CN106990401A - 基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法，包括以下步骤：首先利用全波形机载激光雷达进行数据采集，根据全波形机载激光雷达数据生成理论模型得到机载激光雷达点云数据和全波形数据；分别提取机载激光雷达数据中的点云属性特征和全波形数据的回波参数特征；利用提取的特征信息，建立点云特征和回波参数特征信息之间的定量关系，得到模拟数据；将得到模拟数据作为参照，对全波形数据进行波峰位置修正；将全波形数据生成机载激光雷达数据，该数据即为经过二类高程误差修正的机载激光雷达数据。本发明通过对全波机载激光雷达采集的两套数据的特征分析与处理，从而达到提高机载激光雷达数据精度的目的。

Description

基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法

技术领域

本发明涉及一种全波形机载激光雷达数据处理方法，尤其是涉及一种提高机载激光雷达数据定位精度的二类误差修正的方法，属于机载激光雷达数据处理技术领域。

背景技术

机载激光雷达(Airborne Light Detection And Ranging，LiDAR)是一种主动式航空遥感对地观测系统，是九十年代初首先由西方国家发展起来并投入商业化应用的一门新兴技术，它集成激光测距仪、全球定位系统(GPS)和惯性测量单元(IMU)于一身。该技术在三维空间信息的实时获取方面产生了重大突破，为获取高时空分辨率的地球空间信息提供了一种全新的技术手段。

目前，在机载激光雷达领域，全波形激光雷达可以记录完整的后向散射信号回波波形，全波形数据的出现为高精度LiDAR数据带来了新的数据信息。全波形LiDAR数据对地形变化敏感，当垂直激光照射至倾斜地面时，地面光斑呈现一个长轴沿斜面的椭圆，使得回波脉冲宽度大于发射脉冲宽度(称为回波脉冲展宽)。消除波形展宽效应是LiDAR数据处理的一个重要内容，目的是为了提供可靠的标准化信号。传统信号处理方法包含的系统误差会影响反射回波信号的形态，因此这个问题一直未被有效解决。这些误差源通常都缺乏规律性且误差源间存在耦合，建立误差模型时无法顾及所有因素，因而很难建立误差模型，更不用说建立严格的解析模型进行误差改正。

发明内容

在本发明中，将所有限于现阶段的研究水平、当地面起伏较大或有一定的坡度时，激光脚点平面位置误差会引起高程方向的附加误差称之为二类高程误差。本发明针对二类高程误差难以改正的问题，在于提出了基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法，达到提高机载激光雷达数据定位精度的目的。

实现本发明所说的基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法的技术方案是这样的：

一种基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法，其特征在于，基于以下定义：当地面起伏大或有坡度时，激光脚点平面位置误差会引起高程方向的附加误差称之为二类高程误差；激光脚点平面位置主要是由全波形数据的波峰位置生成，因此全波形机载激光雷达点云数据二类高程误差修正方法即是波峰位置修正；通过波峰位置修正减小二类高程误差对全波形机载激光雷达数据定位精度的影响，包括以下步骤：

步骤1、全波形机载激光雷达准备和安装，以及机载激光雷达数据的生成，具体包括：

步骤a、在航飞载体上搭载一套全波形LiDAR系统，包括惯性测量单元(IMU)、差分GPS(DGPS)、激光扫描测距系统和成像装置；

步骤b、根据制定好的飞行方案，对测区进行航飞；

步骤c、根据全波形机载激光雷达数据生成理论模型得到一套全波形机载激光雷达数据和全波形数据；

步骤2、分别提取机载激光雷达数据中的点云特征和全波形数据的回波参数特征，利用回波参数特征建立回波宽度、扫描角与倾斜坡度值之间的定量关系，得到机载激光雷达模拟数据；

步骤3、根据步骤2中得到的全波形数据特征值作为参考值，利用波峰位置修正算法对全波形数据进行二类高程误差修正，得到新的全波形数据；

步骤4，将步骤3得到的全波形数据生成一套机载激光雷达数据，该机载激光雷达数据即为经过二类高程误差修正的机载激光雷达数据。

在上述基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法，所述步骤2中，利用回波参数特征建立回波宽度、扫描角与倾斜坡度值之间的定量关系，包括以下子步骤：

步骤2.1，将步骤1中得到的两套属性参数作为输入值，建立两组参数的定量关系并得到模拟数据进行步骤2.2——2.5的处理；

步骤2.2，确定全波形数据与机载激光雷达数据的相同点；

步骤2.3，计算飞行器与水平地面间的高差h，以及该水平地面到机载激光雷达获取数据过程中形成的航迹的激光束发散角γ、瞬时扫描角θ_i和激光束与倾斜地面形成的夹角α，根据公式(1)计算飞行器到光斑中心的距离；

步骤2.4，计算回波信号的前沿时间展宽和后沿时间宽度Δt₁和Δt₂，两者分别是从激光回波信号峰值到峰值两侧10％位置的时间间隔与标准发射信号的半波长时间间隔之差，根据公式(2)和公式(3)计算回波信号的前沿时间宽度和后沿时间宽度；

步骤2.5，利用建立的定量关系得到的回波前沿宽度和回波后沿宽度的模拟值，根据机载激光雷达模拟数据修正当前全波形数据的波峰位置，并将波峰位置修正后的全波形数据重新生成机载激光雷达数据。

在上述基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法，步骤3中，利用波峰位置修正算法对机载激光雷达数据进行波峰位置修正包括以下步骤：

步骤(a)分别提取机载激光雷达数据的点云特征(经纬度坐标、扫描角和倾斜坡度值)和全波形数据的参数信息(波峰位置、振幅和回波宽度)；

步骤(b)选用步骤(a)中的回波参数信息和点云特征信息，建立回波宽度、扫描角和倾斜坡度值之间的定量关系得到机载激光雷达模拟数据；

步骤(c)利用步骤(b)得到的机载激光雷达模拟数据作为参考数据，对全波形数据进行波峰位置修正；

步骤(d)将步骤(c)中波峰位置修正后的全波形数据根据生成理论模型重新生成机载激光雷达点云数据。

在上述基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法，二类高程误差修正方法为：

步骤4.1，将步骤1中得到的全波形数据和步骤2中的机载激光雷达模拟数据作为输入，分别对这两套数据进行步骤4.2——4.6的处理；

步骤4.2，提取机载激光雷达模拟数据的回波宽度值ω，计算回波宽度值与标准波形波宽Ι之间的差值Δ，公式(4)得出误差值；

Δ＝ω-Ι (4)

步骤4.3，设有观测样本{Ι_i}，每个样本相互独立，i＝1,2,3,...,n,

计算每个采样点观测值的权重{p_i}；

式中D_i为第i个采样点的强度值；

步骤4.4，计算全波形数据每个采样点对应的误差值I_i；

步骤4.5，a_i为改成前采样点位置，a_h为为改正前波峰位置，计算得到改正后的采样点位置为得到峰值位置

步骤4.6，利用修正后得到的波峰位置根据生成理论模型得到新的全波形机载激光雷达数据。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：1、由于本发明是数据驱动的方法，不需要利用野外控制点来进行坡度误差修正，因此减小了外业控制点布设的工作量，特别适用于难于布设外业控制点区域的机载激光雷达数据；2、经本发明改正二类高程误差后，利用DEM数据进行精度评价，将修正后的数据重新生成的DEM和平台DEM分别与坡度为0°-10°、10°-20°、20°-30°的实测数据值进行比较，得到均方根误差值，其中包含0°-10°60个数据，10°-20°45个数据，20°-30°35个数据，每组数据误差降低范围分别为0.01m、0.03m和0.06m。不同的坡度都有不同缩小程度，地形起伏幅度越大，缩小程度越高。

附图说明

图1是基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法的流程图。

图2是本发明应用于机载激光雷达数据建立数字高程模型时精度评价表(坡度0°-10°高程精度评价)。

图3是本发明应用于机载激光雷达数据建立数字高程模型时精度评价表(坡度10°-20°高程精度评)。

图4是本发明应用于机载激光雷达数据建立数字高程模型时精度评价表(坡度20°-30°高程精度评价)。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：

如图1所示，一种基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法，包括以下步骤：

步骤1，在航飞载体上搭载一套全波形LiDAR系统，包括惯性测量单元(IMU)、差分GPS(DGPS)、激光扫描测距系统和成像装置；

步骤2，利用步骤1中的全波形机载激光雷达进行数据采集，可以得到两套数据，分别为全波形机载激光雷达自身产生的机载激光雷达数据，以及全波形数据；

步骤3，根据步骤2中得到的两套数据，分别提取两套数据的属性特征，分别包括点云的经纬度坐标、扫描角、地面倾斜角度值和全波形数据的振幅值、波峰位置以及回波宽度值；

步骤4，对步骤3中得到的两套数据所对应属性特征，建立回波参数与倾斜地面角的定量关系并获得模拟数据；

步骤5，利用步骤4中得到的模拟数据特征值作为参考值，对全波形数据进行波峰位置修正；

步骤6，对步骤5得到的全波形数据，重新生成一套机载激光雷达数据，该机载激光雷达数据即为经过二类高程误差修正的机载激光雷达数据。

如上所述的步骤4中，用于建立回波宽度、扫描角和倾斜地面角的定量关系的步骤为：

步骤4.1，将步骤3中得到的两套属性参数作为输入值，建立两组参数的定量关系并得到模拟数据进行步骤4.2——4.5的处理；

步骤4.2，确定全波形数据与机载激光雷达数据的相同点；

步骤4.3，计算飞行器与水平地面间的高差h，以及该水平地面到机载激光雷达获取数据过程中形成的航迹的激光束发散角γ、瞬时扫描角θ_i和激光束与倾斜地面形成的夹角α，根据公式(1)计算飞行器到光斑中心的距离；

步骤4.4，计算回波信号的前沿时间展宽和后沿时间宽度Δt₁和Δt₂，两者分别是从激光回波信号峰值到峰值两侧10％位置的时间间隔与标准发射信号的半波长时间间隔之差，根据公式(2)和公式(3)计算回波信号的前沿时间宽度和后沿时间宽度；

步骤4.5，利用建立的定量关系得到的回波前沿宽度和回波后沿宽度的模拟值，根据机载激光雷达数据生成理论模型修正当前全波形数据的波峰位置，并将修正后的全波形数据重新生成机载激光雷达数据；

步骤5中，二类高程误差修正方法为：

步骤5.1，将步骤3中得到的全波形数据和步骤4中的模拟数据作为输入，分别对这两套数据进行步骤5.2——5.6的处理；

步骤5.2，提取模拟数据的回波宽度值ω，计算回波宽度值与标准波形波宽Ι之间的差值Δ，公式(4)得出误差值；

Δ＝ω-Ι (4)

步骤5.3，设有观测样本{Ι_i}，每个样本相互独立，i＝1,2,3,...,n,

计算每个采样点观测值的权重{p_i}；

式中D_i为第i个采样点的强度值。

步骤5.4，计算全波形数据每个采样点对应的误差值I_i；

步骤5.5，得到改正后的采样点位置为得到峰值位置

步骤5.6，利用修正后得到的波峰位置根据生成理论模型得到新的全波形机载激光雷达数据。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (4)

1.一种基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法，其特征在于，基于以下定义：当地面起伏大或有坡度时，激光脚点平面位置误差会引起高程方向的附加误差称之为二类高程误差；激光脚点平面位置主要是由全波形数据的波峰位置生成，因此全波形机载激光雷达点云数据二类高程误差修正方法即是波峰位置修正；通过波峰位置修正减小二类高程误差对全波形机载激光雷达数据定位精度的影响，包括以下步骤：

步骤1、全波形机载激光雷达准备和安装，以及机载激光雷达数据的生成，具体包括：

步骤a、在航飞载体上搭载一套全波形LiDAR系统，包括惯性测量单元(IMU)、差分GPS(DGPS)、激光扫描测距系统和成像装置；

步骤b、根据制定好的飞行方案，对测区进行航飞；

步骤c、根据全波形机载激光雷达数据生成理论模型得到一套全波形机载激光雷达数据和全波形数据；

步骤2、分别提取机载激光雷达数据中的点云特征和全波形数据的回波参数特征，利用回波参数特征建立回波宽度、扫描角与倾斜坡度值之间的定量关系，得到机载激光雷达模拟数据；

步骤3、根据步骤2中得到的全波形数据特征值作为参考值，利用波峰位置修正算法对全波形数据进行二类高程误差修正，得到新的全波形数据；

步骤4，将步骤3得到的全波形数据生成一套机载激光雷达数据，该机载激光雷达数据即为经过二类高程误差修正的机载激光雷达数据。

2.根据权利要求1所述基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法，其特征在于：所述步骤2中，利用回波参数特征建立回波宽度、扫描角与倾斜坡度值之间的定量关系，包括以下子步骤：

步骤2.1，将步骤1中得到的两套属性参数作为输入值，建立两组参数的定量关系并得到模拟数据进行步骤2.2——2.5的处理；

步骤2.2，确定全波形数据与机载激光雷达数据的相同点；

步骤2.3，计算飞行器与水平地面间的高差h，以及该水平地面到机载激光雷达获取数据过程中形成的航迹的激光束发散角γ、瞬时扫描角θ_i和激光束与倾斜地面形成的夹角α，根据公式(1)计算飞行器到光斑中心的距离；

$\mathrm{\Δ}Roll=\frac{h}{{\mathrm{cos\θ}}_i}---\left(1\right)$

步骤2.4，计算回波信号的前沿时间展宽和后沿时间宽度Δt₁和Δt₂，两者分别是从激光回波信号峰值到峰值两侧10％位置的时间间隔与标准发射信号的半波长时间间隔之差，根据公式(2)和公式(3)计算回波信号的前沿时间宽度和后沿时间宽度；

${\mathrm{\Δt}}_1=\frac{2H\·\[cos({\mathrm{\θ}}_i-\mathrm{\α}-\mathrm{\γ}/2)-cos({\mathrm{\θ}}_i-\mathrm{\α})\]}{{\mathrm{cos\θ}}_i\·\cos ({\mathrm{\θ}}_i-\mathrm{\α}-\mathrm{\γ}/2)}---\left(2\right)$

${\mathrm{\Δt}}_2=\frac{2H\·\[cos(\mathrm{\α}-{\mathrm{\θ}}_i)-\cos ({\mathrm{\θ}}_i-\mathrm{\α}+\mathrm{\γ}/2)\]}{{\mathrm{cos\θ}}_i\·\cos ({\mathrm{\θ}}_i-\mathrm{\α}+\mathrm{\γ}/2)}---\left(3\right)$

步骤2.5，利用建立的定量关系得到的回波前沿宽度和回波后沿宽度的模拟值，根据机载激光雷达模拟数据修正当前全波形数据的波峰位置，并将波峰位置修正后的全波形数据重新生成机载激光雷达数据。

3.根据权利要求1所述基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法，其特征在于：步骤3中，利用波峰位置修正算法对机载激光雷达数据进行波峰位置修正包括以下步骤：

步骤(a)分别提取机载激光雷达数据的点云特征(经纬度坐标、扫描角和倾斜坡度值)和全波形数据的参数信息(波峰位置、振幅和回波宽度)；

步骤(b)选用步骤(a)中的回波参数信息和点云特征信息，建立回波宽度、扫描角和倾斜坡度值之间的定量关系得到机载激光雷达模拟数据；

步骤(c)利用步骤(b)得到的机载激光雷达模拟数据作为参考数据，对全波形数据进行波峰位置修正；

步骤(d)将步骤(c)中波峰位置修正后的全波形数据根据生成理论模型重新生成机载激光雷达点云数据。

4.根据权利要求1所述基于全波形机载激光雷达数据二类高程误差修正方法，其特征在于：二类高程误差修正方法为：

步骤4.1，将步骤1中得到的全波形数据和步骤2中的机载激光雷达模拟数据作为输入，分别对这两套数据进行步骤4.2——4.6的处理；

步骤4.2，提取机载激光雷达模拟数据的回波宽度值ω，计算回波宽度值与标准波形波宽Ι之间的差值Δ，公式(4)得出误差值；

Δ＝ω-Ι (4)

步骤4.3，设有观测样本{Ι_i}，每个样本相互独立，i＝1,2,3,...,n,

计算每个采样点观测值的权重{p_i}；

$p_i=\frac{D_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{D}_i}---\left(5\right)$

式中D_i为第i个采样点的强度值；

步骤4.4，计算全波形数据每个采样点对应的误差值I_i；

$I_i=\frac{p_i}{{\mathrm{\Σp}}_i}\·\mathrm{\Δ}---\left(6\right)$

步骤4.5，a_i为改成前采样点位置，a_h为为改正前波峰位置，计算得到改正后的采样点位置为得到峰值位置

${\hat{a}}_i=I_i+a_i---\left(7\right)$

${\hat{a}}_h=I_h+a_h---\left(8\right)$

步骤4.6，利用修正后得到的波峰位置根据生成理论模型得到新的全波形机载激光雷达数据。