植被茂密山区机载激光雷达数据采集最优点密度试验研究

陈邦松; 司马劲松; 赵光祖; 董秀军; 雷文权; 陈庭轩; 何秋霖

doi:10.13203/j.whugis20240097

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植被茂密山区机载激光雷达数据采集最优点密度试验研究

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-11-05

- 植被茂密山区机载激光雷达数据采集最优点密度试验研究
- Optimal Point Density of Airborne LiDAR Data Collection for Hazards in Mountainous Areas
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第5期页码：1014-1024
- 作者机构：
  
  1.中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江杭州，310000
  2.浙江华东岩土勘察设计研究院有限公司，浙江杭州，310030
  3.成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室，四川成都，610059
- 作者简介：
  
  陈邦松，硕士，高级工程师，主要研究方向为机载雷达在地质灾害领域的应用及解译。chen_bs@hdec.com
  司马劲松，硕士。2768343541@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42072306)
- DOI：10.13203/j.whugis20240097
  中图分类号： P237
- 收稿：2024-12-11，
  
  纸质出版：2026-05-05
- 稿件说明：
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陈邦松,司马劲松,赵光祖，等.植被茂密山区机载激光雷达数据采集最优点密度试验研究[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(5):1014-1024.

CHEN Bangsong,SIMA Jingsong,ZHAO Guangzu,et al.Optimal Point Density of Airborne LiDAR Data Collection for Hazards in Mountainous Areas[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(5):1014-1024.
陈邦松,司马劲松,赵光祖，等.植被茂密山区机载激光雷达数据采集最优点密度试验研究[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(5):1014-1024. DOI：10.13203/j.whugis20240097

CHEN Bangsong,SIMA Jingsong,ZHAO Guangzu,et al.Optimal Point Density of Airborne LiDAR Data Collection for Hazards in Mountainous Areas[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(5):1014-1024. DOI：10.13203/j.whugis20240097

摘要

机载激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）能够穿透植被覆盖，快速精准地获取大范围地表数据，对于识别和分析地质灾害至关重要。然而，在植被茂密山区的地质灾害遥感调查领域，机载LiDAR点云密度缺乏统一标准；由于操作人员难以评估不同郁闭度条件下的地面点数量，导致数据冗余和成本增加。针对上述问题，提出了一种最优采集点密度计算方法。在满足测绘标准的基础上，结合目视解译的效果，使用局部地形复杂度作为评判数字高程模型（digital elevation model，DEM）的标准，继而采用离散差差值寻峰法确定不同比例尺和郁闭度下的最优采集点密度。为获取植被茂密地区1∶200调查比例尺之下适于地质灾害解译工作的DEM，需要不少于147点/m

的平均采集点密度；1∶500比例尺对应的是70点/m

；1∶1 000比例尺对应56点/m

；1∶2 000比例尺对应47点/m

。研究结果为茂密植被地区的机载LiDAR点云数据采集工作提供了指导，同时为地质灾害解译和其他相关领域的研究提供了新的思路和方法。

Abstract

Objectives

This research focuses on the application of airborne light detection and ranging (LiDAR) technology in geological hazard investigation in mountainous areas with dense vegetation. Airborne LiDAR can penetrate vegetation cover to acquire a large range of surface data quickly and accurately

which is critical for identifying and analyzing geological hazards. However

in mountainous areas with dense vegetation

especially for remote sensing survey of geological hazards

airborne LiDAR point cloud density lacks a uniform standard. And it is difficult for operators to evaluate the number of ground points under different canopy conditions

resulting in data redundancy and increased cost.

Methods

To solve these problems

this paper proposes a method for calculating the optimal collection point density. On the basis of satisfying the surveying standard and combining the effect of visual interpretation

the local terrain complexity is used as the criterion to evaluate digital elevation model (DEM). Then the discrete difference peak search method is used to determine the optimal collection point density under different scale and canopy density.

Results

In order to obtain precise DEM for geological hazard interpretation in densely vegetated areas with the scale of 1∶200

an average collection point density of not less than 147 points/m

is required

while 70 points/m

corresponding to the scale of 1∶500

56 points/m

corresponding to the scale of 1∶1 000

and 47 points/m

corresponding to the scale of 1∶2 000.

Conclusions

This study provides guidance and reference for airborne LiDAR point cloud data collection in dense vegetation areas

and proposes new ideas and methods for interpretation of geological hazard and other related fields as well.

关键词

Keywords

references

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