近年來(lái)，無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)（ Unmanned Aerial Vehicle，UAV） 技術(shù)的快速發(fā)展，在全球范圍內(nèi)引起了廣泛關(guān)注，很多組織機(jī)構(gòu)或個(gè)人開(kāi)始研制、集成多種形式的無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)系統(tǒng)，用于快速地形測(cè)量、地表變化監(jiān)測(cè)等業(yè)務(wù)。無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)具有廣闊的應(yīng)用前景，特別是對(duì)于不易到達(dá)的區(qū)域，無(wú)人機(jī)具有更為顯著的優(yōu)勢(shì)。LiDAR（LightDetection and Ranging激光雷達(dá)）點(diǎn)云數(shù)據(jù)（LAS）具有高精度、高密度的特點(diǎn)，實(shí)踐證明：其高程精度可達(dá)到0.2米左右，高于數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量方法的地形數(shù)據(jù)精度。風(fēng)電項(xiàng)目一般采用1:2000地形圖進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì)，因此采用點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成地形圖的精度完全符合設(shè)計(jì)要求。隨著無(wú)人機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展，基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成的數(shù)字化三維模型可實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)的智能選線，生成的房屋單體化數(shù)據(jù)可精確測(cè)量房屋拆遷面積，生成的單木分割數(shù)據(jù)可精確計(jì)算砍伐量，因而能夠有效提高風(fēng)電場(chǎng)道路勘察設(shè)計(jì)智能化水平，提高運(yùn)檢效率，降低開(kāi)發(fā)成本，保護(hù)風(fēng)電場(chǎng)走廊免受非法侵害。利用無(wú)人機(jī)搭載機(jī)載激光雷達(dá) （LiDAR）生成數(shù)字化風(fēng)電場(chǎng)，能產(chǎn)生良好的經(jīng)濟(jì)效益和應(yīng)用前景。

 

 

 

　　無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)系統(tǒng)通常配備激光掃描儀、高精度全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)、慣性測(cè)量單元 （ Global Navigation Satellite System，GNSS ＆ Inertial Measurement Unit，IMU） 和光學(xué)相機(jī)等載荷，激光掃描儀能夠獲取地物的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，高精度GNSS ＆ IMU 提供姿態(tài)和位置信息，用于解算激光點(diǎn)云三維位置，光學(xué)相機(jī)用于地物類型識(shí)別以及結(jié)構(gòu)信息提取。隨著微型激光掃描儀、GNSS ＆ IMU 集成系統(tǒng)的快速發(fā)展，出現(xiàn)了多種輕小型無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)系統(tǒng)采用高精度 GNSS ＆ IMU 是提高激光雷達(dá)定位精度的關(guān)鍵，集成 GNSS、IMU的混合測(cè)量單元 （ Hybrid Measurement Unit，HMU）已經(jīng)能夠達(dá)到厘米級(jí)定位精度 。無(wú)人機(jī)自動(dòng)巡航系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)地獲取飛行器位置、速度和姿態(tài)信息，并反饋給飛行控制系統(tǒng)，使得飛行器沿著預(yù)定航線飛行。

 

圖1無(wú)人機(jī)載LiDAR系統(tǒng)組成

 

　　二、激光測(cè)距原理

 

　　激光測(cè)距就是測(cè)量激光光束在測(cè)距儀與被測(cè)物體表面之間的往復(fù)距離，已知光速常量的前提下，核心問(wèn)題就是確定激光在空間中的飛行時(shí)間，所以時(shí)間精度直接影響測(cè)距精度。

 

　　激光測(cè)距主要采用脈沖式，即通過(guò)精確記錄通過(guò)激光發(fā)生單元發(fā)出的激光脈沖的發(fā)射時(shí)間，及該脈沖經(jīng)過(guò)被測(cè)物體表面產(chǎn)生反射再次被傳感器接收的時(shí)間，以確定激光脈沖的飛行時(shí)間（Time of Flight），并進(jìn)一步推算測(cè)距數(shù)據(jù)，其測(cè)距原理如圖2所示。測(cè)距公式為：

 

　　式中，C為光速；Δt為發(fā)射波與接受反射波的時(shí)間差。

圖2 脈沖式測(cè)距原理（引自Topographic Laser Rangingand Scanning: Principles and Processing）

 

 

　　利用LiDAR技術(shù)進(jìn)行風(fēng)電場(chǎng)道路勘察設(shè)計(jì)的方法大致如下：首先，將無(wú)人機(jī)LiDAR設(shè)備獲取原始數(shù)據(jù)進(jìn)行航跡解算和三維點(diǎn)云解算，對(duì)生成的三維點(diǎn)云進(jìn)行航帶拼接、去噪，利用點(diǎn)云濾波算法提取地面點(diǎn)生成DEM，對(duì)線路規(guī)劃決策的影響要素進(jìn)行參數(shù)化和數(shù)字化，基于人工智能的搜索方法搜索代價(jià)最小的路徑，并借助于領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)，對(duì)決策要素的參數(shù)化和目標(biāo)函數(shù)做進(jìn)一步優(yōu)化，形成一套自動(dòng)化程度較高的路徑規(guī)劃方法，為線路規(guī)劃設(shè)計(jì)提供參考方案；其次，將獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建線路廊道三維場(chǎng)景，設(shè)計(jì)人員即可在三維場(chǎng)景中針對(duì)規(guī)劃方案進(jìn)行風(fēng)電場(chǎng)優(yōu)化選址作業(yè)和線路規(guī)劃。最后，在規(guī)劃好場(chǎng)外和進(jìn)場(chǎng)的最優(yōu)線路后，對(duì)場(chǎng)外和進(jìn)場(chǎng)的線路廊道內(nèi)的建筑物進(jìn)行單體化精確測(cè)量房屋拆遷面積；對(duì)植被進(jìn)行單木分割以精確計(jì)算砍伐量。LiDAR在風(fēng)電場(chǎng)道路勘察設(shè)計(jì)中的工作流程如下圖3所示：

 

圖3 LiDAR風(fēng)電場(chǎng)道路勘察設(shè)計(jì)的工作流程

 

　　基于LiDAR采集的高密度高精度點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可提供風(fēng)場(chǎng)整區(qū)域的相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和規(guī)劃方案。

 

　?。?）數(shù)字線劃圖（DLG）的制作。LiDAR數(shù)據(jù)可滿足最高制作1：500DLG的制作，高精度的DLG可應(yīng)用于對(duì)擬定機(jī)位點(diǎn)風(fēng)資源的模擬，計(jì)算出該擬定點(diǎn)的全年發(fā)電量，對(duì)單機(jī)及整場(chǎng)的發(fā)電量進(jìn)行精準(zhǔn)評(píng)估。

 

　　（2）道路數(shù)據(jù)采集及重建。對(duì)進(jìn)場(chǎng)外圍道路的掃描，獲取進(jìn)場(chǎng)道路全信息的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用三維技術(shù)對(duì)道路及周邊設(shè)施進(jìn)行重建，生成三維實(shí)景模型。將運(yùn)輸車輛及部件模型放入實(shí)景模型內(nèi)進(jìn)行模擬運(yùn)輸，將無(wú)法避免的碰撞點(diǎn)和高危點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注，在設(shè)備進(jìn)入前對(duì)危險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)的拆除、擴(kuò)建、轉(zhuǎn)移和修理等措施。

 

　?。?）場(chǎng)內(nèi)運(yùn)輸?shù)缆芬?guī)劃。根據(jù)前期預(yù)規(guī)劃的進(jìn)場(chǎng)路線設(shè)置飛行航線可以對(duì)場(chǎng)內(nèi)運(yùn)輸?shù)缆愤M(jìn)行掃描。采集的數(shù)據(jù)可進(jìn)行地形重建，針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)道路修建的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)選取的道路進(jìn)行精確評(píng)估，按照修建標(biāo)準(zhǔn)即時(shí)調(diào)整，確認(rèn)最優(yōu)路線。

 

　　（4）土方工程量計(jì)算。傳統(tǒng)計(jì)算土方量的方法最難做到的就是去植被，人為對(duì)樹(shù)木高度的預(yù)估和植被不同朝向的長(zhǎng)勢(shì)對(duì)土方量的精確計(jì)算影響很大。LiDAR數(shù)據(jù)可以穿透植被打到地面，極大降低了人為主管因素的影響，可以精準(zhǔn)的預(yù)估開(kāi)挖的土方量。基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成三角網(wǎng)格可以對(duì)風(fēng)機(jī)平臺(tái)開(kāi)挖回填和道路施工的土方量進(jìn)行評(píng)估，更精準(zhǔn)的工程量預(yù)估可以降低工程預(yù)算，在競(jìng)爭(zhēng)中更具優(yōu)勢(shì)。

 

　　該風(fēng)場(chǎng)為金風(fēng)科技數(shù)字化風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)獲取處理項(xiàng)目，涉及場(chǎng)外、進(jìn)場(chǎng)線路的約90平方公里區(qū)域面積。測(cè)區(qū)地形包括平地和山地，山坡植被茂密，覆蓋率高，平原地區(qū)有大面積房屋建筑，主要為居民區(qū)和廠區(qū)，地形地貌復(fù)雜多變（圖4）項(xiàng)目最終成果比例尺為1:2000，進(jìn)場(chǎng)通道的每平方米點(diǎn)數(shù)為30。外業(yè)采集時(shí)間為2018年7月。

 

圖4 湖南大馬風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域示意圖

 

　?。ㄒ唬?前期準(zhǔn)備

 

　　在外業(yè)數(shù)據(jù)采集階段，首先需要進(jìn)行前期準(zhǔn)備，前期準(zhǔn)備工作主要包括任務(wù)分配及人員分組、測(cè)區(qū)資料搜集、實(shí)地踏勘，基站位置設(shè)定（圖5）以及制定詳細(xì)作業(yè)方案等幾個(gè)部分。其中測(cè)區(qū)資料的搜集、測(cè)區(qū)實(shí)地踏勘以及詳盡的作業(yè)規(guī)劃三方面工作至關(guān)重要。

 

　　1.測(cè)區(qū)資料搜集

 

　　在作業(yè)前期對(duì)測(cè)區(qū)的資料進(jìn)行搜集，包括測(cè)區(qū)的地形圖、航拍或衛(wèi)星影像等資料，對(duì)測(cè)區(qū)的面積以及分布性狀有初步了解。同時(shí)需要了解當(dāng)?shù)貧夂驓庀笮畔?，以參考確定設(shè)備運(yùn)行的最佳環(huán)境、氣候條件，并依此設(shè)定對(duì)應(yīng)的作業(yè)方案。

 

　　2.測(cè)區(qū)實(shí)地踏勘

 

　　根據(jù)初期獲取的測(cè)區(qū)資料進(jìn)行實(shí)地踏勘，實(shí)地調(diào)查測(cè)區(qū)內(nèi)的地物分布狀況，此工作開(kāi)展的細(xì)致程度對(duì)于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的獲取具有重要影響。根據(jù)地物的分布疏密以及重要性掃描對(duì)象的位置設(shè)定后期作業(yè)掃描模式，根據(jù)地物的重要性程度確定掃描的參數(shù)：重要性較低的地物可以適當(dāng)降低掃描密度，以減少數(shù)據(jù)冗余；較重要地物，可適當(dāng)提高掃描密度，以獲取更多的細(xì)節(jié)信息。

 

　　3.作業(yè)方案規(guī)劃

 

　　在完成先期準(zhǔn)備的基礎(chǔ)上，根據(jù)項(xiàng)目要求，對(duì)整個(gè)外業(yè)數(shù)據(jù)采集工作進(jìn)行方案制定，基于實(shí)地踏勘的情況，制定運(yùn)行參數(shù)以及無(wú)人機(jī)航線規(guī)劃（圖6 圖7）。其中包括根據(jù)地形地勢(shì)設(shè)定無(wú)人機(jī)飛行航高、航速及航線間隔，激光雷達(dá)設(shè)備的掃描頻率及掃描速度。

 

　　大馬風(fēng)場(chǎng)區(qū)域數(shù)據(jù)采集采用數(shù)字綠土的LiAir200設(shè)備，設(shè)備參數(shù)如表1所示。

 

表1 LiAir200設(shè)備參數(shù)

 

圖5 基站架設(shè)

 

　?。ǘ?大馬場(chǎng)航線設(shè)計(jì)

 

　　大馬場(chǎng)航線的設(shè)計(jì)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集如下：

 

　　1.大馬場(chǎng)場(chǎng)外

 

圖6 大馬場(chǎng)場(chǎng)外區(qū)域無(wú)人機(jī)航線設(shè)計(jì)

 

　　2.大馬場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)區(qū)

 

圖7 進(jìn)場(chǎng)區(qū)域無(wú)人機(jī)航線設(shè)

 

　　三、激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理成果

 

　　（一）大馬場(chǎng)外數(shù)據(jù)成果

 

　　該項(xiàng)目的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)后處理在LiDAR360軟件上進(jìn)行。數(shù)據(jù)的處理分為場(chǎng)外數(shù)據(jù)處理和進(jìn)場(chǎng)數(shù)據(jù)處理。將上述解算出的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)和POS數(shù)據(jù)導(dǎo)入LiDAR360軟件中進(jìn)行去噪和航帶拼接。結(jié)算成果如下：

 

　　1.DEM生成

 

　　通過(guò)漸進(jìn)三角網(wǎng)加密法提取出地面點(diǎn)后，對(duì)地面點(diǎn)利用不規(guī)則三角網(wǎng)空間插值獲得連續(xù)變化的數(shù)字高程模型DEM（圖8）。大馬場(chǎng)外區(qū)域高差起伏較小，地形比較平坦。

 

圖8 大馬場(chǎng)外區(qū)域DEM

 

　　2.房屋單體化、單木分割

 

　　通過(guò)過(guò)濾地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)地物分離，再?gòu)姆堑孛纥c(diǎn)中提取建筑物點(diǎn)云，給不同建筑物進(jìn)行賦色，并從中獲取建筑物面積信息，實(shí)現(xiàn)建筑物輪廓提取與規(guī)則化，從建筑物點(diǎn)云中獲取建筑物屋頂形狀，實(shí)現(xiàn)建筑物的單體化（圖9）。

 

　　對(duì)原始點(diǎn)云去除噪點(diǎn)后，進(jìn)行點(diǎn)云濾波提取出地面點(diǎn)，并生成DEM，通過(guò)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，消除地形對(duì)單木提取結(jié)果的影響，使提取的單木高度數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確。利用LiDAR360軟件機(jī)載林業(yè)模塊的基于點(diǎn)云單木分割工具，將原始點(diǎn)云分割為單棵的樹(shù)木點(diǎn)云（圖10），按照不同的樹(shù)木ID給點(diǎn)云賦色，獲得樹(shù)木的總數(shù)，同時(shí)生成單木的點(diǎn)位、高度、冠幅等信息（圖11）。

 

圖9 大馬場(chǎng)外區(qū)域房屋單體化

 

圖10 大馬場(chǎng)外區(qū)域單木分割

 

圖11 大馬場(chǎng)外區(qū)域單木分割成果

 

　?。ǘ┐篑R場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)數(shù)據(jù)成果

 

　　1.DEM生成

 

　　大馬場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)通過(guò)提取出地面點(diǎn)后，對(duì)地面點(diǎn)進(jìn)行不規(guī)則三角網(wǎng)空間插值獲得數(shù)字高程模型DEM（圖12），道路兩邊樹(shù)木進(jìn)行單木分割（圖13）并提取樹(shù)木位置等相關(guān)有效信息（圖14）。大馬場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)區(qū)域面積約4平方公里，進(jìn)場(chǎng)區(qū)域相較于場(chǎng)外區(qū)域地形起伏較大，高差約290米。

 

圖12 大馬場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)區(qū)域DEM

 

　　2.單木分割

 

圖13 大馬場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)區(qū)域單木分割

 

圖14 大馬場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)區(qū)域單木分割成果

 

　　3.三維建模

 

　　基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)運(yùn)輸?shù)缆穬蛇叺姆课輼?shù)木等重要設(shè)施進(jìn)行三維重建（圖15），在工程動(dòng)工前期全面掌握相關(guān)情況，對(duì)需要改擴(kuò)建、拆遷的進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，做出合理規(guī)劃。

 

圖15 大馬場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)道路兩側(cè)三維建模成果

 

　　4.模擬運(yùn)輸

 

　　在點(diǎn)云數(shù)據(jù)的支持下，可對(duì)道路進(jìn)行模擬碰撞檢測(cè)（圖16），將無(wú)法預(yù)見(jiàn)的外部工作在電腦上提前完成，預(yù)先規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

 

圖16 大馬場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)道路模擬碰撞檢測(cè)

 

 

　　激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)應(yīng)用于丘陵、山地地區(qū)優(yōu)勢(shì)明顯，主要解決了地形數(shù)據(jù)采集工作量大、勞動(dòng)強(qiáng)度大、工作效率低等問(wèn)題。本文通過(guò)介紹LiDAR技術(shù)在湖南大馬風(fēng)電場(chǎng)項(xiàng)目中的實(shí)際應(yīng)用，說(shuō)明了LiDAR技術(shù)在風(fēng)電場(chǎng)項(xiàng)目中應(yīng)用的可行性。鑒于項(xiàng)目的可行性和風(fēng)電市場(chǎng)對(duì)于地形圖的快速需求，本作業(yè)方法應(yīng)用于實(shí)際的風(fēng)電項(xiàng)目，充分發(fā)揮了LiDAR數(shù)據(jù)的高精度、高密度特點(diǎn)，開(kāi)拓了激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域。綜合分析，LiDAR技術(shù)與風(fēng)電場(chǎng)項(xiàng)目結(jié)合具有極大的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)測(cè)量精度的增加，可以在各環(huán)節(jié)降低成本。隨著風(fēng)電行業(yè)競(jìng)價(jià)上網(wǎng)的不斷刺激，市場(chǎng)對(duì)成本的控制越來(lái)越嚴(yán)格，激光雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展和預(yù)測(cè)的高精準(zhǔn)度，必將在風(fēng)電行業(yè)中得到更加廣泛的應(yīng)用。