無人機載LiDAR在光伏場區1∶500地形圖測繪中的應用

田正杰,王雪英,渠 濤,李澤暉

(1. 山西能源學院,山西 太原 030600; 2. 山西泰翔科技有限公司,山西 太原 030006)

近年來,我國對新能源發電領域較為重視,大力支持新能源發電與儲能項目,其中光伏發電和風力發電占據了重要位置。光伏發電項目具有占地面積大,以及對地表坡度、坡向要求高的特點。為合理布設光伏組件位置,需要提供光伏場區精確的地形、地貌特征信息,以及地物、地類分布情況;對光伏組件布置起關鍵作用的微地形變化情況,更需要在地形圖上詳細表達,因此需要測繪1∶500比例尺地形圖。目前,測繪光伏場區地形圖主要以低空無人機航空攝影測量方法為主。該方法在地表具有植被遮擋的區域(如林地、玉米地、谷子地、經濟作物等),進行地物特征點、高程點數據采集困難較大,且數據采集人員的技術參差不齊,易造成較大誤差,給光伏電站設計和施工帶來諸多不便。

激光雷達系統具有多次回波功能,能夠在一定程度上穿透地表遮擋物采集地表點云數據,并通過點云濾波處理,得到真實地表信息,生成高精度DEM[1],從而如實表達地表微地形特征。此外,無人機載LiDAR系統高度集成的高清數碼相機,可在掃描過程中拍攝滿足攝影測量重疊度要求的高分辨率數碼像片。內業數據處理時,空三解算結果滿足1∶500比例尺地形圖精度要求后生成高精度DOM,并在DOM的基礎上對地表地物與地類進行準確判讀。

1 技術路線

無人機載LiDAR系統集激光雷達掃描系統、全球衛星系導航統(global navigation satellite system, GNSS)、慣性導航系統(inertial navigation system, INS)、高清數碼成像系統于一體,對地面進行激光掃描與航拍,獲取地表的三維空間信息與屬性信息[2-5]。機載LiDAR是一種主動遙感設備,受外界環境影響較小,能全天候、全天時工作,可部分穿透植被覆蓋,能迅速、準確地獲取各類區域的空間掃描數據[6-9],并通過數據預處理獲得激光點云的三維數據[10]。

無人機載LiDAR測繪1∶500地形圖的過程主要包括外業數據采集、內業數據處理及繪制成圖3部分。外業數據采集方案要兼顧內業數據處理方法,以保證最終成果精度符合要求。內業數據處理包括點云數據處理和像片空三解算兩部分。點云數據處理可生成符合精度要求的DEM,像片空三解算可生成符合精度要求的DOM[11]。繪制成圖的過程則是利用生成的DEM和DOM,在三維測圖軟件中采集地物特征點、高程點等,按照《國家基本比例尺地圖圖式 第1部分:1∶500 1∶1000 1∶2000地形圖圖式》生成1∶500比例尺地形圖[12]。技術路線如圖1所示。

2 案例與分析

2.1 研究區域

本文研究選擇的光伏發電場區位于山西省臨汾市安澤縣東南側,距安澤縣直線距離為15 km,屬于山區林光互補和農光互補項目,海拔高度為890～1200 m,坡度為25°～60°,地質情況以黃褐色粉質黏土和泥質砂巖為主,受雨水沖刷影響,微地形發育廣泛。光伏發電場區的地類以楊樹林、松樹林、低矮灌木林、耕地、草地、裸地為主,經現場踏勘并結合衛星遙感影像,該區域地表植被覆蓋情況見表1。

表1 測區地表覆蓋情況

光伏發電場區受地形條件,以及不能占用地類和生態紅線等光伏組件設計要求的制約,導致測區較分散,平均每塊測區面積為2～5 km2。場地交通情況一般,受山區地形影響,測區內網絡信號分布不均,大部分區域信號較差。

2.2 外業數據采集方案及與鍵點設置

2.2.1 無人機載LiDAR的選擇

光伏發電場區地表多被不同植被所覆蓋,對測區內不同植被覆蓋密度(見表1株距)進行調查發現,大部分植被覆蓋留有一定的間隙,但間隙較小。若采用普通無人機航測方法較難準確采集地面點的空間信息(對其中某一測區進行試驗,成圖結果未能滿足1∶500比例尺地形圖精度要求)。為保證數據采集精度,本文采用低空無人機載LiDAR的方法獲取地面信息,它可通過植被間間隙掃描到地面點。由于測區較分散且單個測區面積較小,綜合考慮技術與經濟因素,本文采用大疆經緯M300 RTK旋翼機,搭載禪思L1激光雷達進行數據采集。

2.2.2 起降場地的選擇

起降場地的選擇關系到數據采集能否高效完成。為防止激光掃描過程中UAV與控制器失聯,以及保證起降時的安全性,起降場地盡量選擇測區高處較平坦的位置,且確保視野開闊無遮擋;為便于將UAV運送到起降位置,起降場地周圍應具有良好的交通條件;為保證LiDAR系統GNSS差分信號穩定可靠,起降場地周圍應具有良好的通信網絡信號。本文進行激光掃描時,LiDAR系統GNSS選擇接入千尋位置服務網絡接收差分信號,定位精度可達厘米級。

2.2.3 像控點、檢查點布設

由于LiDAR系統接入GNSS差分信號,并具有IMU高精度慣導數據,點云與像片外方位元素精度可靠,可大幅減輕外業布設像控點的工作量。由于測區面積較小,每個測區布設的像控點數量滿足控制全局即可,約為6～10個,分別布設于測區四角附近、測區較長邊界的中間位置及測區中心區域。為在后期對成圖精度進行檢驗,需在測區內均勻布設充足的檢查點。布設像控點與檢查點采用拓普康HiPer VR型GNSS設備,并接入千尋位置服務網絡接收差分信號。由于測區內網絡信號分布不均勻,某些區域信號較差,接收差分信號較困難,該設備配備的超遠距離藍牙技術,解決了網絡信號差給布設像控點和檢查點帶來的困擾。選擇兩個試驗測區,根據范圍和需要,在測區1布設7個像控點,測區2布設8個像控點。為對成圖精度進行檢驗,分別在每個測區均勻布設100個平高檢查點。

2.2.4 外業航飛關鍵點設置

為獲取高質量的點云數據,考慮點云精度、點云密度及點云分布特征等重要指標,對禪思L1激光雷達性能進行綜合分析,發現L1激光雷達獲取的點云精度主要與表2列舉的因素相關。

表2 無人機載LiDAR獲取的原始點云精度影響分析

由于測區大部分面積被不同種類植被所覆蓋,且每種植被的地表覆蓋密度不同。經前期踏勘,數據采集時可通過大部分植被間間隙掃描到地面點。但有些植被間隙較小,為獲取充足的地面激光腳點,需要增大點云密度,并采用圓錐掃描方式進行多次回波掃描。點云密度與航高、航速、采樣頻率、激光脈沖回波數、點云重疊度等設置有關,根據光伏場區測圖精度要求及L1激光雷達特性設置具體的LiDAR航飛參數,見表3。

表3 無人機載LiDAR航飛技術參數設置

2.3 內業數據處理方案及關鍵技術分析

內業數據處理包括兩個主要任務:一是點云數據處理,獲取高精度DEM;二是對航空像片進行空中三角測量解算,獲取高精度DOM。

2.3.1 點云數據處理

點云數據預處理采用大疆智圖DJI Terra軟件完成,將原始的點云掃描數據、GNSS定位數據、IMU定姿數據、系統參數及校準數據等導入DJI Terra軟件中進行計算與坐標轉換,生成LAS標準格式的點云數據。

點云后處理采用數字綠土LiDAR360 UAV軟件完成。將LAS格式的點云數據導入軟件進行拼接、坐標轉換、濾波及分類、人工處理、抽稀等處理后得到地面點云數據[13-14]。點云后處理階段的主要環節是點云濾波,其作用是將地面點與非地面點分離。由于本文的主要目的是生成高精度DEM,因此地面點數據是關注的要點。采用改進的漸進加密三角網濾波算法對點云進行濾波處理[15],可有效改進點云濾波效果,能夠基本過濾掉大部分林地、玉米稈、雜草、建筑物等地物,但對于仍無法有效濾除的低矮密集灌木林,需要人工處理,對于少量生長茂密的成林區地面點缺失的情況,需要人工補測。

2.3.2 點云缺失區域的補測方案

通過對濾波處理后的地面點云進行檢查,發現測區內有少量地面點缺失的區域,分析原因并針對不同情況分別制定了補測方案。

(1)針對茂密低矮灌木林導致的地面點不足的問題,采用拓普康HiPer VR型GNSS接收機接入千尋位置服務網絡接收差分信號,利用RTK測量技術進行補測。該接收機支持全星座衛星信號,內置的IMU和電子羅盤支持傾斜測量技術,可有效提高補測精度。此外,地面點缺失的區域多為網絡信號較差的區域,為有效接入差分信號,設備采用超遠距離藍牙技術,將SIM卡插入手簿,在無信號遮擋的情況下,可在200 m范圍內將差分信息傳給GNSS接收機,測量時手簿操作員位于通信網絡信號好的區域,GNSS實地測量員進入補測現場,通過二人協調配合,可有效提高作業效率。

(2)針對成林區地面點缺失區域的補測,由于成林樹冠遮擋了GNSS衛星信號,因此采用三維激光掃描儀完成補測。研究區少量的楊樹林與松樹林樹冠長勢茂盛,缺少植被間隙,機載激光掃描難以獲取到充足的地面點。但樹干中下部通視條件較好,株距為2～3 m,且無其他植被生長,較適合地面激光掃描儀掃描。通過現場踏勘與詳細設計,選擇無信號遮擋且有利于地面掃描的設站點與定向點位置,利用RTK采集設站點坐標和定向點坐標,將三維激光掃描儀架設在設站點上定向后進行掃描,這樣保證了三維激光掃描點云數據與無人機載LiDAR掃描點云數據的坐標系統的統一,避免了點云匹配環節造成的誤差。三維激光掃描儀具有測程長、精度高、定向及轉站方便的特點,將補測點云與航飛點云相結合,有效解決了地面點缺失問題,效果良好。

2.3.3 地面點云精度檢驗

將補測數據導入軟件與LiDAR地面點云結合,重新濾波處理獲得最終完整的地面點云數據。為檢驗地面點云精度,在測區1、測區2內分別均勻布設100個平高檢查點用于精度檢驗。地面點云高程精度分析結果見表4。高程誤差點狀分布如圖2所示。

表4 地面點云高程精度統計分析結果 m

圖2 高程誤差分布

高程精度分析結果滿足《工程測量標準》中有關1∶500比例尺數字線劃圖高程精度的要求[16],從而利用地面點云生成高精度DEM產品。

2.3.4 航片空中三角測量

航片空中三角測量采用大疆智圖DJI Terra軟件完成。由于無人機載LiDAR數據采集過程中獲取了高精度的像片外方位元素,空三解算時選擇控制全局的少量像控點即可保證整體精度(測區1布設7個像控點,測區2布設8個像控點)。為檢驗空三處理精度,將每個測區均勻布設的100個平高檢查點代入,一并進行空三解算。由測區1與測區2空三解算報告統計分析的平面精度結果見表5。

表5 平面點位誤差統計分析結果 m

根據以上平面精度分析結果,空三解算精度滿足《工程測量標準》中有關1∶500比例尺數字線劃圖平面精度的要求[16],從而生成高精度的DOM產品。

2.4 繪制成圖

利用生成的DEM和DOM在EPS軟件中建立三維模型,進行地物特征點和高程特征點的采集,生成1∶500比例尺地形圖。由于DEM模型中已經過濾掉了地表植被的遮擋,因此提高了地面高程特征點采集的精度,避免了常規無人機航測三維模型中地表植被對真實地面的干擾,有效提高了成圖精度。圖3為測區1生成的DEM、DOM、DLG產品。

圖3 測區1產品

3 結 語

本文根據光伏場區現場實際地形、地貌及植被覆蓋情況,制定合理的測圖方案,采用無人機載LiDAR進行光伏場區1∶500地形圖測繪,避免了測區地表被林地、玉米地、雜草等覆蓋對數據采集精度造成的影響,減少了外業工作量,提高了測圖精度和工作效率,為光伏電站設計提供了有力支撐,在技術提升和推動行業應用方面具有一定的現實意義。