CN116182802B - 一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法及系统，其方法包括步骤：S1、调试无人机设备、相机设备和三维激光扫描设备；S2、操控无人机设备，获取人工岛护坡的影像数据；S3、通过三维激光扫描设备对标靶和现场进行扫描，获取现场的三维点云数据；S4、对人工岛护坡的影像数据和三维点云数据进行预处理；S5、根据现场采集区域的所有点云数据构建数字表面模型进行比对；S6、点云数据与正射影像数据融合；S7、对现场作业航线数据以及后期航拍处理方式进行调整优化；S8、现场直观影像的获取与分析发生变化位移的围堤区域。本发明解决了人工岛护面块体检测方法中无法解析分析处理位移和沉降信息的问题。

Description

一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法及系统
技术领域
本发明属于人工岛体检技术领域，具体来说，涉及一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法及系统。
背景技术
人工岛是人工建造而非自然形成的岛屿，一般在小岛和暗礁基础上建造，是填海造地的一种。人工岛的大小不一，由扩大现存的小岛、建筑物或暗礁，或合并数个自然小岛建造而成。护面块体是安放在防波堤面层，起抵御波浪的作用，保护堤心块石不被冲淘滚落的各种形式的预制构件。护面块体结构多样化，对人工岛边缘侵蚀起到主要的保护作用，所以人工岛寿命长短或者受波浪冲击能力，主要还是受护面块体是否正常使用而决定；现有人工岛护面块体检测方法，主要通过人工巡检或者无人机巡检。
现有技术中的缺陷在于，使用航拍无人机设备进行视频照片巡查，无法解析分析处理位移和沉降信息，而人工使用RTK设备进行巡查也只能对特定地区进行巡查与分析，难以对整个地区进行排查。
发明内容
针对现有人工岛护面块体检测方法中航拍无人机设备进行视频照片巡查，无法解析分析处理位移和沉降信息的问题，本发明提供了一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法及系统。
为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法，包括步骤：
S1、调试无人机设备、相机设备和三维激光扫描设备；
S2、操控无人机设备，获取人工岛护坡的影像数据；
S3、通过三维激光扫描设备对标靶和现场进行扫描，获取现场的三维点云数据；
S4、对人工岛护坡的影像数据和三维点云数据进行预处理；
S5、根据现场采集区域的所有点云数据构建数字表面模型进行比对；
S6、点云数据与正射影像数据融合；
S7、对现场作业航线数据以及后期航拍处理方式进行调整优化；
S8、现场直观影像的获取与分析发生变化位移的围堤区域。
进一步地，步骤S1的详细步骤包括：
S101、将无人机设备、相机设备和三维激光扫描设备安装完毕；
S102、根据现场情况进行手动操控试飞，测试无人机设备性能和相机分辨率；
S103、使用布设在人工岛护坡上的观测点作为相控点与检查点。
进一步地，步骤S3的详细步骤包括：
S301、使用RTK设备采集现场点位，并使用三脚架设备根据点位对中整平并架设标靶；
S302、使用测量工具将点位坐标实际尺寸数据换算到标靶中心；
S303、架设三维激光扫描设备对标靶和现场进行扫描，获取现场的三维点云数据，并导入至cyclone软件中进行数据处理与输出。
进一步地，步骤S4中人工岛护坡的影像数据预处理步骤包括：
S4011、将无人机设备航测数据导出，并加载入航测软件PIX4Dmapper；
S4012、软件Pix4Dmapper解算获得初步的定位定向数据；
S4013、将现场的控制点导入软件中，根据现场标注的位置与三维坐标进行刺点操作，对初始影像数据进行纠正；
S4014、提取经过纠正的照片上检查点坐标，与实际坐标进行比对，查看实际误差。
进一步地，步骤S4中三维点云数据的预处理步骤包括：
S4021、三维激光扫描设备数据采集完成后，导入Cyclone软件；
S4022、编辑并导入标靶坐标及高程信息(归算到标靶中心)；
S4023、地面点RTK坐标需归算至标靶中心坐标，拼接数据并输出后缀名为xyz的数据。
进一步地，通过步骤S5中数字表面模型进行比对，找出比对效果较差和数据空洞部分。
进一步地，步骤S6的详细步骤包括：
S601、两类数据的坐标系统进行对齐；
S602、将正射影像数据的真彩色RGB属性传递给点云数据；
S603、将点云数据附加上正射影像的真彩色数据。
进一步地，步骤S7的详细步骤包括：
S701、调整相机设备的拍摄角度；
S702、多个航线组合拍摄，获取到高精度点云数据与倾斜射影像数据。
进一步地，航拍相机设备包括一个或多个镜头；单镜头通过调整镜头角度和航线与测区的夹角有效模拟多镜头倾斜相机，获取现场的倾斜摄影数据。
一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测系统，包括人工岛护坡的影像数据采集单元、三维点云数据采集单元、数据预处理单元、构建数字表面模型比对单元、数据融合单元、调整优化单元和护面块体围堤区域分析单元；
人工岛护坡的影像数据采集单元包括无人机和多镜头倾斜相机，获取人工岛护坡的正射影像数据和倾斜影像数据；
三维点云数据采集单元包括三维激光扫描设备和RTK设备，通过三维激光扫描设备对标靶和现场进行扫描，获取现场的三维点云数据；
数据预处理单元与人工岛护坡的影像数据采集单元和三维点云数据采集单元通讯连接，通过航测软件PIX4Dmapper获得初步的定位定向数据，对初始影像数据进行纠正，同时通过Cyclone软件导入标靶坐标及高程信息，地面点RTK坐标需归算至标靶中心坐标，拼接数据并输出后缀名为xyz的数据；
构建数字表面模型比对单元，通过点云数据构建数字表面模型进行比对，找出比对效果较差和数据空洞部分；
数据融合单元，将点云数据附加上正射影像的真彩色数据上，获取两类数据的融合后的真彩色数据；
调整优化单元，用于多个航线组合拍摄，获取到高精度点云数据与倾斜射影像数据；
护面块体围堤区域分析单元，通过高精度点云数据与倾斜射影像数据，分析护面块体围堤区域有无损坏。
本发明相比现有技术，具有如下有益效果：
通过无人机航拍数据可以获取现场正射影像数据，且影像数据的分辨率较高，为厘米级，而激光扫描设备可以获取现场的高精度的点云三维坐标信息，两者转换为相同坐标系后进行真彩色数据与点云数据的融合可以有效增加现场数据的综合性能。
同时通过倾斜式采集的影像数据和点云数据融合，获取到护面块体围堤区域位移和沉降信息。
附图说明
图1为本发明一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法的整体流程图；
图2为本发明步骤S1的详细流程图；
图3为本发明步骤S3的详细流程图；
图4为本发明步骤S4中人工岛护坡的影像数据预处理步骤的详细流程图；
图5为本发明步骤S4中三维点云数据的预处理步骤的详细流程图；
图6为本发明步骤S6的详细流程图；
图7为本发明一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法的结构框图；
图8为本发明实施例标靶、架站位置示意图；
图9为本发明优化后无人机检测飞行方式示意图；
图10为本发明实施例中扫测范围示意图。
附图标记：10-人工岛护坡的影像数据采集单元，20-三维点云数据采集单元，30-数据预处理单元，40-构建数字表面模型比对单元，50-数据融合单元，60-调整优化单元，70-护面块体围堤区域分析单元。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
如图1所示，本实施例提供了一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法，包括步骤：S1、调试无人机设备、相机设备和三维激光扫描设备；S2、操控无人机设备，获取人工岛护坡的影像数据；S3、通过三维激光扫描设备对标靶和现场进行扫描，获取现场的三维点云数据；S4、对人工岛护坡的影像数据和三维点云数据进行预处理；S5、根据现场采集区域的360万点云数据构建数字表面模型进行比对；S6、点云数据与正射影像数据融合；S7、对现场作业航线数据以及后期航拍处理方式进行调整优化；S8、现场直观影像的获取与分析发生变化位移的围堤区域。无人机航拍数据可以获取现场正射影像数据，且影像数据的分辨率较高，为厘米级，而激光扫描设备可以获取现场的高精度的点云三维坐标信息，两者转换为相同坐标系后进行真彩色数据与点云数据的融合可以有效增加现场数据的综合性。
如图2所示，步骤S1的详细步骤包括：S101、将无人机设备、相机设备和三维激光扫描设备安装完毕；S102、根据现场情况进行手动操控试飞，测试无人机设备性能和相机分辨率；S103、使用布设在人工岛护坡上的观测点作为相控点与检查点。
S2、操控无人机设备，获取人工岛护坡的影像数据；使用无人机设备进行人工岛护坡的影像获取，并利用地面控制点进行无人机影像处理，将每个曝光时刻的相片数据进行拼图操作，获取整个测区的初步影像拼图数据，同时结合激光扫描作业时设立的观测点(像控点)，将较为准确的坐标赋予航摄影像图并生产出有准确坐标信息的正射影像图。现场使用大疆悟2无人机搭配禅思X7相机进行外业数据采集，应用航测软件Pix4Dcapture以及解算软件Pix4D进行内业数据处理。
使用布设在人工岛护坡上的观测点作为相控点与检查点，为保证刺点准确，需在观测点上进行明显标记，必要时进行标记，以便无人机进行内业刺点时可以快速找到对应的控制点。
试验现场首先将无人机设备与相机设备安装完毕，并根据现场情况进行手动操控试飞工作。经试飞新采购无人机设备性能稳定，续航时间15min，相机分辨率6000*4000为4K分辨率，现场影像数据获取在高度为50m情况下地面分辨率为1cm。
确认设备状态无误后，利用地面站软件PIX4Dcapture连接无人机设备并根据现场情况布设航线，将护坡待检测区域完全覆盖，随后根据起飞流程对各项数据进行检测后，点击执行任务开始航线飞行。随后根据现场待检测区域大小进行多架次飞行计划，现场作业航线高度为50m。
飞行作业结束后，将无人机航拍数据导入计算机，检查所拍摄影像完整性以及区域的准确性。对缺失区域应进行补飞重飞。使用单镜头相机模拟多镜头倾斜相机效果，使用倾斜云台相机并不断调整航线与测区的角度来获取多角度多镜头效果并与正射数据使用相同方法进行数据处理。
如图3所示，步骤S3的详细步骤包括：S301、使用RTK设备采集现场点位，并使用三脚架设备根据点位对中整平并架设标靶；S302、使用测量工具将点位坐标实际尺寸数据换算到标靶中心；使用钢卷尺将点位坐标信息换算到标靶中心。S303、架设三维激光扫描设备对标靶和现场进行扫描，获取现场的三维点云数据，并导入至cyclone软件中进行数据处理与输出。
地面使用Leica三维激光扫描设备进行作业，使用RTK设备采集现场点位，并使用三脚架设备根据点位对中整平并架设标靶，随后使用钢卷尺将点位坐标信息换算到标靶中心。随后架设三维激光扫描设备对标靶和现场进行扫描，获取现场的三维点云数据，后期导入至cyclone软件中进行数据处理与输出。
如图8所示在中间平台布设标靶t1、t2，在防浪墙布设标靶t3，用RTK-GNSS连续测量各点10min以获取标靶坐标；用三脚架和基座将标靶对中整平，用钢尺量取地面标记点到标靶底座的斜高(三次测量取平均值)并换算成垂高。如图10所示，试验检测范围选取顺堤桩号1+760至1+900的扭王字块、中间平台、异形块体形块、6m平台、栅栏板及防浪墙。在中间平台靠近扭王字块的平地上架站分别为station001、station002、station003，6m平台靠近翼形块的平地上架站为station004；仪器架设高度约1.2m(模拟现场观测墩高度)，station001、station002、station003架设距离约24m。
如图4所示，步骤S4中人工岛护坡的影像数据预处理步骤包括：S4011、将无人机设备航测数据导出，并加载入航测软件PIX4Dmapper；S4012、软件Pix4Dmapper解算获得初步的定位定向数据；S4013、将现场的控制点导入软件中，根据现场标注的位置与三维坐标进行刺点操作，对初始影像数据进行纠正；S4014、提取经过纠正的照片上检查点坐标，与实际坐标进行比对，查看实际误差。
将大疆悟2无人机航测数据导出后，加载入航测软件PIX4D进行数据后处理工作。无人机影像数据导入Pix4Dmapper软件解算获得初步的定位定向数据。将现场的控制点导入软件中，根据现场标注的位置与三维坐标进行刺点操作，将原始成果进行纠正。刺点的原理是手动将连接点与影片中同名点进行配对，一般这些点都布设在有较大特征区域以便后期进行目视刺点，需要在4张不同的相片中刺出一组同名点来进行解算。刺点操作时要注意相关照片的位置，越靠近测区边缘的相片，连接点越靠近相片边缘的相片尽量不进行刺点操作，因为这类影像一般与其相连的相片较少或者解算变形度大，导致解算精度下降。在进行初步解算与导入控制点信息后，就可以进行刺点操作，图中红色十字是在图上刺的点，绿色的叉号为根据初步解算信息预测出的点。提取经过纠正的照片上检查点坐标，与实际坐标进行比对，查看实际误差。根据解算后的图像，根据需要进行图像拼接。
如图5所示，步骤S4中三维点云数据的预处理步骤包括：S4021、三维激光扫描设备数据采集完成后，导入Cyclone软件；S4022、编辑并导入标靶坐标及高程信息(归算到标靶中心)；S4023、地面点RTK坐标需归算至标靶中心坐标，拼接数据并输出后缀名为xyz的数据。
通过步骤S5中数字表面模型进行比对，找出比对效果较差和数据空洞部分。现场数据进行数据解算与拼接后可生成数字正射图、数字表面模型及三维模型成果，现场作业后的数字正射图经点位矫正与拼接后地面分辨率为1.2cm，平面比对点精度为10cm以内，现场清晰度与数据拼接较好，可以较好的分辨出现场布设的标记点，异形块，扭王字块及现场放置的箱子与RTK杆，清楚分辨出RTK杆的粗细与箱子的内部空隙与结构。
利用正射航线拍摄出的数据进行三维建模，可以获取现场的初步模型但是其精细程度较低，在高程起伏较大区域对现场还原程度还有待提升。由于中间平台退潮后被海水浸湿并留有积水，扭王字块上长满了青苔，扫测结果受到一定的影响。有积水的区域有数据丢失。
现场两次人员位置与设备安装箱位置发生了变化，可以较好看出移动情况。经过现场平坦地区数据比对，两次影像数据差值满足相关要求，两次数据间以及两次数据与原始RTK采集的比对点信息如下。经比对现场数据在小范围控制点布设情况较好的情况下平面位置采集与后期分析可以得到较好保证。
使用立体模型数据与RTK在异形块上采集的两个点进行比对，立体模型数据，平面位置误差为4cm，高程误差为4cm。
立体模型数据与架站式激光扫描数据数据获取方式不同，立体模型数据是由多镜头相机设备或单镜头相机将镜头倾斜至各个角度执行多个航线来对现场数据进行获取，随后使用专业航测软件将各个航点拍摄的照片进行航空摄影解算，随后生产出各个地面连接点的位置来对三维模型进行构建；而激光扫描仪设备是利用设备主动发出的激光束来进行量距随后使用已知位置的标靶来对设备进行标定以获取现场数据的各个点的三维位置。
倾斜立体模型高程数据与架站式激光扫描数据比对，倾斜测量立体模型数据基础是利用控制点与现场多角度倾斜航测数据进行空中三角测量数据相结合，利用航空摄影测量原理获取现场高程数据，随后与架站式激光扫描仪设备使用相同基准的RTK设备获取的标靶点所拼接，校准，获取的现场点云数据进行数据比对。比对时选取两类数据中具有各种地形存在的具有代表性区域(选择有异形块水泥平台，扭王字块等区域)。
使用专业处理软件根据现场采集区域的360万点云数据进行构建数字表面模型进行比对，经后期分析，两者数据在平坦区域、扫描仪设备通视区域比对效果较好，但是在扫描仪扫描光束遮挡较大区域比对效果较差或激光扫描数据出现数据空洞。
如图6所示，步骤S6的详细步骤包括：S601、两类数据的坐标系统进行对齐；即两类数据相同位置点一一对应，便于后续数据融合。S602、将正射影像数据的真彩色RGB属性传递给点云数据；S603、将点云数据附加上正射影像的真彩色数据。点云数据与正射影像数据融合首先需要将两类数据的坐标系统进行对齐，通过专业软件将正射影像数据的真彩色RGB属性传递给点云数据。通过数据融合可以将点云数据附加上正射影像的真彩色数据，从一定程度上既保留了激光扫描数据的精度与数据密度，又保证了真彩色数据的纹理与地表光学信息。
如图9所示，步骤S7的详细步骤包括：S701、调整相机设备的拍摄角度；S702、多个航线组合拍摄，获取到高精度点云数据与倾斜射影像数据。
针对现场情况，需要对各个航次数据进行调整与精度分析，现场作业的五条航线分别为航线1：垂直向下的沿测区飞行航线；航线2：相机倾斜70度沿测区飞行航线；航线3：相机倾斜70度与测区相切的航线；航线4：相机倾斜70度与测区逆时针相切45度航线；航线5：相机倾斜70度与测区顺时针相切航线。
针对以下4种航线组合：航线1，全部航线，航线1、2、3，航线2、3、4、5，进行分别处理与刺点并进行分析后得出，现场数据精度由航线1、2、3组合在保证精度的前提下提高了工作效率。
航拍相机设备包括一个或多个镜头；单镜头通过调整镜头角度和航线与测区的夹角有效模拟多镜头倾斜相机，获取现场的倾斜摄影数据。无人机使用单镜头通过调整镜头角度和航线与测区的夹角可有效模拟多镜头倾斜相机的作业方式，以获取现场的倾斜摄影数据。与正射影像数据获取与处理不同，倾斜摄影数据数据获取速度与后期处理速度较慢，但是经过准确参数输入与刺点后，其高程精度与建立模型的精度都有较大程度提高，对现场细节的还原程度也有较大提升，与激光扫描数据相比，数据输出的DSM精度稍低，但是由于是从空中获取现场数据，对待扫描体的背面与未完全遮挡的缝隙中的数据获取有较好表现。
如图7所示，一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测系统，包括人工岛护坡的影像数据采集单元10、三维点云数据采集单元20、数据预处理单元30、构建数字表面模型比对单元40、数据融合单元50、调整优化单元60和护面块体围堤区域分析单元70；人工岛护坡的影像数据采集单元10包括无人机和多镜头倾斜相机，获取人工岛护坡的正射影像数据和倾斜影像数据；三维点云数据采集单元20包括三维激光扫描设备和RTK设备，通过三维激光扫描设备对标靶和现场进行扫描，获取现场的三维点云数据；数据预处理单元30与人工岛护坡的影像数据采集单元10和三维点云数据采集单元20通讯连接，通过航测软件PIX4Dmapper获得初步的定位定向数据，对初始影像数据进行纠正，同时通过Cyclone软件导入标靶坐标及高程信息，地面点RTK坐标需归算至标靶中心坐标，拼接数据并输出后缀名为xyz的数据；构建数字表面模型比对单元40，通过点云数据构建数字表面模型进行比对，找出比对效果较差和数据空洞部分；数据融合单元50，将点云数据附加上正射影像的真彩色数据上，获取两类数据的融合后的真彩色数据；调整优化单元60，用于多个航线组合拍摄，获取到高精度点云数据与倾斜射影像数据；护面块体围堤区域分析单元70，通过高精度点云数据与倾斜射影像数据，分析护面块体围堤区域有无损坏。
本发明相比现有技术，具有如下有益效果：
通过无人机航拍数据可以获取现场正射影像数据，且影像数据的分辨率较高，为厘米级，而激光扫描设备可以获取现场的高精度的点云三维坐标信息，两者转换为相同坐标系后进行真彩色数据与点云数据的融合可以有效增加现场数据的综合性能。
同时通过倾斜式采集的影像数据和点云数据融合，获取到护面块体围堤区域位移和沉降信息。
以上对本申请提供的一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法及系统进行了详细介绍。具体实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法，其特征在于，包括步骤：
S1、调试无人机设备、相机设备和三维激光扫描设备；
S2、操控无人机设备，获取人工岛护坡的影像数据；
S3、通过三维激光扫描设备对标靶和现场进行扫描，获取现场的三维点云数据；
S4、对人工岛护坡的影像数据和三维点云数据进行预处理；
S5、根据现场采集区域的所有点云数据构建数字表面模型进行比对；
S6、点云数据与正射影像数据融合；
S7、对现场作业航线数据以及后期航拍处理方式进行调整优化；
S8、现场直观影像的获取与分析发生变化位移的围堤区域；
步骤S1的详细步骤包括：
S101、将无人机设备、相机设备和三维激光扫描设备安装完毕；
S102、根据现场情况进行手动操控试飞，测试无人机设备性能和相机分辨率；
S103、使用布设在人工岛护坡上的观测点作为相控点与检查点；
步骤S3的详细步骤包括：
S301、使用RTK设备采集现场点位，并使用三脚架设备根据点位对中整平并架设标靶；
S302、使用测量工具将点位坐标实际尺寸数据换算到标靶中心；
S303、架设三维激光扫描设备对标靶和现场进行扫描，获取现场的三维点云数据，并导入至cyclone软件中进行数据处理与输出；
步骤S4中人工岛护坡的影像数据预处理步骤包括：
S4011、将无人机设备航测数据导出，并加载入航测软件PIX4Dmapper；
S4012、软件Pix4Dmapper解算获得初步的定位定向数据；
S4013、将现场的控制点导入软件中，根据现场标注的位置与三维坐标进行刺点操作，对初始影像数据进行纠正；
S4014、提取经过纠正的照片上检查点坐标，与实际坐标进行比对，查看实际误差；
步骤S4中三维点云数据的预处理步骤包括：
S4021、三维激光扫描设备数据采集完成后，导入Cyclone软件；
S4022、编辑并导入标靶坐标及高程信息；
S4023、地面点RTK坐标需归算至标靶中心坐标，拼接数据并输出后缀名为xyz的数据；
通过步骤S5中数字表面模型进行比对，找出比对效果较差和数据空洞部分；
步骤S6的详细步骤包括：
S601、两类数据的坐标系统进行对齐；
S602、将正射影像数据的真彩色RGB属性传递给点云数据；
S603、将点云数据附加上正射影像的真彩色数据；
步骤S7的详细步骤包括：
S701、调整相机设备的拍摄角度；
S702、多个航线组合拍摄，获取到高精度点云数据与倾斜射影像数据。
2.采用如权利要求1所述的基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测方法的基于三维扫描技术的人工岛护面块体检测系统，其特征在于，该系统包括人工岛护坡的影像数据采集单元(10)、三维点云数据采集单元(20)、数据预处理单元(30)、构建数字表面模型比对单元(40)、数据融合单元(50)、调整优化单元(60)和护面块体围堤区域分析单元(70)；
人工岛护坡的影像数据采集单元(10)包括无人机和多镜头倾斜相机，获取人工岛护坡的正射影像数据和倾斜影像数据；
三维点云数据采集单元(20)包括三维激光扫描设备和RTK设备，通过三维激光扫描设备对标靶和现场进行扫描，获取现场的三维点云数据；
数据预处理单元(30)与人工岛护坡的影像数据采集单元(10)和三维点云数据采集单元(20)通讯连接，通过航测软件PIX4Dmapper获得初步的定位定向数据，对初始影像数据进行纠正，同时通过Cyclone软件导入标靶坐标及高程信息，地面点RTK坐标需归算至标靶中心坐标，拼接数据并输出后缀名为xyz的数据；
构建数字表面模型比对单元(40)，通过点云数据构建数字表面模型进行比对，找出比对效果较差和数据空洞部分；
数据融合单元(50)，将点云数据附加上正射影像的真彩色数据上，获取两类数据的融合后的真彩色数据；
调整优化单元(60)，用于多个航线组合拍摄，获取到高精度点云数据与倾斜射影像数据；
护面块体围堤区域分析单元(70)，通过高精度点云数据与倾斜射影像数据，分析护面块体围堤区域有无损坏。
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