王巍

（江西省自然資源事業(yè)發(fā)展中心，江西 南昌 330033）

1 引言

傳統(tǒng)的地籍測(cè)繪手段通常采用GPS-RTK、全站儀等設(shè)備進(jìn)行全野外數(shù)字化作業(yè)，存在外業(yè)工作量大、成本高、耗時(shí)久、復(fù)雜地形施測(cè)困難等缺點(diǎn)；利用載人大飛機(jī)和無(wú)人機(jī)開(kāi)展航測(cè)，受制于空域申請(qǐng)困難和天氣因素影響大，在建筑密集區(qū)域難以獲取完整的房屋信息；基于遙感的測(cè)繪手段受衛(wèi)星分辨率影響，且農(nóng)村居民點(diǎn)分散，冗余信息較多，現(xiàn)階段精度還難以達(dá)到要求[1]。車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)作為一種快速的數(shù)據(jù)采集手段，可以在車(chē)輛行駛過(guò)程中對(duì)沿街地物特別是建筑物側(cè)面墻體信息進(jìn)行采集，可在軟件支持下提取地籍要素，從而達(dá)到快速、有效、精確測(cè)繪的目的[2]。

2 車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)

2.1 車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)簡(jiǎn)介

移動(dòng)測(cè)量技術(shù)誕生于20 世紀(jì)90 年代初，近年來(lái)逐漸發(fā)展成熟，在移動(dòng)載體平臺(tái)集三維激光掃描儀、慣導(dǎo)系統(tǒng)、全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、全景相機(jī)及集成控制等技術(shù)于一體。在載體移動(dòng)時(shí)，三維激光掃描儀通過(guò)記錄激光脈沖往返目標(biāo)的時(shí)差、掃描中心到目標(biāo)的距離和角度，獲取地物的三維點(diǎn)云信息[3]。慣導(dǎo)系統(tǒng)可在外業(yè)采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)，實(shí)時(shí)提供系統(tǒng)的姿態(tài)信息。全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)通過(guò)接收衛(wèi)星信號(hào)，利用載波相位實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)差分技術(shù)提供高精度、高可靠性的位置信息。全景相機(jī)可獲取行駛路線范圍內(nèi)的影像。按照搭載平臺(tái)的不同，移動(dòng)測(cè)量技術(shù)分為星載、機(jī)載、車(chē)載、背負(fù)、手持等模式，其中車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)具有機(jī)動(dòng)靈活、成本低、作業(yè)效率高，以及數(shù)據(jù)獲取高效、快速、通達(dá)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)如圖1 所示。

圖1 車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)

2.2 車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)較傳統(tǒng)測(cè)繪方法的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）方便靈活?？梢钥焖俚竭_(dá)測(cè)區(qū)并迅速展開(kāi)作業(yè)，汽車(chē)難以作業(yè)的小路和人行道等，可將設(shè)備安裝在摩托車(chē)上開(kāi)展作業(yè)，保證測(cè)量數(shù)據(jù)的完整性。

（2）工作效率高?？蓪?shí)時(shí)獲取包含三維坐標(biāo)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，搭載的高分辨率相機(jī)可同時(shí)獲取影像資料，數(shù)據(jù)采集過(guò)程人為干預(yù)少，大大減少外業(yè)工作時(shí)間[4]。內(nèi)業(yè)人員可在三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中采集地籍要素，讓內(nèi)業(yè)工作更加簡(jiǎn)單、方便。

（3）精度高?？梢垣@取精度達(dá)厘米級(jí)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，滿足地籍要素采集所需精度[5]。在城市GNSS 信號(hào)失鎖嚴(yán)重區(qū)域，RTK 采集手段難以實(shí)施，移動(dòng)測(cè)量技術(shù)采集效率的優(yōu)勢(shì)尤為突出。

3 實(shí)例應(yīng)用

3.1 工程概況

某農(nóng)村土地變更調(diào)查項(xiàng)目需要開(kāi)展地籍測(cè)繪，測(cè)區(qū)面積約10km2，測(cè)區(qū)地形較為復(fù)雜多變，山巒起伏，溝深澗大，道路穿測(cè)區(qū)而過(guò)?？紤]到采用傳統(tǒng)測(cè)繪方法實(shí)施困難，應(yīng)用車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)開(kāi)展作業(yè)。

3.2 方案設(shè)計(jì)

（1）掃描路線規(guī)劃。合理規(guī)劃掃描路線是全面獲取地籍點(diǎn)云數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，采集前需要對(duì)預(yù)定的測(cè)區(qū)范圍進(jìn)行踏勘[6]，然后以實(shí)際踏勘的GNSS 軌跡結(jié)合測(cè)區(qū)遙感影像進(jìn)行路線規(guī)劃。掃描路線以直行、左拐為主，減少在GNSS 失鎖區(qū)域滯留時(shí)間，避免GNSS 失鎖造成組合導(dǎo)航精度下降。為保證數(shù)據(jù)的完整性，往返兩次采集數(shù)據(jù)，以增加掃描物體的點(diǎn)云密度。

（2）技術(shù)流程。車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于地籍測(cè)繪的技術(shù)流程如圖2 所示。

圖2 作業(yè)流程

3.3 數(shù)據(jù)采集

（1）設(shè)備調(diào)試。本次掃描采用華測(cè)導(dǎo)航MS-900 車(chē)載激光掃描測(cè)量系統(tǒng)，該設(shè)備重約3.5kg，通過(guò)搭載汽車(chē)平臺(tái)數(shù)據(jù)采集速度高達(dá)55 萬(wàn)點(diǎn)/秒，最大測(cè)距達(dá)到920m，測(cè)量精度可達(dá)10mm@100m，重復(fù)精度5mm。作業(yè)前根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況調(diào)整激光、相機(jī)等傳感器的各項(xiàng)參數(shù)，確保系統(tǒng)各硬件接口和指示器正常工作。

（2）架設(shè)GNSS 基站。架設(shè)一級(jí)GNSS 控制網(wǎng)，作為車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的GNSS 基準(zhǔn)站。布設(shè)時(shí)考慮起算點(diǎn)的位置和圖形強(qiáng)度，一級(jí)GNSS 控制網(wǎng)作為求取坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)的參考點(diǎn)。單個(gè)基站覆蓋半徑不大于5km，基站架設(shè)在平面和高程精度均優(yōu)于1cm的已知點(diǎn)上，保證相鄰基站有一定重疊度。

（3）點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集。點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集時(shí)綜合考慮道路交通狀況、天氣狀況、周邊環(huán)境等因素，選擇在天氣晴朗的時(shí)間段進(jìn)行作業(yè)[7]。數(shù)據(jù)采集時(shí)，行車(chē)速度不超過(guò)30km/h，保證點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集密度，盡可能減少因會(huì)車(chē)造成的點(diǎn)云空洞，移動(dòng)測(cè)量車(chē)在通過(guò)隧道、峽谷地帶后均在GNSS 信號(hào)良好且安全處?kù)o止1 分鐘以上。獲取的數(shù)據(jù)成果包含測(cè)區(qū)高精度真彩激光點(diǎn)云和全景影像。數(shù)據(jù)采集完成后，做好數(shù)據(jù)下載和備份工作，同時(shí)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行完整性檢查。

3.4 點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理

（1）點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理。車(chē)載激光掃描測(cè)量系統(tǒng)采集的原始數(shù)據(jù)包含：組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)、照片流數(shù)據(jù)、原始點(diǎn)云流數(shù)據(jù)和同步控制板數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)解析后，可獲得激光掃描坐標(biāo)系下的高精度真彩點(diǎn)云數(shù)據(jù)、系統(tǒng)行駛軌跡、全景影像數(shù)據(jù)。點(diǎn)云及全景數(shù)據(jù)解析利用RISCAN Pro 軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)，基于轉(zhuǎn)換參數(shù)，完成激光掃描坐標(biāo)與地方坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換。考慮車(chē)輛行駛過(guò)程中的顛簸、樹(shù)木的遮擋、玻璃的透射等各種干擾因素，獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)存在冗余及噪聲[8]，因此要進(jìn)行濾波去除噪聲點(diǎn)，得到濾波后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

（2）地籍信息提取與矢量化。利用Microstation軟件對(duì)預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行抽稀處理，抽稀率取值為25%，然后對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的地物進(jìn)行快速分類；可采用點(diǎn)云切片方式獲取測(cè)區(qū)的界址點(diǎn)和地物特征點(diǎn)，提取房屋、圍墻、柵欄、道路、植被等地籍要素，然后進(jìn)行地物、地形矢量化處理，保證線形的連續(xù)性，測(cè)區(qū)局部點(diǎn)云和矢量化成果分別如圖3 和圖4 所示。

圖3 測(cè)區(qū)局部點(diǎn)云

圖4 提取后自動(dòng)連圖矢量化成果

3.5 地籍成圖

首先利用SWDY 軟件加載矢量化后的成果和原始調(diào)查影像圖，如果加載后出現(xiàn)偏差，就以矢量化成果為基準(zhǔn)來(lái)校正影像圖。在三維立體模式下，遵循先框架后細(xì)節(jié)、先大后小的順序，依次采集房屋、道路、河塘、宗地等地理要素[9]。繪制房屋時(shí)，選擇在高程渲染模式下采集，此模式下的點(diǎn)云層次分明，房屋輪廓比較清晰。結(jié)合模型的紋理信息，識(shí)別路沿邊線、隔離帶等線性地物的類型及走向，實(shí)現(xiàn)快速提取道路、花圃、斜坡、陡坎等線性地物。對(duì)于內(nèi)業(yè)無(wú)法采集到的特征點(diǎn)，需要人工外業(yè)補(bǔ)測(cè)，再對(duì)各要素進(jìn)行整飾，最終完成地籍圖的編繪，測(cè)區(qū)局部地籍圖如圖5 所示。

圖5 測(cè)區(qū)局部地籍圖

3.6 精度檢查

為了檢查本次地籍測(cè)繪成果的精度，均勻選取成果圖中的100 個(gè)界址點(diǎn)當(dāng)作檢查點(diǎn)，利用GPS-RTK 與全站儀進(jìn)行實(shí)地測(cè)量，將檢查點(diǎn)的點(diǎn)云坐標(biāo)與實(shí)測(cè)坐標(biāo)進(jìn)行比對(duì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1 所示。

表1 檢查點(diǎn)坐標(biāo)統(tǒng)計(jì)/m

根據(jù)表1 數(shù)據(jù)和中誤差計(jì)算公式：

公式中n為檢查點(diǎn)個(gè)數(shù)，計(jì)算得出100 個(gè)檢查界址點(diǎn)的平面中誤差為±3.3cm，高程中誤差為2.8cm，參照《地籍測(cè)繪規(guī)范》（CH 5002-94）之規(guī)定：一類界址點(diǎn)相對(duì)于鄰近圖根點(diǎn)的點(diǎn)位中誤差不大于5cm，允許誤差不大于l0cm，本項(xiàng)目的檢查界址點(diǎn)精度符合規(guī)范中一類界址點(diǎn)的精度要求。

3.7 效率優(yōu)勢(shì)分析

在外業(yè)效率方面，傳統(tǒng)測(cè)繪需要投入多組多名外業(yè)作業(yè)人員，車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)只需投入1 組2 人，在較短時(shí)間就能完成外業(yè)數(shù)據(jù)采集工作。在內(nèi)業(yè)效率方面，傳統(tǒng)方法需要對(duì)照草圖手工繪制地籍圖，而車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)可以在三維點(diǎn)云基礎(chǔ)上采集地籍要素，再經(jīng)處理生成地籍圖，兩種生產(chǎn)方式的效率統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2 所示。

表2 生產(chǎn)效率統(tǒng)計(jì)

從表2 可以看出，車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)的生產(chǎn)效率是傳統(tǒng)測(cè)繪方法的5 倍。

4 結(jié)束語(yǔ)

地籍測(cè)繪工作比較繁瑣，傳統(tǒng)測(cè)量方法受多種客觀因素影響難以保證作業(yè)效率，而應(yīng)用車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)開(kāi)展地籍測(cè)繪，可基于精確的點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集地籍要素，形成高效地籍測(cè)繪技術(shù)解決方案，經(jīng)實(shí)測(cè)分析，成果能夠滿足地籍測(cè)繪項(xiàng)目的精度要求，且效率較高，為地籍測(cè)繪提供了一種有效可行的方式，在地籍測(cè)繪領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。