適用于山區輸電線路優化設計的機載激光雷達數據采集與處理方法

汪巖松，許邦鑫，劉 平

(安徽省電力設計院，安徽 合肥 230601)

當前，電網建設呈現出電壓等級高、規模大、路徑長等特點，隨著社會發展，線路規劃走廊的位置確定愈加困難，線路走廊常常穿越植被覆蓋十分密集的山區，這給輸電線路的勘測和設計工作帶來了很大的困難，也對勘測設計提出了更高的要求。在這種情況下，新的技術手段得到應用，機載激光雷達測量技術(Airborne LIDAR)就是其中的一種。

機載激光雷達測量技術是一種主動式遙感對地觀測技術，一般以飛機或直升機作為飛行平臺，通過激光測距獲取地表高程信息。由于激光雷達測量系統發射的脈沖波可以穿透植被，即使在植被覆蓋十分密集的山區，機載激光雷達測量技術也能獲得高精度的數字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)，這是傳統航空攝影測量技術所不能比擬的。正是由于這一優勢，機載激光雷達測量技術開始應用于輸電線路(特別是山區的輸電線路)工程實踐。

目前，利用機載激光雷達測量技術，國內有多家電力設計院或獨立完成，或與科研院所合作共同完成了一些輸電線路的勘測設計工程項目，積累了不少寶貴的經驗?？梢灶A見，機載激光雷達測量技術作為一種新興的對地觀測技術，將在電力行業得到更廣泛的應用。

從目前國內已有的相關工程應用實踐能夠看出，機載激光雷達測量技術應用于平原地區或植被覆蓋一般密集的山區的電力勘測設計是比較成功的，但在植被覆蓋特別密集(水平方向和垂直方向的植被覆蓋都十分密集)的山區，取得的效果并不理想。這是由于盡管激光雷達測量系統發射的脈沖波可以穿透植被，但在植被覆蓋特別密集的山區，一次掃描能夠完全穿透植被，打到地面的激光腳點并不多，這會造成大面積的地面點缺失，從而影響DEM的質量。

其次，在后續LIDAR數據的處理過程中，目前計算機自動分類的大多數算法應用于帶有植被的粗糙山地時都會產生或多或少的錯誤。人工干預能避免這些錯誤，但這一方面對作業人員的素質要求較高，另一方面效率很低。

再次，所前文所述，山區的LIDAR數據既存在數據采集過程中地面點可能過少的問題，又存在數據處理過程中分類可能不到位的問題，所以由此生成的DEM的質量在某些區域并不可靠，但如何評價機載激光雷達測量技術生產的DEM的可靠性，目前尚沒有好的方法。

本文的主要目的便是解決目前機載激光雷達測量技術應用于山區輸電線路工程的上述問題，以保證LIDAR數據的質量，提供更可靠的最終產品，更好的為輸電線路的優化設計服務。

1 機載LIDAR數據采集一般流程

1.1 空域申請

在執行任何一個航攝任務前必須按規定向有關部門申請空域取得航飛權。由于機載激光雷達測量系統通常帶有CCD相機，所以航飛權期間，應選擇天氣較好的時段進行飛行，以保證航拍影像的質量。

1.2 航飛設計

在進行航飛設計時，應遵循安全、經濟、周密、高效的原則。航飛設計的底圖，一般宜采用1/1萬、1/5萬比例尺地形圖或具有空間地理定位的遙感衛星影像。使用專門的航飛設計軟件(如Leica的FPES，IGI的WinMP，Riegl的TrackAir)，以審查后線路路徑走向為導向，連續布設若干個首尾相連的航攝分區覆蓋線路帶寬范圍的帶狀攝影，各航攝分區的設置宜在保證覆蓋的前提下對彎曲的地段拉直航線，選用盡量少的航線。專門的航飛設計軟件通常能導出GoogleEarth支持的飛行路徑文件，所以在航飛設計完成后，可以使用該文件在GoogleEarth中進行模擬飛行，以檢查設計質量和發現安全隱患。

1.3 地面GPS基站布設與測量

根據攝區情況，必須合理布設至少1個基站，且攝區內任意位置與最近基站間距離不宜超過50km。 站址點應位于開闊處，附近無電波干擾，衛星信號接收情況良好，且易于保存?？梢猿浞掷梅弦蟮囊延锌刂泣c作為站址點，當基站點坐標未知時，應對基站點實施GPS靜態定位測量，觀測和坐標解算應按D級GPS網要求進行。

本工程布設了5個基站，間距約20公里，設計基站點位位于飛行覆蓋區域內，可用基站點坐標對點云處理結果進行對比校核。

1.4 數據采集

在飛機起飛前30min，打開地面基準站上GPS接收機，在飛到測區之前，打開POS系統，靜止一段時間，接著按“8”字形飛，飛完之后直飛5min，以保證POS系統處于最佳工作狀態，然后開始數據采集。在測區進行數據采集時，飛機可按設計航線自動飛行，掃描儀及相機、POS系統按設置的參數進行數據采集。數據采集完之后再依次直飛5min、倒“8”字形飛、靜止幾分鐘，關掉POS系統，地面GPS接收機待飛機關掉POS系統后30 min再關。如果機場距離測區較遠，就不用在采集測區數據前后飛倒“8”字形。總之，在采集數據之前，要保證POS系統處于良好的工作狀態。

2 機載LIDAR數據處理的一般流程

2.1 預處理

預處理工作主要包括DGPS數據預處理計算、偏心角計算以及對觀測質量、共星情況和解算精度的檢查，其中偏心角的計算方法是：通過檢校飛行獲取的激光數據，疊加對比往返航帶中各明顯地物激光數據的差異，逐漸調整偏心角數值，在激光數據達到完全一致時的偏心角，即確定為IMU與激光掃描儀的實際偏心角。

2.2 點云分類與DSM、DEM制作

在對點云分類前，應首先將激光點云中的粗差點予以剔除。點云分類的目的是將植被、人工建筑等非地面點云數據與地面點云數據分開，并把所有的地面點云數據單獨提取出來。在點云分類完成后，應進行分類質量檢查，目前一般采用目視檢查的方法。

利用剔除粗差后的點云數據就可以進行數字地表模型(Digital Suface Model，DSM)的制作，利用分類后得到地面點云數據就可以進行DEM的制作，目前較常用的方法是通過一種擴展的狄洛特三角網進行內插。

2.3 DOM制作

利用機載GPS/IMU所獲取的影像外方位元素，以及分類后的地面點云數據或制作完成的DEM對航空數碼影像進行正射糾正后生成DOM。正射糾正過程中影像的分塊大小應適當，影像與影像之間要保證一定的重疊度。

3 適用于山區輸電線路優化設計的LIDAR數據采集與處理改進方法

3.1 航飛設計的改進

在水平方向和垂直方向的植被覆蓋都十分密集的山區，由于植被葉面間的空隙很少，激光雷達系統發射的脈沖波穿透植被的概率大幅度下降，使得部分區域沒有或只有少量的地面點，制作DEM時，這些區域的高程值需要通過內插得到。當區域較小或地形較平坦時，該區域的DEM質量一般是可靠的；但當區域較大或地形變化較劇烈時，該區域的DEM就不可靠了。

不考慮地形、植被分布、植被葉面含水量等因素，脈沖波穿透植被的概率與單位面積內脈沖波的密度、脈沖波的入射方向以及脈沖波的發射能量有關。因此，可以通過以下方式來增加脈沖波穿透植被的概率：

(1)增加單位面積內脈沖波的密度，實際上就是單位面積的點密度。點密度與飛行高度、掃描角以及飛行速度有關，飛行高度越低、掃描角越小、飛行速度越慢，點密度就越大。在進行航飛設計時，點密度和掃描帶寬常常不能兼顧，因為掃描帶寬與飛行高度和掃描角有關，飛行高度越高、掃描角越大，掃描帶寬越寬。為了同時保證掃描帶寬和點密度，可以采取一定重疊度的多航帶飛行方案。

(2)一次掃描中，脈沖波以某一個入射角度射向地面，如果再增加一次或多次掃描，脈沖波就能以兩個以上的不同角度射向地面，這樣脈沖波穿透植被到達地面的可能性就增加了。增加掃描次數實際上就是增加航帶，如果使用雙航帶，讓兩次飛行的路徑位于線路走廊的兩側，就可以保證航帶重疊區各點能接收到兩次不同入射角度的掃描。

(3)增強脈沖波的發射能量。脈沖波的發射能量與儀器有關，在增強脈沖波的同時，需要考慮激光束的安全性。

本研究提出了一種雙(多)航帶飛行模式，一般地區采用重疊度60%的雙航帶飛行，特殊區段采用重疊度50%的三航帶飛行，這種設計方法并不會造成總航帶數量明顯增加，因為山區的輸電線路工程通常短耐張段比較多，按常規飛行設計飛行航帶多，零碎，不利于飛行。這種設計方法既可以保證掃描寬度，也能確保中心區域有足夠的點云密度，滿足對中心區域高程精度的需求，同時未明顯增加航帶數量，方便飛行，節約了飛行成本和航拍時間。

3.2 點云濾波人工干預的改進

目前用于計算機自動濾波的大多數算法應用于帶有植被的粗糙山地時都會產生或多或少的錯誤，因此需要進行人工干預。為了在滿足工程需要的前提下，減少人工干預的工作量，可以采取如下方式：首先，從計算機自動分類后的點云中提取地面點并制作DEM，在首次DEM上進行線路選線，測量首次平斷面等工作，提交設計人員進行排桿定位，隨后根據排桿定位的成果，對所有的立塔點附近區域和危險點、關注點附近區域進行DEM檢查和手工分類，稱為二次精糾正，以排除這些重點區域的分類誤差。實踐證明，這種方法是行之有效的。方法既確保了測量、設計的成果可靠性，避免粗差和錯誤，又保證了工作效率，減輕工作量，保證設計工期。

3.3 一種DEM可靠性評價方法

為了評價DEM的可靠性，本研究提出如下一種方法：首先從原始點云數據中提取用于生成DEM的地面點，并將其以一定的格網大小進行分塊，再掃描每一個格網。如果該格網中包含兩個以上的點，或者該格網只含一個點但在相鄰格網中有滿足一定距離要求的點，則認為這一區域的DEM是可靠的，并將這些可靠的格網按上述兩種情況分別賦一顏色值；反之，如果該格網中沒有點，或者只含有一個點且在相鄰格網中找不到滿足一定距離要求的點，則認為這一區域的DEM可靠性差，同樣對這些不可靠的格網按上述兩種情況分別賦一顏色值。這樣，就可以得到一張基于點間距離的點云分布密度圖，對于某一區域，就可以通過顏色值判斷該區域DEM的可靠性強弱。這樣設計人員也對設計成果的可靠性心中有數，對于可靠性弱的區域，重點在現場定位時進行復測，這樣可以避免粗差，也可做到有的放矢，節約測量工作量。

4 實驗與結論

2009年，安徽省電力設計院在220kV銅貴——永豐輸電線路勘測設計中應用了機載激光雷達測量技術，本研究在該工程中進行了實驗論證。

4.1 概況

220kV銅貴——永豐變輸電線路全長155公里，途經皖南黃山地區，該區域地形復雜，植被覆蓋十分密集。在該工程中，使用的激光掃描儀為徠卡公司的ALS50，搭載平臺為國產運7小飛機，整條線路共布置了5個地面GPS基準站；設計飛行高度為800m，飛行速度為180km/h，掃描帶寬為600m～800m，點密度為9～12點/m2；采用一定重疊度往返飛行的方式(見圖1)，航帶旁向重疊度為60%，重疊區域的帶寬達到400m以上，總帶寬達到1km以上，將初選路徑全部覆蓋在內；數據處理過程中，各塔位人工干預的半徑為100m；點云密度分布圖的格網大小為5m，取點間距離小于5m、大于5m小于10m、大于10m這幾種情況作為判斷依據。

圖1 多航帶飛行

4.2 實驗結果

圖2為航帶重疊區域的地面點，其中紅色小點為一條航帶獲得的地面點，青色小點為另一條航帶得到的地面點。可以明顯的看出，雙(多)航帶飛行可以明顯增加航帶重疊區域的地面點。而足夠數量的地面點可以保證DEM的精度和可靠性。

圖2 其中紅色小點為往飛得到的地面點，藍色小點為返飛得到的地面點

圖3是對某一塔位區域手工干預前和手工干預后的狄洛特三角網渲染后的一個效果對比圖，可以明顯地看出，圖3(a)中的平滑情況完全不如圖3(b)，這表明在計算機自動分類的過程中，圖3(a)中尚有大量的非地面點沒有分離出去。因此人工干預是必要的，本工程設計的人工干預方法既保證了數據質量滿足工程需要，也節約了大量的人工及時間。

圖3 某一塔位區域手工干預前和手工干預后的狄洛特三角網

圖4為某一區域的點云分布密度圖，其中白色表示該位置沒有地面點，紅色代表該位置地面點的點間距超過10m，青綠色代表該位置地面點的點間距大于5m小于10m，黃色代表該位置地面點的點間距小于5m。白色和紅色區域如果剛好位于線路路徑范圍內，則需要外業定位時給予重點復測。點云密度圖可以對機載激光雷達數據質量進行一個直觀的判斷，對粗差的探測起到指引作用。

圖4 點云密度分布圖

為了檢查DEM的精度，本研究在外業定位現場做了大量GPS控制點，將這些控制點的工測高與首次DEM高進行比較，其部分結果見表1。圖5是要根據上表中檢查點工測高與DEM高的差值生成的一張統計圖，從圖中可以看出絕大部分差值在-0.5m～0.5m之間，只有少數點的絕對差值超過2m。在進行人工干預后，所有檢查點的絕對差值都在1m內。因此，DEM的總體精度情況是較好的，同時也證明特定區域的人工干預是必要的。

表1 工測高與DEM高比較(部分)

圖5 DEM精度檢查

5 總結

本研究對機載激光雷達數據采集與處理的一般流程進行了改進，提出了一種適用于山區的機載激光雷達數據采集與處理方法，主要作了如下改進：

(1)航飛設計的改進。本研究提出了一種雙(多)航帶飛行模式：一般地區采用重疊度60%的雙航帶飛行，特殊區段采用重疊度50%的三航帶飛行，以確保重點關注區域有足夠的點云密度。

(2)點云濾波人工干預的改進。提出二次精糾正的思路，首次采用計算機自動分類成果進行設計工作，二次根據排桿定位的成果，對所有的立塔點附近區域和危險點、關注點附近區域進行人工干預精糾正，以排除這些重點區域的分類誤差。這樣既保證了關注點的質量可靠，又大量節約了工作時間，提高效率。

(3)提出了一種DEM可靠性評價方法。為了評價DEM的可靠性，本研究提出：首先生成一幅基于地面點間距離的點云分布密度圖，然后根據該圖來判斷某一區域DEM的可靠性強弱。

經實踐證明，本研究中所提出的方法在線路路徑優化中起到了重要的作用，估算節約總投資的5%；既加快了勘測設計進度，提高了作業效率，節約工期約30%，又從多方面確保了測量、設計成果的質量、可靠性，避免了設計差錯、返工現象的出現。

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