基于无人机航测技术的铁路专业调查方法研究

胡玉雷

(中铁第四勘察设计院集团有限公司,武汉 430063)

引言

在铁路勘测初测和定测阶段,为比选线路方案,需针对各类设计控制因素开展大量的专业调查。 专业调查的对象包括线路范围内的建筑物、构筑物、交通、水系、电力线、通讯线等,其工作内容一方面是测量控制因素的空间几何信息,如坐标、面积、长度等;另一方面则是查其权属、技术规格、结构、材质、产权等属性信息[1]。 专业调查的成果质量和效率直接关乎铁路选线质量,制约勘测设计周期,其成果形式直接决定勘测设计一体化程度[2]。 传统专业调查作业方法主要是在现场人工采用GPS-RTK、全站仪等测量设备采集空间几何信息,同时将属性信息手工记录在纸质记录簿,调查测量结果以表格、CAD 文件、纸质文件等形式保存,存在外业工作量大、效率低、易出错,信息化程度较低,成本高等弊端。

近年来,随着低空航测技术发展迅猛,以无人机激光雷达、无人机倾斜摄影为代表的新技术在测量精度、易用性等方面均有大幅提升[3],随着“互联网+”的兴起和5G 的进步,测绘学也向着地理空间信息智能服务科学发展[4]。 戴瑶等以OpenLayers 为客户端发布专题地图信息,提供公共卫星影像等基础资料[5];郭靖将无人机和奥维平台应用于困难山区铁路调查工作[6];李海蓉基于奥维平台将公共卫星影像应用于铁路环水保调查[7];张浩基于Openlayers 开源框架开发铁路勘测多专业综合调查系统,构建铁路勘测调查“一张图”[8];蔡建国基于AutoCAD 平台开发了一款铁路勘测调查软件,以人工交互的方式在地形图上通过相关算法计算房屋、道路、管线的里程、面积、方位和距离等信息[9];罗超基于中海的安卓移动终端开发了一套通用铁路外业勘测作业程序,集成了基础的CAD 功能[10]。 然而,上述研究大多没有涉及移动端应用程序,在时效性及精度方面存在不足,无法满足铁路勘测中各专业开展调查工作的要求。

随着移动互联网迅速发展,以安卓平板为代表的移动端平台性能日趋强大,易用性不断提高,成本也越来越低,这使得基于航测技术以及移动端应用程序辅助传统人工外业调查成为可能。 以下基于无人机航测数据和安卓移动端应用程序实现专业调查工作内外业一体化,并在铁路勘测项目中进行应用验证。

1 技术路线

面向各专业的专业调查需求,制定技术路线,如图1 所示,具体如下。

图1 基于无人机航测技术的铁路专业调查技术路线

(1)梳理线路、桥梁、路基、电力等各专业针对各类设计控制因素的调查需求,建立网络端、移动端、桌面端等全平台统一的专业调查数据库。

(2)基于激光雷达、倾斜摄影技术获取多源数据。

(3)基于多源航测数据提取调查对象(比如建筑物、管线)的几何信息,成果以WFS(网络要素服务)形式存入专业调查数据库[11]。

(4)基于安卓平台开发移动端专业调查系统。

(5)将生产的正射影像以及专业调查数据库中的内业几何信息成果导入移动端专业调查系统,外业调查时根据现场实际情况补充属性信息,更新专业调查数据库。 若发现内业采集的几何信息不完整,现场采用GPS-RTK 补测。

(6)基于铁路专业调查数据库,向各专业提供数据服务。

2 铁路专业调查数据库设计

2.1 专业调查数据需求调研

调研线路、站场、桥梁、隧道、地路、环保、工经、通信防护、给排水等专业调查需求,梳理出59 个调查项,见表1。

表1 调查数据需求

2.2 专业调查数据库选型

为最优适配海量多源航测数据,选择ArcGIS DataStore[12]作为专业调查数据库管理系统。 ArcGIS DataStore 是基于ArcGIS Pro2.8 的一个全新的数据库组件,用于存储Portal for ArcGIS 产品中发布的要素服务的数据源。 DataStore 具有诸多优势:①支持发布大量要素图层,占用内存较少,可在硬件资源有限条件下存储、发布更多的数据服务[13];②稳定的自动备份功能;③支持要素数据存储的故障转移;④支持挂接多种数据库[14],比如PostgreSQL、MySQL。 综合考虑专业调查需求、与ArcGIS 的适配性等因素,选择PostgreSQL数据库。 PostgreSQL 是一个功能非常强大的、源代码开放的客户/服务器关系型数据库管理系统,其拥有很多大型商业数据库管理系统所具有的特性,包括事务、子选择、触发器、视图、外键引用完整性和复杂锁定功能[15]。

2.3 专业调查数据表设计

专业调查系统是以安卓移动终端(如华为MatePad 11)为载体开展外业调查工作。 以线路拆迁建筑物调查数据为例,其空间几何数据主要包括坐标、里程、偏距、长度、面积等,属性数据主要包括行政区划、结构类型、新旧程度、户主、土地性质、层数、围墙材质等。 拆迁建筑物调查见表2,35 kV 及以下电力线路调查见表3。

表2 拆迁建筑物调查

表3 35 kV 及以下电力线路调查

3 数据采集、处理与专业调查几何信息提取

3.1 多源航测数据采集及处理

为满足各设计专业的专业调查需求,采用如下技术手段获取及处理多源航测数据[16]。

(1)激光点云数据采集

无人机激光雷达适用于高精度数字地形图测绘(1 ∶500 地形图、1 ∶2 000 地形图)、断面测量;便携式激光雷达、地面激光雷达作为无人机激光雷达的补充,主要适用于对GNSS 信号被遮挡的小范围区域进行三维数据采集,如房屋密集区、室内、隧道、地下工程等。便携式激光雷达采用背包式或手持式平台,其激光有效距离、扫描频率、重量等指标均较低[17],其基于即时定位与地图构建算法、全局优化算法,实现高精度定位与测量[18]。 定测阶段,先采用无人机激光雷达对全线采集点云数据(见图2),然后采用便携式激光雷达对盲区和遗漏区域进行补测(见图3)。

图2 华测AS900 无人机激光雷达

图3 GeoSLAM 便携式激光雷达

(2)倾斜摄影数据采集

定测前使用无人机搭载多镜头倾斜相机[19],对全线线位(除隧道顶)一定宽度的区域开展倾斜摄影数据采集,对重点区域如隧道口、车站、货场适当扩大范围,见图4。

图4 纵横CW15 无人机搭载倾斜摄影五镜头相机

(3)数据处理

为保证激光点云、倾斜摄影模型坐标系的统一,并与铁路勘察设计坐标系保持一致,须基于统一的空间基准开展激光点云、倾斜摄影数据处理。 基于铁路基础平面控制网(CPI),沿线路方向每5~8 km 测量3 个平面、高程控制点,既可用于对激光点云做平面、高程精度检查,又可用于对点云做航带平差。 激光点云数据采集完成后,检查点云的完整性、航带接边误差、点云平面高程误差,对点云进行航带平差、高程拟合、点云分类等处理,分类后的点云用于地形图测绘及开展专业调查。 同理,基于铁路基础平面控制网(CPI),沿线路方向每4 km 实测4 个像控点,供内业空三处理使用。 采用PhotoScan 软件对多视角影像进行空三处理,接着将数据接入计算中心,采用100 余台主机组成的计算集群,基于ContextCapture 软件生产实景三维模型。

3.2 专业调查内业几何信息提取方法

房屋密集区域的无人机激光点云见图5,房屋密集区域的便携式激光点云见图6,基于高密度激光点云及精细实景三维模型绘制房屋矢量图,分栋分层统计面积,并判识房屋层数,见图7。 基于激光点云数据和实景三维模型对35 kV 及以上架空电力线路、变电站等设施开展几何测量,见图8,将成果存储为ShapeFile 格式[20],以WFS 形式发布到铁路专业调查数据库,供移动端专业调查系统调用。 对于直接影响方案是否成立的重要控制因素,开展GPS-RTK 现场实测。

图5 房屋密集区域的无人机激光点云

图6 房屋密集区域的便携式激光点云

图7 基于多镜头倾斜实景三维模型绘制房屋矢量图

图8 基于激光点云测量电力设施

4 移动端专业调查系统开发

4.1 系统总体架构

移动端专业调查工具的系统总体架构分为4 层,见图9,分别为基础设施层、数据资源层、平台服务层以及应用服务层。 基础设施层包括系统运行的环境以及计算机的硬件环境、网络环境及虚拟硬件资源,以满足GIS 服务的需要。 数据资源层主要用来管理移动端需要的相关GIS 底图以及业务采集的数据。 平台服务层为后端管理数据资源层发布的全部GIS 服务,可提供调用与高效检索以及目录结构化管理。 应用服务层为外业调查系统提供专业的功能服务和专题数据应用服务。

图9 移动端专业调查系统架构

4.2 系统功能设计

(1) 用户管理模块

用户管理模块实现了登录与注册等常用功能,用户信息包括登录工号、登录密码、手机号码以及常用邮箱等。

(2) 多源航测数据加载

ArcGIS DataStore 是基于ArcGIS Pro2.8 的一个全新的数据库组件,它支持在移动端、桌面端、网页端发布大量二维、三维图层,占用内存较少,可在硬件资源有限条件下存储、发布、展示大量空间数据。 基于ArcGIS Javascript SDK 开发多源航测数据加载功能,将高精度地形图、正射影像等地理空间数据制作成WMS(网络地图服务)离线地图包[21],同时加载满足I3S 标准的实景三维模型(∗. slpk 格式),实现移动端高效调度和流畅展示多源地理空间数据,为各专业外业调查提供优质、全面的底图数据。

(3) 外业调查数据采集功能

调查数据采集包含2 个方面,一是地物要素几何信息复核、编辑;二是地物要素属性记录。 在外业现场,加载数据库中的高清正射影像,选择调查表,对内业提取的几何信息(点、线、面)进行复核,根据现场实际情况进行编辑(新增、删除、修改),见图10,然后补充属性信息。 以线路专业拆迁建筑物调查为例,其几何数据主要包括房屋各角点 的坐标,里程、偏距、面积等数据,属性数据主要包括行政区划、结构类型、新旧程度、户主、土地性质、层数、围墙材质等。

图10 加载影像及编辑房屋轮廓线

(4)调查成果导出及统计

根据线路、地质、通防、桥梁等专业的调查需求,导出各类调查对象的空间坐标、属性、编码、线型、图层、颜色、宽度等,并对调查对象的面积、数量、类型进行统计,生成调查统计报表。

(5)辅助功能

为提升调查人员的工作效率,利用移动终端自带的GPS 模块开发了导航功能。 另外,还实现了长度、面积、方位角等测量功能以及经纬度定位、手写标绘、拍照、录音、录像等功能。

5 工程应用

5.1 工程概况

长沙至赣州高速铁路(简称“长赣高铁”)位于湖南省东部和江西省西南部,西起湖南省长沙,途经浏阳、萍乡、 井冈山等地, 东至赣州市, 正线全长429.48 km, 其中桥梁长 167.208 km、 隧道长202.521 km,桥隧比86.1%。 长赣高铁地处华南,沿线多为山区、丘陵,城镇密集,植被十分茂密,地形起伏大,海拔最低处31 m,最高处705 m。 另外,线路跨越湘江、赣江、浏阳河、捞刀河、遂川江等多条水系,并上跨京港澳、长沙绕城、浏洪、泉南等多条既有高速公路以及京广、沪昆、吉衡、京港等多条高速铁路。 长赣高铁不仅线路里程长,而且涉及诸多水系、既有高速公路、既有铁路,采用GPS-RTK、全站仪人工实测开展专业调查面临实测难度大、周期长、成本高等难题。

5.2 数据获取、处理与几何信息提取

(1)无人机倾斜摄影

由于长赣高铁线路较长,仅对全线重点区域(含线路区间、站场、联络线、既有线接轨段、桥梁、隧道口等)生产倾斜摄影三维实景模型,共覆盖191.682 km。采用飞马 V100 无人机搭载五镜头倾斜相机DOP3000 执行倾斜航飞,地面分辨率优于5 cm,航向重叠度85%,旁向重叠度70%,下视影像分辨率优于0.05 m,生产的精细实景三维模型的平面精度优于0.1 m,高程精度优于0.15 m。

(2)无人机激光雷达

采用华测AS900 无人机激光雷达按线路左右各600 m 采集激光点云数据,点云密度优于50 个/m2,平面精度优于0.1 m,高程精度优于0.15 m。

(3)便携式激光雷达

为补充无人机激光点云的不足,采用便携式激光雷达GeoSLAM 对既有长沙南站(站台、雨棚、接触网等)和跨既有线的涵洞、桥梁等进行补充扫描,并与无人机激光点云进行配准。

(4)专业调查几何信息提取

在长赣高铁定测阶段,第二、四、五测段采用传统方法开展几何信息测量,第一、三测段采用4.2 所述方法提取房屋、管线设施的几何信息,存储于专业调查数据库。

5.3 基于移动端专业调查系统开展外业调查

长赣高铁定测第二、四、五测段采用传统方采集控制要素的属性信息,第一、三测段采用移动端专业调查系统配合各专业开展专业调查,对地物要素几何信息进行复核、编辑,录入控制要素的属性信息,各专业基于多源航测数据和调查成果数据,开展虚拟踏勘、控制因素汇总展示、方案展示与比选、方案评审汇报、取弃土场选址、四电场坪选址、面积测量等工作。

5.4 效率比较

对长赣高铁定测全线的房屋、管线调查工作量及耗时进行统计(见表4),采用传统方法的第二、四、五测段的房屋调查平均效率为0.49 km/h,管线调查平均效率为1.11 处/h,采用新方法的第一、三测段的房屋调查平均效率为0.39 km/h,管线调查平均效率为0.87 处/h。 相较于传统GPS-RTK、全站仪实测以及现场人工调查,新方法的房屋调查效率提升幅度达26.4%,管线调查效率提升幅度达27.6%,大幅提高了专业调查的工作效率。

表4 新方法与传统方法效率比较

6 结语

调研了铁路勘察设计中线路、桥梁、隧道等各专业的调查需求,基于ArcGIS Datastore 建立专业调查数据库;基于无人机激光雷达、便携式激光雷达和无人机倾斜摄影等技术获取三维数据,并采集调查对象的几何信息,存储于数据库;基于安卓平台研发了一款移动端专业调查系统,用于外业现场采集调查对象的属性信息。 综上所述,提出一种基于无人机航测技术和移动端系统的铁路专业调查方法。 经过项目验证,该方法对铁路专业调查工作的效率提升幅度较大,并提高了铁路专业调查的信息化程度。