基于連接線的LiDAR點云航帶平差方法的研究與應用

李 偉

（遼寧省自然資源事務服務中心，遼寧 沈陽 110034）

0.引言

機載激光雷達技術（Airborne Light Detection and Ranging,Airborne Lidar）是集激光測距技術、計算機技術、慣性導航系統（IMU）和高精度動態GPS差分定位技術（DGPS）為一體的一種可快速獲取地面三維信息的新型測量技術[1]。隨著測繪先進設備的不斷更新，數據處理的技術水平也需要不斷完善。該技術制作的DEM產品與傳統航攝方式制作的DEM產品相比，具有精度高、紋理細致、還原地表形態真實、數據產品豐富等特點，能夠滿足多行業、多領域的專業性需求，該技術已成為國際公認的傳統航攝技術的更新換代技術。

激光雷達技術是一種實現了空間三維坐標和影像數據同步、快速、高精度獲取的高尖端空間技術[2]，雷達數據的優點顯而易見，可是在技術上怎樣突出顯示出其精度高，效率快的特點呢？目前，已有的技術路線大部分消除了雷達數據由于設備自身原因形成的系統誤差。生產中我們發現還存在有設備、自然因素等多方面原因造成的部分數據殘差。殘差的存在影響雷達數據的精準度，本文引入連接線的概念，通過航帶間重疊區域的內插計算生成大量連接線，形成航帶間點云數據偏移的位置關系，更好地完善航帶間的偏移誤差。

1.機載LiDAR系統誤差源分析

殘留誤差的積累是影響點云數據精度的必然因素，誤差的存在更會造成不同航帶間同名特征點存在三維空間偏移，其嚴重影響點云數據的精準度[3]。因此如何利用一種有效的點云航帶平差方法，精準、快速地實現點云數據的精確校準，成為了一個亟待解決的重點問題。

機載LiDAR系統采集數據的方式為推掃式，其航帶寬度取決于航高等相關因素。測區的范圍和設計要求決定了航線的走向和數量，每條航線點云按航線軌跡分離后可以發現航線見重疊部分的三維空間上的差異，這就是我們針對研究的航帶漂移差。

生產工作中，誤差來源存在多重性或不確定性，針對于不同原因引起的誤差處理方法也各不相同，在減少誤差的基礎上使成果數據盡量靠近真值。根據《CHT 3014-2014-數字表面模型機載激光雷達測量技術規程》要求，航帶間點云數據連接點的平面位置中誤差應小于平均點云間距，高程中誤差應小于項目點云數據的高程精度中誤差。

2.技術流程與關鍵技術分析

2.1 技術流程

從點云數據的特點、針對于我們研究的航帶漂移的誤差分析理論，提出了（如圖1所示）的基于連接線的航帶平差計算流程。

圖1 航帶平差計算流程圖

2.2 關鍵技術分析

2.2.1 航帶標識

生產項目中通常都會有數量較多的航線覆蓋整個測區，航帶間多層數據疊加現象紛繁復雜，平差計算前，按每條航帶GPS時間碼來予以編號標識。（如圖2所示）為阜新海州露天煤礦中標識后的航線分布。

目前，檢校后的LiDAR數據多為LAS1.2格式，該格式文件頭中的數據項LASF_Point_Source_ID和LASF_GPS_Week_Time和LASF_GPS_Week分別記錄了點數據來源和GPS時間信息（如表1所示）。以此作為區分每條航帶數據的標識依據。

2.2.2 自動連接線生成

在每條航帶數據歸屬計算完成后，我們運用程序進行航線數據的擬合計算，以單條航線數據為單元構建三角網。相鄰兩條航線疊加計算分析，得到連接線矢量數據。

2.2.3 系統偏移計算

對項目數據精準分析后，根據檢校值對原有數據進行系統差改正，地面上線性特征屬性滿足曲線擬合方程的計算條件時，通過誤差的幾何關系得出各偏移量。

圖2 航帶標識與空間分布

表1 LAS1.2格式說明

航線偏移的計算以矢量（tie line）形式體現，其走勢承不規則波形分布，偏移值得最終消除方法也比較多，一般采取均值法或最小二乘法等計算差值。也就是這里得tie line數量越多，解算得到的差值越合理。航線重疊部分的數值也越接近于真值。

“連接線”類別指定用于解決XY和Z不匹配的連接線類型為“曲面坡度后的剖面線”。這些設置主要影響波動的XYZ解。無論如何，應該以合理的方式為數據集設置值。默認值（坡度>45度時為XY，坡度<45度時為Z）適用于垂直墻可用于XY匹配的移動數據集。對于機載點云數據，建議將其更改為較小的值，例如15到30度之間的XY和相應的Z。數據集中的坡度越陡（在地形和/或建筑屋頂，搜索剖面連接線的潛在位置），XY的值就越大。XY值越大，數據集的波動XY解就越可靠。

除了系統位移的校正外，連接線還可用于應用隨時間變化的校正（波動校正、漂移）。這對于糾正軌跡解的局部漂移是必要的，例如，如果在飛行或駕駛過程中GPS信號出現故障。波動修正是提高移動激光數據精度的重要環節，但對機載數據也很有用。

如果不涉及控制測量，則軟件將計算與激光數據條之間的特征位置平均值相對應的連接線特征的猜測位置。如果軌跡解提供了對每個驅動過程的位置精度的估計，則這些估計在計算平均位置時轉換為權重因子。這將導致較低精度的條帶得到較大的校正，而較高精度的路徑得到較小的校正。

如果使用控制測量，觀察到的校正是激光數據中的連接線特征位置和控制測量位置之間的差異。

激光數據的實際校正被用作隨時間變化的校正曲線。修正曲線是通過計算每條聯絡線觀測值的修正值來建立的。校正是兩個連續觀測值之間的線性插值。（如圖3所示）：

圖3 連接線矢量波形圖

修正曲線的平滑涉及軌跡位置的精度估計。對于精度估計較差的位置，應用較大的校正值。一個因素決定了校正曲線變化的速度。一個小因素會導致曲線更平滑。如果連接線不太好，并且可能包含異常值，則應使用此選項。因子越大，曲線越不光滑，單聯絡線觀測對最終解的影響越大。這應該用于良好的領域。

如果未應用平滑，則每條連接線觀測值將完全影響最終校正值。建議檢查連接線并找出錯誤的連接線。否則，更平滑的校正曲線對其余不準確的聯絡線觀測值不太敏感。如果基于從已知精確xyz坐標值的地面控制點收集的精確連接點計算校正值，則也不能使用平滑。

3.實例驗證

本項研究結合阜新海州露天煤礦及周邊基礎調查測繪保障、機載激光雷達數據獲取和1∶1000比例尺數字高程模型生產項目。項目采用徠卡ALS70機載激光雷達系統進行數據采集，同時配以地面基站聯合觀測。通過POS與地面基站聯合解算后，航帶間仍存在平面和高程肉眼可見的誤差值。（如圖4所示）：

圖4 系統偏移量計算結果

根據分析，該項目在航線重疊區內高程偏移最大值為0.6m，平面偏移最大值為0.3m。連接線的分布和體現形式（如圖6所示），這樣的數值影響了雷達數據的精準度。在此基礎上對整個測區進行誤差優化，按照圖1所示的平差技術流程進行處理，求取更優的平差結果。（如圖5所示）：

圖5 航帶數據分類結果

圖6 連接線分布

根據點云數據誤差分析情況，按照數據的現有狀況，迭代尋找Z、Roll、Pitch和Heading最優值后，計算出的偏移結果。（如圖7所示）：

圖7 系統偏移量計算結果

根據圖7中計算的改正參數值對各航帶進行改正，輸出誤差修正后的LiDAR點云數據，對比改正前后航線間的偏移量。（如表2所示）：

表2 航線標識與平差結果示意

將平差前后航帶間高程差做成曲線對比分析 (如圖8所示)，可以看出：平差后的航帶間高程誤差均小于0.1m，平差結果較好。

圖8 誤差對比分析

本項目是遼寧省ALS70機載激光雷達系統在我省DEM制作生產領域上的一次成功應用，生產過程中，克服了大比例尺礦坑地形的高落差以及實際地物的復雜性，提出一種基于點云數據的自動連接線生成方法，通過重疊航帶內同區域的大量連接線，建立起航帶點云數據間偏移關系，以實現系統誤差的消除。在技術上有重大突破，解決了多個技術難題，探索出了機載激光雷達系統航帶平差的技術路線和方法，并成功應用于“阜新海州露天煤礦及周邊基礎調查測繪保障項目”，完成了面積為55平方千米的大比例尺礦坑DEM制作。涵蓋平地、礦坑等復雜地貌。

基于連接線的LiDAR點云航帶數據平差方法制作的DEM產品，精度高，紋理細致，更加符合地表真實形態，目前阜新海州露天煤礦測區的DEM產品已經被應用到周邊環境治理及城市轉型規劃的工作中，為遼寧省的社會經濟發展，奠定了堅實的基礎，對推動遼寧省測繪地理信息產業的進步發展具有重要意義。

4.結束語

激光雷達技術在采集地表數據方面具有傳統航空攝影測量所無法比擬的巨大優勢，LIDAR技術在國內部分省份眾多領域已經有廣泛地應用，并且深受關注。在機載LiDAR系統的應用過程中，能否更好地展現出它的高精度的特性，更好地應用于國計民生是我們當前要解決的一個問題。那么，解決系統誤差的關鍵技術和方法以獲取高精度的機載LiDAR數據，就是現在迫在眉睫的問題。本次項目以機載LiDAR數據應用研究為出發點，對礦坑地區點云數據的航帶平差處理方法的關鍵技術進行了理論研究與實踐，并取得了一些成果，并在遼寧省內首次應用了基于連接線的LiDAR點云航帶數據平差方法，有效解決了航帶間平差難題，為國內其他測繪單位在礦坑地區生產數字高程模型提供了技術依據。