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    融合LiDAR與影像的縱橫斷面自動提取及應(yīng)用

    2021-04-25 13:34:16
    山西建筑 2021年9期
    關(guān)鍵詞:橫斷面高程斷面

    丁 保 才

    (中鐵第一勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司,陜西 西安 710043)

    鐵路、公路等線路縱橫斷面是線路走向及法線方向(或者與線路交叉成一定角度的斷面)地形變化趨勢的反映, 一般野外通過GNSS RTK或者全站儀實(shí)測得到,但野外測量任務(wù)量大、周期長,且線路一旦變動,其縱橫斷面也需重新測繪。隨著機(jī)載LiDAR 技術(shù)的不斷推廣應(yīng)用,其高程和平面所能達(dá)到的精度也越來越受業(yè)內(nèi)認(rèn)可,自動提取高精度縱橫斷面成為可能[1]。

    目前基于點(diǎn)云制作高精度的DEM軟件較為成熟,但線路縱橫斷面測繪除了關(guān)注地表高程變化外,還需要關(guān)注相應(yīng)的屬性信息,而正射影像可補(bǔ)充屬性信息,除此之外,由于各家設(shè)計(jì)單位對數(shù)據(jù)格式要求的不同,在DEM上進(jìn)行線路縱橫斷面提取工作目前集成程度不高,生產(chǎn)效率較低,因此融合LiDAR與影像數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)線路縱橫斷面自動提取的方法研究對現(xiàn)階段的線路測繪具有很大的實(shí)際意義[2-4]。

    1 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云和影像獲取及預(yù)處理

    1.1 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云和影像數(shù)據(jù)獲取

    目前市場主流機(jī)載LiDAR點(diǎn)云和影像獲取搭載的平臺主要有:有人直升機(jī)、復(fù)合翼無人機(jī)和旋翼無人機(jī),激光LiDAR也有250 m,920 m和1 350 m等不同測程,其數(shù)據(jù)采樣率和頻率設(shè)置均有各自特點(diǎn),可以根據(jù)項(xiàng)目特點(diǎn)綜合選擇,獲取最優(yōu)的解決方案。

    1)有人直升機(jī)集成LiDAR及影像獲取。

    該種作業(yè)方式適用于測區(qū)高差較大(一般認(rèn)為不小于600 m)、測區(qū)風(fēng)速較大、無人區(qū)等大區(qū)域的測繪,有人直升機(jī)搭載長測程機(jī)載LiDAR和影像獲取集成系統(tǒng)(見圖1),可以穩(wěn)定的獲取地表三維激光數(shù)據(jù)和地面影像數(shù)據(jù),作業(yè)效率高,但是項(xiàng)目進(jìn)場周期長、成本高。

    2)復(fù)合翼無人機(jī)集成LiDAR及影像獲取。

    復(fù)合翼無人機(jī)航時長,搭載長測程機(jī)載LiDAR及成像系統(tǒng)(見圖2),適用于高差不大于600 m的大范圍。

    3)旋翼無人機(jī)集成LiDAR及影像獲取。

    多旋翼無人機(jī)機(jī)載LiDAR系統(tǒng)(見圖3),航飛時間一般30 min以內(nèi),適用于小區(qū)域的數(shù)據(jù)采集,機(jī)動靈活。

    1.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理

    點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集下載后,采用Inertial Explorer后處理軟件(后簡稱IE)處理所GNSS,INS 數(shù)據(jù),處理過程見圖4,解算完成后可以提供高精度位置、速度和姿態(tài)信息。

    采用硬件廠家提供的配套軟件進(jìn)行點(diǎn)云融合,通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,得到當(dāng)?shù)毓こ套鴺?biāo)下的高精度點(diǎn)云數(shù)據(jù)(.LAS)。

    1.3 影像數(shù)據(jù)處理

    影像共用LiDAR系統(tǒng)的POS數(shù)據(jù)進(jìn)行DOM數(shù)據(jù)的生產(chǎn),DOM方便作業(yè)人員快速識別植被茂密地區(qū)、水系、溝坎、道路等地物邊界及屬性信息,在點(diǎn)云提取斷面的基礎(chǔ)上,提高縱橫斷面生產(chǎn)的精度。

    2 融合點(diǎn)云和影像數(shù)據(jù)自動生產(chǎn)線路縱橫斷面技術(shù)路線

    中鐵一院LiDAR點(diǎn)云綜合處理系統(tǒng)結(jié)合線路縱橫斷面測繪的特點(diǎn),基于C++語言開發(fā),從點(diǎn)云經(jīng)過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換開始,實(shí)現(xiàn)方式如下:

    1)點(diǎn)云濾波及精分類:采用漸進(jìn)三角網(wǎng)加密算法對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,并進(jìn)行人機(jī)交互,精確分類地面點(diǎn)。

    2)導(dǎo)入線路設(shè)計(jì)中線以及中樁坐標(biāo),可以通過交點(diǎn)法及線元法實(shí)現(xiàn)。

    3)過中樁坐標(biāo)作設(shè)計(jì)中線的垂線、法線或與設(shè)計(jì)線條成一定角度的線,得到初始斷面線段。

    4)斷面高程計(jì)算。

    a.將3)中提取到的斷面線按1 cm(預(yù)設(shè)參數(shù))等分,插入節(jié)點(diǎn);

    b.遍歷每根斷面線的節(jié)點(diǎn),在三角網(wǎng)上其定位所在三角形,使用線性插值法內(nèi)插得到每個節(jié)點(diǎn)的高程。

    線型內(nèi)插公式:

    A = ((p2[y] - p1[y])×(p3[z] - p1[z])-(p2[z] - p1[z])×(p3[y] - p1[y]));

    B = ((p2[z] - p1[z])×(p3[x] - p1[x])-(p2[x] - p1[x])×(p3[z] - p1[z]));

    C = ((p2[x] - p1[x])×(p3[y] - p1[y])-(p2[y] - p1[y])×(p3[x] - p1[x]));

    D = (0-(A×p1[x] + B×p1[y] + C×p1[z]));

    p[z] = -(A/C)×p[x] - (B/C)×p[y] - (D/C);

    注:p1,p2,p3分別為p點(diǎn)定位所在三角網(wǎng)三個頂點(diǎn)。

    c.根據(jù)閾值使用道格拉斯—普克算法,對上述加密節(jié)點(diǎn)進(jìn)行簡化,保留斷面線特征點(diǎn)。

    步驟:

    第一,連接斷面線首尾A,B兩點(diǎn)得到直線AB。

    第二,遍歷斷面線節(jié)點(diǎn),計(jì)算每個點(diǎn)到直線AB的距離,得到距離最大的點(diǎn)C,其到AB的距離為d。

    第三,比較d與給定的特征點(diǎn)高差閾值,如果其大于該閾值,則該點(diǎn)為特征點(diǎn),否則,刪除該點(diǎn)。

    第四,將AC與BC分別進(jìn)行連接,分別重復(fù)第一~第四步驟,計(jì)算出所有特征點(diǎn)。

    5)對等分點(diǎn)和特征點(diǎn)按到斷面線第一個點(diǎn)的距離遠(yuǎn)近進(jìn)行排序,得到斷面線。

    6)斷面結(jié)合影像進(jìn)行屬性添加。

    7)斷面成果輸出。

    3 項(xiàng)目實(shí)例

    3.1 項(xiàng)目概況

    本項(xiàng)目位于重慶市梁平區(qū)境內(nèi),屬于丘陵地區(qū),多植被和溝渠,高差小于200 m,線路長度65.1 km,全線預(yù)計(jì)橫斷面8 490個,采用大疆M600搭載測程為250 m的LiDAR系統(tǒng),正射影像采用大疆精靈4 RTK方式獲取,全線采集點(diǎn)云面積及正射影像26.9 km2。

    3.2 LiDAR及影像數(shù)據(jù)獲取及處理

    LiDAR數(shù)據(jù)獲取按照1∶500精度進(jìn)行設(shè)計(jì),點(diǎn)密度為21.4個/m2,現(xiàn)場作業(yè)圖見圖5。數(shù)據(jù)采集完后,按照點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理流程,經(jīng)過各項(xiàng)檢查后,輸出精細(xì)分類后的地面點(diǎn),見圖6。

    3.3 縱橫斷面成果輸出

    1)導(dǎo)入精分類后的地面點(diǎn)云。

    把經(jīng)過精細(xì)分類后的點(diǎn)云導(dǎo)入中鐵一院LiDAR點(diǎn)云綜合處理系統(tǒng),并進(jìn)行地表三維模型的生成,見圖7。

    2)根據(jù)線路設(shè)計(jì)要素,使用交點(diǎn)法或者線元法導(dǎo)入相應(yīng)設(shè)計(jì)要素,見圖8,包括起點(diǎn)坐標(biāo)、起點(diǎn)里程、直緩點(diǎn)坐標(biāo)、緩和曲線長、半徑等,作為線路縱橫斷面提取的依據(jù)。

    3)設(shè)置斷面寬度、特征點(diǎn)高差及間隔,輸出滿足設(shè)計(jì)要求的縱橫斷面,見圖9。

    4)加載正射影像和斷面數(shù)據(jù)信息,實(shí)現(xiàn)河流、溝渠及道路等屬性信息的判斷,見圖10,輔助提供完整的測繪成果。

    5)按照設(shè)計(jì)需求,輸出緯地、鐵一院等格式斷面成果,見圖11。

    3.4 效果

    1)點(diǎn)云平面和高程精度比對。

    采用GNSS RTK方式實(shí)測覆蓋全線范圍的道路、稻田地、林區(qū)點(diǎn)位的高程點(diǎn),共計(jì)7 624個,與精分類后的地面點(diǎn)云進(jìn)行比對,結(jié)果見表1;采用全站儀方式采集房角、井蓋等155個特征點(diǎn)平面坐標(biāo),并與點(diǎn)云數(shù)據(jù)比對,結(jié)果見表2。

    表1 點(diǎn)云高程精度統(tǒng)計(jì)表

    表2 點(diǎn)云平面精度統(tǒng)計(jì)表

    結(jié)論:經(jīng)統(tǒng)計(jì)本項(xiàng)目機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)平面中誤差為±0.069 m,高程中誤差為±0.124 m,滿足作為線路縱橫斷面數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的精度要求。

    2)橫斷面提取綜合精度比對。

    全線共布設(shè)61個橫斷面,實(shí)測縱斷面67.1 km,全部采用GNSS RTK方式采集實(shí)測數(shù)據(jù),根據(jù)特征點(diǎn)的坐標(biāo),縱橫斷面的平面及高程精度統(tǒng)計(jì)見表3,表4。

    表3 縱橫斷面總體高程精度統(tǒng)計(jì)表

    表4 縱橫斷面總體平面精度統(tǒng)計(jì)表

    結(jié)論:經(jīng)統(tǒng)計(jì)通過實(shí)測的縱橫斷面比對,縱橫斷面整體平面中誤差為±0.087 m,高程中誤差為±0.142 m,總體滿足設(shè)計(jì)及相應(yīng)規(guī)范要求,但是在植被覆蓋特別嚴(yán)重、有植被的坎下等區(qū)域會出現(xiàn)高程精度比較差的點(diǎn),需外業(yè)補(bǔ)測糾正補(bǔ)充。

    4 結(jié)語

    4.1 結(jié)論

    本文提出的融合LiDAR和影像數(shù)據(jù)線路縱橫斷面自動提取方法,集成了線路縱橫斷面的自動提取、屬性檢查及不同格式的成果輸出等功能,通過項(xiàng)目實(shí)測驗(yàn)證比對可以得到:

    1)融合LiDAR與影像數(shù)據(jù)自動提取線路縱橫斷面的方法可以實(shí)現(xiàn)線路縱橫斷面的自動提取,并借助正射影像,實(shí)現(xiàn)陡坎、道路、水系及房屋等屬性判別,可以實(shí)現(xiàn)不同格式的成果輸出;

    2)融合LiDAR與影像數(shù)據(jù)進(jìn)行線路縱橫斷面提取,整體平面中誤差為±0.087 m,高程中誤差為±0.142 m,滿足設(shè)計(jì)及規(guī)范要求;其精度主要取決于點(diǎn)云精分類后的精度,特別在植被覆蓋特別嚴(yán)重、渠底、坎下等區(qū)域,精度普遍較差;

    3)融合LiDAR與影像數(shù)據(jù)自動提取線路縱橫斷面的方法,提高了成果輸出的自動化水平和集成化程度,顯著提高了線路勘測的整體效率,必將成為線路勘測階段必備的技術(shù)手段。

    4.2 現(xiàn)階段存在的問題

    1)雖然機(jī)載LiDAR具有一定的植被穿透性,但是在植被覆蓋特別嚴(yán)重的區(qū)域,還需要外業(yè)補(bǔ)測輔助線路縱橫斷面的成果輸出;

    2)如何借助分類后的點(diǎn)云和影像數(shù)據(jù),進(jìn)一步提高點(diǎn)位屬性信息判別的精度和自動化水平是下一步研究的重點(diǎn)。

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