[发明专利]一种DSM的计算方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种DSM的计算方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：根据目标场景的稀疏点云数据中各点云数据点的深度信息，确定所述目标场景的场景类型；如果所述场景类型为低起伏场景，则生成与稀疏点云数据匹配的DSM；如果所述场景类型为高起伏场景，则根据稀疏点云数据生成稠密点云数据，并生成与稠密点云数据匹配的DSM。本发明实施例的技术方案能够提高DSM计算流程的计算效率和计算性能。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种DSM(Digital SurfaceModel，数字表面模型)计算方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

DSM是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度值的地面高程模型，真实地表达地面起伏情况。DSM能够真实地表达地面起伏情况，它在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、通讯、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。

计算DSM的方法有很多，最常用的方法就是对现有地形图进行数字化，以获取原数据，并用于构建不规则三角网格从而建立DSM，或者直接通过内插的方法建立DSM。

发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术存在如下缺陷：现有的DSM计算方法整个计算流程耗时较长，并且对所有的场景均采用统一的计算模式，导致计算效率和计算性能较低。

发明内容

本发明实施例提供一种DSM的计算方法、装置、计算机设备及存储介质，以提高DSM计算流程的计算效率和计算性能。

第一方面，本发明实施例提供了一种DSM的计算方法，包括：

根据目标场景的稀疏点云数据中各点云数据点的深度信息，确定所述目标场景的场景类型；

如果所述场景类型为低起伏场景，则生成与稀疏点云数据匹配的DSM；

如果所述场景类型为高起伏场景，则根据稀疏点云数据生成稠密点云数据，并生成与稠密点云数据匹配的DSM。

可选的，根据目标场景的稀疏点云数据中各点云数据点的深度信息，确定所述目标场景的场景类型，包括：

根据所述稀疏点云数据中各点云数据点的深度信息，确定标定深度信息；

根据各所述点云数据点的深度信息以及所述标定深度信息，计算与所述稀疏点云数据匹配的深度差值均值，并根据所述深度差值均值计算深度方差；

根据所述深度方差，以及预设的阈值条件，确定目标场景的场景类型为低起伏场景或者高起伏场景。

可选的，根据所述深度方差，以及预设的阈值条件，确定目标场景的场景类型为低起伏场景或者高起伏场景，包括：

根据所述深度差值均值，计算目标门限阈值；

如果所述深度方差小于等于所述门限阈值，则确定所述目标场景的场景类型为低起伏场景；

如果所述深度方差大于所述门限阈值，则确定所述目标场景的场景类型为高起伏场景。

可选的，生成与稀疏点云数据匹配的DSM，包括：

根据所述稀疏点云数据构建第一德洛内Delaunay三角网；

根据预设DSM计算公式以及所述第一Delaunay三角网生成与稀疏点云数据匹配的DSM。

可选的，根据稀疏点云数据生成稠密点云数据，并生成与稠密点云数据匹配的DSM，包括：

根据所述稀疏点云数据以及稠密点云计算方法生成所述稠密点云数据；

根据所述稠密点云数据构建第二Delaunay三角网；