基于三维航测技术的长江洲滩演变研究_赵培.pdf

第 46 卷 第 1 期2023 年 1 月测绘与空间地理信息GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGYVol.46,No.1Jan.,2023收稿日期:2021-12-26作者简介:赵 培(1986-),男,江苏宿迁人,注册测绘师,高级工程师,硕士,2021 年毕业于东北大学大地测量学与测量工程专业,主要从事航测遥感等方面的应用研究工作。基于三维航测技术的长江洲滩演变研究赵 培,赵美玲,郑亚运(江苏省工程勘测研究院有限责任公司,江苏 扬州 225000)摘要:长江洲滩由于潮水涨落、汛期前后水位流速等因素导致洲滩泥沙流失淤积快速变化,由于洲滩影像大面积落水、精度不高等原因,利用传统航测遥感技术获取的影像更多仅限于二维平面的定量变化分析。本文基于高分辨率的无人机倾斜摄影技术对落成洲洲滩演变进行高精度三维实景建模,生成点云并进行滤波分类,利用 2期三维模型提取三维地面点云数据生成 DEM,通过叠加分析定量检测出洲滩每个格网的高程变化,并且准确统计监测区域内泥沙淤积与流失量及相对应面积分布,从而为掌握长江洲滩演变规律与疏浚治理提供理论依据。关键词:长江洲滩;三维建模;点云分类;DEM中图分类号:P231 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2023)01-0180-03Research on the Evolution of the Yangtze River Beach Based on 3D Photogrammetric TechnologyZHAO Pei,ZHAO Meiling,ZHENG Yayun(Jiangsu Engineering Exploration&Surveying Institute Co.,Ltd.,Yangzhou 225000,China)Abstract:Due to the tide fluctuation,water level and velocity around flood season and other factors,the silt erosion and siltation of the Yangtze River beach changes rapidly.The images obtained by traditional aerial survey and remote sensing technology are more limited to the quantitative change analysis of the two-dimensional plane because of the large-scale covered with water of the beach images,accuracy,and other reasons.Based on the high-resolution UAV oblique photography technology,this paper makes a high-accuracy three-dimensional real scene modeling of the evolution of the Yangtze River beach,generates point clouds,and carries out filtering classification.Three-dimensional ground point cloud data is extracted by two-phase three-dimensional model to generate DEM,and the elevation change of each grid in the beach is quantitatively detected by superposition analysis,and the amount of silt deposition and loss and the corresponding area distribution in the monitoring area are accurately counted,thus providing the basis for the monitoring and management of the Yangtze River beach.Key words:Yangtze River beach;three-dimensional modeling;classification of point clouds;DEM0 引 言随着经济社会的快速发展,交通航道管理迫切需要三维地理信息系统技术支持,以实现立体表达、精细管理和科学决策。无人机实景数字建模技术是近年来测绘领域迅速发展起来的一项新技术,通过搭载多角度传感器采集影像,形成符合人眼视觉的直观模型,更加真实地反映地物的实际情况,极大地弥补了仅基于正射影像应用的不足。落成洲位于长江下游口岸直水道上游侧,主航道位于其左侧,该段浅区段位于三益桥至三江营段,称为三益桥浅区。落成洲洲滩整治工程由头部潜堤 1 条、左侧丁坝5 条和右侧丁坝 2 条及护底带 2 条组成,本研究有 4 条丁坝部分露出水面。本文尝试在落成洲洲滩整治工程中利用三维倾斜摄影建模1技术对研究区每一个网格、每一块抛石进行周期的动态变化监测。1 技术路线本研究分别在 2019 年和 2020 年长江低水位时对落成洲洲滩进行三维航飞、建模、点云生成,并分类滤波提取地面点云成果,建立测区内 2 期高精度 DEM 成果,通过GIS 软件进行栅格叠加计算,准确检测出洲滩淤积流失的动态变化量。具体流程如图 1 所示。图 1 技术流程图Fig.1 Technical flow chart2 基础参数系统精度控制做转换七参数系统时,根据经典 3D-转换报告精度指标优化控制点的均匀选取,系统中央经线 120,CGCS2000 坐标系,1985 国家高程基准,涵盖整个测区,并选择水准点和 GPS 点进行平面和高程校核。本研究选取江苏省 GPS 网 21 个 C 级控制点、CGCS2000 空间直角坐标和 CGCS2000 平面坐标(1985 高程成果),利用 LGO 软件做布尔莎转换七参数,所选参数点位覆盖测区作业区洲滩,点位分布均匀,经实地普查保存完好。另外,搜集高程基准点和平面控制进行外业仪器检校。对 2019 年洲滩三维倾斜航测成果,分析数据格式,统一到 2020 年航测的成果坐标系及高程基准。3 三维倾斜摄影测量及建模三维倾斜摄影测量采用多旋翼飞行平台搭载专业倾斜摄影相机2,对测区进行控制测量航飞3,获取可量测倾斜影像及正射影像,所获取的倾斜影像具有全纹理、真环境、可视化、可浏览、可量测的特点。通过倾斜影像数据处理软件,对采集到的倾斜影像进行预处理,包括调色、纠偏、校正、镶嵌、融合等。倾斜摄影测量提供完整的三维模型数据,其中间产品为密集点云和表面三角网,最终产品为经过简化的密集三角网、相应的实景纹理,产品文件格式为 OSGB 文件。无人机倾斜摄影测量技术能够提供三维点云、三维模型、真正射影像(TDOM)、数 字 表 面 模 型(DSM)等多种成果形式,其中三维模型具备真实、细致、具体的特点,通常称为真三维模型。可以将这种实景三维模型当 作一种新的基础地理数据来进行精度评定,包括位置精度、几何精度和纹理精度 3 个方面。三维建模软件采用的是 ContextCaptureMaster 自动建模系统,该系统是一种快速三维场景运算软件,整个过程只需简单的人工干预,人工给予一定数量的控制点,便能基于连续影像自动生成三维实景模型,模型成果采用 OS-GB 数据格式,采用多达 12 层的分层显示技术(LOD),以保证地物模型及建筑物细部特征清晰显示。倾斜影像空中三角测量是实景三维模型构建的关键步骤。因多视角影像平差需要考虑影像的几何变形及相互间的遮挡关系,传统空三软件无法处理,倾斜摄影空三平差处理最重要是如何将垂直下视影像和倾斜影像进行混合平差。自动建模系统中空三计算是通过光束法区域网整体平差方法自动完成,完成空三解算,选取坐标系,导入相应的像控点4-5,并完成刺点,再进行绝对定向,连接点若有错位分层需要剔除一些大面积落水,或者手工加连接点,没问题即可建立模型,并最终选择模型坐标系、范围及分块尺寸,通过自动建模系统生成三维实景模型6。4 点云分类滤波对裸露的洲滩进行监测,三维倾斜摄影有独特的优势,对没有植被覆盖的地表可以精确反演建模,干扰较少,性价比较高。但有植被覆盖时,建模的点云无法直接体现地表特征,必须要对点云分类滤波处理才能更好地建模。利用 Terrasolid 的 TSCAN 模块将点云进行粗分类(噪点过滤、地面提取),提取地面点前设置好最大建筑尺寸、地形角度、迭代角度、迭代距离等参数,然后将粗分类结果进行检查标记,进一步精细分类编辑,滤掉植被、建筑等地类,利用精细分类后的地面点成果建立 TIN,生成DEM 或在 GIS 软件中进行 DEM 定量分析7。5 精度检核对于本次实验数据的检核从平面和高程两方面进行,在测区内三维模型均匀选取不同类型地物点,比如斑马线、房角、水渠拐角,利用 RTK 进行外业检测,每一校核点测 2 次取平均值,平面和高程精度分别统计见表 1。表 1 平面和高程精度检校统计Tab.1 Planimetric and vertical accuracy calibration statistics平面精度检校检测个数最大值最小值S3 cm3 cmS7 cmS7 cm中误差(cm)258.51.49 个14 个2 个5.8高程精度检校检测个数最大值最小值h3 cm3 cmh7 cmh7 cm中误差(cm)257.30.511 个13 个1 个4.3 对地面特征 点 云 外 业 校 核 点 统 计 平 面 中 误 差0.058 m,高程中误差0.043 m,该精度指标8完全可以达到对洲滩演变进行周期动态监测的目的。6 建立 DEM 及定量分析对两期点云细分类后的地面 las 数据分别导入 Arc-GIS 软件建立 Tin 并生成 DEM 数据,裁切作业范围后,得到研究区 DEM,DEM 数据成果是后期进行栅格计算叠加定量分析的基础。通过两期 DEM 栅格计算,很容易检测出变化洲滩演变较大的区域,其中变化最大的是护滩 C 处,护滩 C 处紧邻头部潜堤北侧,呈带状,面积最大约 13 967 m2。2019 年181第 1 期赵 培等:基于三维航测技术的长江洲滩演变研究和 2020 年护滩 C 处 DEM 及流失变化如图 2 所示。图 2 2019 年和 2020 年护滩 C 处 DEM 及流失变化Fig.2 DEM and loss change of beach protection C in 2019 and 2020建立护滩 C 处 2019 年和 2020 年 DEM,在 ArcGIS 软件环境下利用 DEM 数据进行淤积量和流失量的土方计算,结果见表 2。护滩 C 处淤积面积 13 023 m2,淤积量6 782.5 m2;护 滩C处 流 失 面 积944 m2,流 失量 100.12 m2。表 2 变化流量统计表(单位:m2)Tab.2 Statistical table of change flow(unit:m2)总面积淤积面积 淤积量流失面积 流失量13 967 13 023 6 782.50 944 100.12 7 结束语本次研究在面临水位较高、不利天气等因素影响情况下,通过对露出水面的滩涂建筑航测建模及精度对比发现,经过精细分类后的模型点云成果可以定量准确地反映出变化区域的情况。研究采用的实景三维建模主要是基于光学影像的特征点匹配构建,此算法在颜色变化小、纹理缺乏、反射光泽或透明的区域,容易出现匹配 错误或无法匹配的情况,导致模型出现破面漏洞、部件细