郝洪美;徐凯
【摘 要】山体滑坡是不可逆转的自然灾害,实时监测滑坡绝对位移和相对位移,掌握滑坡形变的规律和趋势,可减少经济损失,保障经济发展.三维激光扫描技术是监测山体滑坡的主要方法之一,其关键是去除地表植被、建筑物等其他地物点云信息对地表模型的干扰,获得扫描区域高精度的DEM,进而得到准确的监测信息.因此本文重点分析并去除滑坡体各种干扰地物点云信息. 贴片线圈【期刊名称】《北京测绘》
【年(卷),期】2014(000)004
【总页数】4页(P106-109)
【关键词】三维激光扫描;点云
【作 者】郝洪美;徐凯
【作者单位】吉林省基础测绘院,吉林四平136001;吉林省基础测绘院,吉林四平136001
【正文语种】中 文
【中图分类】P225.2
三维激光扫描技术是一种先进的全自动高精度立体扫描技术，它采用非接触式高速激光测量方式快速获得被测对象表面每个采样点空间立体坐标，得到被测对象的采样点，集合，即点云，再用后处理软件对点云数据和影像数据进行处理。三维激光扫描技术广泛应用于滑坡监测当中。监测滑坡体绝对位移和相对位移监测，掌握滑坡体变形破坏的规律及其发展趋势，及时预报灾害发生的时间、空间和强度，避免人员伤亡，减少经济损失，为区域经济发展和建设提供资料，促进经济建设顺利进行。对滑坡体进行监测首先要得到监测区域的高精度的点云数据，从而得到高精度的DEM，为后面的滑坡体变形分析和土方量计算提供了可靠的、正确的依据。因此本文重点分析滑坡体区域点云分布规律。 1 三维激光扫描技术在滑坡监测中的作业流程
三维激光扫描技术在滑坡中的作业流程见图1。
无底鞋图1 三维激光扫描仪作业流程
（1）现场踏勘及方案的制定
在实施扫描工作前首先要到现场进行踏勘。根据测区地形特征和测量对象的形态、空间分布以及测量重点后制定作业方案，即确定扫描测站点和控制点的数目及位置。一般观测区域体积较大且由于遮挡的原因，一个测站不能获取完整场景的三维信息，往往需要分多测站对目标进行扫描，再将多个测站的扫描数据拼接起来构成完整的模型，因此在外业扫描过程中要合理安排测站点及控制点的位置和数量。主要有三个原则：第一，要保证各扫描位置的数据最终获得完整的被扫物体数据；第二，尽量选择比较少的扫描位置，以减少原始数据量和拼接误差；第三，要求每站之间至少有三个控制标靶重合，通过控制点的强制符合，以确定两个测站点云数据符合所需的7个自由度，使点云数据最终能够统一到一个仪器坐标系统下。
（2）控制测量
为把多测站上获得的点云数据拼接到一起，并转换到统一的坐标系统下，需要使用全站仪
或其他测量仪器测出标靶的精确坐标。相同的控制标靶在不同测站中的标识必须相同，否则无法将各扫描站的点云数据统一到一个坐标系统下。
（3）数据采集
高梁红按照数据采集方案进行数据采集，首先开启扫描仪及数据采集软件，然后设置扫描参数，开始扫描作业。当某一测站点云数据采集完毕后，将仪器搬到另一测站，继续采集点云数据，以至完成整个场景的外业数据采集工作。最后将扫描的地形点云数据和标靶数据输入数据处理软件，进行后续的处理。
（4）数据预处理：三维激光扫描仪采集的原始数据需要进行格式转换后才能使用相应的软件进行处理，同时原始的扫描数据难免会存在噪声，使数据出现遗漏或重复的区域，这就需要通过数据预处理来减少表面噪声并且缩减点云的数据量。
（5）点云数据配准
一个站点扫描的数据往往不能完整地反映目标物表面所有的信息，这就需要从不同角度，多站点地对它进行扫描，然后将多视点不同坐标系下的数据转换到同一个坐标系中，实现
点云数据的配准与拼接。实现方法有两种：第一，相对方式，它是以一扫描站的坐标系为基准，其它各站的坐标系统都转换到该站的坐标系统下，在实施扫描的过程中，所设置的控制点或标靶在扫描前其坐标均未知，相邻测站间需要部分重叠；第二，在扫描前，控制点的坐标值已被测定，在处理扫描数据时，各测站都需要转换到控制点所在的坐标系中，不一定需要测站间的数据重叠。点云数据的配准与拼接一直是三维激光扫描技术应用与研究的重点和难点，其精度直接影响到后期成果的精度。
正弦波滤波器（6）三维网格模型建立
对预处理后的点云数据进行三角化，形成一个近似目标物表面的三角网。这个三角网便构成了具有目标物特征的三维模型。
（7）分析周期性采集的点云数据，获得滑坡形变信息。
点云数据采集完成，在预处理阶段要去除噪声，即去除干扰地物的点云信息，提高点云数据的质量。
3 滑坡监测中点云数据分析
利用三维激光扫描仪监测滑坡的方法即利用三维激光扫描仪获取同一裸地表不同时期的地表信息，构建不同时期的数字高程模型，计算整个区域或特定区域内的土方量的变化，研究滑坡体的变形趋势和变形动态。但是滑坡体表面上会有大量的植被，对滑坡体扫描的点云含有大量的地物信息，而不是地表信息。直接利用这样点云生成的DEM数据计算土方量时会存在大量的误差，也将影响对滑坡体滑坡变形分析的准确性。为了得到高精度的DEM，去除这些地物信息。
三维激光扫描仪扫描的点云是基于仪器本身的坐标系统之中的、悬浮于空中且无属性的离散点阵数据，是描述空间物体模型特征的一系列表面采样点的组合。扫描仪以固定频率发射激光脉冲，受入射角影响当脉冲遇到平整的地面时点云成规则分布；当脉冲遇到连续起伏的地面时，点云数据成离散不规则状态分布。激光脉冲遇到不同地物，获取的点云数据不同（图2）。
图2 平整地面点云数据与起伏地面点云数据
3.1 地表点云空间特征分析
（1）渐变的裸地表
梭织机
渐变的裸地表地势起伏不大且连续，
相邻点的高程有逐步变化的规律，不会出现高程的大起大落。点云的分布比较规则，没有突变的现象如图3a。
（2）土堆
工程车辆自然条件下形成的土堆在各个方向的变化形态，点云数据呈现凸起现象，从中心位置向四周逐渐变化，且高程从土堆中心位置向四周逐渐递减，相邻的激光扫描点的高程值变化量较小如图3b。
图3 几种常见的点云空间特征分布
（3）土坑
自然条件下形成的土坑与土堆的形态恰恰相反，点云数据呈现凹陷的形态，土坑中心位置的高程值最小，且高程从边缘地面向土坑中心位置递减，如图3c。
（4）水域
平静水面对激光会产生反射作用，扫
描仪接受不到回波信号，因此水域点云数据为2盲点区如图3d。对地面盲点区域进行内插，还原为真实的，切合实际的地表形态。
填补扫描点云数据中的漏洞。
3.2 地表异常点空间特征分析
地表异常点主要表现在邻近的激光脚点高程变化量比较大，在邻近的两不同地物的边缘部位有高程突变的现象。
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