无人机LIDAR在抽水蓄能项目地形测绘中的应用

肖维 刘毅 钟平

1.湖南五凌电力科技有限公司 湖南 长沙 410029

2.湖南五凌电力有限公司 湖南 长沙 410029

抽水蓄能是利用水的势能差实现电能储存和释放的技术。是当前世界上比较成熟、广泛应用的储能技术之一。抽水蓄能电站能够在电力系统过剩时利用电力抽水到高处，以“水”的形式将富余的电能存储起来，并在电力系统电力短缺时进行水力发电。抽水蓄能电站是确保电力系统安全、可靠、稳定和经济运行的有效途径，它具有调峰、填谷、调频、调相、储能和应急备用等多种功能[1]。抽水蓄能电站一般包括上水库、下水库、输水道、厂房及开关站等组成部分。其上/下水库的布置需要因地制宜，考虑地形和地质等因素，同时具有相应的水资源条件。因此，一般抽水蓄能电站大多分布在山地区域。山区地势较为险要，植被茂密，设计和施工高度复杂，对地形测绘精度要求较高。只有得到了高精度的抽水蓄能项目区域的地形测绘成果，才能做好规划设计、施工建造等阶段的工作，促进整个抽水蓄能项目的顺利完成。现有的常规的地形测绘通常采用全站仪，GNSS-RTK人工全野外测量进行，作业周期较长，原始地形图采集的数据密度偏低，不能完全反应现场的实际地形，且山区地形复杂，作业人员安全风险系数高。若采用无人机航空摄影测量，则因无法拍摄到茂密植被下的地表，导致地形测绘的高程精度较差。为满足抽水蓄能项目高速发展的需求，急需一种作业周期短、成果质量高的新作业手段代替常规测绘方法。激光雷达技术（Light Laser Detection and Ranging，LiDAR）作为快速获取高精度三维空间数据的主要技术手段，在数据采集效率、三维信息获取能力等方面具有独到优势，迅速在地形测绘、基础设施运维等场景中受到追捧[2]。利用集成了全球卫星导航系统、惯性导航系统及激光扫描仪等传感器设备的无人机LiDAR进行原始地形测绘，可以克服传统测量方法的不足，精确、高效、安全地获取测绘4D产品、输出设计和工程建设所需图纸，从而在抽水蓄能项目土建工程达到设计优化的作用。

1 无人机LIDAR地形测绘方法

1.1 机载激光雷达技术

自激光测距技术出现以后，LiDAR技术逐步得到发展，它主要通过发射激光束来获得目标的位置、速度等信息。根据搭载平台的区别激光雷达可分为车载、机载以及背包式等。机载LiDAR技术通常采用无人机作为飞行平台，作为一种主动式航空测量技术利用了无人机的机动性强、灵活性高等优点。具有较高的距离、角度等分辨率，可获取地面目标的多种空间信息，且受天气影响较小，在当前地形测绘中得到了广泛的应用。无人机LiDAR主要集成了激光扫描仪、全球卫星导航系统、惯性导航系统等传感器设备。激光扫描仪由光源、发射器和接收器等部件组成，激光脉冲信号通过发射器发出经过地面物体反射被接收器接收，根据信号传播的速度和时间即可获取发射器与反射地物之间的距离[3]。采集得到大量原始数据称为点云，原始点云数据经航迹解算、融合、去噪、滤波等处理步骤即可得到地表点云数据。全球卫星导航系统可为无人机飞行提供定位导航信息，采用差分技术其定位精度可达到厘米级。惯性导航系统可在无人机分型作业中获取其瞬时航向角、俯仰角和横滚角等姿态信息。多种传感器高度集成与互补，可以准确获取每一个激光点的空间三维坐标，确保数据采集的精度，在山区地形测绘中，相对于其他传统手段有着很大的优势。无人机LiDAR地形图测绘的数据采集和后期处理流程如图1所示。

图1 无人机LIDAR地形测绘作业流程

1.2 无人机LIDAR地形测绘

无人机LiDAR地形测绘的作业流程主要包括外业航飞数据采集和内业数据处理。外业航飞数据采集的主要步骤一般包括前期踏勘、航线设计、地面基站布设、航摄飞行及现场精度检查等[4]。前期踏勘首先可通过卫星影像或历史地形图信息掌握测区的大致地形情况，但由于实地情况会发生变化，故在项目实施之前还需进行实地踏勘，以掌握测区详细情况，为航线规划提供更丰富的依据。测区踏勘时需要了解测区公路、铁路、乡村道路等分布及通行情况，以便为野外作业时后勤配备奠定基础。了解测区作业难度，为后面的项目实施进行分区规划，调查山脉、水系、主要地貌类型和特征等自然地理情况。此外还要掌握作业区域内已有的控制点的分布情况。完成前期踏勘工作后，可开展航线设计，无人机LiDAR航线规划时，首先根据项目需求进行关键参数计算，然后将飞行参数和雷达参数分别设置到采集控制端中。此外还需根据现场实际情况，对理论计算的参数酌情调整，设计适合测区飞行的航线。在航摄飞行前，必要时须在测区已知控制点架设GNSS基准站，为无人机的飞行提供差分定位服务。航摄飞行一般根据规划好的航线自动完成飞行和点云数据采集[5]。为了检查点云采集的精度，一般在测区现场均匀布设检查点利用GNSS移动站采集其坐标。

在内业数据处理方面，主要包括轨迹解算、点云去噪、点云滤波及4D产品生成。轨迹解算时基于GNSS基准站和无人机搭载的GNSS接收机、惯性导航系统等进行无人机的位置姿态解算，利用得到的位姿数据与激光扫描仪所得到的点云数据进行融合可转换得到指定坐标系下的点云数据[6]。点云去噪是指对无人机LiDAR采集的原始点云中的粗差点从整体点云数据中剔除，这些粗差点主要由目标的物理特性、空气环境中细微物质及仪器误差等因素导致。复杂山区的点云数据滤波常采用于不规则三角网加密滤波算法，通过将测区进行规则格网的点云划分，并选择初始种子点构建稀疏不规则三角网，进而将满足要求的点不断加入网中进行加密，设定阈值可将点分类为地面点和非地面点。对于获取的地面点点云数据，即可根据相应的算法进行DEM、DOM及DLG等4D测绘产品生成。

2 抽水蓄能项目地形测绘案例

木旺溪抽水蓄能电站位于湖南省常德市桃源县，为国家“十四五”重点规划项目。建成后对于构建多元清洁的电力保障体系，推动能源清洁低碳高效利用、保障全市乃至全省能源安全，都具有重要意义[7]。在该抽水蓄能项目规划设计阶段需要获取区域地形数据，该区域为山区地形，采用了无人机LiDAR技术展开地形测绘工作。机载平台采用了华测导航BB4大黄蜂四旋翼无人机。如图2(a)所示，该无人机是一款专门为搭载长测程高精度激光雷达测量系统定制的高端无人机系统设备，具有科学美观的结构设计，高度集成化的生产工艺以及全自动化的飞控系统。轻小便捷，螺旋桨、机臂可实现折叠展收，无需工具拆卸，快速部署，携带便利。动力强劲，单架次续航时间达到50分钟。激光雷达采用了AA-1300激光雷达系统。如图2(b所示，该系统为针对应急测绘、地籍和地形测量市场开发的一款高精度多平台激光雷达产品，通过集成激光雷达扫描、影像、GNSS、高精度惯性导航等技术达到高精度地形数据采集的目的，测程可达到1845米，同时点云精度更高、密度更大，点云整体更清晰。

图2 无人机LiDAR地形测绘设备

通过外业航飞数据采集获取该抽水蓄能项目区域的点云数据之后，采用相应的软件进行数据处理获得地形测绘产品。如图3(a)所示，将数据导入软件抽稀后可以进行点云数据的预览，然后通过网格分块对对点云进行分块转换。完成分块转换后，为了得到点云中的地面点，可以对分块点云进行批滤波，可以使用滤波处理中的“孤立点滤波”、“低点滤波”以及“地面点滤波”等功能进行调参，加入小段数据进行处理，以便寻找合适的滤波参数。批滤波完成之后，由于存在地面点错分或漏分的情况，还需要对批滤波的结果进行检查和修改。当所有块的地面点被纠正完毕，即完成了点云类别的编辑工作，进一步的可以得到精细分类后的地面点云如图3(b)所示。通过点云生成DEM工具即可生成DEM产品如图3(c)所示。在完成DEM的生成之后，为了输出符合规范的DEM产品，往往需要进行人工检查和精细的编辑。最后可通过自动提取高程点并选择等高线间距自动生成等高线如图3(d)所示。为了保证测绘成果质量，确保成果符合规范、图式和设计书的各项要求，生成测绘产品之后对作业成果按《数字测绘成果质量检查与验收》GB/T18316-2008等进行检查[8]。凡不符合要求的成果，需返回作业人员修改或返工。

图3 木旺溪抽水蓄能项目无人机LiDAR地形测绘产品

3 结束语

本文针对抽水蓄能项目位于山区的特征，研究采用无人机LiDAR技术进行地形测绘。在介绍无人机LiDAR技术原理及基本组成的基础上，重点分析了无人机LiDAR进行外业数据采集和内业数据处理的主要流程。并结合具体的抽水蓄能项目展开了无人机LiDAR地形测绘的实际应用。可为无人机LiDAR技术在抽水蓄能项目地形测绘中提供新的解决方案，具有一定的参考价值。