一种基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法技术

一种基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法：首先分别从航空、地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓，简称航空轮廓、地面轮廓；再从航空轮廓、地面轮廓中提取出建筑物角点，简称航空角点、地面角点；然后以航空轮廓与地面轮廓间的匹配度为约束，计算航空角点与地面角点之间初始转换矩阵，并获取初始匹配角点对；最后使用ICP算法计算初始匹配角点对之间的修正转换矩阵，并用初始转换矩阵和修正转换矩阵依次对待匹配地面点云数据进行转换，实现航空与地面LiDAR数据的自动高精度配准。本发明专利技术使用轮廓线做约束，在配准的可靠性与精确性方面都有很大的优势；同时，本发明专利技术仅从待匹配LiDAR数据与基准LiDAR数据出发，无需借助其他辅助数据便可实现两者之间的精确配准。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种航空和地面LiDAR数据配准方法，特别是涉及。
技术介绍
目前，激光雷达技术(LiDAR)正在蓬勃发展，激光雷达大家庭中有航空LiDARdi面LiDAR、车载LiDAR、室内LiDAR。不同平台的激光雷达性能各不相同，应用范围互相补充。伴随着激光雷达技术的不断进步，多种平台的激光雷达的融合处理已经逐渐成为一种趋势。目前使用最多的激光雷达是航空LiDAR和地面LiDAR。航空LiDAR具有较大的扫描范围，能够获取物体顶部信息，然而点云条带现象明显，地物侧面信息缺失；地面LiDAR能够获取地物详尽的侧面信息，扫描精度也极高，然而扫描范围有限，顶部信息也难以获得。它们之间各有优缺，两者的集成能够全面地反应地物各个尺度，各个方向的信息。这些年来，两者的集成应用也爆炸式地出现了，最典型的应用如下1)地质勘探，如地形制图，侵蚀量计算，滑坡、滚石监测；2)森林应用，如森林蓄积量计算，冠层结构调查；3)水文研究，如洪水模型，河流环境变化；4)3D场景构建,如表面模型,城市模型(Bremer, Ruiz, Jaboyedoff,Heckmann, Jung, Lovell, Sampson, Hohenthal, Andrews, Jaw, Fruh 等)。尽管航空和地面LiDAR数据集成应用的研究越来越多，目前对两者的配准研究却很少，很多应用都是通过人工选择控制点进行配准，配准精度较低。而高精度的配准是激光雷达技术集成应用的一个先决条件，因此研究航空和地面激光雷达数据自动配准的方法具有重要的意义。由于航空LiDAR数据和地面LiDAR数据本身的差异，两者的配准难度很大I)不同视角。航空LiDAR以很小的视角俯视获取数据，顶部信息较多，侧面信息较少，而地面LiDAR平视时或仰视获取数据，侧面信息详尽，顶部信息较少，两者的公共信息较少。2)不同平台。航空平台是移动平台，地面平台是静止平台。3)不同分辨率。航空LiDAR距离扫描目标几百米至上千米不等，数据分辨率在米级或分米级，而地面LiDAR距离扫描目标几十米，数据分辨率最高可达毫米级，理论上准确的一对一配准可能变为一对多配准。4)不同范围。航空LiDAR能够获取大范围的数据，提高大尺度的配准基元，而地面LiDAR扫描范围有限，提供的配准基元较少，位置集中。5)点云数据的离散性。点云数据本身具有离散性，从中获取匹配特征比较困难。当前航空LiDAR与地面LiDAR配准的方法主要可以分为两类1)借助第三方数据进行辅助配准；2)单纯使用LiDAR数据进行配准。其中第一种方法的思路是借助GPS、航空影像等其他数据，获取地面扫描仪的位置，以此为参照点实现两种数据的配准(Bohm，Hohethal, Bremer, HeckHarm, Fruh, Zakhor等)，然而这种方法的数据可获取性和数据精度得不到保障，因此实现起来有一定难度。第二种方法的思路是提取出航空LiDAR与地面LiDAR数据中的公共配准基元(包括点基元、线基元和面基元)，通过配准基元之间的匹配来实现数据之间的配准。这种方法不依靠外部数据，单纯使用LiDAR数据进行配准，是自动配准方法发展的方向。然而现阶段对这类方法的研究还不够成熟，在稳定性、计算量和自动化程度等方面还存在一定的问题，如何从航空和地面LiDAR数据中获取准确的配准基元，并利用这些基元实现两种数据的高精度配准仍然有待研究。
技术实现思路
本专利技术要解决技术问题是克服现有技术缺点，提出，提高航空和地面LiDAR数据的配准可靠性，同时可实现航空和地面LiDAR数据的高精度配准。为了解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案是，包括以下步骤第一步、提取建筑物轮廓——从航空LiDAR数据中提取建筑物轮廓，称为航空轮廓；从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓，称为地面轮廓；第二步、提取建筑物角点一从航空轮廓中提取建筑物角点，称为航空角点；从地面轮廓中提取建筑物角点，称为地面角点；第三步、寻找轮廓线段约束下的初始转换矩阵一使用航空角点与地面角点迭代计算转换矩阵，用该转换矩阵对地面轮廓进行转换，并使用航空轮廓与转换后地面轮廓的匹配度作为控制约束条件，当航空轮廓与转换后地面轮廓之间成功匹配的线段对数满足给定阈值时停止迭代，相应的转换矩阵即为初始转换矩阵；第四步、获得初始匹配角点对一使用第三步获得的初始转换矩阵对地面角点进行转换，根据空间距离寻找航空角点中与其配对的角点，得到初始匹配角点对；第五步、寻找修正转换矩阵一以初始匹配角点对为源数据，寻找两者间的修正转换矩阵，保证经该修正转换矩阵配准后，两者的均方根误差小于预设的极限值e，极限值e的取值范围为0. 25-0. 35 ；第六步、LiDAR数据配准——使用初始转换关系与修正转换关系依次对地面LiDAR数据进行转换，得到最终配准结果。本专利技术使用轮廓线做约束，在配准的可靠性与精确性方面都有很大的优势；同时，本专利技术仅从待匹配LiDAR数据与基准LiDAR数据出发，无需借助其他辅助数据便可实现两者之间的精确配准。本专利技术基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法，还具有如下改进I)、本专利技术第一步从航空LiDAR数据中提取建筑物轮廓的方法如下构建lm*lm的水平格网，根据点面空间关系计算每个格网中最闻点与最低点的闻差，保留闻差大于实验区最低建筑物高程的格网得到轮廓格网，对轮廓格网使用多尺度的Hough变换，得到航空LiDAR建筑物轮廓线段。2)、本专利技术第一步中从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓的方法如下使用分层次的格网密度方法从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓；在此基础上使用轮廓延伸密度方法对提取的建筑物轮廓进行恢复，形成完整的建筑物轮廓。3)、本专利技术第二步中提取建筑物角点的方法如下将建筑物轮廓投影到三维坐标系的XY平面内寻找二维相交点，如果任两条构成相交点的轮廓的高程差小于lm，则判定两条轮廓在实际的三维空间中相交，两条轮廓的相交点为一个建筑物角点，并将所述两条轮廓的高程均值作为该建筑物角点的高程。4)、使用分层次的格网密度方法从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓，具体步骤如下Ia)地面LiDAR点云投影至XY平面——将地面LiDAR点云投影至三维坐标系的XY平面，并保留各个点的X、Y、Z属性；Ib)提取粗略轮廓格网——在所述XY平面内构建lrn*lm的粗略格网，计算每个粗略格网中LiDAR投影点的数量，即得到该粗略格网的格网密度，根据建筑物边缘轮廓处的粗略格网密度阈值对所述粗略格网进行筛选，保留格网密度大于所述粗略格网密度阈值的粗略格网，得到粗略轮廓格网；Ic)提取精确轮廓格网——在粗略轮廓格网中构建O. 2m*0. 2m的精细格网，计算精细格网内LiDAR投影点的数量即得到精细格网的格网密度，根据建筑物边缘轮廓处的精细格网密度阈值对所述精细格网进行筛选，保留格网密度大于所述精细格网密度阈值的精细格网，得到精确轮廓格网；Id)格网高差筛选——遍历所有精确轮廓格网，如果精确轮廓格网内的最高LiDAR点和最低LiDAR点的高差大于相应实验区建筑最低高程则保留该精确轮廓格网，否则剔除；Ie)获取轮廓线段一对筛选后的精确轮廓格网使用Hough变换得到二维矢量轮廓线段。5)、上述步骤Ib)和Ic)中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法，包括以下步骤：第一步、提取建筑物轮廓——从航空LiDAR数据中提取建筑物轮廓，称为航空轮廓；从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓，称为地面轮廓；第二步、提取建筑物角点——从航空轮廓中提取建筑物角点，称为航空角点；从地面轮廓中提取建筑物角点，称为地面角点；第三步、寻找轮廓线段约束下的初始转换矩阵——使用航空角点与地面角点迭代计算转换矩阵，用该转换矩阵对地面轮廓进行转换，并使用航空轮廓与转换后地面轮廓的匹配度作为控制约束条件，当航空轮廓与转换后地面轮廓之间成功匹配的线段对数满足给定阈值时停止迭代，相应的转换矩阵即为初始转换矩阵；第四步、获得初始匹配角点对——使用第三步获得的初始转换矩阵对地面角点进行转换，根据空间距离寻找航空角点中与其配对的角点，得到初始匹配角点对；第五步、寻找修正转换矩阵——以初始匹配角点对为源数据，寻找两者间的修正转换矩阵，保证经该修正转换矩阵配准后，两者的均方根误差小于预设的极限值ε，极限值ε的取值范围为0.25?0.35；第六步、LiDAR数据配准——使用初始转换关系与修正转换关系依次对地面LiDAR数据进行转换，得到最终配准结果。...

【技术特征摘要】
1.一种基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法，包括以下步骤 第一步、提取建筑物轮廓——从航空LiDAR数据中提取建筑物轮廓，称为航空轮廓；从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓，称为地面轮廓；第二步、提取建筑物角点——从航空轮廓中提取建筑物角点，称为航空角点；从地面轮廓中提取建筑物角点，称为地面角点；第三步、寻找轮廓线段约束下的初始转换矩阵——使用航空角点与地面角点迭代计算转换矩阵，用该转换矩阵对地面轮廓进行转换，并使用航空轮廓与转换后地面轮廓的匹配度作为控制约束条件，当航空轮廓与转换后地面轮廓之间成功匹配的线段对数满足给定阈值时停止迭代，相应的转换矩阵即为初始转换矩阵；第四步、获得初始匹配角点对——使用第三步获得的初始转换矩阵对地面角点进行转换，根据空间距离寻找航空角点中与其配对的角点，得到初始匹配角点对；第五步、寻找修正转换矩阵——以初始匹配角点对为源数据，寻找两者间的修正转换矩阵，保证经该修正转换矩阵配准后，两者的均方根误差小于预设的极限值ε，极限值ε 的取值范围为O. 25-0. 35 ；第六步、LiDAR数据配准——使用初始转换关系与修正转换关系依次对地面LiDAR数据进行转换，得到最终配准结果。2.根据权利要求1所述的基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法，其特征在于所述第一步从航空LiDAR数据中提取建筑物轮廓的方法如下构建lm*lm 的水平格网，根据点面空间关系计算每个格网中最闻点与最低点的闻差，保留闻差大于实验区最低建筑物高程的格网得到轮廓格网，对轮廓格网使用多尺度的Hough变换，得到航空LiDAR建筑物轮廓线段。3.根据权利要求1所述的基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法，其特征在于第一步中从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓的方法如下使用分层次的格网密度方法从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓；在此基础上使用轮廓延伸密度方法对提取的建筑物轮廓进行恢复，形成完整的建筑物轮廓。4.根据权利要求1所述的基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法，其特征在于第二步中提取建筑物角点的方法如下将建筑物轮廓投影到三维坐标系的XY平面内寻找二维相交点，如果任两条构成相交点的轮廓的高程差小于lm，则判定两条轮廓在实际的三维空间中相交，两条轮廓的相交点为一个建筑物角点，并将所述两条轮廓的高程均值作为该建筑物角点的高程。5.根据权利要求3所述的基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法，其特征在于使用分层次的格网密度方法从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓，具体步骤如下Ia)地面LiDAR点云投影至XY平面——将地面LiDAR点云投影至三维坐标系的XY平面，并保留各个点的X、Y、Z属性；Ib)提取粗略轮廓格网——在所述XY平面内构建lm*lm的粗略格网，计算每个粗略格网中LiDAR投影点的数量，即得到该粗略格网的格网密度，根据建筑物边缘轮廓处的粗略格网密度阈值对所述粗略格网进行筛选，保留格网密度大于所述粗略格网密度阈值的粗略格网，得到粗略轮廓格网；Ic)提取精确轮廓格网——在粗略轮廓格网中构建O. 2m*0. 2m的精细格网，计算精细格网内LiDAR投影点的数量即得到精细格网的格网密度，根据建筑物边缘轮廓处的精细格网密度阈值对所述精细格网进行筛选，保留格网密度大于所述精细格网密度阈值的精细格网，得到精确轮廓格网；Id)格网高差筛选——遍历所有精确轮廓格网，如果精确轮廓格网内的最高LiDAR点和最低LiDAR点的高差大于相应实验区建筑最低高程则保留该精确轮廓格网，否则剔除； Ie)获取轮廓线段——对筛选后的精确轮廓格网使用Hough变换得到二维矢量轮廓线段。6.根据权利要求5所述的基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法，其特征在于，步骤Ib)和Ic)中格网密度阈值的确定方法如下假设O点为仪器中心点，A点为水平垂直于仪器的墙面点，扫描仪对准A点时的角度为 0°，B点为格网靠近仪器一侧，C点为格网远离仪器一侧，D点为B点竖直方向上墙面最高点，设OA = Dv，CO = Dm,水平方向格网的边长为De，建筑高Ηκ，仪器高凡，在A点处水平向相邻两LiDAR点的间距为Dk，则格网密度计算方法如下2a)计算水平方向格网内LiDAR点的列数，记2* α为扫描仪每次旋转角度，7.根据权利要求3所述的基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法，其特征在于，使用轮廓延伸密度的方法进行建筑物轮廓的恢复，具体如下3a)寻找步骤le)中获得的二维矢量轮廓线段周边Im范围内格网，将寻找到的所有格网内LiDAR点...

【专利技术属性】
技术研发人员：程亮，李满春，钟礼山，童礼华，陈焱明，陈振杰，王亚飞，马磊，丁佳鹏，谌颂，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：