移动激光扫描测量技术在数字测绘产品质量服务中应用探讨

钟少忠 翟永聪

(广东省测绘产品质量监督检验中心,广东 广州 510075)

0.引言

“十四五”期间，各级政府管理决策部门对各种测绘地理信息数据成果应用的现势性和可靠性提出新的需求，而如何高效、精确、快速、安全地为政府有关部门提供可靠的测绘地理信息数据成果成为迫切的服务保障需求。

本文应用移动激光扫描测量技术，验证了点云数据成果应用，并分析其数学精度质量情况；对采集的数据通过自动化快速后处理软件进行数据计算，实现了高精度检测信息源数据的自动化提取，最后将提取加工的检测数据信息与待检测测绘成果数据进行质量规则匹配，可以提供多领域测绘质检应用服务。实验研究表明：通过移动激光扫描测量技术单次采集点云数据可应用于多个领域、多个项目的测绘成果精度质量检验。

1.移动激光扫描测量技术应用

移动激光扫描测量技术随着其关键技术和软件水平的不断突破，以及云计算、云存储、高速网的发展和智慧城市的建设，已成为一种迅捷高效获取目标地物空间坐标和纹理等三维地理信息数据的技术手段。移动激光扫描测量技术的快速发展，广泛应用于城市规划、数字城市、地理国情监测、基础测绘、导航地图等多个测绘产业领域，为传统测绘成果建设、省级基础测绘数据生产等重大项目成果的质量检验提供了技术支撑。

2.点云成果分类与提取

2.1 点云地物分类

图1 点云特征点、线提取图

图2 建筑物角点与轮廓线（局部）

2.2 特征点的提取

对多种地物进行自动提取，基于提取后的成果矢量进行编辑，不仅可以提高工作效率，而且可以减少一部分人工误差，最终生产出来含丰富属性信息的三维矢量与模型，经过转换程序功能可以导出到常用第三方应用平台中，如，Auto－CAD、ArcGIS等，用户根据自身需求去作相应调整及完善。

点云自动提取主要包括一级模型和二级模型提取。一级模型是对点云数据进行内部自动提取相关特征点自动构线与面矢量化的过程。二级模型为主要提取，可以在一级模型基础上快速提取建筑物、路灯、电线杆、交通信号灯、道路线、水泥隔离带等特征面与线，除了获取每个实体的空间位置信息，还能自动计算其几何属性与分层、分类归纳，如，道路交通标志牌的长宽尺寸、路段的路线长度和面积、房屋四至或立面范围等。

经过自动提取后的特征点结果难免有少量的错漏，但点云处理软件平台提供了丰富高效的矢量编辑命令，方便用户应用分析在已有矢量的基础上进行增删改操作，最终生成用户所需的数据（如图3所示）。三级模型是在二级模型的基础上，通过照片和点云的特征来判断属性信息，并将对应单个实体的属性录入其属性表里。

图3 点云叠加同步照片浏览及特征点提取

3.点云成果质量验证方案

3.1 样本的选取

为了更好综合评定移动激光扫描测量技术所得到的点云成果数学精度的可靠性与稳定性，本次实验选择了一个批次共6块样本区，每块样本区面积约30km2，总面积覆盖约180km2作为验证区域，主要位于广州周边城市，地形包括城镇、郊区、农村等。

根据移动激光扫描测量技术作业所采集的点云数据提取地物特征点，然后通过全站仪或GNSS-RTK实测同名特征点，比对点云量测值与实测值较差，计算其中误差，以验证点云数据成果的绝对精度和相对精度，衡量移动激光扫描测量技术采集的点云数据成果能否应用于测绘质量服务检验等工作。

3.2 点云数据精度分析及评价

选取的样本为广州周边城市内6块各30km2样本扫描区，以全站仪或GNSS-RTK实测值为真值，在每块样本区域内均匀采集约30个检验特征点，对移动激光扫描测量技术采集的点云成果数据进行数学精度评价。

《测绘成果质量检查与验收》（GB/T 24356-2009）根据的规定，按照高精度数据进行精度检测计算，中误差如式（1）计算：

式中，M为成果中误差；n为检测点（边）中误差；Δi为较差。

定风量系统具有恒定的风量。目前，大多数中央空调主要使用空调和冷水管道系统，两者都在恒定风量系统中控制具有恒定风量的特定区域。空调定风量系统采用空调变温供气来应对室内负荷波动。通过DDC监控风扇运行状态、设备故障、过滤器和防冻报警。

在6个样本区域内用全站仪或GNSS-RTK采集185个平面检测特征点与点云数据中的同名位置点进行精度比对，得出以下平面位置精度统计结果（如表1所示），检测中误差大于6cm小于12cm的有6块，占100%。符合《城市测量规范》（CJJ8-2017）中对1∶500地形图平面精度限差25cm作为中误差限差的要求，6块全部小于标准中误差。

表1 平面位置误差分布情况表 单位：m

在6个样本区域内用GNSS-RTK或全站仪采集168个高程检测特征点与点云数据中的同名位置高程进行精度比对，得出以下高程精度统计结果（如表2所示），高程精度最终统计的检测中误差大于6cm小于11cm的有6个样本，占100%，符合《城市测量规范》（CJJ8-2017）中对1∶500地形图高程精度限差15cm作为中误差限差的要求，6块全部小于标准中误差。

表2 高程误差分布情况表 单位：m

从下面精度统计表中分析得出，极个别检测点由于G NS S信号问题导致误差略大，从误差分布情况可以看出点云数据成果的平面精度与高程精度远优于有关国家标准规范的要求。根据数学精度中误差统计结果分析，本次实验研究结果表明获得的点云数据成果数学精度能够达到优于1∶1000比例尺地形图成果精度要求；在GNSS信号良好的情况下，移动激光扫描测量技术其获取的点云成果可以用于检测小于等于1∶1000比例尺的4D基础测绘成果。

4.点云成果在测绘成果中的应用

4.1 质量服务范围

移动激光扫描测量技术通过将全景影像数据与点云数据相匹配，构建高精度三维立体模型，具有空间地理坐标，不仅可以在常规测绘成果（如，DLG、DOM、DEM、DSM、变形监测、应急测绘检验）中得到应用，还可以应用在民政管理部门（如地名地址调查成果），城市管理部门（如，城市基础设施采集和调查、地物属性提取分类统计成果），交通管理部门（如，高速公路、普通公路改扩建调查成果）等多个领域。此外，这项技术在高精度地下及室内地图、高精度自动驾驶地图、空地协同高精度三维地图等新兴地理信息产业的生产和质量检测中都能得到良好的应用。移动激光扫描技术单次采集点云数据可重复使用于多个领域、多个项目的质量检验，改变了传统测绘获取数据大多使用于单一项目的特点，人力成本与经济效益显著提升，推广使用后不仅为广东省“十四五”基础测绘成果检验节约了大量检验费用，而且缩短了检验周期。

4.2 DOM实验数据分析

本项实验数据来源已通过省级质检部门检查验收的“优于0.2m分辨率航空遥感影像DOM制作（2019年度）”项目成果，测区位置位于广东粤西北地区。项目生产时间为2019年7月至9月，涉及1∶2000数字正射影像图成果七万多幅。项目坐标系统和投影参数使用正确，位置精度、影像质量等各项指标均满足设计要求，其DOM中误差精度指标为平地、丘陵地的地形类别要求达1.2m。

4.2.1 DOM成果精度检验方案

外业检验方式按照《数字测绘成果质量检查与验收》（GB/T 18316-2008）要求抽取其1批次作为试验区，以30km2作为一块样本单位，共抽取15块1∶2000的数字正射影像图成果，在每块样本区的点云数据中随机均匀采集30个左右平面特征检测点，与DOM成果的同名位置点进行精度比对；或在DOM成果中随机均匀采集30个左右平面特征检测点与点云数据同名位置点进行精度比对，最后采用高精度数据精度检测进行计算点位中误差。该成果数据检测结果（如表3所示）：

4.2.2 DOM成果精度评价

从表3可知：内业检测平面特征点共计440个，平均0.396m，样本检测中误差均小于标准中误差，由误差分布情况中可以看出DOM成果平面精度满足技术设计中平地、丘陵地1.2m的要求，检验结果均达到相关测绘产品的质量技术要求。

表3 平面位置误差分布情况表 单位：m

4.3 DEM实验数据分析

本项实验数据来源已通过省级质检部门检查验收的“广东省数字高程模型更新项目”成果，项目生产时间为2018年6月至2019年8月，其平地精度指标要求达0.5m。

4.3.1 DEM成果精度检验方案

外业检验方式按照《数字测绘成果质量检查与验收》（GB/T 18316-2008）要求抽取其1批次作为试验区，以30km2作为一块样本区单位，共抽取15块样本区的1∶2000的数字高程模型成果，在每块样本区的点云数据中均匀采集30个左右高程特征检测点，与DEM的同名位置高程点进行精度比对；或在DEM成果中均匀采集30个左右高程特征检测点与点云数据同名位置高程点进行精度比对，最后采用高精度数据进行精度检测，计算点位中误差。该成果数据检测结果（如表4所示）：

4.3.2 DEM成果精度评价

从表4可知：内业检测高程特征点共计402个，平均中误差为0.116m，样本检测中误差均小于标准中误差，由误差分布情况可以得出：成果高程精度可以满足技术设计中其平地精度指标0.5m的要求，检验结果均达到相关国家规范的质量技术要求。

表4 高程误差分布情况表 单位：m

5.结束语

本文从移动激光扫描测量技术分析其数学精度的可靠性及快速获取地物三维纹理信息等优点出发，从数字测绘产品质量服务应用方面探讨采用全过程移动激光扫描测量技术构建质量保障服务，研究表明：基于点云数据采集检测数学精度可行并有效，从“事后”到全面加强“事前、事中”应用方面，提升测绘地理信息成果应用的现势性，保障测绘地理信息成果“随生产、随检验、随应用”，更有利于决策管理部门更高效、准确地决策应用。

移动激光扫描测量技术虽然优点显著，但如有道路两旁绿化茂盛遮挡严重、建筑物林立密集或呈院落式分布、通行条件较差等影响扫描的情况，及GNSS信号弱，均会对成果相关精度产生影响。下一步重点对点云成果的可利用程度进行其深挖掘，充分发挥优势；提升地物分类提取的准确率，提高作业效率；优化和改进内外业工作模式。