LIDAR技術(shù)在林區(qū)輸電線路工程中的應(yīng)用研究

蘇詩培

DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2017.25.004

摘 要：本文通過探討LIDAR技術(shù)的原理、分析點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢、淺談濾波和分類的方法，提出了在山地森林茂密覆蓋的地區(qū)的輸電線路工程中應(yīng)用該技術(shù)的思路和方法。主體思路是旨在利用LIDAR技術(shù)能直接獲取對象表面的包含高程信息的三維坐標(biāo)這一優(yōu)勢，通過合適的濾波和分類方法提取出高精度的DEM數(shù)據(jù)和植被表面模型數(shù)據(jù)，以減少森林地區(qū)輸電線路勘測定位工作量，并對局部外業(yè)作業(yè)困難地區(qū)可以有效補(bǔ)充，提高工作效率。

關(guān)鍵詞：LIDAR技術(shù) 點(diǎn)云數(shù)據(jù) 濾波和分類 輸電線路勘測定位

中圖分類號：P237 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）09（a）-0004-03

1 緒論

1.1 研究背景

1.1.1 LIDAR技術(shù)簡介

機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)（Airborne Light Detection and Ranging），簡稱LIDAR技術(shù)，是一種主動式遙感對地觀測的新興技術(shù)，集激光測距技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、慣性測量單元（IMU）/DGPS差分定位技術(shù)三種技術(shù)于一體，能夠直接得到高精度的三維坐標(biāo)信息。機(jī)載LIDAR主要用于獲取地形、地貌數(shù)據(jù)，是地形圖測繪的全新手段，具有強(qiáng)大的生命力和良好的發(fā)展前景，被認(rèn)為是對傳統(tǒng)的攝影測量方法的巨大挑戰(zhàn)。

1.1.2 LIDAR技術(shù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢

首先，由于LIDAR技術(shù)采用主動發(fā)射測量信號的工作方式，能夠全天候?qū)嵤Φ赜^測，使它在災(zāi)害監(jiān)測、環(huán)境檢測、資源勘察、軍事等方面的應(yīng)用具有獨(dú)特的優(yōu)勢。其次，激光掃描儀發(fā)射的激光脈沖具有很強(qiáng)的穿透能力，能部分地穿透樹林遮擋，直接獲取真實(shí)地面的高精度三維地形信息，它是目前唯一能測量森林覆蓋地區(qū)地面高程的可行技術(shù)。最后，它能進(jìn)行輸電線路測量外業(yè)作業(yè)困難地區(qū)（如采石場、大型垃圾堆、懸崖峭壁等）的測圖工作，不受地域地形限制。所以基于以上論述，我們可以肯定LIDAR技術(shù)對于森林地區(qū)的輸電線路測量有明顯的自身優(yōu)勢。

1.1.3 傳統(tǒng)輸電線路勘測定位方法在林區(qū)的局限

隨著電網(wǎng)建設(shè)的發(fā)展，線路規(guī)劃走廊的位置確定愈加困難，常常需要穿越植被覆蓋十分密集的森林地區(qū)，這對輸電線路的測量工作帶來了很大的困難。傳統(tǒng)的工程測量方法中山區(qū)路徑確定耗時(shí)耗力，工作強(qiáng)度大，費(fèi)用高，返工率高，一直是輸電線路測量工作的難點(diǎn)。目前輸電線路的測量主要是用航空攝影測量、無人機(jī)航拍攝影測量等技術(shù)來輔助傳統(tǒng)的全野外人工測量。各測量手段內(nèi)外業(yè)形式不同并相互補(bǔ)充，仍以航空攝影測量為主。但是，航空攝影測量在森林地區(qū)作業(yè)時(shí)面臨著諸多困難，如外業(yè)控制困難、加密選點(diǎn)困難、影像匹配困難、立體測圖困難等。由于影像遮蔽，立體測圖編輯時(shí)往往用人工估計(jì)的方法，造成這些地方的精度很低，以至于無法滿足要求。因此，本文主要研究的森林地區(qū)高精度數(shù)字高程模型的獲取對于林區(qū)輸電線路測量有著重要的實(shí)踐意義和價(jià)值。

1.2 技術(shù)要點(diǎn)

1.2.1 系統(tǒng)工作原理

機(jī)載激光雷達(dá)測量系統(tǒng)一般以飛機(jī)或直升機(jī)作為飛行平臺，通過激光測距獲取地表高程信息。其工作原理為：當(dāng)機(jī)載LIDAR航攝飛行時(shí)，激光掃描儀發(fā)射、接收激光束，對地面進(jìn)行線狀掃描，與此同時(shí)，動態(tài)GPS系統(tǒng)確定傳感器的空間位置（經(jīng)緯度），IMU測量飛機(jī)的實(shí)時(shí)姿態(tài)數(shù)據(jù)，即滾動、仰俯和航偏角。由于系統(tǒng)的幾個(gè)部分同步工作并集成于一體，GPS和IMU的數(shù)據(jù)融合極為方便，所以經(jīng)計(jì)算機(jī)對獲取的數(shù)據(jù)經(jīng)過匹配計(jì)算等內(nèi)部處理后，即可獲取地面的三維數(shù)據(jù)。

1.2.2 濾波和分類的思路及目前主流的分類方法

LIDAR獲得的數(shù)據(jù)是在三維空間中呈隨機(jī)離散且不規(guī)則分布的點(diǎn)集，即點(diǎn)云。數(shù)據(jù)處理的基本思路是將點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，將地面點(diǎn)及非地面點(diǎn)如房屋、植被等分開，得到數(shù)字地面模型DTM。研究如何從DSM中分離出DTM點(diǎn)子集以及區(qū)分不同地物子集，就是所謂的數(shù)據(jù)濾波和分類。

目前用于機(jī)載LIDAR數(shù)據(jù)濾波的方法主要概括來講大致有形態(tài)學(xué)濾波法；移動窗口法；線性預(yù)測法；基于地形坡度濾波；移動曲面擬合濾波法等。由于單純的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)有一定的盲目性，加之自然界復(fù)雜的地形決定了所有的濾波和分類算法都是一個(gè)復(fù)雜的算法且都需要反復(fù)迭代進(jìn)行，在實(shí)際應(yīng)用過程中要針對不同的地形和應(yīng)用目的選擇合適的算法。

2 工作流程

2.1 原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集

2.1.1 航帶設(shè)計(jì)

輸電線路的航飛設(shè)計(jì)，應(yīng)遵循安全、經(jīng)濟(jì)、周密、高效的原則。以初設(shè)審查后的路徑方案為導(dǎo)向，以1/5萬、1/1萬比例尺地形圖為底圖，連續(xù)布設(shè)若干個(gè)有一定重疊度的航帶，導(dǎo)出飛行路徑文件提交航飛單位。航飛單位須按照航飛路徑向相關(guān)地區(qū)部門申請空域航飛權(quán)，由于LIDAR系統(tǒng)通常帶有CCD相機(jī)，航飛單位在航飛權(quán)期間需選擇合適的天氣進(jìn)行航飛以保證影像質(zhì)量。

2.1.2 航飛數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查驗(yàn)收

對于航飛單位提交的成果數(shù)據(jù)需進(jìn)行檢查驗(yàn)收，確保航帶之間沒有出現(xiàn)空缺遺漏，所有航帶范圍內(nèi)點(diǎn)云數(shù)據(jù)沒有漏洞，且對影像清晰度、色調(diào)、有無云影遮擋等影像質(zhì)量進(jìn)行檢查。另外，對航飛單位一并提交的項(xiàng)目完成情況、飛行質(zhì)量報(bào)告等附件進(jìn)行核查，確保航飛資料的完整性。

2.2 林區(qū)LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的濾波和分類處理

有時(shí)候?yàn)V波和分類是同時(shí)進(jìn)行的，尤其是在地物類型比較單一的地區(qū)，如本文研究的森林地區(qū)，激光點(diǎn)云的種類只考慮三種：地面點(diǎn)、非地面點(diǎn)和噪聲點(diǎn)。因此如何剔除噪聲，并在濾波的同時(shí)進(jìn)行分類，是LIDAR數(shù)據(jù)林區(qū)濾波的重點(diǎn)。

2.2.1 濾波和分類預(yù)處理

在LIDAR原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)中，由于外界環(huán)境因素的影響，獲取的掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)可能包含不穩(wěn)定的點(diǎn)和錯(cuò)誤的點(diǎn)。這些點(diǎn)包括：不屬于地表的極高點(diǎn)，一般源自于空中物體如鳥、低空飛行器等；極低點(diǎn)，他們的出現(xiàn)源自于系統(tǒng)的粗差，一般在水域比較明顯。所以，在使用這些數(shù)據(jù)之前，應(yīng)將這些極高點(diǎn)和極低點(diǎn)予以剔除。endprint

2.2.2 一次分類和二次分類

對經(jīng)過預(yù)處理的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行一次分類，主要目標(biāo)是分出地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)。鑒于移動窗口濾波法具有適用于各種特征地形、運(yùn)行穩(wěn)健、分類精度高等特點(diǎn)，本次分類我們選擇了移動窗口濾波法。移動窗口法基本思路是先定義一個(gè)很大的窗口（Grid），找出該窗口中的最低點(diǎn)作為地形點(diǎn)，移動窗口到下一個(gè)區(qū)域再找出最低點(diǎn)，直到遍歷所有數(shù)據(jù)。通過找出的最低點(diǎn)，擬合一個(gè)曲面或TIN作為初步的地形模型，并利用該DTM于所有測量點(diǎn)之間的殘差進(jìn)行判斷，將不需要的點(diǎn)剔除，然后調(diào)小窗口的尺寸和判斷的閥值，再遍歷所有數(shù)據(jù)生成新的DTM進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，往復(fù)幾次后得到的非常逼近的DTM。

一次分類完成后，繼續(xù)對非地面點(diǎn)進(jìn)行二次分類，目標(biāo)是提取出激光腳點(diǎn)打到樹頂上反射接收到的植被表面點(diǎn)。采用同樣的思路，通過尋找移動窗口中的最高點(diǎn)作為植被表面點(diǎn)，移動窗口直到遍歷所有數(shù)據(jù)，往復(fù)幾次后得到逼近真實(shí)樹頂?shù)闹脖槐砻婺Ｐ汀?/p>

2.2.3 人工干預(yù)

自然界復(fù)雜的地形決定了不可能有一個(gè)適應(yīng)所有地形的算法，尤其是對于帶有植被的粗糙山地時(shí)都會產(chǎn)生一定的錯(cuò)誤分類，尤其是在地形高差變化較大、或地形不連續(xù)的區(qū)域（如深陡坎、陡壁、采礦開挖地帶等），采用自動濾波很難達(dá)到理想結(jié)果，甚至于無法進(jìn)行，因此人工干預(yù)是必要的。人工手動分類通常應(yīng)融合影像數(shù)據(jù)，結(jié)合三維立體圖、暈渲圖等，采用人工交互編輯手段來進(jìn)行，對輸電線路沿中心線左右各100m范圍內(nèi)的線路走廊和危險(xiǎn)點(diǎn)、關(guān)注點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行DTM檢查和手動分類，獲得高精度的DTM數(shù)據(jù)。實(shí)踐證明，這種方法是行之有效的。

2.3 利用高精度DTM數(shù)據(jù)輔助林區(qū)輸電線路測量

在輸電線路勘測定位過程中，利用分類后的高精度DTM數(shù)據(jù)生成輸電線路平斷面圖、塔基斷面、風(fēng)偏等，作為野外勘測定位的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行修測，大大減少了外業(yè)勘測工作量，縮短了工期，提高了工作效率。另外，利用植被表面模型通過計(jì)算可以準(zhǔn)確評估線路導(dǎo)線與周邊物體（在林區(qū)主要為交跨樹木）的最小距離，作為勘測定位中危險(xiǎn)點(diǎn)、關(guān)注點(diǎn)修測的依據(jù)，避免后期線路運(yùn)行中發(fā)生樹閃等引發(fā)停電的安全事故。

2.4 外業(yè)作業(yè)困難地區(qū)地形數(shù)據(jù)的勘測補(bǔ)充

在林區(qū)勘測定位過程中，有時(shí)會遇到測量人員作業(yè)困難甚至無法作業(yè)的地區(qū)，如采石場、大型垃圾堆、懸崖峭壁等。LIDAR數(shù)據(jù)不受地域地形限制的特點(diǎn)和優(yōu)勢，針對這些區(qū)域可以有效補(bǔ)充，保證了勘測成果的質(zhì)量。

3 工程實(shí)例

安平至寶山220kVⅡ回線路改造工程，線路全長64.87km，線路路徑大部分位于山區(qū)，其中：高山30%，山地60%，丘陵10%，沿線地形起伏較大，區(qū)域海拔高程約在140～820m范圍，主要為山地、高山地地形，相對高差較大。沿線植被發(fā)育良好，以松、杉林為主；線路沿線規(guī)劃區(qū)、保護(hù)區(qū)、礦區(qū)等分布眾多，沿線須調(diào)查并測量礦區(qū)附近的炸藥庫；測區(qū)勘測定位困難類別定為：Ⅳ類。在該工程勘測定位階段創(chuàng)新使用了LIDAR技術(shù)，為了檢查DTM的精度，在外業(yè)定位現(xiàn)場做了大量GPS控制點(diǎn)，將這些控制點(diǎn)的工測高與濾波和分類后的DTM高進(jìn)行比較，其部分結(jié)果見表1，從表中可以看出絕大部分差值在-0.8～0.8m之間，只有少數(shù)點(diǎn)的絕對差值超過2m。因此，DTM總體精度是值得肯定的。

4 結(jié)語

作為一種全新的技術(shù)手段，本文探討了LIDAR技術(shù)的優(yōu)勢、工作原理和組成，對點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理流程做了分析和實(shí)驗(yàn)，提出了LIDAR技術(shù)在森林地區(qū)輸電線路工程勘測定位過程中應(yīng)用的可能性。實(shí)測驗(yàn)證表明：測量人員提供了可靠的平斷面、風(fēng)偏等數(shù)據(jù)資料，減少了測量外業(yè)工作量，大大提高了工作效率。與傳統(tǒng)的航空攝影測量技術(shù)相比，機(jī)載LIDAR 測量技術(shù)在輸電線路業(yè)務(wù)中的諸多方面都具有明顯的優(yōu)勢。當(dāng)然機(jī)載LIDAR技術(shù)作為一種新興的技術(shù)，在電力行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域還具有很大的發(fā)展?jié)摿?，同時(shí)也存在一些不足，比如在點(diǎn)云分類上還需要不斷探索和完善，進(jìn)而提高自動分類的準(zhǔn)確性；LIDAR獲取的數(shù)據(jù)源較為單一，與高分辨率影像、電子地圖、GIS數(shù)據(jù)、高光譜影像等多源數(shù)據(jù)的融合匹配等問題還需要進(jìn)一步的深入研究。

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