相詩堯，徐 潤，姚守峰，張 濤，王奕彤

(山東省交通規(guī)劃設(shè)計院集團(tuán)有限公司 全壽命周期BIM技術(shù)應(yīng)用研發(fā)中心，山東 濟(jì)南 250031)

0 引 言

合理的設(shè)計方案是保證公路工程質(zhì)量的重要因素。對復(fù)雜地形區(qū)域公路工程設(shè)計而言，既要求所依托基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，又要求設(shè)計方案與現(xiàn)場環(huán)境準(zhǔn)確匹配。山地、丘陵等地勢險峻區(qū)域，人工測量危險性較高，且測量難度大，同時由于植被茂盛，利用無人機(jī)正射航測或傾斜攝影方式又無法準(zhǔn)確地獲得地面高程，這對基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)獲取造成了困難；同時由于地形復(fù)雜，對設(shè)計方案提出了更高要求。

近年來，無人機(jī)機(jī)載LiDAR技術(shù)得到廣泛應(yīng)用[1-3]，且BIM技術(shù)也迅速發(fā)展[4-7]。筆者針對高落差、植被茂密、地形復(fù)雜區(qū)域利用無人機(jī)搭載LiDAR變高航測方法獲取地面高精點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并通過BIM設(shè)計，驗(yàn)證了設(shè)計方案的合理性及與實(shí)際地形的匹配程度，以此達(dá)到提高設(shè)計質(zhì)量目的。

1 無人機(jī)機(jī)載LiDAR與BIM技術(shù)

1.1 無人機(jī)機(jī)載LiDAR設(shè)備

機(jī)載LiDAR具有高精度、高分辨率、高自動化優(yōu)勢，已成為地表數(shù)據(jù)獲取的重要手段?；谄涠啻位夭ǚ瓷涮匦?，依托點(diǎn)云分類算法[8]能得到去除地表樹木、房屋等附著物，表征真實(shí)地面高程的地面高精點(diǎn)云數(shù)據(jù)，以此可構(gòu)建用于公路設(shè)計的數(shù)字高程模型(DEM)。同時，機(jī)載LiDAR采用動態(tài)后處理(PPK)模式，可做到免像控且不受基站與飛機(jī)之間通訊距離限制。

利用無人機(jī)搭載LiDAR可獲取地面精密點(diǎn)云，并具有作業(yè)方便、靈活、受天氣影響小、成本低等優(yōu)勢，較有人機(jī)搭載LiDAR的應(yīng)用面更加廣泛。在筆者研究中，選用無人機(jī)搭載LiDAR的方式實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取。

通過對國內(nèi)外無人機(jī)機(jī)載LiDAR產(chǎn)品調(diào)研，高端機(jī)載LiDAR產(chǎn)品激光部件多采用國外RIEGL系列激光掃描頭，長射程激光掃描頭由于重量大、價格昂貴而多用于車載端或有人機(jī)上，適合無人機(jī)搭載的激光掃描頭型號為RIEGL mini VUX-1UAV，其有效射程為250 m。利用無人機(jī)搭載LiDAR對山地、丘陵等高差變化大區(qū)域進(jìn)行地表空間數(shù)據(jù)獲取時，若采用無人機(jī)平飛航測方式，受LiDAR測程限制，測區(qū)低海拔處易出現(xiàn)點(diǎn)云過稀或無點(diǎn)情況，影響最終成果精度，故無人機(jī)需具備變高飛行功能，能實(shí)現(xiàn)沿地表以固定相對高度飛行，以保證LiDAR的有效測程。

通過市場調(diào)研，筆者最終選擇了飛馬D200無人機(jī)及相應(yīng)的激光模塊(D-LiDAR200)。該無人機(jī)可沿地表變高飛行，LiDAR有效射程為250 m，能滿足地形起伏變化較大區(qū)域的外業(yè)數(shù)據(jù)采集。

1.2 無人機(jī)機(jī)載LiDAR變高航測技術(shù)路線

為實(shí)現(xiàn)對地形復(fù)雜、高落差、植被茂密區(qū)域的地面點(diǎn)云獲取，筆者總結(jié)了復(fù)雜地形區(qū)域的無人機(jī)機(jī)載LiDAR變高航測技術(shù)路線，以實(shí)現(xiàn)地面高精度、高密度點(diǎn)云獲取，主要包括外業(yè)航測、點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理和地面點(diǎn)云提取3部分，如圖1。

圖1 復(fù)雜地形區(qū)域的無人機(jī)機(jī)載LiDAR變高航測技術(shù)路線Fig. 1 The technology route of UAV airborne LiDAR surveying by variable altitude in complex terrain areas

外業(yè)航測階段，首先基于Google免費(fèi)地形以較高安全飛行高度進(jìn)行正射變高航測，通過空三解算、密集匹配等處理流程，獲取測區(qū)的快速數(shù)字地表模型(DSM)成果，同時獲取的正射航片經(jīng)后期深化處理，可得到滿足工程需求的數(shù)字正射影像(DOM)[9]。依托于該快速DSM成果，無人機(jī)搭載LiDAR與地表以固定相對高度飛行，實(shí)現(xiàn)變高航測，保證了航飛安全以及數(shù)據(jù)精度。在點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理階段，利用航測獲取的地面基站靜態(tài)數(shù)據(jù)、機(jī)載POS數(shù)據(jù)和IMU數(shù)據(jù)經(jīng)緊耦合算法完成聯(lián)合解算，獲取軌跡數(shù)據(jù)，并結(jié)合LiDAR激光測距數(shù)據(jù)和激光校正數(shù)據(jù)，進(jìn)一步解算出激光點(diǎn)云。對解算后的點(diǎn)云進(jìn)行精度檢查，當(dāng)數(shù)據(jù)符合精度要求，則經(jīng)過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，獲得*.las格式的原始點(diǎn)云。由于公路設(shè)計依托于地面高程數(shù)據(jù)，因此在地面點(diǎn)云提取階段，通過對Las點(diǎn)云依據(jù)相似特征分塊并去噪后，利用自動分類和人工干預(yù)相結(jié)合的方式，獲取濾除樹木、建筑物、植草等影響因素的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并再次進(jìn)行精度檢查。

1.3 無人機(jī)機(jī)載LiDAR與BIM結(jié)合

對獲取的地面點(diǎn)云和正射航片進(jìn)行深化處理，可同時獲取工程區(qū)域高精度的DEM和DOM成果，并共同構(gòu)建得到三維地形模型，以此可作為公路BIM設(shè)計的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料。結(jié)合DOM可實(shí)現(xiàn)平面線形優(yōu)化，利用DEM可深化縱斷面、橫斷面設(shè)計及土石方精準(zhǔn)計量等，并能替代部分橫斷面測量工作。通過無人機(jī)搭載LiDAR變高航測方式實(shí)現(xiàn)了設(shè)計所依托精準(zhǔn)地形數(shù)據(jù)獲取，且數(shù)據(jù)形式更加豐富，同時避免了人工現(xiàn)場實(shí)測危險，保證作業(yè)安全并顯著提高作業(yè)效率。根據(jù)設(shè)計得到的BIM模型和三維地形模型精準(zhǔn)套合結(jié)果，可直觀地驗(yàn)證方案合理性及與現(xiàn)場環(huán)境的匹配程度，減少變更次數(shù)。

2 應(yīng)用實(shí)例

2.1 項目概況

筆者以山東內(nèi)某新建高速公路項目為例，根據(jù)工可路線方案，項目有部分路段位于山區(qū)，地勢起伏較大，最大高差在250 m以上，現(xiàn)場有多處高壓線(塔)，山頂位置處有多臺大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)，高度在100 m左右，區(qū)域內(nèi)植被茂密，如圖2。選取帶寬500 m，里程7 km作為研究區(qū)域，將無人機(jī)機(jī)載LiDAR變高航測技術(shù)和BIM設(shè)計共同應(yīng)用其中。

圖2 現(xiàn)場環(huán)境Fig. 2 The field environment

2.2 無人機(jī)機(jī)載LiDAR變高航測

為獲取機(jī)載LiDAR航測所依托的精確DSM數(shù)據(jù)，基于Google免費(fèi)地形，以200 m的安全航高完成正射變高航測，并在項目現(xiàn)場采用配套的飛馬無人機(jī)管家軟件完成快速DSM處理，通過采用PPK模式，保證了快速DSM成果的數(shù)據(jù)精度，數(shù)據(jù)成果如圖3。

圖3 快速DSM成果Fig. 3 Rapid DSM results

依托快速DSM成果，無人機(jī)可進(jìn)行更加精準(zhǔn)的變高飛行，但是由于快速DSM無法準(zhǔn)確構(gòu)建現(xiàn)場的高壓線(塔)和風(fēng)力發(fā)電機(jī)等障礙物，為保證飛行安全，將機(jī)載LiDAR的航測高度設(shè)定為130 m，飛行速度設(shè)定為5 m/s，變高飛行航線如圖4。通過外業(yè)航測，獲得了地面基站靜態(tài)數(shù)據(jù)、飛機(jī)端POS數(shù)據(jù)和IMU數(shù)據(jù)以及LiDAR激光測距數(shù)據(jù)。

圖4 機(jī)載LiDAR變高飛行航線Fig. 4 Variable altitude air routes of airborne LiDAR

2.3 地面點(diǎn)云獲取

對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，解算出的精密點(diǎn)云和軌跡數(shù)據(jù)如圖5。其中：點(diǎn)云密度為35個/m3，無人機(jī)飛行時與風(fēng)力發(fā)電機(jī)距離非常接近，從而驗(yàn)證了安全飛行高度的重要性。當(dāng)保證安全而提升飛行高度會降低航測成果精度，而追求數(shù)據(jù)精度降低飛行高度，則會嚴(yán)重威脅飛行安全，故航測時要估算好飛行航高，同時也驗(yàn)證了精確DSM重要性。

圖5 精密點(diǎn)云和軌跡數(shù)據(jù)Fig. 5 Precise point cloud and trajectory data

利用實(shí)時載波相位差分測量系統(tǒng)(RTK)均勻采集的74個檢查點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)精度檢查，檢查點(diǎn)采集所用位置服務(wù)端口與機(jī)載LiDAR航測基站所用端口一致，經(jīng)計算得出原始點(diǎn)云高程中誤差為0.070 m。由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)未進(jìn)行分類，當(dāng)利用草叢或矮樹下方檢查點(diǎn)進(jìn)行精度檢驗(yàn)時，會將非地面點(diǎn)加入計算過程中，影響數(shù)據(jù)檢查精度。

為得到滿足工程應(yīng)用所需的點(diǎn)云成果，通過覆蓋工程區(qū)域范圍的高精度控制點(diǎn)計算出坐標(biāo)轉(zhuǎn)換所需的7個參數(shù)，經(jīng)布爾莎7參數(shù)模型[10]完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，獲得*.las格式點(diǎn)云數(shù)據(jù)。為實(shí)現(xiàn)較好的點(diǎn)云分類效果，根據(jù)地表情況，將相似地形地貌的區(qū)域劃分到同一區(qū)塊中，針對每一分塊點(diǎn)云數(shù)據(jù)，經(jīng)點(diǎn)云去噪、自動分類和人工分類，獲取公路工程設(shè)計所需的地面點(diǎn)云，分類前后效果如圖6。

圖6 點(diǎn)云分類效果Fig. 6 The effect of point cloud classification

為保證點(diǎn)云數(shù)據(jù)應(yīng)用時的流暢性并保留對地形特征表達(dá)的準(zhǔn)確性，以30 cm點(diǎn)距對地面點(diǎn)云抽稀[11]，并再次利用RTK實(shí)測的地面點(diǎn)對處理后的地面點(diǎn)云進(jìn)行精度驗(yàn)證，精度驗(yàn)證情況如表1。

表1 點(diǎn)云精度驗(yàn)證Table 1 Point cloud accuracy verification m

經(jīng)計算，獲得地面點(diǎn)云高程誤差為0.060 m。這表明分類后的地面點(diǎn)云可減少植被、房屋等地物的影響，提高數(shù)據(jù)精度。

2.4 機(jī)載點(diǎn)云與BIM設(shè)計的結(jié)合

利用獲取的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成精確的DEM，協(xié)同航測照片構(gòu)建的DOM，共同構(gòu)成了該區(qū)域的三維地形模型。依托該三維基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，可使設(shè)計人員更全面地掌握現(xiàn)場情況，在橋墩布設(shè)、隧道洞口位置及形式選擇、土石方計算等方面更加精準(zhǔn)。基于三維地形模型，利用Revit BIM設(shè)計軟件完成三維BIM設(shè)計，可更加形象地展現(xiàn)設(shè)計意圖，并易于驗(yàn)證設(shè)計方案的合理性，BIM模型與三維地形模型的結(jié)合效果如圖7。

圖7 BIM模型與三維地形模型的結(jié)合效果Fig. 7 The effect of combining BIM model with three-dimensionterrain model

3 結(jié) 語

筆者利用無人機(jī)搭載LiDAR通過變高航測對高差大、植被茂密等地形復(fù)雜區(qū)域進(jìn)行基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)采集，能獲取用于公路工程設(shè)計所需的高精度地面點(diǎn)云，并結(jié)合三維BIM設(shè)計技術(shù)，進(jìn)一步驗(yàn)證設(shè)計方案的合理性以及與現(xiàn)場環(huán)境的匹配程度，有助于提高復(fù)雜地形區(qū)域的公路勘測設(shè)計質(zhì)量。