水上水下一體化測繪關(guān)鍵技術(shù)研究

摘 要：為了解決獲取水上水下地理信息困難的問題，提高測繪的精度和效率，本文深入研究了水上水下一體化測繪的關(guān)鍵技術(shù)。通過介紹一體化測繪的基本原理、技術(shù)路線和實施方法，提出通過船載激光雷達掃描與激光測距、水上水下一體化數(shù)據(jù)處理、點云數(shù)據(jù)去噪、點云分割與測繪實現(xiàn)測繪的新方法。研究結(jié)果表明，水上水下一體化測繪技術(shù)能夠有效地整合水上和水下的地理信息，提高測繪的精度和效率。同時，該技術(shù)還能為地理信息系統(tǒng)提供更加全面和準確的數(shù)據(jù)支持，為相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究和應(yīng)用提供有力支持。

關(guān)鍵詞：水上水下；一體化；測繪

中圖分類號：P 20" " 文獻標(biāo)志碼：A

隨著科技的發(fā)展和地理信息需求的日益增長，水上水下一體化測繪已成為水域工程建設(shè)、環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域的重要技術(shù)。水上水下一體化測繪將傳統(tǒng)的大地測繪與水下地形測量相結(jié)合，通過綜合運用遙感、全球定位系統(tǒng)（GPS）、聲吶、多波束測量等多種技術(shù)手段，對水上水下地形數(shù)據(jù)進行同步獲取與處理[1]。這種技術(shù)不僅提高了測繪的效率和精度，而且為水域環(huán)境的綜合評價和利用提供了重要依據(jù)。本文將重點探討水上水下一體化測繪的關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用。

1 船載激光雷達掃描與激光測距

船載激光雷達掃描是一種先進的測量技術(shù)，通過使用激光雷達系統(tǒng)，能夠在水上和水中進行高精度測量、繪圖。這種技術(shù)利用激光雷達傳感器發(fā)射激光脈沖，并測量反射回來的時間，以獲取目標(biāo)物的距離和位置信息。船載激光雷達掃描系統(tǒng)通常包括激光雷達傳感器、GPS接收器、慣性測量單元（IMU）和計算機處理單元等部分。激光雷達傳感器負責(zé)發(fā)射和接收激光脈沖，GPS接收器提供位置信息，IMU提供姿態(tài)信息，而計算機處理單元則負責(zé)處理數(shù)據(jù)并生成高精度的地圖和模型[2]。船載激光雷達掃描的優(yōu)點包括高精度、高效率、高可靠性以及能夠在各種天氣和光照條件下進行測量。這種技術(shù)廣泛應(yīng)用于海洋環(huán)境監(jiān)測、水下考古、海洋工程、海岸帶測繪等領(lǐng)域。在海洋環(huán)境監(jiān)測方面，船載激光雷達掃描可以用于測量海床、海流、水深、水質(zhì)等參數(shù)，為環(huán)境保護、資源管理和災(zāi)害預(yù)警提供數(shù)據(jù)支持。在水下考古方面，這種技術(shù)可以幫助考古學(xué)家發(fā)現(xiàn)和定位水下遺址和文物。在海洋工程方面，船載激光雷達掃描可以用來測量海底地形、水下障礙物和海底資源等，為海洋工程建設(shè)和管理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在海岸帶測繪方面，這種技術(shù)可以用于繪制海岸線、海灘地形和沿海建筑物等，為沿海地區(qū)的管理和規(guī)劃提供重要依據(jù)[3]。船載激光雷達掃描是一種非常重要的測量技術(shù)，能夠提供高精度、高效率測量數(shù)據(jù)，為各種海洋應(yīng)用提供基礎(chǔ)支持和保障。圖1為船載激光雷達掃描體系結(jié)構(gòu)圖。

利用激光測距裝置對地面點進行測距，利用掃描裝置對100度開角進行掃描，獲得海量寬幅面地面點的3D坐標(biāo)。為使各傳感器的位姿保持一致，將各傳感器剛性連接到船上。主要用攝像機群對測量對象進行實時采集，并將其用來融合多源點云數(shù)據(jù)，例如 RGB真彩點云、聯(lián)合調(diào)整等。

激光測距是一種采用激光測距裝置進行激光測距的方法，該方法首先將一束或一系列短時脈沖激光從發(fā)射裝置發(fā)射到目標(biāo)，其次將其反射回來，傳輸?shù)浇邮斩?，最后獲得發(fā)射端到目標(biāo)之間的距離。

脈沖測距（通過直接測時算出距離的脈沖調(diào)制）[4]。脈沖測距技術(shù)是一種基于激光脈沖在空間中來回傳輸?shù)姆椒??？梢岳霉剑?）計算目標(biāo)地物與發(fā)射裝置支架的距離。

（1）

式中：R為目標(biāo)地物與發(fā)射裝置支架的距離；c為光速；t為激光脈沖在空間當(dāng)中完成一次往返傳播所需的時間。對上述公式進行微分求解得到公式（2）。

（2）

式中：?R為距離分辨率；?t為計時器精度。通過上述計算，實現(xiàn)激光測距。

2 水上水下一體化數(shù)據(jù)處理

針對船載激光雷達掃描的水上水下一體化數(shù)據(jù)進行處理。激光雷達數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)見表1。

針對上述結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，采用C++結(jié)合Python編程語言，按照激光數(shù)據(jù)指定協(xié)議解析所需要的各項數(shù)據(jù)[5]。對三維點云數(shù)據(jù)進行解析，需要結(jié)合空間坐標(biāo)關(guān)系如圖2所示。

在WGS-84坐標(biāo)系中，激光角可以通過公式（3）轉(zhuǎn)換坐標(biāo)。

（3）

式中：RL為瞬時激光束坐標(biāo)系到激光掃描參考坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣；RM為激光掃描裝置與傳感器之間的旋轉(zhuǎn)矩陣；RN為慣性導(dǎo)航參考坐標(biāo)到當(dāng)?shù)厮絽⒖甲鴺?biāo)系之間的旋轉(zhuǎn)距離；（x84，y84，z84）為在WGS-84坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；（xG，yG，zG）為定位中心平面坐標(biāo)。

當(dāng)進行數(shù)據(jù)處理時，為進一步消除安置角的偏差，隨機選取一座中等高程的橋梁，在此基礎(chǔ)上，利用船舶上的移動式激光三維測量技術(shù)對被測橋的下表面進行測量，并對其進行兩次掃描，得到對應(yīng)的位置角誤差[6]。圖3為安置角偏差解算示意圖。

由圖3可知，當(dāng)存在安置角偏差時，兩次掃描結(jié)果將存在一條預(yù)期前進方向相同的相交直線，此時安置角的誤差角度如公式（4）所示。

（4）

式中：αM為安置角偏差。在此基礎(chǔ)上，利用最小二乘原理，首先，對同一點進行多次觀測，得到一系列的側(cè)偏角誤差參量，其次，利用最小二乘法計算安置角的誤差。最后，將計算的安置角度偏移量輸入定位角度偏移校正程序中，加入點云數(shù)據(jù)的解算中，若校正后的點云結(jié)果良好，則停止校正，反之，則繼續(xù)校正。

3 點云數(shù)據(jù)去噪

當(dāng)對水上水下一體化進行測繪時，由于各種原因影響，例如人為干擾或掃描設(shè)備的局限性，因此所獲取的三維點云數(shù)據(jù)中可能存在一些噪聲和離群點[7]。這些噪聲和離群點會降低測繪的精度，因此需要對其進行去噪處理。為了實現(xiàn)這個目標(biāo)，可以利用PCL（Point Cloud Library）點云庫中的pcl：RadiusOutlierRemoval類。這個類可以有效地去除點云中的離群點和噪聲點。

先創(chuàng)建一個對象，并為其指定輸入的點云數(shù)據(jù)。通過設(shè)置一些參數(shù)，例如半徑和半徑內(nèi)點的個數(shù)等定義過濾條件。值得注意的是，通常會設(shè)定一個半徑閾值，并根據(jù)該閾值來遍歷點云數(shù)據(jù)[8]。在每個點周圍，如果發(fā)現(xiàn)半徑內(nèi)的其他點的數(shù)量少于預(yù)設(shè)的閾值，那么這個點就是離群點或噪聲點，并從點云中移除。

通過這種方式，可以有效地去除點云中的噪聲和離群點，從而提高測繪的精度。這對水上水下一體化測繪來說是非常重要的，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和應(yīng)用的基礎(chǔ)。

利用半徑濾波器設(shè)定半徑閾值，去除位于半徑內(nèi)小于點數(shù)閾值的點，如圖4所示。

按照圖4，通過設(shè)定半徑d和半徑內(nèi)的點數(shù)，實現(xiàn)二維點的濾波。例如，當(dāng)設(shè)置的閾值為2時，此時左側(cè)圓圈內(nèi)的點和右側(cè)圓圈內(nèi)的點被剔除。當(dāng)設(shè)置的閾值為5時，此時3個圓圈內(nèi)的點均被剔除。受陸地、海洋邊界等因素影響的多波束點云數(shù)據(jù)邊界具有顯著的外差，利用降噪算法徹底去除噪聲點，該方法可以用于多波束信號的自動降噪處理，以提高信號處理的效率。

4 點云分割與測繪

水上水下一體化測繪中的點云分割與測繪是實現(xiàn)高效、高精度測量水域環(huán)境的重要環(huán)節(jié)。點云分割是將獲取的點云數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則和算法進行分類、識別和分割，以區(qū)分不同的目標(biāo)物，例如水面、水下地形、水下障礙物等。將點云數(shù)據(jù)劃分到存在空間依賴關(guān)系的體素中，點云的體素化可以最大程度地保持點云的幾何特性，并可通過3D卷積來處理。利用PointNet模型在原始的三維點云數(shù)據(jù)上部署深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，其關(guān)鍵流程如下。

首先，輸入數(shù)據(jù)對齊。輸入一幀原始點云數(shù)據(jù)集合，通常表示為一個張量nX3。其中，n代表點云的數(shù)量，3則對應(yīng)每個點的坐標(biāo)。這些數(shù)據(jù)會與一個由T-Net學(xué)習(xí)得到的旋轉(zhuǎn)矩陣相乘，在具體的空間變換中，保持模型的不變性。

其次，特征提取與升維。經(jīng)過多層感知機mlp處理，對數(shù)據(jù)進行特征提取，并將維度升至64。這個過程同樣由T-Net負責(zé)數(shù)據(jù)對齊。

再次，全局特征提取。利用另一層多層感知機mmlp進行特征提取后，通過最大池化操作對特征進行融合，從而生成全局特征。局部與全局特征融合：為了實現(xiàn)語義分割任務(wù)，PointNet會將局部特征和全局特征進行疊加。這一步可以保證模型同時捕捉點云數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)和全局結(jié)構(gòu)。

最后，輸出語義分割結(jié)果。經(jīng)過兩次多層感知機mlp處理后，模型會輸出語義分割后的點云數(shù)據(jù)。

這種模型結(jié)構(gòu)使PointNet處理點云數(shù)據(jù)時具有強大的特征捕捉能力和魯棒性，尤其在復(fù)雜的3D場景中表現(xiàn)優(yōu)異。這種結(jié)構(gòu)也為后續(xù)的點云處理任務(wù)提供了新的思路和方法。

在點云分割后，需要進行測繪，將分割后的點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具體的地理信息，例如地形圖、建筑物模型等。在測繪過程中，需要采用適當(dāng)?shù)乃惴ê蛙浖ぞ?，對點云數(shù)據(jù)進行處理、分析和建模，以獲取準確的地理信息。

在水上水下一體化測繪中，點云分割與測繪的精度和效率直接影響整個測量系統(tǒng)的性能。因此，需要采用先進的算法和技術(shù)，提高點云分割與測繪的精度和效率，從而為各種水域環(huán)境應(yīng)用提供準確、可靠的數(shù)據(jù)支持。

總之，水上水下一體化測繪中的點云分割與測繪是實現(xiàn)高效、高精度測量水域環(huán)境的重要環(huán)節(jié)，需要采用先進的算法和技術(shù)，提高點云分割與測繪的精度和效率，為各種水域環(huán)境應(yīng)用提供準確、可靠的數(shù)據(jù)支持。

5 結(jié)論

水上水下一體化測繪技術(shù)的應(yīng)用前景廣泛，不僅可用于海洋資源開發(fā)、港口建設(shè)、水域環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域，還可用于海洋科學(xué)研究、災(zāi)害預(yù)警與防治等。未來，隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，水上水下一體化測繪將朝著自動化、智能化、精細化的方向發(fā)展，為人類探索和利用海洋資源提供更加有力的技術(shù)支持。水上水下一體化測繪是目前地理信息獲取的重要手段，對推動海洋資源的合理開發(fā)與利用具有重要意義。本文對水上水下一體化測繪的關(guān)鍵技術(shù)進行深入探討，包括遙感技術(shù)、GPS技術(shù)、聲吶技術(shù)和多波束測量技術(shù)等。這些技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展，將進一步提高水上水下一體化測繪的效率和精度，為海洋工程的建設(shè)與管理提供重要的技術(shù)支持。

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