李運(yùn)江 王 冬 高 旭
(1.內(nèi)蒙古昊盛煤業(yè)有限公司,內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017212;2.山東科技大學(xué)測(cè)繪與空間信息學(xué)院,山東 青島 266590)
石拉烏素煤礦位于鄂爾多斯高原中南部,礦區(qū)地表呈現(xiàn)典型的高原堆積型沙丘地貌特征,地表大部被第四系風(fēng)積沙所覆蓋,植被稀疏,為沙漠~半沙漠地區(qū)。在沙漠環(huán)境從事傳統(tǒng)地形測(cè)量工作困難,目前在礦區(qū)地形測(cè)量工作中,無人機(jī)測(cè)量方式逐漸開始運(yùn)用,測(cè)量效率有了很大提升[1]。以無人機(jī)激光掃描為代表的空間測(cè)量技術(shù),能夠快速、有效地采集地表的坐標(biāo)數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù),獲取真實(shí)的地表形態(tài)[2]。無人機(jī)激光掃描技術(shù)能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)測(cè)量方法在礦區(qū)測(cè)量過程中所暴露的測(cè)量效率低、準(zhǔn)確性差等問題[3],故將其引入礦區(qū)地表地形測(cè)量工作中,不僅大幅提高了地形測(cè)量的效率,更為礦區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、地面沉降監(jiān)測(cè)等工作提供了巨大便利。
無人機(jī)激光掃描系統(tǒng)是以固定翼或多旋翼無人機(jī)作為載體平臺(tái),高度集成多種電子設(shè)備的新型測(cè)量系統(tǒng)。其主要由無人機(jī)、激光雷達(dá)測(cè)距儀、全球?qū)Ш叫l(wèi)星定位系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(Inertial Navigation System,INS)以及成像系統(tǒng)和控制單元等設(shè)備組成。激光測(cè)距儀可以快速精準(zhǔn)地對(duì)地表信息進(jìn)行采集,獲取被測(cè)對(duì)象離散隨機(jī)分布的三維空間點(diǎn)云數(shù)據(jù)。GNSS 為系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)的空間位置信息,INS 通過陀螺儀和加速度計(jì)等慣性傳感器測(cè)定系統(tǒng)的飛行姿態(tài)、位置信息和飛行速度等,以提高導(dǎo)航定位信息的準(zhǔn)確性。成像系統(tǒng)能夠采集地面的高分辨率影像,通過影像配準(zhǔn)的方法,可以使點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有被測(cè)地物的真實(shí)色彩RGB 信息??刂茊卧?fù)責(zé)協(xié)同GNSS、INS 以及激光測(cè)距儀等設(shè)備,存儲(chǔ)采集得到的測(cè)量數(shù)據(jù),同時(shí)將系統(tǒng)飛行軌跡與系統(tǒng)各個(gè)組成結(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)工作狀態(tài)等信息提供給地面控制臺(tái)。上述單元的集成,能使無人機(jī)激光掃描系統(tǒng)在GNSS 和INS 提供的位置信息下,快速獲取地面的高精度激光點(diǎn)數(shù)據(jù),圖1 為無人機(jī)激光掃描系統(tǒng)的測(cè)量原理。
圖1 無人機(jī)激光掃描系統(tǒng)測(cè)量原理
1.2.1 激光雷達(dá)系統(tǒng)選擇
試驗(yàn)選用的激光雷達(dá)系統(tǒng)集成了RIEGL miniVUX-1UAV 無人機(jī)激光掃描儀,該型激光掃描儀堅(jiān)固、輕巧、結(jié)構(gòu)緊湊,質(zhì)量?jī)H為1.55 kg,便于安裝于固定翼和旋翼無人機(jī);組合導(dǎo)航系統(tǒng),選用SPAN-IGM-S1 高精度MEMS 組合導(dǎo)航系統(tǒng),該系統(tǒng)集成了挪威Sensonor 的高精度慣性測(cè)量單元STIM300 和NovAtel OEM7700 板卡。采用一體化封裝,在不需要外接其他傳感器的前提下,能為用戶提供125 Hz 的高精度3D 位置、姿態(tài)和速度信息,同時(shí)集成高像素工業(yè)相機(jī)與系統(tǒng)控制模塊,搭載于長(zhǎng)航時(shí)多旋翼無人機(jī),一次作業(yè)飛行時(shí)間能夠達(dá)到30 min,能夠采集得到平面位置、高程絕對(duì)精度優(yōu)于5 cm 的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)。
1.2.2 測(cè)量?jī)?nèi)外業(yè)流程
無人機(jī)激光掃描進(jìn)行地形測(cè)量的外業(yè)流程可分為:場(chǎng)地踏勘、航線規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集;數(shù)據(jù)處理包括:數(shù)據(jù)解算、點(diǎn)云去噪、點(diǎn)云濾波等;生成等高線的方法可分為數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)生成等高線法和點(diǎn)云抽稀后直接生成等高線方法等。測(cè)量流程如圖2。
圖2 無人機(jī)激光掃描測(cè)量流程
試驗(yàn)區(qū)域位于內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗石拉烏素煤礦,數(shù)據(jù)采集區(qū)域選擇目前正在開采的北1 工作面地表,區(qū)域內(nèi)植被覆蓋多為干旱區(qū)針葉低矮植被和防風(fēng)固沙林。試驗(yàn)區(qū)域如圖3。外業(yè)數(shù)據(jù)采集前,首先要對(duì)測(cè)區(qū)進(jìn)行航線規(guī)劃,在電子地圖上對(duì)測(cè)區(qū)范圍進(jìn)行任務(wù)標(biāo)注,劃定數(shù)據(jù)采集區(qū)域,在采集區(qū)域內(nèi)進(jìn)行航線規(guī)劃。航線規(guī)劃時(shí),應(yīng)首要考慮數(shù)據(jù)采集所要求的點(diǎn)云精度、密度,綜合考慮無人機(jī)的性能、續(xù)航時(shí)間,確定無人機(jī)飛行的高度與重疊度。對(duì)于一次飛行不能完成采集任務(wù)的,需提前在電子地圖上選擇空曠、平整的場(chǎng)地作為中途起降點(diǎn),中途起降點(diǎn)必須經(jīng)過現(xiàn)場(chǎng)的踏勘,確保能夠滿足無人機(jī)起降的條件,才能進(jìn)行中途電池的更換。在工作面上方使用機(jī)載激光掃描系統(tǒng)對(duì)地進(jìn)行掃描測(cè)量,設(shè)置仿地飛行,飛行高度距地面100 m,水平飛行速度5 m/s,飛行作業(yè)時(shí)間大約25 min,相較于傳統(tǒng)方式極大縮短了外業(yè)工作的時(shí)間,減輕了勞動(dòng)負(fù)擔(dān)[4]。
圖3 試驗(yàn)區(qū)衛(wèi)星影像
由于目標(biāo)的物理特性、空氣環(huán)境中細(xì)微物質(zhì)與儀器誤差等因素的影響,機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)采集得到的原始點(diǎn)云中不可避免地存在少量的噪聲點(diǎn)。這些噪聲點(diǎn)一類是掃描儀發(fā)射的激光光束,缺失了目標(biāo)的返回信息,由此導(dǎo)致的粗差點(diǎn)叫遺失點(diǎn);另一類是系統(tǒng)誤差和飛鳥飛蟲導(dǎo)致的極低點(diǎn)和空中噪點(diǎn)統(tǒng)稱為外露點(diǎn)。雖然這些干擾點(diǎn)在整個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集合中占比較少,但因?yàn)槎鄶?shù)點(diǎn)云濾波分類算法通常選擇點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的一定區(qū)域高程最低點(diǎn)作為初始地面點(diǎn),如果選擇的最低點(diǎn)為噪聲點(diǎn),則會(huì)對(duì)一定區(qū)域范圍內(nèi)的濾波效果造成嚴(yán)重影響。所以,為了使點(diǎn)云數(shù)據(jù)的濾波分類結(jié)果有更高的精度,在進(jìn)行地面點(diǎn)分類前必須要將噪聲點(diǎn)從整體點(diǎn)云數(shù)據(jù)中進(jìn)行剔除。
漸進(jìn)加密三角網(wǎng)濾波依據(jù)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)坡度將其格網(wǎng)化,尋找每個(gè)格網(wǎng)內(nèi)最低點(diǎn)作為地面種子點(diǎn)構(gòu)網(wǎng),之后通過迭代逐層加密[5]。將格網(wǎng)內(nèi)地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)全部分類出來,是目前較為主流的地面點(diǎn)分類算法,其具體步驟如下:
1)將點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行格網(wǎng)化,依據(jù)高程值對(duì)每個(gè)格網(wǎng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)排序,遍歷所有格網(wǎng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù),選擇各格網(wǎng)中高程最低點(diǎn)作為起始的種子點(diǎn);
2)對(duì)初始地面種子點(diǎn)進(jìn)行構(gòu)網(wǎng);
3)遍歷各格網(wǎng)未分類點(diǎn),對(duì)各激光點(diǎn)投影到水平面所形成的三角形進(jìn)行查詢分析,計(jì)算未分類點(diǎn)與三角形之間距離,記為d,以及三角形各頂點(diǎn)與未分類點(diǎn)之間連線和三角形平面之間的夾角α1、α2、α3。如圖4 所示,將待分類點(diǎn)和迭代的距離與角度進(jìn)行對(duì)比,如果小于對(duì)應(yīng)閾值,那么將待分類點(diǎn)歸類于地面點(diǎn)中,將其加入三角網(wǎng)中。重復(fù)上述迭代直至所有未分類點(diǎn)分類完畢。
圖4 漸進(jìn)三角網(wǎng)加密算法原理
點(diǎn)云濾波效果如圖5。如圖5(a)所示,濾波前的點(diǎn)云除地面點(diǎn)以外,還包含了植被等各種無關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)真實(shí)地表形態(tài)的反映造成極大影響;濾波后的點(diǎn)云如圖5(b)所示,植被等無關(guān)信息已經(jīng)被濾除,有效地分離出地面點(diǎn),還原了真實(shí)的地表形態(tài)。
圖5 點(diǎn)云濾波效果對(duì)比圖
等高線測(cè)繪是地形測(cè)量的主要內(nèi)容之一,等高線是地形圖上地貌起伏表示的主要符號(hào),等高線的生成是地形圖測(cè)繪的重要工作之一。當(dāng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過濾波處理后,數(shù)據(jù)中建筑物、植被及其他地物特征得到濾除,但也導(dǎo)致獲得的地面點(diǎn)云中存在一定的數(shù)據(jù)空洞。因此基于地面點(diǎn)云進(jìn)行地表模型重建生成數(shù)字高程模型時(shí),需對(duì)數(shù)據(jù)缺失區(qū)域采用插值算法進(jìn)行修復(fù)生成契合原始地形起伏狀態(tài)的DEM。本文采用克里金插值法構(gòu)建DEM,通過DEM 生成的等高線效果如圖6(a)。
圖6 地形測(cè)量成果
機(jī)載激光點(diǎn)云除了通過構(gòu)建DEM生成等高線,還可以將濾波后的地面點(diǎn)云直接構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng),在三角網(wǎng)中各三角形邊上進(jìn)行等高線點(diǎn)的確定、等高線點(diǎn)的追蹤、等高線連接與等高線的光滑。但在此過程中,往往難以用到數(shù)量巨大的激光點(diǎn)數(shù)據(jù),海量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)不僅對(duì)于地形測(cè)量精度提升的空間有限,相反,還會(huì)造成計(jì)算機(jī)、繪圖軟件的卡慢,降低工作效率。故在進(jìn)行地形測(cè)量前,常需要進(jìn)行點(diǎn)云抽稀,在保證精度損失可控的前提下降低數(shù)據(jù)冗余度。本文選用基于曲率的點(diǎn)云抽稀算法:該算法通過計(jì)算點(diǎn)云表面的曲率作為抽稀判定的條件,在曲率大的區(qū)域減小抽稀倍數(shù),曲率小的區(qū)域增大抽稀倍數(shù),從而使整體抽稀倍數(shù)符合預(yù)設(shè)值。該算法可降低地形變化較大的復(fù)雜區(qū)域的抽稀率,增大地形平坦等簡(jiǎn)單區(qū)域的抽稀率,較好地顧及三維空間上的地形特征,能夠在減少數(shù)據(jù)量的同時(shí)較好地保留地貌形態(tài),對(duì)于溝坎,坡谷等特殊地形形態(tài)有較好保留效果。在CASS10.1 軟件中將抽稀后的點(diǎn)云直接生成等高線效果如圖6(b)。
為了評(píng)定兩種方式生成等高線的精度,在測(cè)區(qū)地表采用GNSS RTK 方法隨機(jī)測(cè)取30 個(gè)高程點(diǎn),將高程點(diǎn)展繪在地形圖上,并分別在其原位置內(nèi)插高程點(diǎn),分別按中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《數(shù)字測(cè)繪成果質(zhì)量檢查與驗(yàn)收》(GB/T 18316-2008)中計(jì)算兩種方法生成等高線的高程中誤差,見公式(1),檢測(cè)點(diǎn)高程與計(jì)算結(jié)果見表1。
表1 等高線高程精度評(píng)定表
式中:Hi為檢測(cè)點(diǎn)實(shí)測(cè)高程;hi為數(shù)字地形圖上相應(yīng)內(nèi)插點(diǎn)高程;n為檢測(cè)點(diǎn)高程個(gè)數(shù)。
由表1 可以看出,兩種方式測(cè)得的等高線精度均能夠滿足高精度的大比例尺數(shù)字測(cè)圖要求,這是由于無人機(jī)激光掃描測(cè)量方式相較于傳統(tǒng)手段,其數(shù)據(jù)采樣率高,故能生成更加精細(xì)的等高線以及地面模型,從而也能夠證明無人機(jī)激光掃描技術(shù)能夠測(cè)量得到高精度的地形信息。
本文將機(jī)載激光雷達(dá)運(yùn)用于礦區(qū)的地表地形測(cè)量中,通過內(nèi)外業(yè)的測(cè)量、數(shù)據(jù)處理,分別使用兩種方法生成礦區(qū)地表等高線,其作業(yè)效率是傳統(tǒng)手段所不可比擬的,尤其是在地形復(fù)雜、環(huán)境惡劣的條件下,其優(yōu)勢(shì)更加突出,不僅減輕了地測(cè)人員的勞動(dòng)負(fù)擔(dān),其測(cè)量的精度,也能夠滿足大比例尺測(cè)圖精度要求,且激光掃描的測(cè)量成果更加豐富,對(duì)于煤礦生產(chǎn)的數(shù)字化、智能化進(jìn)程提供了諸多便利。