李月华 孙 超

(1. 北京华为数字科技有限公司, 北京 100085; 2. 浙江合信地理信息技术有限公司, 河北 石家庄 050000)

0 引言

随着航空摄影测量、地理信息系统(Geograhic Information System, GIS)的迅速发展,电子地图[1]具有动态性、交互性和超媒体集成性等特点,为电力行业地图的使用设计提供了一种崭新的工作模式。而在电子地图应用中,数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)在电力行业应用需求越来越广泛。

通过航空摄影等测量手段获取高精度的DEM,为电力行业线路选线及线路优化提供基础数据。将DEM与数字正射影像图(Digital Orthophoto Mop,DOM)数据结合,构建真实三维场景,可为杆位埋设、房屋拆迁、树木砍伐、断面测量等电力需求提供科学依据。利用DEM地图进行电力线路的选线设计,一定程度上解决了传统方式中已有资料陈旧、作业工期长、采集数据困难、对环境保护不力等问题,可以大量节约设计成本,同时缩短了勘测设计时间[2]。

基于DEM的行业地图数据,在电力企业及运营公司得到了大力推广使用在空间信息的可视化、电力巡检和通视分析中发挥了重要作用。在软件集成商在结合电力应用中,发现了地图DEM的平面和高程基准不统一问题,依据在应用摄影测量方法生产DEM过程中,DEM采集使用的立体模型与成果间也往往存在数学基础不统一的问题,如何快速完成DEM坐标系统的转换,常常给电力需求部门造成困扰。

本文针对DEM平面和高程基准不统一的问题,提出了相应的处理方法,同时通过自动化检测工具对转换后DEM精度进行统计,为电力行业DEM地图应用具有重要意义。

1 DEM与电力行业应用

1.1 DEM在电力行业的应用

数字高程模型,是定义在X、Y域离散点上以高程数据实现对地面地形的数字化模拟。DEM包括平面位置和高程两种信息,它通过有效的高程采集数据,来逼真准确的记录反映地形表面,是地形信息(地形是一个严密的三维有序系统,高程是地形的基础)的载体。通常所说的DEM是指具有规则格网间距的高程数据集,一般以栅格数据的形式表示[3]。DEM地图采集的方法很多,主要方法是利用航空和航天遥感技术立体观测采集方式,立体观测模式是以前视、正视、后视三台全色传感器组成的三线阵推扫式进行地形信息获取[4]。

DEM在电力行业的基础设施建设、选址、输电和配电规划等领域均有广泛应用,具体包括:

(1)输电配电规划、选线等;

(2)计算电力工程中挖填土石方量;

(3)在电力领域为电力巡检系统等显示地形的三维图形和植被高度;

(4)将地形起伏数据与专题数据如土壤、土地利用、植被等进行组合分析。

1.2 电力行业应用中存在的问题

DEM地图是电力行业应用分析的基础,但在实际应用中,却经常出现对DEM地图的理解不深刻及电力应用人员缺乏相应的地图知识,导致地图无法使用或错误使用,严重影响分析效果。DEM地图生产使用过程中的问题大体分为数学基础、时效性、属性等问题。以下主要针对在数据应用过程中数学基础不统一问题进行研究。

在某个电力带状DEM制作项目中,要求DEM高程中误差为0.5 m,网格间距为1.0 m,提交成果为2000国家大地坐标系,1985国家高程基准。项目作业获取的立体模型成果为WGS84椭球下UTM投影、高程基准为大地高的立体模型,存在投影不同,坐标系不同,高程基准不同。技术难点是解决立体模型采集的数据与提交的成果间存在的高程基准和平面坐标系统不一致的问题。

2 DEM基准转换方法

DEM地图出现的数学基础问题亟待解决。虽然电力行业应用部门对地图数据能力进一步增强,也加大了相关地图的质检力度,但是由于电力行业没有出具相应的电力行业标准来统一地图数学技术的技术要求。

目前尚未发布相应的行业标准,通过与电力行业的集成商研讨共同制定电力行业DEM地图的制作标准规范,来解决DEM地图规范化和标准化的问题。建议进行标准编写工作,形成了一整套标准化设计规范[5],对DEM行业生产规范进行标准化约束,方便地图提供商快速完成整个电力行业规范、统一、兼容的DEM地图,从而为提高行业应用分析,优化行业整体精度等提供强有力的技术支撑。

2.1 思路与方法

总体解决方案是先把目前的立体模型数据导入到采集软件中,采集WGS84坐标系、大地高的特征线及高程点数据;通过ArcGIS软件将特征线转为点文件并保留点的连接关系;收集当地的控制资料计算转换参数,将转换后的高程点通过参数计算转为1985高程基准的点文件;将点文件按照已有的点线连接关系将点重新组成特征线和点;生成不规则三角网(Triangulated Irregular Network,TIN)文件,并导出符合要求的DEM栅格成果,通过自动统计工具对DEM栅格成果进行精度检验,如图1所示。

图1 高程基准转换流程图

2.2 关键步骤

2.2.1数学基础求解

根据行业标准和客户要求,选择合适的数学基础(椭球、高程等)信息,本解决方案求其不同椭球和高程基准间的转换参数。根据需求和DEM范围,考虑其均匀分布,共收集22个控制点,控制点为2000国家大地坐标系,高程基准包括大地高和1985国家高程基准。

(1)平面转换

平面系统由于WGS84椭球与2000国家大地坐标椭球参数基本一致对转换精度影响有限,同一点在CGCS 2000 椭球和WGS 84 椭球下经度相同, 纬度的最大差值约为3.6×10-6″, 相当于0.11 mm。这里主要是指椭球参数的不同而引起的同一点经纬度的差异, 给定点位在某一框架和某一历元下的空间直角坐标, 投影到CGCS 2000 椭球和WGS 84 椭球上所得的纬度的最大差异相当于0.11 mm[6]。可通过ArcGIS软件将特征数据在WGS84椭球下从UTM投影直接转为高斯克吕格投影,并重新将特征数据定义为2000国家大地坐标系下的高斯投影。

(2)高程转换

高程基准的转换参数采用布尔莎七参数转换模型,将WGS84参考框架大地高转换成1985高程基准,七参数包括1个尺度变化参数,3个平移参数(ΔX、ΔY、ΔZ)和3个旋转参数(X旋转、Y旋转、Z旋转)。当有3个或3个以上公共点时,采用最小二乘法求解七参数[7],经检查控制点精度满足数据转换要求,参数可靠。

2.2.2高程信息转换

高程基准不同,需要采用特征线转换的方式。特征线采用立体模型采集的特征点组成,主要为地表的高程点数据;特征线主要为不能用单一高程点表示的地形地貌,包括:坡脚线、山脊线、道路边线、沟(渠)顶线、沟(渠)底线等。

(1)特征点数据可以直接通过转换参数从大地高转为1985高程基准,重点是特征线数据的高程基准转换方法,制定的转换流程见图2所示,特征线的局部图见图3所示。

图2 特征线的高程转换

(2)将特征线通过ArcGIS软件的“要素转点工具”,转为点文件,将点文件添加XY坐标并导出。导出的坐标文件要保留好点号对应的线编号,用于后续关联,见表1所示。

图3 特征线(局部)

(3)将表中OBJECTID、X、Y、Z值导出,通过七参数计算出每个点的1985高程基准的高程,并将大地高替换为“85高”。根据更新高程后的点文件,通过ArcGIS“点集转线工具”重新生成线文件。

2.2.3 DEM重新生成

DEM的制作是通过对等高线或相似立体模型进行数据采集(包括采样和量测),然后进行数据内插而形成的[8]。DEM生成的过程主要包括:特征点、特征线数据导入、构建不规则三角网(TIN)、设定网格间距、导出DEM成果、成果检查修改等内容。

(1)创建TIN

利用“创建TIN工具”将转换高程基准的特征点、特征线导入生成TIN数据不规则三角网数据使用ArcGIS模块中3D Analyst 生成TIN[9],见图4所示。

图4 生成TIN(局部)

表1 坐标文件表 单位:m

(2)生成DEM

对TIN检查合格后,用TIN转栅格工具生成1.0 m×1.0 m网格的DEM成果见图5所示。再根据需求范围对DEM成果进行裁剪,输出DEM栅格数据。DEM地图的不同格式可以通过Global Mapper软件进行格式转换,比如提交数据格式为*.tif。

图5 DEM成果(局部)

3 结果检验

DEM高程误差主要通过曲面内差得到的DEM成果与实地测量数据间的差异,包括采集的特征线位置、合理性、采集误差等。 为了能够快速计算检测点与DEM栅格间的差值,利用Python脚本语言编写ArcGIS工具来实现。

脚本代码如下:

# Import arcpy module

import arcpy

arcpy.CheckOutExtension("spatial")

外业检测点=arcpy.GetParameterAsText(0)

if 外业检测点=='#' or not 外业检测点:

外业检测点="检查点"

DEM栅格数据=arcpy.GetParameterAsText(1)

if DEM栅格数据=='#' or not DEM栅格数据:

DEM栅格数据="吉林DEM200 m.tif"

精度检测表=arcpy.GetParameterAsText(2)

if 精度检测表=='#' or not 精度检测表:

精度检测表="C:UsersAdministratorDesktop新建文件夹123.xls"

# Local variables:

Extract_shp3=外业检测点

Extract_shp3__2_=Extract_shp3

检查点__3_=Extract_shp3__2_

Extract_shp3__3_=检查点__3_

精度检测=Extract_shp3__3_

#栅格值提取至点

arcpy.gp.ExtractValuesToPoints_sa(外业检测点, DEM栅格数据, Extract_shp3, "NONE", "VALUE_ONLY")

#添加字段

arcpy.AddField_management(Extract_shp3, "检查点高程", "FLOAT", "10", "2", "", "", "NULLABLE", "NON_REQUIRED", "")

arcpy.AddField_management(Extract_shp3__2_, "差值", "FLOAT", "10", "2", "", "", "NULLABLE", "NON_REQUIRED", "")

arcpy.CalculateField_management(检查点__3_, "检查点高程", "[RASTERVALU]", "VB", "")

arcpy.CalculateField_management(Extract_shp3__3_, "差值", "[检查点高程]-[Field7]", "VB", "")

# 导出精度检测表

arcpy.TableToExcel_conversion(精度检测, 精度检测表, "NAME", "CODE")

通过356个实测高程与DEM成果进行高差对比,计算得到的高程中误差为0.22 m,满足项目要求的0.5 m高程中误差的要求。

高程中误差计算采用公式(1)执行。

(1)

式(1)中:M为成果中误差;n为检测点(边)总数;Δi为较差。

4 结束语

本文通过对DEM高程基准的问题及转换方法进行了详细的阐述,通过将特征线转为点文件,利用七参数转换模型将点的Z值从大地高转为“85高”,利用点、线间的关联关系重新成特征线,从而完成了高程基准的转换。采用此方法可以很好地解决利用立体模型生产DEM过程中,因模型高程基准与成果要求不一致导致的高程基准转换问题。对电力行业高程分析提供了有利的技术支撑。

从电力行业地图长远的发展来看,DEM标准能从根本上解决当前出现的各种问题。电力行业需要按照测绘行业规定好DEM的高程基准,为电力的行业建设提供一定的科学依据。

2000国家大地坐标系越来越广泛的应用,解决了当前工程设计、测绘、监管等多部门大地基准不统一问题,对于电力测量来说,它能够符合大地基准的发展趋势,有利于地球空间信息产业的发展,能够满足当前与未来我国电力测绘及其他相关产业、经济建设和国防建设与社会发展对大地坐标系的要求[10]。