三维激光扫描技术在河道测量中的应用

胡江，宋小燕

（长江水利委员会水文局长江上游水文水资源勘测局，四川 攀枝花 617000）

1 三维激光扫描原理

这项技术主要使用专用设备发出激光束实现与被扫描物体之间距离的测量工作，这样能够精准地测量目标物体的相对集合关系，在坐标系中，直接获得点云扫描点的三维左边数据。三维激光扫描技术能够将三维物体转换为三维数字，然后对扫描点的坐标进行计算。通常，将目标点设置为P，目标点与扫描仪之间的距离设为S，使用编码器同时测量不同激光脉冲的横向以及纵向扫描角度观测值，将其分别设置为α 与β，而三维激光扫描坐标系通常为自定义模式，横向扫描面为X轴，纵向扫描面为Y轴，通过坐标系的形式获得P点坐标值。

2 三维激光扫描技术在河道测量中的优势

2.1 灵活性高

将三维激光扫描技术与传统测量方法有机结合，可以更加高效、精准地进行坐标点位测量工作，或是直接在控制点上设置扫描仪，静态进行数据观测作业，具有较高的灵活性。

2.2 数据获取效率高

在河道测量工作中，应用三维激光扫描技术能够简化中线桩的测量流程，还可以简化在起点与重点交接位置的扫描测量工作，数据测量工作人员仅需要通过三维激光扫描的方式即可获得河道周边的点云数据信息，将其进行预处理后，直接导入三维数据软件中进行数据的编制，即可获得准确的纵横截面高程值信息。

2.3 系统集成度较高

在相机、扫描、惯导等集成系统及地图构建算法的支持下，能够降低扫描设备的重量，并增强整体设备的强度，只需要进行一次测量工作即可获取精准的河道现场照片及点云数据。

3 三维激光扫描技术在河道测量中的应用

3.1 点云数据拼接与坐标转换

为确保点云数据信息获取的完整性，需要在不同的站点以及角度对目标物体进行测量，将所有三维数据信息转化后导入至统一的坐标系中。将系统采集到的点云数据使用专门的软件中的拼接功能进行拼接处理。选取三个以上的公共标靶，将其设置为同名点，利用RTK对标靶的大地坐标进行测量，使用同名点进行变换参数的计算，然后对数据进行拼接处理。

3.2 点云数据的滤波分类

点云期间经常出现各种误差现象，主要由系统、目标物体表层特征以及人工随机等各种因素引起，其导致的噪音和植被信息等，都需要对其滤波进行分类处理，消除其中的误差数据。

首先，将数据信息中的过低点、高点以及孤立点去除，使用在不规则三角网基础下的渐进加密算法处理非地面点的滤波信息。这种方式需要先将原始数据划分为网格状，将每个网格中的最低点标记出来，然后以标记的最低点为初始点，建设新的原始表面模型，然后通过其他方式对不同点位信息进行判断。这样判断需要着重关注滤波阈值的选择，参考地形坡度角度、迭代角以及迭代距离等信息，主要结合测量区域的实际特征进行参考值的选取。这种方式的优势在于能够最大化地保留地形的变化情况，对大量不连续的曲面地形工程测量中具有较好的测量效果。而数据中无法完全去除的非地面点以及噪音点等，可以使用人工的形式进行去除，确保数据的有效性以及精准性。

通过三维激光扫描的形式测量的数据在测距的影响下，将会导致点云数据密度情况变化相对较大，因此，对于扫描测距相对较近，而具有高密度的点云数据需要受到稀疏化处理，即在点云的离散度基础上，对其进行简化。

3.3 DEM差值与河道断面提取

DEM差值理论主要来源于施工区域的空间异质性以及空间相关性，以空间相关性为主。DEM差值算法主要是在地理学第一定律的基础上得来，对已经获取的采样信息影响未知差值点的影响程度进行调节，二者之间的关系能够直接地体现相邻空间对象间的空间关系。常见的差值算法有反距离加权差值算法、谢别德差值算法、径向基函数差值算法、克里金差值算法以及三角网差值算法等不同的方式，通过差值实验，能够有效明确不同方式下差值的计算效果以及误差信息，并针对误差情况进行深入分析。

在DEM下自动形成河道断面信息对传统方式提取河道断面效率低下的问题有着巨大的改善。

断面数据的提取步骤如下：第一，确定河道断面位置。通常会将河道断面中心处的水平坐标用来代表河道断面位置，在遥感影像技术的帮助下，首先采集河流中心线的位置，在距离中心线一定范围内进行河道断面中心点位信息的采集工作。第二，确定河道断面方向。采集河流中心线时，通常会以从上到下的方向展开采集作业，而中心点位对河道断面的采集主要以垂直的方向展开。第三，提取河道断面点云信息。在河道断面位置，将固定点位作为起点，向两侧进行延伸，相隔固定水平距离后，进行点位的采样工作，并计算该点位在坐标轴上的位置信息，结合坐标值在DEM数据中进行高程值信息的查询。第四，采样点差值提取河道断面。将在相对离散的数据中获取的断面信息，首先进行差值处理，便于获取相对连续的断面数据信息。具体操作时，可以使用三次样条函数差值或是线性差值处理离散点数据信息。

4 应用分析

4.1 点云数据处理

首先，使用专业软件对站点测量信息进行拼接处理，将滤波进行分类，去除数据中的噪音成分。在原始点云数据中，会有部分数据是由于水面镜面反射而形成的，但是这部分点云位置信息通常处于最低点，因此，可以通过设置高程阈值实现对数据的控制掌控。

其次，结合A河段的地理特征，可以设置尺寸60最大坡度88 迭代角为6 迭代距离为1.4 的网格，对地面点云数据进行处理。使用人工判断以及机械设备判断共行的方式能够直观地获取一类误差、二类误差以及总误差信息。其中，一类误差主要是非地面点个数在整体地面总数中的占比，二类误差则主要是非地面点在参考地面点位总数中的占比；最后总误差指的是错误点在总点云数量中的占比情况，结合测量数据可知其误差情况依次为3.60%、6.30%以及4.60%。

4.2 插值计算

对河道扫描后，使用五种插值算法进行数据的对比分析工作，网格大小不超过10 cm，依据实际目视效果而言，SPD算法插值效果最差，不仅对空洞的填补效果不佳，而且扫描数据还会与实际地形之间出现较大的差异；而RBF算法最终形成的网格平滑性较差，而且细节位置会出现相对明显的凸起情况。TIN插值算法具有明显的三角面特征，同时平滑效果相对较差，网格状态稍显粗糙。最后，IDW以及Kriging插值算法生成的网格与实际地形之间的相似性较高，前者的效果更加真实，后者的平滑效果相对较好，各有优势。在不同插值算法之间，其平均误差、标准误差以及计算时间之间都有所区别，具体表现如表1。依据统计结果而言，虽然插值算法都会产生一定的误差，但是误差影响程度相对较小，而且不同算法的误差值较为接近，没有产生较为明显的差异。依据计算时间来看，TIN算法的效率相对更高，然后是SPD算法；而依据计算速度而言，IDW最快，RBF最慢。鉴于此，工程在进行差值计算工作时，可以结合实际需求选用适宜的算法。

表1 不同算法之间的误差表

4.3 断面数据精准分析

为保障提取断面的精准度，可以将实测地面店以及断面信息之间进行对比，对其中的误差情况进行对比分析，通常会选用200 个左右的实测点与断面特征点进行高差的计算，结合σ=±［ΔΔ］/n的误差公式进行高差计算。计算结果高差误差为0.069 m，结合相关规范表明，误差值能够符合断面测量高程精准度要求。会造成误差的原因较多，包括地表植被对数据处理的影响以及点云配准误差、坐标转换误差等。

在河道测量工作中应用三维激光扫描还会由于水下地形原因而出现一定的困难，主要是由于三维激光扫描仪通常无法穿过水体，以至于水下地形的获取不准确，还需要使用其他方式进行采集。

5 结语

传统形式的河道测量工作效率低，工作量大的同时密度不足，无法满足信息化河道测量需求，施工三维激光扫描技术能够获取较高密度的点云数据，有效减少工作时间以及人力成本，增强了测量作业的可靠性，但是海量的数据处理工作也对计算机的硬件要求有所提升。在信息化社会背景下，三维激光扫描技术水平将会不断提升，应用范围也会更加广泛。