無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR測(cè)試的實(shí)證研究摘要：本文通過(guò)分析現(xiàn)有無(wú)人機(jī)高清鏡頭在植被茂密地區(qū)線(xiàn)性工程中采集測(cè)繪數(shù)據(jù)并建立實(shí)景三維模型的不足，研究了無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR航測(cè)技術(shù)在道路測(cè)繪中的應(yīng)用，并提出在激光點(diǎn)云建模過(guò)程中，分別建立地表數(shù)字模型和道路主體工程數(shù)字模型，以發(fā)揮無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR的可以利用回波隔離植被點(diǎn)云的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，使其在廣州FHS快速路測(cè)繪項(xiàng)目中既能保證道路與地表的測(cè)繪精度，又能反映項(xiàng)目區(qū)整體環(huán)境特征。經(jīng)過(guò)模型質(zhì)量檢驗(yàn)和控制點(diǎn)坐標(biāo)精度分析，論證了通過(guò)無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR進(jìn)行航測(cè)數(shù)據(jù)采集，再通過(guò)點(diǎn)云分離建模所得到的測(cè)繪成果精度較高，模型效果較好。關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)；機(jī)載雷達(dá)；道路測(cè)繪；引言隨著無(wú)人機(jī)航測(cè)設(shè)備不斷地升級(jí)，無(wú)人機(jī)航測(cè)的技術(shù)也不斷地應(yīng)用于各行各業(yè)之中，現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)主要是運(yùn)用無(wú)人機(jī)搭載高清鏡頭設(shè)備采集多角度高清影像，通過(guò)高清點(diǎn)云投影算法，生成實(shí)景三維模型，再借助實(shí)景三維模型完成地形等高線(xiàn)輸出、規(guī)劃設(shè)計(jì)方案布局、實(shí)景模型測(cè)量等工作。這種通過(guò)高清鏡頭采集數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)手段，針對(duì)于精度要求不高，測(cè)繪面積相對(duì)較小，植被覆蓋率較低的面域工程應(yīng)用效果相對(duì)較好，但針對(duì)植被覆蓋率相對(duì)較高，測(cè)繪精度要求較高的線(xiàn)性工程項(xiàng)目，傳統(tǒng)航測(cè)方法很難達(dá)到項(xiàng)目精度要求[1,2]。因此，研究如何運(yùn)用具有更高精度的激光雷達(dá)航測(cè)技術(shù)完成測(cè)繪任務(wù)，成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn)，本文將以廣州FHS快速路測(cè)繪項(xiàng)目為例進(jìn)，研究無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR技術(shù)在道路測(cè)繪中的應(yīng)用。1.航測(cè)設(shè)備選型廣州FHS快速路位于位于珠海市，森林植被覆蓋率達(dá)90%，植被類(lèi)型為南亞熱帶常綠闊葉林群落，該地地處珠江口西岸，瀕臨廣闊的南海，屬典型的南亞熱帶季風(fēng)海洋性氣候。由于該地區(qū)植被茂密，且受海風(fēng)影響，風(fēng)力較大，故需選用抗風(fēng)能力好，續(xù)航能力強(qiáng)、懸停穩(wěn)定性好，同時(shí)可搭載激光雷達(dá)設(shè)備的中型多旋翼無(wú)人機(jī)。本文選用DJM6P作為航測(cè)無(wú)人機(jī)，DJM6P配置了專(zhuān)業(yè)級(jí)A3飛行控制系統(tǒng)、LB2圖像傳輸系統(tǒng)、圖像傳輸距離最遠(yuǎn)可達(dá)5公里，同時(shí)該型號(hào)無(wú)人機(jī)采用模塊化設(shè)計(jì)，能夠快速裝配，載重高達(dá)6.0kg，為激光雷達(dá)設(shè)備提供可靠的高性能飛行平臺(tái)。DJM6P搭載6軸獨(dú)立電機(jī)，電機(jī)核心的軸承系統(tǒng)采用了嚴(yán)格密封處理，可防止雨水、沙塵侵蝕，可以讓航測(cè)設(shè)備在項(xiàng)目地多風(fēng)頻雨的不利氣候環(huán)境下穩(wěn)定工作，以滿(mǎn)足本案例航測(cè)需求[3]。具體參數(shù)詳見(jiàn)表1。表1航測(cè)無(wú)人機(jī)設(shè)備參數(shù)表Tab.1EquipmentparametersofUAV無(wú)人機(jī)型號(hào)類(lèi)型抗風(fēng)等級(jí)位飛行載重懸停精度旋轉(zhuǎn)角速度升降速度飛行速度飛行高度軸距類(lèi)型DJM6P\o"/aerialinstrument/s6480/"六軸飛行器五級(jí)6000g垂直：0.4m，水平：0.8m俯仰軸：300°/s，航向軸：150°/s最大上升速度：5m/s最大下降速度：3m/s18m/s（無(wú)風(fēng)環(huán)境）2500m1133mm\o"/aerialinstrument/s6480/"六軸飛行器PM15B激光雷達(dá)鏡頭集成了GPS、IMU、激光掃描原件等光譜成像設(shè)備。其中激光掃描設(shè)備利用脈沖反饋信號(hào)采集目標(biāo)距離、坡度、粗糙度和反射率等信息，而光電成像技術(shù)可獲取探測(cè)目標(biāo)的數(shù)字成像信息、地面采樣點(diǎn)的三維坐標(biāo)等。PM15B激光雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)是具有高點(diǎn)頻、高線(xiàn)頻、高精度、高集成度特點(diǎn)，具備4次回波技術(shù)，集成高精度慣導(dǎo)模塊，可以有效穿透植被、草木，采集地表高精度激光點(diǎn)位數(shù)據(jù)[4,5]。具體參數(shù)詳見(jiàn)表2。表2激光雷達(dá)鏡頭參數(shù)表Tab.2EquipmentparametersofLiDARlens鏡頭型號(hào)波段激光器頻率最大測(cè)量距離測(cè)距精度角分辨率最大掃描速度掃描角度位置精度姿態(tài)精度系統(tǒng)重量回波數(shù)量PM15B近紅外100-2000Khz1000m@20%反射率1500m@60%反射率5mm0.001°400線(xiàn)/秒75°水平0.01m高程0.02m航向0.009°姿態(tài)0.005°4.0kg4次2.實(shí)景模型效果分析為具體說(shuō)明機(jī)載LiDAR航測(cè)技術(shù)在植被茂密地區(qū)線(xiàn)性工程測(cè)繪中的應(yīng)用效果。本文首先對(duì)廣州FHS快速路實(shí)景三維模型效果進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。首先，本文運(yùn)用無(wú)人機(jī)搭載高清數(shù)碼鏡頭，對(duì)項(xiàng)目待測(cè)區(qū)域進(jìn)行了高清影像采集，共采集高清影像1200張，橫向重疊率60%，重向重疊率70%，核心測(cè)繪區(qū)重疊次數(shù)均大于5次，滿(mǎn)足航測(cè)影像實(shí)景三維建模要求，并通過(guò)Pix4DMapper實(shí)景三維建模軟件進(jìn)行自動(dòng)化建模[6]。實(shí)景三維模型效果如圖1所示。通過(guò)對(duì)圖1分析可知，雖然該模型可以有效反映測(cè)繪區(qū)域整體情況，但是由于該地區(qū)氣候適宜、降雨較多、風(fēng)力較大，導(dǎo)致植被生長(zhǎng)極其茂盛，實(shí)景三維模型中地表高程受到植被影響較大，實(shí)景三維模型地表高程被整體提高，地表與道路形成了較大的高差，植被對(duì)地表高程測(cè)繪精度造成了很大的影響。為進(jìn)一步分析，本文隨機(jī)選取了KL快速路中任意剖面進(jìn)行剖面分析，如圖2所示。圖1廣州FHS快速路待測(cè)區(qū)段圖2廣州FHS快速路剖切面示意圖Fig.1SectiontobemeasuredofKLExpresswayFig.2ProfileofKLExpressway根據(jù)圖2剖面可知，該地區(qū)道路剖切端面與現(xiàn)場(chǎng)踏勘實(shí)際情況差異較大，主要由于道路兩側(cè)地表高度抬升所致[7,8]。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研，現(xiàn)狀道路兩側(cè)實(shí)際地表低于道路路基表面約70cm。但是，根據(jù)三維模型剖面分析，道路路基表面兒遠(yuǎn)低于兩側(cè)地表，該測(cè)量誤差主要由于道路兩側(cè)植被與地表高程點(diǎn)云混雜所致[9]。故可初步判定在植被茂密的環(huán)境下，高清實(shí)景模型對(duì)于廣州FHS快速路線(xiàn)性工程測(cè)繪適用程度相對(duì)較低。3.機(jī)載LiDAR建模分析為發(fā)揮無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，使其在廣州FHS快速路測(cè)繪項(xiàng)目中既能保證道路與地表的測(cè)繪精度，又能反映項(xiàng)目區(qū)征地環(huán)境特征，在激光點(diǎn)云建模過(guò)程中分兩部分進(jìn)行。在激光點(diǎn)云建模過(guò)程中，第一部分內(nèi)容是建立地表數(shù)字模型，運(yùn)用PM15B激光雷達(dá)4回波技術(shù)將整個(gè)待測(cè)區(qū)域的樹(shù)木、草木等植被隔離，將地表結(jié)構(gòu)單獨(dú)建模，形成與實(shí)際地形表面相符合的數(shù)字三維地形，如圖3所示；第二部分內(nèi)容是建立主體工程數(shù)字模型，需要將主體工程的點(diǎn)云單獨(dú)提取，即沿道路軸線(xiàn)向軸線(xiàn)兩側(cè)拓展相同距離（略大于1/2路寬），并將該部分激光點(diǎn)云單獨(dú)建模，形成獨(dú)立的主體工程數(shù)字模型[10,11]。如圖4所示。圖3地形數(shù)模型提取效果圖4主體工程模型提取效果Fig.3ExtractioneffectofterrainmodelFig.4Extractioneffectofmainprojectmodel在無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR采集到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、點(diǎn)云建模過(guò)程正確的情況下，圖4中道路數(shù)字模型即可與圖3中分離出的原始地形模型完全匹配，同時(shí)，將經(jīng)過(guò)點(diǎn)云分離后的植被點(diǎn)云數(shù)據(jù)建模后還原到項(xiàng)目區(qū)整體三維模型場(chǎng)景中，樹(shù)木應(yīng)剛好與地表模型搭接且不與道路發(fā)生交叉[12,13]。經(jīng)過(guò)上述模型疊加還原，即可得到圖5所示廣州FHS快速路無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR數(shù)字化模型效果。圖5廣州FHS快速路無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR數(shù)字化模型效果Fig.5EffectofairborneLiDARdigitalmodelForGuizhouKLExpressway根據(jù)圖5可知，實(shí)測(cè)模型地形表面、植被、道路匹配度較高，項(xiàng)目區(qū)數(shù)字化模型整體完整，細(xì)節(jié)定位準(zhǔn)確，無(wú)扭曲、交錯(cuò)、畸變等現(xiàn)象，同時(shí)清晰度遠(yuǎn)高于圖1所示的實(shí)景三維模型效果。4.誤差分析與結(jié)論經(jīng)過(guò)上文分析無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR實(shí)測(cè)模型各元素匹較好，表觀(guān)效果佳，為進(jìn)一步量化檢驗(yàn)其實(shí)測(cè)精度，本文在廣州FHS快速路無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR數(shù)字化模型中隨機(jī)選取了240個(gè)控制點(diǎn)位與原有現(xiàn)場(chǎng)實(shí)勘坐標(biāo)點(diǎn)位進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)。其中，地形模型數(shù)據(jù)量最大，植被模型數(shù)據(jù)量次之，道路模型數(shù)據(jù)量最小，故檢測(cè)點(diǎn)位數(shù)量分別按120點(diǎn)、80點(diǎn)、40點(diǎn)分配；地形模型取地形表面檢測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行分析，道路模型取路基表面檢測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行分析，植被定位坐標(biāo)取植被軀干底部在地形表面的投影點(diǎn)坐標(biāo)作為檢測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行分析[11,12]。對(duì)比檢驗(yàn)分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。表3無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR測(cè)繪成果誤差分析表Tab.3ComparativeanalysisofSurveyingandmappingresults檢測(cè)點(diǎn)位數(shù)量檢驗(yàn)值R平均誤差

（m）最大誤差

（m）地形模型1200.096-0.0120.031道路模型400.0950.0060.021植被定位坐標(biāo)800.0950.0120.034合計(jì)240——————經(jīng)過(guò)對(duì)比檢驗(yàn)，地形模型、道路模型、植被定位坐標(biāo)均能通過(guò)R檢驗(yàn)，置信度滿(mǎn)足95%要求。地形模型平均誤差為1.2cm，最大誤差3.1cm；道路模型平均誤差為0.6cm，最大誤差2.1cm；植被定位坐標(biāo)平均誤差為1.2cm，最大誤差3.4cm；無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR測(cè)繪成果整體精度較高，最大誤差可控制在3.4cm內(nèi)，其中道路模型測(cè)繪精度最高，植被模型精度相對(duì)較低但測(cè)繪誤差依然滿(mǎn)足精度要求，故可認(rèn)為，通過(guò)無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR進(jìn)行航測(cè)數(shù)據(jù)采集，再通過(guò)點(diǎn)云分離建模得到的測(cè)繪成果精度較高，在植被茂密的環(huán)境下、在線(xiàn)性工程測(cè)繪中，無(wú)人機(jī)機(jī)載LiDAR技術(shù)具較好的應(yīng)用前景和研究?jī)r(jià)值。參考文獻(xiàn)[1]李樹(shù)濤,李聰妤,康旭東.多源遙感圖像融合發(fā)展現(xiàn)狀與未來(lái)展望[J].遙感學(xué)報(bào),2021,25(01):148-166.[2]程鐵洪,駱斌,黃磊.一種利用無(wú)人機(jī)載點(diǎn)云的道路設(shè)施提取方法[J].北京測(cè)繪,2020,34(11):1649-1652.[3]胡勇,單摯.無(wú)人機(jī)在測(cè)繪工程中的應(yīng)用探討[J].工程建設(shè)與設(shè)計(jì),2021(05):91-92+99.[4]高利敏,李俊杰,李文清,徐剛.無(wú)人機(jī)傾斜攝影結(jié)合激光掃描儀三維逆向建模[J].測(cè)繪通報(bào),2021(02):161-163.[5]呂愛(ài)美.機(jī)載LiDAR點(diǎn)云在大比例尺地形圖生產(chǎn)中的應(yīng)用研究[J].經(jīng)緯天地,2018(02):58-64.[6]葉思遠(yuǎn).旋翼無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)在三維實(shí)景建模中的應(yīng)用[J].測(cè)繪與空間地理信息,2021,44(01):222-224.[7]雷英棟,沈旭東,吳湘蓮.單鏡頭無(wú)人機(jī)的實(shí)景三維建模研究[J].電子制作,2021(08):25-27.[8]丁保才.融合LiDAR與影像的縱橫斷面自動(dòng)提取及應(yīng)用[J].山西建筑,2021,47(09):168-170+175.[9]任小強(qiáng),溫俊麗,孟勇飛,張圓,劉國(guó)剛,徐西桂.山區(qū)無(wú)人機(jī)傾斜攝影實(shí)景三維建模質(zhì)量控制[J].工程勘察,2021,49(03):68-72.[10]王麗英,段孟柳.利用灰度體元模型的機(jī)載LiDAR3D道路提取[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2020,46(11):2439-2447.[11]張小東,杜寧,王莉,張春亢,王慶余.一種高斯混合模型組合分類(lèi)的機(jī)載LiDAR城區(qū)道路提取方法[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2021,31(02):60-64.[12]張永軍,黃星北,劉欣怡.一種地形自適應(yīng)的機(jī)載Li