测绘新技术在地籍测绘中的效率评估与精度评价

蒋毅，李旭，魏鑫，王云凯

（1.江苏省地质测绘院，江苏 南京 211102）

根据2019年中央1号文件要求，需在2020年顺利完成宅基地使用权确权登记颁证工作；而地籍测绘则是该项工作的基础，因此2020年全国各地如火如荼开展地籍测绘工作。传统作业方法的人力投入大、时间周期长[1]，在短时间内很难完成这项任务；因此无人机倾斜摄影、无人机机载激光雷达、站式扫描等技术相继被应用于地籍测绘生产中，大大提高了生产效率。本文对比了无人机倾斜摄影、无人机机载激光雷达、站式扫描等技术与传统方法的效率和成果精度，总结了不同场景地籍测绘应采用的优选方案。

1 测试实验流程

1.1 测绘新技术介绍

1）无人机搭载AS-900HL激光雷达扫描系统（图1），采用高性能激光传感器，测程远、测量精度高，激光雷达的多次回波技术可穿透植被，可在复杂地形条件下快速获取高精度激光点云，适用于获得复杂山区的点云数据。

图1 大黄蜂无人机搭载AS-900HL

2）赛尔PSDK 102S五镜头倾斜摄影相机采用CNC金属工艺设计制造（图2），重量更轻、尺寸更小，具备五相位智能自检、一键重置、智能散热、高精度测绘测量等功能。PSDK 102S镜头畸变极小，单相机同步误差小于1 ms，5个镜头独立POS，精度可达1 cm；搭配大疆智图软件，可实现农房一体化要求下免像控作业，大大提高数据采集精度和外业作业效率。

图2 M300RTK+赛尔102S五镜头

3）徕卡RTC360三维激光扫描仪自带Register360智能点云拼接软件和Cyclone点云处理软件（图3），利用Register360通过站与站之间的公共点将点云拼接在一起，并形成一个闭合的相对空间模型，以确保数据的精确性。

图3 RTC360三维激光扫描仪

1.2 测试技术流程

本文根据无人机机载激光雷达、无人机倾斜摄影、站式扫描仪和全站仪的技术特点，结合地籍测绘的技术要求，验证了各种方法的效率和精度。具体测试流程如图4所示。

图4 测试实验流程图

2 生产测试实验

2.1 测试区概况

本文选取江宁区建东社区蔡家村作为测试区，包括59宗地，面积约为0.03 km2。测试采用的无人机机载激光雷达系统、无人机倾斜摄影、RTC360、全站仪均以同一控制网为基础。

2.2 测试实验具体流程

2.2.1 控制测量

对于无人机机载激光雷达系统，现场选择基站位置，采集基站点坐标作为控制点；由于M300RTK免像控，无需布置控制点；对于站式三维激光扫描，需在村庄四周布置4个控制点；全站仪野外实测严格按照TD/T1001-2012《地籍调查规程》要求布置控制点，具体控制点位如图5所示。

图5 无人机机载激光雷达与站式三维扫描控制点位置图

2.2.2 外业数据采集

1）无人机机载激光雷达。该测试区是经过多次现场踏勘优选的，现场四周空旷无遮挡无任何高大铁塔，非常有利于无人机作业。无人机飞手利用谷歌地图导入飞行KML范围，设计井字形航线，并确保摄区边界完全覆盖。设置飞行航高为75 m，航线间距为50 m，井字飞行，飞行速度为6.1 m/s；设置激光雷达参数线频为120线/s，点频为550 KHz。在现场空旷位置架设基站，利用RTK采集控制点数据，提供作业时所需的定位数据。为确保可对比性，在满足精度的前提下，此次飞行只需1个架次即可完成作业。

2）无人机倾斜摄影。前期准备工作与机载激光雷达系统基本一致，外业实地踏勘并在大疆智图App上规划航线。设置飞行高度为80 m，地面分辨率为1.5 cm，飞行速度为8 m/s，航向重叠度为80%，旁向重叠度为70%。由于测试采用大疆M300RTK技术，其自带的测量系统在控制器链接上无线网后，能自主链接千寻网络，实时差分定位，无需布置像控点。准备完成后，由无人机飞手操控M300RTK无人机按照预先规划的航线开始作业，为确保可对比性，在满足精度的前提下，此次飞行也只需1个架次即可完成作业。

3）RTC360站式扫描。将ST80轻质脚架与扫描仪连接好、检查仪器正常后，即可开始架站作业。为保证点云采集完整密集，需在每个巷口架站；且站与站之间间隔不超过10 m，必须有公共角。与无人机采集数据不同，其能保证房屋的完整性，而站式扫描由于无法进入农户院子，将导致采集的房屋不完整，此时需在奥维软件上标注位置，后期补充扫描或补充调绘，作业时还需在奥维软件上记录架站地点，在平板电脑上利用Cyclone Field 360实时查看数据，防止数据遗漏缺失，方便后期点云成果的拼接。架站数据采集前，需放置标靶并用钉子固定，标靶点中心坐标即控制点坐标，标靶离扫描仪不超过2 m，以确保采集数据时能扫到标靶。扫描仪数据采集结束后，再使用RTK采集控制点数据。

2.2.3 数据处理

1）无人机机载激光雷达系统。将外业采集的数据下载到电脑，采用Inertial Explorer后处理软件处理所有可用的GNSS、INS数据，提供高精度组合导航信息，包括位置、速度和姿态等。POS解算操作主要包括基站数据预处理和GPS/INS组合解算两个部分。基站数据预处理是将基站原始数据转换为相应格式，再对移动站数据处理后的基站数据进行组合解算，得到高定位定姿数据。通过点云解算，对原始激光文件进行解码，解算得到WGS84椭球下的经纬度和椭球高数据，由于测试地区采用南京地方坐标系，为方便实际应用，融合解算软件支持将三维激光点云数据坐标转换为项目坐标系，输出las格式的点云成果。利用Comapping点云采集软件，配合“两点确线法”、“垂线测图法”和三维点云模型，对房屋形状、结构等地形数据进行采集。

2）无人机倾斜摄影。采集的原始数据通过大疆智图数据处理软件进行三维实景模型建模。全新升级的大疆智图V2.2版本，新增了支持五相机的数据处理功能，模型精度更高，重建速度更快，建模过程一键完成，处理效率是其他软件的3倍。建模完成后，利用3DMapper软件采集房屋边线，利用TIN网辅助绘图，建模过程中已提取了大量不规则分布的测点，这些测点在正射影像视角下会非常集中，利用该特性，在集中区域选择特征点构成房屋平面图。3DMapper还提供了模型纹理提取功能，能更直观地采集特征点。

3）RTC360站式扫描。基于RTC360三维激光扫描仪自带的Register360智能点云拼接软件和Cyclone点云处理软件，首先利用Register360通过站与站之间的公共点将点云拼接在一起，形成一个闭合的相对空间模型，以确保数据的精确性；再通过Cyclone对控制点坐标进行点对点转换，从而得到CGCS2000坐标系下的三维点云模型，导出las格式的点云数据和实景复制的三维模型。与无人机机载激光雷达系统相似，RTC360站式扫描也是利用Comapping进行房屋平面图的绘制；区别在于，RTC360具有强大的复制技术，能同时得到一个实景三维模型，能更直接地观察房屋结构形状等信息，无需采用Comapping自带的三维点云模型对房屋形状、结构等地形数据进行采集。

2.2.4 效率评估

以测试区范围为例，本文分别统计分析了无人机机载激光雷达、M300RTK倾斜摄影、站式三维扫描和全站仪实测4种方式完成各阶段测量任务的时间，生产效率对比如图6所示，可以看出，相较于传统测绘技术，在保证精度的前提下，无人机机载激光雷达的总体采集效率最高，无人机倾斜摄影次之，站式三维扫描第三，均优于传统全站仪方法。

图6 各种方法效率对比图/h

2.2.5 精度评价

项目测量完成后，本文分别将无人机机载激光雷达、M300RTK倾斜摄影、站式三维扫描生产的房屋数据成果与传统全站仪生产的对应数据进行分析、统计，结果如表1所示。

表1新技术方法实测坐标精度统计表/m

由测试区精度验证分析来看，虽然近年来无人机倾斜摄影技术在遥感与测绘领域得到了广泛应用[2]，可从垂直、倾斜等不同角度采集影像[3]，获取地面物体全方位的数据，经数据处理后生成实景三维影像[4]，但由于测区内有部分植被遮挡，粗差不好控制，勉强可达点位精度，间距精度偏大；无人机机载激光雷达在植被覆盖区域的优势更明显[5]，有效解决了无人机倾斜摄影测图精度的不足，且能大幅提高传统方法的效率，其每一架次数据由基站坐标解算获得，自成刚体，间距精度可得到有效控制[6-7]，其点位精度和间距精度都是最好的。测绘新技术能大大减少外业的人力物力消耗，节约时间，提高工作效率，还能提高测图质量和精度[8]；且与传统作业模式相比，在效率、精度、成本和工期等方面均有明显优势[8-9]。

3 结语

本文将测绘新技术与传统全站仪方法在同一地区进行测试实验，阐述了各种新技术的生产工序，分析了各种新技术的效率情况，进而利用传统方法验证了其他3种方法生产的数据精度。无人机机载激光雷达的精度和效率均最高，但其设备贵、风险高、操控要求高；无人机倾斜摄影具有模型直观、可直接量测、外业调绘工作量少、整体成本较低等优势，但其受光照影响较大，植被遮挡等造成的粗差不好控制，精度受到一定影响；站式扫描仪不受空域限制、轻小便携、环境适应性强；由此可见，3种测绘新技术应用于地籍测绘或地形测绘均是可行的，但各有优劣，具体应根据空域、成本、交通、房屋密集程度、植被茂密程度等情况来选择，为用户提供了多种选择方案。