王杰栋 俞涵

（浙江省第二测绘院，浙江 杭州 310012）

当前，测绘生产部门利用机载LiDAR 数据生产DEM 主要采用自动滤波加后期人工编辑的方式[1]。基于单一LiDAR 点云数据进行滤波的结果往往存在大量的错分和漏分点云现象，后期需要大量的人工编辑来提高DEM精度，大大增加了DEM的生产周期和生产成本。

考虑到许多数据管理部门已经存有测区DEM 的实际情况，在获得最新的点云数据后，可以利用这些数据直接检测地形的变化区域（变化区域一般远小于整个测区范围），实现DEM 的快速更新[2]。因此，本文提出一种基于变化检测的LiDAR 点云DEM 更新方法。

1 算法原理

1.1 预处理

预处理主要包括LiDAR 点云数据与已有DEM 坐标系统一和LiDAR 点云滤波。本文以已有DEM 所定义的坐标系为参考坐标系，将LiDAR 点云数据统一到参考坐标系中。利用商用软件Terrasolid 对点云数据进行初始滤波处理，获得初始地面点及DEM。

1.2 候选变化区域获取

针对预处理获得的DEM 数据及已有的DEM 数据，利用公式（1）获取高程差值模型（dDEM）。

公式（1）中，t1、t2表示前后两个不同时相。通过对dDEM模型进行判断，可以定位测区内的变化区域。初始的dDEM除了表示空间形态变化的大区域范围外，还存在少量细小的图斑。这些细小的图斑是因为点云自动滤波获取的数据存在错分及漏分现象，导致生成的DEM 在部分区域存在偏差。为了有效去除干扰区域，确定真正发生变化的区域，本文采用高程差阈值处理和形态学滤波算法对dDEM模型进行进一步处理。

1.3 伪变化区域去除

1.3.1 高差阈值处理