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基于机载LiDAR数据的DEM构建研究
随着遥感技术的快速发展，机载激光雷达（LiDAR）技术逐渐成为获取高精度地形数据的重要手段之一。基于机载LiDAR数据的数字高程模型（DEM）构建研究也日益受到人们的关注。本文旨在介绍基于机载LiDAR数据的DEM构建的基本原理和流程，并探讨该技术在实际应用中的优势和挑战。
一、机载LiDAR技术概述
LiDAR是一种通过发射激光束并接收反射光来获取三维物体空间位置及其表面几何形态信息的遥感技术。与其他遥感技术相比，LiDAR技术具有高垂直分辨率、高精度、高密度和高速获取数据等优点。因此，它常被用于各种地理信息应用领域。
机载LiDAR是将LiDAR设备安装在飞机上进行搭载，透过飞机上的窗户或电脑辅助驾驶进行操控，以快速获取一定范围内地表的高精度三维数据。相比于地面LiDAR数据采集，机载LiDAR能够覆盖更大范围的地区，并且获取的数据更加准确，因为飞机的高度越高，获取的数据精度即越高。机载LiDAR的应用范围包括林业、城市规划、地质勘查、风电场测绘等领域。
二、基于机载LiDAR数据的DEM构建流程
1.数据获取和预处理
首先，需要获取机载LiDAR数据。目前，市场上提供的机载LiDAR系统有多种，可以通过采购、租赁等方式获取。在获取数据之前，需要预处理数据，主要包括数据质量评估和数据格式转换。数据质量评估可以判断数据中的异常值，加快后续的数据处理速度。数据格式转换可以将原始数据从LAS格式转换为用于DEM构建的格式，如TXT或TIFF格式。
2.修正瞬时位置误差和系统误差
在获取机载LiDAR数据的过程中，容易发生瞬时位置误差和系统误差。瞬时位置误差一般是由于飞机飞行时的姿态姿势或者地球引力场的不均匀导致。系统误差则是由于机载LiDAR系统的传感器固有误差导致。为了消除这些误差，需要进行后期处理，通常采用INS-GPS联合定位技术进行矫正。
3.数据分类和过滤
前两步处理完后，需要对数据进行分类和过滤。分类主要是将地表、植被、建筑等物体分开，对于DEM的构建，地表的数据是关键。过滤则是去除噪点或者无效数据。通常采用的过滤算法包括方差滤波、基于高度的过滤、基于统计的过滤等。
4.地面提取
在进行DEM构建之前，需要将地面数据提取出来。地面提取的方法有多种，如基于高度的分割算法、基于机器学习的分类算法、基于特征提取的算法等。
5.DEM构建和后处理
地面提取完成后，可以进行DEM构建。DEM构建主要是利用地面点云数据计算高度值，形成数字地面模型。DEM构建常用的算法有TIN三角网格法、克里金法、IDW法等。后处理包括DEM平滑和DEM修补。DEM平滑可以使地形更加连续和真实，DEM修补可以修复因合并、块状高程或遮挡等原因导致的不连续或遗漏高程数据。
三、基于机载LiDAR数据的DEM构建的优势和挑战
基于机载LiDAR数据的DEM构建相比其他DEM构建技术具有许多优势，主要包括高精度、高密度、高速度和无需考虑遮挡等。通过机载LiDAR数据构建的DEM不仅具有高精度，而且可以在短时间内覆盖大面积范围。此外，与其他DEM构建技术相比，机载LiDAR数据可以获得更丰富的高程和点云数据，可用于其他方面的研究和应用。
然而，基于机载LiDAR数据的DEM构建技术也有许多挑战。首先，机载LiDAR设备的成本比较高，而且使用和维护也比较昂贵。此外，机载LiDAR数据的处理需要考虑影响构建DEM质量的多种因素，如季节、云量和植被覆盖，如此多的数据制约了机载LiDAR数据的精度和稳定性。还需要针对所得数据进行人工编辑和精细化修正，才能得到更准确的DEM模型。
四、总结
本文介绍了基于机载LiDAR数据的DEM构建技术的基本原理和流程，并探讨了该技术在实际应用中的优势和挑战。机载LiDAR技术不仅可以用于国土资源调查、地形地貌分析等领域，还可以应用于城市规划、灾害风险评估、建筑遗址探测等领域。虽然该技术在应用中面临着一些挑战，但随着技术和算法的不断优化，相信基于机载LiDAR数据的DEM构建技术会在未来得到更加广泛的应用。