王俊 侯岳 鄧學(xué)鋒 扶彥

（河南省測繪工程院，河南鄭州 450003）

移動測量系統(tǒng)應(yīng)用于軌道交通研究與實(shí)現(xiàn)

王俊 侯岳 鄧學(xué)鋒 扶彥

（河南省測繪工程院，河南鄭州 450003）

針對軌道交通帶狀圖測量，使用SSW移動測量系統(tǒng)，在測量鄭州市地鐵線帶狀圖時，以掃描的激光點(diǎn)云為主要數(shù)據(jù)源，通過對點(diǎn)云數(shù)據(jù)與影像匹配技術(shù)、背景信息分離技術(shù)、數(shù)據(jù)簡化技術(shù)及面向?qū)ο蠓椒ǖ难芯?，?shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中特征地物的快速提取，大大提高了軌道交通帶狀圖測量的效率，節(jié)省了投入的成本，縮短了測量工期數(shù)。

軌道交通；激光點(diǎn)云；聚類歸納；桿狀地物

軌道交通是顯著提高交通運(yùn)力、供給能力的方式，為緩解交通擁堵提供根本保障。隨著城市交通擁堵的日益嚴(yán)重，國內(nèi)城市軌道交通發(fā)展將進(jìn)一步提速，未來發(fā)展空間較大。在這些軌道交通建設(shè)過程中，前期勘察和測量必不可缺，旨在獲取大比例尺地形圖數(shù)據(jù)。如何高效、精確、快速、安全地繪制條帶地物的地理信息，是擺在測量工作者面前一個十分重要的技術(shù)課題。

傳統(tǒng)的道路帶狀圖測量方法主要利用水準(zhǔn)儀、全站儀或GPS等儀器采集數(shù)據(jù)，外業(yè)工作量大且信息化程度不高。隨著科技的進(jìn)步，航空攝影測量技術(shù)逐漸被用在道路改建項(xiàng)目中，但道路呈帶狀分布，航線需沿路分布，不但工程量大，而且由于DEM精度低，道路橫斷面線必須輔以人工測量，耗時耗力［1-3］。

1 研究內(nèi)容

SSW移動測量系統(tǒng)是由中國測繪科學(xué)研究院劉先林院士主持研發(fā)的新一代快速數(shù)據(jù)獲取及處理的高新技術(shù)測量設(shè)備，具有測量距離遠(yuǎn)、數(shù)據(jù)精度高、自動化程度高等特點(diǎn)。可以直接、快速并精確地獲取道路地表及周邊的三維坐標(biāo)和影像數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集方便快捷，信息量豐富，適宜道路等條帶狀地物信息的采集［4-6］。綜合考慮安全性、測量精度、勘測效率等需求，將SSW移動測量系統(tǒng)應(yīng)用于軌道交通帶狀圖數(shù)據(jù)獲取無疑是較為理想測量方法。

本研究面對未來測量數(shù)據(jù)快速獲取的需要，以SSW移動測量系統(tǒng)為硬件平臺，采用高精度、高密度的鄭州地鐵軌道交通帶狀圖激光點(diǎn)云為主要數(shù)據(jù)源，重新思考點(diǎn)云數(shù)據(jù)中特征地物快速獲取的構(gòu)建思想［7］。通過對點(diǎn)云數(shù)據(jù)與影像匹配技術(shù)、背景信息分離技術(shù)、數(shù)據(jù)簡化技術(shù)及面向?qū)ο蠓椒ǖ难芯浚瑢?shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中特征地物的快速提取。

2 技術(shù)創(chuàng)新

使用SSW移動測量系統(tǒng)掃描的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理后得到三類數(shù)據(jù)：道路信息點(diǎn)云、建筑物里面點(diǎn)云和道路附屬地物（電桿、路燈、行樹等）。針對不同地物的特點(diǎn)，通過組合法則以及構(gòu)建對象間的拓?fù)潢P(guān)系，編寫具體算法，組合完成完整的典型地物信息提?。?］。

2.1 基于局部點(diǎn)云距離的聚類歸納提取道路面標(biāo)志

利用移動窗口法，找出路面邊界，縮小運(yùn)算范圍；通過對點(diǎn)云高差、相鄰點(diǎn)云灰度差值、動態(tài)網(wǎng)格點(diǎn)云密度、激光掃描強(qiáng)度值和強(qiáng)度差值的一系列層層篩選［9］，完成對目標(biāo)點(diǎn)云的提取；最后，根據(jù)局部點(diǎn)云之間的距離實(shí)行聚類歸納，剔除雜點(diǎn)，得到較為清晰準(zhǔn)確的路面標(biāo)志線點(diǎn)云。

2.2 基于聚類的桿狀地物提取

根據(jù)車載LiDAR點(diǎn)云中各類地物的表達(dá)形態(tài)的分析，采取逐步排除的方法，將不同地物分步驟分離出去，從而實(shí)現(xiàn)桿狀地物的有效保留并逐個提取出來，分離方法包括高差、形態(tài)、投影、面積4個方面［10］。

2.2.1 高差。車輛、行人、花壇、灌木等地物在高度上都相對較低，與樹、路燈、建筑物等地物相比，在高度上有較大差距，分別計(jì)算每個聚類單元內(nèi)點(diǎn)云的最大高差值，根據(jù)高差排除低矮地物。

2.2.2 形態(tài)。樹木在XOY平面上的投影形狀近似圓形，建筑物由于只有墻面進(jìn)行投影，投影形狀多為長條形，可計(jì)算每個聚類單元的投影跨度，根據(jù)投影跨度來初步區(qū)別樹和疑似建筑物。

2.2.3 投影。桿狀地物在XOY平面上有一定的投影面積，但自地面向上一段距離（如1.5～2.0m）為桿狀，在XOY平面上的投影為點(diǎn)狀，與整體點(diǎn)云投影面積差異較大；建筑物由于墻面有整體一致性，自地面向上一段距離點(diǎn)云在XOY平面上的投影面與整體點(diǎn)云投影積差異不大。

2.2.4 面積。一般樹木在XOY平面上的投影都在數(shù)平方米以上，路燈在XOY平面上的投影不大于1m2，投影面積是樹木和路燈最主要的區(qū)別，利用投影面積達(dá)到樹木和路燈的最終分離。

2.3 基于空間幾何關(guān)系的建筑物立面和腳點(diǎn)提取

點(diǎn)云數(shù)據(jù)中建筑物立面信息主要分布在沿行車方向和垂直于行車方向，定義與行車方向平行的面為X面，與車行方向垂直的面為Y面，Z面與X、Y面互相垂直。找出離樣本點(diǎn)最近的8個點(diǎn)，利用3×3點(diǎn)陣的坐標(biāo)差之和來進(jìn)行粗提取，在此基礎(chǔ)上按距離聚類，每一組點(diǎn)云按最小二乘擬合求取平面方程，剔除殘差過大的點(diǎn)云，得到位于X面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。同理探取Y面，Z面主要是路邊箱體、汽車的頂面，或者是建筑物陽臺的底面，探取方法和X、Y面一致。建筑物立面提取出來后，X面與Y面的交線即為建筑物的豎直輪廓線，豎直輪廓線在地面上的投影即為建筑物腳點(diǎn)。

［1］張卡，盛業(yè)華，葉春.針對車載移動測量系統(tǒng)的交通標(biāo)志自動檢測［J］.武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2009（12）：1448-1453.

［2］張智勇.全景移動測量系統(tǒng)及其應(yīng)用前景展望［J］.測繪通報(bào)，2014（3）：79-81.

［3］麥照秋，陳雨，鄭祎，等.IP-S2移動測量系統(tǒng)在高速公路測量中的應(yīng)用［J］.測繪通報(bào)，2010（12）：23-26.

［4］丁安民，陳芳，張合兵，等.車載移動測量系統(tǒng)在大比例尺測圖中的應(yīng)用［J］.河南理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2011（2）：160-163.

［5］張卡，盛業(yè)華，葉春，等.基于中心投影形狀特征的車載移動測量系統(tǒng)交通標(biāo)志自動識別［J］.儀器儀表學(xué)報(bào)，2010（9）：2101-2108.

［6］徐工，程效軍.移動測量系統(tǒng)點(diǎn)云精度評定及應(yīng)用分析［J］.工程勘察，2013（9）：42-46.

［7］陳滟濤，萬鈞力，田桂平.移動測量系統(tǒng)的三維數(shù)據(jù)采集與建模［J］.航空制造技術(shù)，2005（4）：101-103.

［8］盛業(yè)華，張卡，葉春.基于車載移動測量系統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)采集與處理［A］//測繪通報(bào)測繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇，2009：1-12.

［9］陳芳.移動測量系統(tǒng)在城鎮(zhèn)大比例尺地圖快速測量和更新中的應(yīng)用［J］.焦作：河南理工大學(xué)，2011.

［10］李琴.車載移動測量系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用［J］.測繪通報(bào)，2014（S2）：129-132.

Research and Implementation of the Application of Mobile Measurement System in Rail Transit

Wang JunHou YueDeng XuefengFu Yan

（Surveying&Mapping Engineering Institute of Henan Province，Zhengzhou Henan 450003）

In view of the zonal map of rail transit,we use the SSW mobile measurement system,which is used to mea?sure the strip map of Zhengzhou subway,the scanning laser point cloud is the main data source,based on the re?search of point cloud data and image matching technology,background information separation technology,data reduc?tion technology and object oriented method,fast extraction of feature points in point cloud data was achieved.It great?ly improves the efficiency of the measurement of the rail traffic,reduces the cost of the investment,and reduces the number of the project.

rail transit；laser point cloud；clustering induction；bar shaped object

U212.2

A

1003-5168（2017）02-0111-02

2017-01-18

王?。?981-），男，本科，工程師，研究方向：工程測量，數(shù)字城市建設(shè)及相關(guān)系統(tǒng)研發(fā)。