激光三维雷达扫描在房地一体中的应用探讨

激光三维雷达扫描在房地一体中的应用探讨

李文超

山东正元数字城市建设有限公司 山东省烟台市 264003

摘要：房地一体工程中应将地上建筑如房屋等构筑物，进行精准测量，以此获取坐标信息，为后续建设项目提供基础数据依据。传统房地一体的测量采取人工配合测绘仪器的方式完成，该过程耗时耗力，不利于测量效率，现阶段采用激光三维雷达对待测区域内的房屋地理信息做出勘测，能精准描绘出周边地形地貌，突出区域特征，并在立体点云数据库中进行数据信息处理，以此达成房地一体勘测工程目的。

关键词：激光三维雷达扫描；房地一体；应用

1激光三维雷达扫描技术

1.1技术原理

激光三维雷达系统内包含了激光测距仪和高精度的惯性测量仪器，另外该系统运作时结合了GPS技术，提高定位能力，该系统整合激光、计算机科学以及测量、定位技术，高度集中作用下，为房地一体勘测提供了高精度的扫描办法。激光雷达系统采用激光扫描设备，将房地目标进行激光扫描，由此得出两者间的实测空间距离，同时使用差分接收机，获取激光发射位置的瞬时性空间坐标。另外使用惯性测量单元对飞行平台姿态角进行获取，得出仰俯角度、侧滚角度和偏航角度，充分利用以上数据，便可准确得到地物的地理空间信息、边角长度信息，最终建立三维坐标系，用坐标数据表示地物表面位置信息。

1.2技术特点

使用激光三维雷达的扫描技术，可在其运行中、数据结论等环节下归纳出四个技术特点。第一，该技术可实现非接触的测量方式，因为使用激光雷达装置，并不需要反射棱镜做以位置信息的定位支持，技术可直接作用于待测地物表面，由此采集到精准的三维数据信息。第二，数据采样比例较高，使用传统空地一体勘测技术，多为人力与测绘仪器相配合的方法，导致测量中的采样点数据较少，并不能最为精准得出测量数据，而雷达扫描可将测量区域内的众多采样点属于同时采样，提高采样率。第三，该技术主动状态下发射扫描光源，并可通过自身的激光发射频率，判断回波信息反馈中的地物三维坐标信息。第四，该技术拥有较高分辨率，能够针对目标物的点位数据，做出高精度数据的判断。

2房地一体应用中的分析

2.1应用流程

在3D激光雷达扫描技术的综合应用下，可以对整个应用过程进行详细分析，如图1所示，以改进应用，并在待测目标建筑物的地理信息采集过程中实施。首先，在被测区域进行人工测量，并在合理位置设置图像控制，确保采集的数据点相对完整；其次，对数据进行处理时，要对航拍照片进行适当的整理，导入到图像控制中，进行空域三维计算，不断优化数据，建立三维真实场景模型；然后输出模型，得到正射影像图，得到完整数据信息下的空三维报表；然后制作地形图，合理制定配置方案，采用DP绘图法验证地形图的质量，布置图形，提供清晰的可视图形；验证雷达扫描技术的精度，通过现场测量与模型精度的交叉验证，完成图形精度分析；最后，提交技术成果，包括综合房地产调查项目的三维模型、正射影像和精确地形图。

2.2项目背景

综合房地产调查项目选择了中国的一个自然村。从该项目获得的数据将用于整合和建立数据库，并保留当地土地资源。本项目现场修复项目需要测绘近40000块土地，精度为5cm。在调查过程中，由于被测房屋分散，周围植被茂密，传统的测量方法无法获得准确的数据。因此，采用激光三维雷达测量方法，可在综合房地产项目中获得满足精度要求的测量数据结果。在开放区域，采用飞机搭载方式采集点云数据，选择区域内坐标位置已知的点，建立静态基站进行差分后处理分析。

2.3外业数据采集

外业数据采集是“房地一体”测量的基础，在外业数据采集开始之前，应尽可能地收集测绘区域内1∶10000区域地形图，并收集调查区已有的房地资料信息，以googleearth平台为基础建设地形三维模型，根据地形变化特征划分飞行子区以及确定飞行航线等参数，确定调查过程中采集点密度等参数。此外，在实地测量之前，对测量区域进行外业实地踏勘，充分了解调查区的地形地貌特征以及植被覆盖情况，并在乡镇广场上假设GPS基准站，用以对机载动态差分全球定位接收机测定的三维坐标进行误差校正。为了提高“房地一体”测量的精度，在数据采集过程中可对房地聚集区和耕地空旷区采用平行飞行和垂直交叉飞行模式，能够有效地提高测量精度。无人机扫描过程中，操作人员要及时调整航速、行高以及飞行姿态等参数，确保所采集的数据是可靠的。每天完成数据采集任务后，应及时查看当天数据质量，若质量不符合基本要求，则需重新采集。

2.4数据处理

数据处理是影响三维测量精度的关键环节之一，主要包括数据的预处理、点云数据滤波处理、异常点滤波处理和地物点分类提取等几个部分。其中，点云数据的预处理是将机载中的原二进制点云数据转换成标准格式，并对标准格式点云数据的三维坐标与地面基准点的三维坐标进行校正处理，进而将处理好的数据进行拼接和纠正重叠带高程；点云数据滤波处理是提高特征提取、地形重建以及DEM等产品精度的基础，通常采用基于分割的方法、基于表面的方法、数学形态滤波法以及逐渐加密的滤波算法进行，本文在滤波处理中采用渐进窗口尺寸的数学形态学滤波算法，能够较好的保留建筑、农田与地形细节特征，进而提高“房地一体”测量精度；异常点滤波是以1∶10000地形图为基础数据，建立不同区块的高程阈值以及高程差阈值，进而对新获得的点云高程数据进行异常点筛查处理；地物分类提取主要针对地面点和非地面点，多采用渐进三角网滤波算法进行处理，将点云数据中的农作物、乔木等植物与地物点进行分离。点云数据处理完成后将三维坐标信息数据导入至CASS地形地籍成图软件中，编辑后输出成果图件。

2.5扫描技术试验数据分析

对该项目技术做出试验数据分析，首先应判断技术数据的获取模式，当测量区域位置处于房屋及电线密集区时，可采用背包作业模式，而在较为空旷的区域时，则采用无人机搭载模式进行点云数据采集。在测区附近选取一个坐标的已知点，在该点上架设静态基站，并带入点云数据进行后差分处理。在采集过程中尽量匀速步行，尽可能避免急拐弯以及快速掉头导致惯导记录错误而造成测量误差。

当数据采集完成，则需对地面结构部署检查点，为确保数据准确，检查点应选择在点云测量中具备较高辨识度、清晰度的地物目标物角点，可有效提高数据精度。当激光点云数据得出后，使用地面上搭设的静态基站，进行后差分技术的运用，经解算后推导出点云数据，将该数据统一命名，格式后缀为Las。当点云数据软件选择了原有检查点进行位置分析，该布设位置上推导出相应的云坐标，再利用该坐标与RTK检查点的坐标以对比，由此得出检校点、测量点等点位的精度数据，还可得出实测数据与图解数据的误差分析，将激光点云技术的相对精度以数据展示。

从精度的统计数据中可知，激光雷达点云的数据，可将点位误差降至0.054m左右，最大的残差误差数据也不超过0.063m，因此能够充分满足房地一体中的测量精度要求。其中要求规定，明显界址位置的检查点位置精度要达到5cm、隐蔽界址位置精度为7.5cm，相对精度要求为10cm，而该项目中误差平均为0.064m，所以也可满足相对精度要求。

结论

综上所述，无人机载三维激光雷达测绘技术较传统的全站仪、RTK等测绘方式具有测绘时间短、采集速度快、数据精度高、三维信息丰富、经济效益好等优点。在当前农房外业调查工作任务繁重、工期紧张的背景下，加强无人机载三维激光雷达系统在山地丘陵、农房分散地区的“房地一体”测量工作中的应用是必要的。

参考文献：

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