李 真，呂志慧，張 浩

（1.江蘇省測繪研究所，江蘇 南京 210000；2.江蘇省基礎(chǔ)地理信息中心，江蘇 南京 210000）

城市部件普查工作是數(shù)字城管建設(shè)的基礎(chǔ)。通過城市部件普查，可以更好地掌握城市部件的具體內(nèi)容、數(shù)量、地理位置以及基本屬性信息（如部件狀態(tài)、權(quán)屬單位、養(yǎng)護(hù)單位等），為數(shù)字城管建設(shè)提供基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)方法主要是通過已有地形圖調(diào)繪或全野外實(shí)測的方式來完成部件的定位工作，存在工作效率低、定位困難大、屬性記錄困難、數(shù)據(jù)庫建立復(fù)雜等問題。利用車載雷達(dá)（LiDAR）技術(shù)進(jìn)行城市部件調(diào)查可以有效解決上述問題，通過車載LiDAR快速掃描部件信息，采集的點(diǎn)云信息準(zhǔn)確定位部件，采集的全景照片展現(xiàn)部件的形態(tài)信息。

近年來，利用測繪新技術(shù)進(jìn)行城市部件普查也取得了一些進(jìn)展，如王萬峰[1]等基于城市立面街景影像與部件地圖、屬性關(guān)聯(lián)技術(shù)，提出了一種基于地圖、部件屬性庫和多角度影像的城市部件管理的新手段；何昌清[2]等利用車載移動(dòng)測量系統(tǒng)完成了成都市新津縣的城市部件調(diào)查工作，即新津縣城管局“數(shù)字城管”項(xiàng)目第三期工程；徐建新[3]等利用中國測繪科學(xué)研究院自主研發(fā)的SSW車載激光建模測量系統(tǒng)對(duì)南京市仙林地區(qū)進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集；孔維華[4]等以淄博市高新區(qū)城市部件調(diào)查數(shù)據(jù)處理為例，研究了利用GIS技術(shù)處理城市部件調(diào)查數(shù)據(jù)的主要流程。本文以中海達(dá)iScan移動(dòng)采集設(shè)備為載體采集點(diǎn)云和全景影像，并對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)業(yè)加工處理；再根據(jù)點(diǎn)云以及對(duì)應(yīng)的全景照片采集城市部件，從而為交通等部門服務(wù)。

1 總體技術(shù)路線

利用車載LiDAR技術(shù)進(jìn)行城市部件普查主要包括外業(yè)采集和內(nèi)業(yè)處理兩個(gè)部分，其中外業(yè)采集主要是利用移動(dòng)采集設(shè)備對(duì)測區(qū)進(jìn)行街景采集，采集內(nèi)容包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)、全景影像數(shù)據(jù)、定位定姿數(shù)據(jù)等；本文主要介紹內(nèi)業(yè)處理部分。利用車載LiDAR技術(shù)進(jìn)行城市部件普查的處理流程如圖1所示。

圖1 城市部件普查處理流程圖

2 內(nèi)業(yè)處理流程

2.1 全景照片拼接

街景內(nèi)業(yè)處理前，需對(duì)外業(yè)采集的全景照片進(jìn)行拼接處理，本文采用中海達(dá)提供的全景照片拼接軟件進(jìn)行拼接。全景照片拼接的原理是在照片重疊部分利用多個(gè)同名點(diǎn)對(duì)圖片進(jìn)行兩兩拼接，最終將4張照片拼接成一張全景照片。拼接前后效果如圖2、3所示。

圖2 全景照片拼接前效果

圖3 全景照片拼接后效果

2.2 全景照片處理

1）照片分發(fā)主要是將照片按照路線分別存放，便于后續(xù)點(diǎn)云照片配準(zhǔn)等內(nèi)業(yè)處理工作。本文利用全景分發(fā)軟件進(jìn)行全景照片的分發(fā)處理。

2）縮略圖生成。拼接后的全景照片數(shù)據(jù)量較大，而在進(jìn)行后續(xù)檢查點(diǎn)云、照片配準(zhǔn)、部件采集等內(nèi)業(yè)工作時(shí)，無需高清的全景影像，只需壓縮后的全景照片即可。

3）檢查點(diǎn)云與照片的配準(zhǔn)。街景采集數(shù)據(jù)經(jīng)過融合解算處理后，點(diǎn)云與全景數(shù)據(jù)理論上是完全匹配的，但由于人為操作、外界干擾等因素影響，全景影像可能出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)、偏移等現(xiàn)象，需在后續(xù)處理中調(diào)整全景照片的6個(gè)參數(shù)，使其與點(diǎn)云一一匹配重合，方便后續(xù)作業(yè)。

2.3 城市部件采集

城市部件從所屬類別上可劃分為公共設(shè)施類、道路交通類、市容環(huán)境類、園林綠化類、房屋土地類、其他設(shè)施類以及擴(kuò)展部件類等7大類、86小類，包括綠地、行道樹、交通信號(hào)燈、交通標(biāo)志牌等。

根據(jù)城市部件的密度、高度等，本文將城市部件采集過程劃分為：

1）較高部件采集。較高部件采集包括兩種方式：①直接在二維圖中采集；②在三維視圖中采集。在二維視圖中，與行道樹采集類似，由于路燈、交通指示牌等部件具有一定的高度，在點(diǎn)云中呈現(xiàn)紅色，參照對(duì)應(yīng)的全景照片進(jìn)行部件采集即可。在三維視圖中，首先切換至三維視圖，將點(diǎn)云與全景照片進(jìn)行疊加（圖4），可以很清楚地在三維視圖中找到城市部件所在位置，然后在點(diǎn)云的最底部進(jìn)行城市部件采集。

圖4 路燈部件采集

2）井蓋和雨水篦子采集。由于井蓋、雨水篦子等部件位于地面，沒有一定的高度，因此經(jīng)過點(diǎn)云與照片配準(zhǔn)后，在三維窗口中參照對(duì)應(yīng)的全景照片進(jìn)行采集。采集完成后，可在二維窗口中顯示，如圖5所示，在三維窗口中對(duì)井蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，而在二維窗口中高亮顯示的點(diǎn)數(shù)據(jù)即為采集的井蓋數(shù)據(jù)。

圖5 井蓋部件采集

在點(diǎn)云俯視圖中，根據(jù)高度對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行過濾，只留下距離地面一定距離的點(diǎn)云，由于井蓋和雨水篦子大多接近于地面，點(diǎn)云掃描時(shí)經(jīng)常未能掃描到或僅有少量點(diǎn)云覆蓋，呈現(xiàn)黑色區(qū)域，較容易區(qū)分，因此結(jié)合對(duì)應(yīng)的全景照片，也可對(duì)井蓋和雨水篦子等部件進(jìn)行采集。如圖6所示，在二維視圖中對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行過濾，可以看出在黃色線框內(nèi)有一處黑色無點(diǎn)云區(qū)域，結(jié)合對(duì)應(yīng)的三維視圖中的全景照片，即可確定該處為井蓋。

圖6 地面點(diǎn)云過濾后井蓋采集

3）綠地采集。由于綠地部件一般面積較大，且綠地一般高度一致，在點(diǎn)云俯視圖中，色塊顏色一致，能較容易地辨別出來，因此在點(diǎn)云俯視圖中直接對(duì)綠地的邊界進(jìn)行勾畫采集。需要注意的是，由于激光測量無法對(duì)物體的背面進(jìn)行點(diǎn)云采集，因此綠地采集只能作為參考，無法對(duì)綠地邊界進(jìn)行精確采集，尤其是高度較高的綠地。結(jié)合三維視圖中的全景照片可知，綠地呈現(xiàn)為一定規(guī)則形狀的藍(lán)色區(qū)域，沿著藍(lán)色點(diǎn)云邊界對(duì)綠地部件進(jìn)行采集。采集結(jié)果如圖7所示。

圖7 綠地部件采集

4）水域護(hù)欄、交通護(hù)欄、綠地護(hù)欄等采集。水域護(hù)欄、交通護(hù)欄、綠地護(hù)欄等部件為線型部件，由于線型部件的長度約束，同一部件在一張全景照片中可能顯示不完全，或在一張全景照片中可以顯示完全但距離相機(jī)較遠(yuǎn)，無法保證采集精度，因此線型部件的采集一般在點(diǎn)云俯視圖中進(jìn)行，參照對(duì)應(yīng)的全景照片，可以較容易地對(duì)線型部件進(jìn)行采集。如圖8所示，參照全景照片發(fā)現(xiàn)，黃色線框區(qū)域內(nèi)的藍(lán)色直線為交通護(hù)欄區(qū)域，在二維窗口中可直接對(duì)藍(lán)線部分進(jìn)行采集，采集結(jié)果如圖9所示。

圖8 護(hù)欄部件采集前效果

圖9 護(hù)欄部件采集后效果

5）其他部件采集。其他部件采集包括點(diǎn)型部件采集、線型部件采集和面型部件采集。①點(diǎn)型部件采集：在點(diǎn)云俯視圖中采集點(diǎn)型部件時(shí)，與行道樹等部件的采集方法類似，參照對(duì)應(yīng)的點(diǎn)型部件全景照片，找出點(diǎn)型部件對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云位置，并進(jìn)行采集。點(diǎn)型部件對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云位置查找方法大致分為根據(jù)高度信息查找和根據(jù)形狀信息查找兩種，其中根據(jù)高度信息查找，適用于較高部件，由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)根據(jù)由高至低呈現(xiàn)由紅到藍(lán)的RGB顏色過渡，因此較高的點(diǎn)型部件的點(diǎn)云會(huì)呈現(xiàn)較紅的顏色，容易辨別；根據(jù)形狀信息查找，適用于具有一定面積或較大的部件，如公交站亭、跨河橋、重大危險(xiǎn)源等，在二維點(diǎn)云視圖中根據(jù)部件的形狀可較容易地采集部件。②線型部件采集：一般在二維視圖中進(jìn)行，與水域護(hù)欄、交通護(hù)欄、綠地護(hù)欄等部件采集方法類似，參照對(duì)應(yīng)的全景照片，在二維窗口中可較容易地對(duì)線型部件進(jìn)行采集。③面型部件采集：在基本部件類型中，面型部件僅為綠地一種。

3 結(jié) 語

通過實(shí)驗(yàn)分析可知，基于車載LiDAR技術(shù)的城市部件普查可有效解決傳統(tǒng)作業(yè)方式中存在的人工投入大、經(jīng)費(fèi)高、安全系數(shù)低、更新慢等問題。

1）利用車載LiDAR技術(shù)進(jìn)行城市部件普查的工作效率可比傳統(tǒng)作業(yè)模式提高數(shù)倍。

2）利用車載LiDAR技術(shù)進(jìn)行城市部件普查，僅需兩名作業(yè)人員利用移動(dòng)測量設(shè)備進(jìn)行外業(yè)采集，并可對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行半自動(dòng)化內(nèi)業(yè)處理。該方式大大減少了人員投入、縮短了更新周期，有效解決了傳統(tǒng)作業(yè)方式的弊端。

3）利用車載LiDAR技術(shù)進(jìn)行城市部件普查是在可量測的實(shí)景影像上進(jìn)行部件采集，精度較傳統(tǒng)作業(yè)模式更加有保障。

4）利用車載LiDAR技術(shù)進(jìn)行城市部件普查的結(jié)果不僅可為交通部門進(jìn)行部件數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、更新等提供方便，而且可為國土部門的地形圖更新等工作提供便利。同時(shí)，傳統(tǒng)的城市部件普查結(jié)果單一，僅為部件數(shù)據(jù)本身；而該模式可獲得點(diǎn)云、全景照片等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)一次采集、多次利用的目標(biāo)。

不可避免的，利用車載LiDAR技術(shù)進(jìn)行城市部件普查還存在一定的局限性，主要表現(xiàn)為：

1）采集范圍受限。利用車載LiDAR技術(shù)進(jìn)行城市部件普查是以移動(dòng)采集車為載體進(jìn)行的數(shù)據(jù)采集，只能在可通車的道路上進(jìn)行采集，步行街、小巷等區(qū)域無法采集，采集范圍受到限制；同時(shí)，由于點(diǎn)云采集的局限性，房屋背面、綠化帶內(nèi)側(cè)等無法獲得點(diǎn)云數(shù)據(jù)，部件采集時(shí)會(huì)有所遺漏，需要外業(yè)調(diào)繪時(shí)進(jìn)行補(bǔ)充。

2）部件位置難以區(qū)分。部分細(xì)小的部件在點(diǎn)云中難以區(qū)分，如與地面齊平的井蓋等部件，在二維視圖中較難區(qū)分，難以采集，只能在三維視圖中進(jìn)行采集；而在三維視圖中，由于地面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)稀少，井蓋等較小部件面積較小、點(diǎn)云較少，采集具有一定的難度。