基于机载LiDAR数据的公路勘测设计方法

摘要

本发明属于一种基于机载LiDAR数据的公路勘测设计方法，包括以下步骤：步骤1、对LiDAR数据进行分块预处理，步骤2、对LiDAR数据建立索引，步骤3、提取LiDAR数据的地形因子，步骤4、计算公路的纵断面，步骤5、计算公路的横断面，本发明直接利用LiDAR数据作为原始数据，计算公路设计中所需的纵横断面，实现了LiDAR数据直接生成公路纵横断面，省去了生成DOM和DEM的步骤，避免了因数据处理产生的精度损失，提高了公路勘测设计的效率，缩短公路勘测设计的时间，同时顾及地形地貌对纵横断面的影响，综合考虑了沿线自然地形、地质、水文、气候等因素对公路勘测设计造成的影响，对地形变化自适应，方法实用性高，易于实现，满足公路勘测设计行业的需求。

说明书

技术领域

本发明属于测绘和公路勘测技术领域，尤其涉及一种基于机载LiDAR数据的公路勘测设计方法。

背景技术

LiDAR—Light Detection And Ranging，即光探测与测量。是利用GPS（Global Position System）和IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量装置）机载激光扫描。其所测得的数据为数字表面模型(Digital Surface Model, DSM)的离散点表示，数据中含有空间三维信息和激光强度信息。LiDAR大致分为机载和地面两大类，其中机载激光雷达是一种安装在飞机上的机载激光探测和测距系统，可以量测地面物体的三维坐标。机载LiDAR是一种主动式对地观测系统，是九十年代初首先由西方国家发展起来并投入商业化应用的一门新兴技术。它集成激光测距技术、计算机技术、惯性测量单元(IMU)/DGPS差分定位技术于一体，该技术在三维空间信息的实时获取方面产生了重大突破，为获取高时空分辨率地球空间信息提供了一种全新的技术手段。它具有自动化程度高、受天气影响小、数据生产周期短、精度高等特点。机载LiDAR传感器发射的激光脉冲能部分地穿透树林遮挡，直接获取高精度三维地表地形数据。机载LiDAR数据经过相关软件数据处理后，可以生成高精度的数字地面模型DTM、等高线图，具有传统摄影测量和地面常规测量技术无法取代的优越性，因此引起了测绘界的浓厚兴趣。机载激光雷达技术的商业化应用，使航测制图如生成DEM、等高线和地物要素的自动提取更加便捷，其地面数据通过软件处理很容易合并到各种数字图中。

随着以GPS、RS、GIS技术为基础，以现代高分辨率卫星对地观测、全球重力场模型及空间信息分析技术为核心的对地观测技术的发展，全球定位系统、航测遥感、高分辨率卫星在公路的规划、勘察、设计和信息化管理中得到了广泛的应用。由于实际公路勘测过程中对高程和效率的高要求，GPS-RTK(GPS-Real Time Kinematic)、高分辨率遥感技术、常规航测及低空航测精度都难以满足公路测量的要求和建立公路数据库的任务。如今在国外，机载LiDAR系统已经用于公路的勘测设计和维护。当前，虽然国内也引进了LiDAR设备与技术，在公路勘测选线、线路设计中已经得到了应用，但多数还需采用成熟的LiDAR数据处理软件先得到DEM、DOM和DLG等产品，然后再将这些数据处理产品导入设计软件进行公路的勘测和纵横断面设计等工序，这样以来，由于增加了数据处理过程，必然会影响到精度的测量结果，同时增加了公路勘测的工序，减低了公路勘测的设计效率。此外，现有的公路纵横断面设计和生成往往没有综合考虑各方面的因素和要求，易造成公路勘测工作成本高，工期长，精度和质量要求得不到保证。

发明内容

本发明目的在于克服现有技术中存在的不足而提供一种基于机载LiDAR数据的公路勘测设计方法，在顾及地形地貌影响的同时，省去了生成DOM和DEM的步骤，避免了因数据处理产生的精度损失，提高了公路勘测设计的效率，满足了公路勘测设计行业的需求。

本发明的目的是这样实现的：

一种基于机载LiDAR数据的公路勘测设计方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1）、对LiDAR数据进行分块预处理：首先，通过对LiDAR数据的遍历或查询元数据，得到LiDAR数据的坐标范围，然后，设置LiDAR数据分块的网格大小，最后，根据LiDAR数据块的大小，计算每一块的范围，据此计算每块存储的文件名并将该范围内的点云存储为文件；

步骤2）、对LiDAR数据建立索引：首先，根据步骤1得到的LiDAR数据坐标范围和网格大小建立第一层索引，然后，对每块内的LiDAR点云数据建立第二层空间索引，第二层索引采用KD树索引，实现数据的存储和查询，最后，将第二层索引与第一层索引进行空间关联，将第二层索引的信息关联到第一层索引的对应位置；

步骤3）、提取LiDAR数据的地形因子：根据LiDAR数据及其索引依次提取各LiDAR数据块的地形因子；

步骤4）、计算公路的纵断面：根据LiDAR数据及索引提取纵断面，根据公路设计规范对各地形因子进行建模，从而对纵断面进行局部自适应调整；

步骤5）、计算公路的横断面：根据LiDAR数据及索引提取横断面，根据公路设计规范对各地形因子进行建模，从而对横断面进行局部自适应调整。

所述的LiDAR数据块的地形因子包括坡度、坡向、坡长、平面曲率、剖面曲率、地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数、地表切割深度。

所述的网格采用增量式方法进行划分，

Newlat=Lat+AddLat

Newlon=Lon+AddLon

式中NewLat和NewLon是当前一个网格右下角坐标，Lat和Lon是前一个网格右下角坐标，AddLat和AddLon是网格划分增量。

所述的步骤4中的计算公路纵断面包括以下子步骤：

①从公路主线起点开始，每隔L米（L根据具体情况设定）获取公路主线上的点V_i(X，Y)，

②基于LIDAR点云数据，利用索引，查询以V_i点为圆心，以R为半径的圆内的点，取其高程的距离加权平均值作为V_i点的高程 ，得到纵断面数据的第i个点V_i(X，Y，Z)；

③重复①②步骤，直到达到公路主线的终点；

④将在公路主线上取到的n个点V₁，V₂，…，V_i，…，V_n依次连接，即可得到该公路的初始纵断面数据；

根据公路设计规范对各地形因子进行建模，由地形建模结果对纵断面进行局部自适应调整。

所述的步骤5中的计算公路横断面包括以下子步骤：

沿公路主线，从公路起点开始，每隔L米取公路上的点，最终得到点W₁，W₂，…，W_i，…，W_n ；

过点W_i作垂直于该点所在公路直线段的垂线段V，设定垂线段长度为S（S根据具体情况设定）米，且点W_i为垂线段的中点。从线段V一端开始，每隔s（s根据具体情况设定，）米取点，得到点P₁，P₂，…，P_n ，基于LiDAR点云数据以及建立的索引，获取以P_i点为圆心，R为半径的圆内的所有的点，求其高程的加权平均值作为P_i的高程。重复这一步，最终获取该垂线段V上所有点P₁，P₂，…，P_i，…，P_n的高程值H_i ，H₂ ，…，H_i ，…，H_n ，以及横断面数据的坐标（V₁ ，H_i），（V₂ ，H₂），…，（V₁ ，H_i），…，（V_n，H_n），其中v_i是P_i到垂线段起点的距离，H_i为该点的高程值，将点P₁，P₂，…，P_i，…，P_n依次连接，即可得到点W_i处公路的初始横断面数据；

根据公路设计规范对各地形因子进行建模，由地形建模结果对横断面进行局部自适应调整；

④重复第步骤，直到生成所有点W₁，W₂，…，W_i，…，W_n的横断面数据，并将各个点的横断面数据依次由下而上进行排列，即得到了该公路的横断面数据。

本发明具有如下积极效果：

1，本发明直接利用LiDAR数据作为原始数据，通过划分数据块来构建用于快速检索的两层索引机制，计算公路设计中所需的纵横断面，实现了LiDAR数据直接生成公路纵横断面，提高了公路勘测设计的效率，缩短公路勘测设计的时间；

2，本发明严格符合《公路工程技术标准》的相关规定，充分顾及地形地貌对纵横断面的影响，综合考虑了沿线自然地形、地质、水文、气候等因素对公路勘测设计造成的影响，对地形变化自适应，方法实用性高，易于实现；

3，本发明从经济角度出发，尽量考虑填挖均衡，以此降低工程造价，并适当考虑公路建设运输工具的需要，因此顾及地形特征的同时利用LIDAR点云直接构建公路勘测设计中的纵横断面，省去了生成DOM和DEM的步骤，避免了因数据处理产生的精度损失，提高了公路勘测设计的效率，进而以满足公路勘测设计行业的需求。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

实施例1，如图1所示，一种基于机载LiDAR数据的公路勘测设计方法，包括以下步骤：

步骤1）、对LiDAR数据进行分块预处理，该步骤进一步包括以下子步骤：

 ①通过对LiDAR数据的遍历或查询元数据，得到LiDAR数据的坐标范围；

②设置合适的LiDAR数据分块的网格大小，如1KM*1KM；

③根据LiDAR数据块的大小，计算每一块的范围，据此计算每块存储的文件名并将该范围内的点云存储为文件。本方法采用增量式的方法进行网格划分。

Newlat=Lat+AddLat

Newlon=Lon+AddLon

式中NewLat和NewLon是当前一个网格右下角坐标，Lat和Lon是前一个网格右下角坐标，AddLat和AddLon是网格划分增量。

步骤2）、对LiDAR数据建立索引，该步骤进一步包括以下子步骤：

 ①根据步骤1得到的LiDAR数据坐标范围和格网块大小建立第一层索引；

 ②对每块内的LiDAR点云数据建立第二层空间索引，第二层索引采用KD树索引技术，实现数据的存储、查询；

 ③将第二层索引与第一层索引进行空间关联，将第二层索引的信息关联到第一层索引对应位置。

步骤3）、提取LiDAR数据的地形因子，提取LiDAR数据的地形因子：根据LiDAR

数据及其索引依次提取各LiDAR数据块的地形因子，包括坡度、坡向、坡长、平面曲率、剖面曲率、地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数、地表切割深度等。

步骤4）、计算公路的纵断面，该步骤进一步包括以下子步骤：

 ①从公路主线起点开始，每隔L米（L根据具体情况设定）获取公路主线上的点V_i(X，Y)，

    ②基于LIDAR点云数据，利用索引，查询以V_i点为圆心，以R为半径的圆内的点，取其高程的距离加权平均值作为V_i点的高程 ，得到纵断面数据的第i个点V_i(X，Y，Z)；

    ③重复①②步骤，直到达到公路主线的终点；

    ④将在公路主线上取到的n个点V₁，V₂，…，V_i，…，V_n依次连接，即可得到该公路的初始纵断面数据；

 根据公路设计规范对各地形因子进行建模，由地形建模结果对纵断面进行局部自适应调整。

步骤5）、计算公路的横断面，该步骤进一步包括以下子步骤：

 沿公路主线，从公路起点开始，每隔L米取公路上的点，最终得到点W₁，W₂，…，W_i，…，W_n ；

 过点W_i作垂直于该点所在公路直线段的垂线段V，设定垂线段长度为S（S根据具体情况设定）米，且点W_i为垂线段的中点。从线段V一端开始，每隔s（s根据具体情况设定，）米取点，得到点P₁，P₂，…，P_n ，基于LiDAR点云数据以及建立的索引，获取以P_i点为圆心，R为半径的圆内的所有的点，求其高程的加权平均值作为P_i的高程。重复这一步，最终获取该垂线段V上所有点P₁，P₂，…，P_i，…，P_n的高程值H_i ，H₂ ，…，H_i ，…，H_n ，以及横断面数据的坐标（V₁ ，H_i），（V₂ ，H₂），…，（V₁ ，H_i），…，（V_n，H_n），其中v_i是P_i到垂线段起点的距离，H_i为该点的高程值，将点P₁，P₂，…，P_i，…，P_n依次连接，即可得到点W_i处公路的初始横断面数据；

 根据公路设计规范对各地形因子进行建模，由地形建模结果对横断面进行局部自适应调整；

 ④重复第步骤，直到生成所有点W₁，W₂，…，W_i，…，W_n的横断面数据，并将各个点的横断面数据依次由下而上进行排列，即得到了该公路的横断面数据。

    以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用以限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。