機載LiDAR數據應用于塔位地形圖繪制的精度分析

王瑞琪，胡 博，張 棟，楊永文

( 北京洛斯達科技發展有限公司，北京 100120)

0 引言

在輸電線路勘測工程中，塔位地形圖是優化排位、外業終勘過程中影響塔位位置及塔高選擇的重要因素[1]，塔位地形測量的目的是反映塔位周圍的地形現狀，以便于正確確定施工基面、選擇合適的接腿和基礎型式，達到減少開挖量，降低塔高和造價，保護環境的效果。目前塔位地形圖的測量可采用全站儀或全球定位系統實時動態(global positioning system real -time kinematic，GPS RTK)外業現場測量，也可采用機載LiDAR 技術測量。前者外業工作量較大，工期較長[3]。

基于機載LiDAR 技術可快速獲取輸電線路沿線高密度高精度的點云數據。通過激光點云分類可得到地面點云、植被點云、桿塔點云、房屋點云等信息，可分類別顯示測區內三維線路走廊地形地貌，利用地面點云數據可在內業實現自動提取塔位地形圖，可減輕野外工作強度[1]。

本文主要針對山區有植被覆蓋的輸電線路工程，利用上述兩種不同的方法進行塔位地形圖的測量[2]。將不同植被覆蓋條件下不同點云密度的激光點云數據制作的塔位地形圖成果與外業現場勘測成果進行對比分析，驗證不同條件下的激光點云數據成果的精度，探索激光點云數據應用于塔位地形圖繪制的適用性。

1 工程概況

1.1 試驗區選擇

本研究選取某±800 kV 特高壓直流在湖南省境內的輸電線路，長度約100 km，線路自西向東，沿線地形比例為；平地14.39%，丘陵47.05%，一般山地38.56%。線路沿線植被覆蓋率達92%。測區內地物較為豐富，測區內有各類水系、植被、房屋、道路等。路徑所經區域示意圖如圖1 所示。

圖1 試驗區示意圖

1.2 機載LiDAR數據獲取

在植被覆蓋區域，利用機載LiDAR 技術高強度激光脈沖信號、多次回波的特點能夠穿透植被森林獲取高密度高精度的點云數據[4]。依據GB 50548—2018《330 kV ～750 kV 架空輸電線路勘測規范》中對于植被覆蓋區域激光點云密度的要求[5]以及塔位地形圖比例尺1：200 的要求，激光點云密度設計為8 個/m2、16 個/m2。根據試驗區點云密度的要求結合相應的航攝設備，設計合適的飛行參數和航攝方案。通過架設地面基站差分的解算方式提高機載GNSS 的精度，最終獲得了高精度的點云數據。通過點云預處理、檢校、噪聲點去除以及點云數據濾波分類可獲取高精度的地面點云數據用于后續試驗研究[6]。

2 塔位地形圖的繪制

2.1 外業現場勘測手段繪制塔位地形圖

目前線路施工圖外業勘測階段的塔位地形圖大都采用外業現場勘測模式直接量測，一般進行“米”字形測量，如圖2 所示，在地形起伏變化的位置加密測量，內業根據實測點位內插進行地形圖繪制。但是在山地地形條件較差、植被覆蓋較為密集的區域，外業工測的方法占用了大量的人力和時間，費時費力，在測點不到位的情況下，內業處理工作量也較大[2]。

圖2 外業塔位地形圖

2.2 利用機載LiDAR技術繪制塔位地形圖

利用機載LiDAR 技術獲取的高精度地面點云數據生成數字高程模型(digital elevation model，DEM)成果，DEM 格網間隔為1 m，采樣間隔為0.5 m，結合桿塔位置可實現塔位地形圖的自動化繪制，如圖3 所示。

圖3 內業激光自動提取塔位地形圖

3 不同植被覆蓋條件、不同密度點云的精度分析

選取試驗段75 基桿塔進行精度分析，桿塔范圍內共有外業測量點777 個，點位所在地形坡度均在25°以下的平坡或緩坡，點位植被覆蓋情況分為較少、較多、特別密集。試驗段利用機載激光技術獲取的點云密度分為8 個/m2、16 個/m2，DEM 格網間隔為1 m，采樣間隔為0.5 m。

提取外業現場終勘定位時量測的外業測量點的位置與高程，與基于機載激光技術獲取的點云數據生成的DEM 成果提取的點位高程進行對比，分析兩種模式下測量點位高程差值的平均值、極值、中誤差、分布范圍等。根據GB 50548—2018《330 kV ～750 kV 架 空 輸 電線路勘測規范》中對外業塔位地形測量精度的要求，機載激光技術獲取的測量點的高程值與外業現場勘測獲取的高程值差值小于0.3 m，精度即可滿足外業勘測的要求。測量點在不同植被覆蓋、不同點云密度情況下機載激光技術獲取的測量點的高程值與外業現場勘測獲取的高程值對比分析結果如下所述。

3.1 植被覆蓋較少區域

通過試驗數據結合正射影像可判斷，在植被覆蓋較少的地區，如圖4 所示，共有77 個外業現場勘測測量點，機載激光技術內業獲取的測量點的高程值與外業現場勘測獲取的高程值對比分析如表1、表2、圖5 所示。

圖4 植被覆蓋較少的測量點位

圖5 植被覆蓋較少區域外業勘測測量點兩種模式高程差值分布圖

表1 植被覆蓋較少區域外業勘測測量點兩種模式高程差值精度表

表2 植被覆蓋較少區域外業勘測測量點兩種模式高程差值分布表

通過對比兩種不同點云密度下外業勘測測量點兩種模式高程差值得出，在植被覆蓋較少的地區，高程差值中誤差均滿足CH/T 8023—2011《機載激光雷達數據處理技術規范》對于1：500 比例尺下精度要求點云高程中誤差的要求(規范要求高程中誤差值：平地小于0.2 m，丘陵地小于0.4 m，山地小于0.5 m，高山地小于0.7 m)。點云8 個密度的情況下，92.21%差值絕對值在0 ～0.3 之間；點云16 個密度的情況下，97.40%差值絕對值在0 ～0.3 之間。

3.2 植被覆蓋較多區域

通過試驗數據結合正射影像可判斷，在植被覆蓋較多的地區，如圖6 所示，共有293 個外業現場勘測測量點，機載激光技術內業獲取的測量點的高程值與外業現場勘測獲取的高程值對比分析如表3、表4、圖7 所示。

圖6 植被覆蓋較多的測量點位

圖7 植被覆蓋較多區域外業勘測測量點兩種模式高程差值分布圖

表3 植被覆蓋較多區域外業勘測測量點兩種模式高程差值精度表

表4 植被覆蓋較多區域外業勘測測量點兩種模式高程差值分布表

通過對比兩種不同點云密度下外業勘測測量點兩種模式高程差值得出，在植被覆蓋較多的地區，高程差值中誤差均滿足CH/T 8023—2011《機載激光雷達數據處理技術規范》對于1：500 比例尺下精度要求點云高程中誤差的要求。點云8 個密度的情況下，92.83%差值絕對值在0 ～0.3 之間；點云16 個密度的情況下，96.93%差值絕對值在0 ～0.3 之間。

3.3 植被覆蓋特別密集區域

通過試驗數據結合正射影像可判斷，在植被覆蓋特別密集的地區(如圖8)，共有407 個外業現場勘測測量點，機載激光技術內業獲取的測量點的高程值與外業現場勘測獲取的高程值對比分析如表5、表6、圖9 所示。

圖8 植被覆蓋特別密集的測量點位

圖9 植被覆蓋特別密集區域外業勘測測量點兩種模式高程差值分布圖

表5 植被覆蓋特別密集區域外業勘測測量點兩種模式高程差值精度表

表6 植被覆蓋特別密集區域外業勘測測量點兩種模式高程差值分布表

通過對比兩種不同點云密度下外業勘測測量點兩種模式高程差值得出，在植被覆蓋特別密集的地區，高程差值中誤差均滿足CH/T 8023—2011《機載激光雷達數據處理技術規范》對于1：500 比例尺下精度要求點云高程中誤差的要求。點云8 個密度的情況下，55.53%差值絕對值在0 ～0.3 之間；點云16 個密度的情況下，58.23%差值絕對值在0 ～0.3 之間。

3.4 不同點云密度精度分析結果

圖10 不同植被覆蓋地區差值中誤差對比結果

通過上述對比結果可看出，在植被越密集的區域，點位誤差值越大，且隨著植被覆蓋密集度的增大，差值中誤差也隨著增大。

4 結論

通過上述試驗得出，塔位地形圖使用LiDAR 數據繪制時，在植被覆蓋較少或較多的區域，點云密度8 個/m2的情況下，僅需外業少量點位檢查校核即可滿足塔位地形圖外業勘測的精度。但在植被覆蓋特別密集的區域，點云密度16 個/m2的情況下，機載激光技術獲取的點云成果直接提取塔位地形圖的精度有待提升。后續可針對塔位位置對激光點云數據進一步精細分類，提高激光點云數據的精度，然后利用外業現場勘測采集的測量點對激光點云數據進行內業校正后的成果提取塔位地形圖的方法提升內業成果的精度。