駱奇峰,張惠軍,王重平,康昕怡

（廣東省國(guó)土資源測(cè)繪院，廣州510500）

1 引言

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，在物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與人工智能等新興信息技術(shù)推動(dòng)下，地球空間信息服務(wù)逐漸向智能化、自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化與實(shí)時(shí)化的方向發(fā)展。伴隨著測(cè)繪處理關(guān)鍵技術(shù)不斷進(jìn)步，多平臺(tái)、多尺度、多分辨率、多時(shí)相的“空天地”對(duì)地觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)逐漸實(shí)現(xiàn)［1］，測(cè)繪科學(xué)走向地球空間信息服務(wù)新時(shí)代［2］。在這一觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)中，以海洋、河流、湖泊等水體為代表的測(cè)量客體是重要的組成部分。但相對(duì)于發(fā)展迅速的空天地測(cè)量而言，水域測(cè)量較為薄弱，尤其在水資源豐富的山區(qū)及峽谷河道，復(fù)雜的水情環(huán)境對(duì)數(shù)據(jù)采集和綜合利用提出了更高的要求［3］。目前，常規(guī)的水域三維地形測(cè)量主要依托航空/天攝影測(cè)量技術(shù)、無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)、GNSS-RTK測(cè)量方式，以及單、多波束測(cè)深系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)水上、水下空間數(shù)據(jù)的分別獲取［4-6］。在水域地形探測(cè)及數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，上述方法存在數(shù)據(jù)不連續(xù)、精度及垂直基準(zhǔn)難以統(tǒng)一等問(wèn)題。

綜上所述，研究一種多技術(shù)融合的河道地形高效測(cè)繪技術(shù)方法，對(duì)提高水域地形測(cè)量效率、精度與數(shù)據(jù)質(zhì)量具有重要意義，同時(shí)也為數(shù)字珠江建設(shè)提供精確的三維地形數(shù)據(jù)與地理信息保障。因此，本文融合航空遙感、機(jī)載LiDAR、GNSSRTK、單波束，及多波束測(cè)量等技術(shù)，構(gòu)建空地水一體化協(xié)同測(cè)繪模式，以北江干線河道地形測(cè)量工程為例，探析多傳感器集成原理和多源數(shù)據(jù)融合方法，為水上水下三維數(shù)據(jù)協(xié)同采集與融合應(yīng)用提供信息化測(cè)繪綜合解決方案。

2 多技術(shù)融合的河道地形測(cè)量方法與應(yīng)用

2.1 研究方法

本研究采用低空遙感、機(jī)載LiDAR 等先進(jìn)測(cè)繪技術(shù)，搭建多技術(shù)融合協(xié)同測(cè)繪模式（見圖1），以提升1∶2 000 大比例尺地形圖的生產(chǎn)效率［7］。研究結(jié)合高分辨率遙感影像、機(jī)載LiDAR 方法，挖掘其在大比例尺地形圖測(cè)繪中的應(yīng)用深度；采用船載水上水下一體化綜合測(cè)量系統(tǒng)，同步采集水下地形，以及近岸200 m 范圍內(nèi)的水上地形；依托人機(jī)交互分類方法和“精”處理“粗”濾波相結(jié)合的等高線提取模式，提升數(shù)據(jù)后處理的精度與效率。主要包括以下方面：

圖1 多技術(shù)融合的空地水一體化協(xié)同測(cè)繪方法

（1）基于現(xiàn)有測(cè)量成果及高分辨率航空影像的大比例尺地形圖測(cè)繪：基于GDCORS 的測(cè)量模式直接測(cè)得臨時(shí)水位站，以及工作水準(zhǔn)點(diǎn)2 000 國(guó)家大地坐標(biāo)成果；依托已有數(shù)據(jù)成果快速獲取正射影像圖，利用影像圖成果輔助測(cè)圖；

（2）基于機(jī)載LiDAR 技術(shù)的1∶2 000 地形圖測(cè)繪：將立體測(cè)圖與LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的結(jié)合應(yīng)用，減少了傳統(tǒng)外業(yè)數(shù)字測(cè)圖的工作量，提高作業(yè)效率，實(shí)現(xiàn)1∶2 000數(shù)字線劃圖的快速生成；

（3）船載水上水下一體化綜合測(cè)量：采用的儀器包括ODOM 單波束測(cè)深系統(tǒng)、HY1600 測(cè)深系統(tǒng)以及中海達(dá)380測(cè)深系統(tǒng)，采集水深數(shù)據(jù)的同時(shí)同步采集定位數(shù)據(jù)。通過(guò)構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)修補(bǔ)和內(nèi)插測(cè)量空白區(qū)等高線的方式，消除水面與河岸連接處數(shù)據(jù)空白區(qū)的影響；

（4）采用“精”處理“粗”濾波相結(jié)合的水下等高線提取模式：為滿足高程精度要求，需對(duì)機(jī)載LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行精處理。在末次回波的DSM 模型上用程序命令進(jìn)行自動(dòng)過(guò)濾處理，結(jié)合人機(jī)交互式分類進(jìn)行細(xì)化，利用濾波后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)套合高分辨率影像進(jìn)行高程點(diǎn)提取。

2.2 研究?jī)?nèi)容

研究區(qū)域選取了北江干線（韶關(guān)市沙洲尾至佛山市三水區(qū)思賢滘區(qū)間段）水下及河岸部分（河堤往兩側(cè)往外擴(kuò)200 m 范圍）。主要內(nèi)容包括：（1）利用航空攝影立體測(cè)圖及機(jī)載LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取河岸地形數(shù)據(jù)，結(jié)合外業(yè)調(diào)繪、補(bǔ)測(cè)及編輯，確保數(shù)據(jù)連續(xù)與完整；（2）利用單波束及多波束等測(cè)深儀器對(duì)北江干線水下地形數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；（3）進(jìn)行內(nèi)業(yè)處理，獲取1∶2 000 河岸地形圖、水下地形圖，并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)編輯與拼接，生成河道地形圖，具體流程見圖2。

圖2 北江干道河道地形測(cè)量技術(shù)流程

2.3 實(shí)踐應(yīng)用

2.3.1 水下地形數(shù)據(jù)采集

（1）水位站布設(shè) 為符合多源數(shù)據(jù)融合的精度要求，實(shí)驗(yàn)階段共設(shè)54 個(gè)臨時(shí)水位站，60 個(gè)工作水準(zhǔn)點(diǎn)。臨時(shí)水位站主要為水深測(cè)量提供水位控制，工作水準(zhǔn)點(diǎn)選在臨時(shí)水位站附近，土質(zhì)穩(wěn)定堅(jiān)實(shí)、觀測(cè)方便，且利于長(zhǎng)期保存的地點(diǎn)。工作水準(zhǔn)點(diǎn)及臨時(shí)水位站工作點(diǎn)按照水準(zhǔn)連測(cè)的方式進(jìn)行高程的獲取，對(duì)于部分地理環(huán)境較為特殊的地點(diǎn)，則利用三角高程的方式獲取數(shù)據(jù)。水準(zhǔn)連測(cè)采用四等水準(zhǔn)精度，共連測(cè)新布設(shè)控制點(diǎn)6個(gè)，舊點(diǎn)4 個(gè)，新布設(shè)工作水準(zhǔn)點(diǎn)60 個(gè)，工作點(diǎn)40 個(gè)，聯(lián)測(cè)總長(zhǎng)度為743.3 km。內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理采用南方平差易2005 進(jìn)行水準(zhǔn)網(wǎng)平差，采用一等水準(zhǔn)點(diǎn)作為本次平差的高程起算點(diǎn)。

外業(yè)開展時(shí)先利用網(wǎng)絡(luò)RTK 測(cè)得工作點(diǎn)概略高程進(jìn)行水位數(shù)據(jù)獲取，在水準(zhǔn)連測(cè)結(jié)束后，根據(jù)水準(zhǔn)高程對(duì)原始水位數(shù)據(jù)進(jìn)行改正，獲得最終精確的水位數(shù)據(jù)，利用其對(duì)水深數(shù)據(jù)進(jìn)行改正，獲得精確的水深數(shù)據(jù)。為獲得北江兩岸水位差情況，對(duì)于非感潮區(qū)域，在北江最大江心島侖州島兩側(cè)分別布設(shè)工作水準(zhǔn)點(diǎn)，以臨時(shí)水位站檢驗(yàn)兩岸水位差。工作水準(zhǔn)點(diǎn)到水尺零點(diǎn)的高差測(cè)量采用等外測(cè)量的方式進(jìn)行。測(cè)量過(guò)程中對(duì)于立水尺的臨時(shí)水位站，部分連測(cè)到水尺旁邊水面，通過(guò)水面?zhèn)鬟f高程得到水尺零點(diǎn)高程，部分直接測(cè)至水尺頂部獲得水尺零點(diǎn)高程。

（2）單波束及多波束水下數(shù)據(jù)采集 本研究水深數(shù)據(jù)采集主要采用單波束和多波束測(cè)深儀來(lái)進(jìn)行，對(duì)于水深較淺的區(qū)域利用RTK 測(cè)高的方式進(jìn)行測(cè)量。由于北江在清遠(yuǎn)市菠蘿坑以北水面變窄且水深變淺，故菠蘿坑以北以單波束采集為主、以南以單波束和多波束共同采集。單波束主測(cè)線總長(zhǎng)度為7 405 866.6 m，檢查線總長(zhǎng)度為1 253 115.9 m，檢查線總長(zhǎng)度占主測(cè)線總長(zhǎng)度的16.92%，符合設(shè)計(jì)不少于5%的規(guī)定要求。多波束水下數(shù)據(jù)采集共計(jì)166條測(cè)線，主測(cè)線總長(zhǎng)度為726 771.878 m，檢查線總長(zhǎng)度為28 995.68 m，檢查線總長(zhǎng)度占主測(cè)線總長(zhǎng)度比例為3.99%，檢查線長(zhǎng)度滿足設(shè)計(jì)要求的檢查線長(zhǎng)度不小于主測(cè)線總長(zhǎng)度2%這一要求。由于內(nèi)河水道的特殊性，多波束無(wú)法垂直于河道進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，因此采用沿河道采集的方法。

實(shí)際測(cè)量過(guò)程中，存在部分?jǐn)?shù)據(jù)采集困難水域，對(duì)于測(cè)量船無(wú)法同行的淺水區(qū)，采取人工采集方法；對(duì)于測(cè)量船無(wú)法駛?cè)氲奈ｋU(xiǎn)區(qū)，參考影像數(shù)據(jù)采集其水邊線表示其范圍，并標(biāo)注該部分區(qū)域，共計(jì)23 處，總計(jì)面積為0.085 km2；其他區(qū)域如禁航區(qū)及養(yǎng)殖區(qū)等，均在地圖上標(biāo)示。水邊線采取實(shí)地測(cè)量的方式進(jìn)行采集，利用GNSS 接收機(jī)沿北江干線水邊線進(jìn)行實(shí)地打點(diǎn)，無(wú)法通行的區(qū)域利用船只靠近岸邊，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，部分無(wú)法靠岸的區(qū)域現(xiàn)場(chǎng)記錄水邊線位置，采用水面高程傳遞的方式采集水面高程數(shù)據(jù)以獲得水邊線高程［8］。數(shù)據(jù)采集過(guò)程中在部分地區(qū)進(jìn)行GNSS-RTK無(wú)驗(yàn)潮模式試驗(yàn)，包括基于GDCORS的GNSS-RTK無(wú)驗(yàn)潮模式及基于基站的GNSS-RTK無(wú)驗(yàn)潮模式。

（3）數(shù)據(jù)后處理 多波束數(shù)據(jù)后處理時(shí)，對(duì)每條工作測(cè)線分別進(jìn)行數(shù)據(jù)檢查、潮位改正、數(shù)據(jù)融合和波束點(diǎn)清理之后，導(dǎo)出數(shù)據(jù)。根據(jù)原始測(cè)線，按1∶2 000 成圖要求，生成需要水深點(diǎn)的平面坐標(biāo)，尋找最近的多波束點(diǎn)，完成編輯成圖。導(dǎo)出的多波束數(shù)據(jù)非常密集，平均約20—30 cm 一個(gè)點(diǎn)，本研究要求按1∶2 000 比例尺成圖，相鄰兩點(diǎn)間隔10 m，相鄰測(cè)線間隔20 m。利用ArcGIS插件，結(jié)合原始測(cè)線，得到需要水深數(shù)據(jù)的坐標(biāo)點(diǎn)，尋找距離最近的多波束數(shù)據(jù)點(diǎn)，即為數(shù)據(jù)抽稀的原則。

（4）深度基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換 高程基準(zhǔn)轉(zhuǎn)深度基準(zhǔn)主要采用兩種方法：一是利用基于ArcEngine 開發(fā)的插件，具體思路是按照已有的32 個(gè)深度基準(zhǔn)改正值分段進(jìn)行改正，每段均作為理論上傾斜的平面或者平面（改正值相同的河段），插件將每段按照距離以毫米級(jí)進(jìn)行內(nèi)插，獲得每一河段的深度數(shù)據(jù)；二是根據(jù)深度基準(zhǔn)改正值數(shù)據(jù)，按距離分段內(nèi)插計(jì)算出各個(gè)臨時(shí)水位站的繪圖水位值，將臨時(shí)水位站的水位數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)至深度基準(zhǔn)系統(tǒng)下，用深度基準(zhǔn)的水位數(shù)據(jù)對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行水位改正，得到最終的水深值。

2.3.2 河岸地形數(shù)據(jù)采集

（1）像控點(diǎn)選取與測(cè)量 測(cè)區(qū)分為三部分同時(shí)進(jìn)行作業(yè)，即佛山段、佛山清遠(yuǎn)分界線至英德市人民大橋段，以及英德市人民大橋至韶關(guān)市沙洲尾段。像控點(diǎn)按照設(shè)計(jì)要求布設(shè)，滿足本研究測(cè)圖要求；像控點(diǎn)測(cè)量按照設(shè)計(jì)書要求進(jìn)行，即觀測(cè)三個(gè)時(shí)段，每個(gè)時(shí)段觀測(cè)歷元數(shù)不少于20個(gè)，采樣間隔2 s，或每次觀測(cè)歷元數(shù)不少于100 個(gè)，采樣間隔為1 s。三段測(cè)量成果均經(jīng)過(guò)空三數(shù)據(jù)檢核，符合測(cè)量精度標(biāo)準(zhǔn)。

（2）內(nèi)業(yè)立體采集 航測(cè)立體采集采用MapMatrix（航天遠(yuǎn)景全數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量工作站）軟件。當(dāng)空三工程引入到航天遠(yuǎn)景軟件后對(duì)空三數(shù)據(jù)再次進(jìn)行檢查，檢查像控點(diǎn)的位置和刺點(diǎn)位置的吻合情況。

（3）高程點(diǎn)和等高線選取 高程點(diǎn)選取使用了三種模式，有LiDAR 點(diǎn)云覆蓋的地方提取LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為高程，包括佛山三水范圍、肇慶四會(huì)范圍、清遠(yuǎn)南部、韶關(guān)北部；在沒(méi)有LiDAR 點(diǎn)云覆蓋的平坦地方使用網(wǎng)絡(luò)RTK 測(cè)量方式打取高程點(diǎn)，包括清遠(yuǎn)北部到韶關(guān)南部長(zhǎng)度約80 km；在山區(qū)或者人無(wú)法走到或者網(wǎng)絡(luò)RTK 無(wú)信號(hào)的地方采用立體采集高程點(diǎn)方式，主要在無(wú)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的山區(qū)。

等高線選取依據(jù)研究區(qū)域內(nèi)部特點(diǎn)，采用三種方法：（1）人工處理。點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成等高線經(jīng)過(guò)自動(dòng)濾波和手工編輯后，地面上的地物基本上被去掉，直接利用處理后的LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)生成等高線，結(jié)合人工處理以滿足精度要求。（2）GNSS RTK 采集。在沒(méi)有LiDAR 點(diǎn)云的平坦區(qū)域，采用1 臺(tái)中繼站、4 臺(tái)流動(dòng)站協(xié)同作業(yè)，在坎上、坎下、道路中心等地物特征部位采集高程點(diǎn)，在CASS10.1 軟件內(nèi)，利用這一系列高程點(diǎn)自動(dòng)生成數(shù)字地面模型。由于特殊地形、地物的影響，以及現(xiàn)實(shí)地貌的多樣性和復(fù)雜性，自動(dòng)構(gòu)成的數(shù)字地面模型與實(shí)際地貌存在差異，需要內(nèi)業(yè)利用高分影像作為參考，修改三角網(wǎng)調(diào)整局部不合理的地方。（3）航測(cè)立體采集。無(wú)LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的山區(qū)，采用MapMatrix 軟件開展高程特征點(diǎn)航測(cè)立體采集。觀測(cè)立體像對(duì)，在山頂、鞍部、沖溝的頂端、凹地的最低處等特征點(diǎn)位采集高程點(diǎn)。對(duì)于部分無(wú)法立體采集到位的特殊區(qū)域，則結(jié)合網(wǎng)絡(luò)RTK及全站儀等方法進(jìn)行外業(yè)補(bǔ)測(cè)。

2.3.3 地形圖成圖

在不影響真實(shí)反映水底地貌的前提下，為使圖面清晰易讀，對(duì)點(diǎn)進(jìn)行合理篩選，對(duì)深度基準(zhǔn)零米線及等深線進(jìn)行勾繪。深度基準(zhǔn)零米線勾繪時(shí)將水邊線高程數(shù)據(jù)以及水深數(shù)據(jù)全部轉(zhuǎn)換到深度基準(zhǔn)下，共同參與建立DTM，并生成等深線，選取北江兩側(cè)貫穿北江全程的零米等深線進(jìn)行修飾整合作為深度基準(zhǔn)零米線。水下地形等深線由采集的水深點(diǎn)自動(dòng)生成，由人工進(jìn)行修飾整理。

3 數(shù)據(jù)結(jié)果與分析

本文主要以北江干線三維地形測(cè)量為例，闡述了河道地形測(cè)量過(guò)程中水下地形測(cè)量、河岸地形數(shù)據(jù)采集、地形圖成圖，以及多種測(cè)量平臺(tái)和新技術(shù)的實(shí)施等過(guò)程。

3.1 單波束水深測(cè)量成果與分析

本研究單波束外業(yè)掃測(cè)的成果質(zhì)量，以檢查線與主測(cè)線重復(fù)測(cè)量精度來(lái)評(píng)價(jià)。單波束主測(cè)線總長(zhǎng)度為7 405 866.6 m，檢查線總長(zhǎng)度為1 253 115.9 m，檢查線總長(zhǎng)度占主測(cè)線總長(zhǎng)度的16.92%，符合設(shè)計(jì)不少于百分之五之規(guī)定要求，為方便測(cè)量實(shí)驗(yàn)的展開，將測(cè)區(qū)分為六段，思賢滘至清遠(yuǎn)樞紐段、清遠(yuǎn)樞紐至北江白廟大橋段、白廟大橋至菠蘿坑段、菠蘿坑至白石窯水利樞紐段、白石窯水樞紐至濛浬水利樞紐段，以及濛浬水利樞紐段至韶關(guān)市沙洲尾段，結(jié)果見表1。

表1 單波束主檢測(cè)線對(duì)比表

3.2 多波束水深測(cè)量成果與分析

本研究多波束外業(yè)掃測(cè)的成果質(zhì)量，以檢查線與主測(cè)線重復(fù)測(cè)量精度來(lái)評(píng)價(jià)。圖上1 mm 范圍內(nèi)主，檢不符值限差。由于水深的不同，互差限差也不同，因此將多波束數(shù)據(jù)主檢測(cè)線對(duì)比情況按照大于20 m水深和小于等于20 m水深分別統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見表2及表3。

表2 多波束主檢測(cè)線對(duì)比分析表

每條多波束數(shù)據(jù)與相應(yīng)單波束數(shù)據(jù)比表3 所示，通過(guò)對(duì)比數(shù)據(jù)可以看出符合要求，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。結(jié)果表明，本文方法在實(shí)際應(yīng)用中具有一定的準(zhǔn)確性、可行性和有效性，成果滿足相關(guān)規(guī)范和研究技術(shù)設(shè)計(jì)要求。

表3 單波束、多波束重疊區(qū)域?qū)Ρ冉y(tǒng)計(jì)表

3.3 點(diǎn)云高程精度檢測(cè)情況

采用GDCORS 網(wǎng)絡(luò)RTK 測(cè)量模式，在有點(diǎn)云范圍內(nèi)的平坦硬化地面上打取一定量的高程點(diǎn)，以高程點(diǎn)位做1 m 緩沖區(qū)加載到機(jī)載LiDAR 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)軟件中，在緩沖區(qū)中心最近位置提取一個(gè)LiDAR 點(diǎn)（相鄰點(diǎn)），提取的高程點(diǎn)和外業(yè)打取高程點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比，經(jīng)過(guò)比對(duì)LiDAR 點(diǎn)高程精度滿足研究精度要求。

表4 點(diǎn)云高程精度檢測(cè)情況

為檢驗(yàn)測(cè)區(qū)范圍網(wǎng)絡(luò)RTK 精度情況，在測(cè)區(qū)范圍內(nèi)選取了6 個(gè)已知高程水準(zhǔn)點(diǎn)，檢驗(yàn)精度情況，結(jié)果見表5?？梢钥闯觯畲蟛钪禐?.1 cm，與傳統(tǒng)模式所獲數(shù)據(jù)差別很小。

表5 高程精度對(duì)比表

相關(guān)應(yīng)用實(shí)踐表明，基于多技術(shù)融合的河道地形測(cè)量方法，能較好解決山區(qū)及峽谷河道地形數(shù)據(jù)不連續(xù)、精度以及垂直基準(zhǔn)難統(tǒng)一的問(wèn)題?；诙嗉夹g(shù)融合的河道地形測(cè)量方法可為水上水下三維數(shù)據(jù)協(xié)同采集與融合應(yīng)用提供信息化測(cè)繪解決方案。