車載移動測量技術(shù)在園林綠化數(shù)據(jù)采集質(zhì)量檢驗中的應用解析

徐琳琳 丁雁鳴

（平陰縣環(huán)衛(wèi)綠化管護中心，山東濟南 250400）

0 引言

園林綠化在城市建設(shè)中具有一定的促進作用，其需要遵循創(chuàng)新、綠色以及共享的發(fā)展理念，確保城市生態(tài)平衡，全面發(fā)揮出綠色生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施在強化城市功能及品質(zhì)方面的價值。高效的園林綠化調(diào)查工作可以為城市綠地規(guī)劃及統(tǒng)一管理提供參考依據(jù)，以往園林綠化調(diào)查通常都是借助地形圖數(shù)據(jù)，然后使用相應的測量儀器來獲取對象的平面位置，借助外業(yè)調(diào)繪及檢核來獲取綠化信息，進而完成數(shù)據(jù)庫建設(shè)。車載移動測量技術(shù)的運用相對廣泛，其點云數(shù)據(jù)的精準度與效率都得到了全面提升，并且車載點云也已經(jīng)融入了城管部件的自動提取及三維綠化數(shù)據(jù)測量的研究探索中，既可以減少野外作業(yè)量，也可以進一步提升數(shù)據(jù)信息的處理速度。

1 園林綠化數(shù)據(jù)采集內(nèi)容及準確度要求

當前，在諸多城市所開展的園林綠化數(shù)據(jù)采集項目中，都存在采集要素較多且采集屬性較雜以及對準確度要求較高的特征。針對于園林綠化數(shù)據(jù)采集內(nèi)容來講，包含的內(nèi)容相對較多，如古樹名木、喬灌木、色塊、草坪、設(shè)施等，同時公園綠地還應采集路、廣場、水體、建筑物名稱、位置以及范圍等數(shù)據(jù)信息。采集屬性主要為名稱、位置、樹莖、樹高、面積、生長情況以及規(guī)格等[1]。另外，采集數(shù)據(jù)信息的準確度要求主要為以下幾點：其一為點狀要素位置，其誤差應在0.5m 以內(nèi)；其二為面狀要素位置，其誤差應在0.1m 以內(nèi)，對樹莖及樹高的采集準確度要求也相對較高，都需要在標準范圍以內(nèi)。

2 車載移動測量技術(shù)應用在園林綠化數(shù)據(jù)采集中的作用

其一，利用傳統(tǒng)的方式進行園林綠化數(shù)據(jù)采集質(zhì)檢，工作量較大且人員投入相對較多，會花費諸多時間，同時也容易受到天氣及自然環(huán)境的影響。而車載移動測量技術(shù)就可以解決這一問題，可以進行大規(guī)模采集，外業(yè)工作量相對較少，通過內(nèi)業(yè)中的點云數(shù)據(jù)處理方式就可以完成工作，不會受到外部因素的影響與干擾，效率與質(zhì)量都極高；其二，車載移動測量技術(shù)所采集到的影像都是高清的，可以準確判斷出樹種、樹池覆蓋等信息，并且一些點云數(shù)據(jù)借助有效的處理還可以作為檢驗植物質(zhì)量及屬性的主要依據(jù)；其三，運用車載移動測量技術(shù)對園林綠化樹木平面進行檢驗可以提升檢驗的準確度，既可以很好地滿足規(guī)范標準要求，也可以進一步為園林綠化數(shù)據(jù)采集質(zhì)量檢驗提供參考，是一種園林綠化數(shù)據(jù)采集的新模式[2]。

3 車載移動測量技術(shù)融入園林綠化數(shù)據(jù)采集質(zhì)量檢驗中的對策

3.1 車載三維激光掃描

（1）全景移動測量系統(tǒng)

園林綠化工程項目數(shù)據(jù)采集運用全景移動測量模式可以提升測量的精準度，并且也有利于提升質(zhì)量檢驗效率[3]。全景移動測量系統(tǒng)主要是由三維激光掃描系統(tǒng)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)、慣性導航系統(tǒng)、全景相機以及高性能計算機組合而成的。這種測量系統(tǒng)的掃描里程則為100m～300m，激光發(fā)射頻率超出了100 萬點/s，分辨率超出了5000 萬像素，車載作業(yè)速度則為30km/h～40km/h。

（2）掃描線路勘探

園林綠化數(shù)據(jù)采集車載移動測量的車型通常都是越野車，在掃描儀器安裝完成之后，其頂部與地面的高度差會達到2.8m 以上，為全面確保掃描作業(yè)的安全性、擴大覆蓋率的擴大，應在掃描作業(yè)開展之前對園林綠化采集區(qū)域進行細致勘探，確定車載移動掃描線路。另外，在勘探工作開展之前，應觀察帶道路兩側(cè)之間的寬度及彎角是否符合要求，同時也需要觀察道路上方樹冠底部與地面高度是否可以使車輛順利通行。在確保覆蓋區(qū)最大化的基礎(chǔ)上進行科學規(guī)劃，以免線路出現(xiàn)重復。

（3）車載移動掃描作業(yè)

1）在掃描作業(yè)開展之前，相關(guān)工作人員需要合理規(guī)劃當天所要掃描的線路，整個過程做好慣導系統(tǒng)的收斂工作；2）運用當?shù)谻URS 站網(wǎng)或在已知點上配備RTK 單基站，進而有效獲取到差分數(shù)據(jù)；3）掃描作業(yè)開展階段，應重視交通安全，同時還需要保證不會對園林綠化設(shè)施產(chǎn)生損傷，掃描行道的樹點云數(shù)據(jù)應確保樹冠的完整性；4）為確保掃描數(shù)據(jù)后續(xù)科學處理及有效應用，應在每5km左右就設(shè)置一個掃描文件；5）為使園林綠化數(shù)據(jù)采集平面位置更加精準，應在道路路口及園林中設(shè)置測設(shè)糾正點，然后在隨之拍攝糾正點圖片。糾正點位置可以為每500m 一個，確保糾正點清晰明確，這樣才不會出現(xiàn)混淆問題。

3.2 數(shù)據(jù)信息的處理及運用

（1）園林綠化工程數(shù)據(jù)采集可以利用ArcGIS 開發(fā)的點云測圖軟件，這一軟件可以準確測量園林樹木的點位、樹莖、樹高以及線面狀要素邊線，同時還能夠測量園林兩側(cè)道樹分支及規(guī)格。

（2）為有效觀察點云，工作人員可以直接調(diào)深圖層背景，色調(diào)可以為黑色，并且依照之后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換來設(shè)置屬性參數(shù)。使行道樹與其他樹木的點符號可以區(qū)分，這樣才可以確保后續(xù)作業(yè)順利開展和進行。

（3）在獲取園林行道樹位置、樹徑、冠徑以及樹高等數(shù)據(jù)信息的過程中，可使用軟件自動獲取及提取的方式。但需要注意的是，因為自動獲取容易出現(xiàn)遺漏問題，所以，就需要再次瀏覽云圖，使沒有識別到的園林樹木可以高效提取[4]。

（4）由于自動獲取數(shù)據(jù)信息有一定的錯誤率，這時就可以使用手動的方式來獲取到園林樹木的胸徑、冠徑以及高度，進而存儲到屬性表中。在屬性表中細致分析是否存在異常數(shù)值，尤其是樹高數(shù)據(jù)信息是否科學。

（5）針對園林樹木位置獲取來講，在手動方式難以有效獲取時，就可以使用ArcGIS 編輯工具來繪制樹木點位，樹木點位基本上都是高亮圓弧的內(nèi)側(cè)。

（6）球灌位置獲取階段，如果周圍植被相對雜亂，則可以運用點云來選擇工具框，并且標記目標區(qū)域之內(nèi)的點云，這樣就可以獲取到球灌的輪廓。

（7）在一些點云模糊或園林樹木相對密集時，如果僅使用肉眼難以準確判斷出樹木的準確位置，同時程序自身也難以快速識別，這就需要融入三維視角來進行判斷和數(shù)據(jù)獲取。

（8）在對點云測量出現(xiàn)疑問時，可以運用360°全景影像技術(shù)來對園林綠化的實際情況進行識別。

（9）通過點云測圖軟件來提取園林綠化數(shù)據(jù)信息，不論是自動還是手動，如果樹木下方有障礙物或內(nèi)部有桿狀物，都容易使測量出現(xiàn)誤差。從這一層面分析，應將其進行三維視圖對比，然后在3D 正視角度下重新測量樹高。

（10）轉(zhuǎn)換以后的CAD 圖中會標注園林綠化樹高與樹冠幅，這時可以直接套合點云、地形圖以及正射影像數(shù)據(jù)，然后打印數(shù)據(jù)采集工作底圖，外業(yè)也應開展現(xiàn)場采集，通過獲取到的數(shù)據(jù)來核對樹高與冠徑的準確性[5]。

另外，從技術(shù)路線層面分析，主要為以下兩點：其一為點云數(shù)據(jù)獲取。點云數(shù)據(jù)獲取需要先收集園林綠化區(qū)域內(nèi)的影像資料、道路交通資料以及周邊點位的資料等，通過勘察選擇非高峰時間段進行作業(yè)，以免出現(xiàn)道路擁擠的情況，這樣也有利于掃描工作的有效開展，并且無遮擋因素也會提高數(shù)據(jù)信息的準確度。針對較寬的道路來講，可以進行來回兩側(cè)采集，以此來解決道路中間綠化帶的遮擋問題。車載GPS、IMU、DMI、JSCORS 基站數(shù)據(jù)信息運用了組合導航計算軟件來獲取結(jié)果，其系統(tǒng)自身設(shè)定了參數(shù)，在過程中可以計算得到三維點云數(shù)據(jù)。點云數(shù)據(jù)解算可以運用SWDY 點云處理平臺，解算完成之后的全景影像數(shù)據(jù)具有精準性，不僅位置精準，并且姿態(tài)數(shù)據(jù)也十分精準，融合點云數(shù)據(jù)之后可以得到反射強度等彩色的點云數(shù)據(jù)，這樣就能夠清晰且準確地體現(xiàn)出園林綠化道路兩側(cè)的樹木狀態(tài)。同時點云數(shù)據(jù)的準確度較高，借助GPS也能夠?qū)c云實施全面評估[6]。其二為園林行道樹提取。SWDY 軟件中的自動提取功能與車載系統(tǒng)參數(shù)及其獲取數(shù)據(jù)信息的能力具有一定的相關(guān)性，將數(shù)據(jù)量較大的點云轉(zhuǎn)變成為數(shù)量較少的多個個體，之后在依照多種特點來依次減少，整個過程都可以依照從下到上的順序進行。在園林行道樹提取過程中，過濾掉欄桿與圍欄等單線體以后就可以探測雙線邊緣，運用點云聚類生長的算式獲取車輛上方的豎桿狀物體，然后依照其高度參數(shù)及點云投影密度值區(qū)分行道樹及路燈，這樣就可以有效擬合出園林行道樹木的中心位置。

3.3 準確評估及效率分析

（1）準確評估

其一，有效檢驗車載移動測量掃描數(shù)據(jù)采集的準確度，可以開展全站儀設(shè)站檢測工作。主要檢測內(nèi)容為地塊是否均勻分布在測量區(qū)域范圍內(nèi)。通過統(tǒng)計計算得出，掃描采集園林行道樹平面位置的誤差優(yōu)于0.2m，其他樹木的平面位置誤差優(yōu)于0.4m，樹高誤差則優(yōu)于1.0m[7]；其二，借助對點云測量樹徑的檢測可以發(fā)現(xiàn)，粗差率高達30%，這樣就難以滿足精準度要求。而這一問題出現(xiàn)的主要原因是車載移動測量技術(shù)在園林綠化數(shù)據(jù)采集中都是單側(cè)掃描，點云覆蓋了樹干的大部分，諸多樹木的樹干橫切面都不是圓形的，所以擬合的樹徑難以代表真實的數(shù)值。

（2）效率分析

其一，對園林綠化道路綠地來講，因為其基本上都是帶狀分布，車載移動測量技術(shù)在園林綠化數(shù)據(jù)采集中的優(yōu)勢較為明顯，這種作業(yè)模式與傳統(tǒng)測量模式相比，作業(yè)效率可以提升至少30%；其二，園林綠化的面狀分布情況下相對明顯，由于園林內(nèi)部符合掃描車輛通行的道路相對較少，甚至部分區(qū)域難以掃描到。因此，也需要配合傳統(tǒng)的測量方式進行補充測量，以此提高測量作業(yè)效率。

4 應用實例分析

某城市園林綠化的普查范圍為城市主城區(qū)周邊，會涉及諸多區(qū)域的主要道路，共計498km。從設(shè)計層面分析，行道樹的平面精準度要求為1m，車載移動作業(yè)的平均車速為45km/h，所獲取到的激光點云數(shù)據(jù)大約為249GB，點云數(shù)據(jù)掃描線之間的間隔應小于6.7cm、掃描線上間距則小于4cm，50m 范圍以內(nèi)的平均點數(shù)則需要大于400點/m2。因為采集階段的GPS 信號相對較好，數(shù)據(jù)解算可以使用周邊的基準站數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采樣頻率則為1Hz。在掃描作業(yè)完成之后，應從沿線掃描路線檢查點云覆蓋率，確保沒有空白點。另外，為進一步保障點云的精準度及可用性，可以加設(shè)20 個左右的GPS 檢核點，以此來檢驗解算之后點云數(shù)據(jù)的準確性，其中X-RTK、Y-RTK為實地測量值，X、Y為點云量測值，經(jīng)過計算中誤差M為0.097，很好滿足了設(shè)計要求。通過SWDY 軟件的自動提取功能，可以得出園林測區(qū)范圍內(nèi)關(guān)鍵道路的平面位置數(shù)據(jù)信息，并且一些不規(guī)則且零散的位置數(shù)據(jù)也可以成功獲取，獲取率可以達到90%以上。園林綠化工程內(nèi)部綠地因受到多種因素的影響和限制，容易出現(xiàn)提取不到或不精準的現(xiàn)象，因此，可以依照車載移動測量系統(tǒng)獲取全景照片，進而判斷出園林綠化的行道樹種類。由于園林樹徑測量的準確度應達到1cm，車載移動測量技術(shù)應全面發(fā)揮出自身優(yōu)勢，配合其他方式有效獲取園林綠化數(shù)據(jù)信息，提升數(shù)據(jù)信息采集質(zhì)量，以此實現(xiàn)城市園林綠化工程項目可持續(xù)發(fā)展。

5 結(jié)語

從實踐中可以發(fā)現(xiàn)將車載移動測量技術(shù)融入園林綠化數(shù)據(jù)采集質(zhì)量檢驗中能夠快速獲取園林綠化中植物及相關(guān)設(shè)施的平面位置，同時準確記錄相應的數(shù)據(jù)信息，在過程中主要是運用軟件自動提取功能，這種方式既可以減少人工投入，還可以降低信息采集的錯誤率。另外，在后續(xù)工作開展階段，需要細致分析如何借助點云數(shù)據(jù)來自動識別園林綠化中的樹木類型，然后運用不同期的點云數(shù)據(jù)來定期監(jiān)測園林綠化的變化情況，這樣才可以全面提升園林綠化管理的實效性。