复杂山区河道地形机载Lidar数据质量控制

　　摘要：为解决复杂山区地形传统测量工作中存在施测难度大、效率低、成本高等问题，以乌东德库区有人机载Lidar测绘项目为背景，对机载Lidar数据处理过程中的GNSS差分解算、坐标转换参数、各航带间的激光点云吻合情况、点云数据分类等质量控制进行了分析，并对点云数据精度进行了评价。结果表明：乌东德库区有人机载点云数据处理质量控制良好，其成果精度完全满足生产需求。机载Lidar对复杂山区地形数据的质量控制良好。

　　关键词：地形测量;机载Lidar;激光点云;乌东德库区

　　0引言

　　根据《2020年度金沙江下游梯级水电站水文泥沙监测任务书》要求，需开展乌东德水电站库区观音岩坝址-乌东德坝址干流及其主要支流正常蓄水位回水范围河段水道地形观测工作。但是，由于乌东德库区特殊的作业环境，运用传统作业手段测量地形时存在效率低、成本大等问题，成果难以达到高精度和可靠性要求。

　　2020年，乌东德库区地形测量为河道本底地形测量，对成果精度和可靠性要求高，同时由于其处于金沙江及其支流沿岸，在云南与四川交界的高山河谷、地形陡峭的特殊作业环境，采用传统全站仪、RTK等传统作业手段，很多区域作业人员无法到达，难以全面精准获取地形数据。同时外业测量存在较大安全隐患，因此亟待采用新技术、新方法解决以上作业难题。

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　　本次测量工作采用机载Lidar测量技术。研究该技术在复杂山区地形测量中的数据质量控制情况。机载Lidar测量具有效率高、受影响小、精度高、风险小等优势，对于库区地形测量具有较强实用性[1]，本文结合金沙江乌东德实际情况，全面介绍了机载激光雷达数据处理过程，并在各环节提出了相应的检验方法，有利于数据处理过程中的质量控制，使乌东德机载点云数据精度满足生产需要。

　　1概述

　　1.1技术简介

　　机载Lidar测量技术是一种主动式对地观测系统[2]，这种技术将激光测距技术、计算机技术、惯性测量单元(IMU)/DGPS差分定位等技术集成于一体，具有作业效率高和受天气影响小、精度高、作业风险相对较低等特点，且该技术已在国内外测绘领域得到成熟应用。此外，乌东德库区植被稀疏、地物较少，也给该项技术的应用创造了客观条件，利用机载Lidar施测乌东德库区陆上地形具有较强的适用性。综上，将乌东德库区水位抬升较大的乌东德坝址-拉鲊河段陆上地形采用机载Lidar方式作业。

　　1.2质量控制过程

　　质量管理应注重指挥和控制[3]，不能只重结果而轻过程。有人机载激光雷达生产质量管理属于全过程质量管理，包括承接任务、组织准备、技术设计、生产作业、过程检查，直到产品交付使用。坚持预防为主的指导思想，所有生产均应采取PDCA模式进行。

　　P(策划)为提供结果建立必要的目标和过程，D(实施)为实施过程，C(检查)是根据方针、目标和产品要求，对过程和产品进行监视和测量并报告结果，A(处置)是采取措施以持续改进过程。质量控制的关键是坚持各个生产环节质量检查。质量检查主要以自检、互检和专项检查为主，体现预防为主的思想，在薄弱点环节和关键环节设置检查点进行环环控制。

　　实际生产过程中，在开展乌东德水电站库区观音岩坝址-乌东德坝址干流及其主要支流正常蓄水位回水范围河段水道地形观测项目实施前，2019年6月对乌东德库区典型龙街河段进行无人机Lidar航测比测，比测精度满足相关规范和设计书的要求;项目实施中，对部分河段采用传统方法进行断面与地形比测，对比测精度统计比较;在生产作业各工序环节中建立质量检查制度，明确质量控制环节，确定技术指标和技术要求，提出质量控制方法，严格遵守上一工序必须经过质量检查，认可合格后方可流转到下一工序的制度。

　　2数据处理前的质量控制

　　2.1GNSS差分解算

　　航飞作业期间，在所有航飞作业地面基站同时架设2台及以上GNSS设备，同步观测并记录静态数据，经TBC后处理，与2013年控制网点三维坐标换算的距离与本次作业基线三维分量进行比较，以检核控制点稳定性。假如控制点检核结果不满足要求，那么就在附近连续测出3个以上稳定的控制点，重新解算本次作业基站坐标[4]。

　　航摄采集回来的数据要进行初步的航测数据检查，主要包括基准站GNSS数据、原始激光测距数据、机载GNSS与IMU数据，并要填写航摄数据检查报告。机载GNSS数据与地面基准站GNSS数据进行差分解算(DGPS)，通过点云轨迹解算软件，查看卫星观测情况及轨迹总体观测成果等参数，综合评定差分解算是否符合要求。例如发现精度较低，删除GNSS接收数据中多余的观测数据，保留有用数据再进行解算，以去掉不必要的干扰，提高解算精度。在实际生产过程中，若干基站数据成果不佳就会直接影响解算成果，甚至成果质量不及单基站解算出来的成果，因此在解算时候若发现有精度不高的基站最好不参与解算。

　　2.2DGPS/IMU联合处理

　　将GNSS基站、流动站、IMU数据进行组合导航解算，得到航迹文件。解算完成后，查看处理精度报告，包括姿态、位置精度、IMU处理状态、姿态和位置分离等，确认无误后输出航迹文件;原始数据集成处理前，要进行数据的完整性和正确性详细检查，确保可以完整输出航迹成果。

　　2.3坐标系统转换参数

　　差分解算后获得的是WGS84坐标系坐标，需要进行坐标系转换，以得到项目需要的1954年北京坐标系。因此，为确保转换精确，需要获取坐标系间的转换关系。由于金沙江下游河道落差大，高程变化大，需采用布尔萨七参数转换模型分段解算，利用参与坐标参数解算的控制点进行参数内符合精度验证，利用未参与坐标转换的控制点进行参数外符合精度验证[5]。

　　3数据处理后质量控制

　　3.1各航带间激光点云吻合情况检查

　　各航带间的激光点云吻合情况检查是对激光数据拉剖面(断面)观察，检查两个航带之间同名激光点的高差和位置偏移，从而确定其误差。说明这两条航带数据吻合不好。说明两条航带数据吻合很好。如果两条航带数据吻合不好，使用TerraMatch软件对批处理后的工程数据依次进行平面差、高程差调整。在航带平面差调整中，调整后的地物要与参考面测量中的地物完全重合，否则需要重复以上步骤重新调整，直到满足要求为止。高程相对调整的结果要达到小于15cm的数据精度指标要求，否则会影响到后续处理的精度。在航带高程绝对调整中，要查看生成报告中的平均误差是否达到数据精度指标要求[6]。

　　3.2激光点云分类

　　激光点云分类是对激光点云数据进行处理的主要工作内容[7]。地面点分类主要由3个过程组成：①使用Lidar360软件的分类算法自动进行分类，通过设置建筑物尺寸、迭代角度、迭代距离等相关参数，计算分类地面点;②对算法自动分类的地面点以及非地面点进行细化处理，一般选择TIN滤波、二次曲面滤波、坡度滤波等进行二次算法自动分类;③在前两步基础上进行人工截取剖面，细化分类。

　　在人工进行细分类时，需使用影像数据成果DOM或DSM辅助进行激光分类和质量控制;分类后激光点云要求平地较平坦，无明显突出的点出现;山地坡度过渡平滑自然，无明显突变的点出现;高速公路、河流等与周围的地物相比，高度变化较明显，但无孤立明显突出的点出现。激光点云分类的质量检查就是检查裸地表、建筑物和植被等数据是否按当前工程项目要求划分到相应的分类中。具体检查方法是通过剖面(断面)采用人机交互进行检查。为了更直观、更准确地进行检查，需通过对激光点云进行着色，叠加航片进行检查，确保分类成果更加准确无误。

　　3.3点云精度统计

　　在项目实施过程中，为了检查机载Lidar实施过程中各个环节的质量控制，最终成果是否满足生产需要，采集了断面点、碎部点、地形特征点、水涯线特征点等作为检查点，检查点由全站仪和RTK两种设备采集，检查内容包括碎部点检测、断面检测、地形检测等。

　　4结语

　　机载激光雷达数据处理比较复杂且非常重要，需要丰富的知识和经验，其质量控制更显得尤为重要。质量控制是为了通过监视质量形成过程，消除生产流程中各环节可能引起不合格或不符合要求的影响因素，通过采取一系列作业技术和方法，将各种影响质量的问题减至最少，贯穿于质量产生、形成和实现的全过程中。机载Lidar测量技术，在处理复杂山区地形勘测工作中，体现出了较高效率、精度和成果质量。通过各种测量技术的对比研究，可以初步确定机载Lidar测量技术在复杂山区的地形测量中发挥了积极作用。

　　参考文献：

　　[1]张小红.机载激光雷达测量技术理论与方法[M].武汉：武汉大学出版社，2007.

　　[2]徐祖舰.机载激光雷达测量技术及工程应用实践[M].武汉：武汉大学出版社，2009.

　　[3]王师，周晓翠.机载激光雷达数据处理质量控制与解决方案探讨[J].红河水，2012(3)：91-95.

　　[4]戴永江.激光雷达原理[M].北京：国防工业出版社，2002.

　　[5]冯国正，马耀昌，孙振勇.地面三维激光点云数据拼接与坐标转换方法研究[J].人民长江，2019，50(2)：151-154.

　　作者：谈语，赵云毅，富博