点云数据与影像的融合
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点云数据与影像的融合
Anonym 2016年6月7日，星期二
如今，我们都见识过多传感器数据融合在提升态势感知能力方面的威力，它增强了我们理解和解释特定环境的能力。提取不同数据源中最有价值的组成部分并将其融合在一起，可以丰富上下文分析，并帮助我们基于从融合数据中提取的有意义信息做出更好的决策。在处理诸如LiDAR点云和高分辨率影像等地理空间数据时，一种相对简单却强大的技术是利用地理参考空间参考元数据，基于数据的地理定位，为每个三维点编码对应的影像像素值。这使得点云数据的3D可视化更加真实，因为点可以显示为从替代栅格数据源衍生出的颜色。
幸运的是，LAS格式规范提供了为存储在 *.las 文件中的每个点存储RGB颜色信息的能力。然而，在执行LiDAR数据采集项目时，并不总是包含同期的影像获取，因此为点云着色的过程可能需要稍后使用来自各种传感器（例如EO/IR、SAR等）的栅格数据来完成。例如，可以从 The National Map 下载的部分高程源数据 (3DEP) 不包含RGB颜色信息，因此同时下载对应的高分辨率正射影像 (HRO) 并将两个数据集融合在一起会非常有益。
考虑到这一点，我们一直在即将发布的ENVI 6.0软件版本（计划于今年晚些时候发布）中，努力开发一个名为"Color Point Cloud"的新工具（以及对应的程序化API任务）。新的"Color Point Cloud"工具+任务将允许用户处理3D点云数据以及任何地理上重叠的栅格数据集，以生成一个新的LAS 1.2格式输出 *.las 文件，该文件使用用户所选影像波段的像素值进行RGB编码。这个新的处理功能还允许用户决定如何处理落在栅格影像空间范围之外的点：可以选择将其从生成的输出 *.las 结果中移除，或者简单地将它们全部着色为黑色 (RGB=0,0,0)：
ENVI新"Color Point Cloud"工具截图
以美国地质调查局 (USGS) 可以从 The National Map 下载的加州旧金山LiDAR点云 (LPC) 源数据为例。由于LAS数据集不包含RGB编码，3D点云可视化通常涉及基于高度属性的简单色彩图，或许还会根据强度进行着色。虽然在这种风格的数据可视化中特定特征清晰可见，但视觉上解释点云可能较为困难：
数据由USGS提供，下载自The National Map
将此点云数据与该地区同样可用的1英尺分辨率影像融合，产生了更加真实的视觉表现：
数据由USGS提供，下载自The National Map
请记住，并没有规定说点云的RGB编码必须来自红|绿|蓝影像通道，这就是为什么ENVI的"Color Point Cloud"工具+任务非常灵活，允许用户从任何栅格数据集中选择任意3个波段。例如，用户还可以利用多光谱或高光谱数据集中的红外波段来获得点云数据更复杂的着色，例如假彩色合成 (CIR) 表示：
数据由USGS提供，下载自The National Map
展望未来，我们计划支持其他点云存储格式，例如BPF（二进制点文件）和SIPC（传感器无关点云），这些格式提供了存储更多单点辅助属性数据的能力，这将不仅支持可视化，还能为融合3D数据产品的自动化分析开发专用算法。