機載和車載LiDAR融合構建高精三維城市模型研究

江 宇，韋興榮，王國飛，閆繼揚，付文群

（1.天津市勘察設計院集團有限公司，天津 南開 300391；2.廣州匯城房地產開發有限公司，廣東 廣州 510800；3.江西省交通設計研究院有限責任公司，江西 南昌 330052）

激光雷達測量（LiDAR）技術可直接獲取具有三維坐標（X,Y,Z）和一定屬性（反射強度等）的海量、不規則空間分布的三維點云，在基礎測繪、智慧城市等領域發揮了越來越重要的作用[1-4]。但是，由于立體城市空間結構復雜、高大建筑相互遮擋、建筑物屋頂和立面形狀結構多樣及道路、植被、人工設施等立體空間對象種類繁多、形態各異等特點，機載、車載LiDAR 等單一類型點云數據普遍存在數據漏洞、描述尺度單一、結構細節丟失等局限性[5]，難以表達完整豐富的細節信息[6]，因此，多點云數據融合處理成為城市三維建模的主要途徑[7]。

1 可行性分析論證

高精三維城市模型建設內容主要包括城市地形、建筑物和部件三大類。相較于傳統數碼航測，機載LiDAR是更為有效的大尺度場景、建筑群落屋頂結構采集手段[7]。但是，由于垂直航測的視角局限，機載LiDAR 不能有效獲取建筑物側面和部件細節結構。與固定式激光掃描系統相比，車載LiDAR 不需外業人力搬動和架設設備[8]或布設靶標，外業數據采集和內業數據處理效率都有了極大提高[9]，非常適用于城市三維空間數據的高效精確采集和處理。但是，車載LiDAR 不能獲取城市大尺度連續三維DSM 場景和建筑物屋頂結構信息。機載和車載LiDAR 在高精三維數字城市模型構建上各有優劣勢，且互補性強。兩種技術手段的有效融合，是當前高精三維城市模型構建最具可行性的技術路線。

機載LiDAR 點云城市測區精度勻稱，點云高程精度優于0.2 m，制作的建筑物體框模型平面精度優于0.6 m。車載LiDAR 點云在城市郊區等GPS 觀測條件良好測區，平面精度優于0.25 m，高程精度優于0.1 m；但在城市高樓區等GPS 失鎖嚴重測區，車載點云平面和高程精度可能會超出1 m，且建筑物和部件部分會出現空間尺寸扭曲問題。車載點云的這一精度和質量問題，從理論和技術原理上，能以機載LiDAR 數據源作為特征控制參考，對車載LiDAR 點云進行平差和精度優化加以有效解決。因此，機載和車載LiDAR 融合構建高精三維城市模型可實現地形、建筑物、部件等主要城市模型要素的精細三維建模，完全具備工程技術可行性。

2 核心技術要點

2.1 機載LiDAR 點云平差

機載LiDAR 點云誤差源主要包括:①差分GPS軌跡線定位誤差x、y、z；②POS 定姿誤差及掃描角誤差對應的heading、roll、pitch；③激光測距誤差scale[10]。由于誤差源客觀存在，相鄰航帶點云在重疊區必然錯位，需進行點云平差和精度優化。

基于點云誤差規律和大量工程經驗，提出“單架次、單航帶、局部平差分級、分階融合”的點云整體平差法，普適性高[11]。根據機載LiDAR 原理，點云坐標解算公式如下:

假設P、Q為相鄰點云航帶，內插后數字表面模型公式如下:

參考以上公式，觀測變量d(X、Y、Z)可用變量s、h、r、p、x、y和z對應的函數式表達:

式中，T(s,h,r,p,x,y,z)為P、Q條帶上點云三維散點坐標的數學表達式。

對于scale 參數，采用單架次平差法，在同架次建立關于scale 的虛擬觀測方程；對heading、roll、pitch參數，采用單航線平差法，在航線重疊區建立虛擬觀測方程；對x、y、z參數，采用局部平差法，以樣本實驗為依據，建立關于x、y、z的虛擬觀測方程。遵循“先宏觀后細部”原則，按單架次平差、單航線平差和局部小區域平差順序進行點云分階迭代平差。

該方法可有效去除相鄰航帶重疊區點云錯位，確保點云平面精度優于0.3 m、高程精度優于0.2 m。

2.2 機載和車載點云配準融合

依據車載LiDAR 點云解算模型及大量城市工程經驗，城市車載LiDAR 點云誤差具有以下幾方面特點:

1）車載點云精度參差不齊。在城市郊區等GPS信號開闊的測區，車載點云平面精度可優于0.25 m，高程精度可優于0.1 m；在城市高樓等GPS 遮擋嚴重測區，車載點云精度較機載點云精度差很多，局部會超過1 m。

2）車載點云誤差具有連續平滑變化特點。GPS 失鎖時一般不會同時丟失所有衛星，且仍然具有IMU、DMI 測量輔助定位，通過卡爾曼濾波算法處理，可確保車載點云誤差連續平滑變化[12]。

3）大部分車載LiDAR 觀測條件下，車載點云相對誤差較小，點云空間形態未出現明顯變形或扭曲。在做好車載LiDAR 測量線路設計優化情況下，城市測區GPS 失鎖超過3 min 的概率極少，而GPS 失鎖3 min 內的車載點云相對精度優于0.2 m，可確保車載點云不失真。

依據機載、車載LiDAR 點云的誤差規律和特點，提出機載和車載點云整體平差融合技術路線，主要如下:

1）選取城市郊區等GPS 觀測條件良好的測區車載點云特征點為控制參考，對以上平差后機載點云再進行高程值系統誤差去除，優化機載點云精度。

2）以機載LiDAR 航測制作的建筑物體框三維模型為控制參考，沿車載LiDAR 測量線路沿線選取建筑物特征角點為同名點，基于GPS 時間序列線性內插模型進行車載點云誤差改正[13]。

本技術方法可優化城市GPS 失鎖區車載點云精度并實現與機載點云的精準套合，測量時GPS 失鎖超過3 min 的概率極低，因此，本技術方法可滿足大型城市機載和車載點云平差融合的工程需求。

2.3 建筑物體框精細建模

在以上機載和車載LiDAR 融合數據源基礎上，可實現城市建筑物的精細三維建模，主要流程如下:

1）點云與影像的配準融合。由于GPS、IMU 等多源誤差，機載和車載LiDAR 同步采集的點云和影像，還不能通過攝影測量共線方程實現點云在像空間上與航片的精準匹配。

在TerraSolid 軟件平臺上，以點云為物空間地形模型的控制參考，對航片進行空三加密，擬合相機幾何畸變數學模型，并對航片外方位元素進行系統誤差改正，從而實現點云和影像在像空間的準確匹配套合。

2）建筑物屋頂結構面片精準建模。對機載點云進行建筑物屋頂點云分類，構建建筑物屋頂點云三角網并統計每個點的法向量值，采用Hough 變換進行屋頂面片檢測分類。

依據面片相交或階變，提取屋頂面片結構線，可參考航片或已有地形圖成果的精確度確定建筑物外輪廓。之后，采用提取的屋頂特征結構線對屋頂面片進行二叉樹分割合并[14]，并進行建筑物屋頂結構規則化等處理。

3）建筑物側面結構精細建模。在以上建筑物屋頂結構模型基礎上，在3Dmax、Pointools 等軟件中導入對應的車載點云數據，結合建筑物側面對應的數碼照片影像參考，可實現建筑物側面結構的精細建模。

本技術方法大幅度減少了外業實測工作量，自動化算法提高了內業建模效率，滿足高效、高精城市建筑物體框三維建模的工程要求。

2.4 城市部件建模

實現了基于城市部件模型庫的車載點云城市部件自動建模算法和生產工藝，主要如下:

1）定義城市部件模型庫。針對城市部件建模技術要求，對城市部件進行類抽象概括，每個部件均定義類別標識ID、位置(x,y,z)、方位角(A)、高度(H)、寬度(W)等特征參數。同時，每個部件可以具有多個子部件，子部件也可以采用上述6 個參數進行描述。

2）基于模糊空間聚類的城市部件點云聚類。對車載點云進行地面點云分類和基于地面點云的高程特征粗分類。以此為初始狀態，采用模糊空間聚類算法進行部件車載點云的聚集分割。

3）基于部件模型庫的部件模型特征參數提取。對于具有桿、柱狀結構的部件，采用點密度法進行部件位置。以提取的部件位置P0為參考，搜索距離P0點在XY二維投影面上距離最遠的部件類點，該點至地面高差就是部件高度。部件寬度通過距點P0(x0,y0,z0)最遠點的距離計算，部件方位為最遠點相對于點P0(x0,y0,z0)在XY平面投影上矢量對應的方位角。

本方法可實現車載點云城市部件模型的自動輸出，提高了城市部件建模內業生產效率。

3 典型工程案例

近年來，我司融合機載和車載LiDAR 技術開展了天津市中心城區高精三維數字城市建模工程，完成了天津市中心城區1∶2 000 比例尺數字高程模型、數字正射影像制作及城市高精三維建模工作。圖1 為天津市中心城區高精三維數字城市模型成果效果圖。

圖1 本文技術工藝制作的天津市高精三維城市模型效果圖

經驗收，1∶2 000 比例尺DEM 高程精度0.1 m、1∶2 000 比例尺DOM 平面精度0.5 m、建筑物模型平面精度0.45 m、高程精度0.28 m、部件模型平面精度0.4 m，優于對應基礎測繪產品精度指標要求，成果精度高，產品質量優良。

針對城市建筑物結構復雜、數量龐大且沒有成熟建模軟件的問題，考慮三維數字城市模型技術標準，我司自主開發了機載點云建筑物體框三維建模軟件StarBuilding，研發了建筑物屋頂面片自動分割和結構線自動提取等算法，開發了同類建筑批量建模、冗余數據自動識別去除等工程實用功能，提升高精三維數字城市內業整體建模效率約10%。

4 結 語

本技術工藝測繪精度高、模型結構細膩、場景建模逼真，大大提高了高精城市三維建模的效率和質量。但是，本技術工藝建模成本仍然較高，一定程度上阻礙了其大規模工程推廣應用。

當前，傾斜攝影測量技術已較為成熟。該技術通過構建Mesh 模型，可自動實現城市級逼真建模，極大降低了精細城市三維模型的制作成本。但是，傾斜攝影測量在建筑物側面建模效果不符合人行、駕車視角的三維仿真應用。下一步，將研究傾斜攝影測量和車載激光移動測量技術融合的城市高精三維建模方法，實現高精城市三維建模在質量和成本上的雙突破。

另外，當前三維城市模型應用場景少，缺乏可持續的商業變現模式，需繼續充分挖掘高精三維城市模型的產品優勢，打造更多的行業應用案例。