周長江,張晨輝
(1. 濟(jì)南市勘察測(cè)繪研究院,山東 濟(jì)南 250101; 2. 山東省城市空間信息工程技術(shù)研究中心,山東 濟(jì)南 250101)
城市部件是城市基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分,是城市運(yùn)行管理服務(wù)平臺(tái)的基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù),是智慧城市、智慧城管建設(shè)的基礎(chǔ)。為滿足國家對(duì)社會(huì)治理、城市管理的現(xiàn)代化及精細(xì)化要求,新時(shí)代的城市部件普查工作應(yīng)重視新設(shè)備新手段的應(yīng)用,探索大范圍、快速、高效的城市部件普查方法。
傳統(tǒng)的城市部件普查方法是依托傳統(tǒng)測(cè)繪方式采用“GPS-RTK+全站儀”技術(shù),該方法采集效率低、生產(chǎn)成本高、難度大、部件遺漏率高;有些普查項(xiàng)目在傳統(tǒng)測(cè)量方式基礎(chǔ)上采用移動(dòng)端采集APP進(jìn)行補(bǔ)充采集[1],受限于移動(dòng)端設(shè)備的定位精度,采集APP僅適應(yīng)于橋梁、停車場(chǎng)等空間位置概略表達(dá)的部件。隨著移動(dòng)測(cè)量技術(shù)的發(fā)展,車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)被應(yīng)用于部件普查,經(jīng)多地部件普查項(xiàng)目案例驗(yàn)證[2-4],車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)相比于傳統(tǒng)的測(cè)量與普查方法,其普查成果精度更高、成果更豐富[5-6],能夠大幅提高外業(yè)普查工作效率。
綜上,本文分別在外業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集、部件要素提取、現(xiàn)場(chǎng)核查及補(bǔ)調(diào)、成果展示及應(yīng)用等方面應(yīng)用多種新型測(cè)繪技術(shù),以期實(shí)現(xiàn)城市部件的高效采集和成果的有效利用。
國家新型基礎(chǔ)測(cè)繪體系為城市部件普查提供了新思路和新技術(shù)手段。按照新型基礎(chǔ)測(cè)繪的要求[7-8],一個(gè)地理實(shí)體只測(cè)一次,避免重復(fù)測(cè)繪,縮短生產(chǎn)周期,提高生產(chǎn)效率,提升基礎(chǔ)測(cè)繪有效供給能力;在成果應(yīng)用時(shí),實(shí)現(xiàn)一庫多能、按需組裝。因此,研究制定了以三維激光移動(dòng)測(cè)量技術(shù)為主、APP補(bǔ)調(diào)為輔的外業(yè)普查技術(shù)路線,以及智能化自動(dòng)提取為主、人工干預(yù)處理為輔的內(nèi)業(yè)部件提取及處理的技術(shù)路線。三維激光移動(dòng)測(cè)量的成果包括高精度點(diǎn)云及全景影像,能夠滿足大部分城市部件空間信息提取及部件照片截取的要求。
城市部件普查成果最終被應(yīng)用于城市運(yùn)行管理服務(wù)平臺(tái),作為其最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)資源、最小的管理單元。目前,國內(nèi)很多城市在開展城市運(yùn)行管理服務(wù)平臺(tái)建設(shè)實(shí)踐[9-10],按照要求,平臺(tái)需要依托城市信息模型平臺(tái)進(jìn)行建設(shè)。為滿足在CIM基礎(chǔ)平臺(tái)、城市運(yùn)管服務(wù)平臺(tái)等實(shí)景三維或數(shù)字孿生平臺(tái)上應(yīng)用的需求,在參考《數(shù)字化城市管理信息系統(tǒng)》(GB/T 30428-2020)等標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,對(duì)部件的空間定位精度(見表1)、要素類型及采集原則制定了更明確、更精準(zhǔn)的要求??傮w技術(shù)路線如圖1所示。
外業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(基礎(chǔ)點(diǎn)云及全景影像)采集包括3個(gè)階段:第1階段,采用車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng),采集測(cè)區(qū)內(nèi)所有道路,獲取高精度點(diǎn)云及全景影像成果;第2階段,采用便攜式三維激光掃描系統(tǒng),對(duì)移動(dòng)測(cè)量車未覆蓋到的路段進(jìn)行補(bǔ)測(cè);第3階段,車載點(diǎn)云成果與便攜式激光掃描點(diǎn)云成果配準(zhǔn)融合,形成完整的外業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)集成了高精度三維激光掃描儀、IMU慣性測(cè)量裝置、全景相機(jī)、高精度GNSS接收機(jī)等傳感器,同時(shí)配套外業(yè)操控、POS解算、點(diǎn)云融合生產(chǎn)、全景處理生產(chǎn)軟件等,最終成果主要為高精度點(diǎn)云和全景數(shù)據(jù)。車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)采集包括準(zhǔn)備工作、外業(yè)數(shù)據(jù)采集、采集成果質(zhì)檢、車載數(shù)據(jù)處理等環(huán)節(jié),其具體流程如圖2所示。
(1)準(zhǔn)備工作。通過資料收集和現(xiàn)場(chǎng)踏勘,確定測(cè)區(qū)內(nèi)道路的限高、道路施工狀況、通車情況、輔道可通行性等情況,獲取路線之間的關(guān)聯(lián)性,最終對(duì)車載采集路線、采集時(shí)間、基站架設(shè)位置、靜態(tài)停車區(qū)域進(jìn)行合理規(guī)劃,避免冗余或遺漏,提高外業(yè)采集效率和質(zhì)量。
(2)外業(yè)數(shù)據(jù)采集?;静杉瘯r(shí)間應(yīng)覆蓋車載外業(yè)采集時(shí)間,經(jīng)試驗(yàn),基站采用現(xiàn)有的GNSS基準(zhǔn)站且采樣間隔在1 s之內(nèi)能保證更高的成果質(zhì)量。為保證車載成果能滿足城市部件采集的要求,在遵循車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)常規(guī)采集規(guī)范的基礎(chǔ)上,需注意以下事項(xiàng):①一般城市道路行駛速度不宜超過40 km/h;②全景相機(jī)采用距離觸發(fā)方式,距離不大于12 m,確保拍到盡量多的部件;③采集過程中不宜與大車并行,盡量避免出現(xiàn)點(diǎn)云空洞、全景被遮擋現(xiàn)象;④采集時(shí)間避開早晚上下班高峰期、避開日照過弱時(shí)間,保證部件照片質(zhì)量。
(3)采集成果質(zhì)檢。在車載數(shù)據(jù)處理前對(duì)車載原始數(shù)據(jù)成果進(jìn)行質(zhì)量檢查,確保沒問題后再進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。車載原始數(shù)據(jù)包括:車載GNSS定位數(shù)據(jù)、基站數(shù)據(jù)、激光掃描軌跡數(shù)據(jù)、全景照片、原始點(diǎn)云文件。主要對(duì)這些數(shù)據(jù)的完整性及邏輯一致性進(jìn)行檢查:①檢查GNSS基站開始時(shí)間是否早于車載GNSS開始時(shí)間且基站結(jié)束時(shí)間晚于車載GNSS結(jié)束時(shí)間,若不滿足,后續(xù)POS解算將無法通過;②檢查基站數(shù)據(jù)的連續(xù)性、采樣頻率;③檢查全景照片、點(diǎn)云、IMU等原始文件大小、數(shù)量等。
(4)車載數(shù)據(jù)處理。將車載原始數(shù)據(jù)經(jīng)POS解算、點(diǎn)云融合生產(chǎn)、全景拼接處理、點(diǎn)云輸出等處理過程,得到高精度點(diǎn)云及全景照片成果,后續(xù)城市部件提取將主要依托該成果。
車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)能夠覆蓋測(cè)區(qū)內(nèi)絕大部分的道路,其數(shù)據(jù)成果滿足大部分部件提取的要求,但受道路限高、通行狀況、遮擋等因素的影響,還需要采取更加便攜靈活、適應(yīng)性強(qiáng)的便攜式三維激光掃描系統(tǒng)進(jìn)行補(bǔ)測(cè)[11],本文采用的是背包式三維激光掃描系統(tǒng)。在部件普查外業(yè)采集中,它適用于以下場(chǎng)景:①車輛無法通行的、較寬的、存在較多部件、與主道之間存在防護(hù)設(shè)施或綠化設(shè)施導(dǎo)致點(diǎn)云遮擋嚴(yán)重的輔道;②限高導(dǎo)致車輛無法進(jìn)入道路;③由于現(xiàn)場(chǎng)施工、堵車、路邊停車等狀況造成的較大范圍點(diǎn)云空洞或拍攝被遮擋。
便攜式激光掃描系統(tǒng)外業(yè)補(bǔ)充采集的生產(chǎn)流程包括確定測(cè)區(qū)、路線規(guī)劃、現(xiàn)場(chǎng)采集、數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容。檢查車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)的點(diǎn)云及全景成果,確定需要用便攜式激光掃描系統(tǒng)進(jìn)行補(bǔ)充采集的路段,進(jìn)一步規(guī)劃采集路線和采集時(shí)間,進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行掃描作業(yè),對(duì)外業(yè)采集的點(diǎn)云及照片成果用配套的軟件進(jìn)行自動(dòng)化處理,得到點(diǎn)云及全景照片成果。
便攜式激光掃描系統(tǒng)依靠SLAM+GNSS進(jìn)行定位,本文未采用通過控制點(diǎn)或標(biāo)靶進(jìn)行點(diǎn)云配準(zhǔn)的方法[12],而是在后處理階段采用多源點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合算法將便攜式激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與車載點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)融合。該技術(shù)路線有以下優(yōu)勢(shì):①可有效減少控制點(diǎn)測(cè)設(shè)及標(biāo)靶放置的外業(yè)工作量;②得到的點(diǎn)云成果是融合了車載點(diǎn)云和便攜式掃描點(diǎn)云的完整點(diǎn)云,填補(bǔ)了車載點(diǎn)云的空洞和缺失;③避免在基于點(diǎn)云提取部件要素過程中分別加載兩種點(diǎn)云文件造成的重復(fù)提取現(xiàn)象;④點(diǎn)云精度同樣可滿足部件提取要求,且作業(yè)效率更高。
點(diǎn)云配準(zhǔn)融合算法采用ICP(迭代最近點(diǎn))算法,配準(zhǔn)過程如圖3所示。根據(jù)同名特征點(diǎn)對(duì)背包原始點(diǎn)云和車載原始點(diǎn)云進(jìn)行裁剪和預(yù)處理,得到背包點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為源點(diǎn)云P,車載點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為目標(biāo)點(diǎn)云Q,點(diǎn)云P中的點(diǎn)pi從點(diǎn)云Q中查找距離pi歐式距離最短的點(diǎn)qi,通過pi和qi建立變換矩陣,并不斷迭代,最終得到最優(yōu)變換矩陣,實(shí)現(xiàn)兩點(diǎn)云重合。公式為
圖3 多源點(diǎn)云配準(zhǔn)流程
(1)
式中,R為旋轉(zhuǎn)變換矩陣;T為平移變換矩陣。
車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)及便攜式三維激光掃描系統(tǒng)通過外業(yè)掃描、內(nèi)業(yè)處理及點(diǎn)云融合獲取了高精度點(diǎn)云及全景照片,隨后便基于該成果按照規(guī)范要求對(duì)城市部件進(jìn)行提取。試驗(yàn)和實(shí)踐證明[13],高效率的部件要素提取軟件對(duì)城市部件普查的成本控制、精度提高、效率提升起著關(guān)鍵性作用。本文采用的是適應(yīng)部件采集需求的定制版LiDAR360 MLS三維要素提取軟件(如圖4所示)。該軟件具有以下優(yōu)勢(shì):①提供點(diǎn)云及全景雙屏聯(lián)動(dòng)操作,較小的城市部件僅依靠點(diǎn)云難以分辨,依托全景照片可提高人工識(shí)別準(zhǔn)確率;②提供多種自動(dòng)化/半自動(dòng)化部件要素提取方式,如基于AI的一鍵式全自動(dòng)道路要素識(shí)別與矢量化功能,可初步提取標(biāo)牌、井蓋等部件要素;③擁有完善的空間要素編輯及屬性編輯功能,方便提取過程中補(bǔ)充屬性信息;④具備針對(duì)部件要素快速截圖等便捷化功能。
圖4 要素提取軟件
受傳統(tǒng)技術(shù)條件限制,規(guī)范默認(rèn)所有部件均以點(diǎn)符號(hào)表示。很多部件單純以點(diǎn)符號(hào)表示,無法表達(dá)部件要素的真實(shí)輪廓特征,難以滿足精細(xì)化管理的要求,也不適合在三維數(shù)字孿生平臺(tái)中展示。三維激光移動(dòng)測(cè)量技術(shù)能夠提供更豐富、更精確的空間信息,可以支撐部件要素以更加精細(xì)化的方式進(jìn)行表達(dá)。
本文將城市部件要素按空間數(shù)據(jù)類型分為點(diǎn)、線、面3種,并規(guī)定了各類部件的空間要素類型及采集原則。大部分部件如各類井蓋、垃圾箱、行樹等能夠以點(diǎn)要素表達(dá)其空間特征的,仍然采用點(diǎn)符號(hào)表達(dá);桿狀地物、連續(xù)密集分布的地物如交通護(hù)欄等以線狀要素表達(dá);綠地附屬設(shè)施、隧道口等成片分布或輪廓較為重要的部件以面狀要素表達(dá)。
便攜式激光掃描系統(tǒng)雖然對(duì)車載點(diǎn)云提供了一定的補(bǔ)充作用,但受樹木、其他車輛遮擋的影響,點(diǎn)云中還是會(huì)出現(xiàn)不連續(xù)、范圍較小、無規(guī)律的空洞;同時(shí),部件普查需要采集部件的照片,受移動(dòng)測(cè)量設(shè)備的相機(jī)分辨率、拍攝距離等限制,較小的部件及距離拍攝點(diǎn)較遠(yuǎn)的部件,其照片清晰度不夠,部件易丟漏,部件類型易誤判。因此,本文開發(fā)了外業(yè)檢補(bǔ)調(diào)查APP(如圖5所示),用于補(bǔ)充遺漏的部件要素、完善部件屬性信息、采集更清晰的照片,還可對(duì)已采集的部件要素進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)核查。
圖5 外業(yè)檢補(bǔ)調(diào)查APP界面
調(diào)查手機(jī)一般采取混合定位方式(GNSS定位+基站定位+Wi-Fi定位),其定位精度一般在10 m以上[14],不滿足部件空間定位精度要求。本文基于便攜式亞米級(jí)GNSS接收機(jī)(北斗探針)輔助手機(jī)定位,經(jīng)調(diào)研[15]與驗(yàn)證,其固定解定位精度在0.2~0.5 m之間,在城市主干道上GNSS信號(hào)遮擋不嚴(yán)重,一般都能達(dá)到固定解精度,在高樓密集區(qū)的道路上會(huì)出現(xiàn)浮點(diǎn)解,精度在0.5~1.5 m之間,滿足城市部件定位精度要求。
外業(yè)檢補(bǔ)調(diào)查APP功能包括底圖展示操作、部件要素?cái)?shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出及展示、新增部件、部件屬性查看編輯、現(xiàn)場(chǎng)拍照、空間定位、外業(yè)標(biāo)記、工作量統(tǒng)計(jì)等。將有問題或缺失的城市部件數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,預(yù)置到研發(fā)的外業(yè)檢補(bǔ)調(diào)查APP中。外業(yè)調(diào)查人員手持外業(yè)檢補(bǔ)調(diào)查APP,實(shí)地檢查或驗(yàn)證部件位置及分類的準(zhǔn)確性并錄入部件屬性信息,對(duì)缺失的部件進(jìn)行補(bǔ)充調(diào)查。
城市部件要素?cái)?shù)據(jù)成果為GDB格式的空間數(shù)據(jù)及JPG格式的照片,通過在屬性表中記錄照片位置及名稱對(duì)兩者建立關(guān)聯(lián)。為更加直觀有效地展示并管理部件要素,研發(fā)了Web端城市部件展示系統(tǒng)(如圖6所示),可查看部件的空間位置、屬性信息、現(xiàn)場(chǎng)照片。該系統(tǒng)除了能夠進(jìn)行部件成果展示和信息管理外,還為照片檢查提供了一種便捷的手段。
圖6 部件展示系統(tǒng)
為實(shí)現(xiàn)部件數(shù)據(jù)的進(jìn)一步利用,采用二三維數(shù)據(jù)融合技術(shù)將部件數(shù)據(jù)在CIM基礎(chǔ)平臺(tái)中展示,如圖7所示,城市部件的矢量要素服務(wù)與實(shí)景三維可完美貼合,為實(shí)景三維數(shù)據(jù)提供了更加豐富的時(shí)空信息。
圖7 部件數(shù)據(jù)融入CIM基礎(chǔ)平臺(tái)
隨著測(cè)繪地理信息技術(shù)的發(fā)展,采用新型測(cè)繪技術(shù)的城市部件普查工作變得更加高效和智能。本文分別研究了外業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集、部件要素提取、現(xiàn)場(chǎng)核查及補(bǔ)調(diào)、成果展示及應(yīng)用等各個(gè)階段采用的新型測(cè)繪技術(shù)手段。外業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集階段,應(yīng)用了車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)、便攜式激光掃描系統(tǒng)、多源點(diǎn)云配準(zhǔn)融合等技術(shù),彌補(bǔ)了車載LiDAR的局限性,大大縮短了外業(yè)調(diào)查時(shí)間;部件要素提取階段,應(yīng)用了點(diǎn)云分類、基于點(diǎn)云要素提取、GIS數(shù)據(jù)建庫等技術(shù),提高了要素提取的自動(dòng)化程度;現(xiàn)場(chǎng)核查及補(bǔ)調(diào)階段,應(yīng)用了移動(dòng)GIS、混合定位、便攜式GNSS接收機(jī)輔助定位等技術(shù),為激光測(cè)量方式提供了有效補(bǔ)充,提高了移動(dòng)端采集的精度;成果展示及應(yīng)用階段,采用了WebGIS、數(shù)字孿生、二三維數(shù)據(jù)融合展示等技術(shù),實(shí)現(xiàn)了部件普查成果的有效展示和管理。城市部件普查成果如何在城市運(yùn)管服務(wù)平臺(tái)中深入應(yīng)用,還需要進(jìn)一步研究。