张养安 李俊锋 薛兆元 王秀霞

(1. 杨凌职业技术学院,陕西 杨凌 712100;2.西北测绘职工培训中心,陕西 西安 710054;3.国家测绘地理信息局第二地形测量队,陕西 西安 710054;4. 国家测绘地理信息局第一航测遥感院,陕西 西安 710054)

车载移动测量系统在大比例尺地图测量和更新中的应用

张养安1李俊锋2薛兆元3王秀霞4

(1. 杨凌职业技术学院,陕西 杨凌 712100;2.西北测绘职工培训中心,陕西 西安 710054;3.国家测绘地理信息局第二地形测量队,陕西 西安 710054;4. 国家测绘地理信息局第一航测遥感院,陕西 西安 710054)

随着科学技术和新的设备的发展，大比例尺测图技术手段也在不断的发展。从以前的手工绘制发展到半自动化成图到全自动数字化成图，从间接测量发展到直接测量，从被动测量发展到主动测量。本文研究将车载移动测量系统应用于农村宅基地确权发证1∶1000底图更新的数据获取，实现点云数据解算，自动化成图，为以后在其它项目中使用该系统提供一些借鉴经验。

移动测量系统 大比例尺测图 更新

1 引言

随着城镇化建设速度的加快，对大比例尺地形图的要求也越来越高，更新速度要求越来越快。城镇大比例尺地形图更新严重滞后，传统的测绘手段很难满足日新月异的城市变化。而移动测量技术的出现，因为其具有机动灵活、快速高效、作业成本低、周期短、不受天气的影响等特点，为城镇大比例尺测图和更新项目提供了一种新方法、新思路。

2 车载移动测量技术工作原理

车载移动测量系统通过搭载在不同类型汽车平台上的具有定姿定位系统(GPS、POS、DMI)和测量传感器(相机、激光扫描仪等)，可在移动中实现动态、实时获取航迹周围一定范围内目标的地理空间数据的系统。

早期的车载移动测量系统主要以相机为主要测量传感器，随着扫描速度、测量精度以及海量数据处理能力的不断提高，激光扫描仪逐步成为车载移动测量系统的主要传感器。随着国产POS性能的稳步提升，卫星定位和组合导航系统组成的定姿定位系统能够准确地将激光扫描仪采集得到的坐标数据准确地传递为工程测绘部门需要的坐标系统下三维空间坐标，达到准确测绘空间三维点位信息的目的。

当前，车载移动测量系统的直接数据产品主要为：点云数据，实景照片，DSM，DEM等。后处理之后能够得到快速模型、特征点三维坐标、高程点、精细三维场景快速浏览、精细三维街景等。

下面以SSW车载激光建模系统为例，简单介绍一下车载移动测量系统，其主要组成如图1所示。

SSW车载激光建模系统是由若干子系统组成的复杂的高度集成系统，主要分为激光扫描仪、组合导航系统、CCD相机、计算机控制系统、供电系统及承载平台这几个核心组成部分，整个系统以精密稳定的钢架结构实现高度集成。系统集成后台面简洁，体积小，可移动性强，操作简单。

其中激光扫描仪为其坐标测量模块主要传感器，主要为系统提供坐标测量功能；组合导航系统又由全球导航卫星GPS系统、惯性测量单元IMU(Inertial Measurement Unit)、距离测量指示器DMI(Distance Measurement Indictor,也称为里程计)三部分协同组成，用来准确测定系统瞬时姿态和空间位置；CCD相机则通过采集道路两侧的地物影像获取原始纹理信息；计算机控制系统作为控制终端对各传感器进行系统调配，控制时间及数据传递；供电系统则为各传感器提供不同电压的电力供应；承载平台提供各传感器工作平台，分为升降平台和电动转台。各子系统按照严格的方位关系，高度集成于一体，协同工作。

车载升降平台和电动转台是系统搭建的基础平台，升降平台最高可以升到至10米高度，对于农村成片低矮房屋聚集地区，将激光扫描仪升高至10米以上高度进行转扫得到的采集数据，能够最大限度地满足1∶500地形图数据需求。车载平台由全顺车或其他车辆改装而成，在车子后半部分安装升降平台并在顶部开窗。扫描系统安置在平台上，工作时打开天窗，将系统升到车外，任务完成后收回车内。这样的设计安全、可靠，便于停放和远距离作业。系统通过电动转台的旋转实现“转扫”，使系统达到“定点”扫描的效果。与地面激光扫描仪不同的是，系统采用卫星定位和组合导航系统来确定平台的实时姿态，定点扫描采集得到的结果是海量的绝对空间三维坐标点位信息，不再需要经过繁琐的拼站过程。

3 车载移动测量系统在大比例尺地形图更新中的应用

3.1 实验区概况

本次实验区为某市农村宅基地确权发证，需要测绘1∶1000宅基地底图，采集的要素主要为居民地要素及道路要素，面积为36平方公里，测区的原始底图是利用2011年的影像采集制作的。由于影像比较老，城市变化较大，工期比较紧，如果采用数字化的方法进行更新，工作量较大，需要投入的人力比较多；采用航测法进行更新，投入的成本比较大，周期较长。测区主要分布在某市周边农村，居民地比较集中，房屋密集，均为低矮房屋，农村道路大部分为硬化路面。经研究，决定采用移动测量系统进行数据采集。

3.2 技术流程

准备工作—数据采集—点云数据解算—坐标转换—大地定向—地物提取—地图编制—外业调绘—外业检查—数据输出。

3.3 数据采集

数据获取是地形图生产的源头和上游，数据采集的精度决定了产品的质量。在进行数据采集前，必须提前准备好以下几项工作：

根据测区范围提前确定设计好行车的路线，避免设备长时间高负荷工作。路径设计应遵循两个原则：首先要保证测区内待扫描街道的全覆盖，其次要尽可能地减少重复路段和无效路段的扫描。可以利用Google Earth软件或奥维互动地图软件添加*.kml格式路径文件，然后将*.kml格式文件导入导航仪或智能手机中，生成航线，如图2所示。

作业开始前，要首先对设备进行进行检查，以免影响正常作业。

准备工作就绪后，就可以开始数据采集，主要流程如下：

(1)架设GPS基准站。在已知控制点上架设GPS基准站，量测仪器高，并记录。基准站尽量架设在开阔或高楼上信号没有干扰的地方；如图3。

(2)装里程计；

(3)设备初始化。开启控制台，要是有软件过期提示，挂起复位控制台。(控制台重启，没有提示软件过期，进行下一步)；

(4)开启流动站BH-32CMP软件，把时间延长到一百万或一千万(秒)，点击开启，(开启之后，软件运行，有接收到数据，并存储进行下一步)；

(5)开启相机，根据实际环境调节光圈，快门和ISO，使影像达到最佳效果；

(6)测试下激光是否正常(正常，进行下一步)；

(7)开启IMU初始化10～15分钟(IMU初始化车上不能留人，除非能保证在车上静止不动10～15分钟，初始化完成进行下一步)；

(8) 开启激光和控制台，采集什么数据选择什么选项，试曝光一次正常，看激光有采集数据开车推扫；

(9) 推扫数据过程中，查看里程计数据和相机数据是否正常。(扫完数据，进行下一步)。

3.4 数据结算

利用IE软件对组合导航数据进行数据，得到最终的组合导航结果。将激光扫描仪获取的原始激光文件解析处理后，结合组合导航结果进行解算，得到原始点云数据。利用原始点云数据和CCD获取影像的配准结果，生成彩色点云数据。

3.5 点云纠正

在生产过程中，为了进一步提高点云数据的精度，可以利用已知点坐标和已知点对应的点云坐标进行点云改正。一般根据往返扫点云重合情况来判断点云精度是否下降，在重合度不满足要求的路段，增加控制点修正点云或者轨迹，提高精度。增加的控制点采用GPS或全站仪方式获取。

本次实验中，共检测了9个已知GPS控制点，其精度见表1：

表1

由此可见，本次采集的数据是能满足1∶1000地形图要求的，无需进行点云纠正。

3.6 地物提取与编绘

点云数据浏览、分类、特征信息提取、矢量数据生产是利用系统自带软件DY-2点云工作站来完成。点云数据是依时间顺序进行采集的一些离散坐标值，与目标物的特征、结构、属性没有任何关联且数据量很大，而我们就是利用点云数据来挖掘我们需要的地表数据。如图4中就包含了我们需要的道路要素、房屋要素、独立地物、管线要素等地形要素。

点云是离散的三维点的集合，数据量非常大，在生产过程中人工采集特征点和地物点时扑捉比较困难，窗口移动缓慢，难以直接对点云的几何数据进行分类和特征提取。地形复杂多变的情况下, 某一种过滤算法难以完成各种地物特征的提取, 必须根据不同的地形特征采用不同的过滤算法, 因此必须将多种过滤算法有机地结合在一起，目前，软件的许多功能还在摸索中，自动化提取程度不高，地物的提取基本上是靠人工在提取，内业工作量比较大，今后在自动化提取地物这方面应该是移动测量系统一个主要研究方向。

地物点提取后，利用软件接口转换为*.DXF格式，直接导入南方CASS中进行野外调绘，标注相关的属性信息，然后编绘成图。如图5、图6所示。

3.7 精度统计

实验开始后，因为是初次使用移动测量车进行大比例尺测图，为了保证质量，对第一天的数据使用GPS-RTK进行了检测，其检测精度如表2所示：

表2

经检测，使用移动测量系统进行该项目测量精度可以满足成图需要。

4 实验中遇到的问题及解决思路

4.1 遮挡问题

在实验的过程中，经常会碰到遮挡、GPS失锁、激光扫不到的情况，这也是大多数用户所关心的问题。基于这一问题结合实际生产，主要有以下几种方法可以参照使用：

(1)将设备移到小型电动三轮上，加上里程计，深入人行道或巷道里进行扫描；

(2)采取高精度的IMU，可以允许较长时间的失锁(隐蔽地区一般都是在失锁状态下)，每隔六分钟离开隐蔽地区接收GPS信号再回到隐蔽地区扫描，可以获得0.5m的定位精度；

(3)如果碰到大面积密集成片的居民地，可以结合地面激光扫面系统进行定点扫描，这只是一个设想，实际生产中没有实践过。

4.2 点云浏览速度

实际操作过程中，经常遇到点云浏览速度慢的问题。对于提高点云的流浪速度，有如下建议：

(1)通过提高计算机硬件配置，处理速度会明显提高，不过这一方法不能解决根本问题；

(2)通过人工参与分析，删除或剔除部分没有用的点云，这样能节省很大一部分空间，提高运行速度；

(3)在不影响精度的前提下，采用过滤的方法，先过滤一部分点云。过滤点云时，最好是分区域过滤，数据量太大的话过滤速度非常慢，且容易出错；

(4)可以充分利用图像处理的一些方法, 如阈值分割等, 对点云特征图像进行分割和特征提取, 从而实现点云数据的分类以及目标提取。自动分类提取可以很好的解决这一问题，人工参与比较少。

4.3 点云获取效率

在农村作业时，由于农村房屋大部分是低矮成群房屋，本次实验时将激光上升到10米的高度进行转扫，这样激光基本上能把300米范围内的地物及院墙以内的地物一次性全部扫描上，大大的加快了作业进度。采用这一方法在行车的过程中，必须保持低速行驶，注意车上方的电力线等。

通过本次试验，这种方法在农村地区能很好的发挥好其快速、机动等优势。

5 结束语

本文实验，结合生产，对车载移动测量系统在大比例尺地形图测绘中的应用展开研究，对应用过程中遇到的问题进行了分析，并进行了精度统计对比，取得了一定成功，为以后的生产应用奠定了基础。

作为一种新的测绘手段，许多应用问题还在探索中，发展前景非常广阔。主要应用领域有：①城市快速建模；②公路、铁路带状图测量；③城市部件测量；④高分辨率定点慢速转扫用于文物、古建筑、雕塑等的精细建模；⑤大比例地形图修测与更新等。

车载激光移动测量系统的研究处于起步阶段，许多功能还不是特别完善，仍有许多问题需要解决，有许多功能需要增加和完善。主要有以下几个方面：

(1)地物提取软件在测图、分析等功能方面不够完善，需要进一步开发研究；

(2)点云数据量太大，浏览速度太慢；

(3)自动分类建模功能不完善，内业成图自动化程度不高，软件还有待开发。

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Vehicle-mounted Mobile Mapping System Application in Large Scale Map Measurement and Update

ZHANG Yang-an1, LI Jun-feng2,XUE Zhao-yuan3, WANG Xiu-xia4

(1.Yangling vocational technical college,Yangling Shanxi 712100，China;2. Northwest employee training center of Surveying and mapping，Xi’an Shanxi 710054，China;3.The second topographic surveying brigade of SBSM，Xi’an Shanxi 710054，China;4.The First Institute of Photogrammetry and Remote Sensing，SBSM，Xi’an Shanxi 710054，China)

With the development of science technology and emergence of some new equipment, large scale mapping technology is also in constant development from manual drawing to semi-automated mapping to full automatic digital mapping, from the indirect measurement of development to the direct measurement, and from passive to active measurement development. This paper studies the mobile mapping system applied to the countryside homestead right certification 1∶1000 map updating data acquisition. The realization of point cloud data calculation, automatic mapping are carned out, in order to provide some references and experiences of using the system later in other projects.

mobile mapping system; large scale mapping; update

2016-05-26

P284

B

1007-3000(2016)06-5