[发明专利]三角网的构建方法、构建装置和数字表面模型的生成方法

说明书

本发明涉及三角网的构建方法、构建装置和数字表面模型的生成方法，该构建方法包括：结合高程值的大小，利用预设缓存区将获取的激光点云数据进行分层，得到位于各个预设缓存子区间内的多层激光点云数据，每个预设缓存子区间的区间长度均与每层激光点云数据所在的高程值区间相对应，对位于最大高程值区间的对应层激光点云数据进行三角剖分处理以得到初始三角网，根据所述初始三角网对多层激光点云数据中除位于所述最大高程值区间的对应层激光点云数据之外的剩余各层激光点云数据分别进行所述三角剖分处理以得到无凹坑三角网，能够提高三角网的构建质量，并从整体上提高了现有三角网生成的算法效率。

技术领域

本发明涉及遥感测绘领域，尤其涉及一种三角网的构建方法、构建装置和数字表面模型的生成方法。

背景技术

近年来，激光雷达已经成为一种较为常见的遥感技术，并在各个行业中得到了广泛应用，例如在林业中，激光雷达可以全面、快速、准确和客观地获取大范围林区的植被分布状况，减少人力成本支出。激光扫描系统所获得的数据称为三维点云，它包含目标的位置、回波数、类别和颜色等信息。大多数三维点云是离散化的不规则分布的三维空间信息，经过处理可以得到地形产品，例如数字表面模型（Digital Surface Model，DSM），其中，DSM产品的精度和质量极大程度上取决于三维点云所生成三角网（TIN）的品质。

然而，三维激光扫描仪在上述扫描过程中，通常会形成多个回波，同时还会受到仪器精度的影响形成噪声点，用含有噪点和多回波的点云直接生成的TIN模型会含有针状的“凹坑”或“尖峰”，这将直接降低DSM的精度和质量。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种三角网的构建方法、构建装置和数字表面模型的生成方法，能够通过结合高程值的大小，利用预设缓存区将获取的激光点云数据进行分层，得到位于各个预设缓存子区间内的多层激光点云数据，然后在对位于最大高程值区间的对应层激光点云数据进行三角剖分处理以得到初始三角网的基础上，对剩余的各层激光点云数据分别进行三角剖分处理以得到无凹坑三角网，通过结合高程值的大小以及分层处理，能够防止将一些高程较低的点过早地被插入到三角网中形成凹坑，提高了三角网的构建质量，并从整体上提高了现有三角网生成的算法效率。

一种三角网的构建方法，该构建方法包括：

结合高程值的大小，利用预设缓存区将获取的激光点云数据进行分层，得到位于各个预设缓存子区间内的多层激光点云数据，每个预设缓存子区间的区间长度均与每层激光点云数据所在的高程值区间相对应；

对位于最大高程值区间的对应层激光点云数据进行三角剖分处理以得到初始三角网；

根据初始三角网对多层激光点云数据中除位于最大高程值区间的对应层激光点云数据之外的剩余各层激光点云数据分别进行三角剖分处理以得到无凹坑三角网。

在一个实施例中，结合高程值的大小，利用预设缓存区将获取的激光点云数据进行分层，得到位于各个预设缓存子区间内的多层激光点云数据”的步骤之前还包括：

对实时采集的三维激光点云数据进行预处理，预处理包括合并处理、分类处理和去噪处理中的至少一种。

在一个实施例中，三角剖分处理采用数据逐点插入法，对位于最大高程值区间的对应层激光点云数据进行三角剖分处理以得到初始三角网的步骤之前还包括：

对于每层激光点云数据在水平平面上分别进行排序，以得到排序后的多层激光点云数据。

在一个实施例中根据初始三角网对多层激光点云数据中除位于最大高程值区间的对应层激光点云数据之外的剩余各层激光点云数据分别进行三角剖分处理以得到无凹坑三角网的步骤包括：

以初始三角网为基础，采用数据逐点插入方法对排序后的多层激光点云数据中除位于最大高程值区间的对应层激光点云数据之外的剩余各层激光点云数据进行三角剖分处理；