机载Lidar数据在铁路断面测绘中的应用研究

2016-04-13祝燕

铁道勘察 2016年1期

关键词：校正高程坐标系

祝　燕

(中铁第四勘察设计院集团有限公司，湖北武汉　430063)

机载Lidar数据在铁路断面测绘中的应用研究

祝燕

(中铁第四勘察设计院集团有限公司，湖北武汉430063)

The Research of Technology on Cross-Section Measurement in Railway with Lidar System

ZHU Yan

摘要对基于机载Lidar数据获取铁路断面产品的方法进行研究，并统计分析不同地形地貌下断面获取的精度。

关键词机载Lidar断面精度分析

1概述

机载Lidar具有获取数据快、对天气条件要求低、数据精度高等优势，因此被越来越多地用于测绘生产中。采用武襄十城际铁路项目中的一段数据作为实验对象，对机载Lidar数据用于铁路断面测绘的作业方法及断面成果进行分析研究。

武襄十城际铁路项目采用ALS60激光仪，在航飞高度1 500 m时，获取的初始点云数据的高程精度并未达到铁路断面精度要求，因此必须提高点云高程精度。经过高程校正后的点云数据可以满足铁路断面数据产品的精度要求。激光点云生产铁路断面流程如图1所示。

图1　断面生产流程

2作业方法

获取原始点云数据后，首先进行点云检校，包括航飞姿态角和距离误差检校，检校后高程精度提高到0.4 m左右。

然后进行点云数据坐标变换，即将点云从原始坐标系转换为工程坐标系。首先进行平面坐标变换，然后进行高程拟合。该操作可采用Erdas软件，Terrosild软件处理。实验数据原始坐标系为WGS84坐标系111°-0-0(0),需要将其转换为国家2000坐标系112°30′0″(70)。

先进行平面坐标系变化，采用4参数转换方法，步骤如下:

(1)采用Erdas软件进行重投影，将外控点从WGS84，111°-0-0转换为WGS84，112°30′0″。

(2)采用terrosild软件，利用WGS84，112°30′0″坐标系和国家2000，112°30′0″(70 m)坐标系下的外控点计算获取四参数方程式。

然后利用terrasolid软件，将点云数据投影坐标系由WGS84，111°-0-0变换为国家2000，112°30′0″(70)。

平面坐标系变换完成后进行高程拟合，即将椭球高转换为正常高。采用terrasoild软件操作，利用同名控制点的大地高和正常高获取高程异常，从而完成点云高程拟合。

接着需要进行点云高程校正。本文实验数据的航高为1500 m，平均高程精度为0.4 m。该精度无法达到断面数据精度要求，因此必须进行高程校正。

针对激光点云高程校正的需求布设了外控点，每5 km布设一对外控点。根据激光点云的特性，外控点的位置选取在平整的水泥地面。由于实验区域存在部分山地，有个别外控点选取在倾斜角度较小的平整土质地面。在后期处理时，应根据误差值有选取的使用该类外控点。

高程校正时，每条航带单独处理。具体步骤如下：选取距离外控点最近激光点的高程，读取每个外控点与激光点的高程差值。采用terrasolid软件，根据高程差值的平均值对该航带完成高程校正。

完成单航带高程校正后，要注意航带交接处相对误差是否变大，如果变大，则需要重新对单航带进行调整。

高程校正后点云高程中误差为0.2 m，其中植被茂密的山地高程精度最差，限差为0.35 m。

高程校正完成后，点云数据的前期处理全部完成，接着应进行点云分类，主要是为了获取正确的地面点。点云分类结果的准确率将直接影响断面成果的精度，因为该步骤非常重要。为了获取更为准确的分类结果，点云数据分类需要正射影像的辅助。

点云分类完成后，就可以采用本单位自主研发的软件获取断面数据。横断面成果如图2所示。

图2　基于点云获取的横断面成果

对初始的横断面数据要检查修改，主要是针对地形突变处。

为了查看断面成果精度，实测了部分断面点，精度对比如下：

实验数据选取DK157+280-DK211+275段数据。该段数据共167个点，地貌包括平地、密林，池塘、农田，地形有平地、高山。将断面点实测数据与点云数据进行对比，剔除4个落在池塘的点，误差统计分析如图3所示。

图3　断面点误差统计柱状图(单位：m)

可以看到误差在(-0.2～0.2 m)范围内的断面点达到83%。

经过分析，发现激光点云精度受地形、植被覆盖程度影响很大。根据不同地形对中桩点误差再次进行统计。

平地误差统计结果如表1所示。

表1　平地误差统计结果

地形变化处统计结果如表2所示。

表2　地形变化处统计结果

植被稀疏处误差统计结果如表3所示。

表3　植被稀疏处统计结果

密林中误差统计结果如表4所示。

表4　密林中统计结果

通过以上统计结果可以看出，激光点云在平地精度非常高，完全满足断面产品精度要求。但是在地形变化处，主要是指陡坎处精度很差。原因有两个，由于激光点云密度不足，可能陡坎处无激光点。第二个原因是内业判读陡坎位置有偏差。为了提高陡坎处中桩精度，可以在飞行计划时提高点云密度，也可以在立体像对中获得陡坎位置和高程。

植被密度对点云数据精度影响也很大，植被越密，点云精度越差。所以在点云精分类时，应努力提高地面点滤波精度。

但值得一提的是，激光雷达在密林处能检测出外业错误，如图4。外业测绘结果比实地高了1.4 m左右。这是由于在密林处，外业测量GPS和CORS信号不稳定引起。而激光点云的稳定性非常好，并且有较强的穿透性，能准确获取地面点。

图4　密林处外业实测错误

3结束语

从实验结果上看，机载激光雷达数据在铁路断面生产上可以采用。在植被覆盖度低，地形平缓地区精度是非常高的，完全满足断面生产精度要求。而在植被茂密、地形突变的地区精度较差，但是通过提高点云数据密度，或者提高点云分类精度可以使断面精度进一步提高。点云数据在植被茂密、地形突变的地区还是有一定的局限性，部分区域仍然需要在立体像对中获取断面点，或者通过外业实测获取断面点。尽管如此，机载激光雷达数据仍然可以作为铁路断面生产的选择。

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中图分类号：P225.2； U412.24