三维激光扫描技术在土方量算中的应用研究
来源：《测绘地理信息》2014年12月第4期
作者：张荣华、李俊峰、林昀
第一作者简介：张荣华，硕士，高级工程师，研究方向为摄影测量、遥感图像处理和三维激光扫描测量技术。
针对目前土方测量中对快速、准确和高精度计量的需求，以及采用传统方法作业过程中存在的外业工作量大等问题，介绍了基于三维激光扫描技术的工作原理及其在土方测量中的应用。试验结果表明，基于三维激光扫描技术的土方量算满足精度要求，同时，还给出了该技术在土方量算应用中的相关定量指标，可为相应工程应用提供参考。
土方作为众多工程项目的重要组成部分，为了合理安排工程进度，准确计算工程费用，提高工程质量，通常需要高效、准确地计算土方量[1]。而土方表面数据点采集的速度、精度以及采集点拟合目标表面的精细程度和土方量计算的方法将直接影响土方量计算的效率和精度。
作为一种新型测绘技术，三维激光扫描技术具有采集速度快、密度大、精度高、非接触和测量范围广等优点。本文从土方量算的原理出发，研究了三维激光扫描仪技术在土方量算中的应用，通过工程实践证明，该技术满足土方量算精度要求，并且相对于传统方法，简化了作业流程，提高了作业效率，从而为土方量算提供了高效全新的技术手段。
1土石方量算原理
土方量计算的目标在于求取地表物质体积差，而其关键在于对现状地形和改造后地形的表述[2]。改造后的地形是人为设计的结果，能准确表述，而原始地形则需要用有限的离散数据来近似表述由无数个点组成的表面。基于三维激光扫描技术的土方测量，即利用激光测距原理，通过计算脉冲或者相位时间差，推算出扫描中心距离目标的斜距，再配合同时记录下的激光束的水平角、垂直角解算物体表面激光点的三维坐标，同时记录激光点的反射强度值，实现全自动阵列式高速、实时扫描[3]。基于获取的目标表面海量点云数据以及设计的地形，采用一定的数学计算方法，即可求取工程的土方填挖方量。其工程应用流程如下。
1)控制测量。为激光点云数据的配准和定向提供依据。
2)激光扫描仪静态测量。将扫描仪及标靶放置在控制点上，对测区扫描并定向。
3)激光点云数据的处理。删除噪声点及剔除冗余数据、点云配准及定向等。
4)激光点云数据精度评定。
5)土方量算，并与传统方法结果进行比较分析。对三维激光扫描技术在土石方量算中应用的精度及效率进行评定。
2工程实例
本文选择宁波市江东区福庆北路民安东路口的某中型土堆进行土方测量，土堆表面有杂草、树木和信号塔等附着物。实验采用三维激光扫描仪采集面积约为7 800 m2的测区点云数据。测区共设置10 个三维激光扫描站点，同时，采用GPS-RTK 获取站点的绝对位置，以配合三维激光扫描不同测站三维点云数据的拼接[4]。通过对三维激光扫描点云数据进行绝对坐标解算、滤波处理、三角网构建，并在设定测区范围基准面的基础上得到土方体积和表面积。
2.1 数据获取实施三维激光扫描时，采用的基本流程如下。
1)分站扫描。充分考虑通视和覆盖，设定不同的测站实施三维激光点云获取。选择测站时，应保证扫描数据没有遗漏。
2)靶标球测量。使用GPS-RTK 直接获取测站点的三维坐标，将各测站的三维激光扫描数据拼接整合成全区域的三维点云，测站点的分布如图1所示。
在激光扫描过程中，将扫描仪及后视靶标球架设在这些已知点上，通过数据预处理可得到每一测站点云在宁波独立坐标系下的三维坐标。
3)扫描参数设定。本次实验，所有测站均设定相同的三维激光扫描参数，即水平及竖直方向的扫描疏密度均为0.035°，扫描视场角范围为100°×360°(垂直×水平)，单站扫描时间设置为3 min。
2.2 激光点云数据的处理
激光扫描数据处理主要包括坐标转换、点云裁切、噪声点与植被剔除、数据重采样、点云数据导出等步骤。
1)坐标转换。主要是将点云的坐标系统由扫描仪自身的坐标系转换为宁波独立坐标系。由于扫描仪获取的原始点云数据均采用扫描仪坐标系(SOCS)，所以需要利用后视靶标球将点云坐标转换到宁波独立坐标系下，拼接采用的是RIEG 三维激光扫描仪自带的处理软件——Riscan Pro，拼接后的点云数据如图2 所示。
图2 拼接后整体点云数据
2)点云裁切以及噪声点剔除。在数据扫描的过程中，因为采用的是360°全方位扫描，不可避免地产生了较多冗余数据，采用裁切的方式剔除。此外，还有其他原因产生的噪声数据需要采用三维激光扫描仪随机配置的Riscan Pro 软件逐站将激光扫描数据导入，通过软件的过滤功能去除噪声点，得到滤波点云数据。
3)数据重采样。海量的激光点云数据给后期处理带来了困难，因此，需要根据土方测量精度要求对点云数据进行重采样。重采样后的点云间隔为8~30 cm，测区范围内，高程点数据达到290 多万个，满足土方计算要求。
4)植被剔除。为得到真实地表数据，需要剔除测区范围内的植被。首先，在Riscan Pro软件中，通过2.5 DRaster 对点云数据进行过滤并创建polydata 数据，基于polydata 数据，使用Plane Triangulation 功能创建粗略的网格模型;然后，使用Surface Comparison 功能将点云数据与粗略的网格模型进行比较，即可剔除植被，植被剔除前后的点云数据对比如图3 所示。
2.3 精度分析
在软件Riscan Pro 中，导入全站仪测得的30 个点，通过与最邻近激光点高程对比可知，二者高程差值在2~5 cm 范围内，激光点云数据能满足土方测量的精度要求[5]。
2.4 土方计算及分析
分别利用南方CASS 及Riscan Pro 软件，通过构TIN，设置设计高程面，计算全站仪和三维激光扫描仪获得的数据[6]。得到的TIN 及DEM 如图4、图5 所示。
图4 CASS 软件中构建的TIN
图5 Riscan Pro 软件中构建的DEM
传统以及三维激光扫描方式均以0 m 作为基准面，计算得到土方量算各项指标的统计如表1 所示。
从数据量上看，全站仪采集的点数为317 个，而三维激光扫描仪为2 908 010 个;从数据采集时间上看，传统方式为3 h，是三维激光扫描方式的2 倍;从总人力统计结果可知，采用三维激光扫描方式的外业及内业折算成单人共需要4 h，相比于传统方式，可节省约38%的人力成本。
从计算结果对比来看，若以传统方式获得的结果为参照，采用激光扫描方式得到的土方体积误差为0.46%，符合一般工程测量规范要求。表面积误差较大为6.98%，这主要是因为三维激光扫描仪采集的点数远多于全站仪方式，能更全面地描述地形的细微特征，表面积会更大一些。
如果测区植被覆盖率高、表面复杂多变且人员难以到达，相比于传统方法，激光扫描方法的优势将会得到更加充分的体现。
3结束语
本文对比了三维激光扫描和传统全站仪测量方式在土石方测量应用中的采集点数、作业时间、总人力等指标方面的不同，结果表明，三维激光扫描的方式数据采集效率高、劳动强度小、成本低，采集的点云数据满足土方测量精度要求且能实时显示，能更加真实地反映现场的地形地貌。此外，还得到了该技术在土石方量算应用中的相关定量指标，可为相应工程应用提供参考。
[1]潘红飞，赵翠薇. 基于TIN 模型较高精度土方量计算方法[J]. 价值工程，2012，31(5)：63_65
[2]王先鹏，曹荣林. 土方量计算的原理与方法及ArcGIS的应用前景[J]. 地理空间信息，2009，7(4)：139_141
[3]欧斌，黄承亮. 三维激光扫描技术在分方测量中的应用研究[J]. 城市勘察，2012(2)：123_125
[4]曲世洁，王子茹. ArcGIS 结合Excel-VBA 在土地平整土方量计算及调配的应用研究[J]. 水利与建筑工程学报，2011，9(3)：113_118
[5]柳长顺，杜丽娟. Arcview 在土地整理项目土方量计算中的运用[J]. 农业工程学报，2003，19(2)：224_227
[6]李春梅，景海涛. 基于ArcGIS 的土方量计算及可视化[J]. 测绘科学，2010，35(2)：186_187
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