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2018年 第47卷 第2期    刊出日期：2018-02-20

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星载激光光斑影像质心自动提取方法

袁小棋, 李国元, 唐新明, 高小明, 黄庚华, 李野

2018, 47(2):  135-141.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170517

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激光光斑影像的质心提取是卫星激光测高数据处理中的重要环节，对于获得精确的激光指向角有重要的意义。本文总结了灰度重心法、高斯拟合法以及椭圆拟合法3种常用的质心提取方法，在比较其优缺点之后结合高斯曲面拟合法和椭圆拟合法，提出了一种基于高斯阈值的椭圆拟合方法，针对仿真数据进行试验，有较好的精度结果。采用GLAS（geoscience laser altimeter system）的实际激光光斑影像LPA（laser profile array）数据进行试验，发现LPA光斑质心位置变化周期约为1.5 h，幅度最大可达2~3个像素，对应激光指向角变化约9"，说明在轨监视激光质心位置变化对于提高激光指向角测量精度非常必要。相关结论可为后续国产卫星激光测高仪足印影像处理提供参考。

卫星激光测高植被目标回波的半解析仿真模型

张智宇, 王虹, 张文豪, 黄科, 周辉, 马跃, 李松

2018, 47(2):  142-152.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170488

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目前激光星载激光测高仪已被广泛应用于植被目标特征的提取，证明了激光雷达在林业行业的巨大应用潜力。植被目标的回波波形复杂，本文提出了一种基于半解析法植被目标的回波仿真模型，可以较好地仿真特定输入参数产生的波形。使用GLAS测高系统经过大兴安岭区域的激光波形和实地林木样地参数为依据，仿真波形与GLAS回波的相关系数R²均达到0.91以上。利用回波仿真模型定量控制如冠层几何形状、区域坡度、地面粗糙度和林下植被的变化并快速获取大量波形的优势，独立地分析每个因素对回波波形的影响，为植被目标反演的数据源选取及对回波波形展宽的分析提供指导意见。

多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法

朱笑笑, 王成, 习晓环, 王濮, 田新光, 杨学博

2018, 47(2):  153-160.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170491

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为了提高机载激光雷达点云滤波算法的精度、效率以及自适应性，提出了一种多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法。首先，对点云数据进行预处理即剔除粗差，然后通过格网化分割建立格网索引，利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程，计算真实高程与拟合高程的差值并设置自适应性阈值进行滤波，最后采用多级滤波策略，即逐级改变格网大小并自动设置邻域和阈值，直到滤波结果达到精度要求。使用国际摄影测量与遥感学会（ISPRS）提供的测试数据对算法进行验证，第1、2类误差和总误差平均值分别为7.33%、10.64%、6.34%。将该算法与ISPRS公布的8大经典滤波算法进行比较，结果表明该方法的适应性强，滤波结果具有较高的准确性。

机载激光测深去卷积信号提取方法的比较

王丹菂, 徐青, 邢帅, 林雨准, 李鹏程

2018, 47(2):  161-169.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170501

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为提高机载激光测深信号提取的精度，在测深波形数据处理中引入去卷积信号提取方法，即利用去卷积对波形进行预处理，再对去卷积后的波形实现峰值检测，以精确确定测深信号位置。通过定义性能评定指标对维纳滤波去卷积、非负最小二乘、理查德森-露西去卷积、盲源去卷积4种常用去卷积算法的信号复原能力进行对比分析，并对去卷积信号提取方法的信号检测能力进行验证。试验结果表明，理查德森-露西去卷积算法能够显著提高测深信号分辨率，且算法适应性强，成功率高；相比传统的峰值检测方法，去卷积信号提取方法具有更高的信号检测率、精度和更广的测深范围。

LiDAR不同强度校正法对樟子松叶面积指数估测的影响

尤号田, 邢艳秋, 彭涛, 丁建华

2018, 47(2):  170-179.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170515

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机载激光雷达（LiDAR）强度数据在获取过程中受多种因素影响，各因素影响的有效量化及校正对机载LiDAR强度校正及应用具有重要意义。本文以雷达方程为基础，分别采用距离、入射角及距离和入射角对LiDAR点云强度进行校正，从中提取冠层总强度和强度比值两类参数，用于估测森林叶面积指数（LAI），以期量化各影响因素强度校正对不同类型参数估测森林LAI的影响。结果表明：强度经距离校正能够提高森林LAI的估测精度，而强度经数字高程模型衍生入射角校正非但没能提高估测精度，反而降低了估测精度。强度经距离和入射角综合校正虽能提高森林LAI的估测精度，但结果却低于距离单独校正的结果。与此同时，对冠层总强度参数而言，强度校正前后森林LAI估测结果的差异较为明显，而对强度比值参数而言，强度校正前后森林LAI估测结果差异不大。综上可知，不同因素强度校正对森林LAI估测的影响不同，且影响程度与所用参数变量类型密切相关。因此，在未来强度应用研究中，应根据变量参数类型选择合适的校正方式，以避免不恰当校正造成的成本浪费及精度降低。

运用MODIS遥感数据评测南海北部区域机载激光雷达测深系统参数

丁凯, 李清泉, 朱家松, 汪驰升, 管明雷, 崔扬, 杨超, 徐天

2018, 47(2):  180-187.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170536

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为研究中国南海北部海域在CZMIL海道测量模式下的最大可测水深的空间分布情况，首先探讨了现有的南海北部海域漫衰减系数K_d（490）反演算法，运用南海北部海域水色实测数据建立了漫衰减系数K_d（490）和K_d（532）之间的数值关系，总结了漫衰减系数K_d（532）和CZMIL系统最大可测水深之间的关系。通过2014年Aqua-MODIS遥感光谱数据得到了南海北部海域1月、6月、10月的海水漫衰减系数K_d（532）参数，研究发现6月份时该区域平均漫衰减系数相对较小，于是进一步合成了该月份的CZMIL系统测深能力空间分布图。结果表明：CZMIL系统在南海北部海域的可测水深约为0~71.18 m；6月份比1月、10月更适合激光测深作业。该研究为南海北部海域开展激光测深作业的时间选择和飞行方案的制订提供了参考。

多尺度特征和马尔可夫随机场模型的电力线场景点云分类法

杨俊涛, 康志忠

2018, 47(2):  188-197.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170556

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及时、准确地监测电力线安全可以预防危险情况的发生。本文以机载点云为研究对象，提出了一种基于随机森林后验概率的马尔可夫随机场模型，用于电力线场景的点云分类。首先结合空间金字塔理论构建多尺度视觉分类特征以此描述空间点及其邻域的几何形状信息；接着利用随机森林分类器描述观测数据的概率分布，基于马尔可夫随机场模型建立顾及上下文信息的先验概率，从而构建一个多标记能量函数；最后利用多标记图割技术最小化能量函数完成分类标签优化。利用直升机巡线系统和小型无人机巡线系统获取的LiDAR点云数据来验证本文提出的模型。试验结果表明，该模型能够有效地分类场景中的电塔、电力线和植被且总分类正确率得到98%以上。与其他分类方法相比，本文提出的模型总体精度更高，尤其是电塔的分类优势明显。

机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法

潘锁艳, 管海燕

2018, 47(2):  198-207.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170512

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机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据，并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机（SVM）是一种基于小样本的学习方法，它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此，本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据，然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像，最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明：相对于传统的单波段LiDAR数据，多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度；比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。

船载三维激光扫描系统安置参数标定方法

徐文学, 田梓文, 周志敏, 臧玉府, 郭锴, 刘焱雄

2018, 47(2):  208-214.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170505

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船载三维激光扫描技术在海洋测绘中具有重要的理论意义和实用价值。安置参数标定作为船载三维激光扫描系统测量的重要步骤，是当前亟待解决的问题。本文提出了一种无地面控制点的船载三维激光扫描系统安置参数标定方法。该方法在船载三维激光扫描数据时空配准模型的基础上，根据扫描测线重叠区域内的同名特征点，推导扫描系统安置参数标定模型，最后采用差分最小二乘算法求解参数最优值。试验验证了本文方法的合理性和有效性，能够显著提高扫描数据的质量。

车载MMS激光点云与序列全景影像自动配准方法

陈驰, 杨必胜, 田茂, 李健平, 邹响红, 吴唯同, 宋易恒

2018, 47(2):  215-224.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170520

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提出一种车载移动测量系统（MMS）激光点云与序列全景影像自动配准方法。首先采用层次化城市场景目标提取方法自激光点云提取天际线矢量，在全景影像中经虚拟成像与分割角点提取算法生成天际线矢量。然后，将提取结果作为几何配准基元，构建配准基元图，通过最小化配准基元图编辑距离进行匹配，组成共轭配准基元对，解算2D-3D粗配准模型，获得全景影像与LiDAR点云参考坐标系之间的初始转换关系。最后，为消除几何配准基元提取与匹配误差对配准结果的影响，自序列全景影像虚拟成像影像生成多视立体密集匹配点云，继而使用变种ICP算法优化其与激光点云数据间3D-3D配准参数，间接优化全景影像与激光点云间的配准参数，精化配准结果。试验结果表明，本文提出的自动配准方法可以实现车载MMS激光点云与序列全景影像的1.5像素级自动配准，配准成果可应用于真彩色点云生成等点云/影像数据融合应用。

基于多源点云的建筑物立面太阳能潜力估计

梁福逊, 杨必胜, 黄荣刚, 董震, 李健平

2018, 47(2):  225-233.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170521

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提出了一种基于多源点云的建筑物立面太阳能潜力估计方法。该方法首先融合地面激光点云和机载影像数据，然后根据融合数据的特点，设计一种基于射线法的日照时长估计算法，并简化用于建筑物立面的太阳辐射模型，从而实现建筑物立面上的太阳能潜力估计。选取2栋朝向不同、形态不同的建筑物进行试验，结果表明，该方法能有效地估计立面上的太阳能潜力，结合点云立面自动化窗户提取的结果，可将结果细化到单个窗户，用于建筑日照标准检验，窗户太阳能潜力估计等应用。

基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取

罗海峰, 方莉娜, 陈崇成, 黄志文

2018, 47(2):  234-246.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170524

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提出一种基于深度信念网络（DBN）的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段，并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离；然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类，并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云，从而生成独立目标点云；在此基础上，生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征；最后构建并训练DBN，利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据，行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%，召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%，精度分别达95.70%、93.81%和90.00%，F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。

车载LiDAR点云路灯提取方法

李永强, 董亚涵, 张西童, 李鹏鹏

2018, 47(2):  247-259.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170527

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道路场景中路灯数量大、类型多，大场景中路灯详细信息获取是一项繁重的工作。本文提出先验样本集辅助的、基于骨架线缓冲区判别的路灯点云提取及种类识别算法：先根据路灯在车载LiDAR点云中的表达特征，构建路灯模型，并构建路灯先验样本集；再依据数学形态学的理论和方法，提取车载LiDAR点云场景中的杆状地物，在路灯模型及语义规则约束下，得到候选路灯；然后根据候选路灯的参数信息，及已获取路灯的统计信息，从样本集中筛选候选样本；最后基于最小二乘理论的匹配算法，对路灯先验样本与候选路灯点云进行匹配筛选，并基于路灯骨架线信息构建的双重缓冲区，对候选路灯进行判别分析，实现路灯的提取和种类识别。试验表明，该算法对于遮挡少、数据相对完整的路灯提取准确度为95.2%，对于遮挡严重、点云密度低、数据完整性差的路灯提取准确度为78.0%，验证了该算法对大场景中路灯详细信息提取的稳健性。

大型水电工程百米级引水竖井的病害检测技术

唐炉亮, 字陈波, 李清泉, 初旭, 刘海波, 陈西, 孙飞

2018, 47(2):  260-268.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170522

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大型水电站引水道竖井段的混凝土病害检测，直接涉及水电站的安全运行。针对大型水电站百米级引水竖井数据获取与病害检测的国际性难题，本文提出一种以无人系留飞艇为浮空装载平台，集成多传感器的百米级垂直竖井检测方案；自主研制了竖井环境适应性强的圆柱形无人系留飞艇浮空装载平台，集成全景CCD相机、三维激光扫描仪、惯性导航测量单元、气压高度计、照明模块、控制模块等多传感器，自主研制了全球首台百米级竖井数据获取与病害检测装备，于2017年5-7月在云南糯扎渡水电厂2、3、4号200 m级引水道竖井现场进行了试验。结果表明，检测装置能够满足大型水电站百米级竖井引水道的检修工作，填补了百米级竖井检测的国际空白，具有较好的应用前景。

双层优化的激光雷达点云场景分割方法

李明磊, 刘少创, 杨欢, 亓晨

2018, 47(2):  269-274.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170493

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对激光雷达扫描的非结构化点云进行分割处理，是进行数据组织、重构和信息提取的重要步骤。本文根据点云表面的局部可微的性质，提出了一种递进形式的双层优化分割算法。首先在黎曼几何框架下计算点的拓扑关系和距离度量特性，以k均值聚类的方法获得过分割体素，作为底层分割结果。然后，将点云的体素模式化为节点，构建最小生成树，提取节点的高级特征信息，利用图优化得到对点云细节自适应的区域分割效果。通过真实数据进行验证，并与现有方法比较，证明所提算法的可行性和先进性。

引入曲面变分实现点云法矢一致性调整

何华, 李宗春, 闫荣鑫, 杨再华, 阮焕立, 付永健

2018, 47(2):  275-280.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170494

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针对现有法矢一致性调整算法效率不高、准确度低的问题，引入曲面变分改善该类算法的性能。首先通过主成分分析法估算点云的法矢和曲面变分，然后用曲面变分区分平缓点与非平缓点。调整法矢时，采用缩小待调整法矢的搜索范围到k-邻域内和增加每次搜索时法矢传播个数的策略来提高效率；采用约束法矢传播方向的方法保证准确性。试验结果表明，该算法在平缓区域、尖锐特征区域和高曲率区域均能得到正确的法矢调整结果，且算法效率较已有方法更高。

基于三维狄洛尼三角网的曲面重建算法

贾军辉, 黄明, 刘祥磊

2018, 47(2):  281-290.  doi:10.11947/j.AGCS.2018.20170490

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随着三维激光扫描技术应用领域的不断拓展，对点云数据三维建模的需求越来越迫切。曲面重建技术作为三维建模的核心技术之一，在逆向工程、计算机视觉、计算机制图以及虚拟现实等技术领域都有着非常广泛的应用前景。本文提出一种基于三维狄洛尼三角网的曲面重建算法，其本质是一种结合了曲面生长算法思想的贪心算法，即在一定约束条件下，按照最优三角形选择标准，算法从预先构建好的三维狄洛尼三角网中，逐个筛选出最优三角形添加到生长曲面上，最终输出由一系列显式三角形所组成的流形曲面。这种方法对比目前主流的隐式曲面重建算法具有参数依赖性较小、不需要计算法线等优点，并且能够重建地形扫描、建筑物扫描和精细化扫描的点云模型。利用此算法对多种点云模型进行曲面重建试验，结果表明该算法生成曲面质量好、重建效率高、实用性强，能够很好地应用于三维建模领域。