无人机载激光雷达在房地一体测绘中的应用

蒋 毅 焦 洋 王胜利 王云凯

(江苏省地质测绘院, 江苏 南京 210000)

0 引言

2019年中央1号文件明确指出要加快推进宅基地使用权确权登记颁证工作,力争2020年基本完成的要求。全国各地相继开展农房地一体化测绘工作,此项工作外业工作量大、成果精度要求高、时间进度要求紧。采用传统方法作业人力投入大,时间周期长[1],无法满足要求。而采用无人机倾斜摄影,由于地区植被茂密遮挡严重,精度很难保证。为了提高效率和精度,尝试采用无人机载激光雷达系统进行作业。无人机载激光雷达系统主要有无人机飞行平台、激光扫描仪、定位与惯性测量单元以及控制单元等组成[2]。激光扫描仪具有脉冲回波次数、反射率等信息[3],很好地解决了植被遮挡问题。经过项目测试充分验证了无人机载激光雷达系统在房体一体测绘中的可行性。

1 工艺流程

1.1 仪器与软件

(1)大黄蜂四旋翼无人机是一款高端无人机系统设备,该无人机系统具有科学美观的结构设计,高度集成化的生产工艺以及全自动化的飞控系统。具有飞行时间长、飞行姿态稳、抗风等级高等特点,广泛用于测绘、影视航拍、环境保护等应用领域。大黄蜂无人机外形如图1所示。

图1 大黄蜂无人机

AS-900HL多平台激光雷达系统具备机身轻巧可靠,结构紧凑、性能卓越的优点,同时激光雷达的多次回波技术可以穿透植被,具有在复杂地形条件下快速获取高精度激光点云的优点,可以获得复杂山区的点云数据,多平台激光雷达系统如图2所示。

图2 多平台激光雷达系统

CoMapping点云测图系统主要用于在LiDAR数据上人工采集矢量数据,并提供了LiDAR数据的切割、合并、分类等功能。软件可以很方便地完成矢量要素的采集,适用于高精度地籍测绘、城市勘测设计、水利、林业等诸多领域。

1.2 测试流程

根据无人机激光雷达的技术特点,结合房地一体测绘的技术要求,制定测试流程图,如图3所示。

图3 测试流程图

2 项目测试

2.1 试验区概况

项目区位于南京市江宁区,面积约1 km2。测区处于城郊结合区,房屋集中、分布不规则,植被茂密。

2.2 生产试验

2.2.1现场踏勘

生产试验前,收集测区内影像资料,初步确定飞行范围,到实地现场踏勘。现场踏勘主要查看试验区内是否存在高压塔、通信塔、高大建筑等影响无人机飞行安全的要素。通过现场踏勘明确飞行范围、飞行路线、采集任务、起降点选择、基站架设等。同时,在现场踏勘时,做好与当地主管部门、公安部门、重点单位沟通协调工作。

2.2.2无人机采集

(1)基站架设

根据现场条件,选择合适区域架设基站。基站架设控制在半径5 km范围内,确保卫星观测截止高度角15°;观测卫星数目不小于18颗;基站采样率设置为5 Hz;基站远离信号发射塔200 m,高压线50 m。基站架设好后,采用两次间断测定基站大地坐标,取平均值作为基站点坐标。

(2)航线规划

在现场踏勘和初步线路规划的基础,对试验区内高大地物或不确定地区,采用消费级无人机进行高空探路,确保无人机载激光雷达作业的安全。在确保安全的情况下,根据房地一体测绘的成果精度要求,综合仪器设备性能,试验选择航高70 m,航线间距50 m,飞行速度6 m/s,旁向重叠率50%。

(3)数据采集

在飞行参数设置完成后,利用手持端软件进行数据采集设置。根据设备性能参数,试验区激光线速度设置为120 线/s,激光点频设置为550 kHz，最大测距为300 m。起始角设置为106°,终止角设置为254°。

检查无人机与激光雷达设置无误后,为保证精度要求,起飞之前,先将无人机激光雷达静置3 min。同时,为避免IMU(惯性测量单元, Inertial Measurement Unit)误差积累,在进入测区上空后,飞机按“8”字形飞行,然后,再按照航线规划进行数据采集。在经过约20 min数据采集完成试验区工作。降落前做好周边环境的观察,确保降落安全,降落后同样将无人机激光雷达静置3 min。

2.2.3内业数据处理

在数据采集后,将数据导入电脑,利用专业软件进行移动激光雷达系统的数据预处理工作。内业数据处理主要分为POS(定位定姿系统, Position and Orientation System)位置解算和点云解算两个阶段。

(1) POS位置解算

将基站数据和POS数据(移动站GPS数据+IMU数据+里程计数据)进行组合解算,输出高精度定位定姿数据。然后,采用 Inertial Explorer后处理软件进行 GNSS、INS 数据处理,获取高精度组合导航信息,包括位置、速度和姿态等信息。操作步骤如图4所示。

图4 Inertial Exploer后处理操作步骤示意图

(2)点云解算

无人机载激光雷达系统记录了各个传感器的测量数据,必须将这些数据根据测量模型(各个传感器的时序和位置参数)进行配准与融合,才能还原出被测目标的三维几何空间坐标和属性。利用专业软件将无人机载激光扫描系统采集的原始数据进行融合处理,生成点云文件,形成可供其他系列软件进行后续处理的数据。此次试验无人机载激光雷达系统采集的激光点云坐标均为WGS84椭球下的经纬度和椭球高,对应的投影坐标也是高斯3°带投影坐标。

(3)点云精度检查

为了保证点云数据质量,对试验区获取的点云数据,进行精度验证。并选取点云中对应控制点的点坐标,由于试验区无人机载受信号干扰较小,点云质量无明显分层,点云厚度控制基本在5 cm之内,根据分析点云精度可以达到房地一体测绘要求。

2.2.4基于点云数据测图

通过检查的点云数据,按照地籍测图的要求,将点云数据转换成CoMapping矢量测图软件格式,加载数据进行数据采集。为了达到房地一体的精度,采集时不断调整点云高程切片,直至房屋边点云数据清晰进行采集,采集效率和精度较高。当房屋的个别边线或房角看不清时,采用按边采集方式,在不确定的房角处做好标记,返回外业核查。

2.2.5外业补测勘丈

按照房地一体的要求,将内业测好图进行回放,外业人员对每一条房边进行外业勘丈,并对内业认定不清的,进行重点补测。同时,检查图面有无其他遗漏和错误的地方一并修改。

2.2.6精度分析

试验区任务完成后,采用人工检查核对和人机交互检查相结合的方式对试验区的测图成果质量进行检测[5],主要是验证间距精度和点位精度是否满足房体一精度要求。

(1)间距精度。根据外业勘丈的距离与内业出图标注距离验证,大部分边长都在1～2 cm,间距精度达到1.5 cm。满足房地一体测绘要求。

(2)点位精度。将全部成果完成后,按照精度统计的要求,从试点区域随机选取100个宗地,实地采集房角点进行精度分析。通过对外业实测数据与点云数据上所采集到的图形数据的对比分析[4],采用数据抽检的手段,用人工检查核对和人机交互检查相结合的方式对试验区的测图成果质量进行检测[5]。本次精度检测共抽取宗地100个,界址点215个,其中粗差点个数为3个,中误差0.035 m。从测试精度分析结果看,此次测试区域成果符合房地一体测绘要求。

(3)精度验证结论。通过试验区精度验证分析来看,虽然,无人机倾斜摄影技术近年来在遥感与测绘领域得到了广泛应用[6],从垂直、倾斜等不同角度采集影像[7],其能获取地面物体全方位的数据,经过数据处理生成影像为实景三维影像[8]。但面对高密度覆盖的植被地区,无人机激光雷达系统在植被覆盖区域优势更为明显[9],有效地解决无人机倾斜摄影的测图精度不足,同时又能比传统方法大幅度提高效率。由于其每一架次数据由基站坐标解算,其自成刚体,间距精度可以得到有效控制[10]。

3 结束语

本文通过四旋翼无人机载激光雷达系统获取高精度点云数据,利用CoMapping矢量测图软件,完成了房地一体化测绘生产试验任务。经过生产试验形成的无人机机载雷达生产流程,不但能满足间距精度位精度要求,而且其多次回波技术可以有效穿透植被,有效解决了传统方法和倾斜摄影方法植被遮挡和覆盖度的问题。通过外业勘丈和补测来看,形成的数据成果更加可靠且外业修改量小,大大提高了外业工作效率和数据精度。根据此次项目生产1 km2中共涉及农户800多户统计,利用无人机载激光雷达技术进行房地一体测绘,效率比传统方法提高50%。无人机载激光雷达在效率、精度、成本和工期等方面都有着明显的优势。