車載移動測量系統在大比例尺地圖測量和更新中的應用

張養安 李俊鋒 薛兆元 王秀霞

(1. 楊凌職業技術學院,陜西 楊凌 712100;2.西北測繪職工培訓中心,陜西 西安 710054;3.國家測繪地理信息局第二地形測量隊,陜西 西安 710054;4. 國家測繪地理信息局第一航測遙感院,陜西 西安 710054)

車載移動測量系統在大比例尺地圖測量和更新中的應用

張養安1李俊鋒2薛兆元3王秀霞4

(1. 楊凌職業技術學院,陜西 楊凌 712100;2.西北測繪職工培訓中心,陜西 西安 710054;3.國家測繪地理信息局第二地形測量隊,陜西 西安 710054;4. 國家測繪地理信息局第一航測遙感院,陜西 西安 710054)

隨著科學技術和新的設備的發展，大比例尺測圖技術手段也在不斷的發展。從以前的手工繪制發展到半自動化成圖到全自動數字化成圖，從間接測量發展到直接測量，從被動測量發展到主動測量。本文研究將車載移動測量系統應用于農村宅基地確權發證1∶1000底圖更新的數據獲取，實現點云數據解算，自動化成圖，為以后在其它項目中使用該系統提供一些借鑒經驗。

移動測量系統 大比例尺測圖 更新

1 引言

隨著城鎮化建設速度的加快，對大比例尺地形圖的要求也越來越高，更新速度要求越來越快。城鎮大比例尺地形圖更新嚴重滯后，傳統的測繪手段很難滿足日新月異的城市變化。而移動測量技術的出現，因為其具有機動靈活、快速高效、作業成本低、周期短、不受天氣的影響等特點，為城鎮大比例尺測圖和更新項目提供了一種新方法、新思路。

2 車載移動測量技術工作原理

車載移動測量系統通過搭載在不同類型汽車平臺上的具有定姿定位系統(GPS、POS、DMI)和測量傳感器(相機、激光掃描儀等)，可在移動中實現動態、實時獲取航跡周圍一定范圍內目標的地理空間數據的系統。

早期的車載移動測量系統主要以相機為主要測量傳感器，隨著掃描速度、測量精度以及海量數據處理能力的不斷提高，激光掃描儀逐步成為車載移動測量系統的主要傳感器。隨著國產POS性能的穩步提升，衛星定位和組合導航系統組成的定姿定位系統能夠準確地將激光掃描儀采集得到的坐標數據準確地傳遞為工程測繪部門需要的坐標系統下三維空間坐標，達到準確測繪空間三維點位信息的目的。

當前，車載移動測量系統的直接數據產品主要為：點云數據，實景照片，DSM，DEM等。后處理之后能夠得到快速模型、特征點三維坐標、高程點、精細三維場景快速瀏覽、精細三維街景等。

下面以SSW車載激光建模系統為例，簡單介紹一下車載移動測量系統，其主要組成如圖1所示。

SSW車載激光建模系統是由若干子系統組成的復雜的高度集成系統，主要分為激光掃描儀、組合導航系統、CCD相機、計算機控制系統、供電系統及承載平臺這幾個核心組成部分，整個系統以精密穩定的鋼架結構實現高度集成。系統集成后臺面簡潔，體積小，可移動性強，操作簡單。

其中激光掃描儀為其坐標測量模塊主要傳感器，主要為系統提供坐標測量功能；組合導航系統又由全球導航衛星GPS系統、慣性測量單元IMU(Inertial Measurement Unit)、距離測量指示器DMI(Distance Measurement Indictor,也稱為里程計)三部分協同組成，用來準確測定系統瞬時姿態和空間位置；CCD相機則通過采集道路兩側的地物影像獲取原始紋理信息；計算機控制系統作為控制終端對各傳感器進行系統調配，控制時間及數據傳遞；供電系統則為各傳感器提供不同電壓的電力供應；承載平臺提供各傳感器工作平臺，分為升降平臺和電動轉臺。各子系統按照嚴格的方位關系，高度集成于一體，協同工作。

車載升降平臺和電動轉臺是系統搭建的基礎平臺，升降平臺最高可以升到至10米高度，對于農村成片低矮房屋聚集地區，將激光掃描儀升高至10米以上高度進行轉掃得到的采集數據，能夠最大限度地滿足1∶500地形圖數據需求。車載平臺由全順車或其他車輛改裝而成，在車子后半部分安裝升降平臺并在頂部開窗。掃描系統安置在平臺上，工作時打開天窗，將系統升到車外，任務完成后收回車內。這樣的設計安全、可靠，便于停放和遠距離作業。系統通過電動轉臺的旋轉實現“轉掃”，使系統達到“定點”掃描的效果。與地面激光掃描儀不同的是，系統采用衛星定位和組合導航系統來確定平臺的實時姿態，定點掃描采集得到的結果是海量的絕對空間三維坐標點位信息，不再需要經過繁瑣的拼站過程。

3 車載移動測量系統在大比例尺地形圖更新中的應用

3.1 實驗區概況

本次實驗區為某市農村宅基地確權發證，需要測繪1∶1000宅基地底圖，采集的要素主要為居民地要素及道路要素，面積為36平方公里，測區的原始底圖是利用2011年的影像采集制作的。由于影像比較老，城市變化較大，工期比較緊，如果采用數字化的方法進行更新，工作量較大，需要投入的人力比較多；采用航測法進行更新，投入的成本比較大，周期較長。測區主要分布在某市周邊農村，居民地比較集中，房屋密集，均為低矮房屋，農村道路大部分為硬化路面。經研究，決定采用移動測量系統進行數據采集。

3.2 技術流程

準備工作—數據采集—點云數據解算—坐標轉換—大地定向—地物提取—地圖編制—外業調繪—外業檢查—數據輸出。

3.3 數據采集

數據獲取是地形圖生產的源頭和上游，數據采集的精度決定了產品的質量。在進行數據采集前，必須提前準備好以下幾項工作：

根據測區范圍提前確定設計好行車的路線，避免設備長時間高負荷工作。路徑設計應遵循兩個原則：首先要保證測區內待掃描街道的全覆蓋，其次要盡可能地減少重復路段和無效路段的掃描。可以利用Google Earth軟件或奧維互動地圖軟件添加*.kml格式路徑文件，然后將*.kml格式文件導入導航儀或智能手機中，生成航線，如圖2所示。

作業開始前，要首先對設備進行進行檢查，以免影響正常作業。

準備工作就緒后，就可以開始數據采集，主要流程如下：

(1)架設GPS基準站。在已知控制點上架設GPS基準站，量測儀器高，并記錄?；鶞收颈M量架設在開闊或高樓上信號沒有干擾的地方；如圖3。

(2)裝里程計；

(3)設備初始化。開啟控制臺，要是有軟件過期提示，掛起復位控制臺。(控制臺重啟，沒有提示軟件過期，進行下一步)；

(4)開啟流動站BH-32CMP軟件，把時間延長到一百萬或一千萬(秒)，點擊開啟，(開啟之后，軟件運行，有接收到數據，并存儲進行下一步)；

(5)開啟相機，根據實際環境調節光圈，快門和ISO，使影像達到最佳效果；

(6)測試下激光是否正常(正常，進行下一步)；

(7)開啟IMU初始化10～15分鐘(IMU初始化車上不能留人，除非能保證在車上靜止不動10～15分鐘，初始化完成進行下一步)；

(8) 開啟激光和控制臺，采集什么數據選擇什么選項，試曝光一次正常，看激光有采集數據開車推掃；

(9) 推掃數據過程中，查看里程計數據和相機數據是否正常。(掃完數據，進行下一步)。

3.4 數據結算

利用IE軟件對組合導航數據進行數據，得到最終的組合導航結果。將激光掃描儀獲取的原始激光文件解析處理后，結合組合導航結果進行解算，得到原始點云數據。利用原始點云數據和CCD獲取影像的配準結果，生成彩色點云數據。

3.5 點云糾正

在生產過程中，為了進一步提高點云數據的精度，可以利用已知點坐標和已知點對應的點云坐標進行點云改正。一般根據往返掃點云重合情況來判斷點云精度是否下降，在重合度不滿足要求的路段，增加控制點修正點云或者軌跡，提高精度。增加的控制點采用GPS或全站儀方式獲取。

本次實驗中，共檢測了9個已知GPS控制點，其精度見表1：

表1

由此可見，本次采集的數據是能滿足1∶1000地形圖要求的，無需進行點云糾正。

3.6 地物提取與編繪

點云數據瀏覽、分類、特征信息提取、矢量數據生產是利用系統自帶軟件DY-2點云工作站來完成。點云數據是依時間順序進行采集的一些離散坐標值，與目標物的特征、結構、屬性沒有任何關聯且數據量很大，而我們就是利用點云數據來挖掘我們需要的地表數據。如圖4中就包含了我們需要的道路要素、房屋要素、獨立地物、管線要素等地形要素。

點云是離散的三維點的集合，數據量非常大，在生產過程中人工采集特征點和地物點時撲捉比較困難，窗口移動緩慢，難以直接對點云的幾何數據進行分類和特征提取。地形復雜多變的情況下, 某一種過濾算法難以完成各種地物特征的提取, 必須根據不同的地形特征采用不同的過濾算法, 因此必須將多種過濾算法有機地結合在一起，目前，軟件的許多功能還在摸索中，自動化提取程度不高，地物的提取基本上是靠人工在提取，內業工作量比較大，今后在自動化提取地物這方面應該是移動測量系統一個主要研究方向。

地物點提取后，利用軟件接口轉換為*.DXF格式，直接導入南方CASS中進行野外調繪，標注相關的屬性信息，然后編繪成圖。如圖5、圖6所示。

3.7 精度統計

實驗開始后，因為是初次使用移動測量車進行大比例尺測圖，為了保證質量，對第一天的數據使用GPS-RTK進行了檢測，其檢測精度如表2所示：

表2

經檢測，使用移動測量系統進行該項目測量精度可以滿足成圖需要。

4 實驗中遇到的問題及解決思路

4.1 遮擋問題

在實驗的過程中，經常會碰到遮擋、GPS失鎖、激光掃不到的情況，這也是大多數用戶所關心的問題?；谶@一問題結合實際生產，主要有以下幾種方法可以參照使用：

(1)將設備移到小型電動三輪上，加上里程計，深入人行道或巷道里進行掃描；

(2)采取高精度的IMU，可以允許較長時間的失鎖(隱蔽地區一般都是在失鎖狀態下)，每隔六分鐘離開隱蔽地區接收GPS信號再回到隱蔽地區掃描，可以獲得0.5m的定位精度；

(3)如果碰到大面積密集成片的居民地，可以結合地面激光掃面系統進行定點掃描，這只是一個設想，實際生產中沒有實踐過。

4.2 點云瀏覽速度

實際操作過程中，經常遇到點云瀏覽速度慢的問題。對于提高點云的流浪速度，有如下建議：

(1)通過提高計算機硬件配置，處理速度會明顯提高，不過這一方法不能解決根本問題；

(2)通過人工參與分析，刪除或剔除部分沒有用的點云，這樣能節省很大一部分空間，提高運行速度；

(3)在不影響精度的前提下，采用過濾的方法，先過濾一部分點云。過濾點云時，最好是分區域過濾，數據量太大的話過濾速度非常慢，且容易出錯；

(4)可以充分利用圖像處理的一些方法, 如閾值分割等, 對點云特征圖像進行分割和特征提取, 從而實現點云數據的分類以及目標提取。自動分類提取可以很好的解決這一問題，人工參與比較少。

4.3 點云獲取效率

在農村作業時，由于農村房屋大部分是低矮成群房屋，本次實驗時將激光上升到10米的高度進行轉掃，這樣激光基本上能把300米范圍內的地物及院墻以內的地物一次性全部掃描上，大大的加快了作業進度。采用這一方法在行車的過程中，必須保持低速行駛，注意車上方的電力線等。

通過本次試驗，這種方法在農村地區能很好的發揮好其快速、機動等優勢。

5 結束語

本文實驗，結合生產，對車載移動測量系統在大比例尺地形圖測繪中的應用展開研究，對應用過程中遇到的問題進行了分析，并進行了精度統計對比，取得了一定成功，為以后的生產應用奠定了基礎。

作為一種新的測繪手段，許多應用問題還在探索中，發展前景非常廣闊。主要應用領域有：①城市快速建模；②公路、鐵路帶狀圖測量；③城市部件測量；④高分辨率定點慢速轉掃用于文物、古建筑、雕塑等的精細建模；⑤大比例地形圖修測與更新等。

車載激光移動測量系統的研究處于起步階段，許多功能還不是特別完善，仍有許多問題需要解決，有許多功能需要增加和完善。主要有以下幾個方面：

(1)地物提取軟件在測圖、分析等功能方面不夠完善，需要進一步開發研究；

(2)點云數據量太大，瀏覽速度太慢；

(3)自動分類建模功能不完善，內業成圖自動化程度不高，軟件還有待開發。

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Vehicle-mounted Mobile Mapping System Application in Large Scale Map Measurement and Update

ZHANG Yang-an1, LI Jun-feng2,XUE Zhao-yuan3, WANG Xiu-xia4

(1.Yangling vocational technical college,Yangling Shanxi 712100，China;2. Northwest employee training center of Surveying and mapping，Xi’an Shanxi 710054，China;3.The second topographic surveying brigade of SBSM，Xi’an Shanxi 710054，China;4.The First Institute of Photogrammetry and Remote Sensing，SBSM，Xi’an Shanxi 710054，China)

With the development of science technology and emergence of some new equipment, large scale mapping technology is also in constant development from manual drawing to semi-automated mapping to full automatic digital mapping, from the indirect measurement of development to the direct measurement, and from passive to active measurement development. This paper studies the mobile mapping system applied to the countryside homestead right certification 1∶1000 map updating data acquisition. The realization of point cloud data calculation, automatic mapping are carned out, in order to provide some references and experiences of using the system later in other projects.

mobile mapping system; large scale mapping; update

2016-05-26

P284

B

1007-3000(2016)06-5