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基于激光点云数据制作 DEM 的方法研究

摘要：机载激光雷达 (LiDAR)测量技术已经成为测取高精度空间数据的有效方法。

机载 LiDAR 的主动式遥感测量,对天气条件要求较低,获取的高时间分辨率与空间分

辨率的点云数据能为高精度数字高程模型(DEM)的制作提供可靠的数据基础。本

文结合机载 LiDAR 技术应用于某市地理国情普查市情专项———高精度地表模型

制作项目中，构建规则格网 1：2000 比例尺的高精度 DEM 模型。

关键词：激光点云；DEM；方法

1DEM 表达方法

（1）离散点模型。用一系列离散的测量点坐标描述地形起伏的方法。由

LIDAR 点云滤波(去除地物点)后得到的离散点就可以表达地形的高低起伏，它是数

字高程模型中最简单的方法。（2）不规则三角网模型。由一系列离散的地面点

按照一定的规则生成的连续的，互不重叠的数据表达方式。它不仅需要存储三维

点坐标，还需要存储三角形之间的拓扑关系。（3）规则格网模型。规则格网

DEM 是指在 X 和 Y 方向上按等距离方式将地形表面划分成一系列规则格网单元，

每个格网单元对应一个高程值，格网的高程值通过格网周围的地形采样点内插得

到。基于格网的表达方式在存储和操作方面既简单又有效，易于进行各种运算和

操作。（4）混合模型。既采用不规则三角网，又采用规则格网的数据表达方法

描述地形情况。KrausandOtepka 采用了一种 TIN 和规则格网混合的数据模型来表

达复杂地形和简单地形。离散点模型缺失数据间的拓扑关系，不利于数据的后续

处理和分析;不规则三角网能较好的表达地形信息，但是其数据结构复杂，需要以

较大的空间保持其拓扑信息。混合模型虽然综合了规则格网和 TIN 的优缺点，在

地形建模中具有较好的效果，但这一方法增加了模型复杂度。

2 基于激光点云数据制作 DEM 的方法

2.1 数据预处理

点云数据预处理利用 LiDAR_Suite 对海量机载 LiDAR 点云数据多种方式的工程

分块组织和管理，对点云数据进行航带拼接、分块处理，利用软件宏处理功能，

将滤波分类等功能模块成功加载到主程序框架上，按一定的顺序执行相关功能，

把它们封装到一个宏上面。对点云数据进行批处理，按照后续数据生产单元进行

数据提供。

2.2 点云滤波

从激光脚点数据点云中提取数字高程模型(DEM)，需要将其中的地物数据脚

点去掉，这就是所谓的激光雷达数据的滤波。目前，用于机载 LiDAR 测量数据滤

波的方法绝大部分都是基于三维激光脚点数据的高程突变等信息进行的，概括来

讲，大致可分为形态学滤波法、移动窗口法、高程纹理分析法、迭代线性最小二

乘内插法、基于地形坡度滤波等几种。Terrasolid 软件的滤波算法首先按照一定的

窗口区域，选取区域内少量的最低点作为地面种子点组成初始的稀疏不规则三角

网，然后对点云数据中的点进行判断，如果该点到三角面的垂直距离及角度小于

设定的阈值，则认为该点为地面点，加入到地面点集合。接着用所有确定的地面

点重新计算不规则三角网，然后再对非地面点集合中的点进行判断，如此迭代，

直至不再增加新的地面点为止。这样便能分离出地面点集合。

2.3 点云数据人工编辑处理

（1）在自动分类的基础上，通过人机交互编辑，获取精细的地面点。在人

机交互编辑地面点云时，为了方便观察点云信息，只显示地面点数据，同时对其

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