机载LiDAR技术支持下的荒漠地区1∶10 000地形图测绘与研究——以内蒙古阿拉善地区为例

王志明，李锁乐

(1. 内蒙古自治区航空遥感测绘院，内蒙古 呼和浩特 010010； 2. 内蒙古自治区测绘地理信息局，内蒙古 呼和浩特 010010)

激光雷达技术(LiDAR)在近年来运用日渐广泛，该技术可以实现空间三维坐标的同步、快速、精确获取，并根据实时摄影数码像片，通过计算机重构来实现大型实体或场景目标的三维数据模型，再现客观事物的实时的、真实的形态特性，为快速获取空间信息提供了简单、有效的手段。被称为继GPS以来测绘领域的又一次技术革命[1]。机载LiDAR是一种集激光测距、计算机、惯性导航、GPS差分定位和数码影像获取为一体的新型遥感技术。利用机载LiDAR同步获取的点云数据和影像数据，生产1∶10 000地形图3D(DLG、DEM、DOM)产品，目前在国内属起步阶段，本文以内蒙古阿拉善盟(荒漠地区)1∶10 000 3D产品的试验性生产，阐述LiDAR测图在荒漠地区的可行性。

1 LiDAR生产3D产品技术流程

3D产品是我国基础测绘数据重要构成部分，也是有关行业开展的基础性资料。结合LiDAR数据获取原理及点云数据特点，结合传统3D产品生产方法，总结出利用LiDAR技术生产3D产品技术流程如图1所示。

图1 技术流程

2 实例验证

2.1 试验区概况

试验区位于内蒙古自治区阿拉善盟阿拉善左旗，1∶10 000地形图共计234幅，是内蒙古自治区2016年基础测绘任务。该区域地处乌兰布和沙漠边缘，植被稀少，主要为沙漠或荒漠，居民地、水系及交通要素少，主要测绘内容为地貌要素，研究区域平均海拔800～1500 m，地形类别为丘陵地。

2.2 实施过程

2.2.1 航空摄影

利用大棕熊飞机航空摄影，搭载的IMU型号为IMU57 AIMU-M4，航摄仪为Trimble AX80_LMS-Q1560，采用双激光头进行地面激光扫描，点云密度为0.73点/m2；用于获取真彩色影像数据的数码相机为IQ180，地面分辨率为0.35 m，像元大小5.2 μm，满足1∶10 000成图要求。

2.2.2 数据处理

(1) 预处理。航摄数据预处理，得到点云成果、POS成果和影像成果，利用TerraSolid软件对点云数据逐航线进行高程系统转换，获得点云数据的正常高(测区高程异常模型数据已知)。

(2) 点云分类处理。点云分类的目的是去除地物点云数据，保留地表点云数据。点云分类分为粗差点分类、自动点云分类、人工交互式点云分类。

粗差点分类：机载LiDAR系统以及测量过程中的多路径效应、遮挡等使得在获取数据过程中会产生粗差点，粗差点的分布一般没有特定的规律，但它们对生产的DSM/DEM的精度和质量产生很大的影响，必须将这些点分离出来。

自动分类：首先，按照给定的窗口区域，保证其大于最大建筑物尺寸，按照测区的城区建设情况，设定的最大值为60 m，以60 m为边长划分格网，则在任一格网必定存在地面点，由于已处理了粗差点中的低点，此时即将格网内的最低点当作初始地面点，以初始地面点作为种子点，即可构造最初始的不规则三角网；然后，分别计算待定点与距离最近的TIN顶点的连线和TIN平面的夹角，以及待定点到TIN的距离，按照给定的角度阈值和距离阈值进行逐点判断；最后，当满足条件的点加入地面点集合，进一步生成新的TIN模型，如此不断遍历所有待定点，循环迭代，达到停止条件时得到最终结果。

人工交互式分类：机载LiDAR系统虽然能够直接获取目标的三维空间坐标信息，但不能获取物体表面的属性信息。一方面由于点云数据缺少光谱信息且呈离散状分布，很难判断各个点的确切类别；另一方面，地表面上的地物种类多样、分布不规则，因而自动分类算法在某些地方的应用效果不能达到成果要求，从而需要人工干预的方法进行分类。本次试验区采用LiDAR_Suite软件，可以对指定的区域进行不同算法的滤波分类，减少纯人工分类的成本。

2.2.3 DEM生产

DEM(数字地面高程模型)需要保留的是点云数据中的地面点，将非地面点(地表建筑物、桥梁和树木等地物)去除。将处理好的点云数据，选择已分类好的地面点和水域点，按照1∶10 000比例尺规则格网要求(格网间距5 m)生成DEM数据，同时为了满足下一步依据DOM采集地物要素的需求，还需生成2.0 m格网的DEM数据。DEM的质量检查通过生成高程晕渲图，对晕渲图中突变的区域进行点云的人工编辑分类，修正完成后重新生成5.0 m格网DEM。

2.2.4 像片控制测量、空三加密及DOM生产

像片控制测量为生产DOM提供基础控制点，点云数据生成的DEM已有高程信息，像控点布设为平面控制点即可。试验区航空影像采用带有IMU和POS的航摄系统获取，依规范按区域网四角布点法布点，其他像控点通过空三加密获得，后期精度验证，此种布点方法满足成图精度要求。

DOM按常规生产，航空影像、空三成果，结合DEM数据，对影像进行正射纠正，经镶嵌、裁切，生成分幅DOM，分辨率为1.0 m，作为下一步生产DLG的数据源。

2.3 关键技术研究

2.3.1 DLG点云数据显示

DLG(数字线划图)生产是本文的关键环节，也是创新之处。DLG采集在EPS软件中进行。点云数据加载进来有4种显示方式：真彩色(如图2所示)、循环着色、按高程着色(如图3所示)、按强度着色。根据不同的地形选择合适的显示方式，更有助于直观地辨别渠、坎、坡等地物要素，颜色的分层显示提高了采集精度。荒漠地区一般选择按高程着色。

图2 真彩色

图3 按高程着色

2.3.2 DLG等高线生成与处理

与传统摄影测量在立体模型下测绘等高线不同，本次DLG中的等高线利用DEM成果生成，但由于点云密度大，高程精度高，生成的等高线多细小曲折及闭合小圈(如图4所示)。在EPS软件中对等高线化简给出了9种算法：默认算法、径向距离、垂直距离、平行线、限制长度平行线、限制范围垂距、道格拉斯、道格拉斯(变体)、道格拉斯(改进)。结合实际地形设置合适的参数作平滑处理，处理后的等高线基本无需人工干预，即满足1∶10 000地形图的表达(如图5所示)。

图4 直接由DEM生产的等高线

图5 平滑处理后的等高线

高程点结合正射影像查找特征位置，高程值从点云数据提取，需要测注比高的地方(如路堤、陡崖等)，在正射影像上确定陡崖或路堤的位置，比高值按上下点云高程值求差获得。

2.3.3 DLG高楼水平剖面与投影

投影方式有透视、自由、俯视(如图6所示)、平视、斜视5种，根据采集的方位不同自由切换。如采集房顶时，选择俯视投影，在房屋面上确定一个剖面，可以通过调节前后厚度确定轮廓范围(如图7所示)，因为点云数据的精度非常高，所以沿着轮廓线中线采集足以满足精度要求。

图6 俯视投影

图7 水平剖面

2.3.4 DLG地物要素采集与编辑

地物要素依据DOM采集，同时参考点云数据予以辅助，对有高度的地物，借助DEM、DSM数据准确定位后采集。采集过程中可对DEM数据进行阴影渲染(如图8所示)，辅助判断渠、坎、坡等不能直接从DOM或海量点云数据中发现的地物要素，并完善地物属性信息。地物与地貌要素采集完成后，开始数据编辑、数据质检，最后整理入库。

2.4 精度验证

为验证点云高程精度、3D产品平面及高程精度，外业实地检测碎部点389个，统计分析见表1。

从精度统计表可知，使用机载LiDAR生产1∶10 000 3D产品，高程精度与平面精度都符合规范要求。

3 结 论

3.1 技术优点

(1) 与传统摄影测量相比，LiDAR测图只需较少野外像片控制点，减少了外业像控工作量，用机载LiDAR测图成本仅为航空摄影测量成本的25%～33%；点云数据可生产高精度DEM，以及由DEM生成等高线，继而生产DOM，具有自动化程度高、人工干预少、成图时间快等特点，特别是在荒漠和草原地区，地表覆盖少，人工建筑物少，地形要素主要靠等高线来表达，优势更为突出。

(2) 机载LiDAR测图解决了传统摄影测量平面精度好而高程精度较差的弊病，摄影测量所获得的平面精度要高出高程精度1/3，而机载LiDAR高程精度要高出平面精度2～5倍，机载LiDAR既保留了摄影测量的平面精度，又具有点云数据的高程精度。

(3) 机载LiDAR受天气因素影响小，可全天候作业，生产效率优于航空摄影，对于更新地形图地貌要素，尤为适用。在矿山开采、土石方计算、水库库容量设计等方面，优势突出。

(4) 海量点云数据的获取，可快速生产DSM。DSM在构建三维实景、数字景观等方面不可或缺，靠摄影测量手段生产DSM，费时费力，并且精度受人眼视差影像。机载LiDAR技术不仅应用在测绘领域，还应用在电力、林业等领域。

3.2 局限与不足

(1) 点云分类不能完全依赖软件完成，对于特征地形点、水域、冲沟、陡坎等还需人工判断。

(2) 机载LiDAR测图实现了DEM自动化生成，但DLG矢量数据(除等高线外)仍需人工采集。

(3) 本项目在荒漠无人区试验生产，DLG地物数量少，可依靠DOM采集生成，不需建立体模型，因此使用的航空影像航向重叠度和旁向重叠度未达到常规要求(航向重叠度65%，旁向重叠度35%)，如果LiDAR按常规飞行，则DLG采集可辅助于传统摄影测量的立体建模，这对地物较复杂地区DLG地物的采集是一种很好的补充。

(4) LiDAR点云数据生成的等高线，保留了最大程度的真实地貌，但等高线不够圆滑，地形微貌突出，宏观地貌不够明显，为满足1∶10 000地形图制图表达的要求，需适当作平滑处理，以体现地形总貌。对于不同的地貌类型及地形类别，所给平滑参数不尽相同，本试验区为沙漠地貌，地形类别为丘陵地，平滑参数设为50，较好地解决了这一问题。