摘要：通過機載激光雷達（LiDAR）按1∶1000的比例對貴陽市六城區(qū)、貴安新區(qū)直管區(qū)和雙龍新區(qū)（約3000km2）進行數(shù)據(jù)采集。為驗證該點云成果精度滿足何種應用場景的需要，在該區(qū)域選擇分布相對均勻的房角、草地、成林、灌木、水田、旱地、硬化地表、苗圃、果園9類共計724個地物地貌點進行實地平面及高程精度檢測，完成對數(shù)據(jù)精度的統(tǒng)計分析。該點云數(shù)據(jù)的精度統(tǒng)計結果，為同類工作從業(yè)者提供一定的參考。

關鍵詞：機載激光雷達構架線校準面點云數(shù)據(jù)

CollectionandAccuracyDetectionofLarge-AreaPointCloudDataBasedonAirborneLiDAR

—TakingSixUrbanDistrictsinGuiyangCityasExamples

DENGXingBAOYuechangGONGXuekuiCHENGDaqin

GuiyangInstituteofSurveyingandMapping，Guiyang，GuizhouProvince，550081China

Abstract：AirborneLightDetectionandRanging（LiDAR）isused collectthedataofsixurbandistrictsinGuiyangCity，thecontrolledareasoftheGui'anNewAreaandtheShuanglongNewArea（about3000km2）ataratioof1：1000.Inordertoverifythattheaccuracyofthepointcloudresultmeetstheneedsofwhichapplicationscenarios，atotalof724gourndobjectandgeomorphicpointsin9 categoriesinthearea：relativelyevenlydistributedroomcorners，grassland，forests，shrubs，paddyfields，dryland，hardenedsurfaces，nurseriesandorchardsareselectedtodetecton-siteplaneandelevationaccuracy，andthestatisticalanalysisofdataaccuracyiscompleted.Theaccuratestatisticalresultsofthepointclouddataprovideacertainreferenceforthepractitionersofsimilarwork.

KeyWords：AirborneLiDAR;Framingline;Calibrationsurface;Pointclouddata

鑒于目前新型基礎測繪體系建設及實景三維建設的開展和推進，機載激光雷達技術作為重要的數(shù)據(jù)采集手段得到廣泛的推廣。機載激光雷達（LightDetectionandRanging，LiDAR）采集的點云數(shù)據(jù)不僅是新型測繪技術應用的重要成果之一，更是實景三維建設的主要數(shù)據(jù)源之一。LiDAR能夠快速、準確地獲取地表不同地物的密集點云數(shù)據(jù)，同時通過專業(yè)點云處理軟件便可處理不同應用需求的基礎數(shù)據(jù)成果。目前，基于點云的數(shù)據(jù)處理及成果生產技術已經能在諸如基礎地形圖測量、高精度DEM成果生產、實景三維構建等領域廣泛應用[1-2]。本文重點闡述了對貴陽市六城區(qū)（南明區(qū)、云巖區(qū)、觀山湖區(qū)、白云區(qū)、烏當區(qū)、花溪區(qū)）、貴安新區(qū)直管區(qū)和雙龍新區(qū)約3000km2的1∶1000比例尺點云數(shù)據(jù)采集的過程，并且通過地面不同地物對基礎點云數(shù)據(jù)精度進行檢驗，為以后具體的應用場景需要提供支撐[3]。

• 機載激光雷達（LiDAR）點云數(shù)據(jù)獲取

1.1.航飛參數(shù)設定

本文提及的航飛任務采用P750飛機搭載航攝儀VQ-1560i機載激光點云系統(tǒng)（集成POSAV610系統(tǒng)），獲取點密度為≥5pts/m2的點云數(shù)據(jù)。航線平行于機場跑道方向敷設，旁向重疊為23%，航向、旁向出測區(qū)邊界線大于500m，飛行高度3000m[4]。

1.2.校準面布設

航攝飛行時每個分區(qū)均需飛行構架航線，同時需在構架線航測區(qū)域布設校準面，對飛行航線進行整體校準，進一步提高點云數(shù)據(jù)精度，也保證了整區(qū)點云精度的統(tǒng)一。每條構架線上布設3組的校準面，每組包含不少于4個不同方向上的控制面，面與面的距離根據(jù)實際情況布設（保證航線的首中尾都有）。

每個校準面布設5個外業(yè)實測平高點，校準面布設在空中激光點能打到的區(qū)域，即裸露地區(qū)。外業(yè)實測平高點布設在人字屋頂兩側或較大斜坡面上，人字屋頂面積大于6m2的屋頂兩側或斜坡面均勻分布7個點。人字屋頂一側或較大斜坡面，所測點位保證構成一個平面，即布設在人字瓦片屋頂不能一個點在瓦槽、另一個點在瓦棱上，應同時在瓦槽（或者瓦棱）上。

1.3.航飛數(shù)據(jù)處理

航攝任務完成后，對航飛數(shù)據(jù)處理包括對POS數(shù)據(jù)和地面基站數(shù)據(jù)等原始數(shù)據(jù)進行解壓、差分、POS數(shù)據(jù)解算、激光檢校、點云數(shù)據(jù)生成、點云數(shù)據(jù)坐標轉換、點云數(shù)據(jù)姿態(tài)校正、點云數(shù)據(jù)噪聲點剔除、航帶間接邊等，最終獲得滿足點云數(shù)據(jù)后期處理及成果要求的參數(shù)和數(shù)據(jù)[5]。

• 點云數(shù)據(jù)精度檢測

航飛完成后，對最終的點云數(shù)據(jù)成果進行濾波分類，再對分類好的點云數(shù)據(jù)做精度檢測。筆者在3000km2范圍內均勻選擇具有代表性的房角、草地、成林、灌木、水田、旱地、硬化地表、苗圃、果園9類共計724處地物地貌點作為檢核點。通過實地測量獲取檢核點的平面坐標和高程，并與相應的點云數(shù)據(jù)進行比對。其中，平面位置精度主要通過校核房角點、地表特征點等得到，高程精度通過草地、成林、灌木、水田、旱地、苗圃、果園、硬化地表檢核得到，同時計算出檢核點位相應的平面和高程中誤差[6-7]。

2.1.平面精度檢測

為確定點云數(shù)據(jù)平面位置精度，本文中選取范圍內156個房角點及硬化地表特征點作為檢核對象，檢核點數(shù)據(jù)主要通過萊卡TS09全站儀及華測I90RTK設備按照圖根控制點的精度完成采集任務，同時在內業(yè)中基于點云數(shù)據(jù)完成156個檢核點位平面數(shù)據(jù)的提取，分別計算每一個點位的dx、dy、ds，并且計算相應的中誤差，計算結果表明156個檢核點的平面中誤差為0.312m，1∶1000比例尺地物點相對于鄰近平面控制點的點位中誤差小于等于0.5m，可完全滿足1∶1000比例尺地形圖生產的需要，在點云數(shù)據(jù)質量良好區(qū)域甚至可以達到1∶500比例尺地形圖生產的需要。平面精度檢測記錄表如表1所示。

2.2.高程精度檢測

為確定點云數(shù)據(jù)高程位置精度，本文中選取該區(qū)域內草地111個、成林105個、灌木129、水田（旱地、苗圃、果園）112個、硬化地表111個，共568個檢核點。檢核點數(shù)據(jù)主要通過萊卡TS09全站儀及華測I90RTK設備按照圖根控制點的精度完成采集任務，同時在內業(yè)中基于點云數(shù)據(jù)完成568個檢核點位高程數(shù)據(jù)的提取，分別計算每一個點位的高程差值dh，并且計算相應的中誤差（如表2、表3、表4、表5、表6所示）。

硬化地表高程中誤差允許值按城市建筑區(qū)的高程注記點相對于鄰近圖根點的高程中誤差不應大于0.15m計算。如表6所示。

2.3.檢測結果分析

平面、高程數(shù)學精度按1∶1000比例尺數(shù)字線劃圖成圖精度統(tǒng)計，從以上統(tǒng)計數(shù)據(jù)看出，本區(qū)域采集的點云數(shù)據(jù)，平面精度滿足1∶1000比例尺以上數(shù)字線劃圖成圖精度要求；高程精度滿足數(shù)字線劃圖1m等高距以上精度要求，其成果數(shù)據(jù)還可以應用于工程測量等其他測繪任務的輔助生產中。同時，在此次檢測中，通過數(shù)據(jù)分析，有3個值得注意的地方。一是，草地比較茂密的地方，特別在茂密的草植被較高之處高程點誤差會比較大。檢測數(shù)據(jù)中草地類別的4個粗差全部分布在此處，經過認真分析，主要因素是點云分類處理時點沒有落到地面。二是灌木林地植被比較低矮，灌木周圍雜草叢生，且草勢茂密，高程誤差也比較大。三是整體高程差值正負分布均勻，但某些區(qū)域的高程差值出現(xiàn)均為正數(shù)或者均為負數(shù)的情況，這說明點云數(shù)據(jù)存在一定的系統(tǒng)誤差，但并不影響整體的數(shù)學精度評定，在使用這類地方的點云數(shù)據(jù)時需要具體情況具體分析。

通過進一步分析，認為造成點云高程誤差來源的因素還與地面特征地物有關。LiDAR在掃描獲取點云數(shù)據(jù)時對地物點來說是隨機的，在地物地形特征變化較大的地方，這種采集手段獲取的數(shù)據(jù)不一定能準確表達現(xiàn)狀，也就是此類點云數(shù)據(jù)在地形特征處總是表現(xiàn)出一定的較大的誤差。同時，在點云數(shù)據(jù)后處理中，特別是對原始點云數(shù)據(jù)進行濾波分類，提取數(shù)據(jù)（如地面點高程等）時，地形變化復雜程度，也會影響濾波算法的效果，造成濾波分類誤差。當然，要解決以上問題，也可以通過提高點位密度，或進一步優(yōu)化草地、灌木等地類濾波分類處理方法的方式，但這也意味著數(shù)據(jù)獲取和處理成本的增加。

• 結語

LiDAR作為一種新型的三維空間數(shù)據(jù)遙感測量手段得到快速發(fā)展，其結合航空機載技術、激光測距技術、高精度定位定姿技術獲取目標對象的空間幾何信息，具有數(shù)據(jù)精度高、生產效率快等特點。尤其在測繪地理信息行業(yè)應用中LiDAR技術有其獨有的優(yōu)勢，同時隨著點云數(shù)據(jù)處理軟件日趨成熟，這種優(yōu)勢也越來越明顯。本文主要從生產實踐應用的視角選擇通過精度比對的傳統(tǒng)方法來探索機載激光雷達（LiDAR）大面積獲取點云數(shù)據(jù)后的進一步利用，如前所述，本區(qū)域采集的點云數(shù)據(jù)可運用在大比例尺測圖的工作中，同時作為基礎測繪成果，在對其數(shù)學精度有了進一步的了解后，可以在其他測繪業(yè)務及數(shù)字建模等領域進行推廣和運用。

參考文獻

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[2]張開坤，胡帥朋.地面三維激光掃描儀在城市住宅區(qū)大比例尺地形圖測量中的應用[J].測繪學報，2020（S1）：134-136.

[3]武曉天，李慧姝，阮芳，等.機載LiDAR生成亞熱帶森林林下DTM的地面誤差分析[J].測繪學報，2021（11）：101-105.

[4]陜西測繪局.機載激光雷達數(shù)據(jù)獲取技術規(guī)范：CH/T8024-2011[S].北京：測繪出版社，2012.

[5]陜西測繪局.機載激光雷達數(shù)據(jù)處理技術規(guī)范：CH/T8023-2011[S].北京：測繪出版社，2012.

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[7]羅勝，陳海佳，李景壇.新型機載激光雷達在地形測繪中的應用研究[J].經緯天地，2021（8）94-98.