本申请涉及点云数据处理，尤其涉及一种dem数据生成方法、系统、存储介质及电子设备。
背景技术：
1、机载激光雷达系统（light detection and ranging，lidar）作为目前最可靠、高效的空间数据采集手段，在三维立体建模、基础地形测绘、地形分析和自然资源管理等领域都具有广泛应用，为地表形态的数字化表达提供了重要的信息来源。在dem（digitalelevation model，数字高程模型）和等高线数据产品的生产中，由于雷达点云中存在大量的非地面点，需要通过地物滤波的方式对数据进行重构，保留地表特征的同时提取并剔除植被、桥梁和建筑物等目标地物，从而有效提高数字高程产品的精度并保证其可用性。
2、现有技术中，为适应点云数据空间分布的差异性，采用渐进加密不规则三角网滤波方法进行地物提取；渐进加密不规则三角网滤波方法针对不同区域，仅需对数据进行归类并分别设置滤波参数，即可去除布料算法中存在的精度误差。对于平地区域，窗口大小应当大于区域最大建筑物对角线，距离与角度阈值不宜过大，防止低矮地物误分导致地表出现错误的凹凸起伏；对于山地区域，窗口选取不易过小，足够的地面点密度确保tin（triangulated irregular network，不规则三角网）的完整表达，由于相邻地面点的高程差值较大，且山体坡度明显小于地物上点与地面夹角，因此距离和角度阈值的选取应整体大于平坦地区。在数据点密度足够的情况下，该算法能够一定程度上适应地形特征，在平坦区域与崎岖山地均可实现较好的地物分割效果。
3、但是，现有渐进加密不规则三角网滤波阈值参数选择缺乏大量数据信息论证，导致在陡坡或者陡坎的时候，通常不能很好的保留陡坎上的点，同时在贴近地面的物体的一定高度处会被视作为地面点，比如路面上的车、行人等，因此，造成对激光点云和dsm（digital surface model，数字地表模型）数据细节信息的丢失，导致激光点云和dsm数据滤波算法精度下降，而构建dem使用的是点云的地面点部分，因此在一定程度上，将影响dem数据重构的精度；同时，大范围数据下循环查找三角面片耗时长、计算量大且一次性加载到内存会出现内存不足的技术问题，导致对于数据具有一定的局限性，计算效率较低。
技术实现思路
1、本发明公开了一种dem数据生成方法、系统、存储介质及电子设备，旨在解决现有技术中地物提取精度和计算效率低的技术问题。
2、主要通过以下技术方案实现上述发明目的：
3、第一方面，提供了一种dem数据生成方法，通过获取点云数据；将所述点云数据划分为多个数据块；对所述数据块进行格网分割；提取每一个格网中高程局部最低点作为初始地面种子点；根据初始地面种子点构建不规则三角网，所述不规则三角网包含若干由所述初始地面种子点组成的三角面片；遍历所有数据点，分别计算数据点与所述三角面片的最小反复距离和最大反复角，基于预设的反复距离阈值和反复角阈值进行判断，将最小反复距离小于反复距离阈值且最大反复角小于反复角阈值的数据点，确定为地面数据点，否则确定为数据孔洞格网坐标点；最后对所有数据孔洞格网坐标点进行插值处理；再导出插值后的目标点云数据至dem文件，即得到dem数据产品。
4、第二方面，提供了一种dem数据生成系统，其特征在于，包括：
5、数据模块，用于获取点云数据；
6、数据划分模块，用于将所述点云数据划分为多个数据块；
7、格网分割模块，用于对所述数据块进行格网分割；
8、提取模块，用于提取每一个格网中高程局部最低点作为初始地面种子点；
9、三角网构建模块，用于根据所述初始地面种子点构建不规则三角网，所述不规则三角网包含若干由所述初始地面种子点组成的三角面片；
10、计算模块，用于遍历所有数据点，分别计算数据点与所述三角面片的最小反复距离和最大反复角；
11、判断模块，用于判断所述最小反复距离是否小于预设的反复距离阈值，以及判断所述最大反复角是否小于预设的反复角阈值；
12、确定模块，用于将最小反复距离小于反复距离阈值且最大反复角小于反复角阈值的数据点，确定为地面数据点，否则确定为数据孔洞格网坐标点；
13、插值处理模块，用于对所有数据孔洞格网坐标点进行插值处理；
14、dem数据生成模块，用于导出插值后的目标点云数据至dem文件，得到dem数据产品。
15、第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的一种dem数据生成方法的部分或全部步骤。
16、第四方面，一种电子设备，所述设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的一种dem数据生成方法的部分或全部步骤。
17、第五方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的一种dem数据生成方法的部分或全部步骤。
18、相较于现有技术的有益效果：
19、本发明通过将点云数据划分为多个数据块，对数据块进行格网分割，提取每一个格网中高程局部最低点作为初始地面种子点，基于初始地面种子点构建不规则三角网；遍历所有数据点，计算数据点与三角面片的最小反复距离以及最大反复角；通过预设的反复距离阈值和反复角阈值进行双重判断，同时满足最小反复距离小于反复距离阈值，且最大反复角小于反复角阈值时，才确定该数据点为地面数据点，否则确定该数据点为数据孔洞格网坐标点；最后对所有数据孔洞格网坐标点进行插值处理，导出插值后的数据至dem文件，得到dem数据产品。本发明技术方案可针对多个数据块进行多核并行的运算方式，避免了因一次性加载数据到内存导致内存不足的问题，可降低大范围数据下循环查找三角面片的耗时和计算量，有利于提高计算效率；同时，利用空间几何信息统计分布特征的最大峰值，作为反复距离阈值和反复角阈值的设定依据，不仅能有效去除激光点云数据和dsm数据的地理表面物，且极大地提高了激光点云数据和dsm数据的地物提取精度，从而提高将激光点云数据和dsm数据恢复到dem数据（即dem数据重构）的精度。解决了现有技术中地物提取精度和计算效率低的技术问题。
1.一种dem数据生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的dem数据生成方法，其特征在于，对所述数据块进行格网分割，包括：
3.根据权利要求2所述的dem数据生成方法，其特征在于，根据初始地面种子点构建不规则三角网，包括：
4.根据权利要求3所述的dem数据生成方法，其特征在于，对所有数据孔洞格网坐标点进行插值处理，包括：
5.根据权利要求4所述的dem数据生成方法，其特征在于，计算数据点与所述三角面片的最小反复距离的计算式如下：
6.根据权利要求5所述的dem数据生成方法，其特征在于，计算数据点与所述三角面片的最大反复角的计算式如下：
7.根据权利要求1~6任一项所述的dem数据生成方法，其特征在于，将所述点云数据划分为多个数据块，之后还包括：
8.一种dem数据生成系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1~7任一项所述的一种dem数据生成方法的步骤。
10.一种电子设备，所述设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1~7任一项所述的一种dem数据生成方法的步骤。
