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利用LIDAR数据测制城市大比例尺地形图的研究与实践
摘要
本文针对城市规划和建设中需要高精度地形图的需求，提出利用LIDAR数据进行城市大比例尺地形图测绘的方法和实践。具体步骤为LIDAR数据预处理、数据过滤与分类、地形特征提取和数据可视化展示。结合实际案例，本文验证了该方法的可行性和优势，并对其应用前景进行了展望。
关键词：LIDAR；地形图；城市规划；地形特征提取；数据可视化
引言
在城市规划和建设中，地形图是一项必不可少的工具，它可以帮助设计师了解城市的地形特征和地貌情况，为规划和建设中的地形处理提供参考。然而，以往的地形测量方法无法在保证高精度的同时满足对大面积城市地形图的需求。而随着激光雷达（LIDAR）技术的发展，其高速、高精度和非接触式的特点使其成为实现城市大比例尺地形测绘的理想方法。
本文将介绍如何利用LIDAR数据进行城市大比例尺地形图测绘。首先，将对LIDAR技术进行简单介绍，并讨论其在地形测量中的优势。随后，将介绍地形图测绘的方法和步骤，包括数据预处理、数据过滤与分类、地形特征提取和数据可视化展示。最后，将结合实际案例验证该方法的可行性和优势。
1LIDAR技术在城市地形测量中的优势
1.1LIDAR技术介绍
激光雷达（LIDAR）是一种测量距离的光学雷达技术。LIDAR通过向目标发射一束光并接收在目标反射之后返回的光来测量距离。其测距的精度非常高，可以达到不到1cm，且可以非常快速地进行测量。因此，LIDAR已经被广泛应用于地形测量、建筑物量测、目标识别等领域。
1.2LIDAR在地形测量中的优势
与传统的地形测量方法相比，LIDAR具有以下优势：
（1）高精度：LIDAR测量距离的精度非常高，可以达到不到1cm
（2）高效性：LIDAR可在短时间内获取大量测量数据，较传统测量方法显著提高工作效率
（3）完整性：LIDAR可以测量点云数据（PointCloud），同时包含相应的强度信息、回波峰值信息、波长信息、颜色信息等，能够提供更加完整的空间信息
（4）非接触型：LIDAR测量为非接触型，可以在不破坏被测物体的情况下获取数据
基于这些优势，LIDAR已经被越来越广泛地应用于城市地形测量中。
2LIDAR测量城市大比例尺地形图的方法和实践
2.1数据预处理
为了保证LIDAR数据的准确性和可靠性，需要对LIDAR数据进行预处理。这些预处理步骤包括：
（1）去除野值：由于LIDAR测量的数据量非常大，其中有些数据点可能是无效的或者归为野值范畴，需要将这些数据点去除。
（2）数据格式转换：将格式不同的点云数据从LIDAR设备中提取并转换为常见的标准数据格式，例如ASCII、XYZ格式等。
（3）坐标系转换：将LIDAR数据的坐标系转换为规定的区域坐标系。
2.2数据过滤与分类
在对LIDAR数据进行分类时，需要将其分类为地表、地物和植被等不同的类型。这个步骤可以使用基于植被的点云分类（Vegatation-basedPointCloudClassification）或者深度学习的方法来实现。此外，如果需要进一步分析地形特征，也可以使用基于悬崖、坡度和坡向等特征的分类方法。
2.3地形特征提取
在对LIDAR数据进行地形特征提取时，需要利用数据处理算法。LIDAR数据处理算法主要包括：
（1）数据过滤：使用滤波、噪声消除等方法提高数据质量，派生符合质量和稳定性要求的数字地形模型。
（2）地形特征提取：从经过过滤和分类的数据中提取出地形特征，包括悬崖和岩层边界、沟谷和河谷网络、山脊和山谷、陡坡和平缓面等。
2.4数据可视化展示
在对LIDAR数据进行数据可视化展示时，需要选择恰当的技术和工具。常用的LIDAR数据可视化技术有平面投影、三维建模、虚拟现实等。在平面投影中，可以通过等高线图、集中区域的颜色、阴影等方式来展现数据。而在三维建模中，可以通过构建三维模型或网格来展现数据。在虚拟现实中，可以使用VR头戴设备等工具来实现虚拟现实的展示。
3案例分析
本文将结合一项实际案例来验证利用LIDAR数据测制城市大比例尺地形图的方法和实践。本案例以青岛市城市为例，采用激光雷达获得了高精度的地形数据。
首先，采用数据预处理算法进行数据去除野值、格式转换和坐标系转换。然后，采用基于植被的点云分类算法将数据分为地表、地物和植被三种类型。接着，利用基于坡度和坡向的算法提取出地形特征。最后，使用平面投影的方式对数据进行可视化展示。
通过实际案例的验证，证明了利用LIDAR数据进行城市大比例尺地形图测绘的方法和实践的可行性和优势。同时，也为今后在城市规划、土地利用等领域的应用提供了新思路和方法。
4总结与展望
本文介绍了利用LIDAR数据进行城市大比例尺地形图测绘的方法和实践。通过对LIDAR技术的优势和地形测量的方法和步骤进行