机载LiDAR点云数据提取水体轮廓线的新型方法

"基于LiDAR点云数据的水体轮廓线提取方法研究 (2010年)" 本文主要探讨了一种基于机载激光雷达（LiDAR）点云数据的水体轮廓线提取技术。在遥感领域，水体轮廓线的准确提取对于水资源管理、环境监测、城市规划等具有重要意义。传统的水体提取方法，如阈值法、差值法等，常受到遥感影像质量的影响，而LiDAR数据因其全天候工作能力和高精度特性，为水体提取提供了新的可能。 作者首先介绍了LiDAR点云数据中水体的四个显著特征：点云稀疏、高程相近、回波强度弱以及水面低于周围陆地。基于这些特征，他们提出了一种双层格网模式来处理点云数据，尤其适用于提取较窄的水体。这种方法首先通过严格条件初步确定水体的位置，然后利用种子填充技术从已定位的水体位置扩展，填充整个水体区域。 在提取水体轮廓线的过程中，文章特别强调了关键点的选择，即选取朝向水体的边界点作为拟合轮廓线的依据，以提高轮廓线的精度。这种策略能够更准确地捕捉到水体边缘的变化，从而得到更精细的水体边界。 实验结果显示，该方法在水体轮廓线的提取上表现出良好的性能。通过对不同场景的处理，验证了其在各种复杂环境下的适应性。此外，文章还对比了直接比较法和剖面分析法，以判断水面是否低于周围陆地，这两种方法各有优劣，可以根据实际数据的特点选择合适的方法。 这项研究为LiDAR点云数据在水体提取中的应用提供了新的思路，对于提高水体轮廓线提取的精度和效率有积极的推动作用。未来的研究可能进一步关注如何优化关键点的选取策略，以及如何结合其他遥感数据源以增强水体提取的鲁棒性。