随着卫星遥感和航空遥感技术的发展，获取地表地貌信息的方法不断丰富。机载激光雷达技术以其高分辨率、高精度的特点成为地形地貌获取的重要手段。然而，机载激光点云数据本身具有海量的点数和复杂的信息，如何从这些数据中准确、高效地生成DEM是一个具有挑战性的问题。因此，深入分析机载激光点云数据生成DEM的关键技术，对于优化地形表达质量、提升地理信息处理效率具有重要意义。
数据采集与预处理
数据采集与预处理是利用机载激光点云数据生成数字高程模型（DEM）的关键起始阶段。数据采集是获取机载激光点云数据的过程，预处理则是在数据分析前对原始数据进行优化和修复，直接影响后续DEM生成的准确性和精度。机载激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量返回时间来获取地表点云数据，其高分辨率和高密度特性使其在地形表达中具有重要作用。
机载激光雷达的选择依赖于目标区域的尺度和精度需求。在采集过程中，应注意激光雷达的参数设置，如发射频率、脉冲间隔等，以获取适合分析的数据密度。此外，全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）的配合能提供点云数据的精确位置和姿态信息，有助于后续数据融合和配准。数据预处理旨在消除因系统误差、噪声和非地表特征引起的点云数据不准确性。常见的预处理步骤包括大气校正、地面反射率校正和点云过滤。大气校正通过考虑大气吸收和散射对激光传播的影响，修正点云的强度信息。地面反射率校正可根据地物类型调整反射率，以便更准确地提取地面点。点云过滤通过去除非地面点，如植被和建筑物点，提高数据质量。
特征提取与分割
机载激光点云数据中，地面点的提取是生成高质量DEM的前提。常见的地面点提取方法包括阈值法、形态学操作、局部平面拟合等。阈值法根据点云的高程信息设置阈值，将低于阈值的点判定为地面点。形态学操作则通过对点云进行膨胀和腐蚀，消除非地面点的影响。局部平面拟合则基于最小二乘法，拟合每个点的局部平面，将平面点视为地面点。这些方法可以单独或组合使用，以克服地面特征的复杂性。非地面点的分类是提取出建筑物、植被等非地面特征的关键步骤。聚类算法如DBSCAN、K-Means等被广泛应用于非地面点分类。聚类算法根据点云的密度和距离将点分组，从而确定非地面点的位置。此外，形状分析也用于识别特定的非地面特征，如建筑物。形状分析方法通过分析点云的几何形状，识别出具有建筑物特征的点集。特征提取与分割阶段中，正确选择合适的地面点提取和非地面点分类方法至关重要。不同地形、植被覆盖和建筑物分布都会对提取结果产生影响。因此，在实际应用中，常常需要根据场景特点进行方法调整和优化，以确保提取结果的准确性和稳定性。通过特征提取与分割，可以从机载激光点云数据中准确地识别出地面和非地面特征。这为后续的数据配准、DEM构建和应用奠定了基础。在实际应用中，根据不同场景和需求，我们可以选择合适的方法或组合多种方法，以获得最佳的特征提取与分割效果。
激光点云滤波与分类
激光点云滤波与分类是利用机载激光点云数据生成数字高程模型（DEM）的关键技术之一。通过滤波和分类，能够消除噪声，提高数据质量，并将不同类型的地物点进行准确的分类。这为后续的DEM构建和应用提供了准确的数据基础，具体表现如下：一是滤波技术：激光点云数据常常受到气象条件、设备噪声等因素的影响，引入大量的噪声。滤波技术被广泛应用于去除这些噪声，从而净化点云数据。高斯滤波、中值滤波和Bilateral滤波等方法，可以有效地去除随机噪声和孤立点。通过适当调整滤波参数，我们能够保留地表特征，同时过滤掉不符合地形表达的异常点。二是点云分类：激光点云中包含不同类型的点，如地面点、建筑物点、植被点等。将这些点进行分类有助于后续DEM构建和应用。点云分类通常涉及机器学习、聚类和形状分析等技术。通过训练模型，我们可以识别出不同类型的点，并将其分配到相应的类别中。聚类方法则将相似点分组，以实现分类目标。形状分析可通过分析点云的几何形状来确定点的类别，如用于建筑物识别。
DEM构建与评价
数字高程模型（DEM）的构建与评价是利用机载激光点云数据生成精确高质量DEM的最终阶段。在这一阶段，我们将探讨如何将经过前期处理的点云数据转化为DEM，并进行DEM质量评价。在DEM构建上：DEM构建是将点云数据转化为连续的高程表面模型的过程。插值方法是常用的DEM构建技术，如克里金插值、反距离加权插值等。克里金插值通过估算点周围区域的变化来进行插值，适用于高度变化平缓的区域。反距离加权插值则通过给予邻近点更大的权重进行插值，适用于地形变化剧烈的区域。此外，基于TIN（三角网）的方法也常用于DEM构建，通过将点云划分为三角形网格，插值高程信息。在DEM评价上：DEM的质量评价是确保生成DEM与真实地形表面一致的关键步骤。常用的评价方法包括与地面控制点对比、统计分析、误差图等。与地面控制点对比能够评估DEM的绝对和相对误差，检测偏差和变化。统计分析则可以计算DEM高程值的均值、标准差等，评估DEM整体精度。误差图则将DEM高程误差以图像形式表现，帮助用户直观了解误差分布情况。
结语：本研究从数据采集与预处理、特征提取与分割、激光点云滤波与分类到DEM构建与评价，每个环节都扮演着不可或缺的角色。关键技术相互交织，共同构建出高精度的DEM，为地理信息处理提供了可靠的数据基础。通过恰当选择和应用这些技术，能够准确地捕捉地表地貌特征，为地形分析、资源管理和环境研究等领域提供有力支持。
参考文献：
[1]蒋桂美,聂倩,陈小松.利用机载激光点云数据生产DEM的关键技术分析[J].测绘通报,2017(06):90-93.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0197.