三维激光扫描技术在建筑立面测绘中的应用研究

黄晓群

(汕头市潮南区自然资源测绘中心，广东 汕头 515144)

0 引 言

随着城市规划与老旧城区改造建设工作进度的加快，建筑立面规划、旧城改造、建筑改造、城市改造等工程不断涌现。在此项工作中，建筑外立面、台阶、高程等规划问题引起研究者的关注[1]。但目前大部分建筑立面信息采集作业，将测距仪、皮尺、相机等设备作为测量设备，通过人工量测，获取建筑物立面三维坐标。但基于相关工作的实际需求可知，此种作业方式存在难度大、偏差大、误差高、效率低等方面的问题，尤其在进行复杂结构的建筑立面测绘时，更是需要工程方投入大量的财力支撑测绘作业。目前，此方法已被淘汰，本文也将结合现代化技术的应用，设计全新的立面测绘技术[2]。

1 三维激光扫描技术在建筑立面测绘中的应用

1.1 基于三维激光扫描技术的立面点云数据采集与处理

利用三维激光扫描仪获取点云数据，并在此基础上对其进行了扫描，获得了四个点。假设所有点可以组成一个立面点集P，则进一步分析得到待求解的建筑立面方程：

ax+by+cz=1

(1)

式中：a、b和c分别为所有三维激光扫描点坐标解算平面法方程系数；x、y和z代表立面点集当中某一点的空间坐标[3]。通过对所有三维激光扫描点坐标解算，将所有扫描点坐标组成一个矩阵，如下述公式所示：

(2)

式中：n代表三维激光扫描点具体个数。点云数据是构建三维模型的关键，为获取更完整的点云数据，按照图1所示的流程对数据进行采集。

图1 建筑立面点云数据采集流程图

在进行三维立体激光扫描仪时，要像传统的扫描仪一样，全面、详细地了解测区的总体情况，并根据测区周边环境，画出一幅野外草图，以便根据对象的尺寸和障碍物，确定测量点的位置和所需的站点数量，并按实际情况安排好；针对工程需要，首先对建筑的空间、地表进行了观测，再利用数字摄像机对目标进行图像采集[4]。在完成现场踏勘后，还需要按照实地踏勘绘制的草图与影像招标，对数据采集过程中遇到的问题进行分析，并制定可行的实施方案。在对三维激光扫描测站位置进行选择时，根据现场被测绘建筑高度，通过2～3个测站进行数据采集，每一个测点都分别架设在建筑的正对面，每个测站与建筑物之间的距离都应当控制在15～25 m[5]。为确保点云数据精度，还需要对三维激光扫描技术的观测提出更高要求，具体要求见表1。

表1 三维激光扫描技术观测要求

在按照上述操作完成对三维激光扫描以及对点云数据的采集后，对获取到的点云数据进行预处理。按照“原始点云数据”→“点云配准”→“点云去噪”→“点云精简”→“三维建模及其他应用”的流程完成点云数据预处理[6]。在进行点云去噪时，设置的迭代次数越多，则点云数据集合当中提出的噪声点数量越多，但标准偏差和软件的运行耗时都会同时增加[7]。因此，综合考虑，将迭代次数设置为3次，以此得到最佳的去噪效果。

1.2 构建建筑立面点云测绘模型

在完成对建筑立面点云数据采集与处理后，利用Geomagic Studio软件对点云数据进行封装。在完成封装后，建筑立面上还会存在一些空洞，为提高模型完整性。针对简单的空洞，可利用Geomagic Studio软件当中完整孔功能直接进行填充。针对面积较大且周围三角网格较为复杂的空洞，需要先将周围杂乱三角网格删除，再通过塔桥的方式将其转变为面积较小的空洞，并按照上述方式进行填充[8]。利用软件中的优化函数，可以有效地减小三角形网格的数目，而不会对表面的细节和色彩造成任何的影响，从而实现对多边形网格的自动修复和对网格模型的优化。

在上述操作基础上，在不影响曲面细节或颜色的前提下，对建筑立面点云测绘模型进行简化。通过简化多边形指令，可以有效地减小三角形网格数量，简化模型的建立。选择三角形计数、选择固定边界、选择曲率优先等，选择了70%的稀疏度，在多边形中添加了点，减少了运算时间。

1.3 生成建筑立面图

在构建建筑立面点云测绘模型后，生成建筑立面图。利用点云作为原始资料来绘制立面图像，其准确度与点云的准确度基本一致，垂直面之比为1∶1。这种方法可以较好地反映建筑物的结构特征。但是点云的数据非常庞大，CAD所占的空间非常小，所以需要对数据进行分段，再利用 AutoCAD进行绘制。在实际绘制建筑立面图时，可结合下述两种方式，根据实际情况进行选择。第一种：基于三维模型，对建筑立面模型中的各个要素进行提取。该方法采用计算机提取点、线和测量数据，形成立面图，并采用 AutoCAD对提取出的要素进行自动绘制，并对其进行分析。第二种：通过平面投影生成建筑立面图。

利用地理信息处理软件，对点云模型进行了平面投影，获取了投影数据，并对其进行了提取和绘制。这种方法可以有效地降低点云数据中的多点干扰。在前面所采集的点云资料基础上，采用 AutoCAD软件，将整个点云与建筑物的坐标系统相结合，并将其与地表图像相结合。利用AutoCAD 软件对 Rcp点云的支持，实现对格式的转换。具体操作步骤为：

第一步，由于建筑立面测绘过程中获取到的点云数据数量较少，因此可以直接通过软件将点云数据的格式转变为las格式，并对其坐标轴进行定义，将采集到的点云数据导出；

第二步，采用 Autodesk Recap对点云进行了 LS格式的转换，获得了 RCP点云的数据；

第三步，在软件当中的“附着”功能选项中，完成点云数据的加载，实现点云附着；

第四步，点云的 LS格式通过 Autodesk Recap转换成 RCP点云。

图2为某建筑西面立面图。

图2 某建筑西面立面图

1.4 生成建筑立面三维实体模型

在生成建筑立面图后，为实现模型从平面到立体的转变，还需要完成对建筑立面三维实体模型的建立。在3ds MAX中输入 rcp点云数据，将其旋转至主视图，并使用点云和图表所绘制的图像，通过“挤出”命令将二维曲面转化为三维实体模型；其次，把它转到最上面，然后用“可编辑的多边形”命令来改变模型的外形；最后，重复上述两步，直至所有视图与点云尺寸一致。在完成上述操作后，为进一步体现模型的真实性，对模型进行纹理贴图。采用映射的方式，将纹理通过UV坐标映射到建筑立面三维实体模型表面，如图3所示。

图3 建筑立面三维实体模型纹理贴图

通过上述操作进一步提高模型的真实性，从而方便为日后建筑立面日照情况等分析提供更可靠的模型依据。

2 实验分析

本次选用的实证分析对象为某地区老旧城区改造项目。根据改造方的描述，此地区的建筑存在老、旧等特点，已经严重影响了城市化发展与建设工作的规范化实施。此次改造工作的对象为建筑立面，为保证改造工程的顺利实施，应在改造施工中，通过建立三维结构模型的方式，为建筑立面改造工作给予理论支撑。

根据现场勘查方反馈的数据可知，该建筑所在地区的道路全长为4.75 km，路面整体较为狭窄，建筑两侧覆盖多层建筑，且建筑沿侧位置的树木高大，对建筑整体的遮挡较为严重，人工测绘作业面具有人流量、车流量大等特点，因此，决定辅助使用现代化技术进行待改造建筑立面的测绘研究。

2.1 工作流程

根据现场测绘单位的设计与规划，将建筑立面测绘工作划分为四个阶段，分别为测绘前的准备工作阶段、外业采集工作阶段、内业测绘数据处理阶段、数据汇总与成果展示阶段。在前期准备工作中，需要作业单位根据测绘作业要求，进行建筑所在地的现场勘查，确定测绘作业技术路线、人员配置方式等。在外业采集工作阶段中，需要确定测绘站点的具体位置，选用合理的激光扫描设备，并调试设备参数。同时，启动设备采集并获取作业数据，反馈拍摄的影像，实现并完成对外业数据的采集。完成上述处理后，辅助数据处理软件，进行测绘数据的拼接、去噪、分割、建模等处理，最终通过三维重建完成对建筑立面的测绘。

为保证测绘结果的精度，按照表2，进行三维激光扫描仪器技术参数的配置。

表2 三维激光扫描仪器技术参数配置

参照表3，设计水平扫描与垂直扫描参数。

表3 水平扫描与垂直扫描参数

在上述内容基础上，配置电源设备、充电设备等辅助性设备，避免测绘作业过程中，由于突发性异常因素导致的测绘数据丢失问题。

2.2 对比实验

为检验此方法在测绘实例中应用的效果，使用全站仪进行建筑立面上特征位置与拐角位置的测量，将量测的数据与本文方法测绘结果进行对比，对比结果见表4。

表4 全站仪量测数据与本文测绘方法量测值对比(单位：m)

从表4中所示内容可以看出，本文方法在建筑立面测绘中存在一定的误差，但误差在-10 mm～+10 mm范围内，属于可控误差。

在此基础上，对位于同一特征线的测绘点进行量测，将测绘结果数据与钢尺量测结果进行对比，将其作为本文方法点位测绘精度结果，见表5。

表5 本文方法点位测绘精度结果(单位：m)

从上述结果可知，测绘差值最大为7 mm，最小为3 mm，均实现了将测绘误差控制在10 mm范围内，由此证实了本文设计的方法具有极高的精度。

3 结 论

本文对三维激光扫描技术在建筑测量中的应用进行了较为详尽的探讨。基于三维激光扫描器的基本组成、工作原理和工作流程，结合不同材质、水平角、测距等因素对点云的精确度的影响，提出了一种全新的扫描方案，并对其进行了后续的数据处理和三维建模精度分析。三维激光扫描技术是伴随着测绘技术的不断发展而不断突破的，通过多种技术的综合运用，使建筑的几何特性得到了最好的体现，既能为建筑工程的相关工作提供技术保证，又能为建筑的数字化、虚拟显示等奠定基础。

然而，相对于传统的测量技术，三维激光扫描技术还处于起步阶段，还存在着很多问题，有待于进一步的研究和改进：

(1) 在点云采集阶段：由于原始资料收集过程中有太多的人，造成了一些资料的遮挡，造成了观测站数量的增长，造成了资料配准过程中的错误积累，因此需要研究如何确保数据的准确性；对于具有复杂纹理特征的大型物体，如何对其纹理特征进行全面采集，如何对点云进行有效的存储与处理，仍是一个亟待解决的问题。不同的数据处理软件采用的数据格式也不尽相同，有些软件只能提供相应的扫描设备，而不能提供其他点云的信息，因此，还需要在后续的工作中，进行点云数据的快速优化，降低数据的冗余。

(2) 在建立三维模型的过程中，在构造模型的纹理贴图时，要把三维模型和图像数据有机地结合起来，以实现建筑模型的真实性。因此，在立面图的绘制上，可通过对算法的改进，实现建筑物的外观特征的自动抽取，降低人工成本，实现图形的自动生成，从而提高数据处理的效率。