城市部件三维一体化采集方法研究及工程应用

张晨辉,陈珂,周宁,周长江,王澄,林清莹

(1.济南市勘察测绘研究院,山东 济南 250101; 2.山东省城市空间信息工程技术研究中心,山东 济南 250101)

0 引 言

随着我国城市化水平的不断提高,城市规模的扩大,城市部件的数量越来越大,种类越来越多,服务范围越来越广,维护越来越困难,城市运行对其依赖程度也越来越高,城市部件作为城市管理的基础要素,城市部件普查工作是建设数字城管系统过程中的一项基础性工作,是实现精细化、数字化、科学化、智慧化管理城市的重要组成部分[1],城市部件普查具有部件量大且复杂的特征。部件普查范围广、种类多,权属难确定等特点,随着科技的发展,车载三维激光移动测量技术逐渐发展起来,车载三维激光移动测量系统对比传统测绘具有效率高、精度高、安全、信息量大等优点[2],因此,本文围绕车载三维激光移动测量技术,结合定制的城市部件提取软件,形成了城市部件从采集到处理的全套技术流程。

1 车载三维激光移动测量系统

车载三维激光移动测量系统是一种新型测绘装备,它是一种集成了三维激光扫描设备(LS)、卫星定位模块(GNSS)、惯性导航装置(IMU)、车轮编码器、360°全景相机结合总成控制模块和高性能板卡计算机并集成于车上,可实时采集点云数据及全景影像,该装备安装于汽车之上,在行驶过程快速获取高精度定位定姿数据、高密度三维点云和高清连续全景影像数据,通过统一的地理参考和摄影测量解析处理[3],实现高效率、高精度的空间地理信息数据采集。车载三维激光移动测量系统如图1所示。

图1 车载三维激光移动测量系统

2 城市部件一体化采集流程

借助车载三维激光移动测量系统这套先进技术,研究并制定了城市部件三维一体化采集流程。城市部件三维一体化采集流程主要分为现场踏勘和路线规划、标准制定、点云和全景数据采集与处理、三维城市部件提取、部件确权、数据规整、数据建库七个步骤。具体流程如图2所示。

图2 技术流程图

2.1 现场踏勘和路线规划

2.1.1 现场踏勘

行车扫描前,对现场进行实地踏勘,对普查区域的地理位置情况、道路的基本情况和当地的民风民俗情况进行了解。对于道路限高、道路施工等信息,进行现场踏勘,对于限高(移动测量车限高 2.5 m)、道路施工等原因造成移动测量车无法通过或无法正常采集的道路,采用背包SLAM进行补充采集。实地踏勘确定采集范围内的道路交通状况,获取道路之间的关联性,以便合理进行外业线路规划。

2.1.2 路线规划

根据踏勘情况进行基站位置和采集路线规划,其中,采集路线规划包括静态区域和行车路线规划。

(1)基站点规划

为保证移动测量系统采集精度,数据采集时,基站位置选择遵循以下原则:

①架设基站的地方应该四周空旷,GNSS信号良好,同时避免在水边、高压电线下面架设基站。

②架设基站的地面应该是坚硬路,避免在松软地面上。

③基站架设点应该远离道路,避免道路上重型货车行驶时造成面振动。

④移动测量系统与基站间的距离一般不超过 10 km,建议 5 km内,最大不超过 20 km。

(2)静态区域规划

规划好做静态对齐的区域,宜选取GNSS卫星信号较好(不低于25颗卫星)、临近基站位置、便于停车的场地。

(3)行车路线规划

路线规划应保证测区内待扫描道路的全覆盖,尽可能减少重复路段和无效路段的扫描。使用高德地图进行路线规划。

2.2 标准制定

由于《GBT30428.1—2013数字化城市管理信息系统第1部分:单元网格》《GBT304282—2013数字化城市管理信息系统第2部分:管理部件和事件》等标准制定年代较久,部分近些年新出现的城市部件未能表示,以及对城市三维数据需求不断增加,由此制定了城市部件分类、采集、符号库制作和三维建库标准表,如表1、表2所示。

表1 城市部件分类、采集、符号库制作标准表

表2 城市部件三维建库标准表

2.3 点云和全景数据采集与处理

2.3.1 点云和全景数据采集

采集内容包括点云数据、全景影像数据、定位定姿数据等。移动测量外业采集分为基站架设、静态对齐(开始阶段)、数据采集、静态对齐(结束阶段)、数据拷贝、设备关闭六个步骤。

2.3.2 点云和全景数据处理

通过移动测量采集获取的原始点云数据、全景影像数据、定位定姿数据等,点云和全景数据处理分为点云数据解算融合和全景数据处理。点云和全景数据处理主要是通过对移动测量车采集的原始数据进行融合解算处理、输出带坐标的点云以及和点云配准了的全景影像(影像点云),为后期城市部件提取提供符合要求的内业数据源[4]。

(1)点云数据解算融合

分为IE解算、点云数据处理、点云精度检查纠偏、点云成果输出四个步骤。

针对点云着色过慢问题,点云着色可方便辨别城市部件类型,但是点云着色占用时间过长,导致工期拖延,通过试验,可先不着色,通过叠加可量测的全景影像来代替真彩色点云从而达到识别城市部件的目的。

(2)全景数据处理

分为全景照片输出、图像质量检查、缩略图生产、入库处理四个步骤。经过点云和全景数据处理生成可量测的全景影像。

全景数据处理遇到的问题主要是由于下午太阳光线强烈导致照片过曝情况、进出隧道导致照片丢失的情况两种情况。针对由于下午太阳光线强烈导致照片过曝情况,通过全景成像系统软件中调节Exposure、ROI参数来减小曝光、通过调整White balance参数来调整白平衡;针对由于移动测量车进出隧道导致全景照片丢失的情况,使用数据修复工具进行修复,找回了丢失的照片。

2.4 三维城市部件提取

随着智慧城市三维数据底座构建、CIM平台建模等大型的城市级应用场景需求不断升级,基于传统测绘手段采集的二维城市部件数据已无法满足城市行业的日常工作需要,三维数据可视化已经逐渐取代二维,成为现今城市基础建设、规划的重要环节,是数字城市的重要表现手段。

点云数据具有三维坐标、反射强度信息等特点,能够支撑三维部件要素的提取,因此通过定制开发的城市部件提取软件LiStreet,在LiStreet软件中加载解算融合处理后的点云数据和对应的全景数据,基于制定的城市部件分类、采集、符号库制作和三维建库标准表,进行城市部件轮廓和位置采集,比如路灯部件,提取方法为自杆的底部中心点与灯头位置的连线,灯头位置表示路灯的方向(图3)。同时借助点云和全景联动效果,采集城市部件对应的照片和部件名称、部件状态、初始日期、数据来源、备注等属性信息。

图3 城市部件提取

部件提取与信息加工处理遇到的问题主要是ArcGIS中已有的井盖shp数据无法导入至LiStreet中、由于点云加载过慢导致接边数据检查效率慢以及部件照片截图命名慢等三种情况。

针对已有的井盖shp数据无法导入至LiStreet中情况,通过LiStreet软件中导出的Shp数据进行仔细比对,将已有的井盖shp数据通过 5 mDEM赋予相对准确的高程值,然后将该数据复制到已有多点ZM数据中,再导入至LiStreet软件中,通过贴地功能,将已有井盖数据贴至道路表面;在城市部件采集过程中,针对由于点云加载过慢导致接边数据检查效率慢问题,可加载一小块点云,通过切换加载imglist全景文件来检查接边数据;在城市部件采集过程中,针对由于部件照片截图命名慢的情况,截图后可按照1、2、3等顺序快速命名照片名称,后续统一根据部件标识码进行关联匹配,保证部件照片名称的唯一值。

2.5 部件确权

由于城市部件普查涉及的部件多达数十万个,且权属涉及多个部门,存在交叉、无人管理现象,故需要讲究策略。

首先根据市和区县两级政府公开的各部门职能信息、市区两级提供的城市部件权属台账信息进行比对确权,初步确定每个部件的主管部门、权属单位、养护单位信息,形成《数字化城市管理部件权属确认表》;然后由城市管理相关部门召开“城市部件信息权属确认会议”,市、区相关城市部件主管部门参加会议,与会人员对照《数字化城市管理部件权属确认表》逐项核对、认领,会同城市管理的相关部门,在整体上对城市管理工作进行梳理,该会议作为部件确权工作的指导思想和工作依据;再对部件在空间上进行划分,对部件的主管部门、权属、养护单位进行分门别类进行细部确权工作[5];最后各相关主管部门针对前期认领的部件进行权属确认工作,明确各类部件的管辖范围和属性特征,填写确认表并签字盖章,项目组根据汇总的确权资料完善部件的权属信息[6]。

针对某一类型部件对应一种主管部门、权属、养护单位的情况,可通过ArcGIS中的属性表赋值工具,进行属性批量赋值;针对某一类型部件对应多个主管部门、权属、养护单位的情况,获取每个主管部门、权属、养护单位的面状管理区域,在ArcGIS中使用按位置选择工具,得出该面状管理区域对应的部件主管部门、权属、养护单位,并进行属性批量赋值。

2.6 数据规整

将LiStreet软件中采集的三维城市部件数据导出成SHP格式,ArcGIS软件中按照前期制定的城市部件分类、采集、符号库制作和三维建库标准表,对城市部件数据的图层名称及内容进行整理,将将不在标准图层上的数据转换到标准图层上,同时对图层进行规范化命名。

依据城市部件分类、采集、符号库制作标准表,对城市部件进行符号化,地图整饰等步骤,制作专题图层。部件符号库制作如图4所示。

图4 部件符号库制作

2.7 数据建库

(1)属性整理

在Excel中整理部件的属性,根据调查的信息和收集的资料,完善部件的属性内容[7],包括属性结构与属性信息的整理。按照数据相关标准设计属性结构,保证属性字段名字、类型、长度满足要求;根据原始数据对属性信息进行整理完善,保证属性信息的正确性、完整性。在Photoshop中对城市部件照片进行裁剪、旋转、调色、敏感度等处理、保证照片能清晰反映城市部件面貌。

(2)拓扑关系整理

对数据拓扑关系进行检查,修改拓扑关系错误。具体包括线自相交、线打折、碎线、重叠线、重叠面、点重复、注记重复等的检查和修改,拓扑关系检查采用软件自动检查和人工检查相结合的方式,利用ArcGIS软件的拓扑关系检查功能,将存在拓扑关系问题的数据定位,然后人工逐一核实,修改问题数据。

(3)数据建库

按照前期制定的城市部件三维建库标准,建立城市部件数据库,首先将整理好的部件图形数据导入数据库中,部件标识码作为唯一标识,属性表用Excel进行录入,通过部件标识码挂接至部件图形数据中,然后部件照片通过插入栅格图形的方式,将照片与城市部件图形数据进行绑定,形成最终的城市部件数据库。

3 创新点

3.1 已有基础数据复用

由于移动测量车对井盖类部件采集效果一般,存在丢漏、无法判断井盖类型现象,可通过已有的二维井盖数据,通过ArcGIS中的Model Builder模型构建器,将点云中的高程数据赋值给对应坐标下的二维井盖数据,从而生成三维井盖数据,将其导入至LiStreet软件中,对城市部件进行提取,如图5所示。

图5 ModelBuilder高程赋值

3.2 背包SLAM补充采集

由于移动测量车对限高(2.5 m以下)、步行街、小巷等道路无法进行采集,故采用背包SLAM进行补充采集(图6)。移动测量车和背包SLAM两者结合确保获取完整的道路城市部件数据。

图6 背包SLAM采集

4 工程应用

城市部件三维一体化采集方法成功应用于济南市中心城区主干道城市部件普查工作,通过该技术摸清了中心城区范围内5大类、60余小类共计约41万个城市部件现状,建立了城市管理部件数据库,为城市运行管理服务平台提供了基础数据支撑。

在本次城市部件普查项目中,移动测量车平均车速可达 35 km/h。从数据成果分析,在中心城区每 1 km道路两侧,部件个数将达到 1 500个以上,利用移动测量车进行采集可提升3倍以上的外业采集效率,特别是在城市GNSS信号失锁严重区域,RTK采集手段难以实施,移动测量技术采集效率优势尤为突出。此外,在城市部件中有大量的井盖(包括热力、电力、雨水等)位于道路中央,人工打点测量危险系数较大,移动测量系统能够有效解决作业安全性问题,移动测量系统定位精度达到了 5 cm。

5 总 结

车载三维激光移动测量技术是目前迅速发展并逐步流行的一个新型基础测绘分支,本文采用车载三维激光移动测量系统进行道路点云和全景影像采集,结合LiStreet城市部件提取软件,实现了城市部件快速、高效、高精度提取,同时获取城市部件三维数据,其丰富的数据可实现城市部件几何尺寸量算、属性识别等功能[8],该数据是城市运行管理服务平台、CIM基础平台的基础数据,另外也可广泛应用于城管执法、应急反应、规划决策等诸多方面[9]。城市部件普查是提高城市管理水平,改善市民生活环境的重要手段和途径,对于城市管理、市容环境和市民生活品质的提升具有重要意义。