作者简介:邢吉昌(1990—),男,硕士研究生,研究方向为国产机载LiDAR影像与数据融合处理,E-mail:443153371@qq.com。
针对国产LiDAR点云精度相对较差,平面精度难以评价,圆形地标面积较大,携带不便且成本高推广困难,十字形地标在尺寸不够大时,实际中心与点云拟合中心重合性不好、精度较差的现状,从国产机载LiDAR的平面精度检校与实际应用出发,提出一种基于角锥形状地标的机载LiDAR平面精度检查方法,综合利用飞行向与扫描向的点云,所使用的地标尺寸相对较小,携带方便且便于推广。笔者利用该地标进行野外实地飞行试验证明,本文提出的方法可有效对LiDAR点云的水平精度进行验证,具有一定的实用价值。
机载激光雷达(LiDAR, Light Detection And Ranging)融合了三维激光扫描系统、全球定位系统和惯性导航系统, 是一种可直接快速获取地面及地面目标三维空间信息的新型主动型航空对地观测传感器[1]。近几年, 随着社会需求的不断扩大与相关技术的发展, 机载激光雷达技术的发展日新月异, 在测绘、灾害监测、森林调查、资源监测和军事等方面的用处越来越广泛。
一般来说, LiDAR点云数据的误差分为绝对误差和相对误差。相对误差指LiDAR点云不同航带间的相对偏差, 一般可通过航带平差或剖面手工检校进行误差评定和消除[2, 3]。绝对误差指激光点坐标与反射相应激光点的实际地物的坐标之间的差距, 一般可以利用含有地面控制点和无地面控制点的方式进行精度评定[4, 5]。目前, 机载LiDAR的常用扫描方式虽然分为Z字形线扫描、圆锥扫描和纤维光学阵列扫描3种[6]规则扫描方式, 但由于飞行速度、风速与飞行姿态的影响, 点云的密度并不是特别均匀, 外加激光点无法定点投射, 难以在LiDAR点云中选取像高分辨率影像那样精确选取影像特征点作为连接点或控制点, 故而LiDAR点云的绝对误差需要通过点云拟合地表面后再与布设的检查点比较评判[7, 8]。就目前来说, LiDAR点云的高程精度评定相对简单, 而水平精度的评定则需要设计特殊的地标。美国人Csanyi和Toth设计了一种圆形地标[9](图1), 通过测量圆形地标的实际中心点与落在圆形地标上的激光点的拟合中心点的距离, 来检查点云的平面精度。
由于点云并不均匀, 故此方法的实施需要有足够多的点落在圆形地标上, 当点间距一定时, 由于拟合精度的需要, 就需要地标足够大。同样, 马洪超等[10]设计的十字形地标(图2), 当地标不是足够大, 且机载LiDAR的扫描方式为Z字形线扫描与纤维光学阵列扫描时, 点云在地标上的所拟合的两条直线交点不严格与实际的地标中心点不重合(图3)。相比国外先进仪器, 国产LiDAR点云的精度稍低, 更加剧了这一情况。故无论是圆形地标还是十字形地标, 方法实现的前提都是有足够的点云落到地标上, 也就是需要地标足够大, 而十几米长的地标不仅携带不便, 且无形中增加了成本。
基于以上讨论, 本文根据国产LiDAR的实际特点, 从机载LiDAR点云的扫描方式和具体工程出发, 设计了一种基于角锥形(金字塔形)地标的点云平面精度检查方法, 并最终在河南某地进行野外试验, 以验证此方法的实际效果。
本文角锥形(金字塔形)地标(图4), 利用4个面上的点拟合出4个平面, 并求出4个面的交点, 然后和角锥形地标的4个实测边角点的解求中心点进行对比, 以评价LiDAR点云的平面精度。
试验设备为国产LiDAR设备LC-3500(图5), 为了综合使用飞行向与扫描向的点云, 预先设计好飞行在试验场的相对飞行高度为500~600 m, 激光发射频率130 kHz, 电机转速1 000 r· min-1, 飞行速度100~130 km· h-1, 设飞行向点云间隔为D1, 单位为m, 根据点云间距计算公式:
D1=
其中, v为飞行器前进速度(m· s-1), γ 为电机转速(转· s-1)。
设扫描向点云间隔为D2, 单位为m, 则
D2=
其中, f为激光发射频率, H为相对航高。
从表1可以看出, 飞行高度500 m、飞行速度100 km· h-1的1组参数中, 扫描向间距与飞行向间距较为接近, 便于试验, 故采取该组参数进行飞行试验。
当飞行高度为500 m, 飞行速度为100 km· h-1时, 激光点云间隔0.4~0.5 m, 按激光点云地面间隔0.5 m, 每块三角板在地面投影的长度应为3倍激光点云间隔, 即1.5 m。图6为地面靶标单块三角板在地面投影与激光点云关系示意图。
地标单块三角板在地面投影长度1.5 m, 相向2块三角板高度在地面投影长度3.0 m, 所以靶标的平面尺寸为3.0 m× 3.0 m。考虑到激光光斑落在靶标上的能量回收, 三角板高度设计为1.8 m(图7), 则三角板与地面的夹角成30° , 既保证了激光能量的有效回收, 又兼顾靶标上的激光点云高于周围地面的激光点云, 利于靶标的识别和点云提取。同时, 为了利用点云强度将地标与周围地面区分开来, 将制作角锥形地标的木板表面涂上一层黑漆(图8)。
飞行试验靶标共10块, 分别布设在激光雷达2条扫描线方向(图9), 分布在扫描角度-30° ~30° 之间(设备扫描视场角为70° ), 地标的底边尽可能平行于飞行航迹且周围无树木房屋的遮挡。
根据要求按照预先设计的参数及航线进行飞行, 用LiDAR对布设了角锥形地标的地面进行扫描, 获取目标区域的离散点云, 用于后续的数据处理。
飞行结束后, 利用GPS RTK采集每个角锥形地标的4个边角点, 并利用求均值方式计算出每个地标的中心顶点的平面坐标。目前, 由于RTK采集地面点的水平精度为厘米级, 而LiDAR点云的水平精度为分米级, 因此, 该量测方法完全可以满足水平精度检查的需求。
解求中心点按以下3个步骤进行:在TerraSolid软件内根据航线及地物找到地标所在的大致位置, 然后在软件内按强度信息显示点云, 根据点云与周围地物强度信息的不同寻找地标的准确位置; 提取地标每个面上点云的坐标; 使用MATLAB软件基于每个地标单块三角板上的点拟合平面, 并求出每个地标四个拟合平面的交点, 即地标的中心顶点。
假定利用均值方式算出的地标中心顶点为真值, 其坐标为(xi, yi), 利用拟合方式求出的中心顶点坐标为(xj, yj), 则每个点的误差为
Δ =
按该种方法求出每个点的水平误差, 并同时统计LiDAR点云的中误差、平均误差等参数。
为了对本文提出的水平精度检查方法进行验证, 笔者于2015年9月在河南某地进行野外飞行试验, 利用国产设备LC-3500同时获取点云与影像数据(图10)。
试验时, 采用预定参数, 即飞行高度500 m, 电机转速1 020 r· min-1, 发射频率132 kmz, 飞行速度100 km· h-1。飞行后, 利用前面所叙述的方法进行地面点云水平精度的检查及地标中心点拟合精度的估计。根据GPS RTK方式量测板角点, 水平精度都达到了毫米级, 完全满足用于LiDAR水平精度评价的要求。
由表2可知, 在按预定参数飞行的情况下, 点云的中心点拟合精度为3.74 cm, 为统计的点云误差的34.4%, 拟合误差稍微偏大, 但仍基本满足点云水平精度评测的要求。根据试验所统计的10个地标情况来看, X方向的平均误差为2.66 cm, Y方向的平均误差为2.09 cm, 各项误差没有明显偏差, 近似成正态分布, 可认为为有效数据。最后统计出的点云水平方向上的平均偏差为10.86 cm, 可认为点云在相应航高下的水平精度。
通过上述试验及分析可知, 用角锥形地标能够有效地评价LiDAR点云的平面精度。国产LiDAR
设备LC-3500的精度与国外的先进设备相比较精度与稳定性都有一定的差距, 用圆形地标与十字形地标均需要地标足够大, 而不需要过大的角锥形地标综合利用飞行向与扫描向的点云就能够较好的检查出点云的平面精度, 而且试验数据可用于进一步提高激光雷达的安置精度, 优化激光雷达的测量精度, 且角锥形地标容易拼接, 拆卸后容易携带, 成本低廉, 可重复性使用, 具有一定的推广性。
由于LiDAR点云的水平精度受设备本身的工艺限制及系统检校等多重因素的影响, 因此难以确定点云的定位误差源。另外, 此种针对国产Z字形线扫描的LiDAR扫描方式能否适用于圆锥形及纤维光学阵列形扫描方式, 则需要进一步的研究。
The authors have declared that no competing interests exist.