LiDAR技术在公路工程测量中的应用

注：修改后为红色字体，原文黑体或图片LiDAR技术在公路工程测量中的应用摘要:本文依托某高速公路工程测量项目，采集大量LiDAR点云数据，并将扫描的生成的DTM与现场勘测的数据进行对比分析，研究得出LiDAR扫描技术用于公路工程测量的精准度与影响因素，同时针对LiDAR扫描技术应用于公路工程测量的可行性进行了探讨。关键词:LiDAR技术；工程测量；精准度摘要:通过现场对比测试,研究分析了地面三维激光扫描技术用于公路工程测量的精度及其影响因素,探讨了地面三维激光扫描技术用于公路工程测量的可行性。试验研究表明:采用地面三维激光扫描系统生成的DTM平面精度优于高程精度,平面和高程精度基本满足公路工程精密地形图测量、纵断面测量以及横断面测量的要求。影响地面激光扫描系统测量精度的主要因素为点云控制点的精度,包括点云控制点的测量精度、测量时标志的对点精度以及点云控制点的大小,要提高地面激光扫描系统测量精度,应特别注意点云控制点精度的提高。关键词:三维激光扫描技术;公路;工程测量;精度0引言LiDAR是三维激光扫描系统的简称，是一种精准度较高的逆向三维建模及重构技术[1]。通过同步采集目标范围内各实物或实景的三维坐标与高清数码照片等三维立体信息，并经计算机重新构造3D数据模型，快速有效的再现客观事物实时变化的过程[2]。LiDAR扫描技术是继全球定位系统GPS以来在工程测量领域的又一次技术性革命[3]。LiDAR扫描系统根据载体与作业方式的不同可分为支架固定式激光扫描系统、车载移动式激光扫描系统和机载激光扫描系统[4]。目前，我国公路工程勘测主要采用全球定位系统(GPS)、遥感(RS)、数字摄影测量(DPS)、网路地理信息系统(WebGIS)和智能交通信息系统(ITS)进行测量，但是其测量精准度与作业效率较低，且无法满足公路测量勘测水平和质量[5]。然而LiDAR可在测绘物体表面空间坐标的精准度为毫米级,能较好的解决测绘地形图的质量与效率问题[6]。因此，本文依托某高速公路工程测量项目，采集大量LiDAR点云数据，并通过对比试验，分析探讨了LiDAR扫描技术应用公路测量工程的相关问题。三维激光扫描系统又称激光探测及测距系统,简称LiDAR。LiDAR采用高精度逆向三维建模及重构技术,以同步获取目标范围的三维坐标数据和数码照片的方式快速获取大型实体或实景等目标的三维立体信息,通过计算机重构其3D数据模型,再现客观事物的实时的、变化的、真实的形态特性,为快速获取空间数据提供了有效手段。LiDAR是继GPS以来在测绘领域的又一次技术革命。根据载体和作业方式的不同,三维激光扫描分支架固定式激光扫描系统、车载移动式激光扫描系统、机载激光扫描系统三种类型。LiDAR测绘物体表面空间坐标的标称精度可以达到毫米级,有望能解决精确地形图的测绘问题。但在国外应用刚刚起步,在国内应用于公路工程勘测方面的工程实例或研究报道更少。本文依托某山区高速公路的工程勘测实践,通过现场测试对比,分析探讨了地面三维激光扫描技术用于公路勘测的有关问题。1试验方案1.1试验的仪器及性能选用加拿大生产的ILRIS-3D激光扫描仪做为本次试验勘测仪器。该仪器重11kg，发射的光源为一级激光，安全性好，同时使用PDA无线遥控便于操作。ILRIS-3D激光扫描仪的扫描勘测距离长，精准度高，完全符合公路勘测的要求。其主要技术性能指标如表1所示。表1ILRIS-3D激光扫描仪技术性能指标指标性能指数测距范围L(m)反射率为80%，L≤1500m;反射率为20%，L≤800m；反射率为4%，L≤350m激光点直径D(mm)D=0.17R±12(R为扫描距离,下同)最小点间隔S(mm)S=0.026R扫描视角r(°)水平：40°；垂直：40°数码相机的分辨率彩色640×480数据采样率(点/s)2000点/s标称测量精度(mm)3mm1试验方案1.1试验的仪器及性能本次试验使用的地面三维激光扫描仪为加拿大生产的ILRIS-3D激光扫描仪。使用的光源是一级激光,为安全激光,对人体没有伤害,仪器总重量为12kg,该仪器使用PDA无线遥控。该仪器突出的优点为扫描测量距离长,扫描标称精度高,可以满足公路测设的要求。其主要技术性能指标如下。测距范围:当扫描物体表面反射率为80%时,距离达到1500m,当扫描物体表面反射率为20%时,距离达到800m,当扫描物体表面反射率为4%时,距离达到350m。激光点直径(D,mm)大小:D=0.17R±12(R为扫描距离,下同)。最小点间隔(S,mm):S=0.026R。扫描视角:水平方向和垂直方向均为40°。数码相机的分辨率:彩色640×480。数据采样率:2000点/s。标称测量精度:3mm。1.2工点的遴选分别以某高速公路K86+700桩号的隧道进口处、K90+280桩号的隧道出口、K91+150桩号的隧道进口、K94+220桩号的隧道出口做为测试工点A、B、C、D，且4处工点均是山、平地结合的地形，植物覆盖率较低。1.2典型试验工点的遴选为了对一般地形情况下地面三维激光扫描系统测量的各种精度指标进行检测和分析,本次试验选择了安徽某高速公路K88+710左右的老鸦岭隧道进口(工点A)、桩号为K91+300左右的老鸦岭隧道出口(工点B)、K92+130左右的胭脂畈隧道进口(工点C)和K95+200附近的胭脂畈隧道出口(工点D)为现场对比试验测试工点。4处工点均为山地与平地的结合处,地形有山地、有平地,植被主要为稻谷、玉米及散落的灌木、竹林、树林等,植被覆盖相对较少。1.3试验过程2014年10月25日进场，10月26日~27日确定勘测试验场地，在场地选择上必须遵循以构造物工点与植被覆盖率适中的原则。同时，利用地面上的电线杆做为测量坐标点并进行标记(测量坐标点包括点云控制点与平面位置检查点)。10月28日～30日进行LiDAR扫描，并测量标记的各三维坐标。11月1日～10日使用全站仪测量扫描范围内的地形散点。由于ILRIS-3D激光扫描仪不具备对中定向功能，因此扫描时须进行布设，同时对点云控制点测量。此外，点云控制点决定着最终测量所得地形的质量，因此将捆绑尖木棍的电杆做为本次试验的点云控制点，以确保测量坐标点的清晰。将扫描仪器置于视野开阔且平整的地方进行测试，同时在PDA无线遥控上设置好扫描的范围与间距。本次试验在范围内和点云控制点周围的扫描间距分别设定为50mm、5mm。扫描的范围、点间距与速度决定着仪器扫描所需时间，经过在粗算，扫描间距为1m时，使用ILRIS-3D激光扫描仪扫描1km2范围需花费8min左右。1.3试验过程2004年9月15日进场,9月16日～9月17日选定试验场地,场地选定的原则必须是构造物工点,必须具有一定量的地面覆盖物但覆盖物不应过分密集。选定场地的同时,利用地面上的电杆做好相应的测量标志(包括点云控制点和平面位置检查点)。9月18日～20日进行三维激光扫描,同时测量标志的三维坐标。9月21日～30日使用全站仪测量扫描范围内的地形散点。目前,部分地面激光扫描系统提供了对中定向的功能,具有该功能的仪器可将三维激光扫描仪器直接架设于已知坐标的控制点上,并使用已知坐标的控制点进行定向,扫描所测量的点的坐标即为工程测量的坐标,而本次使用的仪器不具有该项功能,因此应首先和摄影测量一样布设并测量点云控制点,点云控制点的精度将直接影响最终地形测量的精度,因此要求点云控制点的目标要小而清晰,并且容易辨认,本次点云控制点采用在电线杆上捆绑带有尖头的木棍。扫描时首先选择具有开阔视野并利于架设仪器的地方设置仪器,然后通过PDA无线遥控设定扫描区域、扫描间距。本次试验在范围内扫描间距设定为5cm,点云控制点附近扫描间距为5mm。扫描时间长短取决于扫描面积、扫描点间距和扫描速度。据粗略估算,用ILRIS-3D激光扫描仪以1m的扫描间距进行扫描,1km2的扫描时间约500s。2试验数据处理分析2.1试验数据处理通过对A、B、C、D工点的扫描，共计得到扫描点11494365个。整个试验需将各工点独立进行扫描，且1次完成，确保点云块之间无连接。然后将扫描点导入PolyWorks随机软件包，依次对点云数据进行编辑、计算、显示和输出的处理。2试验数据处理分析2.1试验数据处理本次扫描的4个工点共生成扫描点11494356个。由于每个工点只扫描了1次,且各工点之间互相独立,因此不存在点云块之间的匹配连接问题。整个数据处理采用随机软件包PolyWorks进行处理,它有IM排列模块、检测模块、整合模块、编辑模块、纹理模块、显示观察模块、压缩模块以及输出、展示、功能等模块,可以对点云进行各种编辑、处理、显示和输出。(1)转换坐标。根据标记点的扫描间距不同，将坐标点的位置通过PolyWorks随机软件包进行选取。首先，选取点云图上的测量标记点位置并输入坐标，然后通过PolyWorks随机软件包计算出点云与工程坐标系中匹配和转换的精度。通过计算本次试验工点A的转换精度为3.16、工点B为4.57、工点C为3.45、工点D为4.63，精度均较高。(1)坐标转换。通过PolyWorks软件包选取点云中测量标志点所处的位置,一般标志点所处的位置扫描点间距小,点云密度大,本次试验中,标志点所处位置点间距为5mm,其他部分扫描点间距为5cm,因此点的密度明显不同。通过移动、旋转和放大在点云图上选定并标定出测量标志点的位置,输入各个测量标志的坐标,通过软件包即可计算出点云与工程坐标系匹配和转换的精度。工点A、B、C、D的转换精度分别为3.15、4.56、3.44和4.62cm,精度均比较高。转换精度主要取决于采用的全站仪或GPS测量的精度、标志点的精细程度。因此测量标志点应以较高的精度进行联测,测量标志宜小且清晰。(2)筛选数据。在大量点云控制点中筛选出测量地形图所需的点云(如地表的点云)做为测量地表的坐标，同时将地形图不需要的点云(如植被)进行删除处理。(2)数据剔除。野外扫描得到了大量的点云,这些点云有的是需要的,如地表的点云,利用其可以测量地表的坐标,但有些却是测量地形图所不需要的,如植被。PolyWorks软件包只能通过两种方式剔除这些数据的影响,一是通过移动、旋转、选取和删除等编辑功能,实现对某些点云的剔除;第二种方法是通过对具有不同高度植被的地表分块处理并扣除植被的高度,从而得到地表的坐标。这两种方法均不理想,用于大面积地形图测量是不可想象的,也许这是地面三维激光扫描系统很难解决的问题。(3)采集数据。完成坐标转换与数据筛选后得到实际测量目标所需的点云与点云坐标，本次测量在地形图范围内共采集378422个扫描点，这些扫描点能直接生成数字地面模型(DTM)，也能在某段间距内插获取该样点的坐标与高程。(3)数据提取。经过数据转换和数据剔除后即可得到实际测量目标所需要的点云和点云坐标,本次测图区域内提取的扫描点为3784321个,由这些点可直接生成DTM,也可以按一定的间距内插提取样点的坐标和高程。(4)建立数模。利用在测量地形图范围内采集的扫描点建立数字地面模型。(4)数据模型构建。利用在测图区域内提取的扫描点构建数据地面模型,图1为工点B扫描点云所形成的数据地面模型。2.2精度分析将试验数据进行处理，分别得到测量标记点的平面坐标与间距为1m、2m、5m的地面散点坐标。通过对比分析三维扫描仪测出标记点、实际现场测量点的平面坐标，计算出三维扫描的平面精度。将间距为1m的地面坐标、高程分别生成DTM，并在DTM内植入实际现场测量点的平面坐标，通过对比两者的高程，可得到测量地形图的高程精度；而横向、纵向断面的精度分别是以其断面在DTM中的测量所得地形变化点的间距对比现场实际测得地形变化点的间距来获取。标准差σ在测量工作中也称中误差,它是用来度量变量的可能值在其数学期望周围的离散程度,测量误差的数学期望一般为0,因此中误差实际是用来表示测量误差分布及离散程度的指标。本文以中误差来衡量三维激光扫描的平面精度和高程精度。经过对扫描点云的处理,得到了测量标志点的平面坐标和1、2、5m间距