多载体移动测量系统在海塘工程中的应用研究
2021-08-06蒋明秀陈辉
蒋明秀 陈辉
(浙江省测绘科学技术研究院 浙江杭州 311100)
1 引言
钱塘江海塘历史悠久,位于钱塘江河口地区两岸,是人工修建的挡潮堤坝,它是钱塘江河口地区抗御洪潮的重要屏障,承载着巨大的历史和文件价值,时至今日,依然发挥着作用。采用传统的测绘方式对海塘进行测量,耗时长、劳动强度大、安全性差,同时野外采集的点位稀少,很难反应海塘工程的细致变化。
三维激光扫描技术是继GPS空间定位技术之后又一项测绘技术突破,已经在测绘装备领域掀起了又一场技术革命。移动测量系统即移动测图系统(Mobile Mapping System,MMS),是当今测绘界最为前沿的科技之一[1],具有主动测量、非接触、快速获取、高效率等特点,已成为获取高分辨率空间信息的一种重要技术手段,在数字城市、大比例尺测图及质检、公路竣工测量、地理国情普查、三维建模、海岛礁测量等方面得到了成功应用[2-10],目前移动测量系统的研究与应用是国内外的热点。本文结合移动测量系统的原理,通过车载和船载移动测量系统对钱塘江海塘工程的测量,研究移动测量系统在海塘中的应用。
2 移动测量系统
移动测量系统是通过移动平台(飞机、汽车、舰船等)搭载的由多传感器集成的自动化数据采集系统,主要由供电控制单元、数据采集单元和数据处理软件等构成,其中传感器主要有两种,一种是位姿传感器,包括GNSS、IMU(惯性测量单元),两者组成了POS系统(定位定姿系统),车载移动测量系统还有DMI(车轮编码器);另外一种是空间数据采集传感器,如激光扫描仪、相机等。
系统各个传感器通过机械结构集成为一体,为获取高精度的数据,必须对移动测量系统进行标定,精确的系统标定是对各传感器数据进行处理的前提,也直接关系到后续处理的精度,它也是系统研究的关键技术之一,通过系统标定以获取各传感器之间的相对位置关系并建立严格的几何关系。在移动平台运动过程中,激光扫描仪测量记录了目标地物的角度和距离数据,IMU记录了车辆行驶的实时姿态数据,GNSS记录了车辆行驶的实时定位数据,DMI则记录了车辆行驶的里程数据,用于辅助系统位置的解算,通过POS系统实时完成对系统的定位定姿;影像用于获取目标地物的影像。系统以GPS时间为主线,通过相互间关系最终可以获取所测目标的带有绝对坐标信息的点云数据和带有姿态的影像数据,点云数据是对外界环境最准确、最真实的还原,展现了被测目标的原貌。
3 应用实例
测区是位于杭州市江干区的钱塘江海塘,长度约3km,本次利用SSW移动测量系统进行作业,流程大致分为:外业数据采集、点云数据处理、成果生产,具体流程如图1所示:
图1 点云数据采集及处理流程
3.1数据采集
经实地踏勘,由于海塘路面有诸多限高,常规的移动测量系统并不能连续而顺利的扫描,因此采用了微型车载移动测量系统进行作业,微型车载移动测量系统是将常规车载移动测量系统的扫描设备安装到小三轮车上进行扫描测量的系统。沿岸地带,在使用车载移动测量系统时未能完整扫描其数据,因此使用了船载移动测量系统,两者使用的是同一套系统,移动平台的更换并不需要重新检校。
在测量作业开始前,架设GNSS基准站以提供差分处理数据,按照事先规划的路线进行往返车载扫描,往扫和返扫时车辆在海塘路面不同侧行驶采集数据。船载扫描时离岸距离小于100m,尽量贴近岸边,同样进行往返扫。车载与船载配合扫描最大限度保证数据无盲区,外业采集获得的数据包括GNSS基准站数据、GNSS流动站数据、IMU数据、DMI数据、原始激光数据、影像数据。
3.2数据处理
通过标定获得的各传感器之间的相对位置和姿态数据可以认为在一定时间段内是稳定不变的[11],因此可以直接用标定所获取的相对位置和姿态数据等参数进行下一步的点云处理。
(1)点云生成。
首先对两次获得的各传感器的数据进行预处理工作,包括原始激光数据解码,POS数据解算、影像姿态计算等。预处理工作完成后利用标定参数对获取的激光数据、POS定位定姿数据以及目标影像数据进行处理,最终解算出基于WGS-84坐标系统的激光点云数据。由于移动测量系统获取的点云数据拥有绝对坐标,因此船载扫描的点云数据可以直接与车载激光扫描的数据无缝接合,而不需要点云拼接处理工作。
(2)点云滤波。
点云数据中存在由于被测物体的材料性质、外界干扰等因素的影响而不可避免产生的噪声点,以及植被等各种非地面点,因此需要进行地面点滤波。本文采用一种基于TIN(不规则三角网)的渐进加密算法。该方法是把原始解算出的三维激光点云以格网分割,对每个格网建立索引,并对比统计每个格网内的最低点,并将这些最低点作为种子地面点,通过这些种子点建立初始TIN模型,然后通过滤波参数(迭代角和迭代距离)不断向上加密该TIN模型,以此提取新的地面点。在所有点进行滤波后,依旧有部分非地面点被归为地面点,此时通过人工方法将部分自动滤波无法分类或分类错误的进行精化处理,得到最后的地面点云数据,如图2所示。
图2 滤波后的地面点云(局部)
3.3成果生产
(1)DEM制作
DEM的生成是建立在已经滤波处理后的点云数据基础之上,采用TIN插值方法内插生成所需要的DEM数据,成果图如图3所示。
图3 生成的DEM(局部)
(2)断面线提取
基于DEM数据自动生成海塘断面,是通过海塘路面中心线生成的垂直于中心线的断面,两断面之间是同一间距的。断面提取精度与点云数据的密度有很大的相关性,点云密度越大,提取的特征点越多,提取的断面越准确[12]。图4所示即是断面线提取结果,通过该断面能够充分了解海塘及周边一定范围地物在垂直于海塘路面中心线方向上的高程信息。
图4 海塘断面提取结果(局部)
3.4分析评价
为进一步检验移动测量数据的精度,选取GNSS RTK实测地面点与点云数据进行对比分析,选取95个实测地面点与断面数据点进行计算,统计其高差中误差,最终统计的高差中误差为0.091m。中误差按下式计算∶
其中,M为成果中误差;n为检测点(边)总数;Δi为较差。
检测结果表明断面成果稳定可靠。通过数据分析可知,高差中误差主要受到两方面的影响:一是地面植被的影响,对于成片的地面低矮植被,在进行点云地面滤波时很难有效剔除,造成对后期数据的影响;二是扫描盲区的影响,遮挡引起的扫描盲区,激光点无法测量到,产生了直接影响,同时由于在构建DEM时,需要利用周围的数据对盲区的高程值进行内插,因此一定程度上降低了断面的准确性。
4 结束语
作为一种新型测绘技术手段,移动测量系统展现了其快速、高效的数据获取方式,本文通过探索移动测量系统在钱塘江海塘工程的应用研究,提出通过多平台搭载移动测量系统获取三维点云数据,并基于点云数据生产DEM及断面图,最终提取的数据能够满足要求。试验表明通过移动测量系统能有效地弥补了传统测绘方式的不足,通过行驶扫描瞬间即可获得扫描轨迹两侧的高密度、高精度三维激光点云数据,然后依据这些点云数据生产海塘DEM及断面成果,这种数据生产方式,能更直观更真实地反映海塘的实际情况,同时有效解决了传统断面测量与DEM技术劳动强度大、安全性差、效率低、信息损失大等局限性,与传统测量方法比较具有一定的优势,若是将其与水下地形测量相结合,进行水上水下一体化测量,则在江河海的相关应用中具有更广泛的前景。