基于无人机 LIDAR 数据多尺度特征的沥青路面病害提取方法

来源：石河子大学学报·自然科学版杂志2019年第1期北京时间：

作者：孙权, 程俊毅, 田绍鸿, 张显峰,

单位：（1 北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京 100871；2 新疆兵团空间信息工程技术研究中心，新疆 石河子 832003）

摘要：目的针对大范围公路路面病害监测需求，提出基于低空无人机激光雷达遥感数据和随机森林分类算法，构建沥青路面病害目标的遥感识别模型。方法首先，基于激光点云高程信息提取多尺度表面粗糙度和高斯曲率指数，以及利用激光反射强度影像提取路面和病害目标的几何特征，然后基于提取的48个多尺度统计特征利用随机森林算法建立了沥青路面坑槽与塌陷两类主要病害的识别模型。采用搭载于ScoutB1-100低空无人直升机平台的RIEGL-VUX100激光雷达扫描仪，获取了新疆石河子市与沙湾县交界处的一段县级沥青道路的激光点云数据，对所提出方法和模型进行了验证。结果本文所提出的模型可较好识别路面的塌陷与坑槽病害目标，以地面调查和目视解译结果为参照的验证精度为92.3%，Kappa系数为0.902，优于其他两种常用的机器学习分类模型，可为公路养护部门提供一种新的快速路面病害监测方法。

关键词：路面病害；无人机；激光雷达；激光强度；多尺度特征；随机森林分类

基金资助：国家自然科学基金项目（41571331），新疆兵团重大项目（2017DB005），新疆兵团空间信息创新团队项目（2016BD001）