(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111669427.7 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 中煤航测遥感集团有限公司 地址 710000 陕西省西安市航天基地神舟 四路216号 申请人 中国矿业大 学 (72)发明人 王晓鹏　周大伟　顾元元　安鱼飞　 王玲　王红涛　占喜林　耿智江　 (74)专利代理 机构 江苏圣典律师事务所 32 237 代理人 程化铭　陶得天 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06T 17/20(2006.01) G06V 20/64(2022.01) G06V 10/26(2022.01) (54)发明名称 一种基于SAG和PSC组合的激光点云地面点 提取方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于SAG和PSC组合的激 光点云地面点提取方法， 属于地面变形及地质灾 害监测领域。 可以将非地面点与地面点分离， 从 而有效降低噪声点对后续数据处理的影 响。 按以 下步骤进行提取： S1、 获取原始点云； S2、 采用自 适应格网法， 提取地面种子点； S3、 通过点与面对 比算法剔除非地面点； S4、 迭代更新， 输出结果。 本发明基于规则格网， 采用自适应格网初步提取 最低点， 以SAG算法运算结果作为基准构建TIN 网， 将其视为基准面， 采用点与参考面对比的方 法， 精细化分离地面点与非地面点数据， 同时算 法过程简单， 数据处理效率高， 适用于矿区海量 点云提取地面的情况， 具有较好的实际应用前 景。 权利要求书1页 说明书5页 附图9页 CN 114331905 A 2022.04.12 CN 114331905 A 1.一种基于SAG和PSC组合的激光点云地面点提取方法， 其特征在于， 按以下步骤进行 提取： S1、 获取原 始点云； 多站地面扫描仪数据 经过拼接、 分割、 裁剪之后， 得到包含地面点以及非底面点的原始 点云； S2、 采用自适应 格网法， 提取地 面种子点； S2.1、 将所有离散点投影至XY平面， 计算测区平面范围， 即得到扫描范围内XY最大、 最 小坐标； S2.2、 定义网格间距循环划分规则网格， 得到每个格网节点， 根据格网内的点云坡度计 算阈值； S2.3、 判断每 个小方格中的地形坡度， 若符合条件， 则细化格网； 反 之， 不进行操作； S2.4、 针对同一个网格索引内所有点， 仅保留格网最低点， 其余点舍去； 从而利用自适 应格网法提取最低点， 剔除明显的粗差点； S3、 通过点与面对比算法剔除非地 面点； 构建地面初始参考TIN， 计算每个点至参考面的垂距， 并与给定距离比较， 垂距小于给 定距离则认为是地面点， 否则为非地面点； 遍历所有的待判定点， 保留地面点， 将非地面点 剔除； S4、 迭代更新， 输出 结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于SAG和PSC组合的激光点云地面点提取方法， 其特征 在于， 步骤S2 中细化格网的判定条件： 当格网内点数大于3个点时， 使用RANSAC算法拟合平 面， 计算每 个格网内点云的最佳拟合平面， 进 而得到平面法向量与垂线方向的夹角； 当格网内点数不 为零且小于 3时， 直接保留格网最低点， 同时该格网不 参与阈值计算； 按照这种方法根据所有格网拟合平面的法向量与垂线方向的夹角值自动计算坡度阈 值， 夹角小于阈值的格网则不进 行操作， 直接保留该格网内最低点， 夹角大于阈值的格网进 行下一步细化。 3.根据权利要求1所述的一种基于SAG和PSC组合的激光点云地面点提取方法， 其特征 在于， 步骤S4具体为： 每次遍历所有的待判定点之后会剔除一部 分非地面点， 如果结果不满 意， 可以迭代执行步骤S2和步骤S 3， 按照梯度逐渐缩小格网初始尺 寸以及给定距离， 每次迭 代过程输入点云是前一次更新的地面点， 通过多次迭代的方式， 反复更新最低点， 直至点至 参考面距离趋近于0， 并最终得到无限逼近真实地 面的最终点。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114331905 A 2一种基于SAG和PSC组合的激光点 云地面点提取方 法 技术领域 [0001]本发明涉及 一种基于激光点云地面点提取方法， 属于地面变形及地质灾害监测领 域。 背景技术 [0002]在矿区地表沉陷监测领域中， 相比较与水准测量、 全站仪等点状测量方式， 地面三 维激光扫描仪以 “面”状扫描模式可以发挥巨大的优势， 海量数据使监测目标更加形象直 观。 但同时由于三 维激光扫描 无差别作业模式， 缺乏智能选择目标数据的功能， 扫描 数据在 地表会存在大量植物， 建筑物等。 这部分离散点会对最终精确构建地表DEM(Digital   Elevation  Model)， 地表变形规律研究等应用造成一定的误差， 为降低这部分噪声点对后 续数据处 理的影响， 需要将非地 面点与地面点分离。 [0003]针对上述问题， 现有提取地面点的算法包括基于坡度的滤波方法、 渐进三角网加 密算法、 形态学滤波器、 布料模拟算法等。 这些算法在提取地面点的过程中都一定程度上考 虑到地形坡度等影响， 然而在实际应用过程中， 由于现场地形复杂， 不同的应用场景下由于 山丘凸起， 沟壑凹陷造成地形自身起伏较大， 同时需要剔除的非地面点包括高大的灌木、 低 矮的杂草， 各种建筑物、 构筑物等， 同时加上扫描点云数据量巨大， 目前还没有适应所有地 形通用且快速的地面点云提取算法。 常用的渐进三角网加密算法也依赖于构建TIN网的精 度， 而且在后续数据 处理中人工无法进行干预， 同时针对不同数据参数选择也尚不具有统 一性。 发明内容 [0004]本发明针对以上问题， 提出了一种 基于SAG(SAG即Self ‑Adaptive ‑Grid Method， 自适应网络)和PSC(PSC即Point  to Surface Comparison， 点与面对比)组合的激光点 云地 面点提取方法， 可以将非地面点与地面点分离， 从而有效降低噪声点对后续数据 处理的影 响。 [0005]本发明的技 术方案为： 按以下步骤进行提取： [0006]S1、 获取原 始点云； [0007]多站地面扫描仪数据经过拼接、 分割、 裁剪之后， 得到包含地面点以及非底面点的 原始点云； [0008]S2、 采用自适应 格网法， 提取地 面种子点； [0009]S2.1、 将所有离散点投影至XY平面， 计算测 区平面范围， 即得到扫描范围内XY最 大、 最小坐标； [0010]S2.2、 定义网格间距(即由用户设定的网格间距， 根据测区范围大小， 初始时通常 取5‑10米， 在后续迭代更新时不 断缩小)循环划分规则网格， 得到每个格网节点， 根据格网 内的点云坡度计算阈值； [0011]S2.3、 判断每个小方格中的地形坡度， 若符合条件， 则细化格网； 反之， 不进行操说　明　书 1/5 页 3 CN 114331905 A 3