基于新型基础测绘技术的质量控制实践

顾婷

（上海市测绘院，上海200063）

1 概述

基础测绘为经济建设、国防建设和社会发展提供了基础性、公益性、保障性地理信息服务工作[1]。随着党的十九大以来，“一带一路”、长江经济带、京津冀协同发展战略的深入实施，社会各界对测绘工作提升社会的保障服务能力提出了更高要求，构建新型基础测绘体系的要求愈发迫切。科学技术的发展，尤其是工业互联网技术交叉融合发展人工智能、大数据和物联网技术为构建新型基础测绘体系提供了技术助力和先决条件[2]。

自2017 年11 月以来，上海被国家测绘地理信息局批准为新型基础测绘体系建设试点城市以来，积极响应国家提出“加快发展基础测绘，形成新型基础测绘体系”的号召[3]，开启了新型基础测绘体系的探路之旅；2019 年4 月12 日，上海市新型基础测绘试点项目设计评审会通过了由自然资源部国土测绘司组织的院士专家组评审，2019 年下半年，选取上海市浦东新区张江28 平方公里开始了新型基础测绘技术的地形图生产实践。不同于传统测绘，新型基础测绘面向新时代新的应用需求，采用倾斜摄影测量、激光雷达扫描等新型测绘技术进行数据的采集和处理[4]。其中，质量控制体系是关乎新型基础测绘工作能否推进的核心问题。本文以张江28 平方公里新型基础测绘技术的生产实践为例，着重探讨采用新型基础测绘技术的质量控制手段、方法和效果。

2 新型基础测绘技术的质量控制

新型基础测绘技术主要包括倾斜摄影测量技术和三维激光扫描技术，其中倾斜摄影测量技术通过在飞行平台上搭载影像传感器，同时从垂直、倾斜等多角度同步采集影像，获取地理实体三维信息和高分辨率纹理信息。激光扫描技术是将激光雷达(Lidar)、GNSS 接收机、惯性测量系统(INS)、全景相机以及控制系统等搭载在运动平台上，通过对物体的扫描记录目标的位置和反射强度等信息，获取地理实体的三维数据的空间信息技术[5]。

2.1 倾斜摄影测量的质量控制

倾斜摄影测量的主要误差来源于数据采集和处理过程。为了保障Mesh 模型的质量，需要对各类误差源进行质量控制和优化。通过外业密集布设高精度的像控点可以提升倾斜数据的精度，像控点精度等级越高，间距越小，生产的mesh 模型精度越高。一般而言，对于建筑密集区域，像控点间距不应低于250 米，建筑密度较低的区域可以放宽至500 米。

2.2 三维激光扫描的质量控制

三维激光扫描技术利用多传感器组合技术，误差来源复杂，传感器自身以及相互组合都包含众多误差源，此外扫描精度还和被观测对象的特性相关。一般来说，误差来源包括四个主要因素，即GNSS/INS 组合的定位误差、惯性测量系统的定姿误差、激光雷达扫描误差、多传感器组合的集成误差[6]。

定位误差和定姿误差与GNSS 和惯性测量系统的定位、定姿性能相关，扫描误差则与激光雷达系统测距、测角精度等性能相关。多传感器组合的集成误差主要来源多传感器间的空间基准统一误差，包括GNSS 和INS 的偏心距以及INS 和LIDAR 的偏心距和偏心角，通过对传感器组合标定的方式可以减弱该误差。

以张江28 平方公里地形图采集使用的多传感器组合为例，GNSS/INS 组合定位的水平方向标称精度为1cm，垂直方向标称精度约为2cm。车载瞬时扫描角当载体处于理想姿态时，多传感器组合的集成误差（平面、高程）约为2cm。当GNSS 信号变差，平面和高程精度会降低，短时间的失锁，通过引入外部控制点来进行精度改善。

2.3 精度要求

不同于传统的地形测绘，新型基础测绘技术体系下实体采集精度以“需求导向，不同实体不同精度”为目标，依据实体类别不同，将平面和高程分为三级精度。

表1 地形数据平面精度要求

3 工程实例

3.1 测区范围

选取了浦东新区的张江核心区域作为此次项目范围，张江位于上海浦东新区中南部，素有中国硅谷美誉，是中国国家级高新技术园区。项目共计28.3 平方公里，范围北至龙东大道，南至华夏高架路，西至罗山高架路，东至外环高速路。

3.2 数据源质量改善

张江28 平方公里数据采集分为两部分。利用多平台激光扫描、倾斜摄影、综合调绘等技术手段对测区进行全要素测绘。一是将测区28 平方公里进行区块划分，利用直升机搭载倾斜相机飞行7 个架次完成测区倾斜数据的采集，二是对28 平方公里的的道路搭载车载激光扫描雷达，对测区120 公里的道路进行全扫描，扫描轨迹总长度为392.04 公里，共计33 车次。

获取到车载激光扫描数据和倾斜模型数据之后，要对数据的质量进行改善。数据质量改善主要包括点云数据噪声滤除、空间基准转换以及多源数据融合等。主要是针对车载点云数据、倾斜影像数据存在平面、高程精度较低的问题，利用第三方数据源包括平面、高程控制点提升其空间位置精度。数据采集完成之后，遵循均匀布设纠正点，全局控制的要求，采用间隔200 米布设控制点的方式，以此来提升车载激光扫描数据的点位精度；若质量提升后的的车载点云精度不满足要求，则加密纠正点。布设1659 控制点，选取其中550 验证点，验证mesh 模型和点云的精度。

对数据纠正之后，采用控制点验证数据精度，发现点云精度好于mesh 模型精度，点云平面中误差为3.46cm，高程上中误差为1.98cm；mesh 模型平面和高程中误差均都不超过4 公分，数据源精度良好，满足生产要求，可以将数据应用于后续地形图生产工作。

表2 经改善后数据源精度统计

3.3 全要素地形图生产

在数据处理之后，通过先内后外的作业模式的方式进行数据生产，即先利用点云和倾斜数据进行内业测图，再综合测图成果进行调绘，最后进行数据编辑。必要时，在数据编辑后进行补调。全要素地形图生产流程如图1 所示。

图1 全要素地形图生产流程

3.4 成果精度检验

在地形图生产完成之后，采用外业布设高等级控制点对28平方公里的地形图进行精度验证，外业检测各类要素几何精度均符合项目所规定的精度要求，数据成果精度满足表1 规定的精度要求。

表3 地形成果精度验证

4 结论

新技术手段三维激光扫描系统和倾斜摄影测量的应用大大提高了测绘工作的效率，但依托新技术手段产生成果质量直接关系到测绘成果的可靠性。本文以上海市浦东新区张江核心区28 平方公里地形图更新项目为例，探讨了新型基础测绘体系质量控制的手段，并利用外业实测控制点的方式对地形成果进行验证，结果表明，利用三维激光点云和倾斜模型的新型基础测绘技术在一定程度上提高了全要素地形图的生产效率，在对数据源质量进行严格控制的基础上，成果质量可控，精度良好，适宜大范围的推广。