付偉鋒

(廣東省水利電力勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，廣州 510635)

近年來，隨著非接觸測(cè)量技術(shù)的發(fā)展，機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)成為現(xiàn)代測(cè)繪技術(shù)中的一種快速有效的采集三維空間數(shù)據(jù)的手段，在行業(yè)中得到了越來越多的應(yīng)用[1]。機(jī)載激光雷達(dá)相比航空攝影測(cè)量具有數(shù)據(jù)生產(chǎn)周期短、自動(dòng)化程度高、受天氣影響小、精度高等特點(diǎn)。它采用主動(dòng)式工作方式，通過自身發(fā)射的激光脈沖反射來獲取目標(biāo)信息，可全天候?qū)嵤?duì)地觀測(cè)，而且對(duì)植被具有很好的穿透性[2-4]。

河道的堤防一般呈帶狀分布，河道兩岸樹木密集，在進(jìn)行測(cè)量時(shí)人工到達(dá)困難且效率低，針對(duì)河道堤防的特點(diǎn)目前也多采用無人機(jī)進(jìn)行航空攝影測(cè)量。但使用無人機(jī)對(duì)河道堤防進(jìn)行測(cè)量時(shí)往往存在兩個(gè)問題：一是采用多旋翼無人機(jī)進(jìn)行測(cè)量時(shí)飛機(jī)續(xù)航時(shí)間短，單架次作業(yè)范圍有限，不利于帶狀區(qū)域的飛行；二是采用固定翼無人機(jī)進(jìn)行測(cè)量，但往往受限于飛機(jī)的起降場(chǎng)地和白天空域使用問題，不能作業(yè)。針對(duì)目前行業(yè)中存在的這種問題，本文提出利用垂起固定翼無人機(jī)搭載激光雷達(dá)對(duì)河道堤防的地形進(jìn)行夜間測(cè)量作業(yè)的方案，可以更加快速的獲取河道的三維地理信息，得到高精度的數(shù)字高程模型。

1 機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)量技術(shù)介紹

1.1 激光雷達(dá)技術(shù)介紹

激光雷達(dá)掃描技術(shù)(LIDAR，Light Detection and Ranging)是21世紀(jì)以來攝影測(cè)量及遙感領(lǐng)域最具創(chuàng)新性的技術(shù)之一[5]。LiDAR系統(tǒng)由高精度激光測(cè)距儀、高精度慣性測(cè)量裝置(IMU)、動(dòng)態(tài)差分技術(shù)的GPS裝置(DGPS)組成。激光測(cè)距儀通過發(fā)射和接收脈沖信號(hào)得到高密度和高精度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，與此同時(shí)，動(dòng)態(tài)GPS系統(tǒng)確定傳感器的空間位置 (經(jīng)緯度)，IMU 測(cè)量飛機(jī)的實(shí)時(shí)姿態(tài)數(shù)據(jù)，即滾動(dòng)、仰俯和航偏角[6]。通過這3種技術(shù)的集成，可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的獲取到地面的三維坐標(biāo)，完成對(duì)地面的三維數(shù)據(jù)采集[7]。

1.2 機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)

傳統(tǒng)的攝影測(cè)量與遙感技術(shù)具有獲取面積大、高效快捷的特點(diǎn)，但由于測(cè)區(qū)經(jīng)常有植被覆蓋，影像無法拍攝到植被下面的地面，因此不能獲取地表的數(shù)據(jù)[8]。特別是高山地區(qū)經(jīng)常有云霧，也會(huì)限制影像的拍攝。相比之下，機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)比傳統(tǒng)航空攝影的方法作業(yè)時(shí)更加靈活，受天氣影響較小，可在較短的時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)出數(shù)字高程模型等三維產(chǎn)品，工作效率高。而且對(duì)于植被具有較強(qiáng)的穿透力，可以直接獲取地面的數(shù)據(jù)，在未來地形測(cè)繪、森林調(diào)查、資源勘查等方面具有廣闊的應(yīng)用前景[9]。

1.3 垂起無人機(jī)搭載激光雷達(dá)介紹

近年來，隨著無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，垂直起降固定翼無人機(jī)成為國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。固定翼飛機(jī)相比多旋翼具有長(zhǎng)續(xù)航，大范圍的優(yōu)勢(shì)，針對(duì)固定翼飛機(jī)起降場(chǎng)地受限的缺點(diǎn)，結(jié)合多旋翼垂直起降的優(yōu)勢(shì)，目前已具有較為成熟的垂直起降固定翼無人機(jī)[10]。由于它既具備了旋翼機(jī)的垂直起降功能，可以便利的發(fā)射和回收，又能以固定翼的速度進(jìn)行飛行，解決了旋翼無人機(jī)航程和航速都受限的問題。而且相比于多旋翼無人機(jī)的載重能力，垂起固定翼無人機(jī)可以搭載負(fù)載較重的設(shè)備如激光雷達(dá)等。垂起固定翼無人機(jī)搭載激光雷達(dá)如圖1所示。

圖1 垂起固定翼無人機(jī)搭載激光雷達(dá)示意

在實(shí)際應(yīng)用中，面對(duì)大范圍的作業(yè)面積和復(fù)雜的地形條件，優(yōu)先選擇垂起固定翼無人機(jī)進(jìn)行作業(yè)。尤其是針對(duì)高山地形，空域允許的情況下飛行高度可以達(dá)到相對(duì)高度500 m以上，便于高落差地區(qū)的作業(yè)，且抗風(fēng)性也更強(qiáng)。機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)作業(yè)流程如圖2所示。

圖2 機(jī)載激光雷達(dá)示意

2 試驗(yàn)區(qū)數(shù)據(jù)獲取與分析

2.1 試驗(yàn)區(qū)背景概況

東江是珠江流域三大水系之一，香港特區(qū)和珠三角地區(qū)近4 000萬人水源的主要來源，東江流域的治理至關(guān)重要。因此，獲取東江干流的河道地形資料對(duì)加強(qiáng)東江干流堤防的達(dá)標(biāo)加固建設(shè)，增強(qiáng)東江干流沿線地區(qū)的防洪減災(zāi)能力尤為重要。

本次測(cè)量區(qū)域?yàn)辇埓ɡ下〈蟮乐撂K雷壩電站河段，干流長(zhǎng)度約為12 km，陸域面積約為18 km2，測(cè)區(qū)成帶狀分布。由于測(cè)量區(qū)域范圍過大，本文只選取蘇來壩和烏石壩區(qū)域作為試驗(yàn)區(qū)域，區(qū)域面積為2.5 km2，具體試驗(yàn)范圍為圖3中紅色框選所示。該河段大部分區(qū)域?yàn)樯襟w且樹木茂密，沿江兩岸有城市高層建筑和村鎮(zhèn)分布，且部分邊灘到達(dá)困難，時(shí)間要求緊急，外業(yè)采集時(shí)間需短期完成，故采用垂起固定翼無人機(jī)搭載激光雷達(dá)進(jìn)行獲取測(cè)區(qū)的高程數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)獲取與分析

根據(jù)測(cè)區(qū)的地形此次使用的無人機(jī)為垂起固定翼無人機(jī)CW-30搭載長(zhǎng)距離激光雷達(dá)JoLiDAR62用于獲取測(cè)區(qū)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，飛行參數(shù)和雷達(dá)參數(shù)見表1所示。本次作業(yè)共1個(gè)區(qū)域1個(gè)架次，設(shè)計(jì)飛行高度為300 m,航速為27 m/s?，F(xiàn)場(chǎng)由于區(qū)域的空域管制，試驗(yàn)作業(yè)時(shí)間選為22:30-24:00。

表1 CW-30LiDAR測(cè)量系統(tǒng)主要參數(shù)

使用垂起固定翼無人機(jī)搭載激光雷達(dá)進(jìn)行測(cè)量是目前測(cè)繪行業(yè)出現(xiàn)的一種新的作業(yè)方式，作業(yè)成本沒有使用有人直升機(jī)那么昂貴，操作也更加智能化，而且本次試驗(yàn)是在夜間使用機(jī)載Lidar進(jìn)行測(cè)量，在測(cè)繪行業(yè)中較為少見，作業(yè)前提前勘查好地形和設(shè)計(jì)好航線是本次試驗(yàn)的關(guān)鍵。

此次數(shù)據(jù)獲取飛行時(shí)間總用時(shí)1.5 h，獲取數(shù)據(jù)大小為32 G，經(jīng)檢查，整體數(shù)據(jù)完整無遺漏，數(shù)據(jù)的平均點(diǎn)云密度為每平方米16個(gè)點(diǎn)，滿足1:500比例尺的制圖要求。

3 數(shù)據(jù)處理

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)預(yù)處理主要將得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)根據(jù)激光掃描數(shù)據(jù)、精確位置數(shù)據(jù)和姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行解算得到目標(biāo)物的空間三維坐標(biāo)。

首先將采集得到的 GNSS 數(shù)據(jù)和 IMU 數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。根據(jù) GNSS 移動(dòng)站、參考站數(shù)據(jù)結(jié)合IMU 姿態(tài)數(shù)據(jù)利用Inertial Explorer軟件進(jìn)行后差分解算，得到更準(zhǔn)確的POS數(shù)據(jù)[11]。然后利用點(diǎn)云預(yù)處理軟件解算出激光采集數(shù)據(jù)的軌跡，結(jié)合POS數(shù)據(jù)解析出標(biāo)準(zhǔn)格式(las)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，此時(shí)的坐標(biāo)系統(tǒng)通常為WGS84坐標(biāo)系，之后結(jié)合當(dāng)?shù)氐淖鴺?biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)即可轉(zhuǎn)為目標(biāo)坐標(biāo)系。

3.2 數(shù)據(jù)后處理

激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)后處理主要是噪點(diǎn)去除、點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類和濾波，即采用某種方法對(duì)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而區(qū)分地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)[12]。本文采用TerraSolid軟件對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，主要基于不規(guī)則三角網(wǎng)原理，通過設(shè)定參數(shù)閾值進(jìn)行濾波分離出地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)[13]。

針對(duì)參數(shù)化地面分類會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)漏和誤判等現(xiàn)象導(dǎo)致分離出來的地面點(diǎn)云有誤，特別是地形中高程突變的位置，可以通過改進(jìn)參數(shù)或者小區(qū)域再次進(jìn)行自動(dòng)化分類，然后利用建立的TIN和地面影像采用人工分類的方法對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)手動(dòng)分類還原真實(shí)的地面情況。本文以試驗(yàn)區(qū)中山體的兩個(gè)臺(tái)階連接處點(diǎn)云分類為例進(jìn)行說明，首先利用參數(shù)化分類，然后建立TIN查看分類效果(如圖4所示)，山體的兩個(gè)臺(tái)階連接處參數(shù)化分類效果并不理想，需要人工分類，人工分類是對(duì)TIN模型進(jìn)行剖面分析，判斷點(diǎn)云自動(dòng)化分類是否準(zhǔn)確，通過線上、線下、圍欄分類把錯(cuò)誤的點(diǎn)類別劃分到準(zhǔn)確的點(diǎn)類別中。除山體臺(tái)階外，在陡坎、礦坑等存在高程突變的地方都可能會(huì)出現(xiàn)點(diǎn)云參數(shù)化分類錯(cuò)誤的情況。

圖4 人工分類前后對(duì)比示意

人工精修后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)即為真實(shí)的地面點(diǎn)數(shù)據(jù)，根據(jù)此數(shù)據(jù)可以生成高精度的數(shù)字高程模型，然后和測(cè)區(qū)的正射影像圖相結(jié)合可以得到DLG等成果。

4 成果質(zhì)量分析與應(yīng)用

4.1 激光雷達(dá)點(diǎn)云精度分析

激光數(shù)據(jù)采集的優(yōu)劣和數(shù)據(jù)處理是河道堤防測(cè)量中的關(guān)鍵，因此必須對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精度進(jìn)行分析，尤其是點(diǎn)云的高程精度。點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精度檢查分為兩部分：平面位置精度和高程精度。平面精度的檢查即從點(diǎn)云中提取特征點(diǎn)與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)的點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比分析。平面位置中誤差的計(jì)算如下：

(1)

其中：

(2)

(3)

式中:

XYRMSE——激光雷達(dá)點(diǎn)云平面位置中誤差；

XRMSE——激光雷達(dá)點(diǎn)云在X方向上的平面位置中誤差；

YRMSE——激光雷達(dá)點(diǎn)云在Y方向上的平面位置中誤差；

n——檢查點(diǎn)個(gè)數(shù);

Xi——激光點(diǎn)在X方向上的平面位置;

Yi——激光點(diǎn)在Y方向上的平面位置;

本次試驗(yàn)從現(xiàn)場(chǎng)采集了房屋的屋角、輸電線等點(diǎn)狀地物共59個(gè)作為檢驗(yàn)點(diǎn)，具體分布位置如圖3中紅色點(diǎn)位置所示，平面坐標(biāo)誤差分析見表2所示，平面坐標(biāo)檢測(cè)點(diǎn)誤差分布情況見表3。

表3 點(diǎn)云平面精度統(tǒng)計(jì)

從表2中可以看出平面位置X和Y方向的誤差都在±0.2 m左右波動(dòng)，總體誤差穩(wěn)定，從表3中可知平面位置中誤差為0.15 m，符合相關(guān)規(guī)范要求[14]。

激光點(diǎn)云高程精度的檢驗(yàn)原理主要是利用地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)形成TIN模型，然后利用實(shí)測(cè)的高程點(diǎn)和模型上的點(diǎn)進(jìn)行比較，然后統(tǒng)計(jì)出誤差的總體情況[15]。

高程中誤差的計(jì)算公式如下：

(4)

式中:

ZRMSE——高程中誤差；

Zi——第i個(gè)檢查點(diǎn)對(duì)應(yīng)的激光點(diǎn)內(nèi)插高程值；

n——檢查點(diǎn)個(gè)數(shù)。

本次試驗(yàn)采集了檢驗(yàn)點(diǎn)68個(gè)，均勻分布于測(cè)區(qū)的不同區(qū)域，且檢驗(yàn)點(diǎn)大都位于較為平整的地面，具體分布位置如圖3中黃色點(diǎn)位置所示，高程誤差分析表和點(diǎn)云高程精度統(tǒng)計(jì)和分別見表4和表5。

表4 高程誤差分析

表5 點(diǎn)云高程精度統(tǒng)計(jì) m

從表4中可以看出，大都數(shù)的高程較差在±0.05 m以內(nèi)，最大為0.19 m, 說明此次采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)高程精度可靠。從表5中可知，檢查點(diǎn)的高程中誤差為0.05，高程精度完全滿足1:500地形圖要求[16]，可用于河道堤防地形圖的制作。

通過分析平面位置精度和高程精度發(fā)現(xiàn)，平面位置的精度差于高程精度，主要是由于在進(jìn)行機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)量時(shí)并不能完全能夠掃描到設(shè)計(jì)的關(guān)鍵點(diǎn)，平面位置精度檢測(cè)時(shí)就很難找到和實(shí)測(cè)點(diǎn)完全匹配的點(diǎn)云。針對(duì)這樣的情況，目前只能通過提高點(diǎn)云的密度和改進(jìn)檢驗(yàn)算法來提高平面位置的檢測(cè)精度。

通過對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的平面精度和高程精度分析，總體上本次試驗(yàn)是取得了較好的精度效果。另外由于機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)由多個(gè)模塊組成，誤差的來源也是多種的，包括衛(wèi)星定位誤差、IMU誤差、測(cè)距誤差、以及環(huán)境影響等這些因素都會(huì)影響試驗(yàn)的總體精度。通過試驗(yàn)結(jié)果看，本次試驗(yàn)從激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)獲取和處理均符合相關(guān)規(guī)范要求，且作業(yè)時(shí)間選擇在夜晚進(jìn)行，這對(duì)后續(xù)利用LiDAR系統(tǒng)在水利工程中的應(yīng)用提供了重要的參考。

4.2 DEM精度分析

濾波后的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)按照規(guī)則的格網(wǎng)進(jìn)行內(nèi)插生成數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)。對(duì)內(nèi)插的DEM，檢查精度的公式為：

(5)

式中：

Zi——檢查點(diǎn)的高程；

Ri——生成DEM后的內(nèi)插高程。

本次試驗(yàn)從外業(yè)現(xiàn)場(chǎng)采集了584個(gè)碎部點(diǎn)進(jìn)行DEM精度檢驗(yàn)，包括密林地區(qū)、疏林地區(qū)、裸露地表三種地物類型，DEM與檢查點(diǎn)的誤差統(tǒng)計(jì)如圖5所示，DEM高程精度統(tǒng)計(jì)情況見表6。

圖5 DEM與檢查點(diǎn)高程誤差統(tǒng)計(jì)示意

表6 DEM高程精度統(tǒng)計(jì) m

通過外業(yè)檢測(cè)結(jié)果分析，發(fā)現(xiàn)基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成的DEM準(zhǔn)確性受地形影響較大，在裸露地表的DEM數(shù)據(jù)精度高于疏林地區(qū)和密林地區(qū)，因?yàn)樵谑枇值貐^(qū)和密林地區(qū)受植被影響造成點(diǎn)云數(shù)據(jù)誤差偏大。從圖5中可以看出DEM與檢查點(diǎn)高程誤差分布呈現(xiàn)出正態(tài)分布趨勢(shì)，說明各個(gè)檢查點(diǎn)之間的誤差相對(duì)穩(wěn)定，沒有異常點(diǎn)出現(xiàn)。表6中雖然密林地區(qū)的誤差大于疏林地物和裸露地表的誤差，但是三種地物類型的中誤差均不大于0.1 m，說明DEM精度可以滿足成果要求。隨著DEM插值方法的改進(jìn)，DEM精度有望進(jìn)一步提高。

4.3 結(jié)果分析

通過對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的精度分析可知，點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有較高的精度，可用于生產(chǎn)高精度的數(shù)字高程模型，且取得了很好的效果，真實(shí)的反映出了地面的起伏變化信息，為地形圖數(shù)據(jù)的生產(chǎn)提供了準(zhǔn)確的高程信息，便于制作等高線。后續(xù)隨著精度的提升，可將點(diǎn)云數(shù)據(jù)用于河道的斷面測(cè)量，將極大的提高作業(yè)效率。

5 結(jié)語

本文提出利用垂起固定翼無人機(jī)搭載激光雷達(dá)系統(tǒng)在夜間對(duì)河道堤防的地形進(jìn)行測(cè)量，并將其運(yùn)用于東江河道堤防進(jìn)行地形數(shù)據(jù)采集，這樣能夠快速的獲取地面三維信息，又能很好的滿足測(cè)繪要求。并從點(diǎn)云數(shù)據(jù)的平面精度、高程精度和DEM精度三個(gè)方面進(jìn)行了質(zhì)量成果分析，結(jié)果表明本文所采用的方法可以滿足大比例尺數(shù)字高程模型的制作要求，在河道堤防的測(cè)量中具有廣闊的應(yīng)用前景。但是目前也存在著一些不足，主要體現(xiàn)在以下幾方面。

1) 精度方面：目前點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類多采用參數(shù)化分類進(jìn)行，然后在由人工判斷參數(shù)化分類是否準(zhǔn)確，在坡度越大和植被樹木越密集的地方誤差越大。

2) 數(shù)據(jù)處理方面：生產(chǎn)的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)量較大，需要較高配置的電腦才能處理，且在點(diǎn)云濾波時(shí)存在主觀性影響，DEM插值方法的不同都會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)精度產(chǎn)生影響。

3) 無人機(jī)方面：目前垂起固定翼無人機(jī)的動(dòng)力較多選用油動(dòng)混合，具有一定的危險(xiǎn)性；飛機(jī)尺寸也較大，需要的起降場(chǎng)地也更大，不夠靈活；飛機(jī)的智能化不足，不具備自動(dòng)感知障礙物的功能，在應(yīng)急處理時(shí)多依賴于操作員的技術(shù)水平。

但是隨著技術(shù)的發(fā)展，無人機(jī)作為未來重要的發(fā)展方向，飛機(jī)的動(dòng)力也會(huì)更加多元化、系統(tǒng)智能化、布局多樣化、尺寸小型化；點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理也會(huì)更加規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化，機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)在河道堤防測(cè)量中的應(yīng)用也會(huì)越來越普遍，在我國(guó)水利水電的建設(shè)中發(fā)揮重要的作用。