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鐵路測繪中機(jī)載LiDAR關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用

發(fā)布日期:2019-07-31 00:00 瀏覽量:12528

近年來機(jī)載LiDAR漸漸趨向于商業(yè)化應(yīng)用,不管是數(shù)字線劃圖DLG數(shù)字高程模型DEM產(chǎn)品的生成,都發(fā)揮其明顯優(yōu)勢。值得注意的是,現(xiàn)行鐵路測繪實(shí)際中對于該技術(shù)的應(yīng)用,仍存在利用人工解譯問題,技術(shù)應(yīng)用效果并不明顯,所以考慮做好LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取,提高測繪水平。因此,本次研究對鐵路測繪中機(jī)載LiDAR關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用研究,具有十分重要的意義。

 

一、關(guān)于機(jī)載LiDAR的介紹

關(guān)于LiDAR,主要指一種用于主動對地觀測的系統(tǒng),用于地面物體三維目標(biāo)的測量,將許多先進(jìn)技術(shù)包括慣性測量單元IMU/DGPS差分定位技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)、激光測距技術(shù)等引入其中,能夠滿足高時空分辨率地球空間信息的獲取。

由于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)獲取后,通過相應(yīng)的軟件處理,由等高線圖、數(shù)字地面模型DTM形成,這在傳統(tǒng)常規(guī)地面測量技術(shù)、攝影測量方法應(yīng)用下很難實(shí)現(xiàn),因此被逐漸引入測繪領(lǐng)域中。國外對于該技術(shù)的應(yīng)用起步較早,我國近年來也逐漸在機(jī)載LiDAR技術(shù)應(yīng)用方面不斷突破,如三維城市建模、環(huán)境監(jiān)測、地形測繪中技術(shù)應(yīng)用均較為廣泛。

 

二、機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取與處理

1、數(shù)據(jù)預(yù)處理

鐵路測繪領(lǐng)域中,LiDAR技術(shù)應(yīng)用下,以往存在依托于人工解譯、人工提取方法,自動化水平較低。對此,研究中考慮借助LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù),獲取鐵路地物信息,包括地物形狀特征,以及影像紋理、光譜與灰度信息,做到信息自動提取。

 

從機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)具體處理流程看,主要表現(xiàn)為:

點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過濾波處理后,將與慣性測量系統(tǒng)、GPS系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)合,做各點(diǎn)云三維目標(biāo)的計算;

②將系統(tǒng)中粗差點(diǎn)、誤差等檢測去除,引入自適應(yīng)TIN方法,進(jìn)行地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)的濾波分離;

③引入Krig-ing插值方式,進(jìn)行DEM構(gòu)建。該流程實(shí)現(xiàn)后,便可根據(jù)提取處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù),做數(shù)字表面模型DSM構(gòu)建,此時僅需將DEMDSM去除,便能達(dá)到地物高度信息獲取的目標(biāo),一般將該模型叫做nDSM,通過該模型的應(yīng)用,許多如植被、建筑物信息被提取中,地形所帶來的影響被消除。

 

2、鐵路要素提取

具體從鐵路測繪信息要素提取方面研究,提取的內(nèi)容主要包括:

①建筑物信息提取。在nDSM模型運(yùn)用下,強(qiáng)調(diào)對高度閾值進(jìn)行設(shè)置,一般保持較小,使建筑物完整性得以保證。例如,鐵路沿線中由較多農(nóng)村房舍分布,高度較低,所以可保持1m閾值。需注意房屋陰影易有被錯分情況,通常房頂由較高亮度值,而陰影亮度值較低,此時要求利用航空影響波段均值使陰影消除。

同時,考慮到機(jī)載LiDAR應(yīng)用下盡管高度信息獲取準(zhǔn)確,然而在獲取地物邊界信息房方面精確度較差,所以技術(shù)應(yīng)用中考慮借助光譜信息,對房屋邊緣信息的獲取進(jìn)行改進(jìn)。

 

②植被信息提取。實(shí)際做植被信息提取中,要求計算綠度指數(shù),假定對航空影像藍(lán)、綠、紅波段分別以B、G、R表示,以Greenness表示綠度指數(shù),有Greenness=G/(R+G+B),部分研究中提及,在非植被、植被綠度指數(shù)上,可設(shè)定為0.34閾值。將nDSM模型引入,借助其高度信息差異,可進(jìn)行農(nóng)作物、灌叢、喬木林地的區(qū)分。

 

③鐵路區(qū)域信息提取。鐵路測繪中,整個沿線地形特征復(fù)雜,如有平原、山區(qū)等,可利用對比分割圖像,做鐵路地形特征的識別。

 

 

三、機(jī)載LiDAR與RANSAC算法結(jié)合下的高密度點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取

 

1、激光點(diǎn)云信息提取

為提高機(jī)載LDAR技術(shù)應(yīng)用效果,本次研究中提及將RANSAC算法引入,主要將特征數(shù)據(jù)、高程信息、掩膜圖像等進(jìn)行結(jié)合,分類軌道信息并提取。具體實(shí)踐中要求進(jìn)行軌道特征屬性的構(gòu)建,明確鐵軌信息精確提取中的約束條件,如區(qū)域坡度較小、鐵軌相比道床有一定高度。此時,做激光點(diǎn)云分類,整個流程為:

①鐵路點(diǎn)云的確定,取0.5m為半徑,進(jìn)行最低點(diǎn)的搜索,做高差計算;

②利用DEM完成坡度計算,取計算結(jié)果作為軌道信息提取中的閾值。具體對鐵路掩膜區(qū)域中軌道點(diǎn)進(jìn)行判斷,有相應(yīng)的要求,其一為高差△h介于0.15m與0.4m之間,空間區(qū)域坡度為15°以下。這樣通過分類點(diǎn)云,可將其中許多人工物體分離,使軌道目標(biāo)對象更容易確定。

 

 

2、鐵路橫斷面數(shù)據(jù)提取分析

鐵路測繪中,測量鐵路橫斷面的目的在于進(jìn)行地形起伏情況的判斷,許多工程項目開展中,如橋涵設(shè)計、路基檢查、邊樁放樣等,均需將橫斷面圖作為基礎(chǔ)。具體進(jìn)行數(shù)據(jù)提取中,提取參數(shù)包括路基高程、路基寬度、路基邊坡高度等。引入機(jī)載LiDAR技術(shù),借助DEM實(shí)現(xiàn)鐵路橫斷面數(shù)據(jù)的提取,在此基礎(chǔ)上分析橫斷面幾何特征。如在坡度數(shù)據(jù)分析中,主要可將最大變化率反映出來,通過計算特征點(diǎn)擬合直線斜率,獲取最終結(jié)果。實(shí)際提取分析中,一般也強(qiáng)調(diào)引入曲線二階導(dǎo)數(shù),點(diǎn)為零的位置便為曲線拐點(diǎn),亦可理解為坡向線、路面交叉點(diǎn)為拐點(diǎn)。在明確該拐點(diǎn)后,便可做路基寬度、邊坡坡度的統(tǒng)計。

 

 

3、軌道數(shù)據(jù)提取

軌道數(shù)據(jù)提取中,在引入機(jī)載LiDAR技術(shù)的同時,需配合RANSAC算法,完成提取過程,且該過程中要求借助TLS,即最小二乘法獲取相應(yīng)的擬合曲線,使最終提取的結(jié)果更加準(zhǔn)確,整個提取過程中,首先要求得以數(shù)據(jù)點(diǎn)對鐵路軌道進(jìn)行擬合,若為鐵路所有點(diǎn),需歸屬到內(nèi)部點(diǎn)范疇中。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行模型的確定,如圓弧模型或直線模型,為各內(nèi)部點(diǎn)選擇最優(yōu)擬合模型。模型確定后,將所有數(shù)據(jù)中的內(nèi)部點(diǎn)去除,計算剩余點(diǎn)云,便能達(dá)到提取軌道數(shù)據(jù)的目標(biāo)。

 

 

綜上所述,機(jī)載LiDAR技術(shù)應(yīng)用是當(dāng)前提高鐵路測繪水平的關(guān)鍵性保障。實(shí)際應(yīng)用該技術(shù)中,應(yīng)正確認(rèn)識該技術(shù)實(shí)現(xiàn)的原理,使其在鐵路測繪中優(yōu)勢充分發(fā)揮出來,具體實(shí)踐中,將該技術(shù)引入,主要通過機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取與處理、機(jī)載LiDAR與RANSAC算法結(jié)合下的高密度點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取實(shí)現(xiàn),如在點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方面強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)與處理以及鐵路要素的提取,而高密度點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)匪類、橫斷面數(shù)據(jù)以及軌道數(shù)據(jù)的提取等,可推動鐵路測繪水平的進(jìn)一步提高。

 

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