情況確定heading角誤差；

所述roll角誤差分析：在機載點云覆蓋區域內選取相交航帶，在其公共區域邊緣位置選取平直地表，根據其邊緣高程匹配情況確定roll角誤差；

所述pitch角誤差分析：在機載點云覆蓋區域內選取相鄰航帶，在其公共區域中心位置選取地上特征構造物，根據其立面匹配情況確定Pitch角誤差。

4.根據權利要求1所述的一種大批量機載LiDAR點云數據整體優化的方法，其特征在于：所述GNSS定位誤差分析具體包括GNSS解算過程誤差分析、GNSS解算結果誤差分析，具體分析過程為：其中：GNSS為Global?Navigation?Satellite?System簡稱表示全球導航定位衛星系統；

所述GNSS解算過程誤差分析：根據GNSS解算過程中卡爾曼濾波正算結果與反算結果的差值、機載激光點云對應航跡線平面誤差及高程誤差確定GNSS解算過程誤差；

所述GNSS解算結果誤差分析：在工程化組織管理后的機載激光點云數據中選取典型區域，根據該區域內同名地上構造物或相同地形區域內的匹配情況確定GNSS解算結果誤差。

5.根據權利要求1所述的一種大批量機載LiDAR點云數據整體優化的方法，其特征在于，所述激光點云平差誤差模型構建具體步驟為：

1)Scale誤差改正模型構建：單架次數據通過架次內計算Scale參數的方法，采用單架次平差法，在同一架次內建立關于Scale的虛擬觀測方程：

通過以上模型，迭代解算每個架次的Scale修正值；

其中：

Scale：表示激光測距的比率誤差；

dX：表示不同條帶同名點云數據在地理空間坐標中X方向改正量；

dY：表示不同條帶同名點云數據在地理空間坐標中y方向改正量；

dZ：表示不同條帶同名點云數據在地理空間坐標中z方向改正量；

Tx：表示某條帶點云數據在地理空間坐標中X方向的差值；

Ty：表示某條帶點云數據在地理空間坐標中Y方向的差值；

Tz：表示某條帶點云數據在地理空間坐標中Z方向的差值；

dS：表示不同架次間Scale改正數；

2)姿態角誤差改正模型構建：多架次數據平差融合，架次接邊部分存在匹配誤差時，通過架次接邊的條帶進行匹配誤差調整；針對heading、roll、pitch參數，采用單航線平差法，在航線間重疊區建立關于heading、roll、pitch的虛擬觀測方程：

通過以上模型，迭代解算每條航帶的heading、roll、pitch值；

其中：

dX：表示不同條帶同名點云數據在地理空間坐標中X方向改正量；

dY：表示不同條帶同名點云數據在地理空間坐標中y方向改正量；

dZ：表示不同條帶同名點云數據在地理空間坐標中z方向改正量；

Tx：表示某條帶點云數據在地理空間坐標中X方向的差值；

Ty：表示某條帶點云數據在地理空間坐標中Y方向的差值；

Tz：表示某條帶點云數據在地理空間坐標中Z方向的差值；

表示點云條帶對應航跡線航向角改正量；

表示點云條帶對應航跡線側滾角改正量；

表示點云條帶對應航跡線航偏角改正量；

3)GNSS誤差改正模型構建：針對局部區域數據匹配誤差，采用局部平差法，針對x,y,z參數，以樣本區段為基礎分割數據建立局部分析區，在局部分析區內建立關于x,y,z的虛擬觀測方程：

通過以上模型，迭代解算局部區域的x,y,z改正值；

dX：表示不同條帶同名點云數據在地理空間坐標中X方向的改正量；

dY：表示不同條帶同名點云數據在地理空間坐標中y方向的改正量；

dZ：表示不同條帶同名點云數據在地理空間坐標中z方向的改正量；

Tx：表示某條帶點云數據在地理空間坐標中X方向的差值；

Ty：表示某條帶點云數據在地理空間坐標中Y方向的差值；

Tz：表示某條帶點云數據在地理空間坐標中Z方向的差值；

表示點云數據x方向改正量；

表示點云數據y方向改正量；

表示點云數據z方向改正量；

4)點云高程波動匹配：對經單航線平差、單架次平差、局部平差的機載激光點云數據點云數據根據相鄰條帶間同名點云存在的參與高程偏差，采用波動捏合的方法優化點云匹配精度；

5)點云數據絕對精度優化：在外業采集控制點的基礎上，對經單航線平差、單架次平差、局部平差、殘差捏合的機載激光點云數據通過構建擬合三角網的方式建立絕對精度改正模型，對點云數據進行絕對精度的優化。