际上无人机激光雷达扫描系统——为数字化城市建设做“CT”

在推进乡镇建设、城镇老旧建筑改造的过程中，普遍存在建筑图纸缺失，设计依据不足问题，导致改造困难。传统的工程测绘技术在获取建筑平立面图时难以满足项目需求，主要体现在以下几点：

1、平立面图是建筑在平面二维空间的体现，使用全站仪获取的点位信息难以描述建筑结构的完整属性，缺乏直观的依据；

2、建筑结构复杂，传统工程测量对于异形结构描述困难，诸如曲面结构；

3、待测建筑数量过多，高度过高，街道狭窄，利用传统测量方式效率低下，无法获取建筑全貌信息。

基于以上情况，机载激光雷达成为了最优选择！

无人机激光雷达扫描系统

无人机激光雷达扫描系统，集成了GPS、IMU、激光扫描仪、数码相等光谱成像设备。其中主动传感系统（激光扫描仪）利用返回的脉冲可获取探测目标高分辨率的距离、坡度、粗糙度和反射率等信息，而被动光电成像技术可获取探测目标的数字成像信息，经过地面的信息处理而生成逐个地面采样点的三维坐标，最后经过综合处理而得到沿一定条带的地面区域三维定位与成像结果。际上导航GS260X使用禾赛激光器，拥有360°视场角，最大航高300米，点云精度10cm@150m，可适配各类无人机，轻松获取测区高精度三维点云数据，完全满足高精度数据生产需求。

手持式激光雷达扫描系统

手持式扫描仪具有体积小巧， *** 作灵活的特点。以际上导航的GS-100G为例，该系统具有360°旋转云台，可形成270°360°点云覆盖，结合行业级SLAM算法，可在有GNSS和无GNSS条件下，无缝获取周围环境的高精度三维点云数据，并且在光线不足封闭的狭小环境下也是完全不影响使用。

建筑立面改造

规划整体布局在推进新型城镇化，建设美丽乡村的过程中,需要宏观布局以提升整体风貌，使改造建筑与周边环境相协调。但由于二维平面图纸数据结构单一，难以预设整体效果。可基于点云绘制的平立面图建造三维模型，模拟实景，为建设改造统筹布局提供参考。

在加快数字中国建设以更好服务我国经济社会发展和人民生活改善的大背景下，通过激光点云空地融合技术获取建筑全貌点云信息，给建筑做一次高精度的“CT”扫描。这为绘制建筑的平立面图提供了一种新的测绘方式，促进城市“细胞”的有机更新，为美丽乡村建设添砖加瓦，全面提升城乡风貌品质，助力新型城镇化和城乡融合发展。

无人机激光点云能获取水底高程，因为无人机激光点云是我国目前现存科技量最高达以及人工程量和劳动力科技最发达的一个工程，如果能获得水底高程的话，那么就非常可以，因为无人机所发射的雷达高射好，老子对于水底高程是完全可以接收到的，所以说，无人机光点云能够获取水底高

1激光雷达测量系统技术原理

11激光雷达测量原理

激光雷达使用的是由激光器发射激光以光速传播，当激光发射到被测量物体的表面时，一部分反射激光被接收器所接收，计算出激光器发射点到反射物体的距离，再结合激光雷达系统瞬时位置与姿态，即可得到测点的三维坐标。

12激光雷达的系统构成

常见机载激光雷达系统通常由激光发射器，光学系统，接收器，GPS/DGPS，IMU（惯性测量单元）,飞行计划和管理系统，数据采集和存储系统等部分组成。

13机载激光雷达数据

机载激光雷达数据通常包括激光点云数据、回波强度图像数据。另外，为了便于对激光点云数据进行处理和应用，目前大多数的机载激光雷达系统中都集成有高分辨率航空数码相机，因此，航空数码影像数据亦可看作是机载激光雷达数据集的一部分。

2机载激光雷达数据获取及预处理

21飞行区域的确定

机载激光雷达测量工作与传统航空摄影测量类似，需要进行大量前期设计规划工作。在前期工作中，设计人员已根据卫星影像、历史数据及实地初步核实结果，确定了管道中线初步方案，以中线方案作为激光雷达航空摄影测量区域中线，以中线两侧各1km范围为飞行区域。

22数据获取

本实验中采用有人飞行平台，搭载LeicaALS70机载激光雷达系统，搭配LeicaADS80航空数码相机，采用LeicaMissionPro进行飞行计划的编排评估，采用LeicaFlightPro进行飞行控制，并根据飞行计划向国家有关部门进行了空域申请的工作。整个数据获取工作历时2个月，获取了整个测区原始激光波形数据、航片数据、GPS观测数据和IMU姿态数据，为后续数据处理打下了坚实的基础。

23数据预处理

激光点云数据的预处理工作，是后续数据处理工作的基础。预处理的目的是将机载激光雷达系统获取的原始波形数据，通过检校场检校数据、结合GPS观测数据和IMU瞬时姿态数据进行联合解算，获得点云数据，并以交换格式进行存储的过程。在本实验中，还存在航空数码相机获取的航片数据，同样需要进行预处理。航空数码相机与激光雷达系统使用同源的检校数据、GSP观测数据和IMU瞬时姿态数据，采用相机自带软件系统进行自动解算。

3激光点云数据处理

31点云数据的分割

激光雷达点云数据是以Las文件为存储和处理单元。由于点云数据量非常大，而当前点云处理软件往往在容量上有限制，因此在处理点云数据前，必须先对整个区域的激光点云进行分块处理。以本实验为例，处理硬件为2GB大小内存，能够同时处理500万点，在实际 *** 作中，我们将分块大小设置为每1平方公里一个块。在本实验中，使用的TerraPhoto与TerraScan模块进行的自动分块。

32点云分类前预处理

分块后的点云数据在进行分类处理前，需要利用TerraScan模块进行一系列预处理，将精度较低的点数据从数据集中剔除，提高数据整体精度。（1）建立航迹线与点的对应关系。利用TerraScan中自带的宏命令，将航迹线和点进行对应。（2）建立自定义分类代码。TerraSolid系统内置了一系列常用分类代码。根据具体应用也可对分类代码进行增删和修改。本实验根据需求，重新定义了点云分类代码。（3）剔除低精度数据。在点云模型中，存在每条航带中偏离航迹线较远的点，由于这部分点变形较大，精度不高，所以需要在预处理中进行剔除。

33点云数据分类

激光点云数据的分类又称为滤波，是点云模型处理中最核心的 *** 作，其目的是将看似散乱无章的点云数据模型，通过数学算法和人工判读，按照规则进行分离，从而识别地面、建筑、植被、水面等不同地物对象。针对点云模型的自动滤波分类，已有较多的成熟算法，但在实际应用中，自动滤波还存在一定问题，需要辅以人工分类。

321自动滤波

在TerraScan中内置了一系列算法，主要基于成熟度最高的形态学和坡度的滤波方法，能够完成50%以上的工作。（1）识别并剔除异常离散点。这些异常离散点是明显脱离整个模型的点数据，一般是数据获取和预处理时，由于软硬件系统及周围环境造成的异常数据，（2）识别地面点。剔除异常离散点后，局部最低点可认为是点云模型中的地面点和建筑表面点。（3）识别植被点。该步骤是将植被点从Default层点云中分类出来，并可根据需要将植被点进一步分类为高、中、低三种类型的植被点。

322人工分类

（1）制作快速正射影像。在人工分类之前，必须先生产快速正射影像，作为人工分类参考底图。快速正射影像的生成主要包括以下几个步骤：1）模型关键点（ModelKeyPoints）的生成。生成关键点后，再将模型关键点合并回地面点，以免影响后续 *** 作;2）快速正射影像生成。该步骤主要使用TerraTscan和TPhoto模块进行自动进行快速正射影像的生产。

34DEM生产

点云分类完成后，可利用TerraScan的导出功能进行DEM生产。在导出窗口中设置DEM间隔、坐标系统和导出文件格式后，可按照点云分块导出DEM，也可利用软件宏批量导出DEM。至此，基于激光雷达点云数据的DEM生产完成。

35DOM、DLG数据的生产

基于激光点云的高精度的DEM生产完成后，可采用传统正射影像生产流程进行DOM生产，并用DOM作为底图进行DLG的提取。

4结论

机载激光雷达技术作为一种较新的航空遥感技术，已经在长输油气管道工程中得到了一定的应用。虽然在应用中还存在一定的缺陷，但是随着数据处理算法的逐步发展,机载激光雷达技术必将在管道工程领域得到更广泛的因公。

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