鐵路測繪中機載LiDAR關(guān)鍵技術(shù)的應用

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

一、關(guān)于機載LiDAR的介紹

關(guān)于LiDAR，主要指一種用于主動(dòng)對地觀(guān)測的系統，用于地面物體三維目標的測量，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)、計算機技術(shù)、激光測距技術(shù)等引入其中，能夠滿(mǎn)足高時(shí)空分辨率地球空間信息的獲取。

由于機載LiDAR數據獲取后，通過(guò)相應的軟件處理，由等高線(xiàn)圖、數字地面模型DTM形成，這在傳統常規地面測量技術(shù)、攝影測量方法應用下很難實(shí)現，因此被逐漸引入測繪領(lǐng)域中。國外對于該技術(shù)的應用起步較早，我國近年來(lái)也逐漸在機載LiDAR技術(shù)應用方面不斷突破，如三維城市建模、環(huán)境監測、地形測繪中技術(shù)應用均較為廣泛。

二、機載LiDAR點(diǎn)云數據提取與處理

1、數據預處理

鐵路測繪領(lǐng)域中，LiDAR技術(shù)應用下，以往存在依托于人工解譯、人工提取方法，自動(dòng)化水平較低。對此，研究中考慮借助LiDAR點(diǎn)云數據，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(dòng)提取。

從機載LiDAR點(diǎn)云數據具體處理流程看，主要表現為：

①點(diǎn)云數據經(jīng)過(guò)濾波處理后，將與慣性測量系統、GPS系統數據結合，做各點(diǎn)云三維目標的計算；

②將系統中粗差點(diǎn)、誤差等檢測去除，引入自適應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構建。該流程實(shí)現后，便可根據提取處理后的點(diǎn)云數據，做數字表面模型DSM構建，此時(shí)僅需將DEM由DSM去除，便能達到地物高度信息獲取的目標，一般將該模型叫做nDSM，通過(guò)該模型的應用，許多如植被、建筑物信息被提取中，地形所帶來(lái)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，提取的內容主要包括：

①建筑物信息提取。在nDSM模型運用下，強調對高度閾值進(jìn)行設置，一般保持較小，使建筑物完整性得以保證。例如，鐵路沿線(xiàn)中由較多農村房舍分布，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(shí)要求利用航空影響波段均值使陰影消除。

同時(shí)，考慮到機載LiDAR應用下盡管高度信息獲取準確，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，假定對航空影像藍、綠、紅波段分別以B、G、R表示，以Greenness表示綠度指數，有Greenness=G/(R+G+B)，部分研究中提及，在非植被、植被綠度指數上，可設定為0.34閾值。將nDSM模型引入，借助其高度信息差異，可進(jìn)行農作物、灌叢、喬木林地的區分。

③鐵路區域信息提取。鐵路測繪中，整個(gè)沿線(xiàn)地形特征復雜，如有平原、山區等，可利用對比分割圖像，做鐵路地形特征的識別。

三、機載LiDAR與RANSAC算法結合下的高密度點(diǎn)云數據提取

1、激光點(diǎn)云信息提取

為提高機載LDAR技術(shù)應用效果，本次研究中提及將RANSAC算法引入，主要將特征數據、高程信息、掩膜圖像等進(jìn)行結合，分類(lèi)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建，明確鐵軌信息精確提取中的約束條件，如區域坡度較小、鐵軌相比道床有一定高度。此時(shí)，做激光點(diǎn)云分類(lèi)，整個(gè)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，取計算結果作為軌道信息提取中的閾值。具體對鐵路掩膜區域中軌道點(diǎn)進(jìn)行判斷，有相應的要求，其一為高差△h介于0.15m與0.4m之間，空間區域坡度為15°以下。這樣通過(guò)分類(lèi)點(diǎn)云，可將其中許多人工物體分離，使軌道目標對象更容易確定。

2、鐵路橫斷面數據提取分析

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(kāi)展中，如橋涵設計、路基檢查、邊樁放樣等，均需將橫斷面圖作為基礎。具體進(jìn)行數據提取中，提取參數包括路基高程、路基寬度、路基邊坡高度等。引入機載LiDAR技術(shù)，借助DEM實(shí)現鐵路橫斷面數據的提取，在此基礎上分析橫斷面幾何特征。如在坡度數據分析中，主要可將最大變化率反映出來(lái)，通過(guò)計算特征點(diǎn)擬合直線(xiàn)斜率，獲取最終結果。實(shí)際提取分析中，一般也強調引入曲線(xiàn)二階導數，點(diǎn)為零的位置便為曲線(xiàn)拐點(diǎn)，亦可理解為坡向線(xiàn)、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、邊坡坡度的統計。

3、軌道數據提取

軌道數據提取中，在引入機載LiDAR技術(shù)的同時(shí)，需配合RANSAC算法，完成提取過(guò)程，且該過(guò)程中要求借助TLS，即最小二乘法獲取相應的擬合曲線(xiàn)，使最終提取的結果更加準確，整個(gè)提取過(guò)程中，首先要求得以數據點(diǎn)對鐵路軌道進(jìn)行擬合，若為鐵路所有點(diǎn)，需歸屬到內部點(diǎn)范疇中。在此基礎上進(jìn)行模型的確定，如圓弧模型或直線(xiàn)模型，為各內部點(diǎn)選擇最優(yōu)擬合模型。模型確定后，將所有數據中的內部點(diǎn)去除，計算剩余點(diǎn)云，便能達到提取軌道數據的目標。

綜上所述，機載LiDAR技術(shù)應用是當前提高鐵路測繪水平的關(guān)鍵性保障。實(shí)際應用該技術(shù)中，應正確認識該技術(shù)實(shí)現的原理，使其在鐵路測繪中優(yōu)勢充分發(fā)揮出來(lái)，具體實(shí)踐中，將該技術(shù)引入，主要通過(guò)機載LiDAR點(diǎn)云數據提取與處理、機載LiDAR與RANSAC算法結合下的高密度點(diǎn)云數據提取實(shí)現，如在點(diǎn)云數據處理方面強調數據與處理以及鐵路要素的提取，而高密度點(diǎn)云數據包含激光點(diǎn)云數據匪類(lèi)、橫斷面數據以及軌道數據的提取等，可推動(dòng)鐵路測繪水平的進(jìn)一步提高。

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