CZMIL机载激光测深系统及其在骆马湖测深试验评估

王宗伟，朱士才，卢 刚，彭树标

(1. 江苏省测绘工程院，江苏 南京 210013；2. 卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室，江苏 南京 210013)

CZMIL机载激光测深系统及其在骆马湖测深试验评估

王宗伟1,2，朱士才1，卢 刚1,2，彭树标1,2

(1. 江苏省测绘工程院，江苏 南京 210013；2. 卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室，江苏 南京 210013)

机载LiDAR测深技术被认为是海洋测绘领域极具潜力的对地观测新技术，国内对LiDAR测深的试验大都是针对南海这类水质较清的区域。本研究首次在国内引入先进的CZMIL(Coastal Zone Mapping and Imaging LiDAR)系统，选取较为浑浊的江苏省骆马湖作为试验测区，进行了测深试验。试验结果表明，在测区有着低底部反射率、高漫衰减系数的情况下，CZMIL系统仍能够成功探测到湖底数据，成果精度达到了CZMIL系统标称的测深精度指标，具有较好测深探测能力和精度。

机载LiDAR；CZMIL；骆马湖；点云去噪；漫衰减系数

0 引言

机载激光测深技术属于主动测深系统，采用扫描测量方式从空中发射激光来探测水深，具有覆盖范围广、作业周期短、测量点云密、点云精度高、低消耗、高机动性等特点[1]。从国外研究情况看，其在50 m以浅的水域，具有无可比拟的优越性，特别是能够高效快速测量浅海岛礁、暗礁及船只无法安全到达的水域。世界上成熟的机载激光测深系统主要有5种，分别是加拿大的SHOALS系统，瑞典的HawkEye系统，澳大利亚的LADS系统，美国NASA的EAARL以及SHOALS系统的升级产品CZMIL(Coastal Zone Mapping and Imaging LiDAR)系统[2]。根据文献[2]中各种测深设备标称的测深精度、最小探测水深、最大探测水深、激光器的重复频率、测点密度、扫描带宽等参数可以看出CZMIL测深系统的综合性能最佳[1]。

一般情况下，可用水体532 nm波段的漫衰减系数和水底底部反射率来间接反映机载激光测深系统的穿透能力：Kd(532)越大，测深系统的有效测深深度就越小；水底底部反射率越高，测深系统的有效测深深度就越大；反之亦然。目前国内进行的机载激光测深试验都是针对南海这类水质较清的区域[3]，该类水体532 nm波段的漫衰减系数大都低于0.1 m-1，对目前成熟的机载激光测深系统来说均属于难度较低的测区。针对浑浊区域[Kd(532)>0.3 m-1][4]尤其是非常浑浊区域[Kd(532)>0.5 m-1]这类有难度的测区目前尚没有相关的论文及试验报道。故此本研究引入目前国际上较为先进的CZMIL系统，这是国内首次引入该设备，选取较为浑浊的江苏省骆马湖进行LiDAR测深试验，并评估其应用效果。

1 测量系统

1.1 系统参数

CZMIL系统集成了测深雷达、高光谱成像系统和数码相机，是一种全新的针对浅海海底地形、底栖生物和水柱表征，同时获取高分辨率三维数据和影像的空中海岸测量系统[5]。CZMIL系统采用20 cm直径旋转的菲涅尔棱镜进行圆形扫描，保证了前后各扫描一次，能产生更高的点云密度，是其他系统的10～15倍，覆盖度为其他系统的3倍。CZMIL系统拥有1个深水通道和7个浅水通道能够有针对性地获取水下地形信息。该系统是美国军方2011年向加拿大OPTECH公司定制的，2012年交付美国军方使用，近年来才转为民用。CZMIL系统主要技术参数见表1[6]。

表1 CZMIL系统主要技术参数Tab.1 Main technical parameters of CZMIL sounding system

1.2 测深原理

CZMIL系统在进行测量作业时会发射红外光和蓝绿光两种波长的激光脉冲。其中红外波段不易穿透海水从而探测到水面后就进行回波；而波长处于0.47～0.58 μm之间的蓝绿光穿透海水时的衰减最小，穿透性强且方向性好[7-8]，故蓝绿波段可探测到海底，并被海底反射最终被传感器接收。系统记录红外光和蓝绿光发射和返回的时间，蓝绿光返回的时间减去红外光返回的时间即蓝绿光在水中的往返时间，再结合蓝绿光的入射角度和海水折射等即可计算出测量点的瞬时水深值。最后根据飞行姿态及其定位信息和潮汐数据等解算出测量点的位置和基于深度基准面的水深值[1]。

(1)

再根据接收红外光与蓝绿光的时间差Δti和光在真空中的传播速度c，求取的水深值D可表达为：

(2)

图1 机载激光测深原理图Fig.1 Principle diagram of airborne laser depth sounding

2 试验方案

本研究的试验方案是采用CZMIL系统对江苏省的骆马湖测区进行LiDAR测深试验，并同步采集野外实测数据，进而进行LiDAR测深数据的精度验证和分析。

2.1 测区概况

骆马湖位于江苏省北部，跨徐州与宿迁二市，位于34°00′～34°11′N，118°04′～118°18′E。湖水面积260 km2，东岸为丘陵山区，北、西、南岸为平原，最大宽度20 km，湖底高程18～21 m，最大水深5.5 m，大小岛屿60多个。骆马湖水质为地表水III类，已接近富营养化水平[9]。湖内水质较清，但逐年增加的采沙作业导致水体浑浊度上升，水底存在沙坑等突变地形情况，湖底地质环境受到严重破坏，湖底底部反射率约为5%。根据2014年12月22日MODIS Aqua数据反演的Kd值可知，试验测区Kd(532)大于0.5 m-1，局部最高可达1.2 m-1，CZMIL系统视其为极浑浊测区。

2.2 数据获取

2014年10月至2014年12月，采用双频测深仪(ODOM MKIII、中海达HD-28T)采集测点至水底深度，基于JSCORS的网络RTK方式采集测点位置的WGS 1984坐标。骆马湖范围内共采集32 153个均匀分布的有效实测点，分别获取其水下地形数据和水深数据，其测线间距约200 m，同测线点云间距约70 m，实测点的平均大地高为16.4 m，平均水深为4.3 m。

2014年12月30日，以运-12飞机为飞行平台搭载CZMIL系统，在淮安涟水机场起飞，于北京时间15时24分开始，17时09分结束，历时105 min，航线间距约291 m，航高约400 m。共采集到18条航线的LiDAR测深数据，包括原始激光点云和影像数据、POS数据、GPS数据、航迹文件、检校数据等。测区LiDAR航迹和实测点分布及其湖底高程(大地高)渲染如图2所示。

图2 LiDAR航迹和实测点分布及湖底高程渲染图Fig.2 Map of LiDAR track and the distribution of measured points and its rendering of geodetic height

3 数据处理

采用如图3所示的处理流程，对激光数据、POS数据和基站GPS数据进行处理获取测量点的三维坐标(X,Y,Z)[10]。本文数据处理工作采用的HydroFusion软件是Optech公司针对CZMIL测深系统研发，可实现航线设计到数据融合等一系列工作流程。前期预处理工作与传统LiDAR测高工序基本一致，本文不再赘述。

图3 LiDAR测深数据处理流程图Fig.3 LiDAR data processing flow chart

(1)点云分类。LiDAR测深与传统LiDAR测高的点云分类侧重面不同，LiDAR测深系统采集的点云分类主要是陆地点、水面点和水下点。由于LiDAR测深系统所用激光波段不止于红外波段，可通过探测波段的属性及其回波信息确定点云类别。水面点依据红外激光不易穿透水面，探测到水面后的单次回波可明显区分。陆地点和水下点均有二次回波，水下点可通过首次回波为水面点进行分类。

(2)点云去噪。点云去噪难度最大的是水下噪声点的判断。一般情况下，CZMIL测深系统发射一定强度的蓝绿激光，透过水体经底部反射回来的激光强度只有达到一定的强度才被认为是有效水下点回波，否则就是噪声点。这个强度阈值是根据发射激光的强度、测区水域的漫衰减系数、底部反射率、大气影响和测深系统器件参数确定。本文试验测区的强度阈值在深水通道约为200，浅水通道约为50。图4是两种通道情况下试验区LiDAR点云几种典型的波形图。

图4 测区LiDAR点云的典型波形图Fig.4 Typical waveform of LiDAR points in the measuring area

依据波形去噪后再经基于高程均值离差迭代的方法[11]进一步去噪后，具体噪声点剔除前后点云覆盖面积统计如表2所示，噪声点剔除后的湖底地形模型渲染图如图5所示，并选取左侧局部进行放大。尽管试验区有着低底部反射率(5%)、高Kd值[Kd(532)大于0.5 m-1，局部最高可达1.2 m-1]，但仍能够成功探测到水底数据。针对图5中LiDAR航飞区域中间部分缺少LiDAR点云的情况，经实地勘测发现该区域聚集着采沙船，采沙作业造成的高悬沙的水质环境[Kd(532)最高达1.2 m-1]和湖底沙坑(水深最高达13.71 m，平均为6.33 m)严重影响了CZMIL系统对湖底数据的获取，依据表1可知该区域超出了CZMIL系统的最大探测深度。

表2 测区噪声点剔除前后点云覆盖面积对比Tab.2 Comparison of the coverage area of points before and after removing noise points

图5 噪声点剔除后湖底地形模型渲染图Fig.5 The rendering of bottom topography after removing the noise points

4 结果与评价

4.1 精度验证

本文通过陆地精度、LiDAR点云内部检核精度和外部检核精度三方面对LiDAR测深数据处理结果进行精度验证，详细内容如下：

(1)陆地精度验证。选取淮安涟水机场实地采集控制点与CZMIL系统采集点进行同名点比较，依据LiDAR点的位置进行GPS实地采集其高程值，共实测83个GPS点。经对比验证，垂直精度误差的平均值为-0.013 m，标准差为0.040 m，达到CZMIL系统标称的陆地±15 cm的垂直精度指标[12]。

(2)内部检核精度验证。在航带重叠区域验证不同航带的LiDAR点云的高程套合情况，即内部相对精度。经对比发现：测区航带重叠区的LiDAR点云的高程值呈离散式均匀分布，不存在整体差，内部检核精度较好。图6是选取测区部分航带重叠区域的LiDAR同名点的高程分布，其平均高程差为0.02 m，高程中误差为0.13 m，不影响相邻航带间数据拼接。

图6 测区某重叠区域LiDAR同名点高程对比图Fig.6 Elevation comparison chart of matching LiDAR points in the overlapping area

(3)外部检核精度验证。通过外业采集的实测点进行精度验证，两者统一坐标系至UTM_Zone_50N后，以实测数据为圆心，选取3 m半径范围内的最邻近LiDAR水下点，用实测点高程减去LiDAR点高程作为高差，其具体高差统计如图7所示。共有可用实测点为414个，均匀分布在图5中噪声点剔除后的LiDAR点云覆盖区，经计算，平均高差为-0.31 m，标准差为0.32 m，最大水深为4.44 m，平均水深为2.33 m，精度满足表1中CZMIL系统标称的测深精度。

图7 测区外部精度检核高差统计图Fig.7 Statistics of elevation difference of external precision check in the test area

4.2 评价

虽然测区水质极为浑浊且水底反射率较低，双重因素影响了CZMIL系统的穿透能力，但 CZMIL系统在试验测区获取的数据依然表现出较优的水平，不仅能够成功探测到水底数据，且精度较高，达到了CZMIL系统标称的精度指标。但在采沙作业集中区域，该系统未能成功探测到湖底数据，总体测区的水底有效探测面积占比约为48%。

由骆马湖测区中间采沙作业集中区域未能成功探测到底部数据可知，目前的LiDAR测深技术有其局限性，在进行LiDAR测深项目时可事先进行LiDAR测深性能估算，进而确定LiDAR测深技术在目标区域的可行性。

[1] SHI Zhen-wei, YANG Fan-lin, LIU Xiang, et al. Application of airborne laser depth sounding system and its application in seabed sediment classification[J]. China Water Transport,2013,13(10):292-295.

时振伟,阳凡林,刘翔,等.用简述机载激光测深系统及其在海底底质分类中的应用[J].中国水运,2013,13(10):292-295.

[2] ZHAI Guo-jun, WU Tai-qi, OU-YANG Yong-zhong, et al. The development of airborne laser bathymetry[J]. Hydrographic Surveying and Charting,2012,32(2):67-70.

翟国君,吴太旗,欧阳永忠,等.机载激光测深技术研究进展[J].海洋测绘,2012,32(2):67-70.

[3] PENG Lin, LIU Yan-xiong, DENG Cai-long, et al. Experiment of airborne laser bathymetry [J]. Hydrographic Surveying and Charting,2014,34(4):35-37.

彭琳,刘焱雄,邓才龙,等.机载激光测深系统试点应用研究[J].海洋测绘,2014,34(4):35-37.

[4] FEYGELS V, PARK J Y, TUELL G. Predicted bathymetric Lidar performance of Coastal Zone Mapping and Imaging Lidar (CZMIL)[J]. Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering,2010,7695(97):S34.

[5] TUELL G, BARBOR K, WOZENCRAFT J. Overview of the coastal zone mapping and imaging Lidar (CZMIL): A new multisensor airborne mapping system for the U.S. Army Corps of Engineers[C]// SPIE Defense, Security, and Sensing. International Society for Optics and Photonics,2010:76950R-76950R-8.

[6] LI Kai, TONG Xiao-chong, ZHANG Yong-sheng, et al. Inversion of diffuse attenuation coefficient spectral in the Yellow Sea/East China Sea and evaluation of laser bathymetric performance[J]. Journal of Remote Sensing,2015,19(5):761-768.

李凯,童晓冲,张永生,等.黄海、东海区域漫衰减系数光谱遥感反演及激光测深性能评估[J].遥感学报,2015,19(5):761-768.

[7] BI Shi-pu, BIE Jun, ZHANG Yong. Application of airborne LiDAR to coastal topographic survey[J]. Marine Geology Frontiers,2012,28(11):59-63.

毕世普,别君,张勇.机载LiDAR在海岸带地形测量中的应用[J].海洋地质前沿,2012,28(11):59-63.

[8] SHEN Jia-shuang, ZHAI Jing-sheng, ZHAI Guo-jun, et al. The research on the coastal topographic map and its surveying method[J]. Bulletin of Surveying and Mapping,2007(8):29-32.

申家双,翟京生,翟国君,等.海岸带地形图及其测量方法研究[J].测绘通报,2007(8):29-32.

[9] SHEN Xia, HONG Da-lin, TAN Yong-feng, et al. Ecological environment of luoma lake and protection measures[J]. Water Resources Protection,2013,29(3):39-43.

申霞,洪大林,谈永锋,等.骆马湖生态环境现状及其保护措施[J].水资源保护,2013,29(3):39-43.

[10] SHI Zhao-liang, CAO Min. A study of surveying and mapping of island and tidal flat based on LiDAR[J]. Bulletin of Surveying and Mapping,2007(5):49-53.

史照良,曹敏.基于LiDAR技术的海岛礁、滩涂测绘研究[J].测绘通报,2007(5):49-53.

[11] LI Lian. Researching the filtering and clasification algorithms of airborne LiDAR point cloud[D]. Chengdu: Chengdu University of Technology,2014:29-30.

李炼.机载LiDAR点云滤波及分类算法研究[D].成都:成都理工大学,2014:29-30.

[12] FEYGELS V, PARK J Y, AITKEN J, et al. Coastal Zone Mapping and Imaging Lidar (CZMIL): First flights and system validation[C]// SPIE Remote Sensing. International Society for Optics and Photonics,2012.

CZMILairbornelasersoundingsystemanditstestingevaluationinLuomaLake

WANG Zong-wei1,2, ZHU Shi-cai1, LU Gang1,2, PENG Shu-biao1,2

(1.JiangsuProvinceSurveying&MappingEngineeringInstitute,Nanjing210013,China; 2.KeyLaboratoryofSatelliteMappingTechnologyandApplication,NASG,Nanjing210013,China)

Airborne LiDAR sounding technology is considered to be a promising new technique for earth observation. In China, most of the LiDAR sounding experiments were conducted in areas with relatively clear water quality, such as the South China Sea. This is the first time to introduce the advanced CZMIL(Coastal Zone Mapping and Imaging LiDAR) system in China. The Luoma Lake in Jiangsu Province was selected for experimental area. The test results show that although the survey area has low bottom reflectivity and high bottom reflection diffuse attenuation coefficient, CZMIL system can successfully detect the bottom data. The accuracy of result can meet the accuracy requirement of CZMIL system. The CZMIL system has better detection ability and precision.

airborne LiDAR; CZMIL; Luoma Lake; point cloud denoising; diffuse attenuation coefficient

王宗伟，朱士才，卢刚，等.CZMIL机载激光测深系统及其在骆马湖测深试验评估[J].海洋学研究,2017,35(3):20-26,

10.3969/j.issn.1001-909X.2017.03.003.

WANG Zong-wei, ZHU Shi-cai, LU Gang, et al. CZMIL airborne laser sounding system and its testing evaluation in Luoma Lake[J].Journal of Marine Sciences,2017,35(3):20-26, doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2017.03.003.

2017-02-13

2017-03-21

测绘地理信息公益性行业科研专项经费项目资助(201512030)

王宗伟(1988-)，男，安徽宿州市人，工程师，主要从事LiDAR技术和航空摄影测量的应用研究工作。

E-mail：wangzongwei328@163.com

P715.7

A

1001-909X(2017)03-0020-07

10.3969/j.issn.1001-909X.2017.03.003