CN109613555B - 验证双频LiDAR探测仪的海陆一体化检校场布设方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种验证双频LiDAR探测仪的海陆一体化检校场布设方法，包括以下步骤：步骤1，在近海域范围内，采集水文环境参数，从中选定海域检校场；制作若干个个靶标，作为控制点，将靶标平均放置在海底部；另在海底布设激光发射器，也在中心放置应答器，步骤2，测量海底控制点三维坐标以及海底地形数据；步骤3，建立陆域检校场，并在陆域检校场内部布设靶标作为控制点，步骤4，将步骤3中所得出的控制点坐标信息与步骤2所测得的海陆检校场地形数据进行区域网平差，得到地形数据并将坐标基准统一，以此构建海陆一体化检校场。本发明能够准确的确保LiDAR探测仪扫描地形的精度，以满足LiDAR探测仪海底地形测量的要求。

Description

验证双频LiDAR探测仪的海陆一体化检校场布设方法

技术领域

本发明属于海洋地形测绘技术领域，特别是涉及到一种验证双频LiDAR探测仪的海陆一体化检校场布设方法。

背景技术

目前，利用双频激光雷达(LiDAR)探测仪对海底地形测量仅仅只能够依靠其他相关技术对所测出的海底地形数据来验证精度，受到其他技术的限制较大，不能够很好的验证双频LiDAR探测仪对海底地形测量的精度，也就间接的影响到LiDAR海底地形测量技术的发展。因此，如何能够准确的确保LiDAR探测仪扫描地形的精度，以满足LiDAR探测仪海底地形测量的要求，是我们当前急需解决的一个问题。

发明内容

本发明针对LiDAR探测仪海底地形测量技术无法准确验证精度的问题，提供了一种验证LiDAR探测仪的海洋检校场布设技术方案。

本发明提供的技术方案包括以下步骤：

步骤1，在近海域范围内，采集多个区域内的水文环境参数，包括有水色、透明度、水深、含沙量，从中选定一块10km×2km的区域作为海域检校场；采用耐腐蚀、反射率高的材料制作若干个靶标，在靶标中心放置应答器，作为控制点，将靶标平均放置在海域检校场内不同深度的海底部；另在海底布设若干个532波段激光发射器，也在激光发射器中心放置应答器，激光发射器能够实时向其它的应答器的接收系统发射激光束；

步骤2，采用一艘测量船，围绕不同水下应答器以半径30m的圆周测距，在圆周上每个航迹点，获取船载换能器的GPS坐标及船载换能器到水下应答器之间距离，并利用压力传感器获得船载换能器到水下应答器的深度；将船载换能器到水下应答器的深度作为附加约束，采用距离交会定位原理确定每个控制点的三维坐标；完成上述测量后，借助水下控制点上应答器，开展应答器间相互测距，获得控制点间的三维距离观测值，获得所有观测信息后，将开展水下控制网点的坐标确定；

欲将海底三维自由网约束在绝对坐标框架内，须为其提供一个三维绝对坐标基准及三个方位基准，即至少需要三个已知坐标的控制点；假设水下控制网由m个控制点组成，其中m₁个为已知控制点，m₂个为待求控制点，则观测边总个数为

必要观测数为3(m-m₁)，多余观测数为

设第i条观测边的两端点分别为G_i和H_i，声波在两端的应答器间的单程传播时间为t_i，由于应答器在海底的深度近似相等，传播过程中速度u可近似认为相等，则观测斜距S_i＝ut_i；若两端点应答器的初始坐标分别为

和

则观测方程为：

式中，

为两端点应答器间几何距离，由两端点应答器坐标反算得到；

分别为声速等效误差和时延等效误差；ε_i为随机误差；

由于两端点应答器基本处于同温层，声音传播速度基本不变，

可忽略，

经过外部设备改正后，观测边的误差方程为

三维约束平差模型中的观测方程总个数为C＝C₁+C₂，其中:

式中:C₁为两端点G_i和H_i均为待求控制点的观测边个数，则第i条边的观测方程如式(1)所示；C₂为只有一端G_i为待求控制点的观测边个数，则根据式(1)，第i条边的误差方程为:

综合上述两端点或一端点为待求控制点的两种情况，可建立C个误差方程，其矩阵形式如下:

V＝BdX-l (6)

式中:B为系数矩阵；V为观测值改正数向量，l为观测值与反算距离的差向量；

根据V^TPV＝min，水下控制点坐标可以确定为

Q＝(B^TPB)^-1 (7)

dX＝QB^TPl (8)

X＝X⁰+dX (9)

式中：P为观测值权阵，Q为待求点坐标的协因数阵；

多次迭代直至||dX||²小于设定限差eps，即可获得其余应答器的高质量定位解；

第j个水下应答器的内符合精度可用下式来评估：

再采用测量船搭载多波束测深系统，采集布设好的海底检校场地形数据、靶标数据以及控制点数据；并且，基于采集的靶标尺寸以及控制点数据验证海底检校场的地形数据，得出高精度的海底检校场地形数据；

步骤3，同时在海域检校场周围选取地形地貌多变、拥有多种类的复杂地物类型的10km×4km的地区作为陆域检校场，定制2m×2m的水泥靶标，于其中心安置测量标志作为控制点，并将若干个靶标均匀布设于陆域检校场内；应用GPS静态控制测量解算靶标控制点三维坐标，在陆域控制点进行静态观测以及数据处理后得到的控制点点位信息作为已知值，海域检校场通过自由网获取的控制点为初始值，进行海陆一体化联网平差，解算得到海域检校场控制点更高精度的点位信息；

设L_a、L_b分别表示陆域控制网相互独立观测值向量，V_a、V_b表示它们的改正数向量，P_a、P_b表示它们的权阵，X_a、X_b分别表示海域控制网内部各点上的初始值，Y表示公共点上的未知数，则误差方程可以表示为：

根据间接平差原理，联合平差的法方程可以表示为：

(13)式中，

联合平差是将(13)式进行整体解算，由该方程组的第一式和第二式得：

将(14)式代入(13)式的第三式，得到联合平差时消去X_a和X_b后的约化方程

[N_λt]Y-[W_λt]＝0 (15)

其中，

于是Y的解为

将(17)式代回至(14)式求得海域控制网的内部待定量X_a和X_b；

接着应用无人机对检校场范围进行航摄，获取高分辨率的航片，通过后处理得到该区域正射影像和高精度DEM数据；正射影像用于辅助机载LiDAR相邻航带重叠区同名点匹配，高精度DEM数据用于检核陆域校正后的机载LiDAR点云数据精度；

步骤4，将步骤3中所得出的海陆一体控制点坐标信息与步骤3及步骤2所测得的海陆检校场地形数据进行区域网平差，得到更高精度的陆域以及海域地形数据并将坐标基准统一，以此构建海陆一体化检校场；

无人机搭载中小幅面数字传感器，其成像模型与传统航测面阵相机相同，即满足共线条件方程，如式(18)所示，未知数包括遥感影像外方位元素和待定点三维坐标，共9个未知数；光束法平差是一种非线性优化求解方法，式(18)的误差方程形式见式(19)

式中，

为外方位元素的改正向量；

dS＝[ΔX ΔY ΔZ]^T为待定点的坐标改正向量，A'、B'为dR、dS的系数矩阵；

光束法区域网平差采用最小二乘优化求解，即根据V^TPV＝min，法方程如式(20)所示：

式中，N₁₁＝∑A_i ^TP_iA_i，N₁₂＝∑A_i ^TP_iB_i，N₂₁＝∑B_i ^TP_iA_i，N₂₂＝∑B_i ^TP_iB_i，W₁＝∑A_i ^TP_il_i,W₂＝∑B_i ^TP_il_i；

多波束测深系统获取的数据采用的是WGS84坐标系，高程系统采用的是大地高系统，所以要利用测区内分布均匀的首级控制点，运用布尔沙模型计算出七参数，将激光点云从WGS84坐标系转换到工程坐标系下：

式中：ΔX₀、ΔY₀、ΔZ₀为三个平移参数，ε_X、ε_Y、ε_Z为三个旋转参数，k为尺度变化参数；

高程拟合利用沿线的首级控制点计算出其高程异常值，采用解析内插与三次样条函数法将点云高程由大地高转换为正常高，得到工程坐标系下的点云成果，

然后在对点云数据进行高精度纠正；

(1)、平面位置高精度纠正

基于沿高速公路路肩布设靶标控制点，采用分段仿射变换方法对点云平面坐标进行改正，点云平面坐标校正方法：

式中，[X Y]^T为校正后点云平面坐标，[x₀ y₀]^T为校正前点云平面坐标，a,b,c,d,dx,dy为仿射变换参数；

(2)、高程高精度纠正

为保证点云数据的高程精度，在完成点云的平面位置纠正后，就需要对点云的高程进行高精度纠正，点云高程高精度纠正采用三角网的方法进行，该方法要求先计算各个靶标控制点处点云高程与靶标点的高差值dz，并自动生成覆盖点云数据的最小外接矩形，以靶标控制点和外接矩形的四个顶点构成三角网，建立高程改正模型；

假设点云在三角网模型中三个顶点的坐标为(x₁,y₁,z₁)，(x₂,y₂,z₂)，(x₃,y₃,z₃)，由于海底靶标控制点间距在1km以内，距离较短，认为在每个三角形范围内高程异常呈线性变化，则可得：

由上式可得点云数据改正值：

式中，(x,y)为点云平面坐标，x_i,y_i i＝1,2,3，dz_i为三角形顶点点云高程与控制点高程差值，i＝1,2,3。

本发明通过上述步骤实现双频LiDAR探测仪精度的验证，用于双频LiDAR探测仪的检校，确保LiDAR探测仪扫描地形的精度，避免依赖其他技术进行验证，大大促进LiDAR海底地形测量技术的发展。

附图说明

图1为本发明实施的流程图。

具体实施方式

参见图1所示双频激光LiDAR探测仪海洋检校场布设方法流程图，以下针对实施例流程中的各步骤，对本发明方法做进一步详细描述。

步骤1，双频LiDAR探测仪的测量精度和水质密切相关，为了更好的验证探测仪的精度，需要选定一块典型区域作为检校场。采用透明度盘、水色仪、测深仪到北海涠洲岛附近海域测量出各个不同区域的透明度、水色及深度数据，并且在各个区域采样，测量出海水的含沙量、盐度及PH值数据。综合所有测出的水文环境数据，选定一块10km×2km的海域作为后续验证探测仪精度的海域检校场。首先，采用耐腐蚀、反射率高的材料制作若干个靶标，靶标设计为楼梯形状、金字塔形或波浪形，可以达到模拟地形的效果，用皮尺精确测量出各个靶标的尺寸参数，并且可以为后续验证精度提供参考数据。利用大型船只及起重机将靶标放置到不同区域、不同深度的检校场内，在靶标中心放置应答器，作为控制点，将靶标平均放置在海域检校场内不同深度的海底部，同时，在海底均匀布设若干个532波段的激光发射器，作为海底控制点，当激光LiDAR工作时，开启激光器。并且在激光器旁安置水下应答器，用测距仪测量出激光器与应答器之间的距离参数。

步骤2，采用一艘测量船，围绕不同水下应答器以半径30m的圆周测距，在圆周上每个航迹点，获取船载换能器的GPS坐标及船载换能器到水下应答器之间距离，并利用压力传感器获得船载换能器的到水下应答器的深度，将船载换能器与水下应答器的深度作为附加约束，采用距离交会定位原理确定每个控制点的三维坐标。完成上述测量后，借助水下控制点上应答器，开展应答器间相互测距，获得控制点间的三维距离观测值。获得所有观测信息后，将开展水下控制网点的坐标确定。

欲将海底三维自由网约束在绝对坐标框架内，须为其提供一个三维绝对坐标基准及三个方位基准，即至少需要三个已知坐标的控制点；假设水下控制网由m个控制点组成，其中m₁个为已知控制点，m₂个为待求控制点，则观测边总个数为

必要观测数为3(m-m₁)，多余观测数为

设第i条观测边的两端点分别为G_i和H_i，声波在两端的应答器间的单程传播时间为t_i，由于应答器在海底的深度近似相等，传播过程中速度u可近似认为相等，则观测斜距S_i＝ut_i；若两端点应答器的初始坐标分别为

和

则观测方程为：

式中，

为两端点应答器间几何距离，由两端点应答器坐标反算得到；

分别为声速等效误差和时延等效误差；ε_i为随机误差；

由于两端点应答器基本处于同温层，声音传播速度基本不变，

可忽略，

经过外部设备改正后，观测边的误差方程为

三维约束平差模型中的观测方程总个数为C＝C₁+C₂，其中:

式中:C₁为两端点G_i和H_i均为待求控制点的观测边个数，则第i条边的观测方程如式(1)所示；C₂为只有一端G_i为待求控制点的观测边个数，则根据式(1)，第i条边的误差方程为:

综合上述两端点或一端点为待求控制点的两种情况，可建立C个误差方程，其矩阵形式如下:

V＝BdX-l (6)

式中:B为系数矩阵；V为观测值改正数向量，l为观测值与反算距离的差向量；

根据V^TPV＝min，水下控制点坐标可以确定为

Q＝(B^TPB)^-1 (7)

dX＝QB^TPl (8)

X＝X⁰+dX (9)

式中：P为观测值权阵，Q为待求点坐标的协因数阵；

多次迭代直至||dX||²小于设定限差eps，即可获得其余应答器的高质量定位解；

第j个水下应答器的内符合精度可用下式来评估：

再采用测量船搭载多波束测深系统，采集布设好的海底检校场地形数据、靶标数据以及控制点数据；并且，基于采集的靶标尺寸以及控制点数据验证海底检校场的地形数据，得出高精度的海底检校场地形数据；

步骤3，同时在海域检校场周围选取地形地貌多变、拥有多种类的复杂地物类型的10km×4km的地区作为陆域检校场，定制2m×2m的水泥靶标，于其中心安置测量标志作为控制点，并将若干个靶标均匀布设于陆域检校场内；应用GPS静态控制测量解算靶标控制点三维坐标，在陆域控制点进行静态观测以及数据处理后得到的控制点点位信息作为已知值，海域检校场通过自由网获取的控制点为初始值，进行海陆一体化联网平差，解算得到海域检校场控制点更高精度的点位信息；

设L_a、L_b分别表示陆域控制网相互独立观测值向量，V_a、V_b表示它们的改正数向量，P_a、P_b表示它们的权阵，X_a、X_b分别表示海域控制网内部各点上的初始值，Y表示公共点上的未知数，则误差方程可以表示为：

根据间接平差原理，联合平差的法方程可以表示为：

(13)式中，

联合平差是将(13)式进行整体解算，由该方程组的第一式和第二式得：

将(14)式代入(13)式的第三式，得到联合平差时消去X_a和X_b后的约化方程

[N_λt]Y-[W_λt]＝0 (15)

其中，

于是Y的解为

将(17)式代回至(14)式求得海域控制网的内部待定量X_a和X_b；

接着应用无人机对检校场范围进行航摄，获取高分辨率的航片，通过后处理得到该区域正射影像和高精度DEM数据；正射影像用于辅助机载LiDAR相邻航带重叠区同名点匹配，高精度DEM数据用于检核陆域校正后的机载LiDAR点云数据精度；

步骤4，将步骤3中所得出的海陆一体控制点坐标信息与步骤3及步骤2所测得的海陆检校场地形数据进行区域网平差，得到更高精度的陆域以及海域地形数据并将坐标基准统一，以此构建海陆一体化检校场；

无人机搭载中小幅面数字传感器，其成像模型与传统航测面阵相机相同，即满足共线条件方程，如式(18)所示，未知数包括遥感影像外方位元素和待定点三维坐标，共9个未知数；光束法平差是一种非线性优化求解方法，式(18)的误差方程形式见式(19)

式中，

为外方位元素的改正向量；

dS＝[ΔX ΔY ΔZ]^T为待定点的坐标改正向量，A'、B'为dR、dS的系数矩阵；

光束法区域网平差采用最小二乘优化求解，即根据V^TPV＝min，法方程如式(20)所示：

式中，N₁₁＝∑A_i ^TP_iA_i，N₁₂＝∑A_i ^TP_iB_i，N₂₁＝∑B_i ^TP_iA_i，N₂₂＝∑B_i ^TP_iB_i，W₁＝∑A_i ^TP_il_i,W₂＝∑B_i ^TP_il_i；

多波束测深系统获取的数据采用的是WGS84坐标系，高程系统采用的是大地高系统，所以要利用测区内分布均匀的首级控制点，运用布尔沙模型计算出七参数，将激光点云从WGS84坐标系转换到工程坐标系下：

式中：ΔX₀、ΔY₀、ΔZ₀为三个平移参数，ε_X、ε_Y、ε_Z为三个旋转参数，k为尺度变化参数。

高程拟合利用沿线的首级控制点计算出其高程异常值，采用解析内插与三次样条函数法将点云高程由大地高转换为正常高，得到工程坐标系下的点云成果，然后在对点云数据进行高精度纠正。

(1)、平面位置高精度纠正

基于沿高速公路路肩布设靶标控制点，采用分段仿射变换方法对点云平面坐标进行改正，点云平面坐标校正方法：

式中，[X Y]^T为校正后点云平面坐标，[x₀ y₀]^T为校正前点云平面坐标，a,b,c,d,dx,dy为仿射变换参数；

(2)、高程高精度纠正

为保证点云数据的高程精度，在完成点云的平面位置纠正后，就需要对点云的高程进行高精度纠正，点云高程高精度纠正采用三角网的方法进行，该方法要求先计算各个靶标控制点处点云高程与靶标点的高差值dz，并自动生成覆盖点云数据的最小外接矩形，以靶标控制点和外接矩形的四个顶点构成三角网，建立高程改正模型；

假设点云在三角网模型中三个顶点的坐标为(x₁,y₁,z₁)，(x₂,y₂,z₂)，(x₃,y₃,z₃)，由于海底靶标控制点间距在1km以内，距离较短，认为在每个三角形范围内高程异常呈线性变化，则可得：

由上式可得点云数据改正值：

式中，(x,y)为点云平面坐标，x_i,y_i i＝1,2,3，dz_i为三角形顶点点云高程与控制点高程差值，i＝1,2,3。

本文中所描述的具体实例仅仅是对本发明精神作举例说明，本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (1)

1.一种验证双频LiDAR探测仪的海陆一体化检校场布设方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1，在近海域范围内，采集多个区域内的水文环境参数，包括有水色、透明度、水深、含沙量，从中选定一块10km×2km的区域作为海域检校场；采用耐腐蚀、反射率高的材料制作若干个靶标，在靶标中心放置应答器，作为控制点，将靶标平均放置在海域检校场内不同深度的海底部；另在海底布设若干个532波段激光发射器，也在激光发射器中心放置应答器，激光发射器能够实时向其它的应答器的接收系统发射激光束；

步骤2，采用一艘测量船，围绕不同水下应答器以半径30m的圆周测距，在圆周上每个航迹点，获取船载换能器的GPS坐标及船载换能器到水下应答器之间距离，并利用压力传感器获得船载换能器到水下应答器的深度；将船载换能器到水下应答器的深度作为附加约束，采用距离交会定位原理确定每个控制点的三维坐标；完成上述测量后，借助水下控制点上应答器，开展应答器间相互测距，获得控制点间的三维距离观测值，获得所有观测信息后，将开展水下控制网点的坐标确定；

欲将海底三维自由网约束在绝对坐标框架内，须为其提供一个三维绝对坐标基准及三个方位基准，即至少需要三个已知坐标的控制点；假设水下控制网由m个控制点组成，其中m₁个为已知控制点，m₂个为待求控制点，则观测边总个数为

必要观测数为3(m-m₁)，多余观测数为

设第i条观测边的两端点分别为G_i和H_i，声波在两端的应答器间的单程传播时间为t_i，由于应答器在海底的深度近似相等，传播过程中速度u可近似认为相等，则观测斜距S_i＝ut_i；若两端点应答器的初始坐标分别为

和

则观测方程为：

式中，

为两端点应答器间几何距离，由两端点应答器坐标反算得到；

分别为声速等效误差和时延等效误差；ε_i为随机误差；

由于两端点应答器基本处于同温层，声音传播速度基本不变，

可忽略，

经过外部设备改正后，观测边的误差方程为

三维约束平差模型中的观测方程总个数为C＝C₁+C₂，其中:

式中:C₁为两端点G_i和H_i均为待求控制点的观测边个数，则第i条边的观测方程如式(1)所示；C₂为只有一端G_i为待求控制点的观测边个数，则根据式(1)，第i条边的误差方程为:

综合上述两端点或一端点为待求控制点的两种情况，可建立C个误差方程，其矩阵形式如下:

V＝BdX-l (6)

式中:B为系数矩阵；V为观测值改正数向量，l为观测值与反算距离的差向量；

根据V^TPV＝min，水下控制点坐标可以确定为

Q＝(B^TPB)^-1 (7)

dX＝QB^TPl (8)

X＝X⁰+dX (9)

式中：P为观测值权阵，Q为待求点坐标的协因数阵；

多次迭代直至||dX||²小于设定限差eps，即可获得其余应答器的高质量定位解；

第j个水下应答器的内符合精度可用下式来评估：

再采用测量船搭载多波束测深系统，采集布设好的海底检校场地形数据、靶标数据以及控制点数据；并且，基于采集的靶标尺寸以及控制点数据验证海底检校场的地形数据，得出高精度的海底检校场地形数据；

步骤3，同时在海域检校场周围选取地形地貌多变、拥有多种类的复杂地物类型的10km×4km的地区作为陆域检校场，定制2m×2m的水泥靶标，于其中心安置测量标志作为控制点，并将若干个靶标均匀布设于陆域检校场内；应用GPS静态控制测量解算靶标控制点三维坐标，在陆域控制点进行静态观测以及数据处理后得到的控制点点位信息作为已知值，海域检校场通过自由网获取的控制点为初始值，进行海陆一体化联网平差，解算得到海域检校场控制点更高精度的点位信息；

设L_a、L_b分别表示陆域控制网相互独立观测值向量，V_a、V_b表示它们的改正数向量，P_a、P_b表示它们的权阵，X_a、X_b分别表示海域控制网内部各点上的初始值，Y表示公共点上的未知数，则误差方程可以表示为：

根据间接平差原理，联合平差的法方程可以表示为：

(13)式中，

联合平差是将(13)式进行整体解算，由该方程组的第一式和第二式得：

将(14)式代入(13)式的第三式，得到联合平差时消去X_a和X_b后的约化方程

[N_λt]Y-[W_λt]＝0 (15)

其中，

于是Y的解为

将(17)式代回至(14)式求得海域控制网的内部待定量X_a和X_b；

接着应用无人机对检校场范围进行航摄，获取高分辨率的航片，通过后处理得到该区域正射影像和高精度DEM数据；正射影像用于辅助机载LiDAR相邻航带重叠区同名点匹配，高精度DEM数据用于检核陆域校正后的机载LiDAR点云数据精度；

步骤4，将步骤3中所得出的海陆一体控制点坐标信息与步骤3及步骤2所测得的海陆检校场地形数据进行区域网平差，得到更高精度的陆域以及海域地形数据并将坐标基准统一，以此构建海陆一体化检校场；

无人机搭载中小幅面数字传感器，其成像模型与传统航测面阵相机相同，即满足共线条件方程，如式(18)所示，未知数包括遥感影像外方位元素和待定点三维坐标，共9个未知数；光束法平差是一种非线性优化求解方法，式(18)的误差方程形式见式(19)

式中，

为外方位元素的改正向量；dS＝[ΔX ΔYΔZ]^T为待定点的坐标改正向量，A'、B'为dR、dS的系数矩阵；

光束法区域网平差采用最小二乘优化求解，即根据V^TPV＝min，法方程如式(20)所示：

式中，N₁₁＝∑A_i ^TP_iA_i，N₁₂＝∑A_i ^TP_iB_i，N₂₁＝∑B_i ^TP_iA_i，N₂₂＝∑B_i ^TP_iB_i，W₁＝∑A_i ^TP_il_i,W₂＝∑B_i ^TP_il_i；

多波束测深系统获取的数据采用的是WGS84坐标系，高程系统采用的是大地高系统，所以要利用测区内分布均匀的首级控制点，运用布尔沙模型计算出七参数，将激光点云从WGS84坐标系转换到工程坐标系下：

式中：ΔX₀、ΔY₀、ΔZ₀为三个平移参数，ε_X、ε_Y、ε_Z为三个旋转参数，k为尺度变化参数；

高程拟合利用沿线的首级控制点计算出其高程异常值，采用解析内插与三次样条函数法将点云高程由大地高转换为正常高，得到工程坐标系下的点云成果，然后在对点云数据进行高精度纠正；

(1)、平面位置高精度纠正

基于沿高速公路路肩布设靶标控制点，采用分段仿射变换方法对点云平面坐标进行改正，点云平面坐标校正方法：

式中，[X Y]^T为校正后点云平面坐标，[x₀ y₀]^T为校正前点云平面坐标，a,b,c,d,dx,dy为仿射变换参数；

(2)、高程高精度纠正

为保证点云数据的高程精度，在完成点云的平面位置纠正后，就需要对点云的高程进行高精度纠正，点云高程高精度纠正采用三角网的方法进行，该方法要求先计算各个靶标控制点处点云高程与靶标点的高差值dz，并自动生成覆盖点云数据的最小外接矩形，以靶标控制点和外接矩形的四个顶点构成三角网，建立高程改正模型；

假设点云在三角网模型中三个顶点的坐标为(x₁,y₁,z₁)，(x₂,y₂,z₂)，(x₃,y₃,z₃)，由于海底靶标控制点间距在1km以内，距离较短，认为在每个三角形范围内高程异常呈线性变化，则可得：

由上式可得点云数据改正值：

式中，(x,y)为点云平面坐标，x_i,y_i，i＝1,2,3，dz_i为三角形顶点点云高程与控制点高程差值，i＝1,2,3。

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