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user: 3. 长江水道地形测量中的应用 3.1. 项目概况 长江河道地形测量是一项基础性工作，自1950年以来基本按照每5年开展一次，为流域防洪减灾、综合治理和各项行政管理等提供了强有力的基础支撑。随着三峡工程蓄水运用及上游干支流水库陆续兴建，掌握长江中下游干流河道地形资料对研究河势清水冲刷变化，保障长江中下游水安全尤显重要。 本次测量区域为长江干流监利至岳阳城陵矶河段，干流总长90余公里，陆域面积约110 km 2 ，测区成带状分布。该河段陆域及边滩较为宽阔，且绝大部分区域为密集芦苇及防浪林区；测区内有乌龟洲、后洲、七姓洲、八姓洲、泥潭洲等洲滩，且面积较大。茂密芦苇、树林及沟壑严重影响测量通视、通行及GNSS信号接收，给常规手段测量工作带来诸多困难。沿江两岸有监利、岳阳港口和重要工商业城市，地形较复杂。测区河道为土砂双层结构，且砂层厚度达30 m以上，部分边滩和洲滩则为纯砂质单层结构，岸线极不稳定，河床横向摆动大且频繁，是长江中下游河道变化极其剧烈的一段。出于以上测区特点要求外业数据采集工作需短期内完成，对地形图的精度特别是高程精度要求也比较严格。具体测区范围及摄影分区见图2。 3.2. 项目实施情况 项目采用的飞行器为动力三角翼、采用的仪器设备为国产LC-3500机载三维成像激光扫描仪、SWDC双拼数字航测相机、加拿大Applanix公司生产的高精度机载传感器定位定姿系统POS AV510 (输出频率200 Hz)及天宝公司双频GNSS接收机。本次作业共分为5个区域，设计飞行高度为1 200 m，地面分辨率优于0.2 m；航线按航向重叠度最低不低于56%，旁向重叠度最低不低于20%布设，共构架航线43条，进行了10个架次的飞行作业任务，航飞总长度692 km，像片总数为2 164张。项目作业天数仅为10天，这是常规测量方法无法比拟的，大大缩短作业周期，最大可能的保留了地形图的现时性、时效性及专用性。 3.3. 数据处理 航空摄影与机载激光雷达系统数据处理分为数据预处理和数据后处理两个阶段，具体过程见图3。 3.3.1. 数据预处理 数据预处理主要包括： (1) 对原始数据进行解码，获取GNSS数据、IMU数据、激光测距数据等。 (2) 将同一架次的POS数据、地面基站观测数据、飞行记录数据、基站控制点数据和激光测距数据等进行整理，联合机载GNSS观测数据按照后处理精密动态测量模式进行处理，获取飞行过程中各时刻GNSS天线的基准坐标，从而生成满足要求的三维点云数据。 (3) 将原始数码影像数据格式RAW转换为TIFF格式数据。依据相机检校文件，进行畸变改正，同时对影 像进行匀光匀色处理，基于POS数据和影像数据，进行影像外方位元素解算。 3.3.2. 数据后处理 (1) 点云数据处理 对预处理后得到的地面点云数据进行进一步的处理，主要包括：噪点去除、点云数据分类和滤波、生成DEM和等高线。点云数据包括地面点、植被点、地物点等，只有将地面点精确过滤出来才能得到高精度的DEM。点云 图1. 系统工作流程图 图2. 测区范围及摄影分区 图3. 航空摄影与机载激光雷达数据的处理流程 过滤一般分为自动过滤和手工过滤，点云自动过滤是选用合适的滤波算法将点云中的噪声点剔除，把地面点分类出来，对于部分自动滤波没有滤掉的部分粗差和地形复杂区域则需进行人工干预过滤。利用过滤后的激光点云数据构建TIN，后生成DEM，将整个测区接边后需平滑过滤，避免存在凸起等问题，从而形成最终的DEM产品。 (2) 数字正射影像图DOM制作 通过像片的外方位元素和DEM数据对航摄像片进行正射纠正、影像匀光匀色、影像镶嵌，根据图幅范围进行裁切，生产出符合精度标准的DOM产品。数字正射影像图应影像清晰、反差适中、色彩及色调均匀，影像无模糊等现象，地物地貌应真实，无扭曲变形、噪声、云影等缺陷，影像数据具有连续、无缝和视觉一致性。 (3) 地形图要素的采集与编辑 基于激光点云生成的高精度的DEM和航摄像片制作的高分辨率DOM可以生产出高精度的地形图。利用DEM数据可以完成等高线的生成及注记高程点的自动赋值，地形要素数据采集基于DOM或数字立体测图的方法来判绘地物和地貌元素(水系、交通、居民地及设施、工矿企事业单位、植被等)。通过地物采集所获得的矢量数据和等高线矢量数据进行叠加生成所需的数字地形图。对于不能准确判定的要素(包括图形与属性)，如地名、管线、境界等要素以及要素的属性应进行外业调绘，根据外业调绘和补测的成果，对采集的数据进行修改、增删和编辑。地形图编辑完成后应进行接边和图幅的整饰从而生出满足规范要求的产品。 3.4. 精度统计分析 项目完成后，对形成的22幅地形图进行随机抽样，根据内业成图情况以及测区实际特点，对测区内一些关键区域如大堤、房屋、道路、滩地等进行了等精度检测，每幅图选取20~50个检测点，把检测点展在地形图上，高程检测根据等高线进行高程内插，求得各点位的图面高程，从而计算出图面高程和实测高程的差值 [ 3 ] ；平面检测根据实测的地物坐标和地形图上该地物量取的图面坐标进行计算，检测点个数小于20时，以误差的算数平均值代替中误差。测图精度统计详见表1。 统计结果显示：检测图幅的平面(图上0.5 mm)和等高线中误差都在允许误差(±1/3 h，等高距为1 m)范围内，最大差值也满足规范要求(小于两倍中误差)，成图精度完全满足1:10 000地形图要求 [ 4 ] ；在芦苇滩这类有植被覆盖区域高程精度略差，个别点位高程偏差大于0.5 m。 在水利河道行业中，地形图一般用于防洪减灾、河道冲刷及演变分析，对高程精度要求更加严格。为了更好的验证激光雷达测高的精度，我们特意挑选植被覆盖较少的“后洲”及大面积芦苇树林覆盖的“七弓岭”两幅图，利用全站仪对图上高程注记点进行放样检测，检测结果见表2、图4。 从表2来看，检测数据中误差小于允许中误差，检测差值除1点粗差外均在±0.5 m以内(两倍中误差)，满足《水利水电工程测量规范》要求 [ 4 ] ，根据统计结果也进一步说明在植被覆盖区域高程精度略低，外业施测时 Table 1 Topographic map plane and contour lines measurement precision statistic 图幅名称 检测点数(点) 最大差值(m) 检测中误差M(m) 允许中误差M(m) 采集位置 平面 高程 平面 高程 平面 高程 平面 高程 监利县 27 6 3.97 −0.30 ±1.06 ±0.16 ±5 ±0.33 堤、路、房角 殷马洲 26 12 4.22 0.52 ±1.46 ±0.28 ±5 ±0.33 房角、滩、护坡 后洲 14 20 2.65 0.57 ±1.58 ±0.16 ±5 ±0.33 芦苇滩、护坡 二洲子 15 33 2.87 −0.32 ±0.98 ±0.14 ±5 ±0.33 护坡、沙滩 青泥湾 19 13 2.58 −0.484 ±1.48 ±0.10 ±5 ±0.33 堤、路、护坡 三支角 0 87 - 0.23 - ±0.19 - ±0.33 堤、路 观音洲 0 20 - 0.38 - ±0.21 - ±0.33 芦苇滩 七弓岭 0 72 - 0.35 - ±0.23 - ±0.33 芦苇滩、路 表1. 地形图平面及图幅等高线测量精度统计 Table 2 Note point elevation accuracy statistic 点号 检测差值(m) 地物代码 点号 检测差值(m) 地物代码 1 0.052 堤顶 25 −0.121 堤顶 2 −0.122 堤顶 26 −0.127 芦苇滩 3 0.01 堤脚 27 0.128 芦苇滩 4 0.437 芦苇滩 28 0.188 路边 5 0.334 芦苇 29 0.027 路边 6 0.137 芦苇 30 −0.03 芦苇滩 7 0.34 芦苇 31 0.035 芦苇滩 8 −0.166 芦苇 32 0.576 芦苇滩 9 −0.087 堤顶 33 −0.169 沟边 10 −0.059 堤顶 34 −0.257 加固坎顶 11 −0.194 堤顶 35 −0.374 芦苇滩 12 −0.053 堤顶 36 −0.31 加固坎顶 13 −0.027 堤顶 37 −0.018 芦苇滩 14 −0.01 堤顶 38 0.174 芦苇滩 15 −0.038 堤顶 39 0.081 芦苇滩 16 −0.114 堤顶 40 0.207 芦苇滩 17 0.133 堤顶 41 −0.362 芦苇滩 18 0.176 堤顶 42 −0.17 加固坎顶 19 −0.009 堤脚 43 0.015 路边 20 0.277 芦苇 44 −0.01 堤顶 21 0.148 芦苇滩 45 −0.094 路边 22 0.084 堤脚 23 −0.297 芦苇边 检测中误差 = ±0.14 m 24 −0.168 堤顶 允许中误差 = ±0.25 m (1/4 h、等高距h = 1 m) 表2. 点云数据注记点高程检测精度统计 图4. 注记点高程检测较差分布图 应把握合适的观测时机，在树木落叶、植被未生长起来的时候进行激光点云数据的采集。由图4可见绝大部分检测点的高程较差在±0.2 m以内，说明此项目采集的点云数据高程精度可靠，满足1:10，000地形图精度要求。