机载LIDAR在水利工程中的应用

范广亮

(齐齐哈尔市水利勘测设计研究院有限责任公司，黑龙江 齐齐哈尔 161006)

0 引 言

近些年来我国的经济在飞速发展，水利堤防及配套灌区也在大规模的建设，面对如此大的工程量，如何进行高效的管理，怎样保证河流堤防、灌区各沟渠的安全使用显得尤为重要。堤防及灌区沟渠主要是跨区域分布，所处的地理环境往往结构复杂，传统的巡线检查不仅需要大量的人力，而且所要完成巡线消耗的周期长。研究机载LIDAR在水利工程巡线的应用，使许多工作能够快速的完成，也可以降低劳动强度；应急反应快且能够及时发现缺陷，及时提供信息，可以挽回堤防和沟渠道破坏造成的损失[1]。

1 机载LIDAR系统

1.1 机载LIDAR系统硬件组成

机载LIDAR系统硬件由测量姿态装置、GPS装置、激光扫描测距系统、数码相机、系统控制器组成。

1.2 机载LIDAR系统的原理

机载LIDAR系统的定位原理如图1所示。

激光扫描仪搭载的系统平台可以分为固定式和移动式两种。求得扫描中心到目标物体的距离是激光扫描仪定位的关键，其中测量精度决了扫描精度。目前现有的激光测距仪器其原理有三角测量式、脉冲式、相位式和脉冲—相位式4种[2]。

图1 机载LIDAR的定位原理

1.3 机载LIDAR系统的扫描方式

机载LIDAR系统的扫描方式分为脉冲式、振荡式、旋转棱镜式、章动式扫描、光纤式扫描，目前大部分机载激光扫描仪都是采用的脉冲式。

1.4 机载LIDAR内外业处理流程

1.4.1 作业流程

机载LIDAR的作业流程主要是计划的制定、外业数据的采集和内业数据处理。

1.4.2 机载LIDAR外业数据的获取

在正式外业数据获取之前必须制定以下完整的周密计划方案：

1)建立GPS基准站——测区内建立两个以上架设有高精度GPS接收机的基准站，并与机载的POS设备同时记录。

2)飞行区的数据准备——整理摄影区域地图资料。

3)航线设计——降低飞行成本，保证飞行质量。

1.4.3 机载LIDAR内业数据的处理

通过测量得到的数据主要是地面基站GPS数据、加载GPS数据和IMU数据、激光数据以及影像数据。数据处理流程是：①数据分离③GPS后处理差分③GPS和IMU的集成④点云数据的生成⑤数据的查看与显示[3]。

1.5 机载LIDAR数据

机载LIDAR获得的数据类型主要是点云数据和影像数据。

1.5.1 点云数据

激光扫描器对地面扫描得到不同格式的点与数据，所以对处理数据的软件平台也不同。目前，主要的LIDAR点云数据格式有LDEFS(Lidar Data Exchange Format Standard)格式、栅格格式和自定义格式。具体为*.las、*.xyz、*.E57、*.lasd、*.asc等。

1.5.2 影像数据

LIDAR能够得到遥感技术所测不到的三维坐标，其中包含了高程数据，目前LIDAR系统上都安装有数码相机来辅助LIDAR获取光谱和纹理信息，辅助进行地物分类。通过获取的影像数据、POS数据、数码相机与POS之间的相对位置、相机的内方位元素和相机畸变差、LIDAR获取的DSM来获得真数字正摄影像。

2 机载LIDAR在水利巡线中的应用

2.1 机载LIDAR得到物体的数据处理

2.1.1 滤波处理点云数据

利用滤波的原理，可以准确区分堤防或者灌区内沟渠上较高的植被、电塔等地物，地物高程变化并不是地形的变化引起的，而是相邻的激光脚点的高程突然变化。大多数的机载LIDAR都是根据激光脚点的突然变化进行滤波处理，一般有TIN滤波、曲面拟合滤波、高程纹理分析法和坡度滤波几种。用机载LIDAR得到水利巡线的数据非常复杂，根据TIN滤波的算法，我们把灌区或者堤防划分成不同的地块，把高程较低的点作为初始点，之后把高程较低的点比作地面上的点，最后建立三角网模型。假如α、β、γ、d的值比设定的阈值小，那么就可以认为这一点为地面点，然后重新建立三角网[4]。之后每一个点都是按照这样的方法进行判断，直到得到接近地面的三角网模型。TIN滤波如图2所示。

图2 TIN滤波

2.1.2 点云数据的分类

要提取这些地物不仅要进行滤波处理，因为滤波处理仅仅是分离的地面脚点(DTM)和地物脚点，所以还要进一步对地物脚点进行分类。利用高程纹理和形态学方法对滤波后的数据进行分类。LIDAR数据分类的原则：

1)原始高程数据——主要考虑分割一边是高的物体。

2)高程差——像素周围高程值的最大值与最小值之间的差值。

3)高程变化——描绘一定范围的高程变化规律，它与高程差形成的高程纹理相似。

4)坡度——主要区分建筑物(桥、涵、闸)、道路和树木。

图3是经过滤波处理后得到的建筑物。

2.1.3 建筑物的提取

建筑物的点分布不同，线是像素宽，建筑物是点的聚集。腐蚀运算可以消除物体边界，所以可以利用腐蚀运算消除线，之后运用膨胀运算计算出来连通区域，最后利用K值得到点群，建筑物可以利用面积进行区分。图4是提取到的堤防附近的电塔。

图3 滤波处理后的物体平面图(左)和立体图(右)

图4 提取到的堤防附近的电塔

2.1.4 利用最小二乘法进行点的拟合

滤波和数学形态的数据处理得到的只是二维空间的线，线的提取还可以通过利用最小二乘法拟合得到三维的影像。

三维点云数据满足线性回归模型：

Z=aX+bY+c

(1)

式中：X、Y为点云数据的横坐标和纵坐标；a、b、c为未知参数；Z为高程。根据得到的n对实验数据得：

(2)

得到a、b、c的一次方程组：

(3)

由式(2.3)可以计算出a、b、c的最小二乘值，最后建立回归模型。

根据上述原理，建立线的回归模型，给不同的高度进行着色，得到线的结果，见图5。根据不同的高度位置关系把高程相近的分为一组，然后编号，得到绿、蓝、红、黄线进行区分。

图5 提取到线

2.2 水利巡线工程实例

某大型灌区，区域植被茂盛，树木覆盖率达56%。部分区域远离城镇和交通干线，地理环境复杂，无法通车。通过无人机激光雷达系统Li-Air和数据处理系统为测绘及巡线人员提供数据基础，发现灌区内堤防、沟渠道、分水闸隐患。利用机载激光雷达测量系统获取的高精度点云可以检测河流当前水位。

通过巡线采集的激光点云数据，处理成标准的DEM，结合分类后的点云可以实现三维数字化，恢复规划堤防、购渠道布线位置的地表形态、地表附着物(建筑、树木等)三维位置和模型等，并将线路的属性参数录入，成为实现线路资产管理的重要依据。

在项目实施之前，首先基于GoogleMap对无人机飞行航线进行设计，航线设计成平行的航线如图6所示。

将激光点云数据进行分类，分类点云数据后的影像如图7所示。

图6 巡线航线

图7 分类后的点云数据

利用软件对点云数据进行可视化这样就可以把植被、建筑、堤防、沟渠道等关注地物标识出来，最后经过影像分析，进而找到破坏区域。

3 结 语

机载LIDAR系统运用于水利巡线中的优点有：点云数据量大、数据的精度高、扫描速度快并且还包含有反射率信息以及RGB信息等。机载LIDAR的应用，应急迅速，能及时发现破坏点，及时提供信息，避免了农作物及人员财产遭到破坏的损失。