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機載LiDAR數據獲取及現場質量檢查

2018-10-20 09:39:40鐘振云
炎黃地理 2018年7期

鐘振云

摘 要:機載激光雷達是一種能夠快速高效獲取點云數據的新興技術,它在各個行業有著極為廣泛的應用。本文主要討論了機載LiDAR數據獲取及現場質量檢查方法。

關鍵詞:機載LiDAR;數據獲取;現場質量檢查

隨著我國的基礎建設的不斷增多,特別是地理空間數據應用領域的需求不斷擴大,對快速獲取高精度的地理空間數據的緊迫性越來越強烈。機載LiDAR作為一種快速、高效、高精度的技術手段,越來越受到各個行業的廣泛應用。機載LiDAR在數字高程模型上的優勢,逐漸取代傳統測量方式,取代了傳統測量生產周期長、效率低、費用高、精度低的劣勢。

機載激光雷達(Light Detection and Ranging,簡稱LiDAR)是激光探測及測距系統的簡稱。機載激光雷達(LiDAR)技術是將激光掃描儀、GNSS設備和INS等設備緊密集成,以飛行平臺為載體,通過對地面進行掃描,記錄目標的姿態、位置和反射強度等信息,獲取地表的三維信息,并經過后處理得到所需空間信息的技術。本文結合廣西林業LiDAR數據獲取及處理項目,總結說明機載LiDAR數據獲取及質量檢查的方法。

1 機載LiDAR數據獲取及處理簡介

機載LiDAR項目實施的過程,可分為控制測量環節、航空攝影環節、現場質量檢查環節、數據處理環節、成果質量檢查及提交六個主要環節。

1.1機載LiDAR數據獲取

(1)控制測量

收集分析測區地形資料、地表覆蓋情況、已有高等級控制點資料,對測區進行踏勘,進行控制測量網設計及觀測。

(2)航空攝影

按照測區地形特點、項目的技術要求結合航攝激光雷達系統性能特點,并結合飛行管制因素,對測區進行航線設計。確定合理的航高、激光掃描頻率、飛行速度、旁向重疊度及相機曝光參數等。航空攝影包括兩部分:檢校場飛行及項目飛行。

(3)數據預處理

對原始數據進行解算,獲取GPS數據、IMU數據和激光點云數據,影像數據進行格式轉換。

(4)現場質量檢查

現場質量檢查的內容包括:基站數據質量檢查、數據完整性檢查、POS數據質量檢查、點云數據檢查、影像數據檢查、質檢工作整理。

(5)數據后處理

機載LiDAR數據后處理是根據項目技術要求,對獲取的質檢合格的LiDAR數據進行點云分類處理,生成數字高程模型和數字正射影像圖等4D產品。

(6)成果質量檢查

成果質量檢查是數據質量控制的重要環節,質檢通過對數據生產全過程的監控,保證產品質量,是進行數據質量控制的重要手段。成果質量檢查包括:自查檢查、過程檢查、最終檢查及內部驗收。

1.2機載LiDAR數據處理

機載LiDAR數據后處理是根據項目技術要求,對獲取的質檢合格的LiDAR數據進行點云分類處理,生成數字高程模型和數字正射影像圖等4D產品。

數據處理主要包括DGPS解算、DGPS/IMU聯合解算、激光點數據大地定向等關鍵步驟。

(1)DGPS解算:利用高精度GPS解算軟件,基于地面基站點的已知坐標,對機載GPS觀測數據和地面基站GPS觀測數據進行聯合差分解算,得到機載GPS接收機在每個觀測時刻的WGS84空間坐標系坐標。

(2)DGPS/IMU聯合解算:加入IMU記錄的飛行姿態數據,在軟件中與差分解算成果聯合進行處理,獲得機載IMU的航跡線,即每個觀測時刻的空間位置和姿態。根據測定的偏心向量,從而獲得激光掃描儀和航空相機各自的航跡線。

(3)激光點數據大地定向:基于激光掃描儀的航跡數據文件,軟件自動對每個激光點進行運算處理,得到每個激光點的空間坐標。

(4)坐標系統轉換

GPS數據經過差分解算后,獲得WGS84坐標,再根據工程的需要轉換成CGCS2000坐標、西安80坐標、北京54坐標或地方獨立坐標。

(5)點云數據分類

點云數據分類主要包括:點云數據分塊、點云噪聲點濾除、點云自動分類、人工編輯激光點云。

1)點云數據分塊:每個工程的點云數據都是海量數據,同時加載或處理對計算機軟硬件要求較高,故對點云進行分塊處理,減少數據量,方便進一步的數據處理。

2)點云噪聲點濾除:將明顯低于地面的點或點群(低點)和明顯高于地表目標的點或點群(云、霧),以及移動地物點定義為噪聲點。

3)點云自動分類:激光點云數據包含所有的激光測量點,包括地面和非地面的,要得到數字高程模型DEM,則首先需要把地面激光點分類出來。運行自動過濾算法對點云進行自動分類。

4)人工編輯激光點云:為了得到更精確的地形數據,有時候還會輔助使用激光分類專業軟件進行人工分類處理,手動編輯地形,得到完整的地表數據。

(6)數據接邊

由于采用分塊的方式進行激光點云分類處理,相鄰接連區域的數據會存在不合理的情況,因些需要進行接邊處理,保證數據的準確性及一致性。

(7)DEM、DOM生產

利用分類好的點云數據,提取地面點,構不規則三角網生成數字高程模型。利用數字高程模型數據及影像外方位元素,進行單片微分糾正、影像勻光勻色、拼接生成數字正攝影像圖。

2 項目概況

2.1項目概況

南寧市位于廣西壯族自治區南部偏西,是廣西壯族自治區首府及廣西政治、經濟、文化中心。南寧市地貌分平地、低山、石山、丘陵、臺地5種類型。根據廣西森林資源規劃設計調查南寧市試點工作任務的安排,2017年需完成南寧市全市機載激光雷達數據獲取及處理工作。項目區位于南寧市行政區域范圍,面積約22112平方千米。

2.2項目技術要求

本項目采用Riegl Q1560 i機載激光雷達系統。地面采用GXCORS數據進行同步觀測,采樣頻率為1秒(1Hz)。按照地形特點、成果要求、空域管制條件等情況進行分區設計,合理選擇航高、激光掃描頻率,進行航線設計,旁向重疊度優于20%,點云密度要求優于2點/平方米,影像無要求。點云數據分類只分為:地面點、植被點、其他非植被點。用于生產高精度DEM,不需要生產DOM。

成果以1:2000分幅,DEM格網間距:2米;坐標系統:成果均使用2000國家大地坐標系(CGCS 2000)坐標,高程基準為1985國家高程基準。投影方式:高斯-克呂格投影,3度分帶。高程精度:平地高程中誤差≤0.2米。

3 現場質量檢查

現場數據質量檢查的內容:基站數據質量檢查、數據完整性檢查、POS數據質量檢查、點云數據檢查、質檢工作整理。

1)基站數據質量檢查:檢查地面GPS采集時段是否與飛行時段吻合,并且采集頻率是否為1赫茲,滿足項目要求。

2)數據完整性檢查:檢查數據量大小是否正確,有無缺失。

3)POS數據質量檢查:檢查偏心分量是否經過兩次測定取平均值,確認測量值誤差小于1厘米,精度滿足要求。GPS信號是否失鎖,衛星數量最少是否為9顆,滿足相關規范要求。檢查時間信號有無重復或者丟失,IMU數據是否正常,且連續。如以上檢查均合格,則POS系統數據精度滿足要求。

4)點云數據檢查:包括數據覆蓋范圍、航帶重疊檢查、噪聲情況檢查、點云密度檢查、航帶拼接精度檢查。

數據覆蓋范圍及重疊度檢查:將全部激光點云數據導入軟件中,確定是否激光數據完全覆蓋攝區范圍,如圖3左下圖所示。航帶間重疊是否達到要求,如圖3右下圖所示。

激光點云密度檢查:攝區激光點平均密度為要求優于2點/每平方米,點密集需要完全滿足1:2000比例尺的精度要求。檢查情況如圖4所示。

航帶間數據匹配檢查:不同航帶間(含同架次和不同架次)點云數據同名點平面位置中誤差、高程中誤差應均應小于合同及規范要求,如果中誤差超限且存在系統誤差,應采取布設地面控制點的方式進行系統誤差改正,小于限差后,再進行航帶拼接。航帶間偏差匹配如圖5所示為匹配理想的情況。

5)質檢工作整理:把預處理后輸出的激光數據導入Tscan中檢查,確保測區覆蓋完全、無漏洞。如無漏飛區域,經過檢查,確保測區不需要補飛,并輸出數據質量檢查報告。

4 結束語

機載LiDAR數據獲取及現場質量檢查涉及很多部分的內容,只有嚴格把控各個部分的質量檢查工作,才能使后期處理工作更加順暢,加工出符合項目要求及規范的產品。本文通過結合實際生產項目,總結了機載LiDAR數據獲取及現場質量檢查的關鍵工作,對實際工作具有一定的參考價值。

參考文獻

[1] 張小紅,機載激光雷達測量技術理論與方法[M],武漢,武漢大學出版社,2010。

[2] CH/T 8024-2011,機載激光雷達數據獲取規范[S]。

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