張金山 鄺良寒

（1.安徽省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究部總院有限公司 合肥 230022 2.湖南省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)規(guī)劃研究總院有限公司 長(zhǎng)沙 410007）

1 引言

LIDAR，一般稱為激光雷達(dá)，是利用發(fā)射和接收激光脈沖信號(hào)的時(shí)間差來實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)目標(biāo)的距離測(cè)量。LIDAR 每秒鐘能產(chǎn)生十萬、百萬甚至千萬數(shù)量級(jí)別的點(diǎn)，稱之為點(diǎn)云。LIDAR 應(yīng)用于很多領(lǐng)域，在水利工程和勘測(cè)上的應(yīng)用越來越多。

多波束測(cè)深系統(tǒng)是一種多傳感器的復(fù)雜組合系統(tǒng)，是現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)、高性能計(jì)算機(jī)技術(shù)、高分辨顯示技術(shù)、高精度導(dǎo)航定位技術(shù)、數(shù)字化傳感器技術(shù)及其他相關(guān)高新技術(shù)等多種技術(shù)的高度集成。多波束測(cè)深系統(tǒng)能夠有效探測(cè)水下地形，得到高精度的三維地形圖。隨著科技的不斷發(fā)展，多波束測(cè)深系統(tǒng)正在向集成化、小型化快、一體化迅速發(fā)展。

2 數(shù)據(jù)處理

在水利水電工程建設(shè)管理中，行（蓄）洪區(qū)、水庫(kù)的庫(kù)容計(jì)算是水利工程規(guī)劃設(shè)計(jì)的一項(xiàng)經(jīng)常涉及的計(jì)算內(nèi)容。近年來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在工程設(shè)計(jì)中的廣泛運(yùn)用，在GIS 軟件平臺(tái)上，通過構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)（TIN）數(shù)字高程模型，并利用其強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析和二次開發(fā)功能，可實(shí)現(xiàn)庫(kù)容計(jì)算的自動(dòng)化，極大地提高計(jì)算精度和計(jì)算速度。

2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取

陸地點(diǎn)云數(shù)據(jù)主要采用機(jī)載激光雷達(dá)和航測(cè)相機(jī)獲取，可同時(shí)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)和航片。根據(jù)測(cè)圖比例尺按規(guī)范選擇影像地面分辨率（GSD），然后結(jié)合航攝相機(jī)的分辨率（像元大小）和焦距計(jì)算確定航攝比例尺和平均相對(duì)航高，根據(jù)測(cè)圖比例尺及航高選擇激光掃描點(diǎn)密度。

水下地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)一般采用多波束測(cè)深儀獲取。多波束后處理主要采用Hypack 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，主要流程包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載、安裝偏差校準(zhǔn)、測(cè)線數(shù)據(jù)編輯、成果輸出等。

2.2 數(shù)據(jù)處理與建模

采集的LIDAR 原始數(shù)據(jù)經(jīng)過軌跡解算、航帶拼接、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和點(diǎn)云分類等后續(xù)處理，導(dǎo)出國(guó)家2000 坐標(biāo)系的LAS 點(diǎn)云。因?yàn)長(zhǎng)IDAR 點(diǎn)云中存在有水上的無效點(diǎn)，會(huì)影響建模精度，因此在與水下點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接之前，需要根據(jù)水邊矢量數(shù)據(jù)去除水上的無效LIDAR 點(diǎn)。可用GlobalMapper 等GIS 軟件，通過位置選擇水邊矢量范圍內(nèi)的LIDAR 點(diǎn)刪除，并導(dǎo)出LAS 格式，見圖1。

圖1 水上水下點(diǎn)云圖

然后將水上水下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)結(jié)合以構(gòu)建TIN 模型。在ArcGIS 軟件中，首先用系統(tǒng)工具箱→數(shù)據(jù)管理工具→LAS 數(shù)據(jù)集→創(chuàng)建LAS 數(shù)據(jù)集的工具，創(chuàng)建LIDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的LAS 數(shù)據(jù)集。接下來用系統(tǒng)工具箱→3D 分析工具→轉(zhuǎn)換→LAS 數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)TIN工具，創(chuàng)建LIDAR 點(diǎn)云的TIN 模型。因?yàn)長(zhǎng)IDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)量很大，所以在轉(zhuǎn)TIN 時(shí)需要減少TIN 模型的節(jié)點(diǎn)輸出總數(shù)，方法是自定義細(xì)化類型、細(xì)化方法和最大輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)等參數(shù)，建議細(xì)化類型選擇RANDOM，細(xì)化方法選擇PERCENT。最后用系統(tǒng)工具箱→3D 分析工具→數(shù)據(jù)管理→TIN →編輯TIN工具，將水下多波束點(diǎn)云數(shù)據(jù)和無人船測(cè)深數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為Shape 格式后作為散點(diǎn)加入，并以最大高程值作為剪切線，生成最終的TIN 模型，見圖2。

圖2 TIN 模型圖

2.3 庫(kù)容計(jì)算

通過ArcGIS 軟件工具箱→系統(tǒng)工具箱→3D 分析工具→功能性表面→表面體積工具，可以計(jì)算某一水面高程值的2D 面積、3D 面積和庫(kù)容（體積），但是每次只能計(jì)算一個(gè)高程值，對(duì)于大量的庫(kù)容計(jì)算需要繁瑣的手工工作。因此通過Python 腳本編程調(diào)用ArcGIS，只需要輸入TIN 文件、起始高程值、結(jié)束高程值、高程計(jì)算步距和輸出文件名，就可以根據(jù)TIN 模型批量計(jì)算每一高程值對(duì)應(yīng)的面積和庫(kù)容，并導(dǎo)出為Excel 的CSV 文件，進(jìn)一步生成面積和庫(kù)容曲線，平均幾秒鐘就可以計(jì)算一個(gè)水面高程的庫(kù)容。

3 工程實(shí)例

某水庫(kù)是一座以防洪為主，結(jié)合發(fā)電、灌溉等綜合利用的大（Ⅱ）型水利水電樞紐工程，壩址控制流域面積1000 余平方公里。為了解該水庫(kù)水位同庫(kù)容、庫(kù)水面積的變化關(guān)系，對(duì)該水庫(kù)庫(kù)區(qū)范圍采集了多種數(shù)據(jù)。

地面點(diǎn)云采用固定翼無人機(jī)搭載RigelTS600激光掃描儀和1 億像素的飛思iXM100MP 中畫幅CMOS 相機(jī)，同時(shí)獲取航片和點(diǎn)云數(shù)據(jù)。航片地面分辨率5cm，旁向重疊80%，航向重疊60%。水下點(diǎn)云采用我國(guó)海卓鳳鳴路創(chuàng)的MS400 型號(hào)多波束測(cè)深儀。測(cè)深系統(tǒng)安裝完畢之后，現(xiàn)場(chǎng)采用顯控軟件和導(dǎo)航采集軟件進(jìn)行顯控聲納控制和數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集過程用兩種模式進(jìn)行，深水區(qū)域采用垂直模式測(cè)量，淺水區(qū)采用20°角的傾斜模式測(cè)量。數(shù)據(jù)采集過程中，測(cè)量員需緊盯屏幕，根據(jù)水深變化情況告訴舵手調(diào)整行船方向，避免或減少漏洞的產(chǎn)生。對(duì)于船只不好進(jìn)入的支流和淺水區(qū)域，采用無人測(cè)量船進(jìn)行補(bǔ)充測(cè)量。

在ArcGIS 平臺(tái)上利用GIS 技術(shù)所具有強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析、空間分析、三維分析、網(wǎng)絡(luò)分析和二次開發(fā)等功能，利用LIDAR 點(diǎn)云和測(cè)深點(diǎn)云相結(jié)合，基于TIN 法計(jì)算了該水庫(kù)水位自77.5～146.0m 區(qū)間庫(kù)容和庫(kù)水面積，高程計(jì)算間隔1cm，取得了良好的計(jì)算效果。為和等高線矢量數(shù)據(jù)計(jì)算的庫(kù)容相比較，同時(shí)也根據(jù)1m 等高線數(shù)據(jù)生成TIN 并計(jì)算庫(kù)容。

本項(xiàng)目中點(diǎn)云模型共有節(jié)點(diǎn)4071639 個(gè)，邊23900157 條，三角形7966719 個(gè)。在ArcGIS10.2.2平臺(tái)通過Python 程序批量計(jì)算水庫(kù)庫(kù)容，間隔1cm高程計(jì)算一個(gè)庫(kù)容和面積，計(jì)算了6843 個(gè)面積和庫(kù)容，比用GIS 軟件計(jì)算單個(gè)水面高程值相比顯著提高了計(jì)算效率。庫(kù)容比較曲線見圖3。

圖3 庫(kù)容比較曲線圖

通過對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)點(diǎn)云庫(kù)容比等高線庫(kù)容稍大，隨著高程的增加其差值百分比迅速縮小，庫(kù)容越大，差值比例越小，95m 高程值以上差值百分比只有0.2%～0.9%，在水庫(kù)死水位117m 以上時(shí)，庫(kù)容差值小于百分之0.8。分析其原因，雖然等高線也是根據(jù)點(diǎn)云生成整理的，但利用等高線矢量數(shù)據(jù)建模損失了小于等高距的微地形，而點(diǎn)云數(shù)據(jù)保留了微地形，而且從比較曲線圖上可以看出，在81m 高程和82m 高程之間，兩種方法所計(jì)算的庫(kù)容差值突然有一個(gè)較大的突變，從地形上和點(diǎn)云建立的三維模型上可以看出，81m 高程和82m 高程之間是相對(duì)最平緩的，在相當(dāng)大的區(qū)域內(nèi)有小于等高距的微地形是等高線表示不出來的，所以采用等高線數(shù)據(jù)計(jì)算的庫(kù)容還是比點(diǎn)云計(jì)算的庫(kù)容有較大的誤差，而高程大于死水位時(shí)，地形相對(duì)比較陡峭，高程與庫(kù)容的線性關(guān)系明顯，兩種方法計(jì)算的庫(kù)容相差不大。總的來說，利用等高線矢量數(shù)據(jù)計(jì)算的庫(kù)容，在平原地區(qū)的水庫(kù)庫(kù)容計(jì)算中誤差相對(duì)較大，采用點(diǎn)云數(shù)據(jù)計(jì)算的庫(kù)容更加精確，更適用于所有水庫(kù)的庫(kù)容計(jì)算，結(jié)果更符合實(shí)際地形情況。

4 結(jié)語

隨著現(xiàn)代科技和裝備的發(fā)展，地形數(shù)據(jù)的獲取更加精細(xì)和高效，如何能夠更好地充分利用這些數(shù)據(jù)成為擺在我們面前的一個(gè)問題。

本文通過將LIDAR 點(diǎn)云和水下測(cè)深點(diǎn)云相結(jié)合的方式，在GIS 軟件中建模，并編程批量計(jì)算水庫(kù)庫(kù)容，提高了計(jì)算精度和效率，是一種有益的嘗試。

地理信息技術(shù)和現(xiàn)代裝備在水利行業(yè)的應(yīng)用，必將為流域管理和防汛調(diào)度、水資源管理利用、水環(huán)境保護(hù)及流域信息管理系統(tǒng)建設(shè)帶來深刻的影響■