LIDAR与多波束点云结合批量计算水库库容

2022-05-26张金山邝良寒

治淮 2022年4期

张金山邝良寒

（1.安徽省水利水电勘测设计研究部总院有限公司合肥 230022 2.湖南省水利水电勘测设计规划研究总院有限公司长沙 410007）

1 引言

LIDAR，一般称为激光雷达，是利用发射和接收激光脉冲信号的时间差来实现对被测目标的距离测量。LIDAR 每秒钟能产生十万、百万甚至千万数量级别的点，称之为点云。LIDAR 应用于很多领域，在水利工程和勘测上的应用越来越多。

多波束测深系统是一种多传感器的复杂组合系统，是现代信号处理技术、高性能计算机技术、高分辨显示技术、高精度导航定位技术、数字化传感器技术及其他相关高新技术等多种技术的高度集成。多波束测深系统能够有效探测水下地形，得到高精度的三维地形图。随着科技的不断发展，多波束测深系统正在向集成化、小型化快、一体化迅速发展。

2 数据处理

在水利水电工程建设管理中，行（蓄）洪区、水库的库容计算是水利工程规划设计的一项经常涉及的计算内容。近年来随着计算机技术在工程设计中的广泛运用，在GIS 软件平台上，通过构建不规则三角网（TIN）数字高程模型，并利用其强大的统计分析和二次开发功能，可实现库容计算的自动化，极大地提高计算精度和计算速度。

2.1 点云数据获取

陆地点云数据主要采用机载激光雷达和航测相机获取，可同时获取点云数据和航片。根据测图比例尺按规范选择影像地面分辨率（GSD），然后结合航摄相机的分辨率（像元大小）和焦距计算确定航摄比例尺和平均相对航高，根据测图比例尺及航高选择激光扫描点密度。

水下地形点云数据一般采用多波束测深仪获取。多波束后处理主要采用Hypack 软件对数据进行处理，主要流程包括数据转换、数据加载、安装偏差校准、测线数据编辑、成果输出等。

2.2 数据处理与建模

采集的LIDAR 原始数据经过轨迹解算、航带拼接、坐标转换和点云分类等后续处理，导出国家2000 坐标系的LAS 点云。因为LIDAR 点云中存在有水上的无效点，会影响建模精度，因此在与水下点云数据拼接之前，需要根据水边矢量数据去除水上的无效LIDAR 点。可用GlobalMapper 等GIS 软件，通过位置选择水边矢量范围内的LIDAR 点删除，并导出LAS 格式，见图1。

图1 水上水下点云图

然后将水上水下的点云数据结合以构建TIN 模型。在ArcGIS 软件中，首先用系统工具箱→数据管理工具→LAS 数据集→创建LAS 数据集的工具，创建LIDAR 点云数据的LAS 数据集。接下来用系统工具箱→3D 分析工具→转换→LAS 数据集转TIN工具，创建LIDAR 点云的TIN 模型。因为LIDAR点云数据量很大，所以在转TIN 时需要减少TIN 模型的节点输出总数，方法是自定义细化类型、细化方法和最大输出节点数等参数，建议细化类型选择RANDOM，细化方法选择PERCENT。最后用系统工具箱→3D 分析工具→数据管理→TIN →编辑TIN工具，将水下多波束点云数据和无人船测深数据转为Shape 格式后作为散点加入，并以最大高程值作为剪切线，生成最终的TIN 模型，见图2。

图2 TIN 模型图

2.3 库容计算

通过ArcGIS 软件工具箱→系统工具箱→3D 分析工具→功能性表面→表面体积工具，可以计算某一水面高程值的2D 面积、3D 面积和库容（体积），但是每次只能计算一个高程值，对于大量的库容计算需要繁琐的手工工作。因此通过Python 脚本编程调用ArcGIS，只需要输入TIN 文件、起始高程值、结束高程值、高程计算步距和输出文件名，就可以根据TIN 模型批量计算每一高程值对应的面积和库容，并导出为Excel 的CSV 文件，进一步生成面积和库容曲线，平均几秒钟就可以计算一个水面高程的库容。

3 工程实例

某水库是一座以防洪为主，结合发电、灌溉等综合利用的大（Ⅱ）型水利水电枢纽工程，坝址控制流域面积1000 余平方公里。为了解该水库水位同库容、库水面积的变化关系，对该水库库区范围采集了多种数据。

地面点云采用固定翼无人机搭载RigelTS600激光扫描仪和1 亿像素的飞思iXM100MP 中画幅CMOS 相机，同时获取航片和点云数据。航片地面分辨率5cm，旁向重叠80%，航向重叠60%。水下点云采用我国海卓凤鸣路创的MS400 型号多波束测深仪。测深系统安装完毕之后，现场采用显控软件和导航采集软件进行显控声纳控制和数据采集。数据采集过程用两种模式进行，深水区域采用垂直模式测量，浅水区采用20°角的倾斜模式测量。数据采集过程中，测量员需紧盯屏幕，根据水深变化情况告诉舵手调整行船方向，避免或减少漏洞的产生。对于船只不好进入的支流和浅水区域，采用无人测量船进行补充测量。

在ArcGIS 平台上利用GIS 技术所具有强大的统计分析、空间分析、三维分析、网络分析和二次开发等功能，利用LIDAR 点云和测深点云相结合，基于TIN 法计算了该水库水位自77.5～146.0m 区间库容和库水面积，高程计算间隔1cm，取得了良好的计算效果。为和等高线矢量数据计算的库容相比较，同时也根据1m 等高线数据生成TIN 并计算库容。

本项目中点云模型共有节点4071639 个，边23900157 条，三角形7966719 个。在ArcGIS10.2.2平台通过Python 程序批量计算水库库容，间隔1cm高程计算一个库容和面积，计算了6843 个面积和库容，比用GIS 软件计算单个水面高程值相比显著提高了计算效率。库容比较曲线见图3。

图3 库容比较曲线图

通过对比，可以发现点云库容比等高线库容稍大，随着高程的增加其差值百分比迅速缩小，库容越大，差值比例越小，95m 高程值以上差值百分比只有0.2%～0.9%，在水库死水位117m 以上时，库容差值小于百分之0.8。分析其原因，虽然等高线也是根据点云生成整理的，但利用等高线矢量数据建模损失了小于等高距的微地形，而点云数据保留了微地形，而且从比较曲线图上可以看出，在81m 高程和82m 高程之间，两种方法所计算的库容差值突然有一个较大的突变，从地形上和点云建立的三维模型上可以看出，81m 高程和82m 高程之间是相对最平缓的，在相当大的区域内有小于等高距的微地形是等高线表示不出来的，所以采用等高线数据计算的库容还是比点云计算的库容有较大的误差，而高程大于死水位时，地形相对比较陡峭，高程与库容的线性关系明显，两种方法计算的库容相差不大。总的来说，利用等高线矢量数据计算的库容，在平原地区的水库库容计算中误差相对较大，采用点云数据计算的库容更加精确，更适用于所有水库的库容计算，结果更符合实际地形情况。