肖康,康冰鋒(1．天津市測繪院,天津 300381; ．天津中科遙感信息技術有限公司,天津 300384)

LiDAR在數字城市三維建模中的應用

肖康1?,康冰鋒2
(1．天津市測繪院,天津 300381; 2．天津中科遙感信息技術有限公司,天津 300384)

摘 要:基于研究快速獲取高精度的新型建模技術的目的,采用最新的機載激光雷達技術,通過對LiDAR點云數據的處理與分類,快速獲取了地面建筑物精確的三維坐標;使用Terrosolid軟件根據地面點云數據自動建立建筑物模型,并結合3ds Max軟件進行個體模型的編輯與優(yōu)化,后期利用建筑物實地照片進行貼圖,最終得到了高精度的三維模型,證明了利用LiDAR技術快速建立高精度城市三維模的可行性。

關鍵詞:機載激光雷達;點云分類;技術流程;自動建模

1 引 言

數字城市的概念在1998年才第一次提出,但它的發(fā)展卻是日新月異。隨著遙感、全球定位系統、地理信息系統、虛擬現實等技術的發(fā)展,特別是數字攝影測量技術的廣泛發(fā)展與應用,數字城市技術的主體部分——城市三維建模方法也日新月異,從傳統低精度的外業(yè)拍照手工建模發(fā)展到現代高精度全自動化的新型建模。其中的LiDAR——Light Detection And Ranging,即光探測與測量技術,是近幾年才發(fā)展起來的新的探測技術,其精確的三維空間坐標信息和DSM數據,使數據獲取和處理朝著自動化方向發(fā)展,在數字化進程不斷加快的今天,為建立數字城市三維模型提供了新的觀測手段[1]。

LiDAR根據搭載平臺的不同分為地面LiDAR、車載LiDAR和機載LiDAR。其中機載LiDAR是集激光測距技術、高精度慣性測量系統IMU、動態(tài)差分GPS定位技術于一身的對地觀測系統,其所測得的數據為數字表面模型(簡稱DSM)的離散點表示(俗稱點云),數據中含有空間三維信息和激光強度信息,能夠獲取高精度的建模三維坐標[2]。應用機載LiDAR系統進行三維空間測量,可以得到地面物體密集的三維坐標點云數據,再通過相關軟件處理后,獲得數字高程模型、等高線圖、正射影像圖及三維建筑物模型。

本文以天津市機載LiDAR三維建模項目為例,介紹機載LiDAR數據處理的流程,重點介紹基于機載LiDAR點云數據進行城市三維建模的技術方法與流程,并對三維模型數據成果精度進行了評價、對比與分析,證明該方法用于數字城市三維建模的可行性與實用性。

2 技術路線和方法

基于機載LiDAR數據進行城市三維建模指利用機載LiDAR設備飛行采集的原始點云和航片制作DEM、DOM,并結合已有的地形圖數據進行建筑物三維矢量模型制作,通過在3ds Max軟件中進行編輯優(yōu)化,制作成滿足項目要求的城市三維場景模型。

本次項目建模對象為天津規(guī)劃四環(huán)及武清區(qū)以外的建城區(qū)部分(各區(qū)、縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府所在地)建筑物模型制作,其中多層及高層建筑面積總計約300 km2,一層建筑物面積約260 km2。

本次項目采用的軟件包括:芬蘭的TerraSolid系列軟件,主要用于點云分類、制作DEM、DOM、自動建模等;Autodesk公司的3D Studio Max軟件,主要用于模型紋理貼圖和精細模型制作。

3 生產流程

項目已有的LiDAR數據資料為:航攝使用的航攝儀為Optech公司的ALTM Gemini,焦距51 mm,像幅7228×5428,像元6．8 u:航攝比例尺為1∶17600/ 21500;LiDAR點云滿足平面精度0．2 m,高程精度0．15 m,點云密度0．8 m;像片重疊度為航向60%～65%,旁向30%左右;像片旋偏角小于6°,傾斜角小于2°,航線彎曲度小于3%。

利用機載LiDAR點云數據進行城市三維建模的流程如圖1所示:

通過TerraSolid軟件實現LiDAR點云數據城市三維建模包括以下幾個步驟:點云數據預處理;點云分類;生產DEM、DSM;空三加密;生產DOM;建筑物建模、紋理貼圖等。

圖1　利用機載LiDAR點云數據進行城市三維建模的流程

3．1點云數據預處理

機載LiDAR航飛后獲取的原始點云數據在進行分類前,需要經過預處理這一階段,以提高分類的精度和效率。

(1)點云數據檢查:主要是檢查激光點云的完整性,保證點云數據沒有漏洞。

(2)坐標系設置及坐標轉換:根據項目工程要求定義合適的坐標系。

(3)創(chuàng)建工程文件和block。

(4)載入航跡線:載入航跡線是LiDAR數據處理特有的步驟,這些航跡線起到控制的作用,能夠控制航線的重疊度和確定激光點跟影像的聯系。

(5)匹配點云與航跡線:得到匹配結果即該幅點云涵蓋哪些航帶。

(6)重疊區(qū)域裁切:裁切重疊區(qū)域的好處在于能夠獲得一個密度均勻的激光點區(qū)域和精度較高的激光點,從而減少后續(xù)處理的工作量。

(7)系統檢校:其目標是要消除系統誤差并對所求的原始點云數據進行改正,使其只剩下隨機誤差。

3．2點云分類

機載LiDAR航飛后獲取的原始激光數據在經過點云數據預處理之后就是海量的激光點云數據,這些點云數據包括地面點、植被點、建筑物點、水域點、其他地物點以及噪聲點等,且都在同一個數據層。

激光點云數據分類通過結合影像對激光點云數據進行分類,排除飛點,提取地面點數據[3],將這些點放在預先定義的數據層中,如地面點放在ground層、植被點放在vegetation層、建筑物點放在building層等,其中重點是分出地面點,從而生成DEM;分出建筑物點,為三維建模做準備。

TScan是TerroSolid軟件中專門處理激光點數據的模塊,提供了許多分類工具[4],接下來主要要利用這些工具進行點云分類,其步驟主要包括:

(1)設置分類的層:在進行點云分類前必須根據項目數據后期處理的要求設置分類后的層,確定這些層的名稱、編號及顏色,方便查看與處理。

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(2)提取噪聲點:這一步驟是將一些明顯比一般地面點高或者低的點分離,為后續(xù)使用Ground方法提取地面點預先清除錯誤的數據,如云上點、高空遮擋點、孤立點等。同時,掃描建筑物前存在遮擋物,使得點云數據中建筑物的表面形成空洞,造成數據缺失和冗余數據。需要對點云數據進行濾波,剔除冗余數據,提取建筑物表面的點云數據[5]。這一步驟主要使用By echo、Isolated points、Air points、By absolute elevation、Low points等分類工具。

(3)提取地面點:提取地面點是點云分類中的一個關鍵步驟,主要是使用Gound這一分類工具,通過迭代構建地面三角網表面模型來分離地面點。

(4)地面以上點分類:地面以上點分類是根據點在地表模型以上的高度值來區(qū)分判斷點的類別的方法[6]。通過By height from ground這一工具來提取低矮植被、中等高度植被、高植被點;通過Buildings從高植被點中提取建筑物點。由于水面反射接收到的激光點很少,所以,激光點離散稀疏的可以判斷為水域,再參考影像來確定水域的邊界。

(5)使用macro宏命令進行分類:所有的分類工具都能夠通過宏命令實現。

無論使用何種方法對點云進行分類,在自動分類完成之后都需要進行人工交互編輯工作,因為地形的復雜和點云的隨機使得自動分類無法保證可靠性。

3．3生產DEM、DOM

LiDAR點云數據在分離出Ground后,便可進行DEM的生產:

DOM的生產:

(1)自動空三加密:集成了IMU與DGPS定位技術的機載LiDAR能夠實現自動空三加密,大大減少了人工作業(yè)量。

(2)根據自動空三加密的結果,對imagelist中的三個外方位元素進行調整。

(3)對所有影像進行色調分析并創(chuàng)建金字塔影像。

(4)手工修改拼接線、添加color point。

(5)通過TPhoto模塊自動運行生成DOM。(6)DOM后期裁剪、精度檢查及修改。

3．4建筑物三維建模

TScan模塊提供了自動建模工具,步驟如下:

(1)讀取數據:加載TPhoto和TScan兩個模塊,分別讀入mission、影像、點云數據和正射影像。

(2)使用TScan的建筑物模型自動生成功能:選擇一個建筑物,點擊construct planar building按鈕,在彈出的界面中設置相應參數后,系統自動對此建筑物分割面片,如圖2所示。

圖2　建筑物自動建模分割面片效果圖

(3)使用工具對模型面片進行編輯

由于建筑物復雜、算法局限性、數據誤差等多方面原因,軟件自動化提取的建筑物面片存在部分面片丟漏、面片提取錯誤、面片間存在大縫隙、面片邊界精度超標等多方面問題,需要使用工具手工進行編輯,使建筑物面片符合規(guī)范:手動添加丟漏的屋頂小面片(如陽臺)、建筑物主體附屬的低矮面片(如雨臺)等;保證相鄰面片無縫連接,如人字形房屋的屋脊線;調整建筑物邊界,提高面片邊界精度。如圖3所示,TScan模塊提供了多個模型面片編輯工具。

圖3　模型面片編輯工具

分為6種編輯方式:添加、修改與刪除面片、修改面片方向、面片對稱、添加其他類型的類型、修改面片邊界、自動對齊邊界。

(4)導出模型

通過MicroStation軟件導出．stl格式的模型文件

(5)優(yōu)化模型

將．stl格式的模型文件導入3ds Max軟件進行編輯優(yōu)化,要求如下:

同一水平面的點必須水平,同一垂直點的點必須重合;

模型不應存在多余的點、線、面,重合的點、線必須焊接,無模型穿插、疊壓、重面、漏面現象,模型應刪除內部看不見的面;

模型各個面片方向正確。

(6)紋理貼圖

利用機載LiDAR點云數據建模無法自動提取紋理及貼圖,需要外業(yè)人工拍攝建筑物側面紋理照片,在3ds Max軟件中對建筑物的側面紋理進行貼圖。

4 結 論

在當今數字化程度越來越高的時代,地理信息系統中包含的信息再也不能只局限在二維或二維半,必須將真實的三維世界表現出來,這是“數字地球”時代的必然[8]。通過對天津市城市建模項目的實驗分析,利用機載LiDAR點云數據進行建模后的建筑物精度滿足了以下要求:標準模型屋頂及外輪廓的平面精度小于0．5 m,高程精度小于0．5 m;精細模型精確反映建筑物屋頂及外輪廓的詳細特征,實現平面精度小于0．25 m,高程精度小于0．25 m;建筑物模型底部在高程上與對應DTM模型實現了無縫拼接。

由此可見,機載LiDAR系統通過海量的激光點云數據結合影像數據的方法獲得建筑物的三維模型,可以在短時間內獲得大范圍區(qū)域的三維模型,更精確的再現城市場景;同時,基于機載LiDAR系統的方法不僅可以展現房頂結構,還可以再現房屋墻體、陽臺、女兒墻、貓耳窗、老虎窗及其他裝飾性結構,這為精細模型建模提供了便利,這是其他方式建模無法比擬的。其不足之處在于,機載LiDAR點云數據可以提供精確的地表起伏數據、地表與建筑物頂面數據和建筑物高度,但是不能獲取到建筑物側立面的紋理,需要外業(yè)人工拍攝建筑物側面紋理照片,在3ds Max軟件中對建筑物的側面紋理進行貼圖。

總體而言,機載LiDAR技術通過位置、角度、距離等觀測數據直接獲取目標對象表面點的三維空間坐標

信息,實現地表提取和三維場景重建,廣泛用于地面數據探測和模型的恢復、重建等應用中并顯示出了巨大的前景,已經逐漸成為城市三維模型數據獲取的一種重要方式。

參考文獻

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[2] 李永泉,韓文泉,黃志洲．數字城市三維建模方法比較分析[J]．現代測繪,2010,33(2):33～35．

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[4] 陳云,丁思磊,王鐵軍．基于TerraSolid軟件的LiDAR數據處理初探[J]．測繪與空間地理信息,2009,32(4):40～42．

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[8] 程效軍,朱鯉,劉俊領．基于數字攝影測量技術的三維建模[J]．同濟大學學報·自然科學版,2005,33(1):37～41．

Digital City Three-dimensional Modeling for LiDAR Data

Xiao Kang1,Kang Bingfeng2
(1．Tianjin Institute of Surveying and Mapping,Tianjin 300381,China; 2．Tianjin ChinaRS Geomatics Company,Tianjin 300384,China)

Abstract:For the purpose of researching the new three-dimensional modeling technology with high accuracy,the project used the new Light Detection And Ranging technology to get the high accuracy of three-dimensional coordinates of the building in the ground through processing and classifying the LiDAR point cloud data．Then automatically created the three-dimensional model of structures by using Terrosolid soft,edited and mapped them in 3dMax with pictures of structures．It is proved that it’s feasible to establish the high precision 3D city model quickly using LiDAR technology．

Key words:airborne LiDAR;point cloud classified;technological process;automatically modeling

文章編號:1672-8262(2015)06-86-04中圖分類號:P237

文獻標識碼:B

收稿日期:?2015—06—21

作者簡介:肖康(1986—),男,工程師,主要從事攝影測量工作。