三维激光扫描技术在河道测量中的应用

(整期优先)网络出版时间:2017-12-22
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三维激光扫描技术在河道测量中的应用

袁日兴

广东正方圆工程咨询有限公司广东广州510115

摘要:河道测量是进行河流开发整治和河道水文模拟的基础,传统的河道测量工作量大、效率较低,采样密度有限,其数据获取方式和处理模式已经不能完全满足河流信息化的需求。三维激光扫描技术的出现,改变了已有的数据采集方式,为空间三维信息的获取提供了全新的技术手段。近年来,随着激光雷达的发展,三维激光扫描仪和移动测量系统也尝试被应用到河道测量中,它能对物体进行三维扫描,从而快速获取目标的高密度三维坐标,同时也是一种实时性、主动性、非接触面测量的数据获取手段。本文分析了三维激光扫描技术在河道测量中的应用。

关键词:三维激光扫描技术;河道测量;应用;

该系统在载体移动过程中能快速获取高精度的定位定姿数据、高密度三维点云和高清连续全景影像数据。基于这些精准的数据可以生产出河道、库区和海域的大比例尺地形图、DEM、全景影像、水岸线、符号库等多种数据成果。除此之外,船载系统还可以集成多波束测深模块,在移动过程中,除了能够获取激光点云和全景影像外,同时能够获取水下地形数据,通过系统配备的数据加工处理、海量数据管理和应用服务软件,从而为用户提供快速、机动、灵活的水上水下一体化三维移动测量解决方案。

一、原理

三维激光扫描技术之所以能够实现高效运行,其中的三维激光扫描仪、软件操控设备、数据处理系统、数码相机以及其他附属配件组成,利用这些设备组成的三维激光扫描技术集成了一个新型空间信息数据获取系统。三维激光扫描仪是利用一台高速精确的激光测距仪,再配上一组反射棱镜。激光测距仪能够主动发射出激光,既能够发射又同时能够接受从内部的自然物表面反射回来的信号,从而达到测距的目的。建立一个仪器自自定义坐标系,从三维激光扫描仪发射器中发射出一个激光脉冲信号,从物体表面的漫反射之后,再按照基本相同的路径反向传回到接收器中,做出一个目标点P与扫描仪距离S,其中的控制编码器进行同步测量每个激光脉冲横向扫描角度观测值α和纵向扫描角度观测值β。最后通过后处理软件对采集到的点云数据以及影像数据进行转换,满足数据库的需求。

二、三维激光扫描技术在河道测量中的应用

1.系统作业技术流程。

(1)外业数据采集流程。船载移动测量系统应用于航道测量的外业数据采集流程,主要包括基站架设、IMU对齐、激光点云与全景照片采集等过程。一是基站架设:选择测量航道中已知的控制点作为基站的架设点,采用纯静态模式采集,为设备提供后差分处理的静态数据,通常的采集时间间隔为1s,截止高度角为10°,对于大型的河道扫描工程,需对每天的采集情况进行记录。二是IMU对齐:设备开机后,首先让船体进行高动态的运动,进行IMU对齐,由于船只行驶的轨迹、速度、方向及GPS信号状态都会对IMU的收敛有所影响,IMU在进行动态对齐时应按照直线、8字形及圆形的轨迹进行收敛,这种行驶轨迹下的收敛速度最快。三是数据采集:船载移动测量系统需要设置的参数主要包括激光器参数和全景相机参数。为了保证点云的精度符合航道测量的需求,按照河道测量依据的规范,激光设备参数选择测距为950m,垂直分辨率为0.05°,限制船速为7节(约13km/h),可以保证垂直和水平方向的点间距在15cm。另外,全景相机拍摄的参数按照6s/张进行拍照,拍照间距约为21m。四是数据拷贝、存储:完成数据采集后,分别拷贝POS轨迹数据、激光原始数据、影像数据和基站数据,便于后续的数据融合解算。

(2)内业数据处理流程。一是POS解算:使用轨迹位置姿态解算软件,添加基站静态采集数据和移动站数据,进行后处理解算IMU轨迹位置姿态信息。二是点云融合:采用数据融合软件进行激光数据融合,生成点云文件,便于后期的应用。三是数据预处理:经过融合解算的数据处理成河道应用所需要的工程数据,包括点云噪点过滤、点云分类、影像与点云配准和数据格式转换等过程。四是影像与点云配准:由于外界因素等其他因素影响,全景影像有可能发生旋转、偏移等现象,造成全景影像不能很好地与点云进行匹配,需要在后续处理中调整全景相片6个参数使得全景影像与点云一一匹配重合,以方便后续作业。数字测图:借助中海达的点云处理软件,可以在基于激光点云和全景影像的基础上进行数字化测图,实现二维多段线、三维多段线及三维点的采集,方便河道地形图的生产。

2.点云数据预处理。地面三维激光测量技术采集数据内业处理主要包括多站激光扫描数据的拼接与坐标转换、数据滤波分类、数据简化处理、地表建模、特征提取等。一是点云数据的拼接与坐标转换。为了得到研究区的完整地形模型,必须将不同站点、不同角度扫描得到的三维数据转换到统一的项目坐标系中。对于采集获取的点云数据,利用软件中的标靶拼接功能进行点云拼接。在精扫反射体中选取一定数量的公共标靶作为同名点,同时利用量测标靶的大地坐标,通过所选定的同名点计算出变换参数进行拼接。坐标系的转换是通过阶旋转平移矩阵实现的通过坐标转换可以实现项目坐标系到全局坐标系的转换。二是点云数据的滤波分类。对于点云中存在的系统误差、被测物体表面特征引起的误差、人为随机误差等因素产生的各种噪声,以及植被等各种非地面点,需要通过滤波分类进行去除。首先去除数据中的过低点(水体的镜面反射产生)、高点、孤立点等,然后采用一种基于不规则三角网(TIN)的渐进加密算法对非地面点进行滤波处理,该方法首先将原始数据进行格网化分,寻找每个划分格网中的最低点,并将其作为初始种子点,生成一个初始的TIN表面模型,再通过迭代对其他各点进行判断.这种算法的关键性问题在于滤波阈值的选取,主要的滤波参数有地形坡度、迭代角、迭代距离等,需根据试验区点云数据特点选择合适的参考值。最大的一个优势就是可以有效地保留地形变化特征,处理曲面不连续的情况,适用于本次河道测量试验。对于不能完全去除的部分非地面点和噪声点,进一步通过人工方法进行处理。三是点云数据的简化处理。地面三维激光扫描获取的数据由于扫描距离的影响,点云密度变化较大,对于扫描距离较小的密度过高的点云数据需要进行相应的稀疏化处理,主要采用基于点云的离散度进行点云简化处理。

3.DEM插值与河道断面提取。一是DEM插值。DEM插值的理论基础是地形的空间异质性和空间相关性等特征,特别是空间相关性.DEM插值算法都是建立在“地理学第一定律”基础之上的,调节着已知采样点对未知插值点的权重影响因素,其地理意义间接或直接地表达了相邻两个空间对象的空间相关关系。本文主要选取了反距离加权插值(IDW)、谢别德插值(SPD)、径向基函数插值(RBF)、克里金插值以及三角网插值算法(TIN)等进行插值试验,对不同算法的插值效果和误差进行分析。二是基于DEM的河道断面提取。基于DEM自动生成河道断面,可以快速有效地解决传统河床断面提取方法效率低的问题。从DEM数据中提取断面数据步骤如下:(1)河道断面位置的确定。文中使用河道断面中心点的水平地面坐标来表示河道断面的位置,采用试验区遥感影像通过矢量化获取河流中心线,沿中心线间隔一定距离采集断面中心点。(2)河道断面的方向的确定.在河流中心线采集时由上游向下游采集,在断面中心点位置以中心线切线的垂线方向确定河道断面方向。(3)河道断面方向上的点信息的提取,沿断面方向,以给定点为起点分别向两边延伸,每隔一定的水平距离采样一个点,计算该点的坐标值,并通过该坐标值从DEM数据中查询得到该点的高程值。(4)采样点插值提取河道断面.从离散的数据中提取断面信息必须先对其进行插值处理以获得连续的断面数据信息。在具体实现时,可采用三次样条函数插值或线性插值对离散点数据进行插值处理。针对河道扫描试验,选取插值算法对试验数据进行插值对比分析,DEM插值网格大小设置从目视效果来看,其中SPD插值效果最差,空洞填补不完善,与实地地形差异大;RBF生成格网平滑效果差,局部细粒凸起明显;TIN插值三角面特征明显,平滑效果差,生成格网稍显粗糙;插值生成的格网DEM与实地地形特征较吻合格网的平滑效果较好,IDW与真实地形更接近。三是河道断面信息提取。本文采用基于DEM自动生成河道断面,可以快速有效地解决传统河床断面测量效率低的问题。河道断面自动生成,主要是根据河道主流线(中心线),从河道上游起始点位置开始,每隔一定的距离生成等距离的河道断面。断面提取精度与点云数据的密度有很大的相关性,点云密度越大,提取的特征点越多,提取的断面越准确。依据河流中心线,从河道研究区起始点位置每隔2m的距离生成等距离垂直于河道主流线的断面。在生成的断面中,可以对断面线进行编辑、修改等。每一条断面线都是都是由一些特征点构成,并且特征点都比较密集,证明断面的提取效果比较好。为了更好地研究得到断面的效果,将断面中的断面数据导出,导出的断面数据中包含每条断面线中特征点的坐标信息以及中心线的信息。这里选取其中一条断面线中所含有的特征点的信息进行分析。测量系统能够同时获取激光点云和全景影像数据,利用全景配准后的工程数据,可以基于全景影像进行地物量测,同时也方便直观地判读地物要素和进行地物类别属性的识别。为了更好地判定提取的断面的精度,选取实测地面点与断面数据进行对比分析。主要计算实测数据与断面数据之间高差中误差进行对比分析。试验中误差主要来源于地表植被的影响,在滤波分类过程中有些低矮植被很难剔除,影响了数据的后期处理。其测量出点的密度比常规仪器测出点的密度大得多,因而其所需加密的点更少,当不考虑仪器精度等因素影响时其测量的精度高于常规仪器测量的精度。另外包括RTK测量误差、点云配准误差、坐标转换模型误差等。三维激光扫描用于河道测量存在的另一个问题是水下地形的获取。由于试验所采用三维激光扫描仪无法穿透水体,不能有效获取水下地形,可以采用其他手段补充获取。

本文利用地面三维激光扫描技术快速获取高密度的河道点云数据,采用自适应TIN方法滤波分类,并基于反距离加权插值算法生成高精度的DEM,最终提取的断面数据精度较高,能够满足在河道测量中水上地形测量的需求,获取数据可应用于河流动力学模拟,计算河床过水能力、流速分布和流量等,同时获取的植被等河道地物信息也可用于水文模拟参数的获取。三维激光扫描技术在河道数据获取效率、精度、完整性等方面与传统测量方法比较具有一定的优势,该技术在河道测量应用中有着广泛的前景。DEM处理和各种地形分析,也可以应用点云和影像数据进行建模和模拟分析,充分显示测量系统具有高精度、高效率和成果丰富等特点,能较好地推广到河流、库区等水域的测量应用中。

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