董振川,劉長睿,羅保林,尚金光,白曉明

(1.成都市勘察測繪研究院,四川 成都 610081; 2.四川省城市信息化工程技術(shù)研究中心,四川 成都 610081;3.西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院,四川 成都 611756)

0 引 言

三維激光掃描測量技術(shù)是通過激光掃描的方法,可快速高效獲取區(qū)域內(nèi)目標(biāo)高分辨率點云數(shù)據(jù)。作為一種為建立目標(biāo)三維模型提供點云數(shù)據(jù)獲取的新興技術(shù),包括地面架站式三維激光掃描、車載與機(jī)載LiDAR等多源LiDAR技術(shù)已在測繪領(lǐng)域中得到廣泛的研究與應(yīng)用,如謝博等[1]在房屋模型重構(gòu)研究中,利用LiDAR技術(shù)結(jié)合測試點實現(xiàn)T型房屋模型重構(gòu);李婷婷[2]提出一種地空LiDAR數(shù)據(jù)融合的公路平縱線測量模擬技術(shù),利用車載和空中LiDAR實現(xiàn)公路平縱線的高效測量。同時,國內(nèi)也有部分學(xué)者將多源LiDAR技術(shù)與其他測量技術(shù)結(jié)合進(jìn)行更加深入研究,李海亮[3]結(jié)合傾斜攝影與地面LiDAR,探索鐵路工點勘察新方法;周志勇[4]、荷丹[5]等利用無人機(jī)分別搭載小型LiDAR和五鏡頭傾斜相機(jī)獲取的點云和傾斜影像作為數(shù)據(jù)源建立多種三維模型。另一方面,尚金光[6]、胡玉祥[7]、閔啟忠[8]等將LiDAR點云應(yīng)用于對測繪技術(shù)與測繪成果有更高要求的建筑竣工測繪,李永強(qiáng)[9]等人提取機(jī)載LiDAR頂面數(shù)據(jù)、航空正射影像數(shù)據(jù)和車載LiDAR立面數(shù)據(jù)的建筑輪廓線進(jìn)行定量研究,展現(xiàn)出三維激光掃描技術(shù)在建筑竣工測繪中廣闊的應(yīng)用前景與研究價值。

本文以某新建小區(qū)為對象,使用地面架站式三維激光掃描、無人機(jī)機(jī)載LiDAR、無人機(jī)傾斜攝影分別進(jìn)行測量,獲取該新建小區(qū)區(qū)域內(nèi)建筑的點云數(shù)據(jù)以及傾斜攝影三維模型,繪制其平面圖。以全站儀及RTK獲取建筑特征點作為參考,分別對三種方法獲得的平面圖進(jìn)行精度統(tǒng)計,綜合對比分析三種方法各自優(yōu)缺點,并完成機(jī)載LiDAR用于建筑竣工測量可行性分析,為城市建筑竣工測量提供技術(shù)參考。

1 總體作業(yè)流程

本次實驗的作業(yè)對象為某新建商業(yè)樓盤,測區(qū)面積約 65 000 m2,包括17棟主要建筑及構(gòu)筑物,其中8棟高層建筑(最高建筑高度超過 150 m),9棟三層以下建筑,另含道路、綠化及其他獨立地物等。同步竣工測量的流程主要分為外業(yè)數(shù)據(jù)采集和內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理兩大部分,其中外業(yè)的主要內(nèi)容為點云數(shù)據(jù)、傾斜影像的采集和像控坐標(biāo)的人工測量,內(nèi)業(yè)主要內(nèi)容為數(shù)據(jù)導(dǎo)入、點云拼接、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、降噪抽稀、點云生成或三維建模,如圖1所示。

圖1 測量作業(yè)流程圖

2 外業(yè)數(shù)據(jù)采集

2.1 架站式三維激光掃描

架站式三維激光掃描技術(shù)主要以地面架站等方式通過激光器發(fā)射高能量、短脈沖的激光束映射到目標(biāo)表面并接收反射的信號,根據(jù)激光束從發(fā)射到接收所需的時間來計算出LiDAR系統(tǒng)與目標(biāo)的距離,從而測量目標(biāo)高度、形狀等信息。

圖2中A為激光發(fā)射器,O為被測物體,B為激光接收器透鏡,f為接收透鏡和儲存器之間的間距,L為激光發(fā)射器光路和接收透鏡主光軸之間的偏移,X為儲存器上的位置偏移,實際的測量距離D的計算公式為:

圖2 架站式三維激光掃描測量原理圖

(1)

通過控制激光束的掃描方向和范圍,可以測量出地面上物體多個點的距離和反射率等信息,并將這些數(shù)據(jù)組合成系統(tǒng)周邊地理信息點云數(shù)據(jù)集。

本次實驗使用型號為Leica RTC360,其集成HDR全景成像系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)每秒200萬個點的超高速掃描,有效掃描范圍0.5～130 m,分辨率 6 mm與 12 mm,掃描點位精度<6 mm,掃描儀具體參數(shù)如表1所示。

表1 RTC360掃描儀技術(shù)參數(shù)

在完成外業(yè)標(biāo)靶的測量之后,將儀器簡單組裝與整平。目前,眾多型號的三維激光掃描儀已經(jīng)實現(xiàn)一鍵操作,常規(guī)設(shè)置儀器參數(shù)后便可進(jìn)行掃描作業(yè)。在掃描過程中需進(jìn)行后續(xù)設(shè)站線路規(guī)劃,做好測站位置略圖、測量時間等觀測記錄。

2.2 機(jī)載LiDAR三維激光掃描

機(jī)載LiDAR則是通過在機(jī)載平臺上安裝激光器和接收器等設(shè)備,快速獲取大范圍地面高度、形狀等點云信息。機(jī)載LiDAR測量原理與地面LiDAR類似,也是利用激光束在傳播過程中的反射和散射,根據(jù)激光束與地面交互的時間和反射強(qiáng)度等信息來計算出地面的高度和形狀等參數(shù)。但與地面LiDAR不同的是,機(jī)載LiDAR需要在飛行過程中完成對地面的掃描,因此需要在技術(shù)和設(shè)備上做出相應(yīng)的調(diào)整和優(yōu)化。根據(jù)測量需求與飛行器姿態(tài),常見的調(diào)整參數(shù)包括:掃描角度、翻滾角、定姿精度(POS)、光斑精度等。

本次實驗使用飛馬D2000無人機(jī)平臺搭載LiDAR2000輕型機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng),經(jīng)過無人機(jī)管家數(shù)據(jù)解算和融合算法,可以達(dá)到 5 cm(50 m航高)測量精度,實現(xiàn)地形圖測量、土方測量等測繪作業(yè)。LiDAR2000具體參數(shù)如表2所示:

表2 D-LiDAR2000機(jī)載LiDAR技術(shù)參數(shù)

在進(jìn)行機(jī)載LiDAR測量前,首先根據(jù)測區(qū)已有影像、地形圖等資料,分析作業(yè)區(qū)植被、建筑物等分布情況,確定飛行平臺的各項作業(yè)參數(shù),在本次實驗中為:飛行高度分別設(shè)置為 190 m與 250 m、旁向重疊度50%,最終的點云密度最高能達(dá)到300點/m2;在航飛同時進(jìn)行外業(yè)像片控制點布設(shè)與測量,為后續(xù)圖像拼接與誤差改正提供基礎(chǔ)。

2.3 無人機(jī)傾斜攝影測量

無人機(jī)傾斜攝影測量是一種快速獲取地面三維信息的技術(shù),利用安裝在無人機(jī)上的傾斜攝影設(shè)備,通過多個攝像頭,同時拍攝地面圖像,由于攝像頭的安裝角度和方向不同,拍攝出來的圖像具有不同的視角和重疊度,如圖3所示。

圖3 無人機(jī)傾斜攝影原理圖

通過無人機(jī)上的GNSS(全球衛(wèi)星定位系統(tǒng))和IMU(慣性測量單元)等設(shè)備,獲取無人機(jī)的位置和姿態(tài)等信息,并將其與攝像頭拍攝的圖像進(jìn)行匹配,確定每個圖像的三維位置和姿態(tài)。垂直和傾斜影像的地面分辨率是傾斜航攝儀最為直觀與重要的參數(shù)之一,也是直接決定后續(xù)三維建模質(zhì)量的關(guān)鍵因素,其計算公式如下:

(2)

(3)

(4)

式中,δ為傳感器單像元大小;f為相機(jī)焦距;αy為傾角;βy=arctan(b/f)為視場角的一半;h為飛行高度。同時,需保證影像重疊度達(dá)到要求,重疊度分為航向重疊度和旁向重疊度,其計算公式如下所示:

(5)

(6)

式中Px為航向重疊度,LP為航向重疊部分的長度,LX為相片長度;Ps為旁向重疊度,HP為旁向重疊部分的寬度,Hx為相片寬度。

本次實驗中無人機(jī)傾斜攝影測量作業(yè)時采用的飛行平臺與LiDAR三維激光掃描作業(yè)相同,將無人機(jī)換裝D-OP3000傾斜攝影儀后,按照測區(qū)的建筑物測量要求,設(shè)置分辨率為 3 cm,飛行高度設(shè)置為 190 m與 250 m,旁向重疊度65%,航向重疊度80%,對測區(qū)進(jìn)行多角度飛行攝影,獲取多張高分辨率的傾斜攝影圖像用于后續(xù)三維建模。

3 內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理

3.1 地面點云數(shù)據(jù)處理

Leica RTC 360在采集過程中,已經(jīng)通過VIS視覺增強(qiáng)技術(shù),實時計算掃描測站相對于前一測站的位置,從而實現(xiàn)類似導(dǎo)線的測站軌跡網(wǎng)絡(luò),通過Cyclone Register 360軟件幫助各測站實現(xiàn)自動拼接。本次實驗點云數(shù)據(jù)拼接成果均滿足有效點云重疊度應(yīng)不低于30%,拼接站點間的拼接精度應(yīng)在 5 mm以內(nèi)的規(guī)范要求,如圖4所示。

圖4 Cyclone Register 360中測站連接示意圖

點云拼接結(jié)束后,利用標(biāo)靶控制點將點云從儀器獨立坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換至城市坐標(biāo)系。由于采集方式和目標(biāo)周邊環(huán)境等因素的影響,采集的點云數(shù)據(jù)不可避免地存在噪聲點,通過軟件Cyclone對點云數(shù)據(jù)中的離群噪聲、混雜點、隨機(jī)噪聲進(jìn)行處理,自動化或者人工地剔除噪聲,并在軟件中檢查數(shù)據(jù)的點群誤差、重疊度、強(qiáng)度等成果。點云數(shù)據(jù)中還存在脫離掃描目標(biāo)物的異常點、孤立點時,在不影響目標(biāo)物特征識別與提取的前提下采用濾波或人機(jī)交互進(jìn)行降噪處理。

將處理完成點云模型直接加載到CAD中,利用Cyclone軟件安裝在CAD中的Cloudworx插件直接調(diào)用Cyclone數(shù)據(jù)庫進(jìn)行切片繪制,通過切換至前、上視圖,按高度進(jìn)行水平切片,獲取測繪房屋筑基底切片圖。對未掃描完全的拐點,使用CASS軟件進(jìn)行人工采集,形成圍墻、車庫出入口等,將線劃圖與點云數(shù)據(jù)相結(jié)合形成最終的竣工平面圖。

處理機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)時,方法步驟與架站式點云數(shù)據(jù)處理相同,但無人機(jī)在飛行時,會自動記錄所在位置的坐標(biāo)信息,結(jié)合無人機(jī)的各項狀態(tài)參數(shù)即可獲取該航帶內(nèi)的點云數(shù)據(jù)坐標(biāo)信息,并完成航帶間的點云平差。

3.2 無人機(jī)傾斜攝影建模

本實驗中使用ContextCapture軟件進(jìn)行三維建模,利用航飛獲取的多視圖影像、POS數(shù)據(jù)自動進(jìn)行測區(qū)內(nèi)的特征點提取和影像匹配,根據(jù)匹配結(jié)果和初始外方位元素進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差,結(jié)合像控點成果計算出滿足精度的影像的外方位元素,完成絕對定向,并確?？杖确蠈嶒炓?。將空三成果導(dǎo)入軟件進(jìn)行三維模型重建處理,自動生成OSGB格式的三維模型。

4 應(yīng)用分析

4.1 作業(yè)效率評定

通過收集、統(tǒng)計三種測量方式在人員配置、外業(yè)時間以及內(nèi)業(yè)時間等方面進(jìn)行對比,結(jié)果如表3所示:

表3 三種測量方式作業(yè)信息

由表3內(nèi)容分析可得:傾斜攝影和機(jī)載LiDAR在外業(yè)時間和作業(yè)人員數(shù)量上優(yōu)于架站式點云,且輸出成果的數(shù)據(jù)量更小;架站式點云內(nèi)業(yè)耗時最多,其主要原因在于掃描采集點云數(shù)據(jù)較大,原始點云數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件耗時較長;傾斜測量則是大部分內(nèi)業(yè)時間用于原始影像生成三維模型。

4.2 實驗結(jié)果分析及評價

將點云數(shù)據(jù)和傾斜模型導(dǎo)入CASS(2016版)中,可以立體展現(xiàn)點云數(shù)據(jù)和傾斜模型的三維效果,如圖5～圖7所示,同時方便從多個方位對圖像進(jìn)行目視判別,有助于人工進(jìn)行建筑竣工平面圖繪制,如圖8所示。

圖5 機(jī)載LiDAR點云成果展示圖

圖6 架站式三維激光掃描點云成果展示圖

圖7 傾斜模型成果展示圖

圖8 部分建筑竣工平面圖

結(jié)合圖5～圖8展示結(jié)果分析得出:

(1)機(jī)載LiDAR俯視圖中各類點云分布模糊,點云特征提取困難,離航線較近的高層建筑頂部具有一定清晰度,屋頂構(gòu)筑物(如樓梯間、煙囪等)識別度較好;離航線較遠(yuǎn)的低層建筑與地面現(xiàn)狀道路部分僅能分辨出大致輪廓,平面圖繪制精度難以保證,因此未進(jìn)行建筑平面圖繪制。

(2)架站式點云俯視圖中各類地物點云分布清晰,點云特征明確,便于人工分辨與平面圖繪制;離地面較遠(yuǎn)的建筑頂部點云分布較少,建筑屋頂面點云無法獲取,但不影響建筑物竣工平面圖繪制。

(3)傾斜攝影三維模型可以直觀呈現(xiàn)測區(qū)內(nèi)建筑(尤其是建筑頂部)、植被、道路、水系等,模型特征明確,便于人為分辨與平面圖繪制;但由于航拍角度等原因,模型中常有建筑底部及建筑內(nèi)凹處變形嚴(yán)重,對底層建筑輪廓線、高層建筑內(nèi)凹陽臺、空調(diào)板等繪制有較大干擾,其建筑竣工平面圖與架站式點云平面圖對比,出現(xiàn)建筑局部漏繪、錯繪的情況。

4.3 精度評定

從該區(qū)域的竣工平面圖中選取架站點云與傾斜攝影三維模型各25組樣本平面點與全站儀檢測平面點進(jìn)行點位對比,基于點云數(shù)據(jù)內(nèi)業(yè)處理中的點位配準(zhǔn)以及無人機(jī)飛行中獲取的POS信息,能夠直接在cyclone軟件中獲取任意點云的位置坐標(biāo)信息,平面精度評定主要以平面點位中誤差為評定標(biāo)準(zhǔn),其中誤差的計算方法如下:

(2)

式中:mXp為點云數(shù)據(jù)點坐標(biāo)相對于外業(yè)控制測量點坐標(biāo)成果的x坐標(biāo)差值,mYp為y坐標(biāo)差值。M即點位中誤差。獲得統(tǒng)計平面精度并進(jìn)行分析,結(jié)果如表4所示:

表4 平面精度統(tǒng)計

表4中△為點云較差,其中架站點云最大誤差為 4.7 cm,最小誤差 0.1 cm;傾斜模型最大誤差為 11.6 cm,最小誤差 0.8 cm。架站式點云誤差集中在1～3 cm;傾斜模型誤差在后三個區(qū)段中均有所分布,此次實驗結(jié)果以此可以得出:架站式掃描獲取的點云數(shù)據(jù)更加適合竣工測平面圖繪制。

獲取建筑物點云數(shù)據(jù)的高程信息時,可直接在點云相應(yīng)位置上采樣,從該區(qū)域獲取架站點云25組樣本高程點與全站儀、RTK檢測高程點進(jìn)行高程信息對比,獲取傾斜模型與LiDAR點云各35組樣本高程點與全站儀、RTK檢測高程點進(jìn)行高程信息對比,結(jié)果如表5所示:

表5 高程精度統(tǒng)計

其中架站點云最大高程誤差為 4.3 cm,最小高程誤差 0.3 cm;傾斜模型最大高程誤差為 11.3 cm,最小高程誤差 1.0 cm;機(jī)載LiDAR點云最大高程誤差為 16.8 cm,最小高程誤差 2.0 cm;架站式點云的高程精度誤差均小于 5 cm,傾斜模型與機(jī)載LiDAR點云均有超過50%的高程精度誤差大于 5 cm。由數(shù)據(jù)對比分析可得架站式點云高程精度最佳,傾斜模型與機(jī)載LiDAR點云高程精度較差。

4.4 誤差來源分析

結(jié)合實際的竣工測量項目進(jìn)行狀況,分析導(dǎo)致數(shù)據(jù)誤差的主要來源有以下幾點:

(1)架站點云:平面圖繪制的平面與高程精度誤差主要來源于點云特征人工識別誤差、掃描測站拼接誤差等。

(2)傾斜模型:無人機(jī)航拍質(zhì)量(包括無人機(jī)飛行姿態(tài)、航拍照片拍攝清晰度、無人機(jī)定位精度等)、傾斜模型特征點人工識別誤差等。

(3)機(jī)載LiDAR點云:除受無人機(jī)飛行、定位因素影響外,飛行航高與激光雷達(dá)的點云覆蓋密度同樣影響點云繪制平面圖精度。

5 結(jié) 論

本文通過架站點云、機(jī)載LiDAR點云、無人機(jī)傾斜攝影測量三種測量方式對同一區(qū)域進(jìn)行了房屋竣工測繪,通過對實驗數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行分析后,主要結(jié)論如下:

(1)架站式點云能夠有效掃描范圍內(nèi)全地物清晰的輪廓特征,有利于人工提取點云特征與竣工平面圖繪制,但缺少建筑頂部點云數(shù)據(jù);傾斜模型因其直觀展示測區(qū)范圍全部地形地物,模型特征清晰,但部分建筑模型局部變形較大,對于竣工平面圖繪制有一定限制;機(jī)載LiDAR點云整體密度較低,點云特征模糊,平面圖繪制精度難以保證。

(2)以全站儀與RTK檢測結(jié)果為參照,架站式點云的平面點位精度與高程精度整體較好,其中誤差均小于 2 cm,驗證架站式點云測量精度能夠滿足城市建筑竣工測繪要求;傾斜模型平面點位精度中誤差小于 4 cm,高程精度中誤差小于 5 cm,能夠滿足常規(guī)地形圖測量要求,在一定限定條件下,基本滿足房屋竣工測量測量要求,可用于補(bǔ)充房屋竣工建筑頂部信息。