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    結(jié)合多源數(shù)據(jù)的路域精細DEM建模方法

    2017-08-11 10:43:02張龍其劉海洋郭云開
    測繪通報 2017年7期
    關(guān)鍵詞:路域高程邊坡

    張龍其,劉海洋,郭云開,廖 斌

    (1. 長沙理工大學交通運輸工程學院,湖南 長沙 410004; 2. 貴州省交通規(guī)劃勘察設計研究院股份有限公司,貴州 貴陽 550008)

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    結(jié)合多源數(shù)據(jù)的路域精細DEM建模方法

    張龍其1,劉海洋1,郭云開1,廖 斌2

    (1. 長沙理工大學交通運輸工程學院,湖南 長沙 410004; 2. 貴州省交通規(guī)劃勘察設計研究院股份有限公司,貴州 貴陽 550008)

    探討了道路施工造成的路域DEM變化區(qū)域的精細DEM建模方法。該方法首先把二維道路設計成果處理成三維的特征線要素,構(gòu)建初始TIN;其次應用統(tǒng)計分析的方法內(nèi)插求出實測點云中各點在初始TIN上的高程和實測高程之間的差異進行統(tǒng)計分析,驗證并修改失真的三維特征線要素;然后與選取的少量地面觀測點云構(gòu)建變化區(qū)域的DEM,最終實現(xiàn)了路域變化區(qū)域精細DEM的構(gòu)建方法。以杭瑞高速畢都(畢節(jié)至都格)段的道路設計成果和局部三維激光掃描數(shù)據(jù)為例開展了試驗研究,研究表明該方法建立的路域DEM精度高、成本低、觀測方式靈活,可廣泛推廣應用。

    路域;DEM;增量更新

    作為包括我國、日本、美國等多個國家規(guī)?;纳a(chǎn)的空間數(shù)據(jù)基礎設施基本產(chǎn)品之一的DEM數(shù)據(jù)在道路設計、防洪、農(nóng)業(yè)、規(guī)劃、軍事工程、飛行器與戰(zhàn)場仿真等領(lǐng)域得到廣泛深入的應用,是最為重要的基礎地理信息數(shù)據(jù)之一[1]。改革開放30年來掀起的道路建設高潮[2-3],成為我國路域DEM數(shù)據(jù)變化更新的主要原因之一。交通部網(wǎng)站發(fā)布的交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報顯示,2015年全國公路總里程457.73萬千米。公路的修建不可避免地要占用和分隔土地,施工過程中的開挖路塹、填筑路堤必然對周圍的地形、地貌產(chǎn)生顯著影響;大量的挖土填方,引起巖土體移動、變形和破壞,增加了地質(zhì)脆弱邊帶邊坡的不穩(wěn)定性。橋梁兩端周圍的地表也因橋梁的修建或多或少的發(fā)生了變化,如要挖掉山體的一部分、修建防護邊坡等。道路的建設改變了大量的地形表面,是DEM數(shù)據(jù)更新的主要原因之一。

    路域DEM的構(gòu)建也引起了廣泛的關(guān)注,而基于設計成果建模的主要研究如下:蒲浩等探討了基于設計成果的三維整體建模方法[4-5];賁曉明等應用VBA開發(fā)技術(shù)基于AutoCAD的電子版道路平面圖、縱斷面圖和橫斷面圖的基礎上完成了模型的自動建立[6];潘榮江等從技術(shù)實現(xiàn)的角度探討了一種基于平面設計圖的高速公路三維建模方法[7];劉釗等提出了基于頂點刪除法簡化道路三維地形模型的方法[8]。這些研究成果實現(xiàn)了道路設計的三維建模,但是無法保證模型的現(xiàn)勢性。隨著測繪技術(shù)的發(fā)展,車載LiDAR[9-12]、機載LiDAR[13]、地圖綜合縮編軟件更新[14]、無人機搭載雙頻GPS接收機攝影測量[15]、高分辨率航天遙感[16]、地面激光掃描[10,17]等技術(shù)也應用到路域DEM的創(chuàng)建。Yu等應用激光掃描儀、GPS、IMU等技術(shù)設計了一個自動獲取三維路面模型的系統(tǒng),其沒有考慮原有設計成果的作用[18]。這些方法非常適合大范圍的DEM數(shù)據(jù)生產(chǎn),針對路域變化區(qū)域精細DEM數(shù)據(jù)生產(chǎn),DEM數(shù)據(jù)增量采編技術(shù)還有待進一步的發(fā)展。

    本文基于設計成果資料、遙感影像數(shù)據(jù)和少量地面三維激光掃描數(shù)據(jù),應用數(shù)據(jù)分析與實地調(diào)查結(jié)合的方法,探討基于多源數(shù)據(jù)的路域精細DEM建模方法。

    1 技術(shù)路線

    本文探討的路域精細DEM建模方法的技術(shù)路線如圖1所示。核心就是把二維的設計成果(平面線、縱橫斷面、特征線)處理成三維特征線和點云數(shù)據(jù)進行融合處理,建立和原始TIN無縫銜接的路域精細DEM,實現(xiàn)路域DEM數(shù)據(jù)的增量更新。

    圖1 技術(shù)路線

    與設計成果相比,實測點云數(shù)據(jù)具有很好的現(xiàn)勢性,也有很高的精度;但采樣點的密集程度往往超過實際需要,且存在過濾不完全造成的非地面點。因此,融合建模的關(guān)鍵就是根據(jù)兩者之間的偏差,識別失真的特征線和點云中非地面點;然后修改或刪除失真的特征線,并從點云數(shù)據(jù)中選取設計成果沒有涉及區(qū)域的少量離散點;最后用修改完善的特征線、變化多邊形和選取的少量離散點來創(chuàng)建變化區(qū)域TIN。

    該方法的關(guān)鍵就是點云數(shù)據(jù)和特征線之間誤差的分析及處理,即如何用點云數(shù)據(jù)驗證特征線是否失真。筆者從點、線和面3個角度構(gòu)建判斷分析特征線是否失真的方法。

    (1) 面方法:首先用特征線構(gòu)建約束的變化區(qū)域TIN;然后用TIN內(nèi)插求出點云中每點坐標(x,y)對應高程,進而計算出和實測高程之差;分別統(tǒng)計分析路面、邊坡區(qū)域高差值分布情況,按超過2倍中誤差為限差得出失真的點云,對應的區(qū)域即為失真區(qū)域,失真區(qū)域內(nèi)的特征線為失真特征線。

    (2) 線方法:線要素可能是面內(nèi)部,也可能是兩面的交線。首先按照位置把特征線劃分為:邊界、縱斷面線、橫斷面線、變坡線(邊坡上坡度變化的線)和隔離帶邊界線5種類型;然后在每條特征線兩側(cè)分別構(gòu)建0.5 m直角帶狀范圍緩沖區(qū),對緩沖區(qū)內(nèi)點按式(1)內(nèi)插計算各點高程和原高程的差值。分別統(tǒng)計特征線兩側(cè)高差平均值,用表1中的標準判斷特征線是否失真

    (1)

    式中:d1、d2、h1、h12、h分別表示到折線起點和終點的距離、起點高程、起終點之間的高差及點實測高程。

    (3) 點方法:首先特征線所有的點(包括折點和端點)轉(zhuǎn)換成點要素;然后,在每個點要素周圍0.5 m構(gòu)建緩沖區(qū),從點云數(shù)據(jù)中選取緩沖區(qū)內(nèi)的點,并統(tǒng)計分析得出高差平均值、標準差;再根據(jù)該特征點高程是否在緩沖區(qū)內(nèi)點云高程平均值的2倍標準差范圍內(nèi)判斷該點是否失真,進而判斷對應的特征線是否失真。

    表1 特征線失真條件表

    注:dh左、dh右、dh內(nèi)、dh外、dh平、dh坡分別為特征線左右兩側(cè)、靠近路面一側(cè)或另一側(cè)、平坡或斜坡一側(cè)緩沖區(qū)內(nèi)點高差平均值。

    修改失真區(qū)域內(nèi)的特征線數(shù)據(jù),手工選取對應的點云數(shù)據(jù)作為特征點,和修改后的特征線一起重建TIN;重復上述步驟,直至失真區(qū)域完全消失為止。

    2 試驗分析

    為了驗證方法的可行性,本文將杭瑞高速畢都(畢節(jié)至都格)段(K167+400-K168+400)與307省道交匯處約1 km的路段作為試驗區(qū)開展試驗研究。本項目收集到二維的CAD格式的帶狀地形圖、道路中線、橫斷面、縱斷面線、特征線及TIFF格式的正射影像數(shù)據(jù)等。針對縱斷面線、道路中線、橫斷面線處理、特征線進行的處理工作依次為格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)選取、編輯修改、坐標變換,生成了具有統(tǒng)一地理坐標的三維SHP格式數(shù)據(jù)(如圖2所示)。然后,用邊坡外邊界、道路外邊界、橋路分界線組成的封閉區(qū)域作為變化區(qū)域,并應用ArcGIS的“創(chuàng)建TIN”功能生成了變化區(qū)域的TIN。

    在野外,用徠卡C5三維激光掃描儀對試驗區(qū)路段進行掃描觀測,共采集10 GB左右的點云數(shù)據(jù)和照片。應用Cyclone完成測站拼接、地理配準、數(shù)據(jù)過濾等操作生成統(tǒng)一地理坐標的三維點云數(shù)據(jù),并依據(jù)位置依次分割成路面、邊坡和橋兩端底部區(qū)域3個點云文件。

    圖2 特征線處理結(jié)果及邊坡點云分布

    應用ArcGIS內(nèi)插計算出點云中各點在變化區(qū)域的TIN中的高程,并計算出和實測高程的差異,路面和邊坡部分的差異統(tǒng)計分析結(jié)果如圖3所示,統(tǒng)計結(jié)果見表2。依據(jù)標準發(fā)現(xiàn)了一處明顯失真的邊坡(如圖4(a)所示),重新修改橫斷面線,使點云數(shù)據(jù)和橫斷面基本吻合(如圖4(b)所示)。最后,以修改后的三維線要素及選取的部分點云數(shù)據(jù)重新構(gòu)建的TIN模型如圖5所示。采用同樣的差值統(tǒng)計方法分析得出建模后路面和邊坡部分點云高程中誤差分別為0.03 m和0.2 m。

    圖3 高差統(tǒng)計分析結(jié)果

    圖4 邊坡特征線失真

    表2 誤差統(tǒng)計分析表 m

    3 結(jié)果及討論

    試驗結(jié)果表明,三維掃面點云在路面區(qū)域與設計成果吻合較好,高差標準差為0.038 m,滿足當前任何比例尺DEM的精度要求。從空間分布格局上看,誤差分布具有如下特點:①誤差較大的點往往成片出現(xiàn),這可能是在路面施工過程中出于某種原因?qū)е碌脑O計變更或建成后的局部維修造成的;②一般情況下道路中間部分的高差的小于道路邊緣部分;③誤差大于0.2 m的零星點,對照觀測結(jié)果分析得知一般為掃描時過往車輛、護欄、植被等非路面特征點,為點云過濾不完全所致??梢缘贸觯簯没谠O計成果處理完成的特征線構(gòu)建厘米級的三維路面模型是可行的,該結(jié)果可適用于點云數(shù)據(jù)中非路面點的過濾。

    圖5 建模效果

    邊坡區(qū)域掃描點云與設計成果相差較大,設計成果基本上不能滿足地面精細建模的需要。進一步的分析得出:①實測點云高程一般高于設計高程,負值偏差值所占比例不到總數(shù)的1/5;②偏差較大的點成片出現(xiàn),且越偏離道路偏差越大;③邊坡內(nèi)部存在部分零星的較高偏差值。經(jīng)現(xiàn)場調(diào)查分析,這主要是以下原因造成的:①大部分邊坡植被茂盛,掃描點云無法觀測真實地面點,實測高程往往高于設計成果,建模過程中無須修改特征線;②在邊坡邊緣地方構(gòu)建三角網(wǎng)存在不合理的因素,在建模過程中要考慮邊界因素;③邊坡內(nèi)部零星的較高偏差值一般為零星植被造成的,建模過程中無須修改特征線;④實測高程明顯低于設計高程的區(qū)域,邊坡特征線失真可能性較大(如圖5所示),且往往是成片區(qū)域的改變,這時就需要修改特征線。綜合分析得出:①在邊坡區(qū)域精細建模時需要綜合考慮植被、邊緣地帶、修改設計等多種因素,實測點云一般不宜用來建模;②該方法有助于快速發(fā)現(xiàn)與設計成果較大差異的區(qū)域,可用于數(shù)據(jù)融合建模;③該方法有助于發(fā)現(xiàn)嚴重偏差的離散點,即粗差點。本次發(fā)現(xiàn)1927個粗差點,對相應點手動刪除,可以有效改善點云過濾的效果。此外,在變化區(qū)域內(nèi)部存在設計成果未涉及的區(qū)域(如橋兩端底部區(qū)域)必須全部采用野外觀測的數(shù)據(jù)建模。

    4 結(jié)論及展望

    將設計成果處理為三維的特征線,并據(jù)此構(gòu)建路域DEM是可行的,能夠滿足大多數(shù)建模精度需要,但建立的模型不能反映設計變更、邊坡滑坡及治理等造成的偏差,也不能完全覆蓋所有變化區(qū)域。借助現(xiàn)場對邊坡、橋兩端進行少量的三維激光掃描觀測點云和設計成果交叉驗證的融合建模方法充分利用原有設計成果資料,以最小的地面三維激光觀測保證了模型的現(xiàn)勢性,達到當前車載和機載激光雷達觀測的效果,極大地節(jié)約了路域DEM的建模成本,可在路域DEM數(shù)據(jù)生產(chǎn)方面廣泛推廣。此外,該方法有利于將設計成果和全面三維點云融合,提高基于點云的路域環(huán)境三維建模的效率。本文探討的方法在自動化方面還有待進一步的發(fā)展。

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    The Methodology on Building High-fidelity DEM in Road Domain Based on Multi-source Data

    ZHANG Longqi1,LIU Haiyang1,GUO Yunkai1,LIAO Bin2

    (1. Traffic and Transportation Engineering School, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410004, China; 2. Guizhou Transportation Planning Survey & Design Acadame Co. Ltd., Guiyang 550008, China)

    The road construction climax of reform and opening up 30 years has become one of the main reasons for the updating of DEM data in road domain. The paper discussed a methodology building high-resolution DEM based on the road design results, remote sensing image data before and after construction from google earth, terrestrial laser scanning point cloud. The demonstration was made based on the data of about 1 kilometer road in Bijie-Douge section of Hangzhou-Ruili expressway. The results showed that it was a feasible, fast and precise method based on the road design results in the road surface and side slope. The research showed that the method had the advantages of high precision, low cost and flexible observation mode, and can be widely used.

    road domain; DEM; incremental update

    張龍其,劉海洋,郭云開,等.結(jié)合多源數(shù)據(jù)的路域精細DEM建模方法[J].測繪通報,2017(7):113-116.

    10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0235.

    2017-03-06;

    2017-05-17

    貴州省交通運輸廳科技計劃(2015-121-022);湖南省科技廳重點研發(fā)計劃(2016SK2023)

    張龍其(1977—),男,博士,講師,主要從事GIS應用及開發(fā)方面的研究工作。E-mail: zhanglongqi@csust.edu.cn

    P208

    A

    0494-0911(2017)07-0113-04

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