基于沙漠公路建设的多源数据采集及模型构建

杨 丁 丁新建 张易辰 黄单丰

（1.宁夏公路勘察设计院有限责任公司,宁夏 银川 750001；2.宁夏公路管理中心,宁夏 银川 750001；3.宁夏大学,宁夏 银川 750001；4.宁夏公路数字信息化工程技术研究中心,宁夏 银川 750001）

高速公路是指可供汽车高速行驶、具有分隔带、多车道、出入口受控制、立体交叉的专用公路。其建设与发展，对促进社会生产、运输合理化、沿线资源开发、社会商品流通和加强国防现代化具有重要意义，是社会经济高速发展的必然产物。乌海—玛沁高速公路（简称“乌玛高速”）青铜峡至中卫段，有一段18 km的公路位于腾格里沙漠腹地，由于气候恶劣且缺乏沙漠路段相关基础资料，快速搭建一个沙漠三维数字场景，供前期分析以及优化设计方案显得尤为重要。

沙漠公路数字信息化建设应从全寿命周期的角度出发，依靠无人机航测、激光雷达扫描、自动采集气象站等，收集沙漠地理环境资料、气象资料、影像资料等数据，建立全方位、多层次的沙漠地理信息数据库。单一的数据源容易造成信息传递的失真，因此需要从不同的渠道采集多种信息数据来相互补充和印证数据来源的可靠性。基于数字地面采集技术和航空摄影技术，通过搭载各类型相机，进行不同角度的高速公路廊道影像采集，可实现对地物信息的精确反映。利用先进的定位技术，将地理信息精准地嵌入三维地形中，可实现在虚拟场景中还原真实的沙漠环境[1]。利用自动采集气象站可以连续观测记录沙漠范围内的气象状况及变化过程，为沙漠道路气候分析、风沙预警、出行服务提供重要的基础数据。

1 沙漠公路常见环境要素及数据格式

沙漠地区天气复杂多变，给实地勘测带来了一定的难度。基于多源数据采集来构建沙漠实景数字环境，涵盖了野外勘测所需要的基础数据资料，使得设计者能从更加宏观的角度来优化沙漠公路建设方案。受风力影响，沙漠中的地形起伏变化较大，常规的测量手段只能反映某一时段的地形，所以在数据的采集和分析上应将静态数据与动态数据相结合。静态数据主要来自某一时间点的数据，如航拍影像资料、地形图等；动态数据主要来自感知设备进行实时监测所得到的数据，如气象观测数据、监控录像等。

记录天气状况的时态数据，记录道路特征的地理信息数据，记录模型空间位置的坐标数据，还有一些格式转换的交互数据……这些数据共同构成了内容丰富的沙漠公路数字化场景，如表1所示。

表1 道路及环境要素

单一的数据难以满足搭建沙漠三维场景的需要，因此在制作三维场景的过程中需要借助多种数据进行交互操作，共同构筑完整的沙漠三维场景。当前记录或收集的数据有多种类型，每种格式的特性和转换不尽相同，常用的几种数据格式如表2所示。

表2 沙漠公路常见数据格式

2 多源数据的分类及数据融合分级

多源数据融合技术是将同一目标或场景下的多种采集源获取的数据，按照选定的算法规则融合处理，得到更为精确、完整、有效的信息，用以合成包含新的时空特点及光谱特征的影像，以实现对目标或场景的综合描述。多源数据融合技术的优势：数据来源的完整性和可靠性高、目标检测和识别的准确性高、变化检测和信息更新能力高。信息融合技术有利于集成、整合海量数据，建立时空地理模型，提高数据的置信程度和使用效率[2-5]。

2.1 多源数据分类

2.1.1 倾斜摄影数据

倾斜摄影构建的沙漠场景具有定位准确、纹理清晰的特点，可直接从模型上获取自己所需的数据。但这种方法其自身也存在问题：一是自身数据体量较大，如何流畅地加载和快速显示是一大难题；二是倾斜摄影所构建的模型是一个不规则的三角网格面片结构，模型场景基本是一体化呈现，难以满足多尺度研究的需求，在涉及道路模型及桥梁建筑的表达上，难以精细反映其模型内部构造。

2.1.2 矢量数据

公路的二维数据主要为矢量数据，多以单线元或者组合线元表示，简单地记录了平面长度、坐标等数据，但缺少高程数据。基于以上问题，采用将二维矢量数据与三维栅格数据融合的方式，来赋予矢量数据高程信息，但这样的融合只是将两种类型的数据进行空间的叠加，其反映的内容也比较单一，难以满足真实三维场景展示需要。

2.1.3 BIM模型数据

BIM即建筑信息模型（building information model），通过构建道路BIM模型可以完善公路的三维信息模型建设。其主要包含道路的几何信息，也可利用其他技术手段在模型上添加一些非几何信息，如项目的进度、成本等。此类数据主要为后期的模型应用提供基础保障，但缺少周围环境的展示，如做水文分析、风沙掩埋分析时，则缺少外部环境因素及地物信息，还需要与其他数据融合才能丰富其应用场景。

2.1.4 DEM地形数据

在空间地形表达上，DEM是一种常见的数据格式，本次可以利用无人机获取研究区域数据，通过航测软件生成高密度点云文件，然后经过数据转换生成高精度DEM数据。DEM数据反映了地面高程信息，通过将此数据与模型数据融合，可进行坡度、坡向、水文、可视域等内容分析，还可辅助前期路线设计。

2.2 多源数据融合分级

按照现有的模式可将数据融合分为三个层级（见图1）：

图1 数据融合分层体系

第一级是数据源，主要包括地理信息数据、影像数据、道路模型数据、气象数据等，包含各类数据的获取。

第二级是融合层，主要为三个方面的内容：一是基础数据融合，主要解决的是数据的几何配准问题，使所有数据统一在一个坐标系下，提高数据的准确性；二是多源数据融合，利用多种类型的数据构建一个全面的三维场景，从而解决多源数据分散、信息传递缺失等问题；三是智能化融合，是一种高层级的融合，基于各类传感器数据的导入，依据多层视图处理分析结果，主动提取图像特征（如沙脊线的变化、积沙路段掩埋情况以及沙漠风速变化等信息），实现主动预警。其中，智能化融合层主要在沙漠行车预警中进行研究分析，此处不做详细论述。

第三级是输出源，主要为数据重构后形成的数据源，包含应用数据和查询数据，通过接口传递，输出所需要的数据类型。

2.2.1 基础数据融合

基础数据融合主要解决的是几何纠正、数据配准、数据关联等问题，将所有数据统一在一个坐标系下，将同名点匹配在一起后就可以实现后期的查询、分析等功能。根据数据的来源，基础数据融合可分为四类：（1）遥感影像与地形数据的融合（见图2）；（2）遥感影像与矢量图像的融合（见图3）；（3）遥感影像与倾斜模型的融合（见图4）；（4）遥感影像与BIM模型的融合（见图5）。其主要原理是依据各类数据空间分布的关系，将其叠合在一起，实现不同数据源的优势互补，形成完整的三维环境。

图2 遥感影像与地形数据的融合图

图3 遥感影像与矢量图像的融合图

图4 遥感影像与倾斜模型的融合图

图5 遥感影像与BIM模型的融合图

2.2.2 多源数据融合

公路三维实景数据的融合涉及的数据种类多、体量大，此外还要解决如何批量快速地嵌入高精度模型等问题。为了解决上述问题，首先是要消除多种数据源由于分级、分类所带来的差异性，由于不同数据格式不尽相同，需采用一定的中间格式转换来完成数据融合；其次是利用GIS平台进行各类数据的加载，应用三维缓存技术进行数据融合，利用图割法将图像保存在相应的文件夹中，同时配套建立空间索引文件，构建多尺度三维场景；最后是要统一编码表示方法，通过语义解析与映射，利用坐标投影转换关系，将模型数据与场景融合，并通过模型纹理重建，实现BIM模型多层次的应用展示。

2.2.3 智能化融合

智能化融合首先对各类传感器数据进行处理，完成数据校准，然后进行相关数据的筛选，通过与多层视图的联合分析，实现主动预警。由于信息化技术的更新迭代速度快，单一的数据源已不能满足人们构建三维场景的需要，多学科的交叉渗透发展将是未来数字化和信息化发展的方向，其涉及的基本理论和方法也较多，如计算机图形学、统计学、人工神经网络、模式识别、分形理论等。

3 模型构建

沙漠公路模型具有点多、面广、数据量大的特点，构建数字化模型则需要底层数据的支持，包括倾斜摄影、地形数据、BIM模型等。本研究利用无人机倾斜摄影技术、激光雷达扫描对沙漠地形地貌进行拍摄，生成高密度点云文件，快速建立沙漠路段地形模型；根据现场勘察情况以及设计图纸资料，将公路进行部件分解建模，完成各部分模型绘制后，按照其逻辑关系进行组合，建立精度满足需求的道路BIM模型。

3.1 地形模型

由于受区域范围禁飞区影响，构建的地形模型并不完整，经过对SRTM数据、ASTER数据源对比分析，ASTER数据分辨率优于SRTM数据，本次采用ASTER数据进行地形数据补充，选取ASTGTM_N37E104-ASTGTM_N37E105范围内数据导入Global Mapper，对下载区域进行投影变化，生成等高线裁剪后输出，将生成的DWG地形文件导入三维道路设计软件内创建地形曲面，检查曲面是否存在异常点并剔除错误点数据。DEM数据影像如图6所示。

图6 DEM数据影像图

3.2 道路模型

3.2.1 平面线位生成

由于本研究已有路线参数文件，利用已有路线参数建模恢复道路BIM模型，还原建成后场景。常见的道路平面设计主要有两种：一种是“交点法”，首先确定交点，然后通过调整平曲线参数来生成需要的路线文件；另一种是“单元模式法”，将平面拆解成一个个线元，通过反算进行组合生成路线。本研究以“单元模式法”为主，可快速生成道路平面线位，如图7所示。

图7 单元模式法生成道路中线

3.2.2 纵断面生成

不同于以往的二维纵断面拉坡，三维地形的生成可以使设计者提前预览地形，主动避让一些高大沙丘，实现平纵联动设计，当产生一些坡度、竖曲线长度不符合规范的区域，则会直接标注显示，提醒设计人员修改此处设计参数，如图8所示。

图8 平纵联动设计图

3.2.3 道路模型生成

设计完成道路平纵面后，就可进行道路的横断面设计。横断面设计主要采用装配式设计，此种方式的改变可以使设计人员根据实地情况更加灵活地进行道路设计，实现设计过程动态化把控。例如，可以进行分离式路基的设计或者一些特殊路段的设计，优化路基填挖高度，对桥梁净空进行可视化验证，以验证设计参数选取的合理性。

BIM技术的引入为构建沙漠公路模型提供了支撑，为后续工作提供基础保障，并在后续运营中继续发挥作用。BIM的可视化功能可直接用于方案的确定及后续的沟通工作中，其高效协同化特点，能够最大限度地杜绝以往设计中所产生的各种错误，有效提高设计质量。由于BIM模型具有良好的信息传递性，不同于以往的平面图纸，模型上具有更加丰富的信息，能够更好地把控其细节设计，如图9所示。

图9 沙漠道路BIM模型

3.3 BIM技术在各阶段的应用

公路工程是一个系统性工程，其主要参与方包括建设单位、设计单位、施工单位、材料设备供应商、养护单位等。以BIM模型为载体，可以更好地满足各方的工作需求，实现信息共享，协同工作，降低成本。

3.3.1 设计阶段

BIM技术具有可视化、模拟性、协调性等特点，可以提高设计效率和质量，提高设计人员的分析能力。在设计阶段就利用BIM模型进行关键技术的施工模拟，提前验证施工可行性，及时弥补设计缺陷，优化设计方案，可避免在施工阶段产生较大损失。同时，施工动画也可以作为后续施工过程的技术交底，改变以往图纸交底形式，更清楚地表达施工流程[6]。利用数字化地形可以分析沙漠地区地势走向，快速避让高大沙丘，利用坡度分析模拟，可以快速选择、比选路线走廊带。由于沙漠地区受风力影响明显，利用沙漠数字化地形与BIM模型的叠加分析，可以了解沙丘移动方向，掌握其变化规律。此外，还可借助模型，对道路的空间位置、几何线性、横断面布置、空间占位以及道路规模等进行展示，以评价平面线位、纵坡、横断面组合的合理性。

3.3.2 施工阶段

利用BIM技术可以进行施工虚拟仿真模拟，尤其对一些地下管线施工复杂的项目（如中卫下河沿黄河公路大桥）[7]，可通过模拟得到最佳施工方案，提前做好规划，从而达到降低风险、减少施工浪费的目的。BIM情景下的进度管理组织有两类：一类是可视化进度计划编制组织，另一类是使用进度信息的项目主要参建方[8]。BIM在施工建造过程中可以为各参与方提供施工计划和进度相关数据，结合模型的可视化优势，可以更加直观地展示工程进度并查询节点数据，便于基于实时变化的数据信息做出科学决策。

3.3.3 运维阶段

运维是公路生命周期中历时最长的一个阶段，利用BIM模型进行科学运维，全面提高道路养护质量，结合物联网技术可以实现数据传递，进而实现整条公路的动态监测。例如，通过BIM系统，可以对风沙进行预警，制定各种预警方案；利用BIM模型进行日常管理，将运营、管理、养护、维修统一记录在BIM模型中，为今后的道路养护提供科学依据。

4 三维场景与BIM模型的融合应用

在乌玛高速试验段处布置钢筋混凝土箱涵，利用GIS平台融合矢量数据与模型数据后，能够直观显示涵洞的布设位置与设计相一致性。根据设计文件中箱涵的平纵横断面图，可以查询出涵洞的长度、跨径、净高和中心线位置等设计指标值。通过GIS平台的测量功能，可以直接测出融合后的数据所反映的涵洞真实数值。如图10、图11、图12所示，测出涵洞施工后的实际长度为48.90 m，净高为4.99 m，跨径平均为8.00 m，轴线偏移平均为14 mm。经实测值与设计值对比得出，涵洞长度、跨径、净高和中线偏移值均在允许偏差范围内，满足设计施工符合性评价体系中对涵洞工程各评价指标的规定。

图10 涵洞模型与实景融合图

图11 三维数据量测图

图12 二维数据轴线偏移图

如表3所示，与传统设计施工符合性评价法相比，基于倾斜摄影模型的公路外观尺寸检测评价法有助于提高工作效率，降低工程建设成本。

表3 项目检测成本对比分析表

5 结语

本文针对乌玛高速公路青铜峡至中卫段，研究利用数字化技术手段进行多源异构数据采集，构建沙漠公路BIM模型，并对多源数据进行分级融合，实现了在GIS平台下的多源数据的集成化操作。以公路BIM模型为载体，对模型的构建及应用进行研究分析，拓宽BIM技术在交通建设行业应用的广度和深度，实现基于场景模型融合的设计施工外观符合性评价，验证了所建立模型的有效性和实用性，对于加快沙漠地区公路建设，积累沙漠地区公路建设中的数字化应用经验，优化工程设计方案具有重要意义。

本研究主要从数据采集及融合等应用层面入手，下一阶段还需深入研究以有效解决以下几个方面的问题：（1）由于时间和空间变化所造成的数据信息上的差异性；（2）不同应用场景下多种数据融合过程中所产生的语义结构上的差异；（3）不同分级模式下所显示的模型要素属性上的差异以及多次数据融合过程中所产生的空间几何位置差异。