无人机航摄在铁路定测阶段的应用

罗 静 郑伦英 李小胆

(中铁工程设计咨询集团有限公司, 北京 100055)

0 引言

随着我国铁路建设的发展,在铁路勘察设计阶段,尤其是定测阶段,需使用多种类型的航摄数据,以多样性的数据源成果解决外业测量的困难,优化线路设计方案,提高工作效率。受航空管制、飞行条件等因素的影响,使用卫星、大飞机等搭载不同传感器进行航空摄影,在时间和成本方面不够经济,且不够机动灵活,无法满足铁路勘察设计定测阶段的需要。作为一项新型遥感技术,无人机航摄目前已经广泛应用于土地测绘工程、实景三维智慧城市建设、规划建设、紧急抗灾、水利、电力巡检等领域。文献[1-4]研究了无人机在大比例尺地形图测绘中的应用;文献[5-6]对机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据应用于横纵断面获取的精度进行了分析;文献[7-11]使用无人机应用于地质危岩体信息提取等灾害监测,构建信息化模型对铁路车站改造进行信息展示等。在不同生产中,无人机航摄技术正凭借其高性价比、操作简单、使用灵活、产品种类丰富等特点,受到铁路行业的广泛关注,其在铁路勘察设计阶段的应用优势日渐凸显。

1 项目背景

某新建铁路线路全长约300 km,途经城市、乡镇和山区密林等地区,地形类型包括丘陵、山地和高山地,且部分区域地势陡峭,地质条件复杂,沿线植被茂密,自然资源丰富。初测阶段绘制的1∶2 000地形图已经完成一年,现场部分地物地貌发生变化,且设计线位存在变更的情况,现势性无法满足设计需要。

项目定测阶段需要进行1∶2 000比例尺地形图测量、地形图更新、线路横断面测量、特殊工点1∶500图测量、方案演示汇报、地质专业分析等工作。采用大飞机进行航空摄影,时间、经济成本较高,难以满足实际生产需求。针对复杂山区的铁路勘察设计要求,考虑采用无人机航摄完成相关生产任务。

2 项目应用研究

2.1 基本比例尺地形图测绘及更新

该项目定测阶段涉及线位修改,需进行1∶2 000地形图测绘及更新,在隧道进出口、桥梁、车站等特殊工点位置需要测绘1∶500大比例尺地形图。

2.1.1影像获取及处理

本次使用飞马D300无人机进行航摄,利用获取的垂直影像完成基本比例尺地形图测绘及更新工作。以某1∶2 000比例尺成图区域为例,按照航测规范要求及实际测图需要[12-15]进行航线设计。根据地面基站和无人机的动态测量后处理模式(post processed kinematic,PPK)模块解算厘米级的POS数据,依据测区的地形特征布设地面控制点,外控点布设及测量现场如图1所示。

图1 外控布设及测量现场图

使用飞马无人机管家进行空中三角测量,经计算,该区域定向点平面误差最大值0.208 m,高程误差最大值0.154 m,检查点平面误差最大值0.254 m,高程误差最大值0.185 m,满足规范要求[12-13],输出加密成果及去畸变影像后,使用立体测图软件进行地形图测绘。

2.1.2精度分析

采用全球卫星定位实时动态测量(global positioning system-real time kinematic,GPS-RTK)方法在成图区域测量地物地貌检查点,对地形图成果精度进行检查,结果如表1所示。

表1 1∶2 000地形图成果精度检查情况

由表1可知,该区域无人机航摄成果可满足1∶2 000地形图测绘要求。针对1∶500比例尺地形图测量,可通过无人机搭载激光雷达传感器获取地面点云数据,结合数字正射影像完成生产。经实测验证,采用该方式其精度相比基于垂直影像立体采集更优,因此可广泛应用于实际生产中。

2.2 线路LiDAR点云横断面测量

横断面测量是指测量中桩处垂直于线路中线方向的地表起伏线,其目的是要反映线路垂直方向的地形起伏情况,以绘制横断面图供隧道、路基、桥梁、站场、特殊构造物等工程设计[13]。在铁路定测阶段,各专业设计依赖大量的横断面数据,针对合适的地形区域,采用航测的方法,一般可满足项目的实际需要。但在植被茂密的地区,受植被遮挡以及采集人员目视判别误差的影响,精度无法满足距离限差0.3 m,高差限差0.35 m的精度要求[14]。从精度、工期、成本出发,采用LiDAR激光点云数据为主,航测及人工外业测量为辅的作业方式十分必要。

本项目采用飞马无人机搭载LiDAR模块,应用全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)差分技术、惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)数据处理技术、激光扫描技术等,快速、高精度地获取扫描对象的空间三维坐标信息,通过点云数据滤波分类提取地面点,获得线路横断面成果。

2.2.1点云获取及处理

航飞选用飞马D-LiDAR2000航测系统,其具有仿地飞行功能,系统内置了地面高程模型,可根据地面高程实时调整飞行高度,保证飞行过程中相对航高一致,使得整个测区点云密度相同。针对地面植被密度的不同一般划分三个档次进行航线规划,如表2所示。

表2 不同植被密度航线参数

本项目选取一般林区作为航飞区域,按照表2要求进行航线设计。

机载LiDAR数据处理主要包括IMU/GNSS联合解算、点云平差处理、点云滤波等步骤[15],具体作业流程如图2所示。

图2 机载LiDAR作业流程图

2.2.2应用及精度分析

无人机管家根据航迹文件和激光测距文件,自动进行航带数据的匹配平差,经过坐标转换,输出满足要求的点云数据,如图3所示。线路LiDAR点云的横断面测量是基于地面点数据提取,使用基于Microstation V8平台的Terrasolid模块建立点云工程,进行点云的自动滤波与人工分类,获得点云地面模型如图4所示。

图3 LiDAR点云数据

图4 点云地面模型

基于LiDAR点云地面模型进行横断面测量,通过对比分析点云精度情况(绝对精度)和断面成果精度情况(相对精度),对无人机航摄LiDAR在线路横断面测量中的可靠性进行检验。

2.2.2.1点云绝对精度检验

采用RTK方法测量测区范围内的检查点,将其导入LiDAR点云工程,通过Terrasolid模块中的output control report功能内插出相应检查点实测高与点云高的高程差值。该区域外业共实测了209个检查点,检测点云高程偏差最大值0.266 m,检测点高程中误差0.091 m,LiDAR点云绝对精度满足规范要求。

2.2.2.2点云相对精度检验

将基于LiDAR点云获取的横断面高差值与外业实测断面高差进行对比,结果如表3所示。

表3 LiDAR点云横断面与外业实测断面高差对比表

由表3可知,LiDAR点云横断面测量精度基本满足规范要求,可用于测量,但也存在高差差值大于0.35 m的情况,根据现场实际勘察情况可知,误差较大的区域为：①植被茂密的密林区,LiDAR点云无法穿透植被到达地面,使得地面点缺少;②在陡峭的沟坎区域,由于遮挡或者分类的错误,导致地面高程模型精度降低。针对情况①,可使用雷达功率较强的传感器设备,增强点云穿透率,获得更多的地面点数据,针对情况②,需要加强人工分类及检核工作,尽可能地提高横断面测量精度。

2.3 实景三维模型生产

铁路勘察设计项目中,线路方案演示碰撞、重要工点设计、地质专业分析等对线路两侧地形及建筑物、构筑物三维数据信息的需求越来越大,常规的DEM+DOM模式已无法满足生产需求。随着倾斜摄影测量的广泛应用及实景三维建模技术的发展,无人机倾斜摄影以其自动化程度高、真实还原度高、空间精确度高的优势,被越来越多地使用到铁路勘察设计中。

2.3.1技术路线

铁路实景三维模型制作采用无人机倾斜摄影测量技术来实现,其作业方法和流程如图5所示,主要包括倾斜影像数据获取、数据准备、空三加密、实景三维建模、成果输出等内容。其中,倾斜影像数据获取依据项目需求设定航飞地面分辨率,一般情况下设置垂直航向重叠度70%～80%,旁向重叠度40%～80%;空三加密多采用飞马无人机管家及ContextCapture Center软件联合完成。

图5 无人机倾斜影像三维实景模型制作流程图

2.3.2工点设计展示

在铁路项目工点设计时,无人机航飞地面分辨率一般设置为2～10 cm。铁路工点三维实景模型数据能够直观、真实、生动形象地展示工点地物、地形地貌特征,作为铁路BIM模型的载体,能够直观地反映其与周边交通、建筑、环境间的空间位置分布关系和互通关系[7-8],以验证设计的可行性及优势性。

以该项目城市区域某车站为例,以制作的实景三维模型作为工点设计展示大场景的基础数据源,搭载车站建筑模型、地下轨道交通模型等设计模型,实现实景三维模型与铁路BIM模型的融合展示,如图6所示。

图6 实景三维模型与铁路BIM模型融合展示

2.3.3地质专业分析

在地质专业分析时,无人机航飞地面分辨率一般设置为2～5 cm。在进行地质专业调查时,对不易刺点的小范围区域的高陡边坡、危岩落石等不良地质体,可以利用具有精确空间位置和逼真丰富纹理的三维实景模型数据,开展隧道口危岩落石调查、危岩带(体)稳定性定量分析、落石路径模拟计算、防护建议与措施等危岩落石专题分析研究工作。

3 结束语

在铁路勘察定测阶段无人机航摄技术的应用能较大程度上提高作业效率,减少作业成本,便捷作业方式,丰富数据成果内容,创新铁路工程汇报展示手段,对工程实例成果数据的精度分析结果及其在实景三维模型与铁路BIM融合构建大场景等方面的创新应用表明,无人机能够以高灵活性、高精度、高效率、低成本的方式满足铁路勘察设计定测阶段的需要,可作为测量的主要手段参与到设计项目工作中。