基于无人机载测深LiDAR点云的陆水边界提取方法研究

《ISPRS International Journal of Geo-Information》：A Method for Land–Water Boundary Extraction from UAV-Borne Bathymetric LiDAR Point Clouds

　　

准确且及时的陆水边界提取对于水资源管理、洪水监测和湿地保护至关重要。本研究提出了一种基于无人机载测深光探测与测距（LiDAR）点云的陆水边界提取方法。首先，将陆地点云投影到由拟合水面点构建的参考平面上。随后，采用Alpha-Shape算法提取这些投影点的边界。接着，结合周期曲率自适应指数张力样条插值与Savitzky–Golay（SG）滤波的组合算法进行二次平滑，以生成陆地边界曲线。最后，将与水面点相邻的曲线段识别为陆水边界。实验结果表明，与人工提取相比，该方法在丹江口水库（主试验区）的均方根误差（RMSE）为0.118 m，在苏州水库对照独立实时动态（RTK）测量结果为0.184 m。这表明无人机载测深LiDAR能够满足精细化边界提取的要求，且所提出的二次平滑算法成功地在精度与平滑度之间取得了平衡，能够准确反映自然边界形态。

论文解读

一、研究背景与问题

陆水边界是区分陆地与水体空间范围的重要地理界线，其形态涵盖海岸线、湖岸线和河岸线等多种类型。陆水边界的空间演变与生态安全、海岸管理和资源开发密切相关。气候变化、海平面上升及日益加剧的人类活动已显著改变岸线形态，导致许多沿海地区出现侵蚀、后退和淤积等现象。因此，高精度的陆水边界数据在水资源管理、洪水风险评估、岸线侵蚀监测和城市规划等领域具有重要应用价值。

传统的岸线测量技术，如地面测量，存在空间分辨率有限、解译成本高和处理周期长等局限。随着遥感技术的发展，光学影像和合成孔径雷达（SAR）影像凭借其广空间覆盖能力被广泛用于岸线提取，但这些方法高度依赖启发式阈值和经验参数，在不同区域和水文条件下的泛化能力受限。例如，基于水体指数的方法对地形变化、山体阴影等极为敏感，在跨区域或多时相场景中难以保持稳定性能。此外，固定高程分层和预设网格分辨率的方法对于高水位条件下的机载激光扫描（ALS）数据集往往不可行。

相比传统二维遥感影像，ALS系统可直接获取高精度三维地形信息，但传统机载平台受限于设备笨重、飞行高度要求高、点密度受限和成本高昂等因素，难以满足高分辨率、快速响应和局部精细化岸线监测需求。与此同时，机载激光测深（ALB）技术发展迅速，可同时获取陆地和水下地形数据。随着无人机和轻量化传感器技术的进步，无人机载激光测深（UAV-ALB）凭借低空作业有效缩小光斑尺寸、实现厘米级分辨率和高质量点云等优势，越来越多地应用于近岸和浅水区域的高分辨率测绘。

二、研究内容与结论

针对现有岸线提取方法泛化能力差、难以兼顾精度与平滑度等问题，研究人员提出了一种基于UAV-ALB点云数据的半自动陆水边界提取方法。该方法充分利用UAV-ALB系统提供的陆水分类信息，遵循“参考平面获取与高程归一化—陆地边界提取—两阶段平滑—陆水边界提取”的完整工作流程。研究聚焦于瞬时陆水边界，由于UAV-ALB点云采用大地高而非特定潮汐基准，提取的边界可在不同垂直基准间灵活转换。该研究旨在提供一种高动态的陆水边界测量方法，为高分辨率近岸测绘和岸线监测提供新的技术思路。

实验结果表明，该方法在丹江口水库主试验区与人工提取相比的RMSE为0.118 m，在苏州水库对照独立RTK测量结果为0.184 m，验证了UAV-ALB满足精细化边界提取的要求。与分段三次Hermite插值和均匀周期B样条曲线结合SG滤波的两种对比方法相比，所提出的两阶段平滑组合算法在提取精度和边界平滑度方面均表现更优。在完整性方面，该方法达到99.50%的完整率和99.67%的准确率，显著优于已有研究报道的92.5%和90.7%。

三、关键技术与方法

研究人员采用的主要技术方法包括：基于随机采样一致性（RANSAC）算法拟合水面方程构建参考平面；采用正交投影方法将陆地点云投影至参考平面以消除地形起伏干扰；利用Alpha-Shape算法提取投影后陆地点云的边界；采用周期曲率自适应指数张力样条插值结合Savitzky–Golay（SG）滤波进行两阶段边界平滑；通过KD-Tree最近邻查询识别与水面相邻的边界曲线段作为最终陆水边界。实验数据来自丹江口水库（河南省）和苏州公园、苏州水库两个验证区，使用中国科学院上海光学精密机械研究所研制的Mapper20KU UAV-ALB系统采集。

四、研究结果

4.1 定性分析

研究人员将所提出的两阶段平滑组合算法与传统的分段三次Hermite插值后进行SG滤波的方法进行了对比评估。结果表明，分段三次Hermite插值方法在曲率变化显著的区域和形态平缓的区域均容易出现尖角、毛刺或振荡现象。相比之下，所提出的两阶段平滑组合算法在相同区域保持了更自然平滑的几何形态，有效抑制了振荡并保留了细节，展现出更优的局部几何保持能力和平滑度。

4.2 定量分析

研究人员从人工勾绘的陆水边界中随机选取100个样本点，计算其到半自动提取边界的平面距离，并据此评估提取精度。三种方法的误差分布均近似服从正态分布，但所提出的两阶段平滑组合算法的误差主要集中在0.0–0.2 m范围内，平均绝对误差更小，标准差更低，表明其离散度更低、整体稳定性更高。离散误差分布显示，该方法在大多数位置的误差约为0.071 m且波动幅度窄，而另外两种方法不仅整体波动范围更大，在某些区域还出现明显偏离中心趋势的高误差值。

4.3 其他区域精度验证

为进一步评估方法精度，研究人员选取内陆湖泊和水库两个额外实验区进行验证。在苏州公园和苏州水库分别获取了41个和49个RTK参考点。结果表明，该方法在两个额外测试区同样取得了高精度，进一步验证了方法的稳健性和可靠性。

4.4 处理效率与人工提取对比

研究人员记录了所提出的边界提取流程各主要阶段的处理时间，并与人工边界提取进行了对比。程序执行仅需16.25秒，而人工提取超过1000个边界点约需4.5小时。这表明所提出的方法显著减少了人工边界提取的处理时间和工作量。

五、讨论与结论

5.1 参数敏感性分析

关于Alpha-Shape算法的参数α，当α < 0.9时，边界对点云中的微小间隙和噪声高度敏感，导致边界总长度、边界点数和多边形数量异常增长；当α ≥ 0.9时，边界拓扑结构趋于稳定，多边形数量稳定在实际值2，总长度稳定在约1500 m。当α介于0.9至1.5之间时，RMSE保持在较低水平；α继续增大则会导致小尺度局部凹陷被忽略，损失岸线细节。综合考虑位置精度和边界形态特征，研究设定α = 1.3。

关于周期曲率自适应指数张力样条插值的参数，在合理范围内不同参数组合下的结果差异很小，RMSE相对变化不超过0.5%，表明该方法对张力参数变化具有低敏感性和良好的参数稳定性。最终采用的参数为基础张力为0.10、曲率阈值为0.10、增强系数k = 5.50。

关于SG滤波参数，当多项式阶数n = 3时，部分参数组合的误差指标相对较低，但较强的平滑效果容易过度平滑高曲率岸线区域的弯折和凹凸特征；当n = 7时，较高阶数可保留更多局部变化，但对高频波动的抑制相对有限。综合考虑，当窗口大小2m + 1 = 11且多项式阶数n = 5时，平滑后的边界能有效抑制局部锯齿同时较好地保留岸线实际形态特征。

5.2 与其他岸线提取方法的对比分析

基于光学影像的岸线提取方法依赖陆水光谱差异，其性能常受光照条件、云层、阴影、水体浊度和表面反射等因素影响。SAR方法易受斑点噪声、植被覆盖、湿润岸线带和复杂表面散射的影响，在复杂陆水界面区域会降低岸线定位精度。相比之下，UAV-ALB通过主动激光测距获取空间信息，对光照条件依赖度低，对云层和阴影干扰的免疫性更强。UAV-ALB在机动性和分辨率方面优于影像方法，且能同时提取陆水边界和水下地形数据，为水库容量估算和三维水文分析等应用提供有力支撑。

5.3 结论

本研究提出了一种基于无人机载测深LiDAR点云的陆水边界提取方法，为高精度、强时效性和丰富几何细节的岸线数据获取提供了有效技术途径。通过构建水面方程作为参考平面并将陆地点云投影至该平面，有效降低了地形起伏对边界识别的影响。随后利用Alpha-Shape算法计算投影陆地点云的边界，实现了快速准确的边界提取。最后采用周期曲率自适应指数张力样条插值与SG滤波的组合算法对陆地边界进行两阶段平滑。该方法的核心优势在于能够根据边界曲率动态调整平滑程度，有效抑制高频噪声和局部振荡。该方法在提取精度和边界平滑度方面均优于传统的分段三次Hermite插值方法以及均匀周期B样条曲线结合SG滤波的方法。本研究提出的新技术方案为内陆水库和湖泊环境中陆水边界的高效提取及局部岸线细节的精准刻画提供了有力支撑。