在地球观测领域,航空光学影像和机载激光探测与测距(light detection and ranging,LiDAR)点云是获取地表空间信息的主要数据源。精确的几何配准是融合这两类数据的前提。本文提出了一种像方距离场与物方平面约束联合的航空影像与激光点...在地球观测领域,航空光学影像和机载激光探测与测距(light detection and ranging,LiDAR)点云是获取地表空间信息的主要数据源。精确的几何配准是融合这两类数据的前提。本文提出了一种像方距离场与物方平面约束联合的航空影像与激光点云精确配准方法。该方法分为基于线元距离场的单像配准和线面约束结合的区域网平差两个阶段。在基于线元距离场的单像配准中,首先从航空影像和机载LiDAR点云中分别提取线元素,然后基于航空影像线元素构建距离场,并将点云线基元投影至像平面。通过渐进式稳健求解最小化点云投影线基元在距离场中的全局代价,从而实现单张影像与LiDAR点云的配准。在线面约束结合的区域网平差阶段,选择部分线特征分布较为密集的影像作为关键景影像,并对关键景影像中的同名线元素进行匹配,以提取控制点作为水平及高程约束。此外,还利用影像连接点到最近水平面的距离作为高程约束,通过区域网平差实现多视航空影像与机载点云的配准。试验结果表明,该方法能在初始值较差的情况下实现稳健配准,其配准精度优于点云间距,配准精度与配准效率都显著优于迭代最近点(iterative closest point,ICP)配准算法和通过跨模态匹配进行配准的策略。展开更多