CN104778744A - 基于Lidar数据的大规模三维森林可视化场景建立技术 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于激光雷达(Light Detection And Ranging，Lidar)数据的大规模三维森林可视化场景建立技术。利用激光雷达扫描获得的森林点云数据，首先提取出地面点和非地面点。地面点通过插值建立数字地形模型(DEM)数据，在非地面点中利用自顶向下的基于距离的单木分割算法，提取出单木及单木相关参数，通过OSG引擎对DEM地形数据、树木模型、专题数据进行组织与管理，建立场景模型，并开发出大规模的三维森林可视化场景建立方法。

Description

基于Lidar数据的大规模三维森林可视化场景建立技术

技术领域

本发明涉及一种基于激光雷达森林点云数据的地形构建、林木模型提取和三维可视化的方法，具体是一种基于Lidar数据的大规模三维森林可视化场景建立技术。

背景技术

激光雷达(Light Detection And Ranging，简称LIDAR)技术的兴起为解决如何快速获取大规模空间数据的问题提供了新的选择。激光雷达技术属于一种主动式的信息获取技术，从出现至今已经过了多年的发展，逐渐兴起并且越来越受到相关行业的重视。激光雷达测量技术是从20世纪中后期出现并逐步发展起来的一门新型技术，机载LIDAR系统是一个集成系统，包含了多个设备，主要有激光测距单元、光学机械扫描单元、控制记录单元、GPS接收机和惯性测量单元IMU(Inertial Measure Unit)等，其中激光测距单元又包括了激光发射器和接收机。激光测距单元主要是用于测量激光发射器与目标反射点之间的距离；光学机械扫描单元使机载LIDAR系统可以实现对目标表面沿某方向进行逐点测量；GPS接收机和IMU主要用来获取平台的姿态和位置，这两个设备联合起来又被称为导航系统，或者是POS(Positioning and Orientation system)系统，通过这些设备的组合解算获取点云数据空间信息。

森林是复杂室外场景的一个典型代表，它不仅整体模型复杂，如树木种类繁多，数量庞大，而且其中每一个个体树木所包含的枝叶数不胜数，森林绘制的数据量非常庞大，远远超出了当前图形硬件的处理能力，对森林进行建模与绘制就显得更加困难。因此要实现三维森林场景的构建以及森林场景中交互式实时漫游，必须采用一些特殊的优化处理技术，来保证场景的实时渲染。同时，高精度地形数据也是海量数据，如何对其组织和管理，也存在技术难题。

传统的树木模型建模都是通过3DMax，Maya，Creator等三维软件，通过坐标和纹理构建三维模型，并且需要调用树木的模型库，浪费大量的时间、人力；同时，通过软件创建的树木的模型并不是真实地理范围内树木的模型，它们的高度、冠幅、空间分布并不和真实地理场景中的树木相匹配，不能构建出真实的三维森林场景，不利于环保、国土、林业等以此为依据开展森林资源调查、规划、保护等应用，远远不能满足实际应用的需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于Lidar数据的大规模三维森林可视化场景建立技术，首先对目标区获取的点云数据进行预处理，采用单木分割算法提取森林中的单株林木信息。在此基础上利用OSG图形引擎，通过对大规模地形及森林景观进行数据的组织和管理，开发出大规模的三维森林可视化场景建立方法，以解决上述背景技术中提出的森林参数获取困难、三维森林场景与现实差距较大、无法在生产中应用等问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于Lidar数据的大规模三维森林可视化场景建立技术，利用实地扫描的点云数据，采用自顶向下的基于距离的单木分割算法，提取出单木及单木相关参数(树高、位置、冠幅、空间分布等)，再基于两级四叉树地形组织，通过OSG引擎对地形数据、树木模型、专题数据进行组织与管理，建立场景模型，然后通过动态Impostor技术混合OSG分页技术进行森林场景渲染；具体实施步骤为：

1、Lidar数据预处理：

(1)提取地面点和非地面点：根据Lidar数据，提取出地面点和非地面点的点云数据；

(2)建立数字地形模型(DEM)数据：通过提取出的地面点，经插值生成DEM地形数据；

2、在非地面点中提取树木点云信息：

由上一步骤1中提取出的非地面的点云数据，归一化样区内的点到同一高程面上，找出最高点作为目标树的树冠点，通过点云间的空间距离与阈值的比较，从上往下找出归属于本棵树的点云集，之后移除本棵树的点云继续找寻剩下的最高点，按此方法依次迭代下去，直至所有点都被划归到单独的树木点集内，即利用本发明提出的自顶向下的基于距离的单木分割算法提取出单棵树木；

3、树木点云信息自动建模：

利用步骤2中提取出的树木点云信息，建立单棵树木模型，由单棵树木参数信息汇总，建立树木模型库；

4、专题数据准备，包括数字线状图及土地利用图；

5、基于两级四叉树地形组织，通过OSG引擎对DEM地形数据、树木模型、专题数据进行组织与管理，建立场景模型；

6、通过动态Impostor技术混合OSG分页技术进行树木渲染。

本发明利用实地扫描的森林三维点云数据，区分出地面点与非地面点，利用地面点生成数字地形模型，在非地面点中利用自顶向下的基于距离的单木分割算法，提取出单木及相关参数，通过OSG引擎对DEM地形数据、树木模型、专题数据进行组织与管理，建立场景模型，并进行了树木渲染，构建出真实的三维森林场景，具备很高的实际应用价值。

附图说明

图1为本发明中DEM地形数据实例图。

图2为本发明基于Lidar数据的大规模三维森林可视化场景建立技术流程图。

图3为本发明中impostor动态纹理生成技术的实例图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中，如图2所示，本发明提供一种基于Lidar数据的大规模三维森林可视化场景建立技术，利用实地扫描的点云数据，采用自顶向下的基于距离的单木分割算法，提取出单木及单木相关参数(树高、位置、冠幅、空间分布等)，再基于两级四叉树地形组织，通过OSG引擎对地形数据、树木模型、专题数据进行组织与管理，建立场景模型，然后通过动态Impostor技术混合OSG分页技术进行森林场景渲染；具体实施步骤为：

1、Lidar数据预处理：

(1)提取地面点和非地面点：根据Lidar数据，提取出地面点和非地面点的点云数据；

(2)建立数字地形模型(DEM)数据：通过提取出的地面点，经插值生成DEM地形数据，如图1；

2、在非地面点中提取树木点云信息：

由上一步骤(1)中提取出的非地面的点云数据，利用本发明的单木分割算法，提取出单棵树木，归一化样区内的点到同一高程面上，找出最高点作为目标树的树冠点，通过点云间的空间距离与阈值的比较，从上往下找出归属于本棵树的点云集，之后移除本棵树的点云继续找寻剩下的最高点，按此方法依次迭代下去，直至所有点都被划归到单独的树木点集内，即利用本发明提出的自顶向下的基于距离的单木分割算法提取出单棵树木；

3、树木点云信息自动建模

利用步骤2中提取出的树木点云信息，建立单棵树木模型，由单棵树木参数信息汇总，建立树木模型库；传统的树木模型建模都是通过3dmx，maya，Creator等三维软件，通过坐标和纹理构建三维模型，并且需要建立树木的模型库。加载到森林场景中模型样式单一。本发明根据点云数据提取出的树木的点云信息参数，以及单木点云数据，现构建出树木的主体树干，在划分出枝叶，最后导出树木模型，以3ds，obj等文件保存出出来，如表1所示；

表1 单木信息参数

4、专题数据准备，包括数字线状图及土地利用图；

收集样区内已有的专题数据，主要包括线状图、土地利用图，线状图可以获取道路河流等位置、宽度和长度等属性信息，土地利用图可以获得场景内，如村庄、农田、湖泊等的位置及面积信息；

5、基于两级四叉树地形组织，通过OSG引擎对DEM地形数据、树木模型、专题数据进行组织与管理，建立场景模型，其主要技术流程如图2；

本发明主要采用了如下技术：

1、基于两级四叉树地形组织

传统的四叉树结构可以直接地表示规则网格的数字地面模型，树中的每一个节点覆盖场景中一个2n×2n的地形区域，树的根节点表示整个地形。节点扩展时将地形沿平面上的两轴平分成四个子块，分别对应它的四个子节点依次逐层细分。

一个传统的四叉树结构可定义如下：

因此，传统的四叉树模型生成时，每个节点都采样一次，从而不同的层对应不同的分辨率。建立全分辨率的四叉树对于超大规模场景来说会消耗大量内存。

本发明考虑到场景是超大规模的，本发明把整个场景划分成三个层次，最顶层是World，中间是分块的Block，底层是QuadtreeNode结点。每个分块的Block是一可变的动态四叉树，每个结点类型为QuadtreeNode，而所有的Block又组成整个场景的静态全分辨率四叉树，也就是说，Block的数量跟场景大小成正比，LOD渐进简化是以Block为单位。因此，对整个超大规模场景，四叉树的设计可以分两种情况考虑：对于整个场景而言，整个场景所管理的各层Block是一棵全分辨率四叉树，以Block为单位；而对于每一个Block而言，是一个组织着大量QuadtreeNode的动态可变四叉树，以QuadtreeNode为单位。

本发明提出的上述组织方式有如下优点：

(1)与过去全分辨率四叉树方法相比，可以解决了过去整个场景中大量节点的问题，在我们的整个场景中，只存在一棵管理Block的全分辨率四叉树，以及当前活动的处于视锥范围内的Block里的动态可变四叉树。那些非活动Block里的大量节点不在生成，节省了大量的内存空间。

(2)与纯动态四叉树组织方法相比，地形数据的载入更新均以Block(块)为单位，避免了每帧都需要对整棵四叉树进行更新，只对当前处于视锥范围内活动的Block分别构建可变动态四叉树。同时方便本文后面部分能够实现后台异步的块的读入和更新。

(3)对于每个Block里的动态可变四叉树，把采样与四叉树模型分开，在建立四叉树模型时并没有采样的操作，得到的四叉树也不存在底层限制，当四叉树节点大小比Grid格网还要小的时候，不中止节点细分，而对节点内顶点进行分形内插高程，这对于距离屏幕相当近的节点，仍然能够达到一定精度，不存在约束四叉树由于约束带来的局部C2-LOD因素调整失效。

2、基于动态Impostor技术混合OSG分页技术的树木渲染

(1)动态Impostor技术简介

Maciel首次提出了基于impostor技术的绘制方法。这种方法在预计算阶段把某些指定对象经投影变换转换成带有透明信息的纹理图像，映射到四边形平面后，再放置到场景中该对象原来所在的位置上，并将这类对象称为图像替身。在参考视点移动过程中动态创建，称之为动态impostor。利用动态Impostor技术可将当前帧画面中距离视点较远物体的投影图像存储起来，在之后数帧的绘制过程中将该图像作为纹理影射到一个取代该物体的矩形上上，从而减少了课时范围内可见的几何面片，获得更高的绘制效率。在使用impostor绘制的每一帧中，impostor根据视点的变化，作相应的变形以模拟视点移动时和原来几何对象的所产生的误差，可进一步延长impostor使用的范围。

Impostor的绘制速度与他所代替的模型的几何复杂度无关，仅受Impostor纹理的大小以及投影到屏幕的像素规模影响，而距离视点较远的物体在屏幕上的投影面积较小，这种方法可以快速显示任意复杂的场景，并且几何复杂度越高的物体，impostor绘制加速技术越能提高绘制速度。

(2)impostor纹理生成

用于替代模型实体的impostor纹理必须包含实体的全部信息，其在屏幕坐标下仅覆盖原来几何物体的区域，因此，Impostor纹理可以通过三维场景的包围盒获得。为了生成impostor纹理，将物体包围盒的顶点从世界坐标系转换到屏幕坐标系，根据投影坐标的最大、坐标值确定包围这个物体的矩形，实体中所有顶点投影到屏幕后得到的像素都落在这个矩形内，将这一范围内的帧缓存拷入纹理内存就得到了物体的impostor纹理，如图3。

绘制过程：Impostor纹理生成后，渲染一个对齐视窗的布告牌应是件很简单的事，但由于静态impostor纹理平面的分辨率是固定的，因此最后绘制出来的树木各种属性也是固定不的。当视点和对象之间距离的改变时，impostor纹理的分辨率也会发生适当的改变，应该重新生成impostor纹理来保证场景的真实感。另外当对象与视点观察矢量之间的角度发生大范围变化时，则会产生几何图像的扭曲或失真，也需要根据新的参照视点重新生成impostor纹理；

虽然动态impostor技术较大地提高了渲染树木的速度，但对于大规模的复杂森林场景的快速渲染，还需要结合其他优化技术，本发明利用了混合使用了OSG的分页技术渲染来渲染大面积的植被的。OSG的分页技术可以根据设置页面尺寸和视点动态装卸页面，只装载和渲染需要看到的树木，同时可设定使用LOD的距离和级别；使用Impostor技术来渲染较远距离的树木，增加场景密集程度。分页技术使渲染效率比常规方法至少快100倍，提供了渲染无限区域上海量实体的优化方法，尤其适合茂密的森林和户外场景。

本发明的工作原理是：利用实地扫描的森林三维点云数据，区分出地面点与非地面点，利用地面点生成数字地形模型，在非地面点中利用自顶向下的基于距离的单木分割算法，提取出单木及相关参数，通过OSG引擎对DEM地形数据、树木模型、专题数据进行组织与管理，建立场景模型，并进行了树木渲染，构建出真实的三维森林场景，具备实际的应用价值。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (1)

1.一种基于Lidar数据的大规模三维森林可视化场景建立技术，其特征在于：利用实地扫描的点云数据，采用自顶向下的基于距离的单木分割算法，提取出单木及单木相关参数，再基于两级四叉树地形组织，通过OSG引擎对地形数据、树木模型、专题数据进行组织与管理，建立场景模型，然后通过动态Impostor技术混合OSG分页技术进行森林场景渲染；具体实施步骤为，

(1)、Lidar数据预处理：

1)提取地面点和非地面点：根据Lidar数据，提取出地面点和非地面点的点云数据；

2)建立数字地形模型(DEM)数据：通过提取出的地面点，经插值生成DEM地形数据；

(2)、在非地面点中提取树木点云信息：

由上一步骤(1)中提取出的非地面的点云数据，归一化样区内的点到同一高程面上，找出最高点作为目标树的树冠点，通过点云间的空间距离与阈值的比较，从上往下找出归属于本棵树的点云集，之后移除本棵树的点云继续找寻剩下的最高点，按此方法依次迭代下去，直至所有点都被划归到单独的树木点集内，即利用本发明提出的自顶向下的基于距离的单木分割算法提取出单棵树木；

(3)、树木点云信息自动建模：

利用步骤(2)中提取出的树木点云信息，建立单棵树木模型，将单棵树木参数信息汇总，建立树木模型库；

(4)、专题数据准备，包括数字线状图及土地利用图；

(5)、基于两级四叉树地形组织，通过OSG引擎对DEM地形数据、树木模型、专题数据进行组织与管理，建立场景模型；

(6)、通过动态Impostor技术混合OSG分页技术进行树木渲染。