XXX基于三维激光雷达技术的大比例尺地形图解决方案

基于三维激光雷达技术的大比例尺地形图解决方案一激光雷达技术1.1综述激光雷达测量技术（LiDAR）是当今测绘业界先进的遥感测量手段，是继GPS空间定位系统之后又一项测绘技术新突破。自20世纪60年代末世界第一部激光雷达诞生以来，激光雷达技术作为一种重要的航空遥感技术，与成像光谱、成像雷达共同被誉为对地观测三大核心技术。迄今为止，激光雷达的研究与应用均取得了相当大的进展，已成为航空遥感领域主流之一，其应用已超出传统测量、遥感以及近景测量所覆盖的范围，成为一种独特的数据获取方式。LIDAR技术具有高精度、高分辨率、高自动化且高效率的优势，集激光扫描、全球定位系统和惯性导航系统技术于一身，同时配备高分辨率数码相机，可实现对目标的同步测量，生成高密度激光点云数据，已成为世界各国进行大面积地表数据采集的重要主流与趋势。与传统摄影测量技术相比，激光雷达技术生成三维信息更快、更准确，特别能穿透地表覆盖的森林植被快速获取地形信息的能力，具有其他技术无可比拟的优势。采用激光雷达技术获取地面及其覆盖物（植被、电力线等）的精确三维坐标,生成高精度地形信息,可作为土地利用、工程建设规划、城市管理、河海地形、水库大坝、山坡检测、防灾、矿业、农业、林业、公共管理等方面数字化、自动化等应用基础。1.2激光雷达技术基本原理激光雷达是一种有效的主动遥感技术，通过发射激光脉冲及精准的量测回波所经过的时间计算传感器与目标物之间的距离，再结合飞行器姿态信息、位置信息进行相关解算和坐标转换可以得到高精度的三维数据。机载激光雷达系统主要由飞行平台、激光测距系统、全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）以及相关的控制存储单元组成。激光测距系统是激光雷达的核心组成部分，通过发射、接收激光信号可以精确测量发射器和目标物的距离。激光测距一般采用方式：脉冲测距和连续波的相位差测距。连续波激光器市场上较为少见，因此现有的激光雷达系统多采用脉冲测距的方式。通过激光器发射一束窄脉冲，与目标物接触后产生反射，并通过接收器接收回波信号。由于脉冲的速度已知（光速），接收器可以精确测量脉冲发射到接收到反射信号的时间，从而获得目标物与激光器的距离，其测量精度常常可以达到毫米级。随着激光雷达技术的发展，激光雷达的飞行平台可以根据需要和实际作业条件进行多种选择，目前常见的搭载平台有小型飞机、固定翼飞机、直升飞机、无人机、动力三角翼、无人飞艇等。激光雷达系统工作原1.3激光雷达优势•直接获取目标三维信息：利用POS和激光信息直接获取具有真实地理坐标的目标三维信息•自动化程度高：对目标区域进行全自动数据获取•受天气影响小：主动遥感，通过主动发射激光脉冲进行数据采集•精度高：测距精度最高可以达到毫米级别•穿透能力强：可以穿透植被获取高精度地形信息•快速进行数据获取：每秒最多可发射数千万个点，快速进行大面积数据获取激光雷达技术可以穿透茂密的森林而获取厘米级的地面高程信息直接获取目标三维信息二激光雷达数据采集2.1技术路线激光雷达数据测量作业的生产环节，主要包括航摄设计、航摄数据采集、数据预处理、激光数据分类、数字高程模型（DEM）制作、数字正射影像（DOM）制作。其详细作业流程如下图所示。2.2航飞设计地面基站在飞行区域内，架设GPS固定基准站，用地面GPS固定基准站采集的数据与POS系统内部的双频GPS接收机采集的数据进行差分测量，经数据处理获得连续的、更精确的传感器位置。根据差分GPS技术要求，GPS基站与机载GPS距离不能大于30km。根据这一要求，设计在航测区域内均匀布设2个基站即可满足要求。地面基站技术设计站点原则架设在GPSC级以上控制点。基站间隔平均30km。基站设备双频GPS设备，续航能力8小时以上。采用天宝5700高性能双频GPS设备，提高地面设备采集精度。观测要求GPS接收机数据采样间隔0.5秒；最小卫星数4颗；卫星截止高度角5度；量取GPS天线高，填写观测手簿等相关资料。检校设计检校场设计检校场选择面积约1km×1km区域，要求地形平坦，尖顶房多。检校场航线ABCDEFGHJKLM检校场航线设计参数表航线相对航高影像分辨率01、02、03、04750m9cm说明：激光检校航线为01、02、03、04。其中03、04为垂直尖顶屋来回飞行航线，02为平行01的航线。检校场控制测量检校场测量1、布设激光检校控制点要求：1）直线控制点：每隔50米一个控制点，长度大约2公里，精度2cm，越高越好。2）零散控制点：在中心区域均匀布设10-15个控制点，精度2cm，越高越好。3）所有控制点都布设在路面上，且地物材料均匀。避免高低反射率交接地区，避免周围地物遮挡，避免在陡坎和地物过度边界、便道边缘布设。2、布设相机检校控制点要求：1）在重叠中心区布设5-10个控制点，在航线四个边缘区域总共布设5-10个控制点，精度2cm。2）控制点选取地物特征点上，并做好点之记和控制点照片存档。航线设计航线设计航线示意图2.3质量保障措施激光雷达生产质量管理贯穿于承接任务、组织准备、技术设计、生产作业、过程检查直至产品交付使用全过程。实施质量管理，坚持以预防为主的指导思想，所有生产采取PDCA模式进行。P—策划：为提供结果建立必要的目标和过程；D—实施：实施过程C—检查：根据方针、目标和产品要求，对过程和产品进行监视和测量，并报告结果；A—处置：采取措施，以持续改进过程业绩按质量控制的实施办法，实行三级质量检查制度，即作业者自查、作业部门设立的专职检查人员的过程检查、质量管理部门的最终检查。每级检查要有明确的检查内容和要求，还应有相应的记录和报告。各级检查独立进行，不得省略或代替。各级检查记录中对发现的问题提出处理意见，并对处理后的结果进行复查。检查中发现的质量问题应及时改正。2.4飞行质量保障1.飞行控制措施整个航飞过程中，飞机转弯坡度一般要控制在15°以内（标准转弯），避免造成GPS卫星信号的失锁，导致航飞数据作废而重飞。如果航路时间大于30min，则在进入测线前必须转个n字形弯，才能开始正式测线航飞。在沿测线飞行过程中，必须满足如下要求：（1）不同航线必须采用左转弯和右转弯交替方式，绝对不能绕圈飞行；（2）偏离航线不得大于25m，航高上下偏离不得大于25m‘（3）航偏角一般不大于6°，最大不大于15°；（4）像片倾斜角一般不大于2°，最大不大于4°；（5）航线转弯曲度不大于3%；（6）飞机速度要求保持在航摄设计时速；2.飞行前地面测试按照严格的仪器操作规范，每次起飞前认真做好地面通电测试及相关准备工作，确保整套航摄系统处于正常状态。3.航高和航线弯曲度控制航摄作业人员通过激光雷达测量系统实时监测飞行高度，当实际飞行高度数值与设计飞行高度发生偏差时，应及时与机长沟通给予修正，确保航高满足设计要求。由于每一条航线都设计有5km的预备航线，确保飞机有宠妃的时间准确平稳地进入航线。航飞过程中航摄作业人员通过监视器观察航迹偏差漂移情况，当飞机沿航迹左右发生偏差即将超出规定值时，应及时提醒机长进行修正，确保航线弯曲度小于3%。4.航向和旁向重叠度控制由于激光雷达测量系统集成了先进的航摄控制系统实现GPS定点曝光，因此确保飞机在设定规定的航线飞行后，航片的航向和旁向重叠度即得到有效保证。5.影像色彩质量控制在每天航摄作业时根据具体天气情况使用最佳曝光参数，在航飞过程中要一直监控航片质量，做好航测中飞行速度、高度、摄影质量、激光回波的检查记录工作，并根据天气变化情况适时调整曝光参数，以确保同一项目不同架次、同一架次不同时段所拍摄的航片影像校色准确、色彩均匀、相同地物的色彩基本一致。2.5摄影质量评价航摄飞行结束后需对航摄成果进行检查，包括阴影、云影、航测漏洞、重叠度和航片角等，填写航摄鉴定表。如果采集的数据无法满足项目要求，需及时安排重新采集。航摄作业全部结束后要编写航摄外业总结报告。激光航测数据采集生产流程质量控制示意图三数据处理3.1三维激光扫描数据处理总体技术路线3.2数据预处理POS数据处理所需数据：机载数据、基站数据、基站说明、偏心分量值解压缩数据将获取到的pos数据进行解压缩，Extract解压完毕后，检查是否有数据丢失（gap）。GPS数据的差分计算对于POS数据处理整个流程来说，对GPS数据进行差分计算最主要的一个目的就是，能够为和IMU数据融合提供一个精确的GPS数据，因为IMU数据的精度相当地依赖于GPS数据的精度。数据的加载，加载机载数据和基站数据，设定正确的基站坐标，通过软件计算进行GPS数据的差分计算。激光数据预处理不同的设备获取到的激光点云数据格式均不相同，我们需要通过三维激光扫描设备自带软件将获取到的原始三维激光点云数据进行预处理，将其处理成通用的点云数据格式，以便进行后续的数据处理及产品生产。影像数据预处理通过设备自带软件将获取到的原始影像数据进行预处理，将其处理成通用的影像数据格式，以便进行后续的数据处理及产品生产。3.3激光点云数据处理与DEM制作点云数据处理流程激光检校测距误差受多种因素的影响。对于脉冲式激光器来说，测距误差主要取决于激光飞行时间的测量精度。测角误差包括扫描角零点误差与扫描角比例误差，扫描角零点误差表现为当瞬时扫描角为零时，激光出射方向与激光扫描器坐标系Z轴不重合；而扫描电机的非匀速旋转以及扫描振镜的振动都会给扫描角带来误差，表现为实际扫描角与理论扫描角之间存在一定的比例关系。其中主要包括扫描振镜与轴承之间的力矩误差以及实际偏转角与预设值之间的差异。为此需要在专门的检校场进行测距、测角改正。利用LIDAR定向扫描，在其每个整数角度处布设标志点，然后利用全站仪获取各标志点的精确位置，根据测量的真实坐标和LIDAR系统量测坐标反推参数，最终得到测角、测距相关改正数。检校的最终目的是要确定所有的系统误差，并对所求的原始激光点数据进行改正，使其只剩下随机误差。数据分块由于整个测区的点云数据量非常大，计算机的硬件处理能力有限，所以我们需要将数据分成小块以满足计算机的处理能力。点云分块要参考点云密度和电脑RAM，一般分块规则如下：2GMRAM-大约每块500万个点。4GMRAM-大约每块1000-1500万个点。例如：数据加载后可以发现，原始数据的点云密度在4（点/米2）左右，考虑到2GMRAM机器的处理速度，500w/4=1250/米2，因此，实际项目中，我们将Block大小设置为1000m*1000米，及每1平方公里一个块。点云分块结果点云分类一束激光打到地面上，可以有若干次的反射信号回来，我们需要得到地表的信息，可采用处理最后一次反射值（lastecho）的方法。最后一次激光反射值里不但有地表反射回来的值而且还有像建筑物、植被等地物，反射回来的激光点云数据。因此我们需要将这些，不同地物反射的激光点数据区分开来。自动分类通过软件自动分类算法，我们将点云数据可以分成若干类别。此项目的成果产品是DEM，按照DEM的生产流程我们只需要得到准确的地面点云数据。因此，本项目中我们将点云数据自动分成以下几类：地面、建筑物、植被、低点、重叠点等。人工交互分类由于自动分类算法分出的地面点不可能完全正确，这时我们需要人工干预，进行手动分类，将实时获取的影像作为参考，将不正确的分类通过人工干预的方法得到正确的地面点。下图是正确分类后的地面点云数据：DEM产品生产得到正确的地面点后，将这些地面点进行网格化，并内插成间距为1米的DEM。下图为DEM产品示意图：3.4影像数据处理与DOM制作DOM生产流程空中三角测量空中三角测量是生产DOM产品非常关键的一步，空三的精度直接影响成果的精度。首先在影像上手动选择同名点，同名点要求分布均匀，尽量选择在每张影像的四个角上；然后进行自动匹配，将所有影像匹配出同名点；下一步进行粗差剔除，将自动匹配的粗差点剔除掉，保留精度符合要求的同名点。影像镶嵌及拼接线修改利用空三的结果进行影像镶嵌，两幅影像的镶嵌线比较平直，使得整幅影像看起来不够平滑、或者在房屋等高于地面的地物上有导向误差，这时需要手工编辑拼接线，使整个图幅色调均匀、平面误差符合精