1 机载LIDAR的系统组成及原理
1.1 机载 LIDAR 技术的发展历程
LIDAR 技术和机载激光扫描技术的发展源自 1970 年，美国航空航天局（NASA）支持研制成功第一台对地观测 LIDAR 系统-LITE。因全球定位系统（Global PositioningSystem-GPS）及惯性导航系统（Inertial Navigation System-INS）的发展，使精确确定遥感平台的实时位置和姿态得以实现。德国 Stuttgart 大学于 1988 到 1993 年间将激光扫描技术与实时定位、定姿系统结合，形成机载激光扫描仪[1] 。之后，机载激光扫描仪随即迅速发展，从1995 年开始商业化，目前已有 10 多家厂商生产机载激光扫描仪，可选择的型号超过 30 种。研发机载激光扫描仪的原始目的是测量多重回波（multiple echoes）的观测值，获取地表及树顶的高度模型。由于其高度自动化及精确的观测成果，机载激光扫描仪逐渐成为新型的
DEM/DTM 数据的采集工具，图 1 为机载 LIDAR 系统示意图。
图 1 机载 LIDAR 系统示意图
20 世纪 90 年代末至今是机载 LIDAR 技术的高速发展时期。随着动态差分 GPS 和 IMU的精度不断提高，使得激光扫描脚点坐标的精度能够满足实际应用的需求。与此同时，国际上一些著名的测绘仪器生产厂商将更多的精力用于高精度机载 LIDAR 的研发与生产，目前机载LIDAR的主要生产厂家包括美国Leica，加拿大Optech，德国TopSys等 [2][3] 。机载LIDAR获取地面三维数据的方法与传统的测量方法相比，具有生产数据的外业成本及后处理成本显著降低的优点。目前，广大用户急需低成本、高分辨率、高精度的 DSM 或 DEM，机载 LIDAR技术正好可以满足这种要求，因而它已成为各种测量应用中深受欢迎的一项高新技术。
1.2 系统组成
机载 LIDAR 系统是一个集多种电子设备于一身的集成系统。其组成包括激光测距仪、动态差分 GPS、惯性测量单元（IMU）、激光器机械扫描系统、配套的计算机及其软件，图 2 为一个典型的机载 LIDAR 系统的组成框图[4]。
图 2 机载 LIDAR 系统组成框图
机载LIDAR 系统的主要组成部件及其作用如下表：
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1.3 对地定位原理
虽然机载 LIDAR 系统是一个相当精密和复杂的集成系统，但其对地定位原理比较简单，如图 3 所示。若空间有一向量，其模为r ，方向为 (ϕ,ω,κ)，如已知该向量起点Os的坐标为(Xs,Ys,Zs)，则该向量的另一端点P 的坐标(X,Y,Z)可唯一确定。对于机载 LIDAR 系统来说，起点Os为激光发射器中心，其坐标(Xs,Ys,Zs)可利用动态差分GPS求出；向量r 的模是由激光测距系统测定的机载激光测距仪到地面激光脚点间的距离，姿态参数(ϕ,ω,κ)可以利用高精度姿态装置进行量测获得。同时还必须顾及到一些系统误差，包括激光测距仪相对于GPS 天线相位中心的偏差，激光扫描仪机架的三个安置角（翻滚角、俯仰角和航偏角），以及IMU相对于GPS的偏心矢量及IMU机体同载体坐标轴间的视轴偏心角等。这些误差都需要通过一定的检校方法确定。检校通常在地面检校场进行。
图 3 机载 LIDAR 对地定位原理
1.4 机载 LIDAR 技术现状和发展方向
机载 LIDAR 作为一种能够直接获取测区地形表面密集采样点空间坐标的对地定位技术，目前对其研究的热点集中于获取数据的硬件技术的研究和处理激光扫描脚点的数据处理系统的研究。
目前，最先进的激光扫描仪的扫描频率可以达到 22 万点/秒，最大扫描角为 70°，作业飞行高度也有了很大的提升。国外出现的一些比较成熟的 LIDAR 系统，包括美国 Fugro 的FLI-MAP、Leica Geosystems 的 ALS50、加拿大 Optech 的 ALTM Gemini、德国 TopSys 的FALCON Ⅲ等。我国在LIDAR 技术上的起步较晚，对机载 LIDAR 系统的研究是始于上个世纪 70 年代，其间经历了理论探索、试验、完成原理样机等阶段。目前，已研制成功的原理样机有中国科学院遥感研究所与上海技术物理研究所于 1996 年合作完成的机载激光扫描测距成像系统，海军海洋测绘研究所与上海光机所于 2004 年合作研制的机载激光测深系统的原理样机等[3]。
机载 LIDAR 获取的点云数据是对地形表面最直接的描述和表达(图 4)，因此基于机载LIDAR 数据获取基础地理信息数据（如 DSM、DEM、DTM、建筑物等）是目前机载 LIDAR数据处理与应用的热点。虽然机载激光扫描仪的器件性能取得了突飞猛进的发展，但是在激光点云数据的处理上，还处于起步阶段，大量的工作是对激光点云的数据处理的基础算法的研究，主要关注点云数据的滤波分类和各种地物的提取与重建等。瑞士 ETH 的 Baltsavias[5]，荷兰 Delft 大学的 Vosselman[6] ，维也纳大学的 Pfeifer[7] ，武汉大学的张小红博士等在机载LIDAR 点云滤波问题上进行了较为深入的研究，提出了一些有效的算法。在建筑物提取与重建方面，Vosselman 进行了开创性的探索与研究，其所提出的建筑物提取与重建的算法与流程，已经应用于作业生产，并且正朝着自动化和智能化方向发展。目前在国际上，用于机载 LIDAR 数据后处理的软件还相对较少，主要都是由各个硬件厂商提供的，如加拿大 Optech公司的 REALM 软件、德国的 Toposys 公司的 Toposys 软件等。这些软件都是各个硬件厂家根据自己的硬件特性以及相应的数据处理原理开发出来的，其中各个模块的具体实施原理都被视为各个硬件厂商的私有财产，对外保密。因此，对于用户来说，这些软件就像一个“黑匣子”一样，只能按照规范的流程进行操作，很难根据实际情况进行适当的改动以获得更好的结果。
图 4 机载 LIDAR 数据示例
通过上述分析，对于机载 LIDAR 技术，可能预期到的发展趋势包括以下几个方面：
（1）高精度、高分辨率、大数据量的激光点云数据组织与处理技术。随着机载 LIDAR硬件性能的不断提升，激光脚点的精度与密度也不断提高，对存储空间的需求也不断增加。目前的点云数据组织与处理技术已不能完全满足大数据量的处理要求，需要寻找新的解决办法。针对大数据量的分布式并行化数据处理技术已经得到广泛的应用，因此基于分布式并行化的激光点云数据处理技术可能成为一种趋势。
（2）多源数据的融合处理。受制于数据处理技术的限制，单纯依靠机载激光点云数据的 DEM 提取和地物的提取与重建还有很大的困难。现在先进的机载 LIDAR 系统能够接收同一激光束的多次回波和回波强度信息，并且安置的数字相机还能同时获取测区的可见光或多光谱影像，某些时候测区的地形图、规划图等 GIS 数据也是可获得的。以上这些信息相互补充，如果能够充分挖掘各自的优势，有望取得满意的效果。当然，数据源越多，处理算法就越复杂，难度就越大。
（3）点云数据更加精确的滤波和分类问题。目前的数据滤波只是简单地将激光脚点分为了地面点与非地面点这两类，这是一种非常粗糙的分类，不能完全满足应用需求。今后机载 LIDAR 技术提供给用户的应当是已经进行了精确分类的激光脚点，为用户的需求提供最大的便利。基于此，需要对激光点云数据的滤波及分类算法进行更加深入的研究。
（4）更加准确、自动化和智能化的建筑物提取与重建技术。建筑物的自动提取与重建是机载 LIDAR 数据后处理的关键技术之一，图 5 为基于机载 LIDAR 数据的建筑物重建效果图。随着激光脚点精度和密度的提高，对重建建筑物模型的精度和细节的保持也有了更高的要求。对于复杂城市区域的建筑物快速提取与重建，需要高度自动化和智能化的算法，特别是复杂屋顶建筑物模型的自动重建，仍然是需要迫切解决的技术难题。
图 5 机载 LIDAR 建筑物重建
- [1] Ackermann, F. Airborne Laser Scanning-Present Status and Future Expectation[J]. ISPRS Journal ofPhotogrammetry & Remote Sensing, 1999, 54: 64-67
- [2] 刘经南，张小红. 激光扫描测高技术的发展与现状[J].武汉大学学报·信息科学版，2003，28: 132-137
- [3] 张小红．机载激光扫描测高数据滤波及地物提取[D]．武汉大学博士学位论文，2002
- [4] Bharat Lohani. Airborne Altimetric LiDAR: Principle, Data Collection, Processing and Applications[EB]. URL:http://home.iitk.ac.in/~blohani/LiDAR_Tutorial/Airborne _Altimetric Lidar.htm, 2008-10-5
- [5] E. P. Baltsavias. Airborne Laser Scanning: Existing Systems and Firms and Other Resources[J], ISPRS JPRS,1999, 54: 164-198
- [6] Vosselman, G. Slope Based Filtering of Laser Altimeter Data[C]. IAPRS, Amsterdam, 2000: 935-942
- [7] Pfeifer N., Stadler P., Briese C. Deriving of Digital Terrain Models in the SCPP++ Environment[C]. OEEPE Workshop on Airborne Laserscanning and InSAR for Detailed DEMs, Stockholm, 2001