Если оптические и лазерные сканеры создают облака точек то что создают мрт сканеры

Обновлено: 17.01.2025

Лидар (Lidar - Light Identification, Detection and Ranging) - это технология получения и обработки информации дистанционного зондирования с помощью активных оптических систем (лазеров), использующих, в том числе, явления отражения света от поверхности Земли с проведением высокоточных измерений X, Y, Z координат. Лидар, изначально использовался в приложениях воздушной лазерной съемки, является с экономической точки зрения прекрасной альтернативой традиционной съемке с использованием фотограмметрической обработки данных. Данные лидарной съемки представляют собой наборов данных, содержащих облака точек, которые могут управляться, отображаться, анализироваться и совместно использоваться с помощью ArcGIS.

Основными компонентами аппаратного обеспечения лидара являются: транспортное средство или устройство (самолет, вертолет, штатив), система лазерного сканирования, GPS (Глобальная система позиционирования) и INS (Внутренняя система позиционирования). INS (Внутренняя система позиционирования) измеряет крен, тангаж и рысканье системы.

Лидар - это активный оптический сенсор, испускающий лазерные лучи в сторону цели во время движения транспортного средства по специальным съемочным маршрутам. Отражение лазера от объекта принимается и анализируется сенсором. Приемники записывают точное время, прошедшее с момента испускания лазерного импульса системой до момента его возвращения, для того чтобы вычислить расстояние между сенсором и целью. Совместно с информацией о внутреннем и внешнем позиционировании (GPS и INS), эти расстояния преобразуются в трехмерные точки, отображающие поверхность отражения лазерных импульсов.

Точечные данные подвергаются последующей обработке после сбора с учетом диапазона времени работы лазера, угла сканирования, координат GPS, информации о внутреннем позиционировании (INS), что позволяет получить точные координаты x,y,z.

Отражения лазерных импульсов лидара

Лазерные импульсы, испускаемые лидаром, отражаются как от находящихся на поверхности земли, так и от находящихся над землей объектов: от растительного покрова, строений, мостов и т.д. Один лазерный импульс может отражаться и возвращаться к сенсору как один раз, так и несколько. Любой лазерный импульс претерпевает несколько отражений при его движении к земной поверхности, разделяясь на столько частей, от какого количества поверхностей он отразился.

Первый возвращенный сигнал является наиболее показательным и будет соответствовать самому высокому объекту ландшафта, такому как, например, верхушка дерева либо крыша здания. Первый отраженный сигнал может также соответствовать и земной поверхности. В этом случае лидаром будет захвачено только одно отражение.

Большое количество возвратов используется для получения высот нескольких объектов, находящихся на пути лазерного импульса. Отраженные сигналы из середины "спектра" обычно соответствуют растительности, а последние отраженные сигналы используются для моделей собственно поверхности земли.

Последнее отражение, однако, не всегда будет соответствовать земле. К примеру, рассмотрим случай, когда импульс попадает в толстую ветку и не достигает земной поверхности. В этом случае последнее отражение произошло не от земли, а от ветки.

Атрибуты точек лидара

Помимо позиционных значений x, y и z системой сохраняется также дополнительная информация. Для каждого лазерного импульса записываются и сохраняются следующие атрибуты: интенсивность, номер отражения, количество отраженных сигналов, значения классификации точки, крайние точки линии полета, значения RGB, время GPS, угол и направление сканирования. В следующей таблице описаны атрибуты, которые можно получить для каждой точки.

Примечание:

Перечисленные ниже атрибуты лидара не всегда сохраняются в итоговых выходных файлах. Используйте Набор данных LAS (LAS dataset) для просмотра атрибутов и классификации лидарных данных.

Сила отражения лазерного импульса, соответствующего лидарной точке.

Номер отраженного сигнала

Испускаемый лазерный импульс может создать до пяти отраженных сигналов в зависимости от объектов, от которых он отражается и возможностей лазерного сканера. Первый возвращенный импульс будет помечен как отраженный сигнал номер один, второй - как номер два и т.д.

Количество отраженных сигналов

Количество возвращенных сигналов - это общее число отражений данного импульса. К примеру, точка лазерных данных может быть вторым отраженным сигналом из пяти отражений.

Каждая в дальнейшем обработанная точка лидара может содержать значение классификации, которое определяет тип объекта, отразившего лазерный импульс. Лидарные точки могут быть классифицированы на несколько категорий, таких, в том числе, как поверхность земли, верхняя граница купола леса и водная поверхность. Классам присваиваются целочисленные значения кодов, хранящиеся в файлах LAS.

Ребро линии полета

Точки отображаются в зависимости от значения, которое равно 0 либо 1. Точки, находящиеся на линии полета, имеют значение, равное 1, остальные - равное 0.

Данным лидара может быть присвоен атрибут RGB. Эта атрибутивная информация часто берется из изображений, которые получаются одновременно с лазерной съемкой.

Время GPS, соответствующее моменту испускания импульса. Значение времени соответствует числу прошедших секунд в неделе.

Угол сканирования - это значение в градусах из диапазона от -90 до +90. При 0 градусов лазерный импульс испускается перпендикулярно и осуществляется съемка в надир. При значении, равном -90 градусов, лазер испускает импульсы влево, а при +90 - вправо от самолета в направлении полета. Большинство систем лазерного сканирования работают в диапазоне от -30 до +30 градусов.

Направление сканирования - это направление движения зеркала сканирующей системы в момент испускания системой лазерного сигнала. Значение, равное 1, соответствует положительному направлению сканирования, а равное 0 - отрицательному. Положительное направление означает, что сканер двигается слева направо по направлению полета, а отрицательное - наоборот.

Что такое облако точек?

Обработанные в дальнейшем пространственно организованные данные лазерной съемки называют облаком точек. Исходные облака точек - это огромные наборы высотных 3D точек, имеющих значения x, y, z, а также дополнительную атрибутику, например, время GPS. Конкретные поверхности, отразившие сигнал, классифицируются после начальной обработки облака точек. Высоты земной поверхности, строений, покрова леса, путепроводов и других объектов, с которыми сталкивается лазерный луч, составляют данные облака точек.

Для получения более подробной информации см. раздел Классификация лидарных точек.

Облака точек лидара в ArcGIS чаще всего представляют собой набор растров или поверхностей TIN, Набор данных LAS, Набор данных представления поверхностей (terrain) или Набор данных мозаики.

Облака точек: лазерное сканирование по сравнению с фотограмметрией БПЛА (UAS)

В Мире

Точность, плотность точек, экономия времени и затраты

Являются ли фотограмметрические облака точек лучше лидарных облаков точек, или наоборот? Для решения этой темы продолжающихся дебатов авторы провели исследование наземного лазерного сканирования (TLS) совместно с фотограмметрической съемкой беспилотной системы (UAS) гравийного карьера. Сравнение показало, что TLS лучше, когда требуется самый высокий уровень детализации. Тем не менее, для более крупных проектов съемки, фотограмметрия с использованием RTK и поддержкой UAS обеспечивает достаточные уровни детализации и точности, а также большую эффективность и повышенную безопасность съемки.

В качестве участка был выбран гравийный карьер площадью четыре гектара в районе Олтен в северо-западной части Швейцарии (Рис. 2). Для таких мест плотные облака точек позволяют пользователям вычислять наклон и объем, обнаруживать выемки и гребни и создавать горизонтали. При глубине около 40 м гравийный карьер оказался проблемой для фотограмметрии UAS из-за скрытых областей, что привело к интерполяциям и уменьшению точности. Для привязки станций TLS и оценки точности полетов UAS были созданы девять наземных контрольных точек (GCP), а их координаты были определены с использованием приемника GNSS Trimble R10 (Рис. 3).

Рис. 1: Оборудование SenseFly eBee Plus RTK / PPK (слева) и Trimble SX10, используемое в исследовании

Для проведения исследования TLS была использована тотальная станция сканирования Trimble SX10. Подготовка к съемке включала определение оптимального распределения опорных точек и станций TLS. Каждая станция TLS требовала прямой видимости, по крайней мере, до трех GCP, причем эти точки, насколько это возможно, распределялись равномерно по участку. Чтобы покрыть весь участок, три станции TLS были расположены за пределами участка и две на дне карьера. Для ориентации и установки положения TLS требуется нивелирование инструмента. Метод «свободной станции» затем использовался для определения трехмерных координат неизвестной позиции станции относительно видимых опорных точек. В среднем, съемка TLS заняла 45 минут на станцию, добавив к съемке на месте около четырех часов.

Съемка с UAS проводилась с использованием senseFly eBee Plus RTK / PPK. Во-первых, границы маршрута полета были определены с использованием eMotion 3, ПО для планирования и управления полетами eBee. Это профессиональное ПО использовалось для описания места, выделения области отображения и автоматического создания маршрута полета. Чтобы оценить влияние расстояния от места забора грунта (GSD) на качество облака точек и определить оптимальный рабочий процесс UAS, полеты выполнялись на двух высотах: 100 м и 150 м. Возможности RTK eBee также использовались для получения поправок RTK и повышения точности. Это также помогло создать четыре облака точек UAS. ОТ1 было зафиксировано на уровне 100 м, ОТ2 было получено на расстоянии 150 м, а ОТ3 было слиянием ОТ1 и ОТ2. ОТ1 и ОТ2 были привязаны с использованием GCP. ОТ4 было захвачено с высоты полета 100 м и привязано только с использованием поправок RTK. Луг рядом с гравийным картером был выбран в качестве взлетно-посадочной площадки. С помощью Agisoft PhotoScan были созданы цифровые модели поверхности (DSM) и ортомозаика. На Рис. 4 показаны TLS DSM и один из DSM UAS.

Критерии эффективности включали время сбора данных на месте, время офисной подготовки к работе, время и затраты на обработку данных. С двумя рейсами UAS, выполняемыми на разных высотах и опорными точками, установленными по всему сайту, облака точек UAS можно было сравнить по абсолютной точности и плотности точек. Кроме того, было высказано сомнение в том, может ли RTK обеспечить самостоятельный полет, т. е. без использования GCP, давать уровни точности GCP. Другие исследованные факторы включали влияние высоты полета / GSD на качество облака точек и влияние на плотность точек количества фотографий, используемых при обработке (чем выше высота полета, тем меньше количество фотографий).

Рис. 3: Желтый квадрат, используемый в качестве наземной контрольной точки, по которой был ориентирован Trimble SX10

Облако точек TLS и четыре облака точек UAS были проанализированы в CloudCompare и Autodesk CAD Civil 3D; результаты приведены в таблице 1. Точность облака точек UAS находится на уровне нескольких сантиметров, а точки TLS имеют точность в несколько миллиметров. В дополнение к этому, TLS создает более высокие плотности точек, чем изображения UAS. В результате облако точек TLS использовалось как контроль для сравнения облаков точек UAS. CloudCompare помог оценить смещение и стандартное отклонение (σ) между двумя облаками. AutoCAD использовался для завершения сравнения объемов с использованием той же базовой поверхности для всех облаков точек. Затем с этой поверхностью сравнивали объемы выемки и заполнения.

Таблица 1: Эффективность четырех облаков точек UAS с использованием облака точек TLS в качестве эталона; ОТ3 генерируется путем слияния ОТ1 и ОТ2; ΔV: разность объемов.

Мероприятие, о некоторых аспектах которого я хотел бы вам рассказать, можно отнести к очень широкоизвестному в узких кругах. Позволю себе несколько слов о том, что такое Intergeo.

Это выставка достижений геодезическо-картографического хозяйства, уже более 20 лет ежегодно приводящаяся в Германии. Более крупного мероприятия, которое бы затрагивало такие области как геодезия, картография, фотограмметрия, ГИС и пространственное моделирование, в Мире попросту нет. Есть крупные семинары лидеров, но они обычно базируются вокруг одного бренда (например ESRI).

Именно поэтому на Intergeo можно оценить актуальное развитие многих направлений, посмотреть последние разработки, найти прямые контакты с производителями. Участие же компании на этой выставке можно напрямую оценивать как позиционирование оной на Мировом рынке.

Изначально я планировал сделать пост-обзор всех направлений, представленных на выставке, но разобрав собранные на выставке материалы, понял, что для этого мне понадобится несколько недель, настолько разноплановой информацией я сейчас располагаю. Поэтому в этом посте мы поговорим только об одном, молодом и перспективном направлении, которое в последнее время набрало такие обороты, что не обратить на него внимание невозможно. Я предлагаю обсудить актуальное состояние лазерного сканирования (с небольшим уклоном в 3D-моделирование).

Отдельно хочу обозначить, что нижеизложенные аспекты выставки интересовали меня прежде всего как инженера-геодезиста.

Начнем с небольшого экскурса в историю, пусть и недалекую. Развитие цифровой геодезической техники, в частности лазерных дальномеров, вполне предсказуемо привело к первым попыткам сбора лазерного сканера. Первые упоминания подобных устройств относятся к середине 90-х годов. Так, например, компания Cyberware выпустила в 1991 году устройство, способное сканировать небольшие объекты, использовать эти сканеры предполагалось в медицине. Для геодезии эти устройства не подходили, но принципы уже были определены.

Первые геодезические сканеры появились под брендом Cyrax модель 2400 в 1998 году, примерно в это же время вышел RIEGL Scanner LMS Z 210. Cyrax через три года был куплен концерном Leica, Riegl же существует на рынке по сей день как самостоятельный производитель.

В нескольких словах опишу, что делает лазерный сканер и зачем он нужен. По сути своей, сканер, как и тахеометр, является угломерным прибором с лазерным дальномером. Отличие лишь в том, что сканер выполняет очень большое количество измерений в единицу времени, вращая плоскость измерений вокруг своей оси. Сканируя, таким образом, пространство вокруг себя.

Лазерный сканер Trimble GX перед сканируемым зданием. Взято с «Навгеком Инжиниринг»

На выходе мы имеем «скан» — облако точек, которое характеризуется низкой дискретностью, а при определенных условиях может восприниматься как континуальное. Зачем это нужно. Если мы имеем объект сложных очертаний (например, промышленную установку, либо фасад исторического здания и т.п.), то воспроизвести его математически точных образ традиционными геодезическими средствами очень сложно. Сканером быстрее, и проще (но не всегда).

Облако точек. Взято с «Навгеком Инжиниринг»

С самого начала лазерное сканирование конкурировало с фотограмметрической съемкой, которая позволяет делать почти то же самое, но при соблюдении достаточного количества дополнительных условий. Но она дешевле. Была во всяком случае. Пока сканирование выигрывает.

Что обычно сканируют? Архитектуру – особенно старинные фасады, промышленные предприятия с кучей труб, переходов и т.п., объемы – танки, штепеля, внутренние помещения. В межевании и прокладке кабеля сканеры, скорее, бесполезны.

Естественно, такая технология не прошла мимо активных игроков. Все лидеры геодезического рынка рьяно взялись за разработку (или скупку) технологий. На данный момент, только Javad не похвастал своим сканирующим решением (потому что полностью сосредоточен на GPS). Leica, Trimble, Topcon производят сканеры. Наравне с ними идут Z+F, Riegl, Faro – специализированные производители исключительно сканеров. Когда-то даже УОМЗ намеревался выпустить сканер и даже выпилил прототип из фанеры, но дальше этого как-то не сложилось. Упоминание есть на всеведующем «геодезисте». Хотя российский сканер Surphaser существует.

На данном этапе в лазерном сканировании можно выделить следующие сегменты: наземное лазерное сканирование и мобильное лазерное сканирование.

Что касается наземной части – то это основная ниша лазерных сканеров. Основная конкуренция ведется за технические характеристики – кто дальше, плотнее и точнее может создать облако точек. Ну и быстрее, конечно. В соревновании участвуют все. Еще как тенденция – уменьшать размеры сканера, здесь, лидер Faro, сканер которых по размерам не больше тостера.

Последняя тенденция – встраивать в сам корпус сканера экран контроллера, с которого можно вести операции управления. Монитор маленький, но зато теперь софт управления сканером с ноутбука можно продавать отдельно (пример Leica и их Cyclone). Такие сканеры уже есть у Leica P20, Trimble TX5, TopCon. Последний, правда, представил на выставке сканер, на который пока вообще нет информации, нет модели. А попытки с помощью внутреннего контроллера создать зону сканирования были пресечены менеджером с формулировкой «эта функция есть в сканере, но пунктов меню для нее нет».

Сканер Z+F с боковым экраном контроллера.

Рассмотрим сканер Leica P20, как наиболее типичного представителя сегмента. Дальность – 120 метров (довольно много для фазового сканера), точность 3 мм на 50 м, 6 мм на 100 м. Способен сканировать с дискретностью 0,8 мм на расстоянии 10 м, при этом время на сканирование займет около 1,5 часов. Весит 12 кг, размеры 24*35*40 см.

Сканер Leica P20. Изображение взято отсюда

Для этих устройств есть еще один параметр, который, к сожалению, объективно оценить невозможно – это подверженность влиянию внешней среды. Никто из производителей не представляет статистику по поломкам оборудования. А в иных случаях это является главным определяющим критерием. Зачастую фирмы, активно ведущие работы по лазерному сканированию, сразу приобретают 2 сканера, понимая, что после первых проектов какой-то из них поедет в сервис. Кроме же как по сарафанному радио определить жизнеспособность той или иной модели невозможно. Leica P20, по случайным мнениям, «живуч». Производитель присвоил ему класс IP54 и температурный режим работы от -20 до +50. Еще 5 лет назад такие параметры были сказкой, и сканеры зимой облачались в чехлы с термохимическими греющими элементами.

Сюрпризом в этом сегменте стал внешне скромный сканер Hi-Target. Он ничем не примечателен, кроме того, что это первый самостоятельный китайский сканер. Как он работает – большой вопрос. Но это первая ласточка от азиатских друзей, так что и они пробуют себя в геодезическом Hi-End’e. Что касается Low-End, то поневоле после выставки рождается впечатление, что еще только самый ленивый китаец не спаял двухсистемный геодезический GPS-приемник и не собрал цифровой тахеометр. Настала очередь сканеров.

Первый китайский сканер Hi-Target

Мобильное лазерное сканирование это тренд последних лет. Подобные решения встречались и ранее, но, пожалуй, только эта выставка показала, что все лидеры геодезического рынка устремились в эту нишу.

Каждый из лидеров продемонстрировал схожие системы на разных носителях. Leica, Trimble, Topcon, Riegl, Faro разместили лазерные сканеры на автомобилях. Устройства очень схожие по параметрам, поэтому обратимся к мобильному лазерному сканеру Trimble MX2, представленному на крыше Mini.

Сканер Trimble MX2 на крыше Mini

Конечно, первое, что интересует это точность. У этого устройства заявлено 10 мм на 50 метрах. Такая точность достигается за счет установленной инерциальной системы вкупе с 2 спутниковыми антеннами, точность которых при постобработке заявлена в пределах от 2 до 5 мм. Обзорность 360 градусов. Дальнобойность 250 м, но скорее всего, на таком расстоянии точность упадет до 5 см.

Второе, что интересует – на какой скорости можно выполнять сканирование? У Trimble напрямую такой информации нет, поэтому приходится обратиться к данным Leica с их сканером HDS7000, вмонтированным в фотосистему Pegasus: One. Скорее всего, придется ограничиться 40 км/час. По словам представителей на стенде, скорость можно выдерживать и большую (например, при съемке автострад), но тогда облако получается разреженным, и выход может быть найден в многократном прохождении сканера по трассе.

Сканер HDS700 Leica

Наверное, стоит упомянуть стоимость этих устройств. Лазерный сканер далеко не дешевый инструмент и при покупке подобного наземного прибора стоит рассчитывать на цену, начинающуюся от 80 000 Евро. Что касается мобильного решения, то при покупке «все включено» цена вопроса возрастает примерно в 4-5 раз. Точную цену в России на новые устройства четко не скажет никто, только примерный порядок.

Отдельно хочется отметить 2 производных решения. Первый это сканер Faro (именно тот — с тостер размером), монтированный в квадрокоптер.

Летающий сканер Faro

Производитель позиционирует его как идеальное решение для архитектурной съемки, точностью до 10 мм. Суть в том, что предварительно тахеометром снимаются точки, определяющие контуры здания, а затем в контроллер квадрокоптера закладывается маршрут, по которому сканер делает облет. Чем это принципиально лучше наземной съемки – гарантированное покрытие мертвых зон. С земли большая проблема снять крышу и верхние элементы архитектурных деталей. На практике, зачастую, эти детали экстраполируются, и объективность отражения находится под вопросом.

Чем это решение хуже – оно менее точное (наземный сканер может обеспечить 2-3 мм точности), а также пока незащищенное. На мой вопрос – какая у этого сканера защищенность от воды и пыли, представитель ответил скромно, что никакая. Вспоминая мой личный опыт сканирования металлургических заводов, где на свет в воздухе висит металлическая пыль, могу сказать, что пролетает это устройство, скорее всего, недолго.

Сканер Riegl для размещения на судах

Вторым решением хочется отметить сканер Riegl VMS-250. Информации по нему пока в сети нет, но стоит ожидать, что характеристики у него схожие с другими мобильными сканерами. Эта компания пошла дальше в позиционировании сканера и предлагает его размещать не только на автомобилях, но и на железнодорожных составах (даже выполнили пилотный проект между Питером и Москвой), а также на маломерных судах. Глобальная идея состоит в том, что многие надводные конструкции: мосты, платформы, причалы – наземным сканером снять невероятно сложно (либо просто невозможно), а вот подойти на яхте со сканером – вполне обоснованное решение.

Теоретически эти два вышеперечисленных решения могли бы конкурировать. Т.е. можно было бы выбрать – подлетать к конструкции или подплывать. Но у Faro решение пока незаконченное, в то время как Riegl уже готов поставлять эту систему в том числе и на российский рынок.

Стоит отметить, что кроме этих двух сегментов на рынке были еще два направления сканирование – ручное модельное, т.е. устройством можно отсканировать человека и лидарное с борта вертолета (очень старое направление, начавшееся еще до наземных сканеров). По определенным причинам я не уделил им особого внимания (первое неприменимо к геодезии, второе и так вполне понятно – низкая точность и проблемы с растительностью при этом огромная стоимость и сложность организации в РФ).

Ручное сканирование человека. Презентация.

Проблемы сканирования заключаются не только в самих лазерных сканерах, но и в обработке полученного материала. Обычно технологический процесс выглядит таким образом:

Сканирование – Сшивка сканов – моделирование в ПО производителя сканеров – экспорт в САПР – доделка модели – получение чертежей по модели – оформление чертежей.

На каждой из вышеперечисленных стадий применяются решения, которые далеки до идеальных. Перечислять все проблемы нет смысла, но в каждой стадии программное обеспечение доводится до ума.

Leica Cyclone позволяет осуществлять сшивку сканов не только по сферам (для того чтобы соединить соседние сканы, на объекте развешиваются стандартизированные шары, их распознавание софтом позволяет свести облако точек), но и по элементам конструкций (например изгибы труб, концы металлоконструкций – швеллеров), присваивая им роль сфер.

Программное обеспечение Cubit позволяет исключить этап моделирования в софте производителя, позволяя вносить облака точек напрямую в САПР.

Отдельное внимание уделяется моделированию стандартных конструкций, большинство производителей пришли к тому, что можно создавать стандартные объекты (Например, по ГОСТ есть труба 1220 мм – именно такого диаметра труба подбирается из каталога), и их автоматически вписывать в облака.

Какие могут быть сделаны выводы. Лазерное сканирование уже пережило этап первых экспериментов и оформилось в отдельное направление геодезических изысканий. Разработки ведутся по прежнему, но если наземный сегмент уже оформился, то мобильное лазерное сканирование еще на стадии становления. Моделировать становится удобнее и быстрее, это говорит о том, что технология сканирования постепенно будет удешевляться за счет человеко-часов, что крайне важно, так как камеральный этап в этой отрасли может достигать 80% от продолжительности всего проекта.

В России лазерное сканирование развивается также. По оценкам менеджеров разных компаний количество таких устройств, работающих у нас, уже давно перевалило за первую сотню. Для иностранных компаний, что они признают однозначно, Россия – один из главных рынков сбыта этих приборов. Строительство, реконструкция, изыскания – везде можно найти применение лазерному сканеру.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Алтынцев Максим Александрович, Иптышева Мария Анатольевна

В последнее время для построения цифровых моделей территорий начинает применяться метод наземной фотосъемки . Ориентирование построенных моделей во внешнюю систему координат выполняют по опорным точкам , координаты которых могут быть измерены по данным лазерного сканирования, находящимся в зоне перекрытия с данными фотосъемки. Совместное применение методов фотосъемки и лазерного сканирования позволяет построить точную и детализированную модель.

COMBINED PROCESSING OF MOBILE LASER SCANNING AND DIGITAL TERRESTRIAL PHOTOGRAPHY DATA FOR GENERATING UNITED POINT CLOUD

Currently terrestrial photography method is being started to use for generating digital area models. Georeferencing of obtained digital models is carried out with control points . Control point coordinates can be measured with laser scanning data located in overlapping areas with photography data. Combined application of both photography and laser scanning methods allows generating an exact and detailed model.

Текст научной работы на тему «Совместная обработка данных мобильного лазерного сканирования и цифровой наземной фотосъемки для построения единого массива точек»

СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ МОБИЛЬНОГО ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ И ЦИФРОВОЙ НАЗЕМНОЙ ФОТОСЪЕМКИ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ЕДИНОГО МАССИВА ТОЧЕК

Максим Александрович Алтынцев

Мария Анатольевна Иптышева

В последнее время для построения цифровых моделей территорий начинает применяться метод наземной фотосъемки. Ориентирование построенных моделей во внешнюю систему координат выполняют по опорным точкам, координаты которых могут быть измерены по данным лазерного сканирования, находящимся в зоне перекрытия с данными фотосъемки. Совместное применение методов фотосъемки и лазерного сканирования позволяет построить точную и детализированную модель.

Ключевые слова: мобильное лазерное сканирование, наземная фотосъемка, массив точек, мертвые зоны, опорные точки, маскирование, точность.

COMBINED PROCESSING OF MOBILE LASER SCANNING AND DIGITAL TERRESTRIAL PHOTOGRAPHY DATA FOR GENERATING UNITED POINT CLOUD

Maxim A. Altyntsev

Maria A. Iptisheva

Currently terrestrial photography method is being started to use for generating digital area models. Georeferencing of obtained digital models is carried out with control points. Control point coordinates can be measured with laser scanning data located in overlapping areas with photography data. Combined application of both photography and laser scanning methods allows generating an exact and detailed model.

Key words: mobile laser scanning, terrestrial photography, point cloud, shadow area, control points, masking, accuracy.

Лазерное сканирование - это современный метод геодезической съемки, который позволяет выполнять сбор чрезвычайно большого объема пространст-

венных данных за короткий промежуток времени. Лазерное сканирование подразделяется на 3 основных вида: наземное, мобильное и воздушное. Наземное лазерное сканирование выполняется в статическом положении с помощью сканера, установленного на штативе. Сбор данных происходит за счет работы блока развертки сканера, состоящего из сервопривода и системы зеркал или призмы. Отклонение лазерного луча в горизонтальном положении происходит с помощью сервопривода, то есть поворота сканера вокруг вертикальной оси, а в вертикальном положении - с помощью вращения зеркала или призмы вокруг горизонтальной оси. Мобильное и воздушное лазерное сканирование выполняется в процессе движения транспортного средства, на крыше которого закрепляются 2Б лазерные сканеры, фотокамеры и навигационное оборудование, состоящее из ГНСС-приемников и инерциальной навигационной системы. Вертикальная развертка осуществляется за счет вращения лазерных головок, а горизонтальная - за счет перемещения транспортного средства 1.

Мобильное лазерное сканирование обычно применяется при сканировании линейных протяженных объектов, таких как дороги. За счет осуществления процесса сканирования в движении оно существенно превосходит наземное в скорости сбора данных, позволяя за один съемочный день получить данные на территорию площадью в несколько тысяч гектар, со средней плотностью точек более ста на один квадратный метр, в зависимости от технических характеристик применяемой модели мобильной лазерной сканирующей системы 3.

Недостатком мобильного лазерного сканирования является то, что в процессе сбора данных возникает большое количество мертвых зон, то есть участков, на которые вследствие различных препятствий не попал лазерный луч. Частично исключить такие зоны можно повторным проездом съемочной системы в обратном направлении, либо по примыкающим территориям, что не всегда возможно. Возникает задача съемки таких зон другими методами. Какой метод выбрать зависит от получаемой конечной продукции и наличия дополнительного оборудования. Например, для создания топографического плана рационально выбрать съемку с помощью тахеометра, когда выполняется измерение недостающих характерных точек. Но тогда не получится единого набора исходных данных. Первая часть данных будет представлена в виде массива точек, а вторая - в виде пикетов. Для получения единого набора данных в виде массива точек часто выбирают метод наземного лазерного сканирования. Привязку между данными мобильного и наземного лазерного сканирования выполняют по зонам взаимного перекрытия или по опорным точкам 6.

Альтернативным методом съемки мертвых зон также может быть метод фотосъемки. В последнее десятилетие, вследствие возросшей мощности средств вычислительной техники, стало возможным получение плотного массива точек в результате стереофотограмметрической обработки цифровых фотографий. С помощью простой цифровой фотокамеры данный метод позволяет получить близкий по точности результат к данным лазерного сканирования. Преимуществом такого метода получения массива точек является простота и скорость сбора данных, а также то, что не требуется иметь дорогостоящего гео-

дезического оборудования. Недостатком метода является то, что требуется большое количество машинного времени для совместной обработки огромного числа фотографий. Проблема решается посредством применения мощных средств вычислительной техники. Метод используется как при обработке фотографий, полученных с аэрофотосъемочных пилотируемых или беспилотных носителей, так и при наземной съемке 8.

Для построения плотного массива точек по данным фотосъемки применяются различные программные комплексы. Наибольшей популярностью во всем мире, особенно в нашей стране, пользуется цифровая фотограмметрическая станция (ЦФС) Photomod компании Ракурс и программный комплекс (ПК) PhotoScan компании Agisoft LLC 9.

ЦФС Photomod выполняет полный комплекс задач от сбора данных для построения сетей фототриангуляции до создания цифровых моделей рельефа и поверхностей. Пространственную информацию с помощью данной ЦФС получают по материалам различных съемочных систем, таких как космические сканирующие системы, кадровые цифровые и пленочные камеры, радары с синтезированной апертурой 12.

ПК PhotoScan позволяет решать большинство задач, решаемых ЦФС, но с точки зрения пользовательского интерфейса сильно от нее отличается, а также обладает значительной степенью автоматизации. Программа применяет технологии компьютерного зрения и фотограмметрической обработки для поиска общих точек на фотоснимках с помощью информации, записываемой в их EXIF-файл (высота центра фотоснимка, координаты, углы поворота камеры). На основе этой информации для каждого пикселя одного фотоснимка выполняется поиск соответствующих пикселей на других фотоснимках. Если соответствующие точки будут найдены на трех и более снимках, то выполняется вычисление координат точки в пространстве [9,13].

Создание трехмерных моделей объектов в ПК PhotoScan выполняется в четыре этапа [13]:

- построение плотного облака точек;

- построение полигональной модели объекта;

- построение текстуры модели или ортофотоплана.

Результаты построения плотного облака точек и моделей могут быть экспортированы в другие программные комплексы.

Для получения плотного облака точек и трехмерных моделей объектов местности с помощью фотокамеры во внешней системе координат необходимо применять опорные точки. Координаты опорных точек могут быть измерены различными методами геодезической съемки на местности, либо взяты из продукции, ранее созданной по результатам такой съемки.

Плотное облако точек, полученное в результате мобильного лазерного сканирования, может быть использовано как источник опорных точек для построения такого облака по данным фотосъемки. Опорные точки необходимо

выбирать в зонах взаимного перекрытия между облаками фотосъемки и лазерного сканирования. В этом случае данные фотосъемки смогут дополнить данные лазерного сканирования, то есть облако точек фотосъемки заполнит мертвые зоны лазерного сканирования. Также по данным мобильного лазерного сканирования можно будет выполнить оценку точности построения плотного облака точек, полученного по цифровым фотографиям 14.

Для исследования возможности применения фотосъемки в качестве метода съемки мертвых зон мобильного лазерного сканирования было выбрано здание по адресу Станиславского, 3/1 (рис. 1). Данное здание отличается тем, что обладает большой площадью остекления, особенно его фасад. Это способствует большому количеству зеркальных отражений близлежащих сооружений и объектов. В сентябре 2017 года было выполнено мобильное лазерное сканирование (МЛС) улицы Станиславского с помощью системы Riegl УМХ-250. Съемка выполнялась в прямом и обратном направлениях.

Рис. 1. Здание по адресу Станиславского, 3/1

Система Riegl VMX-250 включает в свой состав 2 2D лазерных сканера, выполняющих сканирование назад, приблизительно под углом в 45 градусов влево и вправо относительно траектории движения. Данный угол сканирования позволяется уменьшить количество мертвых зон, например, выполнить съемку боковых стен зданий. На рис. 2 показан результат мобильного лазерного сканирования с двух ракурсов.

Из рис. 2 видно, что были просканированы боковые стены зданий участка съемки. Однако плотность ТЛО падает с увеличением расстояния от траектории движения системы МЛС. Для того, чтобы выполнить дополнительную съемку боковых стен зданий, а также некоторой территории за ними, было осуществлено фотографирование данного участка. Для фотосъемки применялась камера SONY DSC-H50. Всего было получено 214 фотографий со следующими параметрами фотосъемки: фокусное расстояние 5 мм, диафрагма f/8, выдержка 1/125 с, светочувствительность ISO 200, разрешение 3456х2592 пикселей.

Рис. 2. Массив ТЛО от здания по ул. Станиславского

Построение плотного облака точек по данным фотосъемки было выполнено в ПК РЬо1шсап. Предварительно по встроенному в данный ПК шаблону была выполнена калибровка применяемой камеры. В результате фотографирования шаблона под разными углами были определены элементы внутреннего ориентирования камеры и параметры дисторсии.

Чтобы избежать ошибок при автоматическом поиске соответственных точек на фотоснимках, на всех фотографиях выполнялось маскирование зеркальных участков, окон, а также области неба.

Для масштабирования и привязки облака точек, полученного из фотосъемки, к облаку точек лазерных отражений были применены координаты семи опорных точек, измеренных по данным лазерного сканирования (рис. 3). В таблице приведены координаты опорных точек.

Рис. 3. Опорные точки для внешнего ориентирования плотного облака точек,

полученного из фотосъемки

Координаты опорных точек

№ точки X, м Y, м Z, м

1 6095358,175 619699,331 87,782

2 6095335,617 619701,987 87,524

3 6095337,534 619703,154 98,363

4 6095356,267 619701,075 98,346

5 6095365,882 619704,624 90,204

6 6095357,252 619710,020 98,359

7 6095326,314 619711,660 91,705

Для взаимного ориентирования фотоснимков применялись связующие точки. На всей площади объекта были интерактивно добавлены 82 такие точки, равномерно распределенные по территории.

Для того, чтобы повысить точность автоматического определения центров фотографирования на этапе выравнивания всех фотографий в ПК Photoscan, в результаты визуальной оценки положения фотографий, по данным мобильного лазерного сканирования и с помощью программы Google Earth измерялись приблизительные координаты центров фотографирования.

В результате выравнивания фотографий было получено прореженное облако точек. Средняя ошибка внешнего ориентирования прореженной точечной модели составила 3,8 см по опорным точкам, по соответственным точкам -2,25 пикселя. На рис. 4 представлен результат построения плотного облака точек, то есть следующего этапа после выравнивания, положение фотографий и соответственных точек. Фотографирование выполнялось таким образом, чтобы в итоге была построена модель области за зданием по улице Станиславского, 3/1, включающая одноэтажное строение, стены которого показаны в верхней левой части рисунка 4. На рис. 5 показаны данные результаты с разных точек и под различными углами.

Рис. 4. Результат построения модели (вид сверху)

Рис. 5. Результаты построения модели

Из представленных рисунков видно, что на зданиях отобразились оконные рамы без стекол, что является результатом создания масок. Также там, где недостаточно фотографий, присутствуют разрывы в текстуре, либо отсутствуют некоторые детали. Но целью работы была именно съемка зоны за зданием, получение координат углов одноэтажного строения за ним. Поэтому дополнительное фотографирование и обработка для заполнения разрывов не выполнялась.

Чтобы проконтролировать точность создания облака точек по фотографиям, одновременно с ним было загружено с облаком точек лазерных отражений. На рис. 6 зеленым цветом показаны данные мобильного лазерного сканирования, а синим - облако точек, полученное по фотографиям.

Рис. 6. Объединенное облако точек

Особенностью облака точек, созданного по фотографиям, является наличие некоторого шума, например, многие точки плоского участка стены отклоняются от нее. Оценка точности совмещения двух облаков точек была выполнена по зоне взаимного перекрытия между ними с учетом наличия шума. Это фасад зданий со стороны улицы Станиславского и некоторая часть боковых их стен. Измерялись расхождения соответственных точек между облаками, то есть выполнялась оценка точности построения облака точек по фотографиям с помощью контрольных точек. Средняя ошибка по 5-ти точкам составила 4,2 см.

Для того, чтобы можно было оценить точность построения облака точек одноэтажного красного кирпичного строения, находящегося за основным зданием, необходимо дополнительно определить координаты его углов другими методами геодезической съемки, например, съемкой с помощью тахеометра.

Таким образом была построена точечная модель по фотографиям зон, примыкающих к данным мобильного лазерного сканирования. Для достижения максимальной точности были измерены координаты большого количества соответственных точек, добавлены маски на фотографиях, введены приблизительные центры фотографирования. В дальнейших исследованиях дополнительно необходимо решить следующие задачи:

- определить минимальное количество необходимых соответственных точек для построения точечной модели с точностью не ниже полученной;

- определить минимально допустимое количество фотографий для определения положения объектов с заданной точностью;

- определить степень влияния дополнительного ввода приблизительных координат центров фотографирования на точность точечной модели.

2. Середович В. А., Алтынцев М. А., Анцифиров Е. С. Исследование точности уравнивания данных мобильного лазерного сканирования // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. 1Х Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 3 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск : СГГА, 2013. Т. 3. - С. 90-95.

3. Середович В. А., Алтынцев М. А. Применение данных мобильного лазерного сканирования для создания топографических планов // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. 1Х Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 3 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск : СГГА, 2013. Т. 3. - С. 96-100.

5. Zai, D., Guo, Y., Li, J., Luo, H. , Lin, Y., Sun, Y., et al. (2016). 3d road surface extraction from mobile laser scanning point clouds, in Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. IEEE, 1595-1598.

6. Yu, X., Zhang, T. (2017). Application of terrestrial 3d laser scanning technology in spatial information acquisition of urban buildings. Image, Vision and Computing (ICIVC), 2017 2nd International Conference on. IEEE, 2017, 1107-1111.

7. Mayr, A. Rutzinger, M., Bremer, M., Geitner, C. (2016). Mapping eroded areas on mountain grassland with terrestrial photogrammetry and object-based image analysis. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, vol. 3, no. 5.

9. Хлебникова Т. А., Опритова А. О. Экспериментальные исследования современных программных продуктов для моделирования геопространства // Вестник СГУГиТ. - 2017. -Вып. 1 (22). - С. 119-131.

10. Журкин И. Г., Хлебникова Т. А. Цифровое моделирование измерительных трехмерных видеосцен : монография. - Новосибирск : СГГА, 2012. - 246 с.

14. El-Ashmawy, K. L. (2015). A comparison between analytical aerial photogrammetry, laser scanning, total station and global positioning system surveys for generation of digital terrain model. Geocarto International, vol. 30, no. 2, 154-162.

15. Altman, S., Xiao, W., Grayson, B. (2017). Evaluation of low-cost terrestrial photogrammetry for 3d reconstruction of complex buildings. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, vol. 4.

Читайте также: