地面三維激光掃描技術在變形監測中的應用

陳弘奕，胡曉斌，李崇瑞，3

(1.山西省測繪工程院，山西 太原 030002；2.武漢大學測繪學院，湖北 武漢 430079；3.太原理工大學，山西 太原 030024)

地面三維激光掃描技術在變形監測中的應用

陳弘奕1，胡曉斌2，李崇瑞1，3

(1.山西省測繪工程院，山西 太原 030002；2.武漢大學測繪學院，湖北 武漢 430079；3.太原理工大學，山西 太原 030024)

介紹了將地面三維激光掃描儀應用在變形監測中的數據處理流程和數據分析方法，并針對點云數據的特點，提出了點云和點云直接比較、點云生成模型后比較兩種變形分析方法；在此基礎上，編制了基于激光點云數據的變形分析軟件，并設計了兩組試驗，驗證了兩種變形分析方法的有效性及激光掃描技術應用于變形監測領域的可行性。

點云；掃描儀；變形監測；地形

一、引 言

我國是世界上遭遇地質災害影響較嚴重的國家之一，每年因崩塌、滑坡、泥石流等地質災害造成的經濟損失達數百億元。因此，如何對重要區域進行有效的災害監測具有重要的研究意義。目前，國內外滑坡災害主要監測方法包括地表變形監測、深部位移監測、力學參數監測、環境影響因素監測等。其中地表形變監測是滑坡監測預警的重要內容和有效手段[1]。傳統的地表變形監測手段主要是應用GPS和全站儀對重要點位進行連續觀測，然而，這種觀測手段的監測點較少，無法對滑坡體進行整體監測，并且在地形復雜區域布設控制點困難，外業工作量大，成果獲取周期長，大大影響監測效率。隨著地面三維激光掃描儀的出現，利用高精度、高密度點云數據進行地表形變監測成為一種很好的途徑。

近年來國外學者已經對地面三維激光掃描儀在變形測量中的應用作了一系列研究。如文獻[2]研究了利用DEM數據與地面三維激光點云數據進行比較來分析變形信息。文獻[3]利用3D多項式曲面擬合地面激光掃描點云數據對大壩的結構進行檢測。文獻[1]將掃描場景數據分割成相對獨立的數據塊，利用最小二乘的方法對每個數據進行曲面擬合，然后計算每個獨立曲面在不同時期探測到的變形量，對得到的變形信息進行統計分析。本文在深入了解國內外學者研究的基礎上，詳細研究了地面激光掃描儀在變形監測應用中的掃描儀選擇、數據處理以及變形分析方法，并通過試驗驗證了地面激光掃描技術應用于變形監測領域的可行性。

二、三維激光測量技術

1.地面三維激光掃描儀的選擇

地面三維激光測量因其能夠快速、高效地獲取高精度、高密度的監測對象點云數據，大大提高了作業效率，近年來發展迅速，且被廣泛應用于各行各業中。目前，Riegl、Trimble、Leica等主要儀器生產廠商提供的儀器型號眾多，不同型號的儀器性能參數差異較大，因此，根據掃描需求選擇合適的掃描儀型號尤為重要。對于滑坡體的變形監測應用來說，一般測量范圍較大，需要選擇測程較長的掃描儀，本研究選用了Riegl公司VZ-4000掃描儀，該掃描儀的最大有效掃描距離可達 4000 m，150 m測量精度15 mm，重復測量精度10 mm，水平掃描范圍360°，垂直掃描范圍60°，掃描速度每秒30 000點，能夠滿足一般變形監測的需求。

2.點云數據拼接與坐標轉換

地面三維激光儀掃描獲取的點云數據是在以測站為中心的局部坐標系下，在不同測站獲取的點云數據坐標系并不統一。如果在掃描過程中布設了多個測站，就需要對多站掃描的數據進行拼接，統一到同一坐標系下。同時，變形監測是對獲取的多期點云進行比較分析，因此，各期的掃描數據也必須統一到同一坐標系下。目前有兩種常用方法來實現坐標系的統一：①先將多個測站的數據配準，然后測得3個以上標靶的大地坐標，將配準后的點云數據直接轉換到大地坐標系下；②對每一測站分別布設3個以上的標靶并測得標靶的大地坐標，將每一測站數據都直接轉換到大地坐標系下。考慮到變形監測范圍較大，布設標靶要滿足每個測站都能觀測到比較困難，因此本研究采用第二種方法，即在每一測站的布設3個以上的標靶，直接進行大地坐標轉換[1]。

3.點云數據的濾波

在實際測量過程中，由于測量設備、測量環境、表面光潔度、表面涂層對光線的反射率以及人為操作等因素的影響，都會不可避免地引入不合理的測量數據(即噪聲)，而這些噪聲點對點云的數據處理有很大的影響，為了保證監測的準確性，必須對原始數據進行去噪濾波處理。點云噪聲濾波主要是根據點云的局部屬性，以點云局部的法向量變化、K鄰域數目以及點到局部擬合曲面的距離等約束屬性來判斷某點是否屬于孤立噪聲或隨機噪聲，然后采用對應的濾波方法進行濾波處理。對于孤立點噪聲，由于其一般具有鄰域點較少或不存在鄰域的特征，因而在孤立點的濾波過程中，可以較為簡單地在點云K-D樹索引基礎之上，通過判斷該點一定鄰域范圍的鄰近點個數是否小于判定閾值來判斷是否為孤立點。算法說明如下：

1)點云數據構造K-D樹，建立點云拓撲關系。

2)求點云中任意一點鄰域范圍內鄰近點個數。

3)判斷鄰近點個數是否小于判定閾值，若小于則認為該點為噪聲點并去除。

4)重復上述步驟，直至點云中所有點都處理完畢。

如圖1(a)所示，原始點云數據中存在大量的孤立點噪聲，在通過孤立點噪聲濾波后，噪聲數據基本被剔除，如圖1(b)所示。

圖1 孤立點噪聲濾波

三、變形分析方法

地面三維激光掃描技術實現變形監測就是要通過提取監測對象在不同時相的點云數據加以比較，以獲得發生變化的信息并據此加以分析。與GPS或者全站儀測量等傳統變形監測方式不同的是，地面三維激光掃描監測并沒有明確的變形監測點用于直接計算變形程度，需要通過間接計算提取變形信息，本文研究了兩種變形信息提取的方法：點云和點云直接比較、點云所成模型間的比較。

1.點云和點云直接比較

點云和點云的直接比較就是將不同時相同一坐標系下的點云數據直接求差來提取監測對象的變形量。常用的比較方法有平均距離法、Hausdorff距離法、最佳擬合面法。其中平均距離法、Hausdorff距離法受點云質量影響較大，本文采用最佳擬合面法來提取變化信息。最佳擬合面法的具體步驟如下：

1)對兩期點云數據進行濾波處理，去除噪聲點。

2)為兩期點云數據建立索引結構(K-D樹、八叉樹、格網索引均可)，加快查找效率。

3)對于第二期點云數據中的每個點，尋找其在第一期數據中的K鄰域。

4)將K個鄰域點擬合成平面，并計算待判斷點到平面的距離，將距離大于閾值的標識為變化點。

2.點云所生成模型間的比較

模型和模型的比較就是將不同時相下的點云數據分別建立各自的模型，再通過模型求差或模型參數比較的方式來檢測出形變并提取相關變形量，對于地形數據來說，可以直接從生成的DEM模型上提取變化信息。基于DEM模型的變形監測步驟如下：

1)對兩期點云數據進行濾波處理，去除噪聲點和非地形數據。

2)對濾波后的點云數據分別構建DEM模型。

3)統一DEM模型坐標系和精度，以第一期DEM為基準，對第二期DEM進行內插，統一格網點坐標。

4)計算相同格網點的高程變化值來分析變形大小。

四、試驗與分析

為了對本文算法進行驗證，采用VC＋＋編制了點云數據變形分析軟件。該軟件具備點云管理、點云渲染、點云漫游、點云選擇、點云濾波等基本操作功能，軟件界面如圖2所示。在此軟件平臺的基礎上，實現了兩種變形分析算法，并設計了兩組試驗以驗證算法的有效性。

圖2 軟件界面

1.試驗一

第一組試驗模擬了兩期數據，第一期掃描數據為墻面，第二期掃描數據在墻面上模擬了3處變形區域。如圖3中圓圈位置所示，分別放置了厚度為2 cm的書，3 cm的盒子以及6 mm的筆記本。掃描獲得的點云數據如圖4所示，這組試驗數據采用點云和點云直接比較的分析方法提取變化信息，設置的變化閾值為1.5 cm。

圖3 模擬變形場景

圖4 掃描點云數據

變化提取結果如圖5所示，厚度為2 cm的書，3 cm的盒子能夠提取出來，厚度為6 mm的本子無法提取，因為VZ-4000掃描儀的重復掃描精度為1 cm，所以閾值的設置必須大于1 cm，導致變化在1 cm范圍內的區域無法有效提取。試驗結果表明，變化范圍大于掃描儀重復掃描精度的區域能夠通過該算法有效檢測出來。

圖5 變化提取結果

2.試驗二

第二組試驗采用了不同時期掃描的兩組礦坑數據進行變化分析。兩期掃描數據間隔2個月，采用點云所成模型間的比較方法從兩期點云數據中提取變化信息。兩期掃描的點云數據及生成的DEM模型如圖6、圖7所示。

圖6 第一期點云數據及DEM模型

圖7 第二期點云數據及DEM模型

在將兩期點云數據生成DEM模型并統一坐標系和精度后，直接將相同坐標格網點的高程求差即可得到高程變化值，將高程變化大小按顏色表分層渲染后如圖8所示，從圖8中可快速判別變形區域和變形程度。

圖8 模型對比變化提取結果

在實際的應用過程中，可將兩種變形分析方法結合使用，先通過點云所生成模型間比較的方法快速定位變形區域，然后將變形區域的點云數據提取出來，通過點云與點云間的直接比較計算精確的變形量。

五、結束語

地面三維激光掃描技術具有數據獲取速度快、精度高，信息豐富等優點。本文主要研究將其應用于變形監測領域的數據處理流程和數據分析方法。研究結果表明，地面三維激光掃描技術應用于變形監測領域是完全可行的，雖然其在測量精度上略低于GPS、全站儀等傳統監測手段，但是其對大范圍區域快速、連續、全方位監測的優勢是其他監測手段所不具備的。地面三維激光技術為變形監測工程提供了一種新的解決方案并具有巨大的發展潛力，隨著掃描儀軟硬件系統的不斷發展，激光掃描技術將會成為一種常規監測手段應用于變形監測之中。

[1] 徐進軍，王海城，羅喻真，等.基于三維激光掃描的滑坡變形監測與數據處理[J].巖土力學，2010(7)：2188-2191.

[2] BITELLI G，DUBBINI M，ZANUTTA A.Terrestrial Laser Scanning and Digital Photogrammetry Techniques to Monitor Landslides Bodies[J].International Archives of Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，2004，35(Part B5)：246-251.

[3] ABELLAN A，JABOYEDOFF M，OPPIKOFER T.Detection of Millimetric Deformation Using a Terrestrial Laser Scanner：Experiment and Application to a Rockfall Event[J].Science，2009(9)：365-372.

[4] 劉昌軍，趙雨，葉長峰，等.基于三維激光掃描技術的礦山地形快速測量的關鍵技術研究[J].測繪通報，2012(6)：43-46.

[5] 李建輝，王琴.三維激光掃描技術應用于滑坡體地形可視化的研究[J].測繪通報，2012(10)：51-53.

[6] 王婷婷.基于三維激光掃描技術的地表變形監測[D].青島：山東科技大學，2011.

[7] 劉錦程.三維激光掃描技術在滑坡監測中的應用研究[D].西安：長安大學，2012.

Application of Terrestrial 3D Laser Scanning Technology in Deformation Monitoring

CHEN Hongyi，HU Xiaobin，LI Chongrui

P234.5

B

0494-0911(2014)12-0074-04

陳弘奕，胡曉斌，李崇瑞.地面三維激光掃描技術在變形監測中的應用[J].測繪通報，2014(12)：74-77.

10.13474/j.cnki.11-2246. 2014.0402

2014-08-31

山西省測繪地理信息科技項目資助(2014-K1)

陳弘奕(1965—)，男，山西大同人，高級工程師，主要從事大地測量、航空攝影測量、工程測量和地理信息系統應用與開發工作。