晏婭萍,岳彩榮

(1.西南林業(yè)大學(xué) 云南高校林業(yè)3S技術(shù)工程研究中心,昆明 650224;2.云南建投第一勘察設(shè)計(jì)有限公司，昆明 650031)

0 引 言

目前,三維激光掃描技術(shù)[1]作為一種非接觸性、效率高、精度高的新型測(cè)繪技術(shù),已在城市建設(shè)、文物保護(hù)、變形監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域得到了初步應(yīng)用,但由于研究物體高大、存在掃描死角或不便設(shè)站等原因,無法獲取到目標(biāo)物的全面信息和數(shù)據(jù)。而攝影測(cè)量具有成本低、迅速、非接觸、自主性強(qiáng)等特點(diǎn),應(yīng)用較為廣泛,但由于飛行方式和目標(biāo)物局部遮擋等原因,導(dǎo)致其精度達(dá)不到要求,從而無法獲得完整的表面三維信息。

對(duì)森林或樹木進(jìn)行現(xiàn)地測(cè)量是林業(yè)和園林技術(shù)人員的基礎(chǔ)性工作。森林調(diào)查由于受交通、地形或氣候的限制,成為了一項(xiàng)極其艱苦的工作。近年來,隨著新興測(cè)繪技術(shù)的出現(xiàn),特別是無人機(jī)技術(shù)和三維激光掃描技術(shù)的廣泛應(yīng)用,為森林野外測(cè)量工作提供了新的技術(shù)方法。在森林調(diào)查和城市綠化管理中,將無人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)和地基三維激光掃描技術(shù)融合,可快速準(zhǔn)確獲取樹木幾何參數(shù)[2]。這些新方法和新技術(shù)的應(yīng)用,將大大降低野外測(cè)量工作的工作量,極大地提高數(shù)據(jù)獲取的效率和精度。

單一的采集設(shè)備要一次性獲得整個(gè)目標(biāo)區(qū)域的研究數(shù)據(jù)比較困難,所以本文結(jié)合傾斜攝影測(cè)量技術(shù)[3-5]和三維激光掃描技術(shù)[6],使二者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),構(gòu)成空地一體化,全面獲取樹木信息并進(jìn)行樹形重建,在現(xiàn)有的研究成果基礎(chǔ)上,將多源點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理技術(shù)[7-8]作為研究重點(diǎn),從數(shù)據(jù)的拼接、數(shù)據(jù)濾波、點(diǎn)云降噪等方面著手,把來源不同的點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合在一起,再將融合后的點(diǎn)云應(yīng)用于相應(yīng)軟件生成三維模型[9-10],從而得到所研究的樹的三維數(shù)字模型，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)樹木幾何參數(shù)的精確量算,為森林調(diào)查提供一種新的技術(shù)途徑。

1 空地點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集

1.1 傾斜攝影測(cè)量技術(shù)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)

1.1.1 影像數(shù)據(jù)采集 傾斜攝影測(cè)量技術(shù)是一種從多角度、多方位觀察目標(biāo)物的新型航空攝影技術(shù)。它通常從5個(gè)方位進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,分為正攝、前視、 后視、 左視、右視,配合慣導(dǎo)系統(tǒng)獲取高精度的位置和姿態(tài)信息, 再通過坐標(biāo)糾正、 多視影像聯(lián)合平差、配準(zhǔn)、拼接等處理得到具有目標(biāo)物全面信息的數(shù)據(jù)。此次影像數(shù)據(jù)采集使用的是大疆飛行器,依據(jù)像控點(diǎn)的布設(shè)規(guī)則[11],為了使地面上的目標(biāo)物體和影像進(jìn)行對(duì)照,本次試驗(yàn)設(shè)置了6個(gè)像控點(diǎn)和8個(gè)檢查點(diǎn),兩者結(jié)合,合理布置,能夠使系統(tǒng)的誤差降到最低,此次拍攝成果包括196張合格的影像。圖1是傾斜攝影技術(shù)影像的獲取方式示意圖。

圖1 影像的獲取方式Fig.1 Image acquisition method

1.1.2 影像數(shù)據(jù)處理 采用Smart3D軟件對(duì)傾斜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理， 并對(duì)獲取三維重建所需的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和正射影像進(jìn)行研究, 數(shù)據(jù)處理過程包括工程建立、 空中三角測(cè)量、 計(jì)算三維模型、 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的提取和點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理[12]。 進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換時(shí)必須基于已建好的模型基礎(chǔ)上, 讓空間參考設(shè)置與空間框架一致,最后得到.las格式的點(diǎn)云數(shù)據(jù)文件。 所得樹干模糊的點(diǎn)云數(shù)據(jù)如圖2所示。

圖2 攝影測(cè)量點(diǎn)云數(shù)據(jù)Fig.2 Photogrammetric point cloud data

1.2 地面三維激光掃描技術(shù)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)

1.2.1 地面三維激光數(shù)據(jù)采集 地面三維激光掃描儀的原理是通過激光脈沖[13]來掃描目標(biāo)物體,利用其速度快、精度高的優(yōu)點(diǎn)來獲取目標(biāo)物體的三維信息。本次外業(yè)數(shù)據(jù)采集使用的是Maptek公司生產(chǎn)的Maptek I-site 8200三維激光掃描儀,相應(yīng)地搭配了三維激光掃描儀配套平板電腦。嚴(yán)格遵循測(cè)站選址原則,確保能獲取360°掃描的全景數(shù)據(jù),共設(shè)置7個(gè)站,每站的掃描時(shí)間為22 min。圖3是其中兩個(gè)站點(diǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)。

圖3 三維激光掃描儀點(diǎn)云數(shù)據(jù)Fig.3 3D laser scanner point cloud data

1.2.2 地面三維激光數(shù)據(jù)處理 三維激光掃描儀采集數(shù)據(jù)時(shí)因空氣中存在懸浮顆粒、儀器自身誤差等原因,獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)會(huì)存在許多噪聲[14]。因而需要?jiǎng)h除散亂點(diǎn)、孤立點(diǎn)或者空洞數(shù)據(jù),使點(diǎn)云數(shù)據(jù)更加均勻,提高建模的精度和效率,構(gòu)建真實(shí)的實(shí)體形狀。圖4是去噪前后的對(duì)比。

圖4 三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)去噪前后Fig.4 3D laser point cloud data before and after denoising

要想獲取完整的三維數(shù)據(jù),必須進(jìn)行多測(cè)站掃描。每一站點(diǎn)云數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系是相互獨(dú)立的,因此需要將每站點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到同一坐標(biāo)系里,這個(gè)過程稱為點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)[15]。本次試驗(yàn)采用的是基于同名點(diǎn)的配準(zhǔn)方法,同名點(diǎn)可以是特制的標(biāo)靶球或目標(biāo)物周圍的明顯特征點(diǎn)。拼接過程至少需要4個(gè)同名點(diǎn),以某一站為基準(zhǔn)站,根據(jù)同名點(diǎn)求取其他測(cè)站相對(duì)基準(zhǔn)站的3個(gè)旋轉(zhuǎn)、3個(gè)平移參數(shù)。通過6參數(shù)模型可以將點(diǎn)云配準(zhǔn)到同一坐標(biāo)系下

(1)

(2)

其中, (x,y,z)是原始的點(diǎn)云數(shù)據(jù)坐標(biāo); (X,Y,Z)為配準(zhǔn)之后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的坐標(biāo); Δx、 Δy、 Δz是平移參數(shù);RxRyRz是旋轉(zhuǎn)矩陣；α、β、γ是旋轉(zhuǎn)角度。 點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)后結(jié)果如圖5所示。

圖5 三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)結(jié)果Fig.5 Registration results of 3D laser point cloud data

2 空地一體點(diǎn)云融合處理

來源于傾斜攝影測(cè)量處理得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和三維激光掃描儀地面采集到的點(diǎn)云,數(shù)據(jù)量龐大且含有大量的冗余信息。所以,在進(jìn)行三維重建之前需要對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理。

2.1 點(diǎn)云配準(zhǔn)

用Maptek軟件將兩者的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，主要包括自動(dòng)初始化定位和全局配準(zhǔn)。全局配準(zhǔn)就是將所有數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行拼接,包括固定基準(zhǔn)參照數(shù)據(jù),這樣可以使拼接誤差在拼接對(duì)象之間均勻分布。其工作原理是從一個(gè)可獲得數(shù)據(jù)中隨機(jī)選擇點(diǎn)之間的距離,采用這種測(cè)量值來確定一個(gè)校正系數(shù),而校正系數(shù)的精度,很大程度上取決于提供數(shù)據(jù)的重疊度和存在的固定參照數(shù)據(jù)。圖6、圖7是空地點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)前后對(duì)比。

圖6 空地點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)前對(duì)比Fig.6 Comparison of air-ground point cloud data before registration

圖7 空地點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)后Fig.7 Air-ground point cloud data after registration

2.2 坐標(biāo)糾正

在三維激光掃描數(shù)據(jù)的同時(shí),結(jié)合傳統(tǒng)測(cè)量手段(如全站儀測(cè)量),獲取每站點(diǎn)云數(shù)據(jù)中控制點(diǎn)的坐標(biāo)和方位,再進(jìn)行空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,就完成了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)糾正。本次是將兩者數(shù)據(jù)統(tǒng)一到1987年昆明城建坐標(biāo)系下。

2.3 降噪處理

在進(jìn)行目標(biāo)物信息的獲取過程中,由于目標(biāo)物體的材質(zhì)、 表面的粗糙程度不同,掃描儀器的精度、分辨率、振動(dòng),以及一些偶然噪聲,如行人或車輛從掃描物之間穿過等,會(huì)在被測(cè)物中形成散亂點(diǎn)或者空洞的噪聲。對(duì)目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)去除噪聲[16]就是為了去除這些測(cè)量噪聲、遮擋物的影響。

根據(jù)噪聲點(diǎn)的分布特征不同, 可將其分為飄移點(diǎn)、 孤立點(diǎn)、 冗余點(diǎn)、 混雜點(diǎn)[15]4類。 不同的噪聲點(diǎn)對(duì)應(yīng)不同的去噪方法： 對(duì)于飄移點(diǎn)、 孤立點(diǎn)、 冗余點(diǎn)這3類噪聲點(diǎn), 可采用點(diǎn)云處理軟件去除體外孤點(diǎn)、 非連接項(xiàng)， 或直接將異常噪聲點(diǎn)刪除； 而對(duì)于混雜噪聲點(diǎn)必須借助點(diǎn)云去噪算法才能處理。 通過對(duì)去噪算法的分析, 同時(shí)結(jié)合本次實(shí)踐, 歸納總結(jié)合理的去噪方法應(yīng)該滿足: 1)各向異性: 去噪處理后保證模型不變形萎縮, 表面不扭曲; 2)去噪效率高:點(diǎn)云數(shù)據(jù)量較大，算法應(yīng)該具有高效性; 3)魯棒性[17]:對(duì)點(diǎn)云多次去噪處理,也不會(huì)產(chǎn)生二次噪聲。

2.4 點(diǎn)云精簡(jiǎn)

無論是傾斜攝影技術(shù)還是三維激光掃描儀,所獲取到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量都特別大,所以有必要在保證三維重建所必須具有的幾何特征條件下對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行最大程度的精簡(jiǎn)處理[18]。點(diǎn)云精簡(jiǎn)的核心就是利用最少最好的點(diǎn)達(dá)到最大限度描述目標(biāo)物體幾何結(jié)構(gòu)特征。結(jié)合實(shí)例,不同的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法不同：對(duì)于掃描式的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用基于曲率的精簡(jiǎn)法；對(duì)于散亂式點(diǎn)云，采用包圍盒法；而要移除一定比例的點(diǎn)云時(shí)用隨機(jī)采樣法。

3 點(diǎn)云集成的樹形重建

傾斜攝影測(cè)量可以獲取物體頂部和地面信息, 使之與三維激光掃描技術(shù)所獲取的目標(biāo)物立面信息相結(jié)合, 進(jìn)行模型構(gòu)建, 可以使三維場(chǎng)景達(dá)到快速更新。 本文在點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)融合處理的基礎(chǔ)上, 運(yùn)用Maptek軟件實(shí)現(xiàn)快速建立精細(xì)三維模型[19]， 為復(fù)雜的3D表面測(cè)量提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的解決方案： 從點(diǎn)云創(chuàng)建表面, 只需輸入最小特征尺寸, 然后嘗試將彼此接近點(diǎn)的表面拼合在一起, 不用考慮方位, 這種方法可以非常成功地檢測(cè)合并小缺陷，具體包括:點(diǎn)處理和模型處理過程。

3.1 點(diǎn)處理過程

為了使所處理過的點(diǎn)云數(shù)據(jù)呈現(xiàn)整齊、規(guī)律、有效的特點(diǎn),以便進(jìn)行多邊形的處理階段,需要對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理。為了更好更清晰地觀察點(diǎn)云數(shù)據(jù),需要完成點(diǎn)云著色處理,使其呈現(xiàn)不同的反射效果,如圖8所示。

圖8 點(diǎn)云著色Fig.8 Point cloud shading

3.2 模型處理過程

在點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為多邊形網(wǎng)格后,多邊形網(wǎng)格模型的合法性和正確性都存在一定的問題。針對(duì)多邊形網(wǎng)格模型出現(xiàn)的一系列問題,應(yīng)該對(duì)于某個(gè)具體的模型,針對(duì)該模型的具體問題選擇具體的操作以處理該模型出現(xiàn)的問題。在處理好網(wǎng)格退化、自交、重疊、孔洞等錯(cuò)誤后,就進(jìn)入到多邊形處理階段,多邊形處理階段就是要對(duì)封裝好的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理,得到一個(gè)理想的多邊形模型,為精細(xì)曲面階段的處理打下基礎(chǔ)。最終樹形重建模型[20]如圖9所示。

圖9 樹形重建模型Fig.9 Contour reconstruction of single tree model

3.3 結(jié)果與分析

由多源點(diǎn)云數(shù)據(jù)所構(gòu)建的樹模型誤差來源主要有點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集誤差、 點(diǎn)云配準(zhǔn)誤差和建模誤差等, 樹木(地上部分)是由樹枝、 樹干、 樹葉等構(gòu)成的, 這些組成部分都會(huì)對(duì)樹型構(gòu)建的質(zhì)量造成極大影響[21]。 為了驗(yàn)證重建的樹模型能否達(dá)到較高的精度, 本文將三維激光所建模型、 傾斜攝影所建模型以及兩者融合后模型進(jìn)行了對(duì)比分析, 見表1。

表1 各項(xiàng)參數(shù)精度分析Table 1 Accuracy analysis of each parameter

可以看出,地面三維激光掃描儀模型的胸徑和胸高斷面積的值更接近實(shí)測(cè)值,絕對(duì)誤差分別為-0.97 cm和-0.01 m2,但其樹高與實(shí)際樹高相差0.74 m,精度不足;而無人機(jī)傾斜攝影測(cè)量所測(cè)樹高最接近真值,絕對(duì)誤差為-0.03 m,相對(duì)誤差為-0.22%,胸徑和胸高斷面積因?yàn)槟Ｐ湍：鵁o法進(jìn)行計(jì)算。最終的融合模型結(jié)合了兩者優(yōu)點(diǎn),使樹模型的各項(xiàng)幾何參數(shù)值都接近實(shí)測(cè)值,偏差較小。綜上所述,多源點(diǎn)云融合的樹模型所提取的各項(xiàng)幾何參數(shù)都具有較高的精準(zhǔn)度。

4 結(jié) 論

基于無人機(jī)傾斜攝影測(cè)量和地基三維激光掃描獲取的樹木點(diǎn)云數(shù)據(jù),采用Smart3D、Maptek軟件經(jīng)過配準(zhǔn)、降噪等一系列處理后融合起來,最終高效準(zhǔn)確地建立了該樹木的真實(shí)幾何形狀。研究結(jié)果表明:林木三維重建模型的各項(xiàng)參數(shù)與地面實(shí)測(cè)的林木參數(shù)相比,精度均達(dá)到了要求,說明將三維激光掃描儀與傾斜攝影測(cè)量技術(shù)相結(jié)合在林木調(diào)查測(cè)量中是完全可行的。該技術(shù)在單木建模、森林資源外業(yè)調(diào)查中有較大的發(fā)展空間,可大大節(jié)省調(diào)查人力物力,降低勞動(dòng)強(qiáng)度。

目前這兩項(xiàng)技術(shù)在森林調(diào)查中的應(yīng)用都屬于初步階段,在整個(gè)試驗(yàn)過程中還存在許多的困難需要克服和解決(如點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理過程相對(duì)較麻煩,更多依賴于操作人員自身的經(jīng)驗(yàn)),因此,如何更好地利用計(jì)算機(jī)的智能化來完成高質(zhì)量、高自動(dòng)化的點(diǎn)云處理,將是日后的研究方向。同時(shí),面對(duì)為數(shù)不少的傾斜影像,如何快速完成同名點(diǎn)的匹配,也是應(yīng)該關(guān)注的技術(shù)問題?？傊?融合多源點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)地物進(jìn)行精準(zhǔn)建模和重建,對(duì)未來森林精準(zhǔn)調(diào)查和城市三維建模具有廣泛的應(yīng)用前景。