易志朝

（中鐵水利水電規(guī)劃設(shè)計(jì)集團(tuán)有限公司,江西 南昌 330029）

機(jī)載LiDAR 技術(shù)是一種集激光測(cè)距、全球定位系統(tǒng)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)為一體的空間測(cè)量系統(tǒng)[1]。機(jī)載LiDAR 技術(shù)屬于一種主動(dòng)式空對(duì)地直接量測(cè)系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)地面點(diǎn)三維坐標(biāo)和影像數(shù)據(jù)同步、快速、高精度獲取,從而實(shí)現(xiàn)真實(shí)地表形態(tài)再現(xiàn)及高精度的測(cè)繪產(chǎn)品。因其數(shù)據(jù)獲取效率高、受天氣影響干擾較少、適應(yīng)地形復(fù)雜區(qū)域等優(yōu)點(diǎn),機(jī)載LiDAR 技術(shù)已廣泛用于地形圖測(cè)繪、三維城市建模、地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)及測(cè)繪4D 產(chǎn)品制作等領(lǐng)域[2-5]。本文基于機(jī)載LiDAR 技術(shù)的理論基礎(chǔ),驗(yàn)證該技術(shù)在水利工程大比例尺地形圖中的應(yīng)用成效。

1 基本概況

本項(xiàng)目測(cè)區(qū)位于江西省萍鄉(xiāng)市上栗縣境內(nèi),是上栗縣規(guī)劃新建水庫(kù)工程。庫(kù)區(qū)范圍地形相對(duì)平坦,多分布為田地及居住區(qū)；四周均為山地,起伏較大,最小高程為135 m,最大高程為256 m,植被覆蓋較厚、通視不暢,GPS 儀器信號(hào)弱,常規(guī)測(cè)量手段難度大、效率低。

本項(xiàng)目采用大疆M600 六旋翼無(wú)人機(jī)作為測(cè)量飛行平臺(tái),搭載RIEGL VUX-120 全景無(wú)人機(jī)載LIDAR 系統(tǒng),其具備1800 kHz/s 的激光發(fā)射頻率,在60%反射率情況下最遠(yuǎn)可達(dá)1260 m 的測(cè)距能力,標(biāo)稱水平精度小于5 cm,垂直精度小于10 cm,能夠滿足低空航空攝影測(cè)量要求。

2 技術(shù)路線

機(jī)載LiDAR 技術(shù)流程主要包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)和航測(cè)影像同步采集,數(shù)據(jù)處理、生成數(shù)字高程模型、制作數(shù)字正射影像、基于精分點(diǎn)云的高程點(diǎn)采集和等高線自動(dòng)生成、航攝立體測(cè)圖、外業(yè)調(diào)繪、生成全要素測(cè)繪成果[7]。機(jī)載LiDAR 技術(shù)流程見(jiàn)圖1。

圖1 機(jī)載LiDAR 技術(shù)流程圖

3 作業(yè)流程

3.1 外業(yè)數(shù)據(jù)采集

根據(jù)測(cè)區(qū)地形條件和成圖比例尺為1∶1000 要求,設(shè)定相對(duì)航高200 m；本項(xiàng)目共設(shè)計(jì)了2 個(gè)架次飛行,機(jī)載LiDAR系統(tǒng)設(shè)置為點(diǎn)頻300 kHz,掃描線速40 線/s,航拍參數(shù)設(shè)置為航向重疊度為65%,旁向重疊度為45%,每平方米激光點(diǎn)數(shù)目超過(guò)120 個(gè),外業(yè)航線布設(shè)圖及獲取原始點(diǎn)云圖見(jiàn)圖2～圖4。

圖2 航線布設(shè)圖

圖3 原始點(diǎn)云圖

圖4 植被穿透情況

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

機(jī)載LiDAR 系統(tǒng)數(shù)據(jù)預(yù)處理為將定位定向數(shù)據(jù)賦予原始激光數(shù)據(jù)和原始影像數(shù)據(jù)。①確定航跡及姿態(tài)：利用軟件將機(jī)載插分GPS 數(shù)據(jù)與慣導(dǎo)數(shù)據(jù)融合解算,獲取高精度POS數(shù)據(jù)；②計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)坐標(biāo)：將原始掃描儀數(shù)據(jù)、POS 數(shù)據(jù)及標(biāo)定參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合處理,解算出點(diǎn)云三維坐標(biāo)并進(jìn)行投影變換；③數(shù)據(jù)完整性檢查：檢查點(diǎn)云數(shù)據(jù)是否覆蓋整個(gè)測(cè)區(qū)、航帶之間是否存在漏洞、邊緣數(shù)據(jù)是否完整；④數(shù)據(jù)正確性檢查：檢查航帶重疊區(qū)域點(diǎn)云冗余數(shù)據(jù)一致性,控制航帶拼接中誤差。

3.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波

將原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)濾波,即基于不同地物的反射強(qiáng)度、原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)回波次數(shù)、相鄰點(diǎn)云高程差及地物地貌特征等算法組合,對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類,將不同高度的植被（樹(shù)、灌木、草等）、建筑物（房屋、電線塔、工業(yè)設(shè)施等）從地面點(diǎn)中剔除,達(dá)到點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波的目的,其主要過(guò)程有。

（1）分離空中點(diǎn)

分離空中點(diǎn)即明顯高于中間點(diǎn)高程的點(diǎn)。通過(guò)設(shè)定閾值半徑內(nèi)所有相鄰點(diǎn),計(jì)算所有點(diǎn)的平均高程和標(biāo)準(zhǔn)差。如果某個(gè)點(diǎn)的值超過(guò)限差因子乘以標(biāo)準(zhǔn)差,則該點(diǎn)被歸類為空中點(diǎn),主要用于對(duì)電力線、高大樹(shù)冠、煙囪頂以及移動(dòng)地物點(diǎn)等進(jìn)行剔除。

（2）分離低于地表點(diǎn)

通過(guò)低于曲面算法對(duì)源類中低于相鄰點(diǎn)的點(diǎn)進(jìn)行分類。設(shè)定閾值搜索范圍,將相鄰地物點(diǎn)擬合為平面或曲面,計(jì)算地物中心點(diǎn)與計(jì)算平面高程差,若地物中心點(diǎn)高程值明顯低于相鄰地物計(jì)算平面,則將其分類低于地表點(diǎn)。此過(guò)程主要用來(lái)剔除小開(kāi)口深坑和水井等。

（3）分離植被

植被的分離主要根據(jù)植被的高度,通過(guò)設(shè)定不同的高度閾值將植被分為高植被、中植被、低植被。

（4）分離地面點(diǎn)

分離地面點(diǎn)是整個(gè)點(diǎn)云濾波過(guò)程中的關(guān)鍵步驟,主要濾波算法有：數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾法,迭代線性最小二乘內(nèi)插法、迭代三角網(wǎng)加密算法、移動(dòng)曲面擬合算法等。本文重點(diǎn)介紹基于迭代三角網(wǎng)加密算法的濾波算法。其主要思想為以小范圍低點(diǎn)作為地面種子點(diǎn),構(gòu)建原始不規(guī)則三角網(wǎng),選取相鄰節(jié)點(diǎn)與原始不規(guī)則三角網(wǎng)進(jìn)行迭代判斷,如該節(jié)點(diǎn)到三角網(wǎng)的坡度、距離及角度小于設(shè)定的閾值,則將其納入地面點(diǎn)集合,利用所有已確定的地面點(diǎn)重新計(jì)算不規(guī)則三角網(wǎng),再對(duì)其余點(diǎn)進(jìn)行迭代判別,直至分離出所有地面點(diǎn)。具體分類宏設(shè)置見(jiàn)圖5。

圖5 點(diǎn)云自動(dòng)分類宏設(shè)置

（5）人機(jī)交互分類

為消除自動(dòng)分類造成的錯(cuò)分、漏分及分類不完全的情況,結(jié)合自動(dòng)分類成果生成地面點(diǎn)構(gòu)TIN,對(duì)高程突變區(qū)域,進(jìn)行小范圍算法及參數(shù)調(diào)整重新自動(dòng)分類,或者結(jié)合正射影像采用人工手動(dòng)拉取斷面方法對(duì)分類錯(cuò)誤的點(diǎn)重新進(jìn)行分類[9],人工分類主要內(nèi)容包括：①人工刪除未自動(dòng)刪除低點(diǎn)、空中點(diǎn)等噪聲點(diǎn)；②手動(dòng)修復(fù)因山頂植被覆蓋點(diǎn)云未穿透的現(xiàn)象；③手動(dòng)修復(fù)坎上坎下被誤分的情況；④建筑物房頂錯(cuò)分成地面點(diǎn)的情況等。人工分類前后對(duì)比效果見(jiàn)圖6。

圖6 人工分類前后對(duì)比效果圖

3.4 精度分析

（1）平面精度分析

平面精度評(píng)定主要是通過(guò)將數(shù)字正射影像、點(diǎn)云數(shù)據(jù)中明顯地物特征點(diǎn)與實(shí)測(cè)坐標(biāo)進(jìn)行對(duì)比,從而獲取平面坐標(biāo)差值,經(jīng)計(jì)算得到數(shù)字正射影像平面精度為±0.08 m,點(diǎn)云數(shù)據(jù)平面精度為±0.14 m,由此可見(jiàn)數(shù)字正射影像及點(diǎn)云精度均滿足精度要求,且數(shù)字正射影像平面精度較優(yōu),具體情況見(jiàn)圖7。

圖7 平面精度統(tǒng)計(jì)分布表

（2）高程精度分析

為驗(yàn)證機(jī)載LiDAR 技術(shù)應(yīng)用于大比例尺地形圖是否符合《測(cè)繪成果質(zhì)量檢查與驗(yàn)收》（GB/T 24356-2009）的相關(guān)技術(shù)要求,本項(xiàng)目利用江西省CORS 系統(tǒng),采用GPS-RTK 模式實(shí)地采集檢查點(diǎn)236 個(gè),其中檢查點(diǎn)分布于平坦地區(qū)、丘陵、山地等各種地形以及裸露區(qū)、疏林區(qū)、密林區(qū)等各種情況,采用同精度檢測(cè)中誤差計(jì)算方式對(duì)檢查點(diǎn)高程值進(jìn)行精度評(píng)定,檢測(cè)中誤差計(jì)算公式見(jiàn)公式（1）。

式中：M 為成果中誤差；n 為檢測(cè)點(diǎn)總數(shù)；Δi為每個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的差值。

根據(jù)表1 可得,本項(xiàng)目實(shí)測(cè)高程檢查點(diǎn)236 個(gè),整體點(diǎn)云高程中誤差為±0.183 m,通過(guò)對(duì)比可得：平坦區(qū)域精度優(yōu)于高山區(qū)山區(qū),裸露區(qū)精度優(yōu)于疏林區(qū)、密林區(qū),整體來(lái)看植被對(duì)點(diǎn)云精度影響較小,精度評(píng)定符合規(guī)范以及設(shè)計(jì)要求[9]。

表1 點(diǎn)云高程精度統(tǒng)計(jì)表

4 測(cè)繪成果輸出

DEM 成果輸出：利用arcgis 中Create LAS Dataset 工具將LAS 格式點(diǎn)云生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)集；（2）由LAS Dataset to TIN工具將點(diǎn)云數(shù)據(jù)集構(gòu)TIN；（3）由TIN 創(chuàng)建DEM 模型:TIN to Raster（DEM）,為保證DEM 高程信息能準(zhǔn)確表達(dá),需要對(duì)輸出的DEM 成果進(jìn)行形態(tài)驗(yàn)證,處理掉高程異常凸起、凹陷情況,為保證DEM 平順河流湖泊需靜水面處理,使DEM 成果真實(shí)地表情況更相符,更合理。DEM 見(jiàn)圖8。

圖8 測(cè)區(qū)DEM 成果

地形圖成果輸出：利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件TModeler 中的“Display contours”功能,結(jié)合精分后的點(diǎn)云成果創(chuàng)建的模型,顯示并輸出等高線成果,利用arcgis 軟件中制圖工具對(duì)等高線進(jìn)行平滑處理,地形圖見(jiàn)圖9。

圖9 測(cè)區(qū)大比例尺地形圖

5 結(jié)語(yǔ)

由于水利工程的特殊性,大部分水利工程所處地區(qū)植被茂密,山形起伏較大,傳統(tǒng)測(cè)量方式施測(cè)難度大,費(fèi)時(shí)費(fèi)力。無(wú)人機(jī)載LiDAR 能快速主動(dòng)的獲得地面點(diǎn)信息,減少外業(yè)工作量,提高生產(chǎn)效率。本項(xiàng)目通過(guò)無(wú)人機(jī)載LiDAR 技術(shù)在水利工程中地形圖的應(yīng)用嘗試,為此項(xiàng)技術(shù)在其他領(lǐng)域大比例尺地形圖應(yīng)用提供了參考,下一步將繼續(xù)利用機(jī)載LiDAR 成果為水利工程三維協(xié)同設(shè)計(jì)及標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)提供新的嘗試。