[發明專利]三角網的構建方法、構建裝置和數字表面模型的生成方法

有效

• 申請號: 202010422765.X
• 申請日: 2020-05-19
• 公開（公告）號: CN111553986B
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: 王蘭蘭;其他發明人請求不公開姓名
• 申請（專利權）人: 北京數字綠土科技有限公司
• 主分類號: G06T17/20
• 分類號: G06T17/20
• 代理公司: 北京繪聚高科知識產權代理事務所(普通合伙) 11832
• 代理人: 郭士磊

本發明涉及三角網的構建方法、構建裝置和數字表面模型的生成方法，該構建方法包括：結合高程值的大小，利用預設緩存區將獲取的激光點云數據進行分層，得到位于各個預設緩存子區間內的多層激光點云數據，每個預設緩存子區間的區間長度均與每層激光點云數據所在的高程值區間相對應，對位于最大高程值區間的對應層激光點云數據進行三角剖分處理以得到初始三角網，根據所述初始三角網對多層激光點云數據中除位于所述最大高程值區間的對應層激光點云數據之外的剩余各層激光點云數據分別進行所述三角剖分處理以得到無凹坑三角網，能夠提高三角網的構建質量，并從整體上提高了現有三角網生成的算法效率。

技術領域

本發明涉及遙感測繪領域，尤其涉及一種三角網的構建方法、構建裝置和數字表面模型的生成方法。

背景技術

近年來，激光雷達已經成為一種較為常見的遙感技術，并在各個行業中得到了廣泛應用，例如在林業中，激光雷達可以全面、快速、準確和客觀地獲取大范圍林區的植被分布狀況，減少人力成本支出。激光掃描系統所獲得的數據稱為三維點云，它包含目標的位置、回波數、類別和顏色等信息。大多數三維點云是離散化的不規則分布的三維空間信息，經過處理可以得到地形產品，例如數字表面模型（Digital Surface Model，DSM），其中，DSM產品的精度和質量極大程度上取決于三維點云所生成三角網（TIN）的品質。

然而，三維激光掃描儀在上述掃描過程中，通常會形成多個回波，同時還會受到儀器精度的影響形成噪聲點，用含有噪點和多回波的點云直接生成的TIN模型會含有針狀的“凹坑”或“尖峰”，這將直接降低DSM的精度和質量。

發明內容

鑒于此，本發明提供一種三角網的構建方法、構建裝置和數字表面模型的生成方法，能夠通過結合高程值的大小，利用預設緩存區將獲取的激光點云數據進行分層，得到位于各個預設緩存子區間內的多層激光點云數據，然后在對位于最大高程值區間的對應層激光點云數據進行三角剖分處理以得到初始三角網的基礎上，對剩余的各層激光點云數據分別進行三角剖分處理以得到無凹坑三角網，通過結合高程值的大小以及分層處理，能夠防止將一些高程較低的點過早地被插入到三角網中形成凹坑，提高了三角網的構建質量，并從整體上提高了現有三角網生成的算法效率。

一種三角網的構建方法，該構建方法包括：

結合高程值的大小，利用預設緩存區將獲取的激光點云數據進行分層，得到位于各個預設緩存子區間內的多層激光點云數據，每個預設緩存子區間的區間長度均與每層激光點云數據所在的高程值區間相對應；

對位于最大高程值區間的對應層激光點云數據進行三角剖分處理以得到初始三角網；

根據初始三角網對多層激光點云數據中除位于最大高程值區間的對應層激光點云數據之外的剩余各層激光點云數據分別進行三角剖分處理以得到無凹坑三角網。

在一個實施例中，結合高程值的大小，利用預設緩存區將獲取的激光點云數據進行分層，得到位于各個預設緩存子區間內的多層激光點云數據”的步驟之前還包括：

對實時采集的三維激光點云數據進行預處理，預處理包括合并處理、分類處理和去噪處理中的至少一種。

在一個實施例中，三角剖分處理采用數據逐點插入法，對位于最大高程值區間的對應層激光點云數據進行三角剖分處理以得到初始三角網的步驟之前還包括：

對于每層激光點云數據在水平平面上分別進行排序，以得到排序后的多層激光點云數據。

在一個實施例中根據初始三角網對多層激光點云數據中除位于最大高程值區間的對應層激光點云數據之外的剩余各層激光點云數據分別進行三角剖分處理以得到無凹坑三角網的步驟包括：

以初始三角網為基礎，采用數據逐點插入方法對排序后的多層激光點云數據中除位于最大高程值區間的對應層激光點云數據之外的剩余各層激光點云數據進行三角剖分處理；