機載激光結合測深儀應用于潮間帶地形測量

姚守和，于 奇，陳香伊，史超凡

（1.日照市東港區海洋發展局，山東 日照 276500；2.日照市嵐山區海洋與漁業監督監察大隊，山東 日照 276500；3.青島中?；鶚I海洋科技有限公司，山東 青島 266000）

1 研究背景

近些年，隨著海上風電、海洋生態修復等工程的陸續開展，原有潮間帶的地形數據已經不能滿足現在的經濟建設發展，海洋工程項目更多需要的是大比例尺、高精度、現勢性強的潮間帶地形數據。渤海灣近年來陸續進行各種海洋工程及生態修復改造，更是迫切需要詳盡的現勢性地形數據。渤海灣分布有廣闊的潮間帶，多為粉砂質潮灘，區域潮差較小，作業難度更大。所謂潮間帶是介于平均大潮高低潮位之間的地帶。在我國具體指海岸線與水深零米等深線（理論最低潮面） 之間的地帶[1]。潮間帶因受潮汐影響，漲潮時海水上升區域被海水覆蓋，退潮時海水下降露出潮灘，使潮灘反復淹沒露出，高潮時潮水漲幅有限，船舶也只能在深水區域航行測量，退潮時需要人在灘涂行走測量，危險系數較大，導致測量方式一天內需要應時多次選擇變化，各種因素導致潮間帶測量難度很大。為了得到潮間帶的精準地形數據，國內測繪作業單位也嘗試了多種作業方式，受限于科技發展和資金投入，都還沒有很好的解決辦法。目前還是較多采用傳統方法測量，即高潮時采用有人船搭載單波束測量，低潮時采用載波相位差分技術（Real-time Kinematic，RTK）或者全站儀測量。還有使用無人船或者氣墊船、無人機搭載正射影像進行數據采集等方法，都各有弊端：因潮灘水淺，無人船易擱淺，而且有潮灘容易激起浪花打翻無人船；氣墊船容易出現故障擱淺，難以施救；無人機正射影像因無法布設像控導致遠岸區域精度很難控制。隨著科技的發展，機載激光的出現有效解決了很大一部分問題，因其無接觸式的主動獲取數據方式，可以保證在地面無控制的情況下，得到高精度的數據[2-3]。本文以山東省某潮間帶測量項目為例，對大疆機載激光結合測深儀在潮間帶地形測量中應用的精度進行分析。

2 機載激光在潮間帶地形測量項目中的應用

2.1 項目概述

該項目位于山東省的潮間帶區域，采集測區1∶2 000 地形圖。測量區域地勢較為平坦，潮差小，測區多有潮溝和干出灘，漲落潮時間不規律。因受各類地理要素影響，每天作業時間有限，傳統測量方式很難高效地完成作業。綜合考慮后，決定使用機載激光結合單波束測深儀完成1∶2 000 地形圖的數據采集，并使用RTK 設備連接山東省連續運行衛星定位參考站綜合服務系統（SDCORS）[4]進行精度檢驗分析。

2.2 數據一致性原理

測量基準的具體要求為轉換區域橢球面經緯度在3°以內，轉換所用的基準控制點周邊應有不少于10 個穩定的IGS（International GNSS Service）站、國內IGS 站及國家級衛星導航定位基準站，并遵循以下原則：一是連續性，測站連續觀測3 a（或以上）；二是穩定性，站點坐標變化很小，具有已知的點位速度；三是高精度，點位速度值精度優于3 mm/a；四是多種解，IGS 站點具有至少3 個不同國際分析中心的速度值，并且殘差小于3 mm/a；五是均衡性，站點盡量均勻分布；六是精度一致性，站點間坐標精度應在同一數量級，并且速度值的精度也應在同一數量級。本項目通過4 個C 級控制點求得布爾莎七參數，利用七參數進行坐標基準轉換，機載激光測量的點云數據經坐標轉換后得到數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）中均勻分布的高程點坐標，其與水深測量數據經過參數轉換、吃水改正后得到的水下高程點和RTK采集的高程點一同導入CASS 軟件中完成數據的檢核匯總。

2.3 數據采集流程及數據處理精度對比過程

圖1 為數據采集及處理流程圖。

圖1 數據采集及處理流程圖

2.4 機載激光數據采集

本項目采用的是大疆M300RTK 多旋翼無人機搭載禪思L1 機載激光雷達作業，大疆M300RTK 為旋翼飛行系統，飛行姿態穩定，本項目設定航速8 m/s，航高100 m，旁向重疊度40%。測量區域受潮汐限制，航線垂直于潮流方向設計，同時考慮慣導的有效性，對測區分區塊布設航線，單條航線長度不超過1 km，在到達航線末端進行減速、加速，以達到校準慣導的目的，便于有效利用時間，提高作業效率。機載激光雷達采用后解算，先進行外業數據采集。

2.5 水深測量和RTK 高程采集

RTK 在連接SDCORS 后，通過C 級控制點求得測區布爾莎七參數，與現場的控制點進行坐標對比檢核，檢核結果最大偏差小于1 cm。

RTK 檢核滿足精度要求后，在低潮時根據設計的檢核線，采集大量檢核點用于檢測對比機載激光數據，水深測量區域在測量時乘潮測量，和激光測量有部分重合區域，用來相互檢核數據成果。

RTK 采集時，在接收機固定狀態下，且公共衛星數不少于5 顆時，方可進行數據采集記錄，并進行3 次重復觀測，重復觀測精度小于10 mm，滿足每兩次測量值平面互差小于20 mm，高程互差小于30 mm。在RTK 數據處理時將每個點位3 次采集的坐標和高程的平均值作為最后的測量值。

水深測量中本項目選用HY1200B 型號聲速剖面儀和HY1601 型號測深儀進行單波束水深測量。

按照技術要求布設測線，測線間隔20 m，根據測區地形，考慮作業效率，主測線東西方向布設，檢查線南北方向布設。為提高精度，測量前后，采用由淺至深再由深至淺的方法投放聲速剖面儀，將平均聲速曲線直接用于聲速改正。測量時，精確量取換能器吃水深度，對吃水進行改正。導航采用RTK 無驗潮模式，測桿固定于船的中間位置，垂直于水面安裝測桿，測量時船速不超過2 m/s。

單波束測量的導航過程中，在導航軟件中設置項目參數時，坐標系統參數為通過RTK 求取的布爾莎七參數。用RTK 檢核水面高程和測深儀數據，對比無誤后進行實測。測量時，時刻觀察RTK 固定解情況，保證在固定狀態下導航和采集數據，采集記錄間隔為5 m。

2.6 數據處理融合檢查

機載激光數據采集后，在進行數據采集時，受激光掃描儀掃描視場角和無人機航高地限制，完成一個測區數據采集必須進行多條航線地飛行，航線之間需設置一定的旁向重疊度，以保證數據能覆蓋整個測區，因此每兩條相鄰條帶間就產生了重復冗余的數據，而且無人機航行時姿態時刻在變化，為了減少后期處理工作強度，提高數據精度，需要對整個數據進行預處理。本項目通過DJI Terra 3.1.0軟件進行預處理，設置輸出坐標系統為原始坐標，然后進行數據處理，將數據轉換成LAS 格式。

機載激光數據進行預處理后，LAS 文件為WGS84 投影下坐標，需轉換成當地施工坐標，利用布爾莎七參數對數據成果進行坐標轉換。因為點云數據的數據量較大，轉換過程較長，轉換效率低。坐標轉換是較為關鍵的一步，轉換參數和RTK求取的布爾莎七參數保持一致，保證整體數據的一致性。

由激光掃描儀所得到的很多空間點的坐標為點云數據，點云數據中可能包含由于干擾效應等原因引起的離群點和噪聲點，利用北京數字綠土科技有限公司提供的Lidar360 處理軟件[5]將點云去噪處理，并過濾分類出地面點數據，進行精細化地形提取。最終在點云處理軟件中自動輸出DEM 成果。

測深儀數據通過回波處理和聲速改正，進行水深后處理，得到水底高程DAT 格式數據。將水深數據和RTK 采集的高程數據，以高程點的形式展到CASS 軟件中，形成高程DWG 文件，將機載雷達經過處理生成的DEM 文件和高程DWG 文件同步加入到Global Mapper 軟件[6]中進行數據對比。

3 精度對比分析

機載激光點云生成的DEM 數據，為了更好地做數據對比，沒有經過抽稀處理。RTK 數據采集斷面全部有激光點云覆蓋。RTK 實測數據200 組，分別對應DEM 數據進行高程值對比，對比結果見表1。

表1 RTK 數據和點云數據差值分析

通過數據對比，RTK 測量點和點云數據的差值均小于200 mm，整體精度較高，符合1∶2 000 地形圖的精度要求。

單波束測深數據是采用5 m 一個采集點記錄，總計有40 組數據，經過和機載點云數據對比，對比結果見表2。

表2 測深數據和點云數據差值分析

通過數據對比，單波束測深數據和點云數據的互差大部分小于200 mm，數據分布范圍為100 mm＜d≤200 mm，有兩個點位互差大于200 mm，最大互差265 mm，整體符合1∶2 000 水深測量的精度要求。

相較而言，在RTK 采集的斷面區域整體互差較小，在單波束區域，由于受船舶姿態和激光掃測時灘涂有水分布的影響，精度相對較差。但是整體效果表現出機載激光的掃測精度很高，可以實現1∶2 000 灘涂地形圖的測量。

4 結束語

潮間帶的地形測量本身難度大，低空遙感是一種有效的采集手段。通過本次潮間帶測量，在測量前進行設備檢校，精度對比，確保對比數據精度可信。利用多種作業方式采集潮間帶數據，對不同測量方式的測量成果進行互相檢核，最終通過對結果數據的精度對比分析，驗證得到機載激光測量的潮間帶數據精度可靠，效率高，機載激光雷達對于低潮灘涂的測量優勢明顯。激光雷達技術能實現全天候、全天時的航攝作業，能在無地面控制的情況下直接、快速、高效、高精度地獲取地表數據信息，直接生產DEM，同時配合機載RTK 或者地面基站，能更好地增加精度。本文在萊州某生態修復項目中應用機載激光測量，并且得出精度分析研究成果，可以為潮間帶相關的海岸工程工作的開展提供一些啟示。隨著機載激光的大量創新應用和技術積累，本文研究結果對于傳統測繪工作的變革有著深遠的意義。