基于多源點云數據的高程質量檢查方法研究

陳遠鴻,張子康 ,楊志敏

(1.深圳市勘察研究院有限公司,廣東 深圳 518000; 2.南京工業大學測繪科學與技術學院,江蘇 南京 211800;3.武漢市測繪研究院,湖北 武漢 430022 )

0 引 言

近年來,隨著測繪技術的快速發展,大規?？臻g數據的獲取變得更加高效[1-2]。但由于地形復雜性以及采集方法的局限性,通過單一來源獲得完整、高精度數據是困難的。因此,需要整合多個數據源來提高數據的準確性和完整性[3]。

本文介紹了一種基于多源激光點云數據比對的道路檢查方法,數據來源包括車載點云、機載點云和人工實測坐標,檢查對象為主道、匝道和邊坡斷面。本研究采用車載點云和機載點云來完成主道點云和匝道點云的檢查,而對于邊坡斷面點云,主要采用機載點云,并通過人工實測的方式進行補充。

1 研究區域概況及數據獲取

深圳市機荷高速起于寶安國際機場,終于龍崗荷坳,全長 44 km,是粵港澳大灣區東西向的交通中軸線,也是市域范圍原二線關外南北約 30 km范圍內唯一一條東西方向貫通性良好的干線道路。本文采用車載和機載兩種激光點云數據,并結合人工實測數據,對機荷高速道路特征點進行質量檢查,為建立實景三維模型、DEM模型提供了數據基礎,測區范圍如圖1所示。

圖1 測區范圍圖

車載激光點云數據是通過SSW車載激光建模測量系統實現的,掃描過程中車速控制在60～70 km/h內,采用的是中測瑞格Rigel VUX-1HA激光掃描儀。

點云精度校正用的是四維遠見公司的SWDY軟件,經濾波處理后得到地面點數據。由于點云密度過大,對后續點云的使用不利,因此經過抽稀處理,路面點云密度轉為約25個/m2,平均點間距為 20 cm。機載激光點云數據則是通過SE-J500C機載激光雷達系統實現的,飛行速度控制在5～12 m/h內。采用芬蘭Oy公司的TerraSolid軟件進行點云精度校正,無須進行點云抽稀處理。路面點云密度為約22個/m2,平均點間距為 21 cm。兩種點云的平面坐標系統相同,均采用深圳獨立坐標系,高程系統均采用1956年黃海高程系。

2 研究方法及數據預處理

2.1 車載與機載點云數據高程對比方法

在對車載點云與機載點云進行高程差異比較時,理論上需要保證對比點之間的平面位置相同,然后再進行高程的比較。但是點云在空間中呈散亂分布,幾乎不存在這樣的對比點[4]。本文提出了一種高程對比方法,通過對車載點云進行局部平面擬合或構建三角網,獲得與機載點云在平面位置上相同的車載點云上的點(插值出的點)。對于路面局部近似水平或存在一定的坡度(路面坡度最大不超過3%)的情況,機載點云與其平面位置相同的車載點云之間的高程差可以近似為該機載點云到平面[5](通過局部平面擬合或構建三角網得到的)的距離。即在圖2縱剖視圖中,點A和點B為車載點云中的點,點D為機載點云中的點,點C為點D的斜面投影點,點E為點D的豎直投影點。由于θ角足夠小,CD之間的距離可近似于DE之間的距離。當θ角為0時,CD之間的距離等于DE之間的距離。通過上述方法,可實現高程差異的精確比較。

圖2 點云投影縱剖面圖

車載點云與機載點云之間的檢查利用3Dreshaper軟件進行點云之間比對檢查。主要是路面車載點云與機載點云之間的差異情況。因此,在檢查之前,需要將路面以外的點以及非重疊區域的點進行刪除。以車載點云為參考對象(精度較高的點云),以機載點云為投射對象(精度較低的點云),將機載點云的每一個點投影到其附近的車載點云所構成的最近的那個平面,機載點到投影點的距離作為兩者之間的差異值[6],如圖3所示,紅色點為參考點云,藍色點投射點。此檢查方法可以將大部分的機載點云與車載點云進行比對,并得到差異值分布情況[7-8]。

圖3 車載點云與機載點云之間對比圖

2.2 點云數據與實測點高程對比方法

點云與實測點之間主要檢查的是外業實測點與臨近點云中的點高程差異情況。對于較為稀疏的機載點云,可先對點云構建網格后,再將實測點與最近投影點進行高程差異比較。

2.3 點云數據濾波處理

為了提高地面點云的提取效果,在地面點云濾波前,先去除點云中的噪聲點。去噪后,再利用點云濾波算法提取地面點云數據,將異常情況進行人工檢查并改正,以保證所有的地面點提取完整。濾波前后對比如圖4所示。

圖4 點云濾波前后對比圖

3 處理結果與分析

3.1 車載點云與機載點云高程對比檢查

受外界條件的影響,車載主道點云與車載匝道點云在精度上有所差異,而機載點云不受路面曲折的影響。分別將部分主道、匝道的點云進行比對檢查,以便更準確地反映實際情況。

(1)主道部分對比檢查

以主道高程中誤差0.02 m進行評價分析,部分車載點云與機載點云的主道高程比對結果如表1所示。

表1 主道各區域點云比對

(2)匝道部分對比檢查

對于較為復雜的匝道,為準確比對匝道中,車載點云與機載點云差異情況,選擇兩者重疊區域較多的位置進行比對。以匝道高程中誤差 0.03 m進行評價分析,清湖、秀峰、白泥坑三個匝道對比如表2所示。

表2 匝道各區域點云比對

3.2 車載點云主道與匝道對比檢查

(1)重疊區域對比檢查

在車載點云數據采集過程中,有部分匝道數據與主道數據重疊。對該重疊區域的檢查,能夠反映主道點云與匝道點云銜接的精度情況。以主道高程中誤差 0.02 m進行評價分析,各重疊區域的比對情況如表3所示。

表3 主道與各匝道重疊區域比對

(2)重疊特征線對比檢查

對于特征線的檢查,在車載點云數據的基礎上,采用自動和手工的方式進行提取,結果如圖5所示。為核實主道特征線與匝道特征線的連接情況,對主道和匝道重疊區域進行特征線提取,檢查特征線的間距,結果如表4所示。

表4 主道和匝道重疊特征線比對(單位/m)

圖5 特征線提取結果

3.3 機載點云與人工實測斷面點對比檢查

受邊坡植被的遮擋,以及機載點云密度的影響,人工實測坐標往往距離機載點云較遠。本文對機載點云進行網格化處理,將實測點與最近網格投影點進行比對,以此來反映實測坐標與點云坐標的高程差異情況(圖6)。

圖6 網格與實測斷面示意圖

點云高程中誤差的技術指標為平地、植被稀疏覆蓋區優于 0.10 m;山地、植被茂密覆蓋區優于 0.20 m。本文將實測斷面點分為兩類,一類是平地、植被稀疏區域的;另一類為山地、植被茂密區域的。在機載點云密集區域中,共比對318個人工實測斷面點,點云高程中誤差為 ±8.0 cm;在機載點云稀疏區域中,共比對309個人工實測斷面點,點云高程中誤差為 ±17.1 cm。結果如圖7、圖8所示,滿足限差要求。

圖7 點云密集區域實測點對比圖

圖8 點云稀疏區域實測點對比圖

4 結 語

本文以機荷高速公路為實驗對象,提出了一種投影方法,將車載點云數據、機載點云數據與人工實測數據相結合,來實現該路段主道、匝道、邊坡斷面等路面類型的高程對比,結果表明精度滿足要求,驗證了該方法的可行性,為全要素道路高程質量檢查提供了參考。