结合LIDAR和RCD相机的1∶2 000地形图生产探讨

张 丽 周 琦

(铁道第三勘察设计院集团有限公司，天津 300251)

机载激光雷达的基本原理是将激光脉冲测距仪放置在飞行器上，记录激光脉冲从发射到被地面目标反射回来被接收之间的时间延迟，然后再乘以光速c，从而得到发射点到地面反射点的距离，再联合IMU确定的姿态信息、GPS测定的飞行器精确的位置信息，即可求出每个激光脚点精确的三维空间直角坐标(X，Y，Z),如图1所示。

图1 机载激光雷达原理

目前商用LIDAR系统一般都配备一个中小幅面数码相机，用来同步获取影像数据，其主要作用之一是制作正射影像，利用正射影像纹理信息辅助点云分类，提高分类精度。经过正射影像辅助分类后的DEM数据，广泛用于铁路勘测横纵断面、工点地形图等的制作，能够极大提高生产效率。

机载LIDAR技术能够直接获得目标点精确的三维坐标，但点云的不连续性及光谱信息的缺乏，使得依靠激光点云数据仅可获得高精度的DSM和DEM数据，却很难精确快速提取构筑物、地物边界等矢量信息。目前商用LIDAR系统配装的中小幅面数码相机普遍有像幅小，存在径向畸变和切向畸变，影像旋偏角大等问题。导致在摄影测量应用中，一方面数据处理过程较为复杂，尤其是在空三加密步骤，往往出现边缘匹配精度不高、平差无法满足精度要求、立体模型高程精度超限等问题；另一方面其像幅过小亦导致测图效率过于低下。因此，在目前的生产应用中，机载LIDAR系统很少大规模用于1∶2 000地形图制作。

图2 RCD105相机

本文以徕卡公司的ALS60机载激光雷达及其配备的RCD105数码相机(如图2所示)为例，讨论利用机载激光雷达点云及中小幅面数码相机大规模制作1∶2 000地形图的新方法。ALS60配备的RCD105数码相机基本参数如下：CCD物理尺寸为49.041 6 mm×36.774 4 mm，像素大小为6.8 μm，像素个数为7 212×5 408万。

1 结合LIDAR和RCD相机的地形图制作特点及思路

目前，铁路航测地形图制作法基本思路为：采用航摄仪获取航片影像，利用航片完成刺点和调绘，内业进行空三加密，然后利用数字摄影测量工作站完成立体采集地形图工作。结合LIDAR点云和中小幅数码相机的地形图制作方法则将铁路勘测中1∶2000地形图制作和横纵断面制作数据源统一起来，可实现数据的充分利用。两种方法的比较结果如表1。

表1 两种地形图成图方式比较

结合LIDAR和RCD相机的地形图制作基本思路为：首先通过机载雷达系统获取点云、影像、POS等数据，并通过解算POS数据及视准轴检校，获取点云数据和每一张影像外方位元素；然后对点云数据进行分类处理，获取高精度DEM，并根据DEM提取地形图等高线和高程点；与点云处理同步，对影像进行畸变改正，相机检校，进行空三加密，并在立体模型下采集地物矢量信息；最后将两种方式获取的成果叠加，经地形图编辑处理后形成地形图。

2 结合LIDAR和RCD相机的地形图制作流程

按照以上基本思路，对结合LIDAR点云和RCD105数码相机生产1∶2 000地形图的方法进行了实际生产试验，并形成了基本流程图，如图3所示。

图3 结合LIDAR点云和RCD105相机制作地形图流程

2.1 数据预处理

数据预处理主要包括POS数据与GPS基站数据的联合平差计算、LIDAR检校、相机检校、坐标变换等处理过程。其目的是获取准确的点云坐标和影像的外方位元素。

2.2 制作等高线及高程注记点

经过几何地理定位得到的三维激光点云数据反映的是地物表面的几何信息，其中包括具有高度的点，如树上、电杆、房顶等，需要对LIDAR点云进行分类滤波，提取出地面高程点。

经滤波分类处理后提取的地形点密度大，数据冗余度高，需要进一步提取地形关键点(图4(a))。考虑增强DEM三维显示的顺畅性和生成等高线的美观性需要，在容差允许范围内进一步对地形关键点进行平滑处理(图4(b)，图4(c))，并结合地物特征线构建TIN格式的DEM。

基于DEM数据和地形图要求自动生成等高线，高程注记点等地形图元素。

图4 地形点的提取

2.3 地形图地物元素制作

利用点云无法获取高精度的地物元素(如构筑物、道路、河流等)，需要由数码影像在立体模型下采集得到。

(1)相机检校及外方位元素的获取

一般情况下，IMU与航摄仪视轴之间存在一个角度偏差，即偏心角。通过航飞时获取的特定检校场来获取该偏心角，并以该角度值对所有测区数据进行改正，获得每一张影像精确的外方位元素。

(2)影像畸变校正

RCD相机为宽幅非量测相机，为保证后续点位匹配和空三平差精度，空三加密前要先对像片进行畸变校正，以消除径向和切向畸变以及像主点偏移。RCD105相机的检定参数由澳大利亚的Australia软件求取，其给定畸变系数同国内畸变改正软件给定的模型存在差异，可通过实验比较确定二者系数对应关系，从而完成畸变改正工作。

(3)空三加密

经过相机检校后的外方位元素具备较高平面精度，通过增加少量的外业控制点即可满足1∶2 000图精度要求，通过空三加密工作可进一步消除模型间存在的视差，加强整个测区模型的稳定性。

基于后续测图的需要，点位匹配后要进行弱区域编辑、粗差剔除，同时检查标准点位点，保证标准点位有模型连接点。RCD相机存在畸变，因此边缘匹配点的精度不高，加密过程中要剔除边缘的点。在没有外控或外控极少的情况下，空三加密工作需要通过调整外方位元素的权重来确保平差结果的可信度，达到理想的空三结果。

(4)立体模型下采集地物

根据空三加密结果，在立体模型下采集地物及特征线。

2.4 制作地形图

将DEM生成的等高线、高程注记点数据和立体模型下采集地物数据叠加，在地形图编辑平台下进行图层转入、等高线平滑等工作，最终生成地形图。

3 精度分析试验

3.1 试验简介

以贵州某水库项目为例，简要分析结合LIDAR点云数据和RCD105相机制作1∶2 000地形图的精度。该项目地形等级为Ⅲ级。

3.2 试验过程

利用Mapmatrix软件进行影像畸变校正，利用IPASCO软件解算像片初始EO，在SSk数字摄影测量工作站进行GPS/IMU辅助空三加密，采取人机交互的方式调整精度差的匹配点。针对侧滚角和旋片角过大导致匹配点精度不高的影像适当放宽像片EO的权重，并在区域网平差结果满足精度要求下输出空三成果。

3.3 地形图精度评定

地形图精度评定分为平面精度和高程精度两部分，精度评定采用外业实测数据与地形图进行对比分析的方法进行。本次一共采集外业平面点50个，高程点20个，部分点平面精度对比分析结果如图5所示。

图5 外业实测和立体采集平面精度比较

高程精度评定基于LIDAR点云滤波分类后的DEM和外业实测数据进行，分析结果如图6所示。

图6 外业实测和通过LIDAR点云获取的高程数据精度比较

根据《铁路航空摄影测量规范》中对1∶2 000地形图精度要求，从图5和图6的精度对比可以看出，结合LIDAR点云数据和RCD105相机制作的1∶2 000地形图精度完全能满足要求。

4 结束语

机载激光雷达测量技术在铁路工程中广泛应用于横纵断面、工点地形图、三维虚拟踏勘系统制作等。本文阐述的结合LIDAR点云数据和RCD105相机制作1∶2 000地形图是机载激光雷达在铁路工程中的应用拓展，实验证明其成果完全满足铁路1∶2 000地形图精度要求。

另外，结合LIDAR点云数据和RCD105相机制作1∶2 000地形图也存在一些问题，比如：相对于传统航空摄影工序多，制图精度受到更多工序影响，如LIDAR检校、相机检校、点云滤波分类等，且等高线生成的高度自动化也增加了后续编图工序工作量等，这些问题还需要通过进一步对数据处理的算法以及生产流程进行不断的实验进行改进。

参考文献

[1] 王长进.机载激光雷达铁路勘察技术[M].北京： 中国铁道到出版社，2010

[2] 高文峰.GPS基站布设对基站激光雷达精度影像的研究[C]∥高速铁路精密测量理论及测绘新技术应用国际学术研讨会论文集.成都：西南交通大学出版社，2010：458-463

[3] 张小红.机载激光雷达测量技术理论与方法[M].武汉：武汉大学出版社，2007

[4] TB 10050—2010 铁路工程摄影测量规范[S]