机载激光雷达数据生成DEM的数学形态学方法分析

"这篇文章主要探讨了使用激光雷达（LIDAR）数据生成数字高程模型（DEM）的方法，包括基于数学形态学的点云数据处理和去除非地面点，如植被和建筑物点，以保留地面点进行DEM构建的原理。文章提到了多种国内外研究提出的自动化或半自动化的点云过滤技术，如活动轮廓法、规则网格法、改良斜率式过滤法、曲线内插法、渐进式不规则三角网加密法和改良式斜率过滤法等。其中，Axelsson的渐进式不规则三角网加密法和阶层式强钝内插法分别被集成到TerraScan软件和SCO++等高线绘制程序中。" 激光雷达（LIDAR）是一种遥感技术，通过发射激光脉冲并测量其返回的时间来确定目标的距离，从而获取地表的高精度三维点云数据。这些数据包含了地表特征的详细信息，包括地形、建筑物、植被等。在生成DEM的过程中，首要任务是滤除非地面点，如植被覆盖的顶部点和建筑物点，因为这些点不反映真实的地形表面。 数学形态学方法是处理点云数据的一种有效工具，它能够帮助识别并去除局部高度较高的点，例如树木顶部的点。通过这种滤波，可以保留地表的低点，这些点通常代表了真实的地形特征。接着，利用保留下来的地面点，可以采用各种算法来构建DEM，如基于斜率的过滤法，它根据周围点的斜率信息来确定一个点是否为地面点。 文章中提到的几种过滤方法各有特点，例如活动轮廓法（Active Contours）利用边缘检测和形状建模来识别地表边界；规则网格法（Regularization Method）通过将点云数据投影到规则网格上进行处理；而渐进式不规则三角网加密法则通过逐步细化三角网来逼近地表形状。 DEM是地理信息系统（GIS）中重要的数据产品，广泛应用于地形分析、洪水模拟、环境保护等多个领域。生成高精度的DEM对于精确地理解地表特征和变化至关重要。随着LIDAR技术的发展和相关软件的进步，如TerraScan和SCO++，处理点云数据并生成DEM的效率和准确性都在不断提高。 激光雷达数据在生成DEM方面的应用是多样的，涉及到多种数学和计算机科学技术，包括点云滤波、地表点识别和地形建模等。这些技术的进步对于提升地理空间信息的获取和处理能力具有重要意义。