無人機載激光雷達在房地一體測繪中的應用

蔣 毅 焦 洋 王勝利 王云凱

(江蘇省地質測繪院, 江蘇 南京 210000)

0 引言

2019年中央1號文件明確指出要加快推進宅基地使用權確權登記頒證工作,力爭2020年基本完成的要求。全國各地相繼開展農房地一體化測繪工作,此項工作外業工作量大、成果精度要求高、時間進度要求緊。采用傳統方法作業人力投入大,時間周期長[1],無法滿足要求。而采用無人機傾斜攝影,由于地區植被茂密遮擋嚴重,精度很難保證。為了提高效率和精度,嘗試采用無人機載激光雷達系統進行作業。無人機載激光雷達系統主要有無人機飛行平臺、激光掃描儀、定位與慣性測量單元以及控制單元等組成[2]。激光掃描儀具有脈沖回波次數、反射率等信息[3],很好地解決了植被遮擋問題。經過項目測試充分驗證了無人機載激光雷達系統在房體一體測繪中的可行性。

1 工藝流程

1.1 儀器與軟件

(1)大黃蜂四旋翼無人機是一款高端無人機系統設備,該無人機系統具有科學美觀的結構設計,高度集成化的生產工藝以及全自動化的飛控系統。具有飛行時間長、飛行姿態穩、抗風等級高等特點,廣泛用于測繪、影視航拍、環境保護等應用領域。大黃蜂無人機外形如圖1所示。

圖1 大黃蜂無人機

AS-900HL多平臺激光雷達系統具備機身輕巧可靠,結構緊湊、性能卓越的優點,同時激光雷達的多次回波技術可以穿透植被,具有在復雜地形條件下快速獲取高精度激光點云的優點,可以獲得復雜山區的點云數據,多平臺激光雷達系統如圖2所示。

圖2 多平臺激光雷達系統

CoMapping點云測圖系統主要用于在LiDAR數據上人工采集矢量數據,并提供了LiDAR數據的切割、合并、分類等功能。軟件可以很方便地完成矢量要素的采集,適用于高精度地籍測繪、城市勘測設計、水利、林業等諸多領域。

1.2 測試流程

根據無人機激光雷達的技術特點,結合房地一體測繪的技術要求,制定測試流程圖,如圖3所示。

圖3 測試流程圖

2 項目測試

2.1 試驗區概況

項目區位于南京市江寧區,面積約1 km2。測區處于城郊結合區,房屋集中、分布不規則,植被茂密。

2.2 生產試驗

2.2.1現場踏勘

生產試驗前,收集測區內影像資料,初步確定飛行范圍,到實地現場踏勘。現場踏勘主要查看試驗區內是否存在高壓塔、通信塔、高大建筑等影響無人機飛行安全的要素。通過現場踏勘明確飛行范圍、飛行路線、采集任務、起降點選擇、基站架設等。同時,在現場踏勘時,做好與當地主管部門、公安部門、重點單位溝通協調工作。

2.2.2無人機采集

(1)基站架設

根據現場條件,選擇合適區域架設基站。基站架設控制在半徑5 km范圍內,確保衛星觀測截止高度角15°;觀測衛星數目不小于18顆;基站采樣率設置為5 Hz;基站遠離信號發射塔200 m,高壓線50 m。基站架設好后,采用兩次間斷測定基站大地坐標,取平均值作為基站點坐標。

(2)航線規劃

在現場踏勘和初步線路規劃的基礎,對試驗區內高大地物或不確定地區,采用消費級無人機進行高空探路,確保無人機載激光雷達作業的安全。在確保安全的情況下,根據房地一體測繪的成果精度要求,綜合儀器設備性能,試驗選擇航高70 m,航線間距50 m,飛行速度6 m/s,旁向重疊率50%。

(3)數據采集

在飛行參數設置完成后,利用手持端軟件進行數據采集設置。根據設備性能參數,試驗區激光線速度設置為120 線/s,激光點頻設置為550 kHz，最大測距為300 m。起始角設置為106°,終止角設置為254°。

檢查無人機與激光雷達設置無誤后,為保證精度要求,起飛之前,先將無人機激光雷達靜置3 min。同時,為避免IMU(慣性測量單元, Inertial Measurement Unit)誤差積累,在進入測區上空后,飛機按“8”字形飛行,然后,再按照航線規劃進行數據采集。在經過約20 min數據采集完成試驗區工作。降落前做好周邊環境的觀察,確保降落安全,降落后同樣將無人機激光雷達靜置3 min。

2.2.3內業數據處理

在數據采集后,將數據導入電腦,利用專業軟件進行移動激光雷達系統的數據預處理工作。內業數據處理主要分為POS(定位定姿系統, Position and Orientation System)位置解算和點云解算兩個階段。

(1) POS位置解算

將基站數據和POS數據(移動站GPS數據+IMU數據+里程計數據)進行組合解算,輸出高精度定位定姿數據。然后,采用 Inertial Explorer后處理軟件進行 GNSS、INS 數據處理,獲取高精度組合導航信息,包括位置、速度和姿態等信息。操作步驟如圖4所示。

圖4 Inertial Exploer后處理操作步驟示意圖

(2)點云解算

無人機載激光雷達系統記錄了各個傳感器的測量數據,必須將這些數據根據測量模型(各個傳感器的時序和位置參數)進行配準與融合,才能還原出被測目標的三維幾何空間坐標和屬性。利用專業軟件將無人機載激光掃描系統采集的原始數據進行融合處理,生成點云文件,形成可供其他系列軟件進行后續處理的數據。此次試驗無人機載激光雷達系統采集的激光點云坐標均為WGS84橢球下的經緯度和橢球高,對應的投影坐標也是高斯3°帶投影坐標。

(3)點云精度檢查

為了保證點云數據質量,對試驗區獲取的點云數據,進行精度驗證。并選取點云中對應控制點的點坐標,由于試驗區無人機載受信號干擾較小,點云質量無明顯分層,點云厚度控制基本在5 cm之內,根據分析點云精度可以達到房地一體測繪要求。

2.2.4基于點云數據測圖

通過檢查的點云數據,按照地籍測圖的要求,將點云數據轉換成CoMapping矢量測圖軟件格式,加載數據進行數據采集。為了達到房地一體的精度,采集時不斷調整點云高程切片,直至房屋邊點云數據清晰進行采集,采集效率和精度較高。當房屋的個別邊線或房角看不清時,采用按邊采集方式,在不確定的房角處做好標記,返回外業核查。

2.2.5外業補測勘丈

按照房地一體的要求,將內業測好圖進行回放,外業人員對每一條房邊進行外業勘丈,并對內業認定不清的,進行重點補測。同時,檢查圖面有無其他遺漏和錯誤的地方一并修改。

2.2.6精度分析

試驗區任務完成后,采用人工檢查核對和人機交互檢查相結合的方式對試驗區的測圖成果質量進行檢測[5],主要是驗證間距精度和點位精度是否滿足房體一精度要求。

(1)間距精度。根據外業勘丈的距離與內業出圖標注距離驗證,大部分邊長都在1～2 cm,間距精度達到1.5 cm。滿足房地一體測繪要求。

(2)點位精度。將全部成果完成后,按照精度統計的要求,從試點區域隨機選取100個宗地,實地采集房角點進行精度分析。通過對外業實測數據與點云數據上所采集到的圖形數據的對比分析[4],采用數據抽檢的手段,用人工檢查核對和人機交互檢查相結合的方式對試驗區的測圖成果質量進行檢測[5]。本次精度檢測共抽取宗地100個,界址點215個,其中粗差點個數為3個,中誤差0.035 m。從測試精度分析結果看,此次測試區域成果符合房地一體測繪要求。

(3)精度驗證結論。通過試驗區精度驗證分析來看,雖然,無人機傾斜攝影技術近年來在遙感與測繪領域得到了廣泛應用[6],從垂直、傾斜等不同角度采集影像[7],其能獲取地面物體全方位的數據,經過數據處理生成影像為實景三維影像[8]。但面對高密度覆蓋的植被地區,無人機激光雷達系統在植被覆蓋區域優勢更為明顯[9],有效地解決無人機傾斜攝影的測圖精度不足,同時又能比傳統方法大幅度提高效率。由于其每一架次數據由基站坐標解算,其自成剛體,間距精度可以得到有效控制[10]。

3 結束語

本文通過四旋翼無人機載激光雷達系統獲取高精度點云數據,利用CoMapping矢量測圖軟件,完成了房地一體化測繪生產試驗任務。經過生產試驗形成的無人機機載雷達生產流程,不但能滿足間距精度位精度要求,而且其多次回波技術可以有效穿透植被,有效解決了傳統方法和傾斜攝影方法植被遮擋和覆蓋度的問題。通過外業勘丈和補測來看,形成的數據成果更加可靠且外業修改量小,大大提高了外業工作效率和數據精度。根據此次項目生產1 km2中共涉及農戶800多戶統計,利用無人機載激光雷達技術進行房地一體測繪,效率比傳統方法提高50%。無人機載激光雷達在效率、精度、成本和工期等方面都有著明顯的優勢。