高山峽谷區(qū)帶狀地形圖空地一體化測(cè)繪方法研究

方留楊 楊成 楊濤 王開(kāi)洋

摘要：針對(duì)在高山峽谷區(qū)利用無(wú)人機(jī)測(cè)繪長(zhǎng)線路帶狀地形圖存在精度不足的問(wèn)題，提出了一種結(jié)合無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)和車(chē)載激光掃描技術(shù)的高山峽谷區(qū)帶狀地形圖空地一體化測(cè)繪方法。首先，歸納了高山峽谷區(qū)無(wú)人機(jī)測(cè)繪帶狀地形圖存在的3個(gè)主要問(wèn)題：控制點(diǎn)數(shù)量偏少和分布不均、傳統(tǒng)航測(cè)空三加密方式不適應(yīng)傾斜攝影空三加密、無(wú)人機(jī)點(diǎn)云非地形噪點(diǎn)濾除難度大，并分別給出了相應(yīng)的解決方案?；谏鲜鼋鉀Q方案，提出了完整的帶狀地形圖測(cè)繪流程和方法。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明：在無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量生成的帶狀地形圖滿足工程帶寬要求的基礎(chǔ)上，結(jié)合車(chē)載激光掃描技術(shù)后，地形圖測(cè)繪精度進(jìn)一步提高，可以滿足大比例尺工程地形圖的實(shí)際測(cè)繪需要。

關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量; 車(chē)載激光掃描; 長(zhǎng)線路帶狀地形圖測(cè)繪; 高山峽谷區(qū); 空地一體化

中圖法分類(lèi)號(hào)： TP391文獻(xiàn)標(biāo)志碼： ADOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2019.01.024

當(dāng)前，我國(guó)大規(guī)模的公路水路建設(shè)工程逐漸從中東部發(fā)達(dá)省份向西部欠發(fā)達(dá)省份延伸。根據(jù)公路水路工程特點(diǎn)，長(zhǎng)線路帶狀地形圖測(cè)繪普遍采用無(wú)人機(jī)航測(cè)方式進(jìn)行[1-3]。然而西部地區(qū)高山峽谷縱橫、地形地貌復(fù)雜，無(wú)人機(jī)航測(cè)的誤差來(lái)源較多，生成的地形圖精度有時(shí)無(wú)法滿足工程實(shí)際需求。因此需要探索適合高山峽谷區(qū)的，效率更高、精度滿足實(shí)際工程需求的新型帶狀地形圖測(cè)繪方法。

無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)是國(guó)際測(cè)繪領(lǐng)域近些年發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)高新技術(shù)，該技術(shù)同時(shí)從1個(gè)垂直、4個(gè)傾斜等5個(gè)不同的角度采集影像，將用戶引入了符合人眼視覺(jué)的真實(shí)直觀世界[4-5]。由于通過(guò)傾斜攝影方式增大了航片交會(huì)角，因此可在一定程度上提高地形圖的高程精度[6]。此外，在后續(xù)附帶生成的真三維模型上進(jìn)行地物要素勾繪，利用其360° 全景旋轉(zhuǎn)、無(wú)級(jí)縮放等特點(diǎn)，可較傳統(tǒng)勾繪方式更加準(zhǔn)確地采集地物要素。

車(chē)載激光掃描是近年來(lái)迅速發(fā)展的又一項(xiàng)新型測(cè)繪技術(shù)，已廣泛應(yīng)用于地形圖生成、高精度斷面數(shù)據(jù)獲取、土石方量計(jì)算、可量測(cè)街景數(shù)據(jù)制作、地籍測(cè)量等行業(yè)領(lǐng)域[7-11]。該技術(shù)以同步獲取目標(biāo)范圍的三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)和全景照片的方式獲取大型實(shí)體或?qū)嵕暗饶繕?biāo)的三維立體信息，為快速采集空間數(shù)據(jù)提供了有效手段，測(cè)繪物體表面空間坐標(biāo)的標(biāo)稱(chēng)精度可以達(dá)到厘米級(jí)，有望解決高精度地形圖的測(cè)繪問(wèn)題[8]。

如何解決在高山峽谷區(qū)用無(wú)人機(jī)測(cè)繪帶狀地形圖精度不足的問(wèn)題，目前尚無(wú)相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)其進(jìn)行討論。針對(duì)該問(wèn)題，本文基于空地一體化的思想，提出一種同時(shí)將無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)和車(chē)載激光掃描技術(shù)相結(jié)合，共同進(jìn)行帶狀地形圖測(cè)繪的方法，確保在地形圖帶寬符合工程要求的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提高地形圖的精度。

1原理與方法

在平原和丘陵地區(qū)，使用無(wú)人機(jī)航測(cè)地形圖的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，其精度可以滿足公路水路設(shè)計(jì)帶寬和精度要求，具體流程為：開(kāi)展控制測(cè)量并加密布設(shè)地面控制點(diǎn)、無(wú)人機(jī)航空攝影、空中三角測(cè)量（空三）加密、內(nèi)業(yè)測(cè)圖、外業(yè)調(diào)繪及精度檢查[12]，但在高山峽谷區(qū)測(cè)繪長(zhǎng)線路帶狀地形圖時(shí)，與平原和丘陵地區(qū)相比，還存在以下問(wèn)題。

（1） 在高山峽谷區(qū)域，由于受到地形限制，導(dǎo)致外業(yè)控制點(diǎn)布設(shè)難度較大，控制點(diǎn)數(shù)量偏少、分布不均，有時(shí)甚至難以完整覆蓋航攝區(qū)域，造成無(wú)人機(jī)空三處理和后續(xù)生成地形圖的精度偏低。

（2） 為了提高高山峽谷區(qū)地形圖測(cè)繪的高程精度，可采用無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)，同時(shí)獲取前視、下視、后視、左視、右視影像，以增大影像交會(huì)角。但與傳統(tǒng)航測(cè)相比，無(wú)人機(jī)傾斜攝影獲取的影像數(shù)量多、重疊度高、傾角大，因此不能采用傳統(tǒng)的航測(cè)空三加密方式對(duì)傾斜攝影影像進(jìn)行空三加密。

（3） 無(wú)人機(jī)點(diǎn)云通過(guò)傾斜攝影測(cè)量密集匹配方式得到，通常會(huì)包含大量樹(shù)木、植被等非地形噪點(diǎn)，在高山峽谷區(qū)，通過(guò)傳統(tǒng)調(diào)查方式濾除非地形噪點(diǎn)存在較大的難度。

針對(duì)上述3個(gè)高山峽谷區(qū)無(wú)人機(jī)測(cè)繪帶狀地形圖面臨的典型問(wèn)題，本文引入車(chē)載激光掃描技術(shù)和五視傾斜攝影空三加密方法予以解決，具體方法如下。

1.1車(chē)載點(diǎn)云輔助的控制點(diǎn)布設(shè)方案

為了解決外業(yè)控制點(diǎn)數(shù)量偏少、分布不均的問(wèn)題，本文首先通過(guò)車(chē)載激光掃描技術(shù)采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)，然后從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取特征點(diǎn)作為控制點(diǎn)，與外業(yè)控制點(diǎn)一起參與無(wú)人機(jī)傾斜攝影空三處理。

在高山峽谷區(qū)，公路通常臨崖而建，因此外業(yè)采集的控制點(diǎn)主要布設(shè)在峽谷沿公路一側(cè)，峽谷對(duì)岸無(wú)分布，而車(chē)載點(diǎn)云控制點(diǎn)剛好與其相反。上述兩種控制點(diǎn)分布位置的互補(bǔ)使其為共同進(jìn)行無(wú)人機(jī)空三處理奠定了基礎(chǔ)。在精度方面，車(chē)載激光掃描點(diǎn)云在GPS信號(hào)良好的前提下，定位誤差小于5 cm，完全可以滿足大比例尺地形圖成圖對(duì)像控點(diǎn)中誤差的要求;如果GPS信號(hào)較弱，短時(shí)間內(nèi)（1～2 min）可以將之前GPS信號(hào)較強(qiáng)時(shí)獲取的位置數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)，使用慣導(dǎo)（IMU）+ 車(chē)輪編碼器的方式，通過(guò)外推解算來(lái)保證車(chē)載點(diǎn)云像控點(diǎn)精度;若GPS信號(hào)在較長(zhǎng)時(shí)間（超過(guò)3 min）內(nèi)都處于較弱狀態(tài)，則需要在點(diǎn)云數(shù)據(jù)中加入控制點(diǎn)，對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行修正和糾偏處理，以保證像控點(diǎn)的精度。

研究表明，改變控制點(diǎn)的布設(shè)位置、分布和數(shù)量，會(huì)對(duì)無(wú)人機(jī)空三加密的精度產(chǎn)生顯著影響[13]。根據(jù)高山峽谷區(qū)的地形特點(diǎn)，以及控制點(diǎn)的數(shù)量和分布特性，本文選擇6種布點(diǎn)方式開(kāi)展實(shí)驗(yàn)（如圖1所示）。

（2） 四角單點(diǎn)布點(diǎn)方式（圖1（b））：即在各個(gè)航段的四角布設(shè)控制點(diǎn)，其中峽谷沿公路一側(cè)布設(shè)外業(yè)采集控制點(diǎn)，峽谷對(duì)岸一側(cè)布設(shè)車(chē)載點(diǎn)云控制點(diǎn)。

（3） 兩角點(diǎn)組布點(diǎn)方式（圖1（c））：即在各個(gè)航段峽谷沿公路一側(cè)的兩個(gè)角將外業(yè)采集控制點(diǎn)布設(shè)成點(diǎn)組形式。

（4） 四角點(diǎn)組布點(diǎn)方式（圖1（d））：即在各個(gè)航段的四個(gè)角將控制點(diǎn)布設(shè)成點(diǎn)組形式，其中峽谷沿公路一側(cè)布設(shè)外業(yè)采集控制點(diǎn)組，峽谷對(duì)岸一側(cè)點(diǎn)組布設(shè)車(chē)載點(diǎn)云控制點(diǎn)組。

（5） 四角點(diǎn)組布點(diǎn)，車(chē)載點(diǎn)云掃描范圍內(nèi)四周加密布點(diǎn)方式（圖1（e））：即在第（4）種布點(diǎn)方式的基礎(chǔ)上，利用車(chē)載點(diǎn)云具有高冗余度的特性，在航段四周加密布設(shè)車(chē)載點(diǎn)云控制點(diǎn)。

（6） 四角點(diǎn)組布點(diǎn)，車(chē)載點(diǎn)云掃描范圍內(nèi)四周加密布點(diǎn)，區(qū)域內(nèi)部少量布點(diǎn)方式（圖1（f））：即在第（5）種布點(diǎn)方式的基礎(chǔ)上，加密布設(shè)區(qū)域內(nèi)部控制點(diǎn)。

1.2五視傾斜攝影空三加密

五視傾斜攝影空三加密的求解方式與傳統(tǒng)航測(cè)空三加密的求解方式有明顯的不同：傳統(tǒng)航測(cè)空三加密是將影像的外方位元素作為未知數(shù)，而五視傾斜攝影空三加密則是將下視影像的外方位元素、各傾斜影像相對(duì)于下視影像的相對(duì)姿態(tài)和位置等作為未知參數(shù)求解，如式1所示。

XYZ =λRIMURmis（R*xy-f+X′Y′Z′）+XGPSYGPSZGPS（1）

式中，x，y為影像像點(diǎn)坐標(biāo);f為相機(jī)主距，X，Y，Z為影像像點(diǎn)對(duì)應(yīng)的工程局部坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，上述為已知觀測(cè)值。RIMU為慣導(dǎo)（IMU）坐標(biāo)系到工程局部坐標(biāo)系下的旋轉(zhuǎn)矩陣;Rmis為下視影像坐標(biāo)系到慣導(dǎo)坐標(biāo)系之間的旋轉(zhuǎn)矩陣;R為傾斜影像相對(duì)于下視影像角元素得到的旋轉(zhuǎn)矩陣;X′，Y′，Z′為傾斜影像相對(duì)于下視影像的線元素，XGPS，YGPS，ZGPS為GPS獲取的攝站坐標(biāo)，上述為待求解參數(shù)。求解時(shí)，通過(guò)已知的外業(yè)控制點(diǎn)坐標(biāo)值，以及估計(jì)的待求解參數(shù)初值，構(gòu)造誤差方程和法方程，采用最小二乘法迭代求收斂解。

1.3濾除點(diǎn)云非地形噪聲點(diǎn)

初次獲取的車(chē)載和機(jī)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)中含有大量的樹(shù)木、植被和個(gè)別空中浮點(diǎn)等非地形噪聲點(diǎn)，需對(duì)其進(jìn)行濾除處理以確保點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確表達(dá)地形。

在濾除車(chē)載點(diǎn)云噪點(diǎn)時(shí)，本文采用了一種基于影像輔助的濾波方法。首先，將車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)和同步采集的全景影像進(jìn)行配準(zhǔn)，使全景影像能與物方坐標(biāo)系下同一場(chǎng)景的激光點(diǎn)云進(jìn)行“套合”，具體方法如下。

（1） 首先在場(chǎng)景中選取4個(gè)以上標(biāo)志點(diǎn)，通過(guò)共線方程迭代求解CCD鏡頭與激光點(diǎn)云在掃描儀坐標(biāo)系下的相對(duì)配準(zhǔn)參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)單張面陣CCD影像與點(diǎn)云的相對(duì)配準(zhǔn)。

（2） 分別建立單張面陣CCD影像與全景影像的映射關(guān)系（全景拼接時(shí)精確得到）、激光掃描儀坐標(biāo)系與POS坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系（通過(guò)建立高精度標(biāo)定控制場(chǎng)解算獲得）、POS坐標(biāo)系與WGS-84坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系（由POS數(shù)據(jù)插值獲取），根據(jù)單張面陣CCD影像與激光點(diǎn)云的相對(duì)配準(zhǔn)關(guān)系，通過(guò)三次坐標(biāo)映射轉(zhuǎn)換，從而實(shí)現(xiàn)車(chē)載全景影像在物方坐標(biāo)系下與激光點(diǎn)云的高精度配準(zhǔn)[14]。點(diǎn)云數(shù)據(jù)和全景影像配準(zhǔn)完成后，即可在全景影像上確定非地形噪聲點(diǎn)，并映射至車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)上進(jìn)行去噪，由于影像可以更加清晰地表現(xiàn)非地形噪聲點(diǎn)的輪廓，使用該方法可有效提高點(diǎn)云去噪的效率和精度。

在濾除機(jī)載點(diǎn)云噪點(diǎn)時(shí)，可利用上一步已經(jīng)完成去噪處理的車(chē)載點(diǎn)云，通過(guò)車(chē)載點(diǎn)云和機(jī)載點(diǎn)云抽稀合并的方式來(lái)濾除。為此，本文提出了一種基于二次投影抽稀的機(jī)載點(diǎn)云去噪方法，步驟如下。

（1） 在機(jī)載點(diǎn)云噪點(diǎn)范圍內(nèi)，對(duì)機(jī)載點(diǎn)云和車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行一次投影抽稀處理，投影方式選擇最低點(diǎn)投影，點(diǎn)云抽稀密度則以地形圖生成的需要為準(zhǔn)，通過(guò)該方式可以濾除機(jī)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的小規(guī)模噪點(diǎn)（例如獨(dú)樹(shù)、房屋等）。

（2） 將經(jīng)過(guò)一次投影抽稀處理的機(jī)載點(diǎn)云和車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，由于合并后的點(diǎn)云密度會(huì)增大，因此再進(jìn)行第2次最低點(diǎn)投影抽稀處理，進(jìn)一步濾除殘留的較大規(guī)模的非地形噪聲點(diǎn)（如成片樹(shù)林等）。

（3） 對(duì)車(chē)載點(diǎn)云覆蓋范圍外的機(jī)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，如果有殘留的非地形噪聲點(diǎn)，則進(jìn)行地形高度改正，確保最終數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。濾除點(diǎn)云非地形噪聲點(diǎn)的流程如圖2所示。

綜上所述，高山峽谷區(qū)空地一體化帶狀地形圖的測(cè)繪流程為：

（1） 采集車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

（2） 從車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取特征點(diǎn)作為無(wú)人機(jī)控制點(diǎn)，與外業(yè)控制點(diǎn)一并參與無(wú)人機(jī)空三處理，生成無(wú)人機(jī)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

（3） 基于影像輔助的點(diǎn)云濾波和二次投影抽稀方法濾除非地形噪聲點(diǎn)，生成DEM并得到等高線地貌圖。

（4） 使用車(chē)載全景影像和無(wú)人機(jī)三維模型完成地物要素的矢量化，從而完成地形圖測(cè)繪工作，如圖3所示。

2實(shí)驗(yàn)與驗(yàn)證

2.1實(shí)驗(yàn)區(qū)域和設(shè)備

本文實(shí)驗(yàn)區(qū)域?yàn)樵颇鲜〈罄戆鬃遄灾沃菰讫埧h寶豐鄉(xiāng)至大栗樹(shù)村二級(jí)公路改擴(kuò)建工程走廊帶，如圖4所示。該區(qū)域地處沘江下游河谷地帶，距縣城石門(mén)11 km，東與云龍縣團(tuán)結(jié)鄉(xiāng)、關(guān)坪鄉(xiāng)接壤，南與永平縣交界，西依云龍縣功果橋鎮(zhèn)。地勢(shì)由北向南傾斜，地形復(fù)雜，山勢(shì)陡峭，山地占90%，河谷小壩僅占10%，平均海拔為1 500 m。植被主要為玉米、煙草及散落的灌木、矮樹(shù)等。既有老路沿沘江東岸順江而下，靠山臨崖，等級(jí)較低，公路改擴(kuò)建里程全長(zhǎng)約30 km。在地形圖測(cè)繪之前，已經(jīng)完成了沿線28個(gè)GPS四等控制點(diǎn)的測(cè)設(shè)工作，平面坐標(biāo)數(shù)據(jù)起算點(diǎn)由當(dāng)?shù)貒?guó)土部門(mén)提供，坐標(biāo)系為1980西安坐標(biāo)系，高程采用1985國(guó)家高程基準(zhǔn)。

由于高山峽谷地區(qū)地形起伏大、路線等級(jí)低、急彎較多，因此本文選擇大疆S900六旋翼無(wú)人機(jī)進(jìn)行傾斜攝影，同步搭載五鏡頭傾斜相機(jī)和動(dòng)態(tài)GPS/GLONASS雙頻定位設(shè)備。車(chē)載點(diǎn)云采集設(shè)備為武大卓越三維激光掃描車(chē)“iScan”，該系統(tǒng)由武漢武大卓越科技有限公司和廣州中海達(dá)衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)股份有限公司聯(lián)合研制?！癷Scan”上搭載了一套德國(guó)產(chǎn)Faro X330激光采集儀，其測(cè)量頻率為976，000點(diǎn)/s，測(cè)距精度±2 mm;GPS和慣導(dǎo)系統(tǒng)為加拿大Novatel公司SPAN-FSAS，平面定位精度為0.05 m，高程為0.1 m，三軸（俯仰/翻滾/旋轉(zhuǎn)）定姿精度分別為0.01°/ 0.01°/ 0.025°。

在軟件方面，無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)處理軟件選擇Bentley Contextcapture，點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理和影像配準(zhǔn)軟件為海達(dá)數(shù)云HD 3lsScene，地形圖編輯軟件為南方CASS，真三維模型地物要素矢量化軟件為天際航DP-Modeler。

2.2地形圖測(cè)繪過(guò)程

無(wú)人機(jī)航飛作業(yè)時(shí)，考慮到測(cè)區(qū)地形情況，為了保障無(wú)人機(jī)飛行安全，本文將飛行航高設(shè)置為比測(cè)區(qū)內(nèi)基準(zhǔn)面高200 m，并將30 km路段劃分為30個(gè)航段，每個(gè)航段平均長(zhǎng)度約1 km，布設(shè)各航段航線;飛行帶寬為公路中線兩側(cè)各約200 m，總約400 m;地面分辨率設(shè)置為0.05 m;此外，在高山峽谷地區(qū)，為提高高程交會(huì)精度，本文將像片的航向重疊度和旁向重疊度都設(shè)置為75%。航線設(shè)計(jì)完成后，進(jìn)行設(shè)計(jì)情況檢查，本文選擇測(cè)區(qū)最高點(diǎn)的重疊度（OVPH）和最低點(diǎn)的地面分辨率（GSDL）兩項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行檢查，確保其滿足設(shè)計(jì)指標(biāo)要求，計(jì)算公式分別如式2，3所示。

OVPH=（OVP航-h高-h基h相）/（1-h高-h基h相） ?????（2）

GSDL=h高-h低+h相f×pd ???????????????????（3）

式中，h基為基準(zhǔn)面高程，h低為最低點(diǎn)高程，h高為最高點(diǎn)高程，h相為相對(duì)航高，OVP航為航向重疊度，f為焦距，pd為單像元大小。

在控制點(diǎn)采集方面，由于受到高山峽谷地形限制，沘江東岸（既有老路一側(cè)）的控制點(diǎn)通過(guò)人工外業(yè)采集方式得到，采集時(shí)按照滿足各個(gè)航段兩角點(diǎn)組布設(shè)的原則進(jìn)行，共計(jì)采集了68個(gè)點(diǎn)，精度滿足《公路勘測(cè)規(guī)范》（JTG C10-2007）（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《規(guī)范》）中對(duì)二級(jí)公路控制點(diǎn)的相關(guān)要求。沘江西岸地形陡峭區(qū)域的控制點(diǎn)則從車(chē)載點(diǎn)云中提取特征點(diǎn)得到，針對(duì)1.1節(jié)中提出的四角單點(diǎn)布設(shè)、四角點(diǎn)組布設(shè)、四角點(diǎn)組布設(shè)+車(chē)載范圍四周加密布點(diǎn)、四角點(diǎn)組布設(shè)+車(chē)載范圍內(nèi)四周加密布點(diǎn)+加內(nèi)部少量點(diǎn)4種布點(diǎn)方式的具體需求，分別從車(chē)載點(diǎn)云中提取了34，67，182，257個(gè)特征點(diǎn)作為控制點(diǎn)，其精度滿足《規(guī)范》中對(duì)二級(jí)公路控制點(diǎn)的精度要求。接下來(lái)，通過(guò)五視傾斜攝影空三加密方法對(duì)6種布點(diǎn)方式分別進(jìn)行空三加密，并使用逐像素多視密集匹配算法完成機(jī)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成工作[15]。點(diǎn)云生成后，采用1.3節(jié)提出的方法濾除點(diǎn)云非地形噪聲點(diǎn)。

生成地形圖時(shí)，首先使用去噪后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成數(shù)字高程模型（DEM），對(duì)其內(nèi)部及邊界進(jìn)行修正，然后用修正后的DEM生成等高線。接下來(lái)進(jìn)行地物要素采集，本文使用激光掃描車(chē)全景影像和無(wú)人機(jī)三維模型作為要素采集源，開(kāi)展采集工作。由于全景影像和三維模型中的地物要素具有實(shí)際的三維空間坐標(biāo)和紋理信息，因此可以通過(guò)三維旋轉(zhuǎn)、無(wú)級(jí)縮放等功能，獲取地物要素精確的邊界和類(lèi)型信息，從而提高地物要素的采集精度。

2.3地形圖精度驗(yàn)證

為了對(duì)地形圖精度開(kāi)展實(shí)際驗(yàn)證，在既有老路（沘江東岸）一側(cè)通過(guò)外業(yè)實(shí)地采集了40個(gè)平高檢查標(biāo)志點(diǎn)，在沘江西岸一側(cè)選取了30個(gè)點(diǎn)云特征點(diǎn)作為平高檢查標(biāo)志點(diǎn)，分別對(duì)通過(guò)6種控制點(diǎn)布設(shè)方案生成的地形圖精度進(jìn)行了實(shí)際驗(yàn)證，結(jié)果如表1所示。

對(duì)表1中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，可以得出如下結(jié)論。

（1） 兩角單點(diǎn)布設(shè)（方式1）生成地形圖的精度最低，這是由于使用的外業(yè)控制點(diǎn)數(shù)量最少，且沒(méi)有完整覆蓋測(cè)區(qū)范圍，導(dǎo)致沘江西岸地形陡峭區(qū)域的高程精度較差，從而降低了地形圖的整體精度。相比之下，四角單點(diǎn)布設(shè)（方式2）增加了控制點(diǎn)的數(shù)量并完整覆蓋了測(cè)區(qū)范圍，使得生成地形圖的精度明顯提高。

（2） 四角單點(diǎn)布設(shè)（方式2）生成地形圖的精度高于兩角點(diǎn)組布設(shè)（方式3）生成地形圖的精度，雖然兩種方式使用的控制點(diǎn)數(shù)量基本相同，但相比于點(diǎn)組布設(shè)，控制點(diǎn)完整覆蓋測(cè)區(qū)范圍更有利于提高地形圖的精度。

（3） 四角點(diǎn)組布點(diǎn)+車(chē)載點(diǎn)云掃描范圍內(nèi)四周加密布點(diǎn)+區(qū)域內(nèi)部少量布點(diǎn)（方式6）的精度最高。使用該方式生成的地形圖的平面和高程精度分別為0.15 m和0.25 m，完全可以滿足《規(guī)范》中1∶2 000地形圖測(cè)量要求，為類(lèi)似工程的帶狀測(cè)圖項(xiàng)目提供了新的解決方案。

（4）四角點(diǎn)組布點(diǎn)+車(chē)載點(diǎn)云掃描范圍內(nèi)四周加密布點(diǎn)（方式5）的精度比方式6稍低（地形圖平面和高程精度分別為0.22 m和0.34 m），但也能夠滿足《規(guī)范》中1∶2 000地形圖測(cè)量要求。在某些對(duì)精度要求不是很高的應(yīng)用領(lǐng)域，采用此方式布點(diǎn)可以節(jié)省控制點(diǎn)的布點(diǎn)數(shù)量，提高作業(yè)效率。

3結(jié) 論

本文提出了一種基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量和車(chē)載激光掃描技術(shù)的空地一體化新型帶狀地形圖測(cè)繪方法，解決了在高山峽谷地區(qū)傳統(tǒng)無(wú)人機(jī)航測(cè)生成地形圖精度不足的問(wèn)題，得到如下結(jié)論。

（1） 在無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量生成的地形圖滿足帶寬要求的基礎(chǔ)上，結(jié)合車(chē)載激光掃描技術(shù)后，地形圖精度進(jìn)一步提高。在實(shí)驗(yàn)區(qū)域?qū)y(cè)繪的地形圖進(jìn)行精度驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)采用四角點(diǎn)組布點(diǎn)+車(chē)載點(diǎn)云掃描范圍內(nèi)四周加密布點(diǎn)+區(qū)域內(nèi)部少量布點(diǎn)方式生成的地形圖精度最高，完全可以滿足《公路勘測(cè)規(guī)范》（JTG C10-2007）中1∶2 000地形圖的精度要求，為高山峽谷區(qū)類(lèi)似工程的帶狀測(cè)圖項(xiàng)目提供了一種新的解決方案。在某些對(duì)精度要求不是很高的應(yīng)用領(lǐng)域，采用四角點(diǎn)組布點(diǎn)+車(chē)載點(diǎn)云掃描范圍內(nèi)四周加密布點(diǎn)的方式也能夠滿足《規(guī)范》中1∶2 000地形圖測(cè)量要求，此時(shí)可以節(jié)省控制點(diǎn)的布點(diǎn)數(shù)量、提高作業(yè)效率。

（2） 在去除非地形噪聲點(diǎn)時(shí)，對(duì)于車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以使用基于影像輔助的濾波方法進(jìn)行，以有效提高點(diǎn)云濾波的效率和精度;對(duì)于機(jī)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)，在車(chē)載點(diǎn)云覆蓋范圍內(nèi)，可以使用二次投影抽稀的方法進(jìn)行，以有效降低傳統(tǒng)調(diào)查方式的工作量。

（3） 本文實(shí)驗(yàn)區(qū)域?yàn)榈湫偷母呱綅{谷區(qū)，沿既有老路（沘江東岸）一側(cè)地勢(shì)陡峭，基本沒(méi)有車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)分布，因此車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)無(wú)法完全替代機(jī)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)。在該類(lèi)型區(qū)域，機(jī)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)于補(bǔ)充地形圖的帶寬具有重要的作用。

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引用本文：方留楊，楊成，楊濤，王開(kāi)洋.高山峽谷區(qū)帶狀地形圖空地一體化測(cè)繪方法研究[J].人民長(zhǎng)江，2019，50（1）：130-135.

Research on aerial -ground integrated strip topographic surveying method in mountain valley area

FANG Liuyang1， YANG Cheng2， YANG Tao2， WANG Kaiyang1， 3

（1.National Engineering Laboratory for Surface Transportation Weather Impacts Prevention， ?Yunnan Broadvision Engineering Consultants， Kunming 650041， China;

2. Xingda Municipal Transportation Construction Investment Corporation， Dali 671000， China;3. Institute of Geology and Geophysics， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100029， China）

Abstract： A new aerial-ground integrated long-distance strip topographic surveying method， based on UAV oblique photogrammetry and vehicle laser scanning technique， is put forward to solve the problem of insufficient accuracy of long-distance strip topographic map of UAV surveying in alpine and canyon area. First， three main problems in UAV surveying for strip topographic map in alpine and canyon area were summarized， including insufficient control points and uneven distribution， inadaptation of traditional aerial triangulation method to oblique photography， difficulty of UAV point cloud non-terrain noise filtering. The corresponding solutions were proposed respectively. Then， based on these solutions， a complete strip topographic surveying method in mountain valley area was proposed. The experimental results show that the bandwidth of the strip topographic map can be guaranteed by UAV oblique photogrammetry. Moreover， the accuracy of the topographic map is further improved by introducing the vehicle laser scanning technique and could meet the demand of generating large scale topographic map for engineering project.

Key words：UAV oblique photogrammetry; vehicle laser scanning; long-distance strip topographic map survey; mountain valley area; aerial-ground integration