三维激光扫描在城市更新立面改造中的应用

2021-07-28曾妮红

北京测绘 2021年7期

刘江曾妮红陈琦

(广州市城市更新规划研究院, 广东广州 510030)

0 引言

城市更新是大城市发展到一定阶段衍生的新型城市发展模式,通过再开发、整治改善和保护的方式来不断经营一个好的都市环境。作为国家中心城市的广州在省国土资源厅(现省自然资源厅)的指导下,坚持先行先试、改革创新,经历了从“三旧改造”到“城市更新”的探索,为加快盘活存量建设用地、促进经济转型提供了示范。在老旧小区微改造方面,广州从2016年开始微改造实践工作,至今已完成多个老旧社区的微改造,积累了丰富的改造经验。

习近平总书记指出,“城市管理应该像绣花一样精细”。为了让“绣花”功夫深化城市更新老旧小区微改造,传统的粗放式城市更新立面改造基础数据获取手段已无法满足需求。现在的城市更新立面改造工程要求每个立面能获取所有细节,包括空调位置、排水口位置、“三线”位置等,并要求出图成果与实际尺寸误差要控制在5 cm内。

为保证立面的精细化和数据的准确性,传统的测绘方法无法满足里面细节及位置精度要求,文献[1-9]将三维激光扫描仪应用在城市更新立面改造中,均取得了良好的实用效果。本项目采用法如激光扫描仪进行城市更新立面改造外业数据采集,配套软件进行数据处理,为达到5 cm的精度要求,需要对数据的获取和处理进行优化。

本项目数据处理配套软件采用意大利JRC 3D Reconstructor软件,JRC(Joint Research Centre)为欧盟委员会在意大利成立的联合研制中心,该中心开发了JRC 3D Reconstructor软件,主要用于三维激光扫描数据处理,该软件使用迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)进行点云配准处理,在实际生产中会遇到各种问题,这主要是由于ICP算法本身可能造成的缺陷所致。本文在实际生产过程中,经过多次验证,针对ICP算法存在的缺陷,提出一些解决办法,能够规避一些典型的配准问题,解决实际技术流程中的痛点,为生产实践及相关学术研究提供一定的经验和思考。

1 三维激光扫描应用于城市更新立面改造关键问题剖析

1.1 方法描述

三维激光扫描仪应用于城市更新立面改造的主要流程如图1所示。

图1 城市更新立面改造主要流程图

1.2 JRC点云配准存在的问题及解决办法1.2.1 存在的问题

该流程中,外业测量由于操作简单、自动化程度高,人为造成误差的概率低,除了因环境(如树木、其他墙面等)遮挡无法获取完整点云外,在保证科学重叠度的前提下,外业测量一般都能快速顺利进行,关键技术主要集中在内业处理环节中点云与点云的配准,点云配准处理不好会出现重影、倾斜、倒置等现象,也就无法生成正确的正射影像,无法进行立面绘图工作。所以,在整个技术流程中,点云的配准至关重要。

JRC点云配准算法采用的是常用的ICP算法。由于该算法存在一定的局限性,故而在点云数据处理中,会导致数据处理成果的精度及处理效率都有所降低,业内学者针对该局限,文献[10-19]从学术的角度提出了一些改进措施,本文主要从实际应用的角度提出一些改进措施,相对于学术算法上的改进,实际数据操作上的改进更快捷、更具有灵活性,以此作为工程应用的参考。

首先,ICP算法要求两个点集必须是包含关系,然而在实际扫描过程中,每一站扫描数据都有扫描范围,两站之间有一定的距离,两站之间的点云数有部分重叠,但绝非是完全重叠,即无法满足算法要求的包含关系。因此,在实际生产中,这就要求相邻的扫描站之间保证一定的重叠度,但是重叠度并非越大越好,过度的重叠度不仅会造成计算机负担,还有可能带来重影以及累计误差。

其次,ICP 算法迭代,首先需要给定初始值,初始值的选择很大程度上影响最后的配准精度,如果初始值与真实情况相差较大,最后的配准结果很可能陷入局部最优。在实际生产中,这种情况出现主要表现在ICP配准报告精度显示较好,但实际点云出现重影、倾斜现象。这就是局部最优造成的,整个点云的配准并未符合要求,只有局部陷入最优解,这种点云无法进行正射影像的制作。

最后,算法中使用一个点集的所有点进行点对搜索,不分点位的全域搜索,导致耗时较长,甚至还会引进错误的点对。在实际生产中,主要表现在一栋房屋进行配准的时候,往往由于全域搜索将相邻房屋点进行错误配准,同时,相邻站之间需要遍历的无用点过多,造成计算时间长,拉低配准精度等问题。

1.2.2解决办法

为解决以上出现的自动配准错误、配准效率低下、累计误差等问题,本文基于实际项目验证,提出分面处理、删点处理和坐标控制的方法来解决以上问题。

1.2.2.1 分面处理

在城市更新立面改造中,绘制立面图进行面积计算,只需要获取整个立面及其附属设施的相对位置关系,即相对尺寸即可,作为后期微改造及经济测算的基础依据,并不需要绝对的坐标信息。

基于此前提,对于7层以上的高层建筑,楼层高,立面附属设施多,一般而言,激光扫描仪扫描不到建筑物上部,通过协调入户上楼扫描、到对面楼顶扫描相对面的建筑物上部获得完整的建筑物点云。但在数据处理时比较耗时,主要原因在于点云配准效果差,以整个建筑体为单位进行拼接时,会出现明显的错层现象。

经过实际验证,采用了分面处理的策略,可以很大程度上规避这样的问题。分面处理即事先把点云按照建筑物一个面一个面的分组,然后同一个面做自动配准,以面为单位做配准,而不是以整个建筑体为单位,这样配准的效果更快更好,后期内业处理效率也大大提高。最后所得的成果精度也能保持在厘米级精度。并且通过对比分面处理的配准结果和整栋的配准结果,能够分析出建筑哪个立面配准误差较高,从而找到整栋建筑扫描效果稍差的面,反向指导后续外业扫描。

1.2.2.2 删点处理

对于沿街低矮房屋或者沿街广告牌的微改造,沿街的一个特点是岔路口比较多,扫描的时候,两站之间距离稍远容易丢失同名点,两站之间距离过小,重叠度能得到保证,但配准效率会低,拼接的任务量大。为了提高拼接的效果和效率,我们在点云拼接之前,先将点云做了删点处理,只保留所需要的建筑物点云或者需要配准的面片点云,其他点云全部删除,这样软件计算的时候,遍历的点少了,计算更加快捷,经过删点处理后自动拼接,处理时间节约了至少30%。删点的方法,各种情况都适用。

1.2.2.3 坐标控制

在城市更新中,针对留存的古建筑或岭南特色民居(如祠堂等),除进行建筑立面测绘外,还需要留存三维点云模型,作为历史文化建筑数字化记录,为日后查询、修缮、展示等提供基础数据。对于要留存三维点云模型的建筑,需要获取建筑的绝对位置信息,也就需要整栋进行配准,不能采用分面处理的策略。

基于此前提,在利用JRC点云进行配准时,即首先将前两个点云数据进行配准构成一个整体,然后将第三个点云数据与前面配准好的点云数据进行配准构成一个新的整体,以此类推,得到整个建筑体在统一坐标系下的点云数据。这种方法的缺点在于配准过程中存在误差,而且由于误差的累积性和传递性,配准结束后配准误差会放大,最终可能导致建筑物本体发生轻微变形或者说发生严重的错位。

为解决累计误差的问题,在外业激光扫描,使用全站仪进行标靶点的测量,标靶点一般均匀分布在房子的四个脚点,最后标靶点的坐标可以作为两个面之间的公共点进行拼接,起到控制全局和减少累积误差的作用。

2 实验与分析

针对以上出现的三类问题,选取相关的区域进行论证。本文所有点云数据由广州市城市更新规划研究院的法如扫描仪(Focus 3DX330)获取。该款型号激光扫描仪为一种相位干涉法三维激光扫描仪,测距精可达毫米级,采样速率最高可达9 760 000点/s,普通分辨率下,每站扫描2′47″,扫描仪集成全球定位系统(Global Positioning System，GPS)接收器,使扫描与后处理相互关联,快速拼接,适用于测量型应用。

选取广州市A小区的实验数据,该小区整片建筑均为6层以上高楼,单栋建筑总长度约为50～90 m,宽度为12～20 m,高度为21～35 m,小区点云如图2～3所示。

图2 小区所有原始点云

图3 单栋原始点云

由表1结果可知,经过分面处理后,每个面的配准精度有所提高,相比于整体配准误差,分面配准误差都有所减小。并且可追踪观察到具体某个面的误差情况,例如,房1中面2(南面)误差最大为3.2 mm,说明整栋房子面2(南面)的原始数据效果最差,定位到房1的实际外业情况,该面与邻近房屋距离较小,外业扫描空间较小,顶部点云数据稀疏,造成配准难度,导致该面的配准误差偏大,但总的来说,每个面分面后,配准误差还是小于分面前的配准误差,这说明分面处理确实有利于控制每个面的配准误差。

实验2进行了删点处理时间测试(表2),通过对4栋房子的删点处理,算法在遍历时间上直接可以跳出删除的无用点,节省了遍历时间,从每栋房子节省的时间来看,针对单栋房子,删点处理能大大节约配准时间,将此处理方法应用于大规模点云数据处理,可大幅度节省工作时间,提高工作效率。

表2 删点处理时间分析

实验3进行了坐标控制精度分析(表3),一般进行坐标配准拼接时,会按照顺时针或者逆时针进行,在拼接的最后一站往往是误差最大的站,试验选取了每个房子最后一站拼接的房顶点的高程作为精度分析点,通过实验可得,经过标靶点控制累积误差,房顶点的高程之差最大1.3 cm,最小可达0.4 cm,都在5 cm之内,完全满足要求。