[发明专利]一种基于机载LiDAR测深系统的水下点云去噪方法

说明书

本发明提出一种基于机载LiDAR测深系统的水下点云去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：波形分析，读取点云的波形信息，通过对波形信息的分析来判断点云的类型，将点云判定为水下地形点、可疑点或噪声点，滤除噪声点；测深性能参数验证，将判定后得到的可疑点进行测深性能参数验证，通过验证判定可疑点为水下地形点或噪声点，滤除噪声点；高程均值离差迭代去噪，将判定后得到的水下地形点进行高程均值离差迭代去噪，得到最终水下地形点。本发明提出的方法能有效剔除块状噪声，提高去噪结果的可靠性，保证水下地形的提取精度。

技术领域

本发明属于测绘科学与技术领域，涉及一种点云去噪方法，具体为一种基于机载LiDAR测深系统的水下点云去噪方法。

背景技术

机载LiDAR(LightDetectionAndRanging，激光探测与测量)测深系统属于主动测深系统，是采用扫描测量方式从空中发射激光来进行探测水深的方法，测深系统在进行测量作业时会发射红外光和蓝绿光两种波长的激光脉冲，其中红外波段不易穿透海水从而探测到水面后就进行回波，而波长处于0.47～0.58μm之间的蓝绿光穿透海水时的衰减最小，穿透性强且方向性好，故蓝绿波段可探测到海底。其在浅于50米的沿岸水域，具有无可比拟的优越性，特别是能够高效快速测量浅海岛礁暗礁及船只无法安全到达的水域，为海岸带的周期性、应急性监测提供了新的技术手段。由于设备精度的限制、散射的影响以及水体浮游物的反射特性等，导致LiDAR测深系统采集的三维点云中不可避免的存在许多粗差点，即为噪声点，如不将这些噪声点剔除，势必会影响后期水下地形的提取。因此，点云去噪是整个LiDAR测深点云数据处理流程中必不可少的重要环节。

目前，点云去噪的方法大都是针对传统红外LiDAR测高系统采集的三维点云，噪声点占比少、分布离散，通过点云高程值的分布即可初步剔除噪声点。高程均值离差方法是基于统计学原理实现点云去噪，该方法的思想是：噪点的个数远小于非噪声点的个数，因此计算区域内所有点的高程均值，然后统计出每个点与高程均值的差值，最后根据高程差是否大于预先设定的阈值作为判定标准检测出噪声点并予以剔除。

高程均值离差方法对孤立点状噪声有较好的剔除效果，但对块状噪声的剔除效果不理想，尤其是当噪声点分布密于非噪声点分布时的情况，需预先设定阈值，且该阈值的设定很难确定，不具有普适性。

此外，机载LiDAR测深系统在测量水深时，水体为主要的传输介质，作为传输介质，水体相比于空气对于激光的影响更为复杂，除散射外，还有水体折射、水体对于激光的衰减等，特别是对于复杂的水质环境，只依靠传统的点云噪声剔除方法很容易检测出错误噪声点。

发明内容

本发明针对背景技术中去噪方法对于块状噪声的剔除效果不理想、阈值难以设定和去噪可靠性较差的问题，提出了一种对于块状噪声的剔除效果较好且去噪可靠性高的基于机载LiDAR测深系统的水下点云去噪方法。

一种基于机载LiDAR测深系统的水下点云去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：

S100：波形分析，读取点云的波形信息，通过对波形信息的分析来判断点云的类型，将点云判定为水下地形点、可疑点或噪声点，滤除噪声点；

S200：测深性能参数验证，将通过步骤S100判定后得到的可疑点进行测深性能参数验证，通过验证判定可疑点为水下地形点或噪声点，滤除噪声点；

S300：高程均值离差迭代去噪，将通过步骤S100和步骤S200判定后得到的水下地形点进行高程均值离差迭代去噪，得到最终水下地形点。

进一步的，步骤S100中所述的波形信息为蓝绿激光的回波强度。

进一步的，所述步骤S100波形判断具体为：

S101：确定判断阈值δ；

S102：确定缩放范围x；