◎ 陳陽
“一切技術都是人的延伸。” 1964年,馬歇爾·麥克盧漢(Marshall McLuhan)在《理解媒介》一書中對技術的本質如此闡述道。眼耳口鼻等人體器官是我們認知現實世界的起點,但人體感官的感知終究是淺顯且模糊的。隨著科學技術的不斷發展,人類的“眼耳口鼻”逐漸能夠更加精準地觸及九天之外、五洋之中的諸多實景與實體。
測繪作為人們獲取精準空間數據的基礎手段,也曾是一項十分依賴人體感官的行當,但隨著多種科學儀器及測量方法的發展,測繪也向著“更快、更高、更遠”的方向不斷前行。激光雷達技術的發展和普適化應用被視為測繪地理信息領域繼GNSS(全球導航衛星系統)之后的又一次重大變革。它的出現不僅將測繪地理信息的生產效率提升到新的高度,更為其走向泛在應用提供了技術助力。
“激光雷達技術,不僅是測繪技術手段的一種迭代,更是人類精準感知世界的一種技術升維,激光雷達遙感為我們精準感知世界提供了一雙‘慧眼’,三維點云則為我們構建三維智慧地球提供了關鍵基礎數據。”王成如是說。作為在激光雷達遙感技術及其應用領域深耕了20 余年的一線科研人員,中國科學院空天信息創新研究院研究員王成眼中的激光雷達遙感遠不止專業測繪領域。

● 國際數字地球學會中國國家委員會激光雷達專業委員會主任、中國科學院空天信息創新研究院研究員 王成
如今,當我們談論激光雷達和三維點云應用時,諸如自動駕駛、智慧城市、電力巡線、地災防治等與大眾生活聯系更緊密的領域往往會被投注更多的目光,也讓激光雷達這個看似與日常生活相去甚遠的專業技術手段走進大眾視野。
雖然,激光雷達遙感作為獲取三維空間數據的重要技術手段在近些年受到應用市場的追捧,但無論是激光雷達設備還是激光測距技術,都不是新鮮事物。與激光雷達遙感結緣20 余年的王成介紹,早在1916 年,愛因斯坦就第一次提出了激光的概念,激光雷達的核心部件激光器也在20 世紀60 年代成功問世。
那為什么激光雷達的應用發展尤其是在我國的推廣起步較晚呢?王成認為,激光雷達設備的國產化、輕量化以及搭載平臺的多元化發展是一個重要影響因素。可以說,2005 年是我國激光雷達技術發展和應用的一個關鍵時間節點。
20 世紀90 年代以來,瑞格(RIEGL)、徠卡(Leica)等國外廠商紛紛推出商用激光雷達系統,我國也在同期開始研究激光雷達技術及應用。但在2005 年以前,我國的激光雷達技術主要集中在科研領域,國產商用激光雷達設備及系統尚屬空白。
2005 年以來,國家積極鼓勵激光雷達技術及硬件設備的研發和應用推廣。此后,包括北京北科天繪、武漢海達數云、大疆創新等在內的國內企業在激光雷達設備研發和應用推廣方面都取得了不菲的成績。
“當然,2005 年只是國內的激光雷達技術和應用產業的起步階段,而激光雷達的泛在應用,主要得益于硬件設備的輕量化和搭載平臺的多元化。”王成進一步介紹,早期商用激光雷達是典型的大塊頭、高能耗、高成本設備。雖然早在20 世紀90 年代,國外已經出現商用激光雷達系統,但進口設備成本高一直是制約國內應用推廣的一大難題。國產設備的出現固然在一定程度上打破了國外廠商的壟斷,但輕量化、低成本乃至易用、好用的需求并沒有得到很好的解決。
2014 年前后,無人機開始作為激光雷達設備的重要搭載平臺被應用市場廣泛接納,激光雷達設備迎來了輕量化發展趨勢。正是因為激光雷達設備的輕量化和搭載平臺的多元化,才能夠滿足多領域的應用需求。
“輕量化不僅指設備的小型化、輕型化,也包括了設備采購成本的降低。”王成補充道,激光雷達技術的優勢是固有的,早期沒能受到應用市場的青睞,很大程度上受限于其設備采購成本。
21 世紀之初,進口激光雷達設備不僅體積大,采購費用也動輒上千萬元人民幣,這對于部分院校和企業來說無疑是“天價”,加之當時國內激光雷達設備也較為稀少,自然也不可能成為應用市場的選擇。如今,激光雷達設備采購價格已經下降到萬元級,“親民”的價格加之其固有的數據采集優勢,成為多領域應用的“寵兒”也就水到渠成。
“不難預見,萬元級的激光雷達設備并不是終點,激光雷達設備的輕量化在未來依然是重要的發展方向,這也是激光雷達能否真正走向泛在感知和消費級應用市場的關鍵所在。”王成不無感慨地說。
在深耕激光雷達遙感技術及應用的20 余年中,王成及其團隊也隨著激光雷達遙感的多領域應用,逐漸涉足眾多研究領域,并在十余個應用方向上取得了可喜的成果。
2002 年,王成在法國路易斯—巴斯德(Louis Pasteur)大學攻讀博士期間,就將激光雷達遙感作為主要研究方向。王成介紹,電力行業應用是他較早涉足的領域,也是目前激光雷達技術較為成熟的一個應用方向。2009 年王成回國后,便在中科院原遙感與數字地球研究所組建了科研團隊,并與國家電網等單位共同探索將激光雷達技術應用于電力行業的實施方案。
“我國的高壓/超高壓輸電線路輸送里程長、安全要求高,因此電力巡檢是輸電線路運營管理的常態化工作。受限于自然條件,許多地區的輸電線路穿行于群山密林之間,這就增加了電力巡檢的難度,傳統的人工巡檢不僅效率低下,也很難發現通道樹障等細節處的隱患。”
王成說,激光雷達技術尤其是機載激光雷達不僅可以直接獲取輸電線路周邊區域高密度、高精度的三維點云數據,還能通過后期數據處理和線路關鍵要素數字化重建,對線路的安全性和動態變化進行評估,及時發現故障點甚至預測可能出現的安全隱患,既解放了人力還提高了巡檢效率。
“比如通過引入樹木生長模型分析不同時間段樹木長勢的點云數據,可以預測出樹梢到達輸電線路的安全距離,以及可能形成的風險點位置等。”王成補充道。
于電力行業而言,機載激光雷達技術的引入可謂是對傳統電力巡檢作業方式的一場革命。也正是在電力行業的應用探索,讓王成團隊不僅總結形成了成熟的應用技術方案,還依靠算法和代碼積累,研發出了“巡線魔方”這款點云數據處理軟件,這也是王成研究團隊推出的可適用于多行業領域激光雷達點云數據處理和應用軟件“點云魔方”的雛形。
在20 余年的激光雷達遙感技術與應用探索道路中,王成的步伐并不止于電力行業。2013 年,王成作為項目負責人承擔中科院國際合作重點項目“吳哥遺產地環境遙感”,將三維激光掃描技術成功運用于吳哥窟三維建模和環境監測中;在林業調查領域,王成研究團隊研發了植被高度、間隙率、覆蓋度、葉面積指數、生物量等一系列參數反演算法和模型,同時集成于點云魔方軟件中供業界使用,并在我國西南地區的林業調查中得到了應用;在氣候變化領域,激光雷達也有一席之地,國家973 項目“青藏高原氣候系統變化及其對東亞區域的影響與機制研究”中,王成作為航空遙感試驗及激光雷達地表參數反演專題負責人,將激光雷達應用于氣候變化研究。
“近期,我們還在和華為公司合作進行5G 通信塔的數字化掃描和建模,進而建立統一的資產管理數據庫。”王成介紹,三維掃描和數字化建模是激光雷達的主要技術優勢之一,比如在實景三維中國建設中,激光雷達技術之所以被作為基礎數據的采集手段,就是因為其在三維點云數據采集和建模方面的優勢。
其實,激光雷達的用處何其寬廣。除了眾所周知的地形測繪、林業調查、電力巡檢、建筑物三維重建、自動駕駛等,還有許多待開發和推廣的應用領域。“對碳達峰、碳中和‘雙碳’目標,激光雷達也有廣闊的用武之地,比如森林碳匯監測和計算。森林碳匯是森林吸收并儲存二氧化碳的能力,包括激光雷達在內的遙感技術手段在碳匯估算中是一個新興應用方向。”王成介紹,其實隨著激光雷達裝備的輕量化進程以及數據處理自動化水平的提高,激光雷達作為一種感知手段,未嘗不會像手機攝像頭一樣融入大眾生活。
“毫無疑問,消費級應用一定是激光雷達技術的發展目標,因為這是由市場體量所決定的,大眾市場所蘊含的巨大消費需求和消費潛力,是技術發展的重要推動力,激光雷達技術在無人駕駛領域所引起的廣泛關注無疑是大眾應用市場的先聲。但在可預見的未來,當下的行業應用依然是推廣重點,因為諸如電力巡檢、林業調查、礦區監測、地災防治等特定行業領域的需求更加迫切,科研和應用投入會更加穩定,這也是供需市場規律決定的。”王成如是說。
近年來,激光雷達設備正朝著高性能、低成本、小型化方向發展,測距精度、掃描范圍和掃描頻率等指標也日益精進。王成認為,低成本和輕小型化已經成為商業激光雷達系統的共識,這無疑是發展趨勢和未來市場的主導,但并不能稱之為發展難點。王成表示,隨著應用需求的日趨多樣化、精細化,高光譜/多光譜激光雷達設備以及多平臺、多源數據融合與計算分析既是激光雷達的發展趨勢,也是其技術瓶頸。
王成介紹,目前絕大部分激光雷達系統多采用單波長(如905nm、1064nm、1550nm 等)或雙波長(綠光532nm 和近紅外1064nm)激光。高光譜/多光譜激光雷達是一種新型激光雷達技術,它具備空間三維和光譜信息一體化探測能力,已經成為對地觀測的前沿研究領域。
“高光譜/多光譜激光雷達系統的一個重要應用是植被生理參數的垂直反演。傳統的單波段激光雷達缺乏光譜信息,僅能用于植被三維結構探測,難以應用于植被生化組分反演;高光譜/多光譜成像技術雖然能夠獲取豐富的光譜信息,并用于反演植被光學屬性和影響光學屬性的葉綠素、含水量、氮含量等生化參數,但其僅能實現空間二維反演。高光譜/多光譜激光雷達能夠獲取不同波段下的激光雷達信號,反映不同垂直高度下的植被光譜。”王成認為,基于這些特點,高光譜/多光譜激光雷達有望成為未來高精度反演植被生理(結構+生化)參數的最佳手段,提升遙感技術在森林病蟲害監測、農作物估產等方面的監測水平。
王成介紹,目前國內外多家企業和科研機構已經在積極開展高光譜/多光譜激光雷達的研究。加拿大的Optech 公司于2014 年推出機載多光譜激光雷達系統;國內的武漢大學、中科院空天信息創新研究院也開展了樣機的研制工作。
在數據處理方面,隨著商用多平臺激光雷達系統的爆發式增長及多行業應用的推廣普及,激光雷達數據呈現海量、多源的特點,激光雷達大數據時代已經到來。面對海量、多源的激光雷達數據,如何做好數據共享、融合應用以及高效處理,乃至實時完成三維模型構建等問題,都是激光雷達大數據時代所面臨的難題。
不同平臺獲取的激光雷達數據各具優勢。以林業應用為例,機載激光雷達能夠獲取較大范圍的空間結構信息,但是由于密集林區冠層遮擋,很難獲取單木的胸徑和枝下高等信息,而地基激光雷達能夠獲取冠層中下部的精細結構,但是其掃描范圍有限,獲取的冠層頂部信息較少,兩種數據融合可以優勢互補,為林業調查提供完整的冠層結構信息。
實際應用中,多源激光雷達數據的精準匹配始終是數據處理和定量應用需要解決的關鍵難題,點云密度相差大、觀測尺度不匹配等問題為配準和定量反演帶來極大挑戰。此外,融合多源激光雷達數據、挖掘其中豐富的地表信息,也是實際應用的重點和難點。王成介紹,目前一些先進的人工智能、機器學習方法為多源激光雷達數據融合提供了新的研究思路。
科技創新往往是從發現問題開始的,而科技工作者們往往是迎難而上的一群人。作為迎難而上的測繪科技工作者,王成對于這些問題和趨勢也有自己的思考和建議,他認為,面對激光雷達大數據時代的難題,應該從以下幾個方面著手:
一是,建立以資源目錄和元數據為核心的激光雷達數據共享平臺。在激光雷達快速發展的今天,由于沒有形成開放共享的有效機制,各數據生產單位之間相互保密,使得大量投入產生的海量激光雷達數據無法共享,難以充分發揮數據應有的效益。因此,應建立激光雷達數據共享平臺,整合分散的激光雷達數據資源,構建面向全社會的智能化管理與共享服務體系,促進激光雷達科學數據共享服務。
二是,發展激光雷達數據處理算法,實現三維信息智能提取。海量不規則的點云數據以及對準確性和高效率的要求給激光雷達數據處理帶來了新挑戰。隨著深度學習的不斷突破和三維點云數據的可及性,3D 深度學習已經在2D 深度學習的基礎上取得了一系列顯著的成果,如基于3D 深度學習的點云語義分割和場景理解、目標檢測和分類等。但是,深度學習的理論和技術研究還遠未滿足激光雷達實際應用的需求,從網絡結構、學習算法和性能分析上都有待深入研究和不斷完善。
三是,亟須研發具有高處理性能、面向行業用戶的激光雷達軟件。目前,國內外企業界和學術界已經開發了多種針對點云處理的商用軟件和開源軟件,比如國外的Terra Solid、CloudCompare 和國內的點云魔方PCM、LiDAR360 等,然而,這些軟件的重點主要集中在點云數據管理、點云濾波、目標提取與三維重建、森林垂直結構參數提取、輸電線路巡檢等方面,點云數據處理軟件的智能化、自動化,滿足工程應用的功能化方面還有待進一步提高。
如果把激光雷達看作是人類精準感知三維世界的眼睛,那么從事激光雷達技術研發和應用的一線科技工作者們無疑在不斷擦亮這雙眼睛,讓它能夠看得更高、更遠、更清晰。
王成表示,無論是科技攻關還是應用推廣,都不該是一場獨角戲,畢竟“孤舉者難起,眾行者易趨”。2012 年,王成和激光雷達一線同仁們共同發起申請,在國際數字地球學會中國國家委員會下注冊成立全國性學術交流機構——激光雷達專業委員會。成立十年來,激光雷達專業委員會陸續召開了六屆大會,為我國激光雷達技術發展和應用推廣貢獻智慧。