基于3D激光掃描技術的變形監測技術研究

王亮

摘? ?要：傳統的基于GPS和全站儀的地表變形監測手段由于監測點少，難以對滑坡體進行整體監測，本文提出基于3D激光掃描技術的變形監測手段，本文研究了兩種變形信息的提取方法并設計實現了相關算法，結合試驗驗證了算法的效果。結果表明，地面三維激光掃描技術應用于變形監測領域是完全可行的，其對大范圍區域快速、連續、全方位監測的優勢是其他監測手段所不具備的。

關鍵詞：3D激光? 變形監測? 滑坡

中圖分類號：P642.22;P225.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2019）05（c）-0066-02

我國是世界上遭遇地質災害影響較嚴重的國家之一，每年因崩塌、滑坡、泥石流等地質災害造成的經濟損失達數百億元。因此，如何對重要區域進行有效的災害監測具有重要的研究意義。目前，國內外滑坡災害主要監測方法包括地表變形監測、深部位移監測、力學參數監測、環境影響因素監測等。其中地表形變監測是滑坡監測預警的重要內容和有效手段。傳統的地表變形監測手段主要是應用GPS 和全站儀對重要點位進行連續觀測，然而，這種觀測手段的監測點較少，無法對滑坡體進行整體監測，并且在地形復雜區域布設控制點困難，外業工作量大，成果獲取周期長，大大影響監測效率。隨著地面三維激光掃描儀的出現，利用高精度、高密度點云數據進行地表形變監測成為一種很好的途徑。

近年來國外學者已經對地面三維激光掃描儀在變形測量中的應用作了一系列研究。如研究利用 DEM 數據與地面三維激光點云數據進行比較來分析變形信息。利用 3D 多項式曲面擬合地面激光掃描點云數據對大壩的結構進行檢測。有研究將掃描場景數據分割成相對獨立的數據塊，利用最小二乘的方法對每個數據進行曲面擬合，然后計算每個獨立曲面在不同時期探測到的變形量，對得到的變形信息進行統計分析。本文在深入了解國內外學者研究的基礎上，詳細研究了地面激光掃描儀在變形監測應用中的掃描儀選擇、數據處理以及變形分析方法，并通過試驗驗證了地面激光掃描技術應用于變形監測領域的可行性。

1? 三維激光測量技術

1.1 地面三維激光掃描儀的選擇

地面三維激光測量因其能夠快速、高效地獲取高精度、高密度的監測對象點云數據，大大提高了作業效率，近年來發展迅速，且被廣泛應用于各行各業中。目前，Riegl、Trimble、Leica 等主要儀器生產廠商提供的儀器型號眾多，不同型號的儀器性能參數差異較大，因此，根據掃描需求選擇合適的掃描儀型號尤為重要。對于滑坡體的變形監測應用來說，一般測量范圍較大，需要選擇測程較長的掃描儀，本研究選用了Riegl公司VZ-4000掃描儀，該掃描儀的最大有效掃描距離可達4000m，150m測量精度15mm，重復測量精度10mm，水平掃描范圍360°，垂直掃描范圍60°，掃描速度每秒30000點，能夠滿足一般變形監測的需求。

1.2 點云數據拼接與坐標轉換

地面三維激光儀掃描獲取的點云數據是在以測站為中心的局部坐標系下，在不同測站獲取的點云數據坐標系并不統一。如果在掃描過程中布設了多個測站，就需要對多站掃描的數據進行拼接，統一到同一坐標系下。同時，變形監測是對獲取的多期點云進行比較分析，因此，各期的掃描數據也必須統一到同一坐標系下。目前有兩種常用方法來實現坐標系的統一： （1）先將多個測站的數據配準，然后測得 3個以上標靶的大地坐標，將配準后的點云數據直接轉換到大地坐標系下; （2）對每一測站分別布設 3 個以上的標靶并測得標靶的大地坐標，將每一測站數據都直接轉換到大地坐標系下。考慮到變形監測范圍較大，布設標靶要滿足每個測站都能觀測到比較困難，因此本研究采用第二種方法，即在每一測站的布設 3 個以上的標靶，直接進行大地坐標轉換。

1.3 點云數據的濾波

在實際測量過程中，由于測量設備、測量環境、表面光潔度、表面涂層對光線的反射率以及人為操作等因素的影響，都會不可避免地引入不合理的測量數據（ 即噪聲） ，而這些噪聲點對點云的數據處理有很大的影響，為了保證監測的準確性，必須對原始數據進行去噪濾波處理。點云噪聲濾波主要是根據點云的局部屬性，以點云局部的法向量變化、K 鄰域數目以及點到局部擬合曲面的距離等約束屬性來判斷某點是否屬于孤立噪聲或隨機噪聲，然后采用對應的濾波方法進行濾波處理。對于孤立點噪聲，由于其一般具有鄰域點較少或不存在鄰域的特征，因而在孤立點的濾波過程中，可以較為簡單地在點云K-D 樹索引基礎之上，通過判斷該點一定鄰域范圍的鄰近點個數是否小于判定閾值來判斷是否為孤立點。算法說明如下。

（1）點云數據構造 K-D 樹，建立點云拓撲關系。

（2）求點云中任意一點鄰域范圍內鄰近點個數。

（3）判斷鄰近點個數是否小于判定閾值，若小于則認為該點為噪聲點并去除。

（4）重復上述步驟，直至點云中所有點都處理完畢。

如圖1（a）所示，原始點云數據中存在大量的孤立點噪聲，在通過孤立點噪聲濾波后，噪聲數據基本被剔除，如圖1（b）所示。

2? 點云數據的濾波

地面三維激光掃描技術實現變形監測就是要通過提取監測對象在不同時相的點云數據加以比較，以獲得發生變化的信息并據此加以分析。與GPS或者全站儀測量等傳統變形監測方式不同的是，地面三維激光掃描監測并沒有明確的變形監測點用于直接計算變形程度，需要通過間接計算提取變形信息，本文研究了變形信息提取的方法：點云所成模型間的比較。

模型和模型的比較就是將不同時相下的點云數據分別建立各自的模型，再通過模型求差或模型參數比較的方式來檢測出形變并提取相關變形量，對于地形數據來說，可以直接從生成的 DEM 模型上提取變化信息。基于 DEM 模型的變形監測步驟如下。

（1）對兩期點云數據進行濾波處理，去除噪聲點和非地形數據。

（2）對濾波后的點云數據分別構建DEM模型。

（3）統一DEM模型坐標系和精度，以第一期DEM為基準，對第二期DEM進行內插，統一格網點坐標。

（4）計算相同格網點的高程變化值來分析變形大小。

3? 試驗與分析

為了對本文算法進行驗證，采用 VC++編制了點云數據變形分析軟件。該軟件具備點云管理、點云渲染、點云漫游、點云選擇、點云濾波等基本操作功能。在此軟件平臺的基礎上，實現了變形分析算法，并設計了試驗以驗證算法的有效性。

試驗采用了不同時期掃描的兩組礦坑數據進行變化分析。兩期掃描數據間隔2個月，采用點云所成模型間的比較方法從兩期點云數據中提取變化信息。

在將兩期點云數據生成 DEM 模型并統一坐標系和精度后，直接將相同坐標格網點的高程求差即可得到高程變化值，將高程變化大小按顏色表分層渲染后如圖 2所示，從圖2中可快速判別變形區變形程度。

4? 結語

地面三維激光掃描技術具有數據獲取速度快、精度高，信息豐富等優點。本文主要研究將其應用于變形監測領域的數據處理流程和數據分析方法。研究結果表明，地面三維激光掃描技術應用于變形監測領域是完全可行的，其對大范圍區域快速、連續、全方位監測的優勢是其他監測手段所不具備的。地面三維激光技術為變形監測工程提供了一種新的解決方案并具有巨大的發展潛力，隨著掃描儀軟硬件系統的不斷發展，激光掃描技術將會成為一種常規監測手段應用于變形監測之中。

參考文獻

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