結合LIDAR和RCD相機的1∶2 000地形圖生產探討

張 麗 周 琦

(鐵道第三勘察設計院集團有限公司，天津 300251)

機載激光雷達的基本原理是將激光脈沖測距儀放置在飛行器上，記錄激光脈沖從發射到被地面目標反射回來被接收之間的時間延遲，然后再乘以光速c，從而得到發射點到地面反射點的距離，再聯合IMU確定的姿態信息、GPS測定的飛行器精確的位置信息，即可求出每個激光腳點精確的三維空間直角坐標(X，Y，Z),如圖1所示。

圖1 機載激光雷達原理

目前商用LIDAR系統一般都配備一個中小幅面數碼相機，用來同步獲取影像數據，其主要作用之一是制作正射影像，利用正射影像紋理信息輔助點云分類，提高分類精度。經過正射影像輔助分類后的DEM數據，廣泛用于鐵路勘測橫縱斷面、工點地形圖等的制作，能夠極大提高生產效率。

機載LIDAR技術能夠直接獲得目標點精確的三維坐標，但點云的不連續性及光譜信息的缺乏，使得依靠激光點云數據僅可獲得高精度的DSM和DEM數據，卻很難精確快速提取構筑物、地物邊界等矢量信息。目前商用LIDAR系統配裝的中小幅面數碼相機普遍有像幅小，存在徑向畸變和切向畸變，影像旋偏角大等問題。導致在攝影測量應用中，一方面數據處理過程較為復雜，尤其是在空三加密步驟，往往出現邊緣匹配精度不高、平差無法滿足精度要求、立體模型高程精度超限等問題；另一方面其像幅過小亦導致測圖效率過于低下。因此，在目前的生產應用中，機載LIDAR系統很少大規模用于1∶2 000地形圖制作。

圖2 RCD105相機

本文以徠卡公司的ALS60機載激光雷達及其配備的RCD105數碼相機(如圖2所示)為例，討論利用機載激光雷達點云及中小幅面數碼相機大規模制作1∶2 000地形圖的新方法。ALS60配備的RCD105數碼相機基本參數如下：CCD物理尺寸為49.041 6 mm×36.774 4 mm，像素大小為6.8 μm，像素個數為7 212×5 408萬。

1 結合LIDAR和RCD相機的地形圖制作特點及思路

目前，鐵路航測地形圖制作法基本思路為：采用航攝儀獲取航片影像，利用航片完成刺點和調繪，內業進行空三加密，然后利用數字攝影測量工作站完成立體采集地形圖工作。結合LIDAR點云和中小幅數碼相機的地形圖制作方法則將鐵路勘測中1∶2000地形圖制作和橫縱斷面制作數據源統一起來，可實現數據的充分利用。兩種方法的比較結果如表1。

表1 兩種地形圖成圖方式比較

結合LIDAR和RCD相機的地形圖制作基本思路為：首先通過機載雷達系統獲取點云、影像、POS等數據，并通過解算POS數據及視準軸檢校，獲取點云數據和每一張影像外方位元素；然后對點云數據進行分類處理，獲取高精度DEM，并根據DEM提取地形圖等高線和高程點；與點云處理同步，對影像進行畸變改正，相機檢校，進行空三加密，并在立體模型下采集地物矢量信息；最后將兩種方式獲取的成果疊加，經地形圖編輯處理后形成地形圖。

2 結合LIDAR和RCD相機的地形圖制作流程

按照以上基本思路，對結合LIDAR點云和RCD105數碼相機生產1∶2 000地形圖的方法進行了實際生產試驗，并形成了基本流程圖，如圖3所示。

圖3 結合LIDAR點云和RCD105相機制作地形圖流程

2.1 數據預處理

數據預處理主要包括POS數據與GPS基站數據的聯合平差計算、LIDAR檢校、相機檢校、坐標變換等處理過程。其目的是獲取準確的點云坐標和影像的外方位元素。

2.2 制作等高線及高程注記點

經過幾何地理定位得到的三維激光點云數據反映的是地物表面的幾何信息，其中包括具有高度的點，如樹上、電桿、房頂等，需要對LIDAR點云進行分類濾波，提取出地面高程點。

經濾波分類處理后提取的地形點密度大，數據冗余度高，需要進一步提取地形關鍵點(圖4(a))。考慮增強DEM三維顯示的順暢性和生成等高線的美觀性需要，在容差允許范圍內進一步對地形關鍵點進行平滑處理(圖4(b)，圖4(c))，并結合地物特征線構建TIN格式的DEM。

基于DEM數據和地形圖要求自動生成等高線，高程注記點等地形圖元素。

圖4 地形點的提取

2.3 地形圖地物元素制作

利用點云無法獲取高精度的地物元素(如構筑物、道路、河流等)，需要由數碼影像在立體模型下采集得到。

(1)相機檢校及外方位元素的獲取

一般情況下，IMU與航攝儀視軸之間存在一個角度偏差，即偏心角。通過航飛時獲取的特定檢校場來獲取該偏心角，并以該角度值對所有測區數據進行改正，獲得每一張影像精確的外方位元素。

(2)影像畸變校正

RCD相機為寬幅非量測相機，為保證后續點位匹配和空三平差精度，空三加密前要先對像片進行畸變校正，以消除徑向和切向畸變以及像主點偏移。RCD105相機的檢定參數由澳大利亞的Australia軟件求取，其給定畸變系數同國內畸變改正軟件給定的模型存在差異，可通過實驗比較確定二者系數對應關系，從而完成畸變改正工作。

(3)空三加密

經過相機檢校后的外方位元素具備較高平面精度，通過增加少量的外業控制點即可滿足1∶2 000圖精度要求，通過空三加密工作可進一步消除模型間存在的視差，加強整個測區模型的穩定性。

基于后續測圖的需要，點位匹配后要進行弱區域編輯、粗差剔除，同時檢查標準點位點，保證標準點位有模型連接點。RCD相機存在畸變，因此邊緣匹配點的精度不高，加密過程中要剔除邊緣的點。在沒有外控或外控極少的情況下，空三加密工作需要通過調整外方位元素的權重來確保平差結果的可信度，達到理想的空三結果。

(4)立體模型下采集地物

根據空三加密結果，在立體模型下采集地物及特征線。

2.4 制作地形圖

將DEM生成的等高線、高程注記點數據和立體模型下采集地物數據疊加，在地形圖編輯平臺下進行圖層轉入、等高線平滑等工作，最終生成地形圖。

3 精度分析試驗

3.1 試驗簡介

以貴州某水庫項目為例，簡要分析結合LIDAR點云數據和RCD105相機制作1∶2 000地形圖的精度。該項目地形等級為Ⅲ級。

3.2 試驗過程

利用Mapmatrix軟件進行影像畸變校正，利用IPASCO軟件解算像片初始EO，在SSk數字攝影測量工作站進行GPS/IMU輔助空三加密，采取人機交互的方式調整精度差的匹配點。針對側滾角和旋片角過大導致匹配點精度不高的影像適當放寬像片EO的權重，并在區域網平差結果滿足精度要求下輸出空三成果。

3.3 地形圖精度評定

地形圖精度評定分為平面精度和高程精度兩部分，精度評定采用外業實測數據與地形圖進行對比分析的方法進行。本次一共采集外業平面點50個，高程點20個，部分點平面精度對比分析結果如圖5所示。

圖5 外業實測和立體采集平面精度比較

高程精度評定基于LIDAR點云濾波分類后的DEM和外業實測數據進行，分析結果如圖6所示。

圖6 外業實測和通過LIDAR點云獲取的高程數據精度比較

根據《鐵路航空攝影測量規范》中對1∶2 000地形圖精度要求，從圖5和圖6的精度對比可以看出，結合LIDAR點云數據和RCD105相機制作的1∶2 000地形圖精度完全能滿足要求。

4 結束語

機載激光雷達測量技術在鐵路工程中廣泛應用于橫縱斷面、工點地形圖、三維虛擬踏勘系統制作等。本文闡述的結合LIDAR點云數據和RCD105相機制作1∶2 000地形圖是機載激光雷達在鐵路工程中的應用拓展，實驗證明其成果完全滿足鐵路1∶2 000地形圖精度要求。

另外，結合LIDAR點云數據和RCD105相機制作1∶2 000地形圖也存在一些問題，比如：相對于傳統航空攝影工序多，制圖精度受到更多工序影響，如LIDAR檢校、相機檢校、點云濾波分類等，且等高線生成的高度自動化也增加了后續編圖工序工作量等，這些問題還需要通過進一步對數據處理的算法以及生產流程進行不斷的實驗進行改進。

參考文獻

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