内容摘要：机载LiDAR是将激光用于回波测距和定向，并通过位置、径向速度及物体反射特性等信息来识别目标。它体现了特殊的发射、扫描、接收和信号处理技术。机载LiDAR技术起源于传统的工程测量中的激光测距技术，是传统雷达技术与现代激光技术相结合的产物，是遥感测量领域的一门新兴技术。

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测距发展历史

利用激光作为遥感手段起源于宇宙航天的需要，在航天工程中，人们为得到星球之间的距离（地球与月球，卫星与星球等）而研究使用了激光测距设备和技术，并取得了较好的结果，从而显示了巨大的遥感应用潜力。20世纪70年代，在美国的阿波罗登月计划中就成功地使用了激光测距装置。20世纪80年代以美国和德国为首的发达国家开始积极开展机载LiDAR技术的可行性研究，其标志性成果为1990年德国Ackermann教授领衔研制的Stuttgart大学诞生的世界上第一个激光断面测量系统。

全球定位系统是1973 年美国国防部批准建立的新一代卫星无线电导航系统，它的基本原理是通过测量出已知位置的卫星到用户接收机之间的距离，综合多颗卫星的数据利用空间交会的方法得到接收机的具体位置。经过20 余年的研究实验，全球定位系统耗资300 亿美元，至1994 年3 月，全球覆盖率高达98%的24 颗GPS 卫星星座己布设完成，可向全球用户提供连续、实时、高精度的三维位置、三维速度和时间信息。近年来，基于载波相位差分的动态DGPS定位技术通过事后处理可达到厘米级精度，GPS 的成功应用使得激光扫描技术得到突破性发展。
惯性技术是根据牛顿惯性定理，利用陀螺、加速度计等惯性元件测量运动体的加速度，通过积分运算得到运动体的位置与速度等导航参数的一种技术。惯性导航系统（INS）的发展源于19 世纪初至40 年代在军事武器上的惯性制导，此后广泛应用到各类航空、航海、车辆、导弹等武器装备，如50 年代的战略弹道导弹，60 年代的Apollo 计划和70 年代的军事飞机等。该技术与DGPS 的结合实现了航空航天遥感中传感器位置和姿态的直接获取，更为LiDAR 技术测量激光点云的空间坐标奠定了技术基础。

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激光雷达硬件发展
1998 年加拿大卡尔加里大学将激光扫描仪与GPS、INS 和数据通讯设备的进行集成实现了第一个机载激光扫描系统。2003 年搭载激光扫描仪的卫星ICESat 升空，2004 年第一个记录波形的商用激光扫描仪RIEGL MS-Q560 进行实验。近十多年来，机载激光雷达技术得到了蓬勃的发展，机载LiDAR系统在硬件系统设计技术方面已经比较成熟，三维空间位置测量精度达到相当高的水平，其水平测量精度达到20cm，垂直测量精度达到10cm。欧美等发达国家先后研制出多种激光雷达测量系统，比较成熟的商业系统如：加拿大Optech 公司的Gemini、ALTM，荷兰Fugro 公司的FLI-MAP，瑞士Leica 公司的ALS50 II、ALS60，TopEye 公司的TopEye Mk II，德国的TopSys 公司的FALCON II、FALCON III，IGI公司的LiteMapper5600和奥地利RIEGL公司的LMS-Q560 等，另外还有相当数量的系统正处于研发阶段。最近几年LiDAR硬件系统仍在快速发展，其主要表现在：脉冲频率、扫描频率和点云密度在不断提高，多脉冲技术已经开始引入系统中，越来越多的LiDAR系统集成了光学影像系统，波形数字化也正在得到普遍应用。

2008年Leica公司推出了第三代机载激光扫描系统ALS60，该系统最大的特点是打破了传统设备必须在效率和精度上，或者必须在设备体积和飞行高度上进行取舍的限制。ALS60机载激光扫描系统的最大脉冲频率达到200KHz，最大扫描频率达到100Hz，为城市建模数据获取提供高密度三维点云数据，但数据精度不受脉冲频率影响，只受限于飞行相对高度。相对航高从典型直升机飞行项目的200米直至大面积制图项目的5000米，空中内插多脉冲系统能在5000米高空作业时加倍地面点密度，并集成了中像幅面阵数码相机 RCD105。飞行中，能提供实时覆盖率分析，保证数据获取完整性。相比较而言，我国在LiDAR技术上的起步较晚，对机载LiDAR系统的研究始于上世纪70年代，其间经历了理论探索、试验、完成原理样机等阶段，现有技术基础比较薄弱。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与2004年合作研制的机载激光测深系统、中国科学院光电研究院研制的AOE-al20型机载三维成像激光雷达原理样机，但距离实际应用还有一段距离并且在精度方面远不如国外的设备高。

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激光雷达软件发展
机载LiDAR硬件方面的技术也在不断地发展与更新，绝大部分硬件方面存在的技术与集成问题都己经得到了解决，相比较而言机载LiDAR数据的后处理就要滞后一些，目前国际上用于处理LiDAR数据的软件相对较少，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TopSys 公司的TopSys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处理的，其中各个模块的具体原理都被视为各个硬件厂商的私有财产，对外保密；另外，还有第三方数据处理软件，如芬兰的Terrasolid、美国的LID-MAS、加拿大的LiDAR XLR8R、美国的LiDAR-M 3.2和LP360等。国内现有的机载LiDAR数据处理软件比较少，只有武汉大学研发的LiDAR-Pro及广西桂能信息工程有限公司推出的国内第一套LiDAR数据的商用分类软件LSC(LIDARStudioClassiflcation)。但我国863 计划地球观测与导航技术领域2006年度专题之一提出了激光雷达数据处理及应用的研究，其目标是研究激光雷达数据处理的关键技术，开发出国际领先的并具有自主知识产权的激光雷达数据处理软件系统，具有飞行控制和数据收集、点云滤波分类、专业应用三大核心功能，开发出基础测绘、数字城市、森林资源等核心应用数据处理系统（曾齐红，2009）。目前，国内广西桂能信息公司、山西亚太航空、太原通用航空、国家海洋局、北京星天地公司和南京测绘勘察设计院有限公司、天津、中国测绘科学研究院等单位购买了LiDAR硬件，所用的处理软件均为国外购置，通常使用的软件为厂商提供或第三方软件，这些软件不同程度上都存在使用不便、维护成本高的问题。但随着LiDAR系统在各行各业的不断应用，其用户群日益扩大，对于LiDAR数据处理软件的需求极为迫切，已经有很多商业公司和各类科研机构对相关算法进行研究。
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国外发展
早期机载LiDAR获取的数据仅仅DSM数据，也就是被测地物的三维坐标数据（深度距离图像），对机载LiDAR数据处理及应用大多集中在距离数据的直接处理及应用（K.Kraus etal., 1998；PeterAxelssion et al., 1999），即，先利用某种算法将机载激光雷达数据点分割为地面点数据和地物数据（植被、建筑物、车辆），然后依据不同的用途对地面数据建立DEM（F.Bahk etal., 2004）或对地物数据处理，如车辆鉴别（A.Rakusz et al., 2004）、建筑物三维建模（Hans-Gerd Maas et al., 1999）、获取树木参数（M.Heurich et al., 2004），进行电力线监测（Shu-ichi Ashidate et al., 2002）等等。但是由于分辨率和处理算法的不尽如人意，实践证明，仅依靠机载LiDAR数据的距离信息进行DEM生成和地物提取，分类的可靠性和准确性都不足以投入实用，这极大地限制了机载LiDAR技术的使用。为了解决这一难题，许多学者利用相关的信息（航空影像，2-DGIS数据等）结合机载LiDAR数据共同进行处理。例如，Leena Matikainen等人将航空像片与机载LiDAR数据相结合，实现对建筑物变化的自动检测，达到更新地形图的目的。但是，将其它来源的数据与机载LiDAR数据相结合使用时，由于数据获取不是同步的，处理时要进行配准和内插的处理，影响了结果的精度。目前，先进的机载激光雷达系统可以在获得距离信息的同时，记录多次目标回波的强度信息，以及红、绿、蓝等多波段的信息，由于这些数据是同一系统在同一时间获得的，它们具有像素级融合的优势，在处理时不用进行有损精度的配准处理。因此，近几年，对机载激光雷达的多波段信息的利用也逐渐增多。在2004年的ISPRS(InternationalSociety for Photogrammetry and Remote Sensing)土耳其年会上，出现了一批利用机载激光雷达强度信息的成果。如：Bin Jiang等人使用了机载激光雷达数据的距离和强度信息作为分向量，使用SOM（self-organizingmaps）方法，对空间物体进行聚类分析，实现了从机载激光雷达数据中提取空间物体。T.Lovas等人在从激光脚点提取车辆时，考虑了各像素的强度值。Simon CLODE等人先利用距离信息生成了DEM，再对DEM上的各点的强度值进行判断，凡强度值落在给定区间内的点作为道路点的候选点（即，基于强度信息进行滤波操作），然后对距离图像按数字图像处理的方法提取道路边界。以上这些方法综合利用了机载激光雷达数据的多种信息，取得了较满意的结果。但是，这些处理方法还是先将距离信息转化为距离图像，然后引入强度信息作为辅助判决条件，对距离图像进行图像处理的。目前机载激光雷达数据的处理方法都源自经典的数字图像处理方法，但是，经典数字图像处理针对的是灰度图像，而距离图像实际是多个点的测距值在二维平面上的分布，其象素值为距离，这显然和普通的强度或灰度图像是不一样的。这导致许多机载激光雷达数据的处理效果远远低于预期。
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国内发展
国内，机载激光雷达数据的处理技术同样由于LiDAR设备研制的不足而起步较晚，目前尚处于初步研究阶段。针对于此，国家863项目己开始进行机载激光雷达数据后处理方面的相关研究，该研究致力于LiDAR数据后处理方面的研究，希望能够研发出拥有自主知识产权并且国际领先的涵盖飞行控制和数据收集、点云滤波分类、专业应用这三个核心功能的LIDAR数据处理软件系统。其研究内容包括“激光雷达数据预处理、激光雷达波形数据处理与应用，激光雷达点云数据处理与引用，激光雷达数据与其他数据的融合与应用。”近年来也有许多研究人员从事着LiDAR数据的后处理研究。中科院遥感所的尤红建（尤红建，2001）、武汉大学的黄先锋等（黄先锋，2006）以LiDAR点云数据为基础，深入地研究了建筑物检测、建筑物模型重建过程中所涉及的关键技术，并对复杂结构的建筑物模型重建的重建进行了较深入地研究。张小红博士于2002年利用国外的机载激光雷达数据进行了一些机载激光雷达原理、数据处理流程、提取DEM算法以及高程信息和强度信息融合处理的探索性研究。李树楷教授（2003）对机载激光雷达的数据处理中的定位原理、数据解算、精度分析、分类等进行了探讨。天津海洋测绘研究所的黄谟涛高级工程师等研究了机载激光测深中的一些数据处理技术，推导了条带式深度测量测点位置归算的严密计算公式及其相应的精度估算公式（黄谟涛，2003）。此外，国内的众多学者还对机载激光雷达的成像原理，误差源、误差传播规律等进行了分析和探讨（刘少创等，1999；江松月等，2001；张小红，2002；李树楷，2003；）武汉大学的赖旭东博士提出了一种融合LiDAR数据多种信息(强度信息与距离信息)的滤波方法(赖旭东，2006)。邓非博士（邓非，2006）综合利用摄影测量、遥感和计算机视觉相关理论与处理手段，对融合LiDAR与影像的配准和地物分类提取的策略、系统框架与实现算法进行较深入的研究的探索性研究。上海大学的曾齐红博士提出了一种根据几何数据与属性数据进行LIDAR数据滤波的方法(曾齐红，2009)。西南交通大学的殷飞等人提出了一种自适应TIN迭代加密的滤波算法(殷飞等，2010)。辽宁工程技术大学的王丽英博士对机载LiDAR数据系统误差处理的的航带平差方法进行研究（王丽英，2011）。
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总结
综上所述，目前针对机载激光雷达系统硬件以及数据后处理算法的研究正如火如荼地进行，许多LiDAR系统已经投入商业运作，并在部分领域和行业取得了一些成果。但是，总体而言，由于缺乏成熟的数据后处理技术，部分难题仍没有突破性的进展，还没有发挥既定的全自动化、大规模数据生产的能力。特别是国内，虽已引进多台LiDAR系统，并生产了大量的原始点云和影像数据，但是，由于缺乏系统的数据处理流程和成熟的数据处理算法，这些数据一直没有得到有效的处理，造成了巨大的浪费。因此，对我国的测绘遥感界而言，加大LiDAR的硬件包括数据处理算法的研究力度，研制出自主产权的实用的机载激光雷达系统，是一项任务艰巨而又意义深远的事情。

[参考文献] 王丽英. 机载LiDAR数据误差处理理论与方法[M]. 测绘出版社, 2013