机载激光结合测深仪应用于潮间带地形测量

姚守和，于 奇，陈香伊，史超凡

（1.日照市东港区海洋发展局，山东 日照 276500；2.日照市岚山区海洋与渔业监督监察大队，山东 日照 276500；3.青岛中海基业海洋科技有限公司，山东 青岛 266000）

1 研究背景

近些年，随着海上风电、海洋生态修复等工程的陆续开展，原有潮间带的地形数据已经不能满足现在的经济建设发展，海洋工程项目更多需要的是大比例尺、高精度、现势性强的潮间带地形数据。渤海湾近年来陆续进行各种海洋工程及生态修复改造，更是迫切需要详尽的现势性地形数据。渤海湾分布有广阔的潮间带，多为粉砂质潮滩，区域潮差较小，作业难度更大。所谓潮间带是介于平均大潮高低潮位之间的地带。在我国具体指海岸线与水深零米等深线（理论最低潮面） 之间的地带[1]。潮间带因受潮汐影响，涨潮时海水上升区域被海水覆盖，退潮时海水下降露出潮滩，使潮滩反复淹没露出，高潮时潮水涨幅有限，船舶也只能在深水区域航行测量，退潮时需要人在滩涂行走测量，危险系数较大，导致测量方式一天内需要应时多次选择变化，各种因素导致潮间带测量难度很大。为了得到潮间带的精准地形数据，国内测绘作业单位也尝试了多种作业方式，受限于科技发展和资金投入，都还没有很好的解决办法。目前还是较多采用传统方法测量，即高潮时采用有人船搭载单波束测量，低潮时采用载波相位差分技术（Real-time Kinematic，RTK）或者全站仪测量。还有使用无人船或者气垫船、无人机搭载正射影像进行数据采集等方法，都各有弊端：因潮滩水浅，无人船易搁浅，而且有潮滩容易激起浪花打翻无人船；气垫船容易出现故障搁浅，难以施救；无人机正射影像因无法布设像控导致远岸区域精度很难控制。随着科技的发展，机载激光的出现有效解决了很大一部分问题，因其无接触式的主动获取数据方式，可以保证在地面无控制的情况下，得到高精度的数据[2-3]。本文以山东省某潮间带测量项目为例，对大疆机载激光结合测深仪在潮间带地形测量中应用的精度进行分析。

2 机载激光在潮间带地形测量项目中的应用

2.1 项目概述

该项目位于山东省的潮间带区域，采集测区1∶2 000 地形图。测量区域地势较为平坦，潮差小，测区多有潮沟和干出滩，涨落潮时间不规律。因受各类地理要素影响，每天作业时间有限，传统测量方式很难高效地完成作业。综合考虑后，决定使用机载激光结合单波束测深仪完成1∶2 000 地形图的数据采集，并使用RTK 设备连接山东省连续运行卫星定位参考站综合服务系统（SDCORS）[4]进行精度检验分析。

2.2 数据一致性原理

测量基准的具体要求为转换区域椭球面经纬度在3°以内，转换所用的基准控制点周边应有不少于10 个稳定的IGS（International GNSS Service）站、国内IGS 站及国家级卫星导航定位基准站，并遵循以下原则：一是连续性，测站连续观测3 a（或以上）；二是稳定性，站点坐标变化很小，具有已知的点位速度；三是高精度，点位速度值精度优于3 mm/a；四是多种解，IGS 站点具有至少3 个不同国际分析中心的速度值，并且残差小于3 mm/a；五是均衡性，站点尽量均匀分布；六是精度一致性，站点间坐标精度应在同一数量级，并且速度值的精度也应在同一数量级。本项目通过4 个C 级控制点求得布尔莎七参数，利用七参数进行坐标基准转换，机载激光测量的点云数据经坐标转换后得到数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）中均匀分布的高程点坐标，其与水深测量数据经过参数转换、吃水改正后得到的水下高程点和RTK采集的高程点一同导入CASS 软件中完成数据的检核汇总。

2.3 数据采集流程及数据处理精度对比过程

图1 为数据采集及处理流程图。

图1 数据采集及处理流程图

2.4 机载激光数据采集

本项目采用的是大疆M300RTK 多旋翼无人机搭载禅思L1 机载激光雷达作业，大疆M300RTK 为旋翼飞行系统，飞行姿态稳定，本项目设定航速8 m/s，航高100 m，旁向重叠度40%。测量区域受潮汐限制，航线垂直于潮流方向设计，同时考虑惯导的有效性，对测区分区块布设航线，单条航线长度不超过1 km，在到达航线末端进行减速、加速，以达到校准惯导的目的，便于有效利用时间，提高作业效率。机载激光雷达采用后解算，先进行外业数据采集。

2.5 水深测量和RTK 高程采集

RTK 在连接SDCORS 后，通过C 级控制点求得测区布尔莎七参数，与现场的控制点进行坐标对比检核，检核结果最大偏差小于1 cm。

RTK 检核满足精度要求后，在低潮时根据设计的检核线，采集大量检核点用于检测对比机载激光数据，水深测量区域在测量时乘潮测量，和激光测量有部分重合区域，用来相互检核数据成果。

RTK 采集时，在接收机固定状态下，且公共卫星数不少于5 颗时，方可进行数据采集记录，并进行3 次重复观测，重复观测精度小于10 mm，满足每两次测量值平面互差小于20 mm，高程互差小于30 mm。在RTK 数据处理时将每个点位3 次采集的坐标和高程的平均值作为最后的测量值。

水深测量中本项目选用HY1200B 型号声速剖面仪和HY1601 型号测深仪进行单波束水深测量。

按照技术要求布设测线，测线间隔20 m，根据测区地形，考虑作业效率，主测线东西方向布设，检查线南北方向布设。为提高精度，测量前后，采用由浅至深再由深至浅的方法投放声速剖面仪，将平均声速曲线直接用于声速改正。测量时，精确量取换能器吃水深度，对吃水进行改正。导航采用RTK 无验潮模式，测杆固定于船的中间位置，垂直于水面安装测杆，测量时船速不超过2 m/s。

单波束测量的导航过程中，在导航软件中设置项目参数时，坐标系统参数为通过RTK 求取的布尔莎七参数。用RTK 检核水面高程和测深仪数据，对比无误后进行实测。测量时，时刻观察RTK 固定解情况，保证在固定状态下导航和采集数据，采集记录间隔为5 m。

2.6 数据处理融合检查

机载激光数据采集后，在进行数据采集时，受激光扫描仪扫描视场角和无人机航高地限制，完成一个测区数据采集必须进行多条航线地飞行，航线之间需设置一定的旁向重叠度，以保证数据能覆盖整个测区，因此每两条相邻条带间就产生了重复冗余的数据，而且无人机航行时姿态时刻在变化，为了减少后期处理工作强度，提高数据精度，需要对整个数据进行预处理。本项目通过DJI Terra 3.1.0软件进行预处理，设置输出坐标系统为原始坐标，然后进行数据处理，将数据转换成LAS 格式。

机载激光数据进行预处理后，LAS 文件为WGS84 投影下坐标，需转换成当地施工坐标，利用布尔莎七参数对数据成果进行坐标转换。因为点云数据的数据量较大，转换过程较长，转换效率低。坐标转换是较为关键的一步，转换参数和RTK求取的布尔莎七参数保持一致，保证整体数据的一致性。

由激光扫描仪所得到的很多空间点的坐标为点云数据，点云数据中可能包含由于干扰效应等原因引起的离群点和噪声点，利用北京数字绿土科技有限公司提供的Lidar360 处理软件[5]将点云去噪处理，并过滤分类出地面点数据，进行精细化地形提取。最终在点云处理软件中自动输出DEM 成果。

测深仪数据通过回波处理和声速改正，进行水深后处理，得到水底高程DAT 格式数据。将水深数据和RTK 采集的高程数据，以高程点的形式展到CASS 软件中，形成高程DWG 文件，将机载雷达经过处理生成的DEM 文件和高程DWG 文件同步加入到Global Mapper 软件[6]中进行数据对比。

3 精度对比分析

机载激光点云生成的DEM 数据，为了更好地做数据对比，没有经过抽稀处理。RTK 数据采集断面全部有激光点云覆盖。RTK 实测数据200 组，分别对应DEM 数据进行高程值对比，对比结果见表1。

表1 RTK 数据和点云数据差值分析

通过数据对比，RTK 测量点和点云数据的差值均小于200 mm，整体精度较高，符合1∶2 000 地形图的精度要求。

单波束测深数据是采用5 m 一个采集点记录，总计有40 组数据，经过和机载点云数据对比，对比结果见表2。

表2 测深数据和点云数据差值分析

通过数据对比，单波束测深数据和点云数据的互差大部分小于200 mm，数据分布范围为100 mm＜d≤200 mm，有两个点位互差大于200 mm，最大互差265 mm，整体符合1∶2 000 水深测量的精度要求。

相较而言，在RTK 采集的断面区域整体互差较小，在单波束区域，由于受船舶姿态和激光扫测时滩涂有水分布的影响，精度相对较差。但是整体效果表现出机载激光的扫测精度很高，可以实现1∶2 000 滩涂地形图的测量。

4 结束语

潮间带的地形测量本身难度大，低空遥感是一种有效的采集手段。通过本次潮间带测量，在测量前进行设备检校，精度对比，确保对比数据精度可信。利用多种作业方式采集潮间带数据，对不同测量方式的测量成果进行互相检核，最终通过对结果数据的精度对比分析，验证得到机载激光测量的潮间带数据精度可靠，效率高，机载激光雷达对于低潮滩涂的测量优势明显。激光雷达技术能实现全天候、全天时的航摄作业，能在无地面控制的情况下直接、快速、高效、高精度地获取地表数据信息，直接生产DEM，同时配合机载RTK 或者地面基站，能更好地增加精度。本文在莱州某生态修复项目中应用机载激光测量，并且得出精度分析研究成果，可以为潮间带相关的海岸工程工作的开展提供一些启示。随着机载激光的大量创新应用和技术积累，本文研究结果对于传统测绘工作的变革有着深远的意义。