车载移动测量技术在园林绿化数据采集质量检验中的应用解析

徐琳琳 丁雁鸣

（平阴县环卫绿化管护中心，山东济南 250400）

0 引言

园林绿化在城市建设中具有一定的促进作用，其需要遵循创新、绿色以及共享的发展理念，确保城市生态平衡，全面发挥出绿色生态基础设施在强化城市功能及品质方面的价值。高效的园林绿化调查工作可以为城市绿地规划及统一管理提供参考依据，以往园林绿化调查通常都是借助地形图数据，然后使用相应的测量仪器来获取对象的平面位置，借助外业调绘及检核来获取绿化信息，进而完成数据库建设。车载移动测量技术的运用相对广泛，其点云数据的精准度与效率都得到了全面提升，并且车载点云也已经融入了城管部件的自动提取及三维绿化数据测量的研究探索中，既可以减少野外作业量，也可以进一步提升数据信息的处理速度。

1 园林绿化数据采集内容及准确度要求

当前，在诸多城市所开展的园林绿化数据采集项目中，都存在采集要素较多且采集属性较杂以及对准确度要求较高的特征。针对于园林绿化数据采集内容来讲，包含的内容相对较多，如古树名木、乔灌木、色块、草坪、设施等，同时公园绿地还应采集路、广场、水体、建筑物名称、位置以及范围等数据信息。采集属性主要为名称、位置、树茎、树高、面积、生长情况以及规格等[1]。另外，采集数据信息的准确度要求主要为以下几点：其一为点状要素位置，其误差应在0.5m 以内；其二为面状要素位置，其误差应在0.1m 以内，对树茎及树高的采集准确度要求也相对较高，都需要在标准范围以内。

2 车载移动测量技术应用在园林绿化数据采集中的作用

其一，利用传统的方式进行园林绿化数据采集质检，工作量较大且人员投入相对较多，会花费诸多时间，同时也容易受到天气及自然环境的影响。而车载移动测量技术就可以解决这一问题，可以进行大规模采集，外业工作量相对较少，通过内业中的点云数据处理方式就可以完成工作，不会受到外部因素的影响与干扰，效率与质量都极高；其二，车载移动测量技术所采集到的影像都是高清的，可以准确判断出树种、树池覆盖等信息，并且一些点云数据借助有效的处理还可以作为检验植物质量及属性的主要依据；其三，运用车载移动测量技术对园林绿化树木平面进行检验可以提升检验的准确度，既可以很好地满足规范标准要求，也可以进一步为园林绿化数据采集质量检验提供参考，是一种园林绿化数据采集的新模式[2]。

3 车载移动测量技术融入园林绿化数据采集质量检验中的对策

3.1 车载三维激光扫描

（1）全景移动测量系统

园林绿化工程项目数据采集运用全景移动测量模式可以提升测量的精准度，并且也有利于提升质量检验效率[3]。全景移动测量系统主要是由三维激光扫描系统、卫星定位系统、惯性导航系统、全景相机以及高性能计算机组合而成的。这种测量系统的扫描里程则为100m～300m，激光发射频率超出了100 万点/s，分辨率超出了5000 万像素，车载作业速度则为30km/h～40km/h。

（2）扫描线路勘探

园林绿化数据采集车载移动测量的车型通常都是越野车，在扫描仪器安装完成之后，其顶部与地面的高度差会达到2.8m 以上，为全面确保扫描作业的安全性、扩大覆盖率的扩大，应在扫描作业开展之前对园林绿化采集区域进行细致勘探，确定车载移动扫描线路。另外，在勘探工作开展之前，应观察带道路两侧之间的宽度及弯角是否符合要求，同时也需要观察道路上方树冠底部与地面高度是否可以使车辆顺利通行。在确保覆盖区最大化的基础上进行科学规划，以免线路出现重复。

（3）车载移动扫描作业

1）在扫描作业开展之前，相关工作人员需要合理规划当天所要扫描的线路，整个过程做好惯导系统的收敛工作；2）运用当地CURS 站网或在已知点上配备RTK 单基站，进而有效获取到差分数据；3）扫描作业开展阶段，应重视交通安全，同时还需要保证不会对园林绿化设施产生损伤，扫描行道的树点云数据应确保树冠的完整性；4）为确保扫描数据后续科学处理及有效应用，应在每5km左右就设置一个扫描文件；5）为使园林绿化数据采集平面位置更加精准，应在道路路口及园林中设置测设纠正点，然后在随之拍摄纠正点图片。纠正点位置可以为每500m 一个，确保纠正点清晰明确，这样才不会出现混淆问题。

3.2 数据信息的处理及运用

（1）园林绿化工程数据采集可以利用ArcGIS 开发的点云测图软件，这一软件可以准确测量园林树木的点位、树茎、树高以及线面状要素边线，同时还能够测量园林两侧道树分支及规格。

（2）为有效观察点云，工作人员可以直接调深图层背景，色调可以为黑色，并且依照之后的数据转换来设置属性参数。使行道树与其他树木的点符号可以区分，这样才可以确保后续作业顺利开展和进行。

（3）在获取园林行道树位置、树径、冠径以及树高等数据信息的过程中，可使用软件自动获取及提取的方式。但需要注意的是，因为自动获取容易出现遗漏问题，所以，就需要再次浏览云图，使没有识别到的园林树木可以高效提取[4]。

（4）由于自动获取数据信息有一定的错误率，这时就可以使用手动的方式来获取到园林树木的胸径、冠径以及高度，进而存储到属性表中。在属性表中细致分析是否存在异常数值，尤其是树高数据信息是否科学。

（5）针对园林树木位置获取来讲，在手动方式难以有效获取时，就可以使用ArcGIS 编辑工具来绘制树木点位，树木点位基本上都是高亮圆弧的内侧。

（6）球灌位置获取阶段，如果周围植被相对杂乱，则可以运用点云来选择工具框，并且标记目标区域之内的点云，这样就可以获取到球灌的轮廓。

（7）在一些点云模糊或园林树木相对密集时，如果仅使用肉眼难以准确判断出树木的准确位置，同时程序自身也难以快速识别，这就需要融入三维视角来进行判断和数据获取。

（8）在对点云测量出现疑问时，可以运用360°全景影像技术来对园林绿化的实际情况进行识别。

（9）通过点云测图软件来提取园林绿化数据信息，不论是自动还是手动，如果树木下方有障碍物或内部有杆状物，都容易使测量出现误差。从这一层面分析，应将其进行三维视图对比，然后在3D 正视角度下重新测量树高。

（10）转换以后的CAD 图中会标注园林绿化树高与树冠幅，这时可以直接套合点云、地形图以及正射影像数据，然后打印数据采集工作底图，外业也应开展现场采集，通过获取到的数据来核对树高与冠径的准确性[5]。

另外，从技术路线层面分析，主要为以下两点：其一为点云数据获取。点云数据获取需要先收集园林绿化区域内的影像资料、道路交通资料以及周边点位的资料等，通过勘察选择非高峰时间段进行作业，以免出现道路拥挤的情况，这样也有利于扫描工作的有效开展，并且无遮挡因素也会提高数据信息的准确度。针对较宽的道路来讲，可以进行来回两侧采集，以此来解决道路中间绿化带的遮挡问题。车载GPS、IMU、DMI、JSCORS 基站数据信息运用了组合导航计算软件来获取结果，其系统自身设定了参数，在过程中可以计算得到三维点云数据。点云数据解算可以运用SWDY 点云处理平台，解算完成之后的全景影像数据具有精准性，不仅位置精准，并且姿态数据也十分精准，融合点云数据之后可以得到反射强度等彩色的点云数据，这样就能够清晰且准确地体现出园林绿化道路两侧的树木状态。同时点云数据的准确度较高，借助GPS也能够对点云实施全面评估[6]。其二为园林行道树提取。SWDY 软件中的自动提取功能与车载系统参数及其获取数据信息的能力具有一定的相关性，将数据量较大的点云转变成为数量较少的多个个体，之后在依照多种特点来依次减少，整个过程都可以依照从下到上的顺序进行。在园林行道树提取过程中，过滤掉栏杆与围栏等单线体以后就可以探测双线边缘，运用点云聚类生长的算式获取车辆上方的竖杆状物体，然后依照其高度参数及点云投影密度值区分行道树及路灯，这样就可以有效拟合出园林行道树木的中心位置。

3.3 准确评估及效率分析

（1）准确评估

其一，有效检验车载移动测量扫描数据采集的准确度，可以开展全站仪设站检测工作。主要检测内容为地块是否均匀分布在测量区域范围内。通过统计计算得出，扫描采集园林行道树平面位置的误差优于0.2m，其他树木的平面位置误差优于0.4m，树高误差则优于1.0m[7]；其二，借助对点云测量树径的检测可以发现，粗差率高达30%，这样就难以满足精准度要求。而这一问题出现的主要原因是车载移动测量技术在园林绿化数据采集中都是单侧扫描，点云覆盖了树干的大部分，诸多树木的树干横切面都不是圆形的，所以拟合的树径难以代表真实的数值。

（2）效率分析

其一，对园林绿化道路绿地来讲，因为其基本上都是带状分布，车载移动测量技术在园林绿化数据采集中的优势较为明显，这种作业模式与传统测量模式相比，作业效率可以提升至少30%；其二，园林绿化的面状分布情况下相对明显，由于园林内部符合扫描车辆通行的道路相对较少，甚至部分区域难以扫描到。因此，也需要配合传统的测量方式进行补充测量，以此提高测量作业效率。

4 应用实例分析

某城市园林绿化的普查范围为城市主城区周边，会涉及诸多区域的主要道路，共计498km。从设计层面分析，行道树的平面精准度要求为1m，车载移动作业的平均车速为45km/h，所获取到的激光点云数据大约为249GB，点云数据扫描线之间的间隔应小于6.7cm、扫描线上间距则小于4cm，50m 范围以内的平均点数则需要大于400点/m2。因为采集阶段的GPS 信号相对较好，数据解算可以使用周边的基准站数据，数据采样频率则为1Hz。在扫描作业完成之后，应从沿线扫描路线检查点云覆盖率，确保没有空白点。另外，为进一步保障点云的精准度及可用性，可以加设20 个左右的GPS 检核点，以此来检验解算之后点云数据的准确性，其中X-RTK、Y-RTK为实地测量值，X、Y为点云量测值，经过计算中误差M为0.097，很好满足了设计要求。通过SWDY 软件的自动提取功能，可以得出园林测区范围内关键道路的平面位置数据信息，并且一些不规则且零散的位置数据也可以成功获取，获取率可以达到90%以上。园林绿化工程内部绿地因受到多种因素的影响和限制，容易出现提取不到或不精准的现象，因此，可以依照车载移动测量系统获取全景照片，进而判断出园林绿化的行道树种类。由于园林树径测量的准确度应达到1cm，车载移动测量技术应全面发挥出自身优势，配合其他方式有效获取园林绿化数据信息，提升数据信息采集质量，以此实现城市园林绿化工程项目可持续发展。

5 结语

从实践中可以发现将车载移动测量技术融入园林绿化数据采集质量检验中能够快速获取园林绿化中植物及相关设施的平面位置，同时准确记录相应的数据信息，在过程中主要是运用软件自动提取功能，这种方式既可以减少人工投入，还可以降低信息采集的错误率。另外，在后续工作开展阶段，需要细致分析如何借助点云数据来自动识别园林绿化中的树木类型，然后运用不同期的点云数据来定期监测园林绿化的变化情况，这样才可以全面提升园林绿化管理的实效性。