機載激光雷達在山區地形圖測繪中的應用研究

司大剛，任智龍，柴生亮

（蘭州資源環境職業技術大學，蘭州 730021）

我國公路建設飛速發展，公路的勘察與設計的任務逐年增加，而道路勘測周期短、地形復雜，勘測難度大;傳統測量技術手段在公路勘測中效率不高等問題日益凸顯;如何快速高效獲取高精度、海量信息的地形數據成為制約道路勘察設計亟需解決的問題，而機載激光雷達掃描測量技術的應用較好地解決了這一難題。

本文結合廣西高速公路勘測工程實例，以機載激光雷達技術帶狀地形圖測繪試飛項目為研究背景，對道路勘察測繪地形圖建立數字地面模型及進行相關數學精度分析研究，實踐了機載LiDAR 在道路勘測中的應用的可行性。

1 機載激光雷達系統的系統組成及其誤差來源

機載激光雷達技術源自20世紀60—70年代激光測距之后逐漸發展起來的一種新型主動式航空遙感對地觀測技術，該技術具有極高的角度、距離和速度分辨率，能獲得被照射目標的多種空間數據信息，因其獲取數據速度快、受天氣影響小和數據高程精度高等優點，使其在當代航空測量技術方面獲得了廣泛的應用。

機載LiDAR（Light Laser Detection and Ranging），又稱機載雷達（如圖1所示），是激光探測及測距系統的簡稱，集成了現代激光掃描技術（laser andscanning subsystem）、計算機技術、高動態載體姿態測量技術（inertial measureunit，IMU）和高精度動態GPS 差分定位技術于一體的空間測量系統。其中慣性導航系統是該系統的核心組成部分。系統的高度集成使得集中被照射目標的光斑足跡位置信息能夠準確可靠地得到，可以提供比其他諸如航空攝影等測量手段更為詳細的地理模型。當然，系統的集成使得系統必將受到激光測距、姿態測量和GPS 定位的精度影響。

圖1 機載激光雷達系統組成略圖

機載激光雷達測量的誤差按其產生的來源可分為以下4 類：①GPS 定位誤差；②激光掃描測距誤差；③測角誤差；④系統集成綜合誤差。GPS 動態定位誤差是目前影響機載激光雷達測量精度的最主要誤差源之一，一般為厘米級到分米級。

2 機載LiDAR 測圖實驗

2.1 實驗區概況

本項目測區位于廣西壯族自治區北部資源縣梅溪鎮。受地形地勢的影響，山地立體氣候特征明顯，雨量充沛，年降雨量區域分布呈現出自北向南逐漸增加的趨勢，降雨量一般在1 431～2 507 mm，春、夏兩季多雨，尤其是5—6月份降雨量最多，占年降雨量的35%。路線所處區域屬山嶺區地貌，區域內主要山脈長達40 km 以上，以中山或低中山地形為主，地表植被茂密，沿線山高谷深，交通較為困難，給外業測量帶來諸多不便。

2.2 項目實施關鍵技術

一般來講機載激光雷達作業過程涉及飛行準備、航飛實時數據獲取、數據處理和數據應用等關鍵部分。另外機載激光雷達數據量龐大，高效的數據處理軟件開發也至關重要。

（1）航線設計

本項目中，高速公路里程約515 km，考慮測區輪廓線狀分布特點及機場起降線影響，為了提高飛行效率，把整個項目分4 個分區設計，并且確保首末2 條航線包含攝區邊界且實際覆蓋不少于像幅的50%，至少有2 條基線超出航向邊界線。由于本項目地形起伏較大，屬于山地，根據相關技術指標及精度要求，航攝按平均點云密度不小于1.4 點/m2，點間距0.8 m，點云旁向重疊度不小于20%，影像航向重疊度不小于60%設計。攝區共敷設30 條航線，預計獲取數碼影像2 742張，航線總長度720 km，如圖2所示。

圖2 測區航線敷設示意圖

2.2.2 檢校場設計

為了消除儀器本身由安裝、運輸和振動所帶來的相對位置的偏移，主要是IMU 記錄的角度值和激光點的角度值有一定的系統誤差。在飛行任務開始前或者飛行任務結束后，需要對整個激光設備進行本地檢校。在測區中峰鄉選擇了檢校場，選擇十字相交（接近90°）的2 條長2 km 以上的路面平坦的寬闊公路；攝區相對平坦，并且包含平坦裸露地形，有明顯的凸出地物，有尖頂房屋，屋頂朝向各方向都有；存在明顯地物點（如道路拐角點等）與基站的距離宜在10 km 范圍內；飛行安全性；相對航高1 300 m。檢校場選擇滿足選擇原則。檢校場共設計6 條航線：AB、BA、CD、EF、FE 和GH。其中，AB 垂直于EF，CD 平行于AB，旁向重疊度為60%，GH 平行于EF，旁向重疊度為60%，BA 為AB 的對飛航線，FE 為EF 的對飛航向。

2.2.3 GPS 基站設置

本次項目控制測量采用標稱精度為5 mm+1 ppm的徠卡1 230/530 雙頻GPS 接收機，其中天線安置采用對中精度不大于1 mm 的光學對中器和三腳架。在外業測量作業前必須對GPS 接收機及光學對中器等進行檢驗和校正。沿線路以每30 km 為半徑布設國家三等GPS 控制點（高程為大地高）作為LiDAR 航飛時的地面基站，全線需布設3 個控制點。

2.2.4 飛行操作與數據采集

為測區飛行作業的方便，機場選擇應以綜合考慮飛行保障條件、空中管制力度和攝區飛行距離等因素的同時顧及目前國內航攝飛機狀況、租機費用和飛行安全等條件。通過比較分析，本項目確定使用衡陽航校的運-五飛機及桂林兩江機場，在規定的航攝期限內，選擇地表植被較少，其他覆蓋物對成像影響較小，云霧少、大氣透明度高，無揚塵（沙），光照充足的季節進行攝影。

2.2.5 數據處理

本項目主要利用Leica 公司設備配套軟件和TerraSolid 軟件對機載LiDAR 數據進行激光雷達數據處理。包括在IPAS 軟件中對所獲取GPS 及IMU 數據進行綜合處理，利用ALS Post Processor 解算原始記錄數據，利用FramePro 確定影像的初始外方位元素；在Terrasolid 軟件中進行數據處理，在Terra Scan 模塊中進行點云濾波分類，在Terra Modeler 模塊中制作數字地面模型和數字高程模型，在Terra Photo 模塊制作數字正射影像圖。

3 精度分析

3.1 誤差統計

本次實驗結果的數學精度采用外業數據監測的方法進行，其中高程精度檢查采用GPS-RTK 和含四等水準成果的控制網數據對比數字地模高程精度的方法進行檢測。

通過精度統計結果發現（如圖3所示），激光點云高程和外業實測高程的誤差在-0.5～0 m 之間占比約36%，在0～0.5 m 之間占比約43%，在0.5 ～1 m 之間占比約17%。激光點云高程和外業實測高程的誤差絕大部分分布在0.5 m 以內，占比為79%。而誤差1 m 以內則占比為96%。

圖3 高差分布圖

3.2 地形等級和植被覆蓋疏密程度的影響分析

3.2.1 誤差與地形等級的關系統計分析

根據誤差與地形關系數據統計，對比分析地形和誤差之間的關系，將誤差與地形之間的關系按照平地、丘陵和山地3 個類別進行統計。

從統計結果可以看出，誤差0.4 m 以內山地和平地的數量相當；誤差0.4 m 以外，山地數量明顯上升，而平地數量增加較少，分布曲線如圖4所示。

圖4 誤差與地形關系曲線

究其原因，平地上，由于地形起伏不大，其高程變化較小，即使利用穿過茂密植被的極少數的點構建地膜，與實地的高程差值也會較小；而山地，由于高程變化較大，需要較多點參與構建地膜，才能與實地地形較好地吻合，如果植被較多導致到達地面的激光點數據很少，則很難擬合出真實的地表，從而導致擬合高程與實地高程差值較大。

從而得出結論：在植被覆蓋密集的區域，激光點云在平地的平均精度要高于激光點云在山地的精度。

3.2.2 誤差與地貌的關系統計分析

根據誤差與地貌關系數據統計，對比分析地貌和誤差之間的關系，此次地貌類型按照裸露地、莊稼地、稀灌、稀樹、樹林、密灌和密林為類別進行誤差統計。從統計表結果可以看出，大部分裸露地表的激光高程與外業實測高程之差在0.2 m 以內，占比63.6%，而誤差0.4 m 以內則占比90.9%；莊稼地的誤差大部分集中在0.1 m 以內，占比75%，如果將誤差設置為0.4 m，則占比為87.5%；稀灌地區的誤差也主要集中在0.4 m 以內，占比81.8%；而樹林里面60%點精度在0.3 m 以內，而密灌則44.4%的點精度在0.4 以內，48.1%的點精度集中在0.4～1 m 之間；7.4%的點精度在1 m 以上，分布曲線如圖5所示。

圖5 誤差與地貌關系曲線

從而得出結論：地表植被越稀疏，激光點越容易到達地面，其精度越高。

3.2.3 誤差與地表覆蓋物激光穿透難度系數的關系

為了確認誤差大小與激光穿透難度的關系，根據地表植被的覆蓋程度，將難度分為5 等。分別為：非常容易、容易、困難、非常困難和幾乎不可能。

對于激光非常容易穿透到達地面的區域，其精度在0.3 m 以內部分，達到了87%，而對于容易穿透的區域，其精度在0.4 m 以內的數據占比也達到了55%。而困難地區，更是達到了73%，這說明稍微多一點植被，只要沒有成片，達到“密不透風”，對點云精度的影響是有限的。而對于非常困難的區域，精度0.4 m 內的點只占到45%，而0.4～1 m 精度范圍內的點占比達到41%，分布曲線如圖6所示。

圖6 誤差與地表覆蓋物激光穿透難度系數的關系

結論：激光點云的精度和地表植被的易穿透程度有密切關系，在容易穿透的區域，由于到達地面的激光點多，其擬合的DEM 精度就高；相反，在難以穿透的區域，由于到達地面的激光點少，其擬合的DEM 精度低。

3.2.4 誤差與陡坎的關系

從誤差與地形、地貌、植被覆蓋程度關系曲線可以看出有5 個點，其點位均位于平地上，且地物也大多為稀灌和裸露地，激光穿透也非常容易，可其精度均比較大，甚至達到0.6 m 多。

由于激光點云數據的點與點之間有一定的間距，很難剛好在陡坎邊或者坡腳線上有點，如果激光點云和真實地表的關系如“激光點云地面和真實關系示意圖——陡坎”圖7所示，這時，中樁位置剛好在坡腳線A 點或陡坎最邊緣B 點，則會導致兩者之間的高程差異最大。

圖7中的點表示激光點云數據；ab、cd 連線表示點云數據構建的地膜；各點連線表示地面；BE、AF 連線表示真實地表和激光點云數據構建的地表之差。

圖7 激光點云地面和真實地表關系示意圖——陡坎

總結規律如以下2 點：

（1）點云密度越大，則激光點越接近A 點和B 點，則兩者之間的差值就會越??；

（2）在坡腳A 處，地表高程會低于激光高程；而在B 點處，地表高程會高于激光高程。

總結得出具體的解決辦法如下：

（1）提高點云密度，使其高差在容許限差范圍內；

（2）通過同步影像，采集特征線，利用特征線參與構建地膜，提高地膜精度，使兩者之差滿足限差要求。

4 結束語

本文結合工程實例闡述機載LiDAR 技術用于道路勘測設計快速獲取數據，在地形條件復雜的山區或植被茂密、覆蓋范圍較多的工程作業區范圍內，利用機載LiDAR 可以快速高效獲得高精度的數字高程模型，并能提取到多種勘測成果，這對于縮短公路勘測周期和減少工程勘測難度，有很大的現實意義。