地面激光扫描仪在铁路工程滑坡监测中的应用研究

许　磊　石德斌　郑顺义　张志刚

(1.铁道第三勘察设计院集团有限公司，天津　300251；2.武汉大学，湖北武汉　430079)

Research on Railroad Landslide Monitoring Using Terrestrial Laser Scanner

XU Lei1，2　SHI Debin1　ZHENG Shunyi2　ZHANG Zhigang1

地面激光扫描仪在铁路工程滑坡监测中的应用研究

许磊1，2石德斌1郑顺义2张志刚1

(1.铁道第三勘察设计院集团有限公司，天津300251；2.武汉大学，湖北武汉430079)

Research on Railroad Landslide Monitoring Using Terrestrial Laser Scanner

XU Lei1，2SHI Debin1ZHENG Shunyi2ZHANG Zhigang1

摘要采用三维激光扫描技术对铁路工程附近的滑坡体进行监测。对多站扫描数据进行配准、拼接，获取监测区域的完整点云数据；对拼接后的激光点云数据进行地形滤波，获取监测区域的地形数据；最后，对不同期次的点云数据进行对比分析，得出监测区域的变形值。

关键词铁路工程滑坡监测地形滤波点云拼接

目前，滑坡的变形监测主要有以下几种手段：(1)基于传统测量仪器的监测，如GNSS、全站仪、电子水准仪等，在此基础上实现基于网络化和智能化的监测系统。(2)基于各类传感器的监测，如基于地表倾斜监测仪、重力加速度计(Shape Accel Array，SAA)的自动化变形监测，以及其他光纤类型的自动化监测仪器。(3)基于地面激光扫描仪、移动式激光扫描仪等激光扫描技术的变形监测是近年来研究的热点。相对前两种监测手段，利用三维激光点云数据，可以建立三维立体模型来分析铁路附近滑坡体的变形情况。

采用地面激光扫描技术，实现滑坡体的扫描与点云数据拼接。对拼接后的点云数据进行植被滤波，建立扫描数据的八叉树结构。采用Hausdorff Distance算法，对不同期次的监测数据进行对比分析，不同的变形量用不同的颜色值表示，并配上“颜色-变形量”比对表，再将颜色值赋予点云数据，可以直观、形象地表达滑坡的变形量，用不同的结构断面，从细节上表达变形体局部的变形情况。

1基于激光扫描技术的滑坡监测技术设计

1.1　外业数据采集

地面三维激光扫描仪主动发射激光束，经过被测物体的反射，扫描仪接收反射回的激光束，进而计算被扫描物体的三维坐标。受扫描仪有效距离、扫描仪与被测物体之间的通视条件、被测物体的反射率以及地形与周边大气环境的影响，需要多次设站，获得整个监测目标的点云数据。

首先，在滑坡体范围外埋设一组监测基准点。为了获得基准点的高精度平面坐标和高程值，分别对基准点进行平面和高程测量，平面测量采用导线网布设方式、全站仪多测回测角的方式进行观测，精度满足四等导线精度要求；高程采用电子水准仪进行高程观测，精度满足二等水准测量要求。在进行扫描时，把扫描仪靶标安装到基准点的预埋件上，同步获取扫描靶标的激光点云数据。

对滑坡区域进行现场踏勘，选择扫描仪设站位置，并现场标记。扫描仪设站位置的选择要满足以下条件：(1)每站能够扫描到不少于3个靶标。(2)扫描仪设站数量尽可能少。(3)经过拼接的点云，能够覆盖滑坡监测区域。为保证重复扫描测量时获得的监测区域点云分布一致，扫描设站位置应固定，并且每次设站的仪器高度大致相同。外业扫描测站布设如图1所示。

图1　扫描仪设站位置布设示意

1.2　多站点云拼接

地面三维激光扫描仪获得激光点云是相对于扫描仪中心的三维坐标，如果要获得扫描区域完整的点云数据，要利用多次扫描站数据进行配准、拼接。通过对控制靶标点云数据进行拟合，计算靶标中心点的三维坐标，再利用基准点坐标进行坐标转换，坐标转换采用布尔沙转换模型。如式(1)所示，当控制靶标数量多于3个时，通过最小二乘原理，计算转换参数，完成测站坐标的转换。把完成坐标转换的点云进行拼接、分割，即可获得监测区域内的激光点云。

(1)

式中X1，Y1，Z1——原坐标系坐标；

X2，Y2，Z2——目标坐标系坐标；

Tx，Ty，Tz，D，Rx，Ry，Rz——七参数。

1.3　点云数据的滤波

当滑坡体监测区域有植被信息时，需要对植被进行滤波，确保分析的数据只含有地形数据。如果使用的地面激光扫描仪具有多次回波数据，可以利用多次回波数据对数据进行初始滤波，以剔除部分植被信息。对滑坡监测区域内的激光点云建立八叉树(Octree)结构，再根据地形坡度信息，对监测区域进行地形滤波，并对滤波后的区域进行三角化和平滑处理，以获得监测区域内地形数据。

1.4　点云数据的变化检测

采用三维激光扫描仪对滑坡区域进行扫描，获得滑坡区域的多期监测数据，通过内业分析计算，进而获得滑坡区域的变化量。有以下3种方法可以采用：

①在监测体上设置固定的反射目标，利用三维点云数据，提取反射目标的三维坐标信息，通过不同期次的三维坐标比较，获得滑坡监测体上的反射标志变形量。

②将需要对比分析的两期点云数据建立八叉树结构，通过遍历循环本期点云上所有点，搜索在上期点云(参考数据)的最近点，再通过计算两点(本期点与参考期点)之间的距离，反应两期点云的变形量。

③将参考点云建立格网(mesh)模型，通过遍历用作比较分析的点云所有点到mesh模型的最短距离，反应监测体的变形信息(如图2所示)。用作参考期次的点云建立mesh模型，遍历循环对比分析的所有点云到模型的距离方式进行变化监测，可以在建立mesh模型过程中，采用地形滤波的方法，对点云数据进行数据滤波，消除噪声点对监测结果的影响。

图2　基于Hausdorff Distance算法的变形监测

2实例及分析

2.1　项目概况

工程为某铁路车站附近的滑坡体变形监测，数据采集时间为2014年3月至6月，监测范围约0.35 km2。采用RIEGL VZ-1000扫描仪进行分站式扫描，在监测区域外相对稳定的区域埋设12个基准点，共计监测12期数据，每期间隔一周。每期监测扫描3站，通过控制靶标进行拼接、融合(如图3所示)。

图3　扫描仪获取的点云数据

2.2　滑坡变形量计算

对拼接后的点云数据进行地形滤波，消除植被数据，获得监测区域地形点云数据，如图4所示。利用不同期次的地形数据进行对比分析，用不同的颜色值表示监测区域的变形量，并附上颜色对比表，如图5所示。

图4　地形数据滤波

图5　两期监测数据对比分析

2.3　断面测量

在监测区域布设一定数量的监测断面，利用地形滤波后的点云数据，自动搜索断面点，生成断面线。通过不同期次的断面线叠加，获取断面位置处滑坡体变形情况，如图6所示。

图6　不同期次的断面线叠加

3结论

采用三维激光扫描技术可以快速获取监测目标的三维点云数据，不仅测量精度和监测效率高，可以有效实现铁路工程滑坡变形监测，而且更加全面、直观地反应监测目标的变形情况。通过不同期次数字表面模型的比较来分析具体的滑坡体变形趋势，也为地质专家判读解译滑坡体形变的诱因提供较好的数据模型。

参考文献

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中图分类号：P225

文献标识码：B

文章编号：1672-7479(2015)02-0011-03

作者简介：第一许磊(1983—)，男，2009年毕业于武汉大学摄影测量与遥感专业，在读博士研究生，工程师。

收稿日期：2014-12-29