基于海岸带LiDAR数据的DOM制作及算法研究.docx

基于海岸带LiDAR数据的DOM制作及算法研究
摘要
海岸带是海洋与陆地之间的交界处，受到海、陆、气等多种因素影响，具有复杂的地貌特征和自然环境。为了更好地了解海岸带的地形特征，本文利用激光雷达（LiDAR）技术获取海岸带高精度数据，对其进行数字高程模型（DEM）制作和算法研究。通过对海岸带LiDAR数据的处理，包括数据预处理、噪声过滤、地形特征提取等工作，最终得到了高精度的DEM，并基于此开展了相关算法的研究。
关键词：海岸带；LiDAR；DEM；算法研究
Abstract
Thecoastalzoneistheinterfacebetweentheoceanandland,anditisaffectedbyvariousfactorssuchassea,landandatmosphere,andhascomplexlandformfeaturesandnaturalenvironment.Inordertobetterunderstandtheterrainfeaturesofthecoastalzone,thispaperuseslaserscanning(LiDAR)technologytoobtainhigh-precisiondatainthecoastalzone,andconductsresearchondigitalelevationmodel(DEM)productionandalgorithms.ThroughtheprocessingofcoastalLiDARdata,includingdatapre-processing,noisefiltering,terrainfeatureextraction,etc.,ahigh-precisionDEMwasfinallyobtained,andrelatedalgorithmresearchwasconductedbasedonthis.
Keywords:coastalzone;LiDAR;DEM;algorithmresearch
1.引言
海岸带是海洋与陆地之间的过渡地带，在海、陆、气等多种因素的影响下，形成了复杂的地貌特征和生态环境。了解海岸带的地形特征对于海洋环境资源的开发利用、海洋生态环境的保护等具有重要的意义。然而，传统的地形测量方法在海岸带地形复杂的情况下存在很大的局限性，难以达到高精度、高分辨率的要求。而激光雷达（LiDAR）技术则具备无接触、快速、高精度等优点，成为了探测海岸带地形特征的主要手段之一。
本文以海岸带LiDAR数据的数字高程模型（DEM）制作及算法研究为研究方向，主要目的是探究LiDAR技术在海岸带地形特征探测中的应用方法，以及利用海岸带DEM数据开展相关算法研究，为海岸带地形特征的研究提供参考。
2.海岸带LiDAR数据的处理
2.1数据获取
本文使用的海岸带LiDAR数据来自于某个海岸带地区的激光雷达测量，数据集包括全区域的点云数据、影像数据和GPS轨迹数据。点云数据是利用激光雷达扫描海岸带地面、建筑物及其他特征物体后，产生的三维点云数据，具有高精度、高密度等特点。影像数据则是利用航空摄影技术获取的高分辨率彩色影像数据，可用于后续数据处理中的纹理匹配和物体识别等操作。GPS轨迹数据则是利用GPS设备对LiDAR采集机进行精确定位的数据，可用于后续数据校正和配准。
2.2数据预处理
由于海岸带地区的地形复杂多变，LiDAR数据中存在较多的噪声和无效数据，因此需要对数据进行预处理。预处理主要包括以下几个方面：
（1）数据过滤：将海岸带LiDAR数据中的无效点和噪声点剔除，保留可用点。具体方法可采用基于高度和密度的算法或基于地形特征的算法等。
（2）轨迹校正：对GPS轨迹数据进行精确校正，保证点云数据和轨迹数据之间的匹配精度。
（3）点云配准：将多组LiDAR点云数据进行配准，保证多次测量得到的数据准确重合。
（4）空间插值：为了提高DEM的精度和分辨率，需要对点云数据进行空间插值，生成高分辨率的DEM数据。
2.3DEM制作
DEM是数字高程模型（DigitalElevationModel）的缩写，是描述地形高度的一种数学模型。在海岸带DEM制作过程中，需要考虑地形的复杂性和不规则性。具体步骤如下：
（1）分类处理：根据地形特征、建筑物、植被等属性将点云数据进行分类处理，保留地表特征点云数据。
（2）插值处理：利用插值算法对点云数据进行空间插值，将点云数据转化为高精度的DEM。
（3）矢量化：将DEM数据进行矢量化处理，生成面、线、点等矢量数据。
（4）精化处理：对矢量数据进行精化处理，保证DEM数据的精度和分辨率。
3.算法研究
在海岸带DEM数据的基础上，本文开展了相关算法研究，主要包括地形分析、地形提取、地形匹配等