地面三维激光雷达在坝区地形测量中的应用

卢勤秀，龙超，曾飞翔，付文博

(1.中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司，贵州 贵阳 550081；2.电金沙江上游开发有限公司叶巴滩分公司，四川 成都 610041)

1 引 言

三维激光雷达[1]是一种集成多种高新技术的新型测绘技术，采用非接触高速激光测量方式，通过点云的形式获取地形和复杂物体三维表面阵列式几何图形数据。三维激光雷达包括机载三维激光雷达和地面三维激光雷达，机载三维激光雷达数据采集速度快，数据处理高效，非常适合具有大面积、长距离特性的工程测量，主要应用在数字城市[2]、气象与环境监测[3]、高速公路[4]、农林牧业[5]、国土资源、输电线路[6]等测绘领域。地面三维激光雷达具有采集精度高、应用灵活、能够实现细节特征自动化提取等特点，在文物保护[7]、三维建筑建模、地形勘测[8]、变形监测[9]等领域得到广泛的应用。

水电站坝区地形往往比较陡峭，地质地貌复杂，人工测量具有较大的施工风险，采用航空测量虽然效率极高，但不能有效解决断层、倒悬崖、植被重叠覆盖等具体问题，因此，地面三维激光雷达成为水电站坝区地形测量的优先选择。

2 项目概况

叶巴滩水电站位于金沙江上游河段上，系金沙江上游13个梯级水电站的第7级，其上游是波罗水电站，下游是拉哇水电站；坝址位于金沙江支流降曲河口下游 600 m处，左岸属四川甘孜藏族自治州白玉县，右岸属西藏自治区昌都地区贡觉县。测区两岸山体雄厚、地势陡峭，山顶高程大于 4 000 m，最大相对高差超过 1 000 m，属高山地貌，气候寒冷而干燥，通行条件、通讯条件非常差，作业难度极大；坝址所在区域河谷狭窄、谷坡陡峻，属深“V”型峡谷，存在大量倒悬崖地貌。这种特殊复杂地理环境对测量工作带来巨大挑战。叶巴滩水电站坝区实景图如图1所示。

图1 叶巴滩水电站坝区实景图

结合坝区地形地貌特点，为有效降低现场测量工作的安全风险，提升外业测量效率和数据精度，同时避免留下测量死角，采用地面三维激光雷达技术对叶巴滩水电站进行地形测量，通过细节特征自动化提取，生成 1∶1 000、 1∶500大比例尺地形图和数字高程模型，为工程设计和施工提供数据支撑。

3 现场数据采集

项目采用RIEGL VZ-4000地面三维激光扫描仪进行现场点云数据采集，采用GPS-RTK获取每个测站和测区内主要/重要地物特征点的坐标值和高程值。主要流程为：

(1)准备工作

接到项目测量任务后，就测量地所处自然环境、气候条件、交通和通讯条件等与业主单位进行充分沟通，并进行相关资料收集，制定现场工作方案。

(2)测站布置

经过现场初勘，合理确定测站架设位置，需充分考虑扫描效果，对测区进行全面覆盖，保证测区数据的完整性，并确保相邻测站之间存在一定的重叠区域，以便后期数据处理。本次测量充分考虑测区大落差、倒悬崖、深“V”峡谷地形地貌特征，两岸分层架设，沿江共布置46个测站，确保对测区的全覆盖，并保证任意相邻测区存在重叠区域，如图2所示。

图2 测站布置图

(3)参数设置

RIEGL VZ4000扫描仪的详细参数如表1所示。在实际应用中，应结合测量精度要求和实际需要进行扫描密度等参数设置。

RIEGL VZ4000扫描仪详细参数 表1

(4)目标物预扫描

选择测站位置后，需要对测区进行预扫描，以进一步确定测站位置的合理性和可用性，预判测量效果及覆盖范围是否能够达到预期要求。

(5)逐区域扫描

对每一个测站进行逐区域、逐幅面扫描，直到全部测站扫描结束。需要注意的是，单个测站扫描结束后，需要对测量数据进行初步检查，确保该站数据已经全部获取完毕。

(6)影像数据采集

在现场测量中，需要获取必要的影像数据。影像数据不仅可以为点云数据解译和点云数据物体辨识提供参考，提高点云数据的编辑效率、配准精度和拼接精度，还可以用于制作纹理模型，为建立虚拟现实的真彩色三维模型提供原始数据。

(7)特征点数据获取

进一步对测区范围内的主要/重要地物特征点、检查点的坐标及高程数据进行采集，以便后期数据处理和精度校验。

(8)数据完整性检查

数据采集的最后一步是对全部测量数据进行综合检查，确保数据的完整性和可用性。如果数据完整性不足，则需进行补测，直到数据完整可用为止。

4 数据处理

地面三维激光雷达数据处理主要包括数据预处理、点云数据拼接、点云数据分类和生成数字成果等[10]。本项目中，数字成果主要是数字高程模型(DEM)和数字线划图(DLG)，数据处理流程如图3所示。

图3 地面激光雷达数据处理流程图

(1)数据预处理

由于大气折光、水面折射等原因，通过地面激光雷达扫描得到的点云数据往往存在一些错误的数据，也就是常说的噪点，必须通过数据预处理把这部分数据剔除掉，以提高数据质量，降低建模的复杂度，并提高模型重构的精确度和速度。数据预处理的方法包括人工选取与删除、数据滤波、数据平滑、数据缩减和数据分割等，随着数据预处理算法的不断完善，数据预处理自动化程度越来越高。在本项目中，数据预处理工作基本由软件自动完成。

(2)点云数据拼接

所谓点云数据拼接，即是定义工程坐标系下每个测站SOP矩阵的过程，也就是通过坐标变换、旋转和平移等技术，把扫描仪坐标系下的点云转换到工程坐标系下，结合重叠区、特征点、特征线等信息和影像数据，将不同扫描面、不同测站得到的数据进行配准拼接。常用的拼接方法有基于标靶点的自动拼接和手动拼接。由于峡谷两岸架设测量站点相距较远，标靶点布置困难，识别率较差，定位精度低，故本项目主要采用后视定向和MSA多站平差相结合的拼接方式。

(3)点云数据分类

使用专业的数据分类软件，完成对细节特征自动化提取和数据分类、过滤，通过人机交互对自动化分类后的点云数据进行检查和进一步修正，进而得到趋于真实地面的纯地表三维激光点云数据。

(4)生成数字高程模型(DEM)

根据分类得到的高精度点云数据，以及为提高精度在地形突变区提取的特征点数据，构建不规则三角网，生成体现倒悬崖实体的曲面模型；基于不规则三角网内插生成最终的数字高程模型(DEM)，如图4所示。

(5)生成数字线划图(DLG)

根据影像数据、激光点云、数字高程模型，按照国家图式规范和工程应用对于精度的要求，制作相应的数字线划图(DLG)，如图4所示。

图4 数据处理成果

5 应用效果

5.1 精度校验

由于测量仪器自身存在误差、测量过程存在人为误差、拼接过程存在误差以及控制点坐标存在测量误差等因素，最终成果能否满足精度要求，需要通过精度校验来确认。本项目共557个检查点，覆盖整个测区，顾及不同地形类别，在地形变化剧烈区域适当增加检查点分布密度，并兼具代表性和可操作性，抽取其中35个检查点进行地物特征点位平面精度校验(表2)，平面位置中误差为 ±0.157 m，满足《水利水电工程工程测量规范》对于 1∶500地形测量成果精度要求。

地物特征点平面精度校验表 表2

抽取28个检查点与激光点云模型进行高程校验(表3)，高程中误差为 ±0.155 m，满足《水利水电工程工程测量规范》对于 1∶500地形测量成果精度要求。

激光点云模型高程精度校验表 表3

5.2 倒悬崖地形测量成果

倒悬崖地形具有通达性差、容易形成测量死角等特征，传统测量方法很难得到精确的地形数据，项目采用地面三维激光雷达进行测量，不仅能够克服这些问题，而且能够高效获取数据，并利用数据处理软件获取不同需求情景的测量成果(图5)，具有独特的优势。

图5 倒悬崖地形测量成果

5.3 土石方量计算

激光点云数据精度高，利用其所生成的大比例尺数字高程模型(DEM)完成土石方量计算得到的结果精准度高，通过优化设计方案，减少挖、填方量和弃土，为实现填挖平衡提供可能性，节约项目实施成本，拥有传统测量所无法比拟的优势[11]。项目以设计断面图和数字高程模型为依据，采用内业复核计算方式对进场公路交通工程土石方设计工程量进行计算和复核。结果表明，采用激光点云数据生成的断面图和数字高程模型计算得到的土石方量更加接近项目审定数值，相对误差明显小于用传统方法计算得到的施工图工程量。

进场公路土石方量计算复核结果 表4

6 结 论

叶巴滩水电站测区范围大，地形复杂，采用地面三维激光雷达技术进行地形测量，最终生成合格的 1∶1 000、1∶500大比例尺地形图和数字高程模型，为项目实施提供高质量的基础数据。应用表明，地面三维激光雷达测量精度高、速度快，并有效降低野外作业工作强度和危险性，实现一次外业作业可为多种比例尺地形成果提供基础数据，测量结果能够满足不同用户的诸多需求，是倒悬崖等特殊复杂条件坝区地形测量的理想选择。