1、引言

　　机载激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging)主要包括激光测距系统、光学机械扫描单元、控制记录单元、全球定位系统(Global Position System, GPS)、惯性测量系统(Inertial Measurement Unit，IMU)以及一套成像设备。机载LiDAR系统以飞机为载体，按设计航带获取高精度、高分辨率的地表三维坐标数据，这时一种全新的技术手段，其数据获取和处理方式弥补了传统摄影测量的缺陷，使得数据生产朝智能化和自动化的方向更进了一步。

　　Lidar的出现不仅使得摄影测量的数据获取能力有了空前的提高，也给数据处理和信息提取提出了新的要求。之前摄影测量技术主要集中在影像数据的光谱信息处理上，而Lidar获取的三维空间数据是一系列随机离散的不规则点，其在三维空间的分布形态为数据点云，可以称为数字表面模型（Digital Surface Model-DSM）。在这些激光脚点中，有的点位于真实的地形表面，有的点位于地物或植被顶面上，要得到通常说的Digital Terrain Models-DTM 或者 DEM，还需进行后续处理。而自从 Lidar的出现，其数据处理研究一直是该领域的热点或难点，其中滤波算法是重要的处理手段。

　　2、LiDAR数据结构特点及处理流程

　　2.1 LIDAR数据组成及存储格式

　　机载LiDAR对地表目标信息采集过程中，各个部件都采集相对应的信息数据，主要有同步时间数据、DGPS定位数据、IMU姿态参数数据等过程数据，以及坐标数据、回波强度数据等结果数据。目前各种类型的商用机载LiDAR所采集的数据也存在很大差别，在实际应用中，常用的信息为激光脉冲返回的地物的点云几何数据（坐标数据）、激光强度数据和激光回波数据等。

　　2.1.1数据组成

　　1.几何数据

　　LiDAR 主要由 GPS、IMU 以及激光测距仪解算出来的空间三维坐标数据组成，它记录了整个飞行区域的所有地物地形点的 3D 空间信息，通过坐标解算和转换完成整个地物区域的大地坐标换算。也是核心数据部分。

　　2 .激光强度数据

　　接收机接收的反射激光脉冲束与测距仪发射的激光脉冲束能量比称为激光雷达的回波强度。激光强度信号反映的是地表物体对激光信号的响应特征，激光束的回波强度与激光束照射到的地面及地物的类型有关，不同材质目标反射的激光强度也不同，因此可以利用回波强度信息对反射强度差异较大的区域进行滤波、分类。

　　3.激光回波数据

　　不同的地物其回波次数和回波强度是不同的，当激光脉冲扫描到植被时，激光束可以穿透植被形成多次回波，而当脉冲扫描到光秃的地面或平整裸露的建筑物顶面时则只产生一次回波。

　　4.光谱数据

　　机载LiDAR能够快速获取地表目标的三维坐标信息，但受激光特性的限制，不能够获取反映目标特征的光谱信息，所以很多机载LiDAR都同时搭载了多波段传感器或CCD相机，用来获取地表的影像数据。通过影像融合技术，可以将机载激光雷达系统的点云数据与地表的影像数据进行融合获取每个激光脚点的光谱信息，应用于点云数据的后处理。

　　2.1.2数据存储格式

　　目前，国际上采用的 Lidar 数据存储格式采用ASKII码、栅格文件和自定义二进制格式等来存储激光雷达数据，但这三种格式有其各自的弱点,都不是目前标准的Lidar 商业数据文件格式。2003年5月，美国摄影测量与遥感（ASPRS）机构下的 Lidar 委员会发布了Lidar 数据交换格式标准LAS1.0版本。随后该组织又陆续推出了更新版本。它是一种开放而严谨的二进制式的数据存取与数据转换框架，用于储存通过DGPS、IMU、激光测距数据生成的地表目标激光脚点的三维坐标数据，实现了数据格式的扩展和兼容性，已经被全球主要生产商所认可和使用。LAS1.0数据格式定义了数据文件的存储方式、数据存储结构以及可供扩展的参数，数据文件由公共数据块（PublicHeaderBloock)、可变长数据记录（Variable Length Records)以及点数据(Point Data)3个部分构成。

　　在公共数据块中，记录了文件标识、飞行时间、回波次数、存储点数据记录所用的数据格式类型、坐标方位等信息，详细描述了数据采集的基本信息。这些详细的数据采集信息为数据的后续分析处理提供了必要的基础信息。

　　2.2LIDAR数据特点

　　1.离散性

　　机载LiDAR数据在空间分布形态表现为一系列离散分布的三维数据点云。这种离散的数据点云空间分布形态主要取决于地表形态以及数据采集方式。

　　2.多次回波

　　在城市地区，最有价值的通常是首次回波和末次回波，首次回波一般來自最高层次的物体，如建筑物顶、树木顶层等；末次回波则通常来自地面。

　　3.存在数据缺失和水体吸收

　　机载LiDAR是通过接收被目标反射回来的激光脉冲来获取目标物的信息，回波的强度与目标的材质有关。有的物体对激光的吸收程度较大，因此在该区域可能出现缺失回波点的情况。而在水域，大部分激光束被水体吸收，也会导致回波信号的缺失。

　　4.数据量庞大

　　激光雷达数据有很高的采样率，数据精度也高，但这些优点都是以海量数据为代价的。

　　机载LiDAR数据还有其他特点，如：分布不均匀、不含光谱信息、可以记录地物反射强度信息等。

　　2.3Lidar 数据处理流程

　　机载 Lidar 数据处理是一个很复杂的过程，概括地说，整个 Lidar 数据处理可分为六个步骤：

　　1.通过DGPS/IMU组合系统的数据精确确定遥感平台的飞行航迹。

　　2.通过对激光测距数据、IMU姿态数据、DGPS数据以及扫描角数据进行相应的处理，计算出激光脚点的三维坐标信息。一般都由机载LiDAR系统生产商提供的软件进行自动处理，得到激光点云数据。

　　3.应用一定的数学算法对点云数据进行滤波、分类、建筑物边缘提取以及建筑物三维重建等数据后处理。

　　4.机载LiDAR系统在完成对整个区域地扫描过程中，采用分航带的方式进行飞行，航带间保证一定的重叠度。在数据后处理过程中通过航带间的重叠部分将点云数据进行拼接，组成一个完整的目标区域。

　　5.将点云数据坐标系统转换成用户需求的坐标系统。

　　6.将滤波、分类获得的地面点，通过相应的操作生成DEM、DSM和DOM等最终的测绘产品。

　　3. LiDAR点云数据滤波

　　3.1 LiDAR点云数据滤波定义

　　机载 LiDAR数据滤波可这样定义：对原始点云数据按照非地面点和地面点两种方式分类，将非地面数据剔除生成只包含裸地地形数据点的过程称为滤波。图1显示了滤波的过程，上图为包含有地物（人工地物和自然植被）的点集合，滤波后的结果为下图形式，只是地形点的点集合。

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