黃昌狄葛中華杜浩強(qiáng)萬 斐

1浙江省測繪科學(xué)技術(shù)研究院，浙江 杭州，310012

目前，測繪成果質(zhì)量檢驗(yàn)仍以全站儀、RTK（real time kinematic）等傳統(tǒng)測量設(shè)備為主要數(shù)據(jù)采集手段，結(jié)合外業(yè)巡檢、內(nèi)業(yè)輔助檢查等方式實(shí)現(xiàn)對(duì)測繪成果數(shù)學(xué)精度、地理精度、屬性精度等不同質(zhì)量元素的評(píng)價(jià)。當(dāng)前測繪成果質(zhì)量評(píng)價(jià)手段存在外業(yè)占比高、數(shù)據(jù)采集效率低、工作環(huán)境艱苦等缺點(diǎn)。不斷增長的測繪產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)需求、對(duì)新型測繪成果質(zhì)量檢驗(yàn)方式及方法的選擇、檢驗(yàn)人員對(duì)降低工作強(qiáng)度和改善當(dāng)前工作環(huán)境的愿景是當(dāng)前測繪成果質(zhì)量檢驗(yàn)行業(yè)面臨的問題。車載移動(dòng)測量系統(tǒng)等高新測繪技術(shù)裝備的不斷發(fā)展與實(shí)際運(yùn)用，為測繪成果質(zhì)量檢驗(yàn)行業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)方式轉(zhuǎn)型、服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化、檢驗(yàn)效率提升帶來契機(jī)。

車載移動(dòng)測量系統(tǒng)與全站儀、RTK等傳統(tǒng)測量設(shè)備相比，具有精度高、速度快、工作強(qiáng)度低等優(yōu)點(diǎn)，近年來在大比例尺數(shù)字地形圖、三維模型等不同類型測繪產(chǎn)品生產(chǎn)中得以實(shí)際應(yīng)用［1］，但鮮有技術(shù)人員在測繪成果質(zhì)檢領(lǐng)域展開相關(guān)技術(shù)應(yīng)用研究。徐壽志、唐德利等［2-4］對(duì)車載移動(dòng)測量系統(tǒng)檢校及精度評(píng)定、點(diǎn)云誤差分析等方面開展了研究。在測繪實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)用中，吳波等［5］將車載移動(dòng)測量系統(tǒng)運(yùn)用于大比例尺測圖工作，利用點(diǎn)云和影像數(shù)據(jù)進(jìn)行大比例尺地形圖制作與檢查，與傳統(tǒng)測圖方法進(jìn)行比較、驗(yàn)證車載移動(dòng)測量技術(shù)的可靠性及高效性；李俊等［6］在農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)確權(quán)工作中運(yùn)用車載移動(dòng)測量系統(tǒng)，通過對(duì)測圖精度的估算分析并篩選出符合成圖精度的點(diǎn)云成果進(jìn)行作業(yè)，改變了原有作業(yè)方式，提升了工作效率；此外車載移動(dòng)測量系統(tǒng)在三維建模［7］、城市部件［8，9］、地形圖修測［10］、高速公路改擴(kuò)建［11］等測繪項(xiàng)目中也得以應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了外業(yè)工作量的縮減及工作效率的提升。此外，曾卓、劉如飛等［12，13］對(duì)車載點(diǎn)云特性開展分析，提出基于建筑物角點(diǎn)的機(jī)載和車載點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法，實(shí)現(xiàn)建筑物角點(diǎn)的有效提取。為此，本文采用車載移動(dòng)測量系統(tǒng)，基于大比例尺數(shù)字地形圖測繪成果質(zhì)量檢驗(yàn)工作內(nèi)容及流程，結(jié)合點(diǎn)云精度符合數(shù)學(xué)精度評(píng)價(jià)要求的點(diǎn)云成果及地形圖約束的房角點(diǎn)、高程點(diǎn)精度檢測點(diǎn)自動(dòng)化提取算法，提出一套全新的大比例尺地形圖數(shù)學(xué)精度快速評(píng)價(jià)方法。實(shí)驗(yàn)表明，該方法降低外業(yè)數(shù)據(jù)采集工作強(qiáng)度，改善檢驗(yàn)人員外業(yè)工作環(huán)境，提升測繪成果數(shù)學(xué)精度評(píng)價(jià)效率。

1 大比例尺地形圖數(shù)學(xué)精度評(píng)價(jià)方法

本文方法的主要原理是立足于大比例尺地形圖測繪成果質(zhì)量檢驗(yàn)流程，結(jié)合車載移動(dòng)測量系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集精度高、速度快等特性，首先采用車載移動(dòng)測量系統(tǒng)完成對(duì)樣本范圍內(nèi)道路兩側(cè)高精度三維點(diǎn)云的采集，結(jié)合車載軌跡及點(diǎn)云解算軟件完成數(shù)據(jù)解算；其次基于車載軌跡質(zhì)量篩選，結(jié)合基于地形圖約束的精度檢測點(diǎn)自動(dòng)提取算法，實(shí)現(xiàn)檢測點(diǎn)提取并實(shí)現(xiàn)精度評(píng)價(jià)。其主要流程如圖1所示。

圖1 方法流程圖Fig.1 Flow Chart of Method

1.1 數(shù)據(jù)采集與解算

數(shù)據(jù)采集與解算，即根據(jù)樣本分布和道路通達(dá)情況規(guī)劃采集線路并完成樣本區(qū)域內(nèi)道路兩側(cè)高精度三維點(diǎn)云采集并完成數(shù)據(jù)解算工作。主要包含以下幾個(gè)步驟：

1）線路規(guī)劃。根據(jù)樣本地形圖道路兩側(cè)地物的分布及道路通達(dá)情況，規(guī)劃采集線路，確保在數(shù)據(jù)采集過程中系統(tǒng)無長時(shí)間失鎖情況同時(shí)樣本圖幅內(nèi)有足夠的平面、高程精度檢測點(diǎn)。

2）基準(zhǔn)架設(shè)或選取CORS（continuously operating reference stations）基準(zhǔn)站?；诓杉肪€分布，在測區(qū)范圍的概略中心架設(shè)采集頻率為1 Hz的GNSS觀測站或選取測區(qū)附近的CORS基準(zhǔn)站?；揪嚯x作業(yè)區(qū)域距離一般為20 km左右為宜，最遠(yuǎn)不超過50 km，基站應(yīng)同時(shí)接收存儲(chǔ)GPS、GLONASS、BeiDou等衛(wèi)星數(shù)據(jù)。

3）數(shù)據(jù)采集。完成車載移動(dòng)測量系統(tǒng)初始化工作后，沿著采集路線完成數(shù)據(jù)采集工作。在系統(tǒng)初始化過程中適當(dāng)延長IMU（inertial measurement unit）動(dòng)態(tài)激活時(shí)長，盡可能縮小GNSS系統(tǒng)與IMU系統(tǒng)之間的誤差；在結(jié)束采集做靜態(tài)觀測之前也采用繞8字等形式進(jìn)行動(dòng)態(tài)激活，以提升軌跡解算精度。

4）數(shù)據(jù)解算。對(duì)基站數(shù)據(jù)、車載流動(dòng)站GNSS及IMU數(shù)據(jù)進(jìn)行差分解算，在解算過程中根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際情況適當(dāng)調(diào)整衛(wèi)星高度角、衛(wèi)星PDOP（position dilution of precision）值等參數(shù)，使數(shù)據(jù)采集路段的軌跡分離度盡可能小，最終生成三維激光點(diǎn)云，點(diǎn)云成果如圖2、圖3所示。

圖2 三維激光點(diǎn)云（俯視）Fig.2 3D Laser Point Cloud（Over Looking）

圖3 三維激光點(diǎn)云（側(cè)視）Fig.3 3D Laser Point Cloud（Side View）

1.2 車載軌跡質(zhì)量篩選

車載軌跡質(zhì)量篩選，即根據(jù)車載軌跡中質(zhì)量因子的分布情況，結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)值，對(duì)車載軌跡分割以保留軌跡精度符合質(zhì)檢要求的區(qū)間，最終實(shí)現(xiàn)不同精度點(diǎn)云的分離。

質(zhì)量因子（Q值）是用以描述模糊度固定的和固定狀態(tài)，即浮動(dòng)/固定模糊度狀態(tài)和衛(wèi)星幾何狀況。質(zhì)量因子的值域區(qū)間為1～6，其中1表示模糊度完全固定，2～3表示部分模糊度固定，4表示浮點(diǎn)解，5～6表示使用偽距，相關(guān)質(zhì)量因子描述及三維參考精度如表1所示。

表1 質(zhì)量因子及精度分布Tab.1 Quality Factor and Accuracy Distribution

在實(shí)際的檢驗(yàn)項(xiàng)目中結(jié)合高精度平面、高程精度參考點(diǎn)對(duì)質(zhì)量因子所反映的精度進(jìn)行了驗(yàn)算，結(jié)果表明質(zhì)量因子為1和2時(shí)點(diǎn)云精度可靠、穩(wěn)定，當(dāng)質(zhì)量因子超過3時(shí)精度差且不穩(wěn)定，精度驗(yàn)算折線圖如圖4所示。因此，在測繪成果檢驗(yàn)中，對(duì)質(zhì)量因子超過3的部分點(diǎn)云篩選并刪除，精度檢測點(diǎn)的提取作業(yè)在質(zhì)量因子為2以內(nèi)的點(diǎn)云內(nèi)完成。

圖4 質(zhì)量因子精度驗(yàn)算結(jié)果折線圖Fig.4 Breakdown Chart of Quality Factor Accuracy Checking Results

1.3 特征點(diǎn)提取

特征點(diǎn)自動(dòng)化提取，即基于地形圖房角點(diǎn)、高程點(diǎn)等位置約束條件，在高精度三維激光點(diǎn)云中實(shí)現(xiàn)精度檢測點(diǎn)的自動(dòng)化提取，結(jié)合人工遍歷的方式核實(shí)精度檢測點(diǎn)提取的正確性。該環(huán)節(jié)主要包含平面及高程特征點(diǎn)自動(dòng)化提取兩部分。平面特征點(diǎn)的自動(dòng)化提取是基于地形圖約束的點(diǎn)云房角點(diǎn)自動(dòng)提取，該技術(shù)是在地形圖中提取某房屋角點(diǎn)的兩條邊線進(jìn)行緩沖分析，利用Ransac算法對(duì)緩沖區(qū)范圍內(nèi)的點(diǎn)云進(jìn)行平面擬合并進(jìn)行空間相交運(yùn)算，得到擬合房角點(diǎn)。該方法可有效提高房角點(diǎn)搜索的速度和準(zhǔn)確性，房角點(diǎn)自動(dòng)化提取示意圖如圖5所示。高程特征點(diǎn)的自動(dòng)化提取是利用地形圖中高程點(diǎn)的平面位置構(gòu)建緩沖區(qū)并與點(diǎn)云進(jìn)行空間分析，得到相交點(diǎn)云點(diǎn)集，建立基于統(tǒng)計(jì)分析原理的篩選規(guī)則對(duì)相交點(diǎn)云的高程值進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)高程點(diǎn)的高程值，高程點(diǎn)自動(dòng)化提取示意圖如圖6所示。

圖5 房屋角點(diǎn)提取Fig.5 Corner Extraction of Houses

圖6 高程值匹配Fig.6 Elevation Matching

1.4 數(shù)學(xué)精度評(píng)價(jià)

數(shù)學(xué)精度評(píng)價(jià)，即根據(jù)自動(dòng)提取的平面、高程精度檢測點(diǎn)結(jié)合樣本地形圖，結(jié)合數(shù)學(xué)精度評(píng)價(jià)機(jī)制對(duì)樣本地形圖實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)精度評(píng)定，該部分內(nèi)容基于已有的數(shù)字地形圖精度統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)。

2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

本次實(shí)驗(yàn)以某山區(qū)1∶2 000大比例尺地形圖測繪成果檢驗(yàn)項(xiàng)目為對(duì)象，共選取了6幅50 cm×50 cm的1∶2 000標(biāo)準(zhǔn)圖幅，圖幅內(nèi)包含房屋、道路、山地等多種地物，樣例如圖7所示。分別采用全站儀、RTK等傳統(tǒng)方式和車載移動(dòng)測量系統(tǒng)兩種方式對(duì)實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)開展對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

圖7 1∶2 000樣本圖Fig.7 1∶2 000 Sample Diagram

選取的6幅樣本地形圖平面精度允許中誤差均為1.6 m，高程精度允許中誤差均為1.2 m。兩種實(shí)驗(yàn)方式的樣本平面、高程精度對(duì)比圖分別如圖8、圖9所示。

圖8 平面精度對(duì)比圖Fig.8 Plane Accuracy Contrast Map

圖9 高程精度對(duì)比圖Fig.9 Elevation Accuracy Contrast Map

對(duì)比兩種實(shí)驗(yàn)方式對(duì)樣本圖幅的平面、高程精度評(píng)定結(jié)果可知，兩種實(shí)驗(yàn)方式精度評(píng)定結(jié)果相近，均能較好反應(yīng)樣本圖幅的數(shù)學(xué)精度。實(shí)驗(yàn)還表明，6幅樣本數(shù)據(jù)平面及高程精度檢測點(diǎn)采集工作采用傳統(tǒng)方式需兩人一天，采用車載測量方式只需兩人半天，工作效率提升2倍。

3 結(jié)束語

本文基于車載移動(dòng)測量系統(tǒng)，結(jié)合1∶2 000大比例尺地形圖測繪成果質(zhì)量檢驗(yàn)內(nèi)容及流程，在地形圖中房屋角點(diǎn)、高程點(diǎn)等位置約束條件下提出平面、高程等精度檢測點(diǎn)的自動(dòng)化提取算法，給出了基于車載移動(dòng)測量系統(tǒng)的新型大比例尺地形圖數(shù)學(xué)精度評(píng)價(jià)方法，并與全站儀、RTK等傳統(tǒng)測量方式進(jìn)行精度對(duì)比驗(yàn)證其有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能大幅提升大比例尺地形圖數(shù)學(xué)精度評(píng)價(jià)效率，改善檢驗(yàn)人員工作環(huán)境，降低工作強(qiáng)度，為測繪成果檢驗(yàn)方式提供新思路，為今后進(jìn)一步開展車載移動(dòng)測量系統(tǒng)應(yīng)用研究拓寬新領(lǐng)域。