一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法，包括：S100.对测区按照矩形格网进行划分，根据格网内植被分布密集程度，将网格进行分类；S200.针对不同类型网格，生成对应数字正射影像；S300.基于数字图像处理算法，对所有抽取的格网的数字正射影像进行植被检测，分割出植被覆盖的区域；针对各个类别，统计植被覆盖面积总和Si，计算每个类别的郁闭度指标βi；S400.根据最终地表点云密度ρi、郁闭度βi、设计点云密度ρ0，建立顾及植被郁闭度的点效果模型；S500.根据顾及植被郁闭度的点效果模型，计算得到该项目最佳设计点云密度ρ0，根据最佳设计点云密度ρ0，设计其最优参数，达到植被下地表点云密度满足项目的技术要求的目的。
1.一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法，其特征在于，包括：
S100.对测区按照矩形格网进行划分，根据格网内植被分布密集程度，将格网分为四类区域；
S200.从四类区域中分别抽取Pi(i＝1、2、3、4，代表第i类区域)个网格，对每个格网开展无人机航摄，根据不同类型网格，设置不同影像地面分辨率，采集各个网格影像，利用摄影测量数据处理软件对各个格网的影像做空三处理，生成数字高程模型，继而生产数字正射影像；
S300.基于数字图像处理算法，对所有抽取的格网的数字正射影像进行植被检测，分割出植被覆盖的区域；针对各个类别，统计植被覆盖面积总和Si，计算每个类别的郁闭度指标βi，其中，i＝1、2、3、4；
S400.建立顾及植被郁闭度的点效果模型，根据最终地表点云密度ρi、郁闭度βi、设计点云密度ρ0之间建立数学关系：ρi＝aβiρ0+b
针对若干已经开展过的机载激光雷达，统计其各个类别的最终地表点云密度ρi、郁闭度指标βi，求得模型系数a、b，得到顾及植被郁闭度的点云穿透效果模型；
S500.针对新的机载激光雷达设计项目，采用S100-S300方法，计算测区内每类区域的郁闭度βi(i＝1、2、3、4)，基于该项目的最终地表点云密度ρi，根据顾及植被郁闭度的点云穿透效果模型，计算得到该项目最佳设计点云密度ρ0，根据最佳设计点云密度ρ0，设计其最优参数，达到植被下地表点云密度满足项目的技术要求的目的。
2.如权利要求1的一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法，其特征在于，所述S100中，网格划分具体方法为：对测区按2km×2km划分格网。
3.如权利要求1的一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法，其特征在于，所述S100中，根据格网内植被分布密集程度，将格网分为四类区域，采用“样点法”，具体为：在每个格网内均匀设置m个样点，基于公开的卫星影像判断样点是否为树冠遮盖，统计被遮盖样点数n，计算该格网的植被覆盖因子a＝n/m×100％，通过格网的植被覆盖因子a大小将网格进行分为四类区域。
4.如权利要求1的一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法，其特征在于，S100中，网格进行划分的四类区域为：无林地、疏林地、中度林地、密林地。
5.如权利要求4的一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法，其特征在于，对于无林地、疏林地、中度林地、密林地分别抽取的网格数量为1、2、4、8。
6.如权利要求4的一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法，其特征在于，对于无林地、疏林地的影像地面分辨率为0.2m，对于中度林地、密林地的影像地面分辨率为0.1m。
7.如权利要求2的一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法，其特征在于，所述郁闭度指标βi公式为：其中，Si为植被覆盖面积总和，Pi为当前类型网格个数，i＝1、2、3、4。
8.如权利要求1的一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法，其特征在于，最优参数包括：激光脉冲频率、扫描频率、扫描角、相对高度、飞行速度、旁向重叠度。
一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种机载激光雷达数据采集方法，具体涉及一种顾及植郁闭度的机载激光雷达设计方法。
背景技术
[0002] 机载激光雷达，是一种通过在飞机上搭载激光传感器、IMU、GNSS 单元，对地面主动发射激光束并接收回波信号，以获取地面目标三维信息的测量手段，正逐渐应用于我国基础建设的各个领域，比如交通勘察、国土调查、资源勘探等。
[0003] 植被覆盖问题一直是数码航空摄影不能解决的问题，而机载激光雷达除了具有实时、高效、精度高等显著优点，其多次回波能获取地表高程，对植被具有一定的穿透性。对现有工程实践进行总结，航摄飞行结束后，植被下地表的实际点云密度与设计点云密度、植被稀疏程度有关。因此，定量研究植被下地表实际点云密度与设计设计点云密度、植被稀疏程度之间的关系就十分必要。
[0004] 植被郁闭度是树冠投影总面积与林地总面积的比值，是区分密林地、中度林地、疏林地、无林地的重要指标。
发明内容
[0005] 鉴于上述植被覆盖对航空摄影的影响问题，提出了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种顾及植郁闭度的机载激光雷达设计方法。
[0006] 本发明提出的技术方案如下：
[0007] 一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法，包括：
[0008] S100.对测区按照矩形格网进行划分，根据格网内植被分布密集程度，将格网分为四类区域；
[0009] S200.从四类区域中分别抽取Pi(i＝1、2、3、4，代表第i类区域) 个网格，对每个格网开展无人机航摄，根据不同类型网格，设置不同影像地面分辨率，采集各个网格影像，利用摄影测量数据处理软件对各个格网的影像做空三处理，生成数字高程模型，继而生产数字正射影像。
[0010] S300.基于数字图像处理算法，对所有抽取的格网的数字正射影像进行植被检测，分割出植被覆盖的区域；针对各个类别，统计植被覆盖面积总和Si，计算每个类别的郁闭度指标βi，其中，i＝1、2、3、 4；
[0011] S400.建立顾及植被郁闭度的点效果模型，根据最终地表点云密度ρi、郁闭度βi、设计点云密度ρ0之间建立数学关系：
[0012] ρi＝aβiρ0+b
[0013] 其中，a，b为模型系数，i＝1、2、3、4；
[0014] 针对若干已经开展过的机载激光雷达，统计其各个类别的最终地表点云密度ρi、郁闭度指标βi，求得模型系数a、b，得到顾及植被郁闭度的点云穿透效果模型；
[0015] S500.针对新的机载激光雷达设计项目，采用S100-S300方法，计算测区内每类区域的郁闭度βi(i＝1、2、3、4，代表第i类区域), 基于该项目的最终地表点云密度ρi，根据顾及植被郁闭度的点云穿透效果模型，计算得到该项目最佳设计点云密度ρ0，根据最佳设计点云密度ρ0，设计其最优参数，达到植被下地表点云密度满足项目的技术要求的目的。
[0016] 进一步地，所述S100中，网格划分具体方法为：对测区按 2km×2km划分格网。
[0017] 进一步地，所述S100中，根据格网内植被分布密集程度，将格网分为四类区域，采用“样点法”，具体为：在每个格网内均匀设置m 个样点，基于卫星影像判断样点是否为树冠遮盖，统计被遮盖样点数 n，计算该格网的植被覆盖因子a＝n/m×100％，通过格网的植被覆盖因子a大小将网格进行分为四类区域。
[0018] 进一步地，S100中，网格进行划分的四类区域为：无林地、疏林地、中度林地、密林地。
[0019] 进一步地，对于无林地、疏林地、中度林地、密林地分别抽取的网格为1、2、4、8。
[0020] 进一步地，对于无林地、疏林地的影像地面分辨率为0.2m，对于中度林地、密林地的影像地面分辨率为0.1m。
[0021] 进一步地，所述郁闭度指标βi公式为：
[0022]
[0023] 其中，Si为植被覆盖面积总和，Pi为当前类型网格个数，i＝1、2、 3、4。
[0024] 进一步地，最优参数包括：激光脉冲频率、扫描频率、扫描角、相对高度、飞行速度、旁向重叠度。
[0025] 本发明与现有技术相比至少具有以下有益效果：
[0026] 本发明定量研究植被下地表实际点云密度与设计设计点云密度、植被稀疏程度之间的关系。通过测定森林区域的植被郁闭度，来定量描述植被下的地表实际点云密度与设计点云密度、植被郁闭度的关系，为航摄技术设计和飞行提供指导。本发明通过测定不同植被覆盖林地的郁闭度参数，来定量研究不同植被覆盖情况对激光点云穿透效果的影响，能提前预判以往航摄任务中密集植被下地表点云密度不达标的难题。
附图说明
[0027] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
[0028] 在附图中：
[0029] 图1是本发明实施例1中，一种顾及植郁闭度的机载激光雷达设计方法流程图；
[0030] 图2是本发明实施例1中，对测区按照矩形格网进行划分示意图。
具体实施方式
[0031] 实施例1
[0032] 本实施例公开了一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法，如图1，包括：
[0033] S100.对测区按照矩形格网进行划分，根据格网内植被分布密集程度，将格网分为四类区域。
[0034] 具体的，如图2，在一些优选实施例中，对测区按2km×2km划分格网；根据格网内植被分布密集程度，将格网分为四类区域，采用“样点法”，具体为：在每个格网内均匀设置m个样点，基于卫星影像判断样点是否为树冠遮盖，统计被遮盖样点数n，计算该格网的植被覆盖因子a＝n/m×100％，通过格网的植被覆盖因子a大小将网格进行分为四类区域。
[0035] 在一些优选实施例中，网格进行分为四类区域可以为无林地、疏林地、中度林地、密林地。其中，植被覆盖因子a大小范围和对于网格类型如表一。为保证该方法的准确性，每个格网的样点数量至少为 3×3个，最多可为10×10个。
[0036] 表1
[0037]植被覆盖因子范围 类别
[0,0.20) I类(无林地)
[0.20,0.40) II类(疏林地)
[0.40,0.70) III类(中度林地)
[0.70,1] IV类(密林地)
[0038] S200.从四类区域中分别抽取Pi(i＝1、2、3、4，代表第i类区域) 个网格，对每个格网开展无人机航摄，根据不同类型网格，设置不同影像地面分辨率，采集各个网格影像，利用摄影测量数据处理软件对各个格网的影像做空三处理，生成数字高程模型，继而生产数字正射影像。
[0039] 对于不同类别区域网格，抽取的个数不一样，在一些优选实施例中，对于无林地、疏林地、中度林地、密林地分别抽取的网格为1、 2、4、8，采用多旋翼无人机，对每个格网开展无人机航摄，采集高清数码影像，影像地面分辨率如表2，对于无林地、疏林地的影像地面分辨率为0.2m，对于中度林地、密林地的影像地面分辨率为0.1m。
[0040] 表2
[0041]
[0042] S300.基于数字图像处理算法，对所有抽取的格网的数字正射影像进行植被检测，分割出植被覆盖的区域；针对各个类别，统计植被覆盖面积总和Si，计算每个类别的郁闭度指标βi，其中，i＝1、2、3、 4，代表第i类区域；
[0043] 植被郁闭度是树冠投影总面积与林地总面积的比值，是区分密林地、中度林地、疏林地、无林地的重要指标。
[0044] 在一些优选实例中，当对测区按2km×2km划分格网时，所述郁闭度指标βi公式为：
[0045]
[0046] 其中，Si为植被覆盖面积总和，Pi为当前类型网格个数，i＝1、2、 3、4，代表第i类区域。
[0047] S400.建立顾及植被郁闭度的点效果模型，根据最终地表点云密度ρi、郁闭度βi、设计点云密度ρ0之间建立数学关系：
[0048] ρi＝aβiρ0+b
[0049] 其中，a，b为模型系数，i＝1、2、3、4。
[0050] 针对若干已经开展过的机载激光雷达，统计其各个类别的最终地表点云密度ρi、郁闭度指标βi，求得模型系数a、b，得到顾及植被郁闭度的点云穿透效果模型。
[0051] S500.针对新的机载激光雷达设计项目，采用S100-S300方法，计算测区内每类区域的郁闭度βi(i＝1、2、3、4，代表第i类区域)。基于该项目的最终地表点云密度ρi，根据顾及植被郁闭度的点云穿透效果模型，计算得到该项目最佳设计点云密度ρ0，根据最佳设计点云密度ρ0，设计其最优参数，达到植被下地表点云密度满足项目的技术要求的目的。在一些优选实施例中，最优参数包括：激光脉冲频率、扫描频率、扫描角、相对高度、飞行速度、旁向重叠度。
[0052] 本实施例通过测定森林区域的植被郁闭度，来定量描述植被下的地表实际点云密度与设计点云密度、植被郁闭度的关系，为航摄技术设计和飞行提供指导。本发明通过测定不同植被覆盖林地的郁闭度参数，来定量研究不同植被覆盖情况对激光点云穿透效果的影响，能提前预判以往航摄任务中密集植被下地表点云密度不达标的难题。
[0053] 在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
[0054] 上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示非排它性的“或者”。
