基于单木位置与地表信息的地基激光雷达数据配准方法技术

本发明专利技术涉及基于单木位置与地表信息的多站地基激光雷达数据间的自动配准方法，主要应用于基于多站地基激光雷达数据的三维森林场景重建。一种多站地基激光雷达数据间的自动配准方法，在自动对准过程中使用附加地基激光雷达姿态测量装置，减少配准所需要确定的配准参数的个数，以减少配准所需的控制点个数。同时利用多株单木形成的三角形的相似性来自动识别同名单木，为配准提供控制点，使用本发明专利技术可以降低配准过程对控制点精度的要求和依赖，实现森林环境下，多站地基激光雷达数据的自动配准。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于单木位置与地表信息的地基激光雷达数据间的自动配准方法，特别地，本专利技术涉及森林场景下多站地基激光雷达数据间的自动配准，主要应用于基于多站地基激光雷达数据的三维森林场景重建。
技术介绍
地基激光雷达数据已逐步应用于单木结构参数的详细测量，包括单木的位置与尺寸(Hopkinson et al.2004；Henning and Radtke 2006)。在林分尺度上主要考虑森林冠层分量的空间分布(Henning and Radtke 2006)。由于单木之间的遮挡，使用单站数据很难在林分水平上使用地基激光雷达数据对森林进行准确的描述。需要使用多站数据，这就需要对多站数据进行配准。在考古以及建筑物的三维重建过程中，由于研究对象具有明确的角点等特征可用于特征点进行配准。森林与人工建筑物不同，没有明确的特征点可供直接利用。因此研究人员尝试在森林场景中放置人工目标以作为配准所使用的控制点。另外，目前已经报道了一些不使用人工目标进行自动配准的方法。这些方法大多针对人工目标，如建筑或工业组件等。通常的做法是在两站数据的公共区域内选取同名点或同名面，藉此进行配准参数的计算(Goshtasby 1998)。目前最有名的算法是Besl and McKay提出的迭代最近点算法(Iterative Closest Point，ICP)(Besl and McKay 1992)。虽然许多研究人员针对该算法的局限性进行了改进(Gendron et al.1998；Goshtasby 1998；Dalley and Flynn2002；Estepar et al.2004；Kim et al.2004；Chetverikov et al.2005)，但是该算法要求待配准的两站数据之间具有较大的重叠度，往往要求重叠度大于50％，而且重叠区域内只含有一个物体或感兴趣面，且具有较高的点密度(Estepar et al.2004；Kim etal.2004；Chetverikov et al.2005)。这些要求在森林条件下都无法满足。Henning and Radtke提出了一种针对森林场景的配准方法(Henning and Radtke 2008)。它将配准过程分为两步，首先通过地面选择控制点进行数据的粗配准，然后从树干上选择较为精确的控制点进行精配准。虽然这种方法在地表特征明显，林分密度较低，林下植被较少时比较适用；在地表特征不明的情况下，单木被枯枝包围，遮挡较严重的时候，配准所需的控制点较难选择，成功的几率大大降低。
技术实现思路
多站地基激光雷达数据配准的关键在于控制点的选取，而在森林场景条件下，很难通过选取精确的控制点，现有的森林场景下的数据配准算法，通常要求地表和树干具有较为明显的特征点可供利用。本专利技术主要解决的问题是降低配准过程对控制点精度的要求和的依赖程度。本专利技术通过附加地基激光雷达姿态测量装置，减少配准所需要确定的配准参数的个数，以减少配准所需的控制点个数，同时利用多株单木形成的三角形的相似性来自动识别同名单木，为配准提供控制点，单木位置与重复区域内地表的吻合作为配准参数计算的依据，从而减-->少对精确控制点的依赖。可以通过如下方案来实现本专利技术。一种多站地基激光雷达数据间的自动配准方法，在自动对准过程中使用附加地基激光雷达姿态测量装置，减少配准所需要确定的配准参数的个数，以减少配准所需的控制点个数。在上述方案中，优选地，可以使用倾角传感器沿地基激光雷达的X与Y轴对仪器的姿态进行测量。优选地，所述自动配准方法可以用于森林场景的自动配准，并且可以利用垂直滤波方法进行树干点云的识别。优选地，在对准过程中，使用树干的中心位置作为控制点，将待配准的两站数据称为主数据和副数据，通过下述三个步骤在主、副数据中找到对应的树干：步骤1，使用变尺度方法将地面点与植被点分离；步骤2，分别对主、副数据进行垂直滤波，以提取树干点云并计算树干的中心坐标；步骤3，利用对应的树干在主、副数据中形成的三角形应具有相似的性质这一规则来识别对应的树干。优选地，利用地表以上冠层以下的一段空间的点云进行树干的识别，利用这段空间的点云的垂直分布特征与树干点云的区别去除这段空间中树枝与地表植噪音。在上述方案中，优选地，所述自动配准方法可以用于森林场景的自动配准，可以将待配准的两站数据称为主数据和副数据，可以利用单木构成的三角形的相似性来识别主、副数据中相同的树干。优选地，所述自动配准方法用于森林场景的自动配准，并且使用4个配准参数；利用相同的树干计算其中的3个配准参数，利用地表计算第4个配准参数。优选地，对激光雷达数据进行首先采用变尺度方法将地面点与植被点分离，然后通过垂直滤波识别单木的位置，利用单木之间的相对位置自动识别出同名的单木，将同名单木作为控制点，求得3个配准参数；最后根据地表的最佳吻合确定两站数据在垂直方向上的偏移，求得第4个配准参数。一种多站地基激光雷达数据间的自动配准方法，所述自动配准方法用于森林场景的自动配准，在自动对准过程中使用附加地基激光雷达姿态测量装置，减少配准所需要确定的配准参数的个数，从而使用4个配准参数，以减少配准所需的控制点个数；借用变尺度方法将地表点与植被点分离；利用垂直滤波方法进行树干点云的识别；利用单木构成的三角形的相似性来识别主、副数据中相同的树干；利用相同的树干计算所述4个配准参数中的3个参数，利用地表计算所述4个配准参数中的最后一个参数。使用本专利技术可以降低配准过程对控制点的依赖，实现森林环境下，多站地基激光雷达数据的自动配准。附图说明图1示出本专利技术的O-X’Y’Z’座标系与O-XYZ座标系的相对位置关系。图2示出本专利技术的γ′求解的原理图。-->图3示出本专利技术的主、副数据所采用的坐标系统之间的关系。具体实施方式下面将参考附图，详细说明用于实施本专利技术的典型实施方式。根据数据配准原理，配准过程共有6个参数需要确定，本专利技术使用倾角传感器沿地基激光雷达的X与Y轴对仪器的姿态进行测量，这样需要确定的参数较少，即为4个，使用测量的姿态参数可将XOY平面旋转至水平面。对激光雷达数据进行首先采用变尺度方法将地面点与植被点分离，然后通过垂直滤波识别单木的位置，利用单木之间的相对位置自动识别出同名的单木，将同名单木作为控制点，可以求得其中的3个参数，最后根据地表的最佳吻合确定两站数据在垂直方向上的偏移。对本专利技术具体描述如下。设仪器采集数据所使用的坐标系统(Scanner’s Own Coordinates System，SOCS)为O-X’Y’Z’，当XOY平面水平时对应的坐标系统为O-XYZ，如图1所示。其中，OX为OX’在水平面上的投影，OY与OX垂直且指向OY’半球空间，OZ垂直于OX和OY且指向上方。OG，OF分别为OX’和OY’在XOY面内的投影，α为OX’与OG的夹角，β为OY’与OF的夹角，γ’为OG与OF的夹角。O-X’Y’Z’的单位坐标矢量为O-XYZ的单位坐标矢量为则它们之间的转换关系可表达为：x^′=cosαx^+sinαz^]]>y^′=cosβcosγ′x^+cosβsinγ′y^+本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于单木位置与地表信息的多站地基激光雷达数据间的自动配准方法，其特征在于，在自动对准过程中使用附加地基激光雷达姿态测量装置，减少配准所需要确定的配准参数的个数，以减少配准所需的控制点个数。

【技术特征摘要】
1.一种基于单木位置与地表信息的多站地基激光雷达数据间的自动配准方法，其特征在于，在自动对准过程中使用附加地基激光雷达姿态测量装置，减少配准所需要确定的配准参数的个数，以减少配准所需的控制点个数。2.根据权利要求1所述的自动配准方法，其特征在于，使用倾角传感器沿地基激光雷达的X与Y轴对仪器的姿态进行测量。3.根据权利要求1所述的自动配准方法，其特征在于，所述自动配准方法用于森林场景的自动配准，利用垂直滤波方法进行树干点云的识别。4.根据权利要求3所述的自动配准方法，其特征在于，在对准过程中，使用树干的中心位置作为控制点，将待配准的两站数据称为主数据和副数据，通过下述三个步骤在主、副数据中找到对应的树干：步骤1，使用变尺度方法将地面点与植被点分离；步骤2，分别对主、副数据进行垂直滤波，以提取树干点云并计算树干的中心坐标；步骤3，利用对应的树干在主、副数据中形成的三角形应具有相似的性质这一规则来识别对应的树干。5.根据权利要求3或4所述的自动配准方法，其特征在于，利用地表以上冠层以下的一段空间的点云进行树干的识别，利用这段空间的点云的垂直分布特征与树干点云的区别去除这段空间中树枝与地表植噪音。6.根据权利要求1所述的自动配准方法，其特征在于，所述自动...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪文俭，过志锋，孙国清，黄华兵，
申请(专利权)人：中国科学院遥感应用研究所，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]