危 遲
(武漢海達數云技術有限公司,北京 100830)
三維激光掃描技術是一種獲取城市三維空間數據的新手段,20世紀末出現后,該技術逐漸成為攝影測量、遙感等領域的研究熱點。按照載荷平臺的差異,三維激光掃描主要分為地面、車載和機載3類。其中,地面激光掃描儀如國外的Faro Focos3D、國內的LS300等通常被安置在地面三腳架上,車載激光掃描儀如iScan移動測量系統等安置在汽車上,機載激光雷達主要在飛機、熱氣球等移動搭載平臺上應用。
隨著光學、電子學的不斷發展,以及GPS技術、慣性導航技術、CCD影像及激光測量技術的發展與成熟,多平臺和多傳感器集成技術成為獲取地球空間信息的一種趨勢,在數據處理和應用方面,已經不是簡單利用單一的點云數據或構建地面數字模型,而是向多源數據融合及更深入的應用發展。
以iScan移動測量系統為例,其裝載的激光掃描傳感器可實時獲取路測地物的三維幾何信息,360°全景相機可獲取大幅面的街景信息。將影像數據和三維激光點云數據進行融合處理,得到具有真實顏色信息的地物點云信息,從而在地物識別、分類、三維建模等方面發揮重要的作用。
三維激光點云是指由三維激光掃描儀采集,在同一空間參考系下表達目標空間分布和目標表面特性的海量點集合,它具有密度大、精度高、數據量大等特點,如圖1所示。

圖1 激光點云——按強度渲染
三維激光掃描儀利用發生激光器對物體進行測量,直接獲取物體表面的三維激光點云坐標數據,并返回地物反射信號的強度,但是難以獲得地物的光譜信息,這給三維激光點云數據的處理和理解帶來了很大困難。為了解決這個問題,可利用數碼相機對被測物體拍攝若干照片,利用數碼影像豐富的光譜信息來彌補三維激光點云的不足,將點云數據與影像數據進行配準,融合兩者信息,這就是影像點云數據。圖2所示為使用筆者所在單位的iScan移動測量系統獲取的影像點云數據。

圖2 影像點云——街景應用場景
激光點云數據的采集硬件設施需要三維激光掃描儀。按照載荷平臺的不同,可以分為手動式、地面站式、車載移動式及機載激光點云數據。使用三維激光掃描儀對目標進行掃描,即可完成激光點云數據采集工作。與之相比,影像點云除了需要三維激光掃描儀外,還需要相機進行光譜信息的采集,獲取影像的數據。在實踐過程中,一般而言,針對室內的小場景,可以使用掃描儀內置相機進行采集,也可使用外置相機配合地面激光掃描儀采集數據,如LS300地面站掃描儀;而對于室外的街景應用場景,可以使用全景相機配合車載激光掃描系統完成數據采集工作,如iScan系統使用360°高清全景相機。
三維激光掃描儀對目標地物進行掃描,獲取目標點的距離及反射強度值,從而進行坐標解算,獲取目標表面的空間坐標,表現為三維空間中的“點云”。在計算機上進行渲染時,一般可以通過點云的強度信息、距離信息、高程信息等進行渲染,用來進行可視化表達。對于影像點云,狹義上的可視化表達一般將影像作為前景,點云作為背景,兩者進行疊置顯示,如百度的激光全景,其實質是影像點云的一種,提供更佳的真三維體驗。
激光點云數據處理過程,主要是基于點云數據的處理,包括多視測站點云數據的拼接、點云數據去噪、點云編輯、點云分類等,可使用點云預處理軟件完成。預處理完成后,再根據下階段具體應用需求(如數字測圖、三維建模等)進行進一步的處理,從而獲取所需的成果。影像點云需要進行影像與點云的配準工作,計算出影像數據與點云數據之間的變換參數,完成信息融合,采用點云提供精度、影像提供辨識度的方式,獲取成果數據。
在數字城市三維建模領域,激光點云能夠從點云數據出發,重建實物的模型,提取相應的幾何信息,真實地反映對象的尺寸大小,具有所見所得的量測功能。
在文化遺產保護行業應用領域,激光點云數據的應用主要有虛擬修復、文物變形監測、文物測量建模、石窟石刻文物保護測繪、館藏文物保護與修復、大型文化遺產保護、文物體積計算、野外考古現場測量。
在地形勘測領域,主要包括地形測量、高陡邊坡滑坡監測、潰壩監測和堰塞湖調查、地質和危巖體調查、巖體結構面統計、復雜挖填方工程方量計算、壩體逆向工程建模等方面,激光點云相較于影像點云更加適用。
在互聯網街景地圖服務應用領域,由于激光點云數據的海量性特點,以及互聯網環境下數據傳輸的數據量要求,影像點云數據更加適用。通過一定的技術手段,將點云數據中包含的精確三維坐標信息轉換成小數據量的形式,同時配合影像數據提供的直觀信息,在街景地圖服務應用場景下,發揮用武之地。
以GNSS、RS、GIS技術為代表的現代測繪科學技術,使測繪科學從理論到手段都發生了根本性變化,步入一個新階段。三維激光掃描技術作為一種先進的測繪手段,在各個行業中的應用領域和范圍正在不斷擴大,其獲取的激光點云數據在實際的應用場景中,根據不同的需求進行處理,可以轉換成為不同數據形式。激光點云與影像點云是三維掃描技術獲取的新型數據,兩者并無高低優劣之分,只有適用應用場景之不同,應深入地挖掘數據的潛在信息,以便在各自的適用領域之內提供更好的服務。