CN111724477A - 一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，依次通过像控点测设、无人机航飞及数据处理、三维激光扫描数据采集及处理、设计地形及卫星地形处理、多源影像数据融合、多源点云数据融合、多源DEM融合，最终构建三维地形模型，建立单源DOM+单源DEM、多DOM+单源DEM、多DOM+多DEM融合方式，构建多层级、多精度的三维真实地形模型。以解决现有三维地形模型精度低、获取方式单一、表达效果差、对施工指导性不强等问题。属于建筑工程领域。
Description
技术领域
本发明涉及一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，属建筑工程领域。
背景技术
三维真实地形模型是由数字高程模型(DEM)和数字正射影像(DOM)组成。其中数字高程模型表达地面空间的真实地形起伏特征，数字正射影像表达地面纹理，受制于国家相关部门的保密要求，目前可以购买高精度的数字高程模型和数字正射影像数据，最高精度能够达到10m左右，购买费用为3万/平方公里。虽然谷歌地球、bigmap、水经注等软件上能够获取19级左右的卫星影像，分辨率为5m左右，地形等级为16级，精度最高只能达到30m，可以快速建立大环境的三维地形模型，但地模精度并不高，不能很好指导施工生产。目前较为先进的是采用无人机激光雷达进场获取，但其购买费用较高，很少有单位能够承受。而无人机航测技术能够快速获取小区域高精度的实景模型和数字表面模型(DSM)，高分率的正射影像(DOM)数据，精度可以达到5cm左右，但由于DSM模型数据冗余量很大，并不直接表达地形因子，在GIS平台上很难成功加载，不能直接应用到施工生产上,存在较大局限性。
发明内容
本发明提供一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，以解决现有三维地形模型精度低、获取方式单一、表达效果差、对施工指导性不强等问题。
为实现上述目的，拟采用这样一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，方案如下：
1)像控点测设；2)无人机航飞及数据处理；3)三维激光扫描数据采集及处理；4)设计地形及卫星地形处理；5)多源影像数据融合；6)多源点云数据融合；7)多源DEM融合；8)构建三维地形模型。
具体步骤如下：
1)像控点测设
规划航线之前，将设计线路的KML文件子导入卫星地图中，根据线路所处的地理空间环境，了解测区的地势、地貌，结合线路的里程，合理规划控制的分布及个数、飞行架次、航测起飞点的预选、手动拍摄还是全自动拍摄优化航测方案；
像控点标识采用500mm×50mm×5mm的KT板喷绘成黑白相间而成；
像控点布设选在地势比较平坦且影像清晰的明显地物点、地物拐角点、接近正交的线状地物交点或固定的点状地物上；
像控点布设完成后，采用GPS-RTK逐个测量其坐标，根据当地坐标中央经线，计算出所在6度带的带号，并将其转化为WGS-UTM投影上，导出为txt坐标文本；
2)无人机航飞及数据处理
航线规划，以pix4capture航规软件对测区任务进行规划，采用矩形格网模式进行采集；
航规参数设置，飞行高度控制在120m以内；航向和旁向的重叠率控制在60％—80％之间；最远点到起落点距离不超过800m；飞行时间控制在15min以内；相机角度30°-45度°；
影像采集，先采用全自动数据采集方法，获取测区内多视角分布均匀的影像数据，更换电池，采用手动模式，对地形较为复杂的区域补拍；
建立第一次航测空中三角测量解算，在航测软件中，新建工程名称，先后导入无人机影像数据和控制点坐标数据，并对影像进行刺点处理，建立航测数据处理流程，先生成可浏览的实景模型，检查测区的航飞质量，再分别生成高分辨率的数字正射影像1数据和密集无人机空三点云数据；
数字正射影像1拼接，在gobalmapper中，将上述瓦片数字正射影像拼接程一副完整的影像数据；
3)三维激光扫描数据采集及处理
仪器架设，选取两个可通视的像控点，分别在两个像控点上架设棱镜和三维激光扫描仪，并将仪器对中整平；
连接扫描头与手簿，设置扫描参数，而后进行数据扫描，扫描完成后进行数据传输或导出；
点云数据预处理，在点云数据处理软件中，根据像控点坐标设置基准点数据，将多测站的扫描点云数据进行拼接处理，删除边缘误差较大的点云数据，导出las格式；
4)设计地形及卫星地形处理；
卫星地形下载数字高程模型1，在bigmap或水经注软件中，定下边界区域，选择高程下载，选择最高等级的地形数据，格式输出为tif，获取大场景的数字高程模型1；
设计地形生成数字高程模型3，对于不可编辑的栅格地形数据，在ArcCatalog中新建Shapfile图层，将栅格地形数据拖入ArcMAP中，载地图到ArcMAP中，增加Editortoolbar，在Editortoolbar中点开始编辑，通过自动矢量化和手动矢量化配合，将所有等高线全部矢量化，建立数字高程模型数据3；
5)多源影像数据融合；
影像下载，在卫星地图软件上下载数字正射影像2，编辑地图下载边界，选择影像下载工具栏，下载等级为19的数字正射影像2；
影像导入，在golbalmapper中，先导入数字正射影像2，再导入数字正射影像1；
几何校正，通过图像校正器，在数字正射影像1中找到像控点的位置，标记校正点，添加控制点的坐标，选择投影方式为WGS-UTM，对像控点进行逐一校正；
影像融合，选择矩形框定义影像边界，采用数据化工具读取影像信息，选择所加载的全部影像数据，在选型中对裁剪影像边界，将影像进行输出为TIF格式的影像，选择双线性差值采样法，对影像进行融合输出；
6)多源点云数据融合；
坐标系统的建立，在点云数据处理软件中重新建立一个工程项目，根据像控点的坐标信息和投影投球设置坐标系统，分别导入像控点坐标、无人机空三点云、三维激光扫描点云；
点云采样，分别选择无人机空三点云和三维激光点云数据，通过距离采样法，设置采样间距为5cm，对点云数据进行采样处理；
点云匹配融合，同时选择无人机空三点云、三维激光扫描点云，通过法线重采样分析，将多源点云数据投影到一个高精度的法平面上，以实现多源点云数据融合；
融合点云输出，选择全彩色模式，将融合的点云数据输出las文档；
7)多源DEM融合；
建立第二次航测空中三角测量解算，在航测软件中建立新的工程名称，导入las格式的点云数据和像控点的坐标，并对点云数据中的像控点进行刺点处理，建立第二次航测空中三角测量流程，生产用于修饰的实景模型；
实景模型修饰，在生产的实景模型根目录下，采用修磨软件对实景模型进行进行修饰，对于内部较小的空洞，采用自动识别填充，对于边界空洞，需要人工进行修复；
第三次空中三角测量解算，将修饰完善的实景模型覆盖掉未修饰的模型，建立第三次空中三角测量解算流程，生成新的实景模型；
选择生成数字高程模型2；
多源数字高程模型融合，在globalmapper，分别导入卫星获取的大场景数字高程模型1、多源点云数据生产的高精度数字高程模型2、设计地形数据获取的数字高程模型3，采用采样法求解出3类数字高程模型之间的高程阈值参数，统一各类数字高程模型之间的高程基准，通过镶嵌法对DEM的平面数据做拼接处理，采用双线性插值重采样法，设置x方向与y方向的采样间距为0.2米，实现多源数字高程模型融合；
8)构建三维地形模型
在GIS平台上，分别加载多种分辨率的数字正射影像和多种精度的数字高程模型数据库，采用DOM与DEM数据多级交叉映射方法，建立单源DOM+单源DEM、多DOM+单源DEM、多DOM+多DEM融合方式，构建了多层级、不同精度的三维真实地形模型。
与现有技术相比，通过该技术的应用，大场景的地形由卫星地形数据进行表达，精度在30米左右，影像分辨率在2米左右；施工重点区域的地形数据多源数据融合建立得到，可达到精度精度1米以上，影像分辨率0.2m左右，能够真实反映现场的三维地形信息、地形多层次表达、多精度呈现、数据交互性好，支持数字化分析、交互性交过好、实用性强、制作成本低、推广性强；
本发明实现了由“无人机、三维激光扫描、卫星地形、设计地形、像控点、GPS”等多源数据融合，建立了不同不同坐标基准、不同像素的数字正射影像融合数据；不同来源、不同坐标基准的数字高程模型融合数据；在GIS平台上，可快速建立多层次的三维真实地形模型，能够精确整合无人机实景模型、BIM模型，提升了施工方案的部署及方案优化效率，提高了项目项目驻地、拌合站、施工便道等大临设施的选址及设计效率，可大大减少工作人员的野外工作量，依托此核算的土石方工程量精度较高，具有很有的指导性和推广性，已经在多个项目中推广了应用。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例
参照图1，本实施例提供一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，步骤如下：
1)像控点测设
01规划航线之前，将设计线路的KML文件子导入GoogleEarth或奥维卫星地图中，根据线路所处的地理空间环境，了解测区的地势、地貌，结合线路的里程，合理规划控制的分布及个数、飞行架次、航测起飞点的预选、手动拍摄还是全自动拍摄优化航测方案，以提升作业效率。
02像控点的精度和数量直接影响到航测数据后处理的精度，所以像控点的布设和选择应当尽量规范、严格、精确。布设像控点之前要做好准备工作，在卫星地图上查看测区的所处的地理环境，了解现场地形及地貌情况，预选像控点的布设位置。像控点标识采用500mm×50mm×5mm的KT板喷绘成黑白相间而成。
03像控点布设选在地势比较平坦且影像清晰的明显地物点、地物拐角点、接近正交的线状地物交点或固定的点状地物上，便于航测数据处理流程时的刺点工作。
04像控点布设完成后，采用GPS-RTK逐个测量其坐标，根据当地坐标中央经线，计算出所在6度带的带号，并将其转化为WGS-UTM投影上，导出为txt坐标文本。
2)无人机航飞及数据处理
01航线规划。以pix4capture航规软件对测区任务进行规划，采用矩形格网模式进行采集，在设置飞行区域时，需结合飞行器电池电量及飞行距离来综合设置测区参数参数。
02航规参数设置。飞行高度控制在120m以内；航向和旁向的重叠率应控制在60％—80％之间；最远点到起落点距离不要超过800m；飞行时间应控制在15min以内；相机角度30°-45度°。
03影像采集。先采用全自动数据采集方法，获取测区内多视角分布均匀的影像数据，更换电池，采用手动模式，对地形较为复杂的区域补拍，以提高航测数据处理质量。
04建立第一次航测空中三角测量解算。在航测软件中，新建工程名称(全英文字符)，先后导入无人机影像数据和控制点坐标数据，并对影像进行刺点处理，建立航测数据处理流程，先生成可浏览的实景模型，主要是为了便于检查测区的航飞质量，是否存在遗漏、空洞、拉花等问题。在生成分别生成高分辨率的数字正射影像1数据(.tif格式)和密集无人机空三点云数据(.las格式)。
05数字正射影像1拼接。在gobalmapper中，将上述瓦片数字正射影像拼接程一副完整的影像数据。
3)三维激光扫描数据采集及处理
01仪器架设。选取两个可通视的像控点，分别在两个像控点上假设棱镜和三维激光扫描仪(采用天宝SX10)，并将仪器对中整平。
02连接SX10扫描头与手簿。一是WiFi连接SX10，首先，tablet右下角的WLAN连接SX10对应的的WiFi：比如SX10的SN是20190618，则对应的WiFi是TRIMBLE-SX10-20190618。在TrimbleAccess软件中，点击设置—连接—WiFi，选择SX10对应的WiFi，点击Enter即可建立连接。
03设置扫描参数。设置取景方式(扫描范围)，共有“矩形、多边形、水平带和全部范围”四种方式，根据现场的需求选择合适取景模式。测站建立之后就可以进行扫描设置，点击测量—扫描。
04数据扫描。在所有扫面参数设置完成确认无误后，点击开始，即可开始扫描工作。SX10是先进行全景拍照，然后进行点云扫描。
05数据传输。所有数据采集完成后，点击任务，将扫描数据复制到电脑中，设置复制文件路径、选择附加文件，点击复制即可完成文件导出。
06点云数据预处理。在TBC点云数据处理软件中，根据像控点坐标设置基准点数据，将多测站的扫描点云数据进行拼接处理，删除边缘误差较大的点云数据，导出las格式。
4)设计地形及卫星地形处理；
01卫星地形下载数字高程模型1。在bigmap、水经注等软件中，定下边界区域，选择高程下载，选择最高等级的地形数据，格式输出为tif，获取大场景的数字高程模型1。
02设计地形生成数字高程模型3。对于不可编辑的栅格地形数据，在ArcCatalog中新建Shapfile图层(点，线，面)，将栅格地形数据拖入ArcMAP中，载地图到ArcMAP中，增加Editortoolbar，在Editortoolbar中点开始编辑，通过自动矢量化和手动矢量化配合，将所有等高线全部矢量化，建立数字高程模型数据3。
5)多源影像数据融合；
01影像下载。在卫星地图软件上下载数字正射影像2，编辑地图下载边界，选择影像下载工具栏，下载等级为19的数字正射影像2。
02影像导入。在golbalmapper中，先导入数字正射影像2，再导入数字正射影像1。
03几何校正。通过图像校正器，在数字正射影像1中找到像控点的位置，标记校正点，添加控制点的坐标，选择投影方式为WGS-UTM，对像控点进行逐一校正。
04影像融合。选择矩形框定义影像边界，采用数据化工具读取影像信息，选择所加载的全部影像数据，在选型中对裁剪影像边界，将影像进行输出为TIF格式的影像，选择双线性差值采样法，对影像进行融合输出。
6)多源点云数据融合；
01坐标系统的建立。在TBC软件中重新建立一个工程项目，根据像控点的坐标信息和投影投球设置坐标系统，分别导入像控点坐标、无人机空三点云、三维激光扫描点云。
02点云采样。分别选择无人机空三点云和三维激光点云数据，通过距离采样法，设置采样间距为5cm，对点云数据进行采样处理。目的为了改变点云数据的空间间距，降低其数据量，提高计算机运行速度。
03点云匹配融合。同时选择无人机空三点云、三维激光扫描点云，通过法线重采样分析，将多源点云数据投影到一个高精度的法平面上，以实现多源点云数据融合。
04融合点云输出。选择全彩色模式，将融合的点云数据输出las文档。
7)多源DEM融合；
01建立第二次航测空中三角测量解算。在航测CC软件中建立新的工程名称，导入las格式的点云数据和像控点的坐标，并对点云数据中的像控点进行刺点处理，建立第二次航测空中三角测量流程，生产用于修饰的实景模型(obj格式)。
02实景模型修饰。在生产的实景模型根目录下，采用修磨软件对实景模型进行进行修饰，对于内部较小的空洞，采用自动识别填充，对于边界空洞，需要人工进行修复。
03第三次空中三角测量解算。将修饰完善的实景模型覆盖掉未修饰的模型，建立第三次空中三角测量解算流程，生成新的实景模型。
04数字高程模型2生成。选择生成数字高程模型2
05多源数字高程模型融合。在globalmapper，分别导入卫星获取的大场景数字高程模型1、多源点云数据生产的高精度数字高程模型2、设计地形数据获取的数字高程模型3，采用采样法求解出3类数字高程模型之间的高程阈值参数，统一各类数字高程模型之间的高程基准，通过镶嵌法对DEM的平面数据做拼接处理，采用双线性插值重采样法，设置x方向与y方向的采样间距为0.2米，实现多源数字高程模型融合。
8)构建三维地形模型
在GIS平台上，分别加载不同分辨率的数字正射影像(DOM)和不同精度的数字高程模型(DEM)数据库，采用DOM与DEM数据多级交叉映射方法，建立单源DOM+单源DEM、多DOM+单源DEM、多DOM+多DEM等融合方式，构建了多层级、不同精度的三维真实地形模型。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，其特征在于，具体方案如下：
1)像控点测设；2)无人机航飞及数据处理；3)三维激光扫描数据采集及处理；4)设计地形及卫星地形处理；5)多源影像数据融合；6)多源点云数据融合；7)多源DEM融合；
8)构建三维地形模型，在GIS平台上，分别加载多种分辨率的数字正射影像和多种精度的数字高程模型数据库，采用DOM与DEM数据多级交叉映射方法，建立单源DOM+单源DEM、多DOM+单源DEM、多DOM+多DEM融合方式，构建多层级、多精度的三维真实地形模型。
2.根据权利要求1所述一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，其特征在于，像控点测设：
规划航线之前，将设计线路的KML文件子导入卫星地图中，根据线路所处的地理空间环境，了解测区的地势、地貌，结合线路的里程，合理规划控制的分布及个数、飞行架次、航测起飞点的预选、手动拍摄还是全自动拍摄优化航测方案；
像控点标识采用500mm×50mm×5mm的KT板喷绘成黑白相间而成；
像控点布设选在地势比较平坦且影像清晰的明显地物点、地物拐角点、接近正交的线状地物交点或固定的点状地物上；
像控点布设完成后，采用GPS-RTK逐个测量其坐标，根据当地坐标中央经线，计算出所在6度带的带号，并将其转化为WGS-UTM投影上，导出为txt坐标文本。
3.根据权利要求1所述一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，其特征在于，无人机航飞及数据处理：
航线规划，以pix4 capture航规软件对测区任务进行规划，采用矩形格网模式进行采集；
航规参数设置，飞行高度控制在120m以内；航向和旁向的重叠率控制在60％—80％之间；最远点到起落点距离不超过800m；飞行时间控制在15min以内；相机角度30°-45度°；
影像采集，先采用全自动数据采集方法，获取测区内多视角分布均匀的影像数据，更换电池，采用手动模式，对地形较为复杂的区域补拍；
建立第一次航测空中三角测量解算，在航测软件中，新建工程名称，先后导入无人机影像数据和控制点坐标数据，并对影像进行刺点处理，建立航测数据处理流程，先生成可浏览的实景模型，检查测区的航飞质量，再分别生成高分辨率的数字正射影像1数据和密集无人机空三点云数据；
数字正射影像1拼接，在gobal mapper中，将上述瓦片数字正射影像拼接程一副完整的影像数据。
4.根据权利要求3所述一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，其特征在于，三维激光扫描数据采集及处理：
仪器架设，选取两个可通视的像控点，分别在两个像控点上架设棱镜和三维激光扫描仪，并将仪器对中整平；
连接扫描头与手簿，设置扫描参数，而后进行数据扫描，扫描完成后进行数据传输或导出；
点云数据预处理，在点云数据处理软件中，根据像控点坐标设置基准点数据，将多测站的扫描点云数据进行拼接处理，删除边缘误差较大的点云数据，导出las格式。
5.根据权利要求4所述一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，其特征在于，设计地形及卫星地形处理；
卫星地形下载数字高程模型1，在bigmap或水经注软件中，定下边界区域，选择高程下载，选择最高等级的地形数据，格式输出为tif，获取大场景的数字高程模型1；
设计地形生成数字高程模型3，对于不可编辑的栅格地形数据，在ArcCatalog中新建Shapfile图层，将栅格地形数据拖入ArcMAP中，载地图到ArcMAP中，增加Editor toolbar，在Editor toolbar中点开始编辑，通过自动矢量化和手动矢量化配合，将所有等高线全部矢量化，建立数字高程模型数据3。
6.根据权利要求5所述一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，其特征在于，多源影像数据融合；
影像下载，在卫星地图软件上下载数字正射影像2，编辑地图下载边界，选择影像下载工具栏，下载等级为19的数字正射影像2；
影像导入，在golbal mapper中，先导入数字正射影像2，再导入数字正射影像1；
几何校正，通过图像校正器，在数字正射影像1中找到像控点的位置，标记校正点，添加控制点的坐标，选择投影方式为WGS-UTM，对像控点进行逐一校正；
影像融合，选择矩形框定义影像边界，采用数据化工具读取影像信息，选择所加载的全部影像数据，在选型中对裁剪影像边界，将影像进行输出为TIF格式的影像，选择双线性差值采样法，对影像进行融合输出。
7.根据权利要求6所述一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，其特征在于，多源点云数据融合；
坐标系统的建立，在点云数据处理软件中重新建立一个工程项目，根据像控点的坐标信息和投影投球设置坐标系统，分别导入像控点坐标、无人机空三点云、三维激光扫描点云；
点云采样，分别选择无人机空三点云和三维激光点云数据，通过距离采样法，设置采样间距为5cm，对点云数据进行采样处理；
点云匹配融合，同时选择无人机空三点云、三维激光扫描点云，通过法线重采样分析，将多源点云数据投影到一个高精度的法平面上，以实现多源点云数据融合；
融合点云输出，选择全彩色模式，将融合的点云数据输出las文档。
8.根据权利要求7所述一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，其特征在于，多源DEM融合；
建立第二次航测空中三角测量解算，在航测软件中建立新的工程名称，导入las格式的点云数据和像控点的坐标，并对点云数据中的像控点进行刺点处理，建立第二次航测空中三角测量流程，生产用于修饰的实景模型；
实景模型修饰，在生产的实景模型根目录下，采用修磨软件对实景模型进行进行修饰，对于内部较小的空洞，采用自动识别填充，对于边界空洞，需要人工进行修复；
第三次空中三角测量解算，将修饰完善的实景模型覆盖掉未修饰的模型，建立第三次空中三角测量解算流程，生成新的实景模型；
选择生成数字高程模型2；
多源数字高程模型融合，在global mapper，分别导入卫星获取的大场景数字高程模型1、多源点云数据生产的高精度数字高程模型2、设计地形数据获取的数字高程模型3，采用采样法求解出3类数字高程模型之间的高程阈值参数，统一各类数字高程模型之间的高程基准，通过镶嵌法对DEM的平面数据做拼接处理，采用双线性插值重采样法，设置x方向与y方向的采样间距为0.2米，实现多源数字高程模型融合。
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