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LIDAR点云DEM建模及地形分析
LIDAR点云DEM建模及地形分析
激光雷达(LIDAR)技术是一种高效、快速、准确获取地面高程和其他地形信息的测绘技术。在地理信息系统(GIS)和遥感技术中广泛应用。LIDAR技术可以产生大量的点云数据，这些数据包含有地面的形态、建筑结构、植被和其他自然或人工地物特征。这些数据可以用来构建数字高程模型(DEM)，以及进行地形分析。
一、LIDAR点云数据获取
LIDAR点云数据获取是通过激光雷达系统对地面进行扫描，获取地面高程和地物信息的过程。激光雷达系统包括激光发射器、望远镜、激光接收器、数据采集器等组成部分。激光发射器向地面发射激光束，激光束与地面接触后会发生反射。反射回来的光通过望远镜和激光接收器接收，经过数据采集器后得到LIDAR点云数据。LIDAR点云数据包括点云坐标、点云强度、反射率等属性。
二、LIDAR点云数据处理
LIDAR点云数据处理包括数据预处理、数据过滤、数据分类、数据配准、数据分辨率调整等步骤。
1.数据预处理：数据预处理是对原始点云数据进行初步处理，包括去除多余点、去除背景和移除扫描器运动畸变等。
2.数据过滤：数据过滤是为了清除无用的噪声和标注，将数据做出整体调整。数据过滤方法主要有高斯过滤法、中值滤波法和局部异常因子法等。高斯过滤法和中值滤波法适用于处理噪声较小的点云，而异常因子法适用于对噪声较大的点云数据进行处理。
3.数据分类：LIDAR点云数据分类是指将地物按照一定的分类标准进行划分。对于地物的分类主要分为地面点、非地面点、建筑物点、植被点和杂物点等。对于不同种类的地物采用不同的算法，实现分类。
4.数据配准：数据配准是将多个数据源点云进行配准，使其在同一个坐标系下进行分析。数据配准方法有地面特征点匹配法和约束优化法等。
5.数据分辨率调整：为了更好地实现建模和分析，需要将点云数据统一处理为同样的分辨率。数据分辨率调整根据实际研究要求进行调整。
三、LIDAR点云DEM建模
LIDAR点云DEM建模是基于LIDAR点云数据进行的数字高程模型建模。建模分为两个主要步骤：插值和表面化。
1.插值：LIDAR点云数据是以点云形式存在的，为了最终生成高程模型需要通过某种方式将点云转化为以栅格形式的高程模型。插值是将点云离散数据变为连续的高程表面的过程。插值方法主要有逆距离权重插值法、kriging插值法等。其中，k-ring是一种插值方法，利用点云的平均高程值作为插值结果。
2.表面化：表面化是将插值所得的结果转换为高程面模型，并通过降采样方法实现模型精简及数据压缩的过程。表面化方法主要有Delaunay三角网格化、基于网格的素描和曲面重建等。
四、地形分析
基于LIDAR点云DEM建模完成后，进行地形分析可以得到以下地形参数：地面高程、高程变化、坡度、坡向和积水等。这些参数可以用于地形分析、地貌学研究、环境评价等领域。
1.地形分析：地形分析包括地形倾斜、地形切断、缓冲区分析、曲率分析等。地形分析可用于地貌学研究和环境评价等领域。
2.地形分类：地形分类是指根据DEM模型中生成的地形参数，将地形分为不同类型的地貌单元。地形分类可根据地形坡度、高程范围、粒度大小等进行分类。
3.地形指数：地形指数是根据高程模型计算出来表征地形形态和特征的数值。地形指数包括基础地形指数、曲率指数、梯度指数、坡度指数等。其中，基础地形指数包括高程、坡度和坡向，是最基本的地形指数。
结论
LIDAR点云DEM建模及地形分析是利用LIDAR技术进行地面高程和地物信息获取的重要方法。LIDAR点云数据处理是LIDAR点云DEM建模的重要前提。地形分析可以帮助我们更好地了解地形结构和特征，为地理信息系统和遥感技术提供有力支持。