赵胜强

(中铁第四勘察设计院集团有限公司，武汉 430063)

1 概述

铁路勘测是铁路设计的基础，贯穿了铁路规划、可研、初步设计到施工图设计等各个阶段。高速铁路呈带状分布，线路里程长、跨度大，往往需要跨越山区、密林等地形复杂区域，这给高速铁路勘测带来了巨大困难[1]。传统勘测以皮尺、全站仪、水准仪和GNSS等设备进行测量，作业效率、安全系数较低[2]。如何突破传统勘测技术瓶颈，快速准确获取地表信息，提高外业工作效率显得尤为重要。

激光雷达(简称LiDAR)是集成激光测距、定位、惯性导航和摄影测量功能于一体的高新测绘技术[3]。相较于传统测绘手段，具有全天时、作业效率高、植被“穿透”能力强等优势[4]，尤其适用于高山峡谷等地形复杂地区数据采集，近年来备受业界关注。

关于激光雷达技术，在多个领域已有较多应用，贺成成等以喀喇昆仑公路为例，探讨了机载LiDAR技术在公路建设中的应用效果[5]；丘丹等结合工程数据将人力勘测与无人机LiDAR系统勘测进行对比，说明在条件复杂的架空线路改造中，两种方式相结合可以制定出最优施工方案[6]；牟春霖通过实验证明，车载激光雷达技术获得的测量结果能够满足实际生产的需求[7]；朱雪峰提出一种基于机载激光雷达获取密集激光点云和高分辨率数码影像的方法，可生产铁路设计所需的3D数字产品(DLG、DOM、DEM)和线路纵、横断面[8]；聂虎啸提出了一种点云消冗方法，可有效控制航带接边处点云密集程度[9]；葛玉辉将无人机倾斜摄影和无人机LiDAR技术相结合制作出的三维实景模型，其精度可达5 cm[10]；田方证明机载LiDAR获取的点云密度和精度能满足密林山区地形测绘要求[11]；程玉书等将机载LiDAR、“3S”技术和惯导技术相结合，高效完成了河南省重要成矿区带1∶5 000地形图测绘任务[12]；肖源淼等提出一种基于POS线投影的铁路横断面轮廓及轨顶点提取算法[13]；蔡悦以黑虎山船闸作为试验区域，认为机载LiDAR在山区获取的点云密度和精度能满足山区地形图绘制的要求。

不难看出，虽然激光雷达技术在铁路工程中已有较多应用，但大都只是针对某一方面进行讨论。基于此现状，以下试图全面分析LiDAR技术在制作数字高程模型(简称DEM)、横纵断面、大比例地形图测绘、通防扫描等数字化产品中的技术优势，为激光雷达技术在铁路勘测中的推广应用提供思路。

1 LiDAR技术在铁路勘测中的应用

1.1 数字高程模型制作

数字高程模型可用来描述地表起伏形态的空间数据[15]。设计专业可基于数字高程模型开展线路方案设计比选、桥梁墩台设计等。

一般情况下，可通过对既有地形图数字化提取、公开数据源收集来获取数字高程模型。但因其精度较低，只能满足铁路预可研和可研阶段的需求。对于铁路初步设计和定测阶段，多采用机载LiDAR技术制作高精度的数字高程模型。对LiDAR点云数据进行检校、高程拟合、滤波分类等处理后，将分离出的地面点用相关软件进行数据格式转化，即可根据项目需求得到不同分辨率的数字高程模型。在此基础上，还可进一步批量生产粗模横纵断面(见图1)，以提高铁路定测初期线路方案的决策效率。

图1 基于LiDAR数据生产的DEM及粗模横纵断面

1.2 横纵断面生产

横断面能反映垂直于线路方向的地形起伏情况，是路基、隧道、桥梁、站场等设计专业所需的基础资料。纵断面测量是将已批准的设计方案中线上各类点位测设到实地，是铁路定测阶段的主要勘测任务之一。

传统横(纵)断面测量采用全站仪或GNSS接收机采集断面上每个变坡点坐标，不仅耗时费力，一旦遇到陡崖等难以通行区域或GNSS信号被遮挡的密林山区，外业测量工作就无法开展。而机载LiDAR技术采用非接触式作业手段，可以有效解决上述问题。

运用LiDAR技术生产横纵断面，首先需要对LiDAR获取的点云数据进行滤波分类，利用滤波分离出的地面点构建不规则三角网(TIN)模型，进而基于TIN模型和断面线生产横纵断面成果。如图2、图3所示，黄色点云表示地面点，白色点云表示其他地物点。可以看出，基于将点云数据可以准确提取横、纵断面线上的每个变坡点的位置和高程信息，参照正射影像后，还能对变坡点属性进行标注，极大减少了外业工作量。

图2 基于LiDAR数据生产的精细化横断面

图3 基于LiDAR数据生产精细化纵断面

1.3 大比例数字地形图测绘

铁路沿线重要复杂工点(隧道口等)需要大比例数字地形图，为工程精细化设计提供数据基础。

传统方法测绘大比例数字地形图，需要采用全站仪或GNSS RTK采集测区内所有地物地貌特征点坐标，并现场绘制草图，工作量大且易出错。而基于LiDAR技术，只需对点云数据进行滤波分类，即可获取测区内所有地面点数据。之后，基于地面点自动生成等高线，加上立体采集的少量地物，对图面进行适当整饰与编辑后，即可出图(见图4)。绘制1 km2的1∶500地形图，传统测绘方法需用时7 d以上，而采用LiDAR技术后，内业工作用时仅需1 d。

图4 基于LiDAR数据制作大比例数字地形

1.4 通防扫描

通防扫描即测量与铁路相关的超高压线路设施，包括跨越铁路的电力线高程、跨越点铁路两侧电力线铁塔(杆)的塔高等，并将勘测成果描绘到1∶2 000平面图上。

传统通防扫描使用全站仪测量，作业方式复杂、效率低、危险系数高。采用LiDAR技术后，基于激光点云可快速、高效确定高压电塔角点位置，高精度地测量铁塔风车高度、跨线路处高压线最低点距地面高程、垂高等信息(见图5)，外业人员只需实地补充调查铁塔编号等属性。通防扫描是激光雷达技术在铁路勘测中的一项重要应用。

图5 基于LiDAR数据进行通防扫描

1.5 既有线测量

既有线测量是铁路勘测中比较重要且复杂的工作，需要精确测出铁路轨顶高程，并完成道岔、车站信号机、站台、排水沟、接触网等测量工作，精度要求较高。此时可采用移动背包式SLAM三维激光扫描系统，见图6。相较于传统全站仪测量手段，背包SLAM三维激光扫描系统大幅提高了采集数据的速度与全面性，可有效节省既有线上道时间。

在日常生活中，签名是很常见的行为，如合同的签署，订单的确认，支票的签发，回复文件，通常来说传统的签名都是手写签名。随着网络技术的飞速发展，人们希望突破传统签名带来的种种弊端，信息的发送者希望通过签名来使信息的接受者确定信息的真实性，于此与此同时，当出现纠纷的时候，信息的接受者可以通过数字签名来追踪到信息的发送者来进行承担相应的责任。可以说，在现代社会，数字签名技术正在潜移默化影响我们的生活。

图6 背包SLAM系统用于既有线测量

2 工程应用与分析

2.1 工程概况

长沙至赣州高速铁路(简称“长赣高铁”)位于湖南省东部和江西省西南部，是国家高速铁路网“八纵八横”之一厦渝通道的重要组成部分。正线全长429.48 km，所经区域地形总体上呈现两端低、中间高的形态，既有平原、丘陵等地貌，也有地势高峻，重峦叠嶂的山脉。因其地势复杂，加之项目定测阶段工序多、时间紧、任务重，全外业作业模式难以满足工期需求，故采用机载LiDAR作业模式。

2.2 激光点云数据可靠性评估

激光雷达技术获取的点云数据是否可靠，是决定其能否被运用于铁路工程项目的关键。以下从高程精度、平面精度及植被穿透力3个方面，将GNSS RTK野外实地采集的检查点数据与激光点云数据进行对比，统计点云与野外实测成果的误差，进而评估点云数据的可靠性。

(1)点云高程精度评估

在长赣高铁全线，按“平均每公里3个检查点(分别位于中桩、左偏300～500 m、右偏300～500 m处)、遇到横跨高速公路等重要控制地物处适当加密”的原则，在测区范围内随机采集了763个高程检查点。将检查点高程与点云高程逐一对比，精度统计见表1、图7。

表1 点云高程精度统计 m

图7 点云高程精度统计

经统计，外业实测点的点云数据最大高程误差为-0.263 m，平均误差为-0.051 m，中误差为0.082 m，满足长赣高铁实际应用精度要求(点云高程中误差不大于0.25 m)。

(2)点云平面精度评估

表2 点云平面精度统计 m

(3)点云植被穿透力评估

长赣高铁沿线多山区密林，为检查点云的植被穿透情况，在测区内选取了8处有代表性的密林区域，并在每个区域内均匀采集50个密林检查点(见图8)，其精度统计见表3。经计算，密林区域点云数据的最大高程误差为0.392 m，平均误差为0.002 m，中误差为0.167 m，满足高程精度要求。说明点云的植被穿透能力较强，在山区用激光点云技术代替人工外业实测的方法可行。

图8 密林检查点在实地和点云模型中的位置

表3 点云密林区域精度统计 m

2.3 激光雷达技术高效性评估

为验证激光雷达技术的高效性，以中线测量为例，在平地、丘陵、山地处分别选取2段5 km长的线路中线，选派2组(每组1人)分别用GNSS RTK野外实测和点云内业采集方法进行中线测量，并统计2组完成任务所用的时间。为使实验更加严谨，图9中“内业采集”组耗时是综合考虑了点云外业航飞及预处理耗时后的结果。

图9 点云内业采集与外业实测中线效率对比

由图9可知，相较于外业人工实测，基于激光点云数据内业测量中线效率平均提升1倍以上。且点云测量中线效率受地形影响较小，地势越陡峭、地形越复杂，基于激光点云数据内业采集中线的优势越明显。由此可见，与传统测量方法相比，激光雷达技术具有高效性。

3 结语

较为全面地探讨了激光雷达技术在铁路勘测中的应用，包括数字高程模型制作、横纵断面生产、大比例数字地形图测绘、通防扫描和既有线测量等方面，并分析其技术优势。最后以长赣高铁为例进行应用实验，结果表明：(1)激光点云数据的平面和高程中误差均小于0.1 m，能满足实际项目应用需求；(2)采用激光点云数据内业测量中线，相较于外业人工实测，效率平均提升1倍以上；(3)点云测量中线效率受地形影响较小，外业实测中线效率受地形影响较大，地势越陡峭、地形越复杂，基于激光点云数据内业采集中线的优势越明显。