肖康,康冰锋(1．天津市测绘院,天津 300381; ．天津中科遥感信息技术有限公司,天津 300384)

LiDAR在数字城市三维建模中的应用

肖康1∗,康冰锋2
(1．天津市测绘院,天津 300381; 2．天津中科遥感信息技术有限公司,天津 300384)

摘 要:基于研究快速获取高精度的新型建模技术的目的,采用最新的机载激光雷达技术,通过对LiDAR点云数据的处理与分类,快速获取了地面建筑物精确的三维坐标;使用Terrosolid软件根据地面点云数据自动建立建筑物模型,并结合3ds Max软件进行个体模型的编辑与优化,后期利用建筑物实地照片进行贴图,最终得到了高精度的三维模型,证明了利用LiDAR技术快速建立高精度城市三维模的可行性。

关键词:机载激光雷达;点云分类;技术流程;自动建模

1 引 言

数字城市的概念在1998年才第一次提出,但它的发展却是日新月异。随着遥感、全球定位系统、地理信息系统、虚拟现实等技术的发展,特别是数字摄影测量技术的广泛发展与应用,数字城市技术的主体部分——城市三维建模方法也日新月异,从传统低精度的外业拍照手工建模发展到现代高精度全自动化的新型建模。其中的LiDAR——Light Detection And Ranging,即光探测与测量技术,是近几年才发展起来的新的探测技术,其精确的三维空间坐标信息和DSM数据,使数据获取和处理朝着自动化方向发展,在数字化进程不断加快的今天,为建立数字城市三维模型提供了新的观测手段[1]。

LiDAR根据搭载平台的不同分为地面LiDAR、车载LiDAR和机载LiDAR。其中机载LiDAR是集激光测距技术、高精度惯性测量系统IMU、动态差分GPS定位技术于一身的对地观测系统,其所测得的数据为数字表面模型(简称DSM)的离散点表示(俗称点云),数据中含有空间三维信息和激光强度信息,能够获取高精度的建模三维坐标[2]。应用机载LiDAR系统进行三维空间测量,可以得到地面物体密集的三维坐标点云数据,再通过相关软件处理后,获得数字高程模型、等高线图、正射影像图及三维建筑物模型。

本文以天津市机载LiDAR三维建模项目为例,介绍机载LiDAR数据处理的流程,重点介绍基于机载LiDAR点云数据进行城市三维建模的技术方法与流程,并对三维模型数据成果精度进行了评价、对比与分析,证明该方法用于数字城市三维建模的可行性与实用性。

2 技术路线和方法

基于机载LiDAR数据进行城市三维建模指利用机载LiDAR设备飞行采集的原始点云和航片制作DEM、DOM,并结合已有的地形图数据进行建筑物三维矢量模型制作,通过在3ds Max软件中进行编辑优化,制作成满足项目要求的城市三维场景模型。

本次项目建模对象为天津规划四环及武清区以外的建城区部分(各区、县、乡镇政府所在地)建筑物模型制作,其中多层及高层建筑面积总计约300 km2,一层建筑物面积约260 km2。

本次项目采用的软件包括:芬兰的TerraSolid系列软件,主要用于点云分类、制作DEM、DOM、自动建模等;Autodesk公司的3D Studio Max软件,主要用于模型纹理贴图和精细模型制作。

3 生产流程

项目已有的LiDAR数据资料为:航摄使用的航摄仪为Optech公司的ALTM Gemini,焦距51 mm,像幅7228×5428,像元6．8 u:航摄比例尺为1∶17600/ 21500;LiDAR点云满足平面精度0．2 m,高程精度0．15 m,点云密度0．8 m;像片重叠度为航向60%～65%,旁向30%左右;像片旋偏角小于6°,倾斜角小于2°,航线弯曲度小于3%。

利用机载LiDAR点云数据进行城市三维建模的流程如图1所示:

通过TerraSolid软件实现LiDAR点云数据城市三维建模包括以下几个步骤:点云数据预处理;点云分类;生产DEM、DSM;空三加密;生产DOM;建筑物建模、纹理贴图等。

图1　利用机载LiDAR点云数据进行城市三维建模的流程

3．1点云数据预处理

机载LiDAR航飞后获取的原始点云数据在进行分类前,需要经过预处理这一阶段,以提高分类的精度和效率。

(1)点云数据检查:主要是检查激光点云的完整性,保证点云数据没有漏洞。

(2)坐标系设置及坐标转换:根据项目工程要求定义合适的坐标系。

(3)创建工程文件和block。

(4)载入航迹线:载入航迹线是LiDAR数据处理特有的步骤,这些航迹线起到控制的作用,能够控制航线的重叠度和确定激光点跟影像的联系。

(5)匹配点云与航迹线:得到匹配结果即该幅点云涵盖哪些航带。

(6)重叠区域裁切:裁切重叠区域的好处在于能够获得一个密度均匀的激光点区域和精度较高的激光点,从而减少后续处理的工作量。

(7)系统检校:其目标是要消除系统误差并对所求的原始点云数据进行改正,使其只剩下随机误差。

3．2点云分类

机载LiDAR航飞后获取的原始激光数据在经过点云数据预处理之后就是海量的激光点云数据,这些点云数据包括地面点、植被点、建筑物点、水域点、其他地物点以及噪声点等,且都在同一个数据层。

激光点云数据分类通过结合影像对激光点云数据进行分类,排除飞点,提取地面点数据[3],将这些点放在预先定义的数据层中,如地面点放在ground层、植被点放在vegetation层、建筑物点放在building层等,其中重点是分出地面点,从而生成DEM;分出建筑物点,为三维建模做准备。

TScan是TerroSolid软件中专门处理激光点数据的模块,提供了许多分类工具[4],接下来主要要利用这些工具进行点云分类,其步骤主要包括:

(1)设置分类的层:在进行点云分类前必须根据项目数据后期处理的要求设置分类后的层,确定这些层的名称、编号及颜色,方便查看与处理。

学生的智慧生成是一个长期的、内隐的过程，从主客体关系来看，人的智慧成长包括三个方面：主体对外部世界的主观认识和把握（即理性智慧）、主体对外部世界的能动改造（即实践智慧）和主体对外部世界和与主体世界关系的认识和把握（即价值智慧）。智慧课堂教学与以往课堂不同的是，其目的在于引导学生由浅入深的学习，培养学生学会学习的能力，最重要的莫过于促进学生创造性学习，最终实现启迪学生心智，促进学生智慧成长的目标。智慧课堂可以说是集多种智慧于一身的结合体，它包括德性智慧、理性智慧、实践智慧、价值智慧等。总之，智慧课堂是一种知性与理性相伴、科学与人文相伴、理论与实践结合、技术促进智慧生成的充满创造精神的积极课堂。

(2)提取噪声点:这一步骤是将一些明显比一般地面点高或者低的点分离,为后续使用Ground方法提取地面点预先清除错误的数据,如云上点、高空遮挡点、孤立点等。同时,扫描建筑物前存在遮挡物,使得点云数据中建筑物的表面形成空洞,造成数据缺失和冗余数据。需要对点云数据进行滤波,剔除冗余数据,提取建筑物表面的点云数据[5]。这一步骤主要使用By echo、Isolated points、Air points、By absolute elevation、Low points等分类工具。

(3)提取地面点:提取地面点是点云分类中的一个关键步骤,主要是使用Gound这一分类工具,通过迭代构建地面三角网表面模型来分离地面点。

(4)地面以上点分类:地面以上点分类是根据点在地表模型以上的高度值来区分判断点的类别的方法[6]。通过By height from ground这一工具来提取低矮植被、中等高度植被、高植被点;通过Buildings从高植被点中提取建筑物点。由于水面反射接收到的激光点很少,所以,激光点离散稀疏的可以判断为水域,再参考影像来确定水域的边界。

(5)使用macro宏命令进行分类:所有的分类工具都能够通过宏命令实现。

无论使用何种方法对点云进行分类,在自动分类完成之后都需要进行人工交互编辑工作,因为地形的复杂和点云的随机使得自动分类无法保证可靠性。

3．3生产DEM、DOM

LiDAR点云数据在分离出Ground后,便可进行DEM的生产:

DOM的生产:

(1)自动空三加密:集成了IMU与DGPS定位技术的机载LiDAR能够实现自动空三加密,大大减少了人工作业量。

(2)根据自动空三加密的结果,对imagelist中的三个外方位元素进行调整。

(3)对所有影像进行色调分析并创建金字塔影像。

(4)手工修改拼接线、添加color point。

(5)通过TPhoto模块自动运行生成DOM。(6)DOM后期裁剪、精度检查及修改。

3．4建筑物三维建模

TScan模块提供了自动建模工具,步骤如下:

(1)读取数据:加载TPhoto和TScan两个模块,分别读入mission、影像、点云数据和正射影像。

(2)使用TScan的建筑物模型自动生成功能:选择一个建筑物,点击construct planar building按钮,在弹出的界面中设置相应参数后,系统自动对此建筑物分割面片,如图2所示。

图2　建筑物自动建模分割面片效果图

(3)使用工具对模型面片进行编辑

由于建筑物复杂、算法局限性、数据误差等多方面原因,软件自动化提取的建筑物面片存在部分面片丢漏、面片提取错误、面片间存在大缝隙、面片边界精度超标等多方面问题,需要使用工具手工进行编辑,使建筑物面片符合规范:手动添加丢漏的屋顶小面片(如阳台)、建筑物主体附属的低矮面片(如雨台)等;保证相邻面片无缝连接,如人字形房屋的屋脊线;调整建筑物边界,提高面片边界精度。如图3所示,TScan模块提供了多个模型面片编辑工具。

图3　模型面片编辑工具

分为6种编辑方式:添加、修改与删除面片、修改面片方向、面片对称、添加其他类型的类型、修改面片边界、自动对齐边界。

(4)导出模型

通过MicroStation软件导出．stl格式的模型文件

(5)优化模型

将．stl格式的模型文件导入3ds Max软件进行编辑优化,要求如下:

同一水平面的点必须水平,同一垂直点的点必须重合;

模型不应存在多余的点、线、面,重合的点、线必须焊接,无模型穿插、叠压、重面、漏面现象,模型应删除内部看不见的面;

模型各个面片方向正确。

(6)纹理贴图

利用机载LiDAR点云数据建模无法自动提取纹理及贴图,需要外业人工拍摄建筑物侧面纹理照片,在3ds Max软件中对建筑物的侧面纹理进行贴图。

4 结 论

在当今数字化程度越来越高的时代,地理信息系统中包含的信息再也不能只局限在二维或二维半,必须将真实的三维世界表现出来,这是“数字地球”时代的必然[8]。通过对天津市城市建模项目的实验分析,利用机载LiDAR点云数据进行建模后的建筑物精度满足了以下要求:标准模型屋顶及外轮廓的平面精度小于0．5 m,高程精度小于0．5 m;精细模型精确反映建筑物屋顶及外轮廓的详细特征,实现平面精度小于0．25 m,高程精度小于0．25 m;建筑物模型底部在高程上与对应DTM模型实现了无缝拼接。

由此可见,机载LiDAR系统通过海量的激光点云数据结合影像数据的方法获得建筑物的三维模型,可以在短时间内获得大范围区域的三维模型,更精确的再现城市场景;同时,基于机载LiDAR系统的方法不仅可以展现房顶结构,还可以再现房屋墙体、阳台、女儿墙、猫耳窗、老虎窗及其他装饰性结构,这为精细模型建模提供了便利,这是其他方式建模无法比拟的。其不足之处在于,机载LiDAR点云数据可以提供精确的地表起伏数据、地表与建筑物顶面数据和建筑物高度,但是不能获取到建筑物侧立面的纹理,需要外业人工拍摄建筑物侧面纹理照片,在3ds Max软件中对建筑物的侧面纹理进行贴图。

总体而言,机载LiDAR技术通过位置、角度、距离等观测数据直接获取目标对象表面点的三维空间坐标

信息,实现地表提取和三维场景重建,广泛用于地面数据探测和模型的恢复、重建等应用中并显示出了巨大的前景,已经逐渐成为城市三维模型数据获取的一种重要方式。

参考文献

[1] 谷国涛．基于机载LiDAR点云的建筑物三维建模技术研究[D]．南昌:东华理工大学,2012．

[2] 李永泉,韩文泉,黄志洲．数字城市三维建模方法比较分析[J]．现代测绘,2010,33(2):33～35．

[3] 冯梅．基于LiDAR和航空影像的三维建模方法探讨[J]．测绘通报,2011(12):12～14．

[4] 陈云,丁思磊,王铁军．基于TerraSolid软件的LiDAR数据处理初探[J]．测绘与空间地理信息,2009,32(4):40～42．

[5] 吴静,靳奉祥,王健．基于三维激光扫描数据的建筑物三维建模[J]．测绘工程,2007,16(5):57～60．

[6] 黄金浪．基于TerraScan的LiDAR数据处理[J]．测绘通报,2007(10):13～16．

[7] 张玉方,程新文,欧阳平等．机载LiDAR数据处理及其应用综述[J]．工程地球物理学报,2008,5(1):119～124．

[8] 程效军,朱鲤,刘俊领．基于数字摄影测量技术的三维建模[J]．同济大学学报·自然科学版,2005,33(1):37～41．

Digital City Three-dimensional Modeling for LiDAR Data

Xiao Kang1,Kang Bingfeng2
(1．Tianjin Institute of Surveying and Mapping,Tianjin 300381,China; 2．Tianjin ChinaRS Geomatics Company,Tianjin 300384,China)

Abstract:For the purpose of researching the new three-dimensional modeling technology with high accuracy,the project used the new Light Detection And Ranging technology to get the high accuracy of three-dimensional coordinates of the building in the ground through processing and classifying the LiDAR point cloud data．Then automatically created the three-dimensional model of structures by using Terrosolid soft,edited and mapped them in 3dMax with pictures of structures．It is proved that it’s feasible to establish the high precision 3D city model quickly using LiDAR technology．

Key words:airborne LiDAR;point cloud classified;technological process;automatically modeling

文章编号:1672-8262(2015)06-86-04中图分类号:P237

文献标识码:B

收稿日期:∗2015—06—21

作者简介:肖康(1986—),男,工程师,主要从事摄影测量工作。