机载LiDAR在山区型河道地形测绘中的适用性研究

刘 世 振，邓 建 华，冯 国 正，刘 少 聪，何 友 福，胥 洪 川

(1.长江水利委员会 水文局，湖北 武汉 430010； 2.中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司，湖南 长沙 410014； 3.长江水利委员会水文局 长江上游水文水资源勘测局，重庆 400020)

河道基础地理信息是水利工程开发、水资源利用与保护、水土保持与治理、水域岸线利用调查等的基础资料。山区型河道地形比较复杂，采用传统的全站仪、RTK地形测绘方式，存在特征点、特征线不易把握，人工走测困难，生产效率低下，水陆交通条件差，作业风险大等问题[1-2]；采用传统航测方式，由于是人工三维立体采集，存在生产周期长，高程精度低，植被区域不能准确获取地表信息等问题[3-4]。近年来机载激光技术得到迅速发展，并已成功应用于工程地形测绘领域。采用机载激光测绘地形具有如下优点：① 属于面测绘，更有利于复杂、破碎地形测绘；② 可以同时获取点云、影像资料，成果丰富，且可充分结合点云高程精度高、影像平面精度高的优势；③ 激光采用多次回波技术，具有一定的植被穿透性；④ 非接触式测量，作业风险小；⑤ 作业效率高；⑥ 减轻作业劳动强度[5-8]。

杨卫结合高山区水电工程项目，在有植被及农作物覆盖的高山峡谷区域，以实例验证了激光航带间不符值平面、高程中误差分别为0.15，0.07 m；激光数据平面、高程中误差分别为0.52，0.33 m[9]。陈小雁等介绍了点云在植被深厚地区的数据分类处理及地形图成图技术，通过案例证实了机载激光精度优于0.10 m，极大地减少了外业工作量，缩短了作业工期，解决了传统航空摄影测量技术在植被深厚且茂密地区应用的技术难题，使地形图的高程精度得到了很大的提升[10]。严慧敏等利用无人机载LiDAR在山区获取地表点高程数据，与传统GPS RTK方式采集的地表高程点进行整体精度分析，结果表明：检查点的均方根误差小于0.10 m，满足山区地形图测绘要求[11]。机载LiDAR作业精度受地形和植被覆盖率影响，地形坡度越大、地形越破碎，精度越低；地形植被覆盖率越高，精度越低[12]。上述研究均未对山区地形类别及植被情况进行分类精度统计。山区型河道具有地势陡峭、地形破碎、有植被覆盖等特点，为全面掌握地形坡度、植被覆盖率对机载精度的影响，首次提出对不同地形坡度，植被覆盖类型、覆盖率的典型河段进行机载激光植被穿透性、精度测试，证实了机载激光技术在山区型河道地形测绘中具有较好的适用性，可为山区河道地形测绘提供参考。

1 机载LiDAR技术

机载激光雷达作为一种新型对地观测技术，具有主动性、穿透性及直接获取三维信息等优点，并且受天气、地形变化、地物阴影及植被覆盖的影响相对较小。随着技术的发展、极简设计的应用及集成度的不断提高，机载激光雷达各项指标逐渐增强，系统重量也大为减轻，能够实现多旋翼无人机、电动垂直起降固定翼无人机、动力三角翼等多种有人和无人平台搭载，使用的灵活性大为增强，能够快速提供高精度地表地理信息[8-9]，能够较好地适应山区型河道地形观测。

1.1 机载LiDAR系统组成

机载LiDAR系统一般由激光扫描单元、定位定姿单元、同步控制单元等集成而来，可实现复杂环境下山区型河道地形高精度、高效率的观测。其中激光扫描单元通过发射激光束到达地表并返回传感器并被其接收，通过激光信号发射到返回的时间差和激光在空气中的传播速度计算出地表点到传感器的距离。同时通过同步控制单元与定位定姿单元在不同时刻按照一定的时间间隔记录其位置和姿态数据，根据激光扫描仪坐标系、IMU坐标系、物方坐标系间的转换，实现对地表地理信息获取[8]。

1.2 机载LiDAR多次回波技术

机载LiDAR发射的激光脉冲在垂直空间中遇到不同高度的障碍物会发生多次反射，只要回波信号的强度足以被接受并且回波信号间的距离满足一定的条件，就可以被记录并获得该次反射所测得的距离。多次回波是由一束激光脉冲发生多次反射，并按一定时间间隔被系统所接收和探测，这样就可以利用一束激光测得两次以上的回波信息。在山区型河道地形观测中，当无地表覆盖物时，机载激光雷达所发射的激光束直接打在地表，从而直接获取地面空间信息；在建(构)筑物区，激光通常会到达房屋的顶部、立面及地面，形成两次或三次回波；在植被区，激光能量就可能会分别到达树冠、树干和地面，形成多次回波[10]。随着技术的不断发展，有的机载激光LiDAR激光点测量频率达到150万点/s，回波型号能够高达15次，使得获取真实地表点成为可能。

1.3 机载LiDAR地形图生产流程

利用机载LiDAR作业方式生产地形图分为航摄准备、数据采集、数据处理、成果生成4个阶段，具体作业流程见图1。

图1 机载LiDAR生产地形图流程Fig.1 Process of airborne LiDAR production topographic map

2 机载LiDAR滤波与分类算法

在机载LiDAR点云中，有的位于真实地表上，有的位于人工建筑物(房屋、塔、烟囱等)或植被(树、草)等上。从点云数据中提取出数字地面高程模型DEM，而将其中的非地面点数据去掉，这就是所谓的点云数据滤波[6-8]。各滤波算法及主要思想如下：

(1) 数学形态学滤法。算法主要思想为：① 首先确定研究区内最大建筑物的大小，滤波窗口的大小必须大于这个值，该窗口限定了被分析像元的邻域；② 腐蚀，窗口中心的高程由窗口内最小值替代；③ 膨胀，窗口中心的高程由窗口内最大值替代。

(2) 迭代线性最小二乘内插法。其核心思想是基于地物点的高程要比对应区域地形表面激光脚点高程要高。首先将原始数据划分为小块；然后利用最小二乘法原理对块区内的所有数据点等权拟合出一个介于地形与地物之间的趋势面；再用原始数据中每一点的高程与这点趋势面的拟合高程值之差得到拟合残差；利用拟合残差、定权函数确定该点在下一次曲面拟合中的权重，权越大越可能为地面点。

(3) 迭代三角网加密算法。其基本思想是首先以局部最低点作为地面种子点生成一个不规则三角网；然后不断地加入候选点，利用待定点到相应三角形节点的坡度和距离判断这些候选点，如果是地形点则将这些待定点加入到地形表面中，丰富地形面的信息，以这种方式不断迭代，最终生成真实数字地面模型。

(4) 移动曲面拟合算法。其基本原理是在地球表面的局部范围内，可将地表看作一个面，该方法首先需要找3个相邻的最低点构建初始平面，再代入第4个点进行判断，如果代入点被判定为地面点，则将该点保留，当判定出的地面点达到一定个数时，可逐渐去掉初始点，用新的面作为地形的拟合面，再将新的点代入方程，比较计算结果与实际高程差，重复直到完成对研究区域中所有点的判断。

3 适用性研究

3.1 河段选取

选取乌东德水电站龙街河段作为试验河段，河段有高山、平地，地表覆盖类型含树林地、草地、耕地、建筑区、滩涂等，具有较高的代表性，测试河段情况如图2所示。

图2 测试河段概况Fig.2 Overview of the test river section

3.2 机载LiDAR植被穿透性

由于机载LiDAR具有多次回波技术，所以具备一定的植被穿透性，利用Terrasoild软件对点云进行分类，各植被类型点云分类如图3～5所示，图中上半部分为测区DOM截取影像，下半部分为相应点云分类后截取剖面图，点云棕色即为分类后的地面点。

图3 平坦树林地点云分类Fig.3 Cloud classification of flat forest sites

图4 山区树林地点云分类Fig.4 Cloud classification of mountain forest sites

图5 耕地点云分类Fig.5 Cloud classification of cultivated land

3.3 机载LiDAR精度统计

对不同地势、地表覆盖类型的点云精度生成地形图、断面成果进行统计。精度统计流程如图6所示。

3.3.1平面精度统计

分别从DOM、点云中提取地物特征点，与传统方法测得坐标进行精度统计，较差分布如图7所示。精度统计列于表1。由图7、表1可知：机载激光点云、DOM具有良好的精度，且DOM平面精度优于点云精度。

图6 精度统计流程Fig.6 Accuracy statistics process

图7 平面较差分布Fig.7 Distribution of plane difference

表1 平面精度统计

3.3.2点云高程精度统计

地形图高程注记点从点云数据中提取，则点云高程精度即为地形图高程注记点精度。提取RTK、全站仪测点距离最近的点云，分别对不同地形、地表覆盖类型进行点云高程精度统计，较差分布如图8所示。精度统计如表2所列。

图8 点云高程较差分布Fig.8 Distribution of point cloud elevation difference

表2 点云高程精度统计

由图8和表2可知：不同的地势与地表覆盖物，点云高程精度均优于±0.15 m；平坦区域精度优于山区；无植被滩涂精度优于草地、树林地，但植被对点云精度影响较小。

3.3.3等高线精度统计

利用软件实现基于不经抽稀的点云生成等高线，分别对不同地形、地表覆盖类型进行等高线点云高程点精度统计，较差分布如图9所示。精度统计列于表3。

图9 等高线较差分布Fig.9 Contour difference distribution

表3 点云高程精度统计

由图9、表3可知：不同的地形与地表覆盖物，等高线精度均优于±0.20 m，等高线精度与点云高程精度差别较小；平坦区域精度优于山区；无植被滩涂精度优于草地、树林地。

3.3.4成果精度

根据图7～9、表1～3分别比较的机载LiDAR成果与规范中比例尺为1∶500(山区地形图等高距为1 m)的地形、断面精度要求的符合性进行了统计，统计结果列于表4。由表4可知，机载LiDAR生成的地形、断面成果满足大比例尺精度的要求。

表4 机载LiDAR成果精度规范符合性统计

4 结 论

机载LiDAR作为一种先进的地理信息获取手段得到了广泛的应用，通过选取有代表性地势、地表覆盖类型的试验河段，进行机载LiDAR在山区河道地形测绘的适用性研究，得出如下结论。

(1) 机载LiDAR除获取点云数据，还可获取影像数据，且影像平面精度优于点云平面精度，充分结合了影像平面精度高、激光点云高程精度高的优势，且丰富了地表信息表达方式。

(2) 机载激光具有良好的植被穿透性，根据分类点云成果可知，植被下方有大量的地面点，可获取真实的地面信息。

(3) 点云高程精度受地形坡度、植被覆盖密集度的影响，坡度越大精度越低，植被越密集精度越低，但受影响程度较小。

(4) 点云等高线可由不经抽稀的点云生成，较传统由碎部点内插生成等高线方式，等高线精度得以提升，等高线精度与点云精度接近。

(5) 机载LiDAR成果精度满足规范要求，该技术具有良好的山区型河道地形测绘适用性。