一、技術路線

　　采用 DJI Terra 軟件解算前期采集的激光雷達掃描數據，輸出原始點云數據，采用 LIDAR360、點云智繪軟件對 DJI Terra 生成的點云數據進行點云去噪、點云分類、點云編輯、點云重采樣等步驟，生成符合要求的雷達點云數據。

　　二、 激光點云數據技術要求

　　（1） 平面中誤差和航帶拼接平面中誤差優于平均點云間隔；平地高程中誤差和航帶點云接邊限差優于 0.35 米，丘陵地高程中誤差和航帶點云接邊限差優

　　于 0.85 米，山地高程中誤差和航帶點云接邊限差優于 1.75 米；粗差率≤5%。

　　（2） 數據坐標必須與給定的坐標保持一致，點云模型數據必須與傾斜攝影模型保持一致，準確反映現狀。

　　（3） 數據格式采用 LAS 格式。

　　三、激光點云數據處理

　　（1） 點云數據解算

　　采用 DJI Terra 軟件進行激光點云的解算工作。首先新建激光雷達點云處理任務，然后導入激光雷達源文件，設置相應參數后開始重建，最后輸出 las 格式的點云數據。

　　（2） 點云去噪

　　將解算后的點云數據加載到 LIDAR360 軟件中，利用去噪工具去除點云中的高位粗差和低位粗差，提高點云數據質量。

　　（3） 點云分類

　　對去噪后的點云數據進行分類，將點云中的地面點和建筑物點劃分入相應類別。

　　a. 地面點分類

　　利用地面點分類工具，根據測區實際情況對最大建筑物尺寸、最大地形坡度等參數進行設置，迭代角度一般設置為 10°至 30°，迭代距離一般設置為 1 至 2 米，地形起伏較大時，迭代角度和迭代距離可適當同步調大。

　　b. 建筑物分類

　　利用建筑物分類工具，根據測區實際情況對鄰域半徑、距離閾值等參數進行設置，鄰域半徑一般設置為點間距的 4 至 6 倍，距離閾值一般設置為略大于點間距。

　　（4） 點云編輯

　　因自動分類算法的準確度很難達到百分之百，通過人機交互式編輯分類將錯誤分類和漏分類的點云數據分到指定類別，將建筑物墻面點分到未分類點。

　　圖 5.6-6 點云編輯

　　（5） 按類別提取點云

　　利用按類別提取工具，從點云中提取需要的地面地、建筑物點，保存成單獨的文件。

　　（6） 點云重采樣

　　利用重采樣工具，采用最小點間距的采樣方法，對按類別提取后的點云數據進行重采樣，在滿足點云密度要求的前提下減少點云數量。

　　四、 質量檢查

　　完成重采樣的激光點云數據成果需經過質量檢查合格后才可整理提交。根據（二） 中各項要求并套合傾斜攝影模型對點云數據進行檢查，保證點云數據的質量。