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        機(jī)載LiDAR和攝影測(cè)量技術(shù)在山地地區(qū)地形圖測(cè)量中的應(yīng)用

        2021-05-07 00:52:18溫玉維李小雁盧召艷
        礦山測(cè)量 2021年2期
        關(guān)鍵詞:分類測(cè)量

        鄭 晶,溫玉維,李小雁,盧召艷

        (1.中國(guó)能源建設(shè)集團(tuán)湖南省電力設(shè)計(jì)院有限公司,湖南 長(zhǎng)沙 410007; 2.湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院 湖南省經(jīng)濟(jì)地理研究所,湖南 長(zhǎng)沙 410205)

        隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不斷增長(zhǎng),電網(wǎng)建設(shè)如火如荼[1-2]。變電站的選址對(duì)基礎(chǔ)測(cè)繪資料的要求也越來越高,故選擇一種既符合精度又滿足工期的測(cè)量方式尤為關(guān)鍵。

        近幾年,激光雷達(dá)(LiDAR)測(cè)量技術(shù)走向成熟,并在公路、鐵路、林業(yè)、電力等不同行業(yè)大規(guī)模頻繁使用[3-6]。該技術(shù)有高精度、高自動(dòng)化、高效率的“三高”優(yōu)勢(shì)[7-8],將逐漸成為大比例尺地形圖測(cè)量的主流技術(shù)手段。

        1 機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)量技術(shù)原理

        機(jī)載LiDAR通過發(fā)射激光照射到對(duì)象目標(biāo),利用安裝在飛行器上的激光測(cè)距儀、GNSS系統(tǒng)、IMU系統(tǒng)獲取被照射目標(biāo)的坐標(biāo)位置及高程信息[9-10]。并根據(jù)物體的特性進(jìn)行點(diǎn)云分類,以獲得真實(shí)的數(shù)字地面模型(DSM)。機(jī)載LiDAR測(cè)量技術(shù)原理圖如圖1所示。

        圖 1 機(jī)載LiDAR測(cè)量技術(shù)原理圖

        機(jī)載LiDAR測(cè)量過程包括兩個(gè)階段:外業(yè)的數(shù)據(jù)獲取、內(nèi)業(yè)的數(shù)據(jù)處理?;玖鞒倘鐖D2所示。

        圖2 機(jī)載LiDAR測(cè)量基本流程圖

        1.1 數(shù)據(jù)獲取

        通過采集目標(biāo)體反射的激光束實(shí)現(xiàn)信號(hào)的采集。在山地林區(qū),由于植被茂盛、樹葉濃密,激光束會(huì)有多次反射,故LiDAR將采集多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)[11]。在航飛中需要選擇合適的飛行參數(shù)和飛行方案。通過地面基站差分的方式提高了機(jī)載GNSS的精度,最終獲得高精度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

        1.2 數(shù)據(jù)處理

        使用點(diǎn)云分類軟件中基于不規(guī)則的三角網(wǎng)濾波算法來分離地面點(diǎn),然后通過設(shè)定相應(yīng)的閾值產(chǎn)生不同的濾波結(jié)果,利用最大建筑尺寸、迭代角、迭代距離、最大地形坡度角來控制地面點(diǎn)的分類精度[12],從而分類出不同地物。數(shù)據(jù)處理流程如圖3所示。

        圖3 數(shù)據(jù)處理詳細(xì)流程圖

        2 LiDAR技術(shù)在湘西某變電站地形圖測(cè)量工程的應(yīng)用

        2.1 工程概況

        湘西某變電站是湘西地區(qū)電網(wǎng)的重要節(jié)點(diǎn)。該待建變電站地處武陵山區(qū)腹地,吉首市市區(qū)東側(cè)5 km,海拔約300 m,高差約200 m。站址的西、南兩側(cè)均被萬溶江環(huán)繞,東臨G319國(guó)道,北接G56杭瑞高速。測(cè)區(qū)內(nèi)無居民住戶,僅存兩間臨時(shí)羊棚。山體起伏,植被茂盛,以灌木及雜樹為主,區(qū)內(nèi)無林牧小路,通行困難。測(cè)區(qū)共分為兩部分,呈T字形分布,北側(cè)為0.91 km2的變電站主場(chǎng)區(qū),南側(cè)為0.30 km2的進(jìn)場(chǎng)道路。測(cè)區(qū)地理位置如圖4所示。

        圖4 湘西某變電站站址示意圖

        因該工程工期緊張,需測(cè)制1:1 000地形圖。傳統(tǒng)RTK測(cè)量方式將無法滿足工期要求且成本較高。植被茂盛地區(qū)采用普通的航測(cè)手段,在立體模型下人工采集高程點(diǎn)時(shí),精度會(huì)受到來自植被的干擾和人為的經(jīng)驗(yàn)誤差影響。故本工程采用機(jī)載LiDAR測(cè)量技術(shù)對(duì)測(cè)區(qū)進(jìn)行測(cè)量,并在該技術(shù)薄弱地區(qū)采用普通航測(cè)手段進(jìn)行適當(dāng)補(bǔ)充。

        2.2 LiDAR數(shù)據(jù)的精度分析

        利用機(jī)載LiDAR對(duì)測(cè)區(qū)進(jìn)行飛行拍攝,對(duì)飛行軌跡數(shù)據(jù)、姿態(tài)數(shù)據(jù)、激光測(cè)距數(shù)據(jù)、激光頭擺動(dòng)角度數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合解算,得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)。每平方米激光點(diǎn)數(shù)目超過50個(gè),滿足點(diǎn)云密度要求。測(cè)區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)如圖5所示。

        圖5 測(cè)區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)

        然后通過對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類提取和濾波處理,剔除掉植被上的坐標(biāo)點(diǎn),建立數(shù)字地面模型。

        為檢驗(yàn)生成DEM的精度,在測(cè)區(qū)內(nèi)按地形和位置均勻采集高程點(diǎn)211個(gè),DEM讀取高程與實(shí)測(cè)高程的較差統(tǒng)計(jì)如表1所示。

        由表1可知,約34.6%的檢測(cè)點(diǎn)較差值超過0.4 m。為查找誤差與某屬性的相關(guān)性,將檢測(cè)點(diǎn)按不同屬性進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì),因測(cè)區(qū)全部位于植被茂盛的山地,故分類中不討論不同植被的影響。按照高程、坡度分類結(jié)果如表2所示。

        表1 高程較差統(tǒng)計(jì)表

        表2 檢測(cè)點(diǎn)分類統(tǒng)計(jì)表

        以DEM與檢測(cè)點(diǎn)高差值為橫坐標(biāo),同一高程區(qū)間內(nèi)某一高差區(qū)段的檢測(cè)點(diǎn)數(shù)占某一高差區(qū)段的總檢查點(diǎn)數(shù)的比例作為縱坐標(biāo)繪制高程因素相關(guān)折線圖,如圖6所示。

        圖6 高程因素相關(guān)圖

        由圖6可知,不同精度的高程點(diǎn)在不同高程段基本處于均勻分布,并無強(qiáng)烈的相關(guān)關(guān)系。

        以DEM與檢測(cè)點(diǎn)高差值為橫坐標(biāo),同一坡度區(qū)間內(nèi)某一高差區(qū)段的檢測(cè)點(diǎn)數(shù)占某一高差區(qū)段的總檢查點(diǎn)數(shù)的比例作為縱坐標(biāo)繪制坡度因素相關(guān)折線圖,如圖7所示。

        由圖7可知,在坡度由小增大的過程中,低精度高程點(diǎn)比例明顯增加。據(jù)此推測(cè)可能由于激光垂直掃射在坡度較大的區(qū)域時(shí),與地面夾角較小,造成在分類時(shí)難以明確分辨植被及地面坡坎,而帶來較大誤差。經(jīng)過比較“20°~30°”以及“30°~40°”的折線圖可以明顯發(fā)現(xiàn),當(dāng)坡度值大于30°時(shí),高程點(diǎn)精度大幅下滑,大部分精度低于0.6 m,隨著坡度的進(jìn)一步增大,高程精度基本都超過1 m,無法滿足設(shè)計(jì)要求。故需要在坡度較大區(qū)域進(jìn)行普通攝影測(cè)量作為補(bǔ)充。為得到需要進(jìn)行普通航測(cè)立體采圖區(qū)域(以下簡(jiǎn)稱待修正區(qū)域)的邊界文件,采用了空間分析等手段對(duì)機(jī)載激光雷達(dá)生產(chǎn)的DEM進(jìn)行處理。

        圖7 坡度因素相關(guān)圖

        2.3 空間分析及航測(cè)DEM修正

        為了分割出坡度大于30°的區(qū)域,采用GIS手段中的坡度分析工具對(duì)上文生產(chǎn)的DEM進(jìn)行分析,以30°為邊界對(duì)DEM進(jìn)行重分類。將分離的圖塊轉(zhuǎn)換成邊界數(shù)據(jù),共產(chǎn)生了3 184個(gè)圖斑,剔除標(biāo)記的大坡度矢量數(shù)據(jù)后共剩余2 455個(gè)有效圖斑。考慮工作效率以及修正必要性,將面積小于400 m2的區(qū)域舍去。最終剩余88塊面積較大區(qū)域,合計(jì)需修正面積約0.19 km2。

        通過空間分析得到最終待修正區(qū)域范圍圖,技術(shù)流程如圖8所示。

        圖8 空間分析技術(shù)流程圖

        對(duì)測(cè)區(qū)全域經(jīng)過野外的航測(cè)和像控點(diǎn)測(cè)量,以及室內(nèi)的空三加密,構(gòu)建立體像對(duì)。并將圖8流程生成的矢量邊界文件導(dǎo)入進(jìn)行疊加,對(duì)矢量邊界區(qū)域內(nèi)的零散地塊進(jìn)行高程點(diǎn)采集,從而構(gòu)建出修補(bǔ)地塊的DEM。并與用修正區(qū)域邊界裁剪的激光雷達(dá)DEM相疊加。最后對(duì)兩個(gè)DEM融合處做相應(yīng)接邊處理,以滿足精度要求,如圖9所示。

        圖9 最終DEM生成圖

        按照規(guī)范要求對(duì)DEM進(jìn)行高程點(diǎn)抽檢,針對(duì)坡度較大區(qū)域進(jìn)行了重點(diǎn)檢測(cè)。80%點(diǎn)位精度處于0.2~0.6 m之間,相對(duì)于激光雷達(dá)的原始DEM精度有所提升,滿足設(shè)計(jì)需求。

        3 結(jié)論與展望

        本文通過結(jié)合機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)量技術(shù)和常規(guī)攝影測(cè)量技術(shù)對(duì)測(cè)區(qū)進(jìn)行了大比例尺地形圖的測(cè)量,最終得到了滿足需求的數(shù)據(jù)成果。在實(shí)際工程中發(fā)現(xiàn),機(jī)載LiDAR技術(shù)在與激光束夾角較小的地形中測(cè)量精度有明顯改變且難以控制,可以通過一些傳統(tǒng)穩(wěn)定的測(cè)量手段進(jìn)行補(bǔ)充。

        針對(duì)南方地區(qū)植被茂盛的特點(diǎn),在傳統(tǒng)測(cè)量技術(shù)效率較低的情況下,激光雷達(dá)技術(shù)以其特殊的數(shù)據(jù)獲取方式將會(huì)得到更為廣泛的應(yīng)用。隨著點(diǎn)云分類技術(shù)的不斷發(fā)展以及激光頭硬件的更新,該技術(shù)對(duì)灌木叢及夾角問題將會(huì)有更優(yōu)的解決方案。

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