机载激光雷达技术现状及展望

2017-09-07 08:38:43    来源:地理空间信息

摘要:文章介绍了LiDAR 系统的特点,与航空摄影测量技术进行对比。总结当前LiDAR 硬件系统和数据处理的现状和主要趋势。

  2、市场主要硬软件产品

  2.1 主要硬件产品

  早期的商业LiDAR 产品主要由国外垄断,价格十分昂贵。随着硬件技术的发展,很多国内厂商也开始集成LiDAR 系统出售。但总的来说,在固定翼的大飞机平台上的高端设备还是以国外产品为主,国内厂商主要瞄准了无人机等轻小型飞行平台上搭载的LiDAR 设备市场。

  LiDAR 设备的指标很多。很多参数,例如带宽、密度、平面和高程精度等是飞行高度、扫描角、发射频率、扫描频率等的函数,而温度、湿度、人眼安全、测距精度、额定功率等对航线设计的限制不大。本文针对常见机载LiDAR 设备列出最基本的性能参数,如表5[4-9]。

  LiDAR设备的基本参数

  2.2 LiDAR 硬件的发展趋势

  LiDAR 技术的发展主要是硬件引领。目前,硬件技术的发展前沿和趋势主要如下:

  1)型号细分。早期生产商只是提供一种型号的主打LiDAR 设备,通过对参数性能的微调来满足不同项目的需求,但由于各种性能相互制约,很难精确满足某些特殊要求。为此一些厂商将LiDAR 产品型号细分,针对不同需求提供专门的型号。例如,自ALS70 系列开始,Leica 公司就提供3 种不同型号的设备,以分别满足高、中、低空航摄的需求(图1)。国内的很多公司也专门针对无人机平台制造了相应型号的产品[10]。

  2)多激光器LiDAR 系统。借鉴倾斜摄影思路,一些公司将多套激光发射装置集成到一套LiDAR 设备中,相互之间形成夹角,从而扩大扫描宽度,增加点云密度并实现多角度扫描。图2 是Riegl LMS-Q1560设备示意图,系统使用两个相互夹角为28°的激光发器对地面进行扫描[6]。

  Leica 公司ALS70 系列产品

  图1 Leica 公司ALS70 系列产品

  LMS-Q1560 设备扫描示意图

  图2 LMS-Q1560 设备扫描示意图

  3)多波束LiDAR 系统。传统的LiDAR 系统主要针对陆地地表信息采集所用,其波长位于近红外附近(如Leica、Optech 等公司的主流产品)。随着用户的增加,很多用户的应用目标不仅是陆地表面,还有水域、森林等,而探测这些目标有其最适宜的波段,例如,对水底的探测就应该使用绿光波段,这样才能穿透水体[11](近红外激光会被水吸收)。值得一提的是,搭载绿光波段的测深LiDAR 系统在国外应用较好,我国由于水质较差,测量深度有限。

  4)无人机LiDAR 系统。随着无人机低空遥感技术的兴起,针对其需求而研制的无人机LiDAR 系统也大量出现,尤其是国内厂商大多重点研发此类产品。一方面是我国的无人机低空遥感市场的需求,另一方面也是由于此类LiDAR 系统要求相对较低,国内厂商容易赶上国外厂商的脚步。由于重量和体积的限制,无人机LiDAR 系统的精度有限,在数据采集和处理时需要增加外业工作量以保证精度,同时,带宽较窄,采集效率较低。因此,无人机LiDAR 系统目前只是在一些特定行业有较好的应用。

  5)组件式LiDAR 系统。LiDAR 系统传统上都配备光学数码相机,主要用于提供目标的纹理信息。随着用户的增加,很多需求不仅需要纹理信息,还需要特定光谱的信息。例如,林业应用就需要高光谱数据的配合使用。有些需求,需要高精度的测量相机等。因此,组件式、可插拔的LiDAR 系统也是一个重要的发展方向。可以针对不同的应用目标,快速装载或卸载对应的传感器。图3 是武汉大学与中科院上海技物所等单位研制的组件式LiDAR 系统样机。

  组件式LiDAR 系统方案及样机

  图3 组件式LiDAR 系统方案及样机

  6)一体化LiDAR 探测模式。基于激光测距设感技术已成为当前遥感的重要内容,星载、机载、车载和地面的激光雷达设备已经非常成熟。此外还出现用于室内激光测量的推车式、背包式系统,如在狭窄街道测量的装载在三轮车、摩托车上的激光测量系统,以及用于铁道测量的装载在火车车厢上的激光测量系统等,不仅有助于探测不同特点的空间目标,而且可以对同一目标进行综合探测,提供不同角度、密度、大小的点云数据。这种多平台、多角度、多特征的激光雷达探测方式,成为一体化LiDAR 探测模式,这对于更全面和细致地描述和理解空间目标具有重要价值。

  2.3 市场主要软件产品

  LiDAR 软件研发工作比硬件发展要落后。美国摄影测量与遥感学会(ASPRS)发布通用的LAS 格式后,不依赖于硬件厂商的通用LiDAR 数据处理软件才得以发展。目前市场上的LiDAR数据处理软件大致有如下类型:

  1)专业LiDAR 数据处理平台。由专门的数据处理软件公司研制,提供LiDAR 数据处理的全部功能,通用型和稳定性比较好。目前市场上主流LiDAR 数据处理软件是TerraSolid 公司生产的TerraSolid 系列软件,占有绝对领先的市场份额。由于其基于Microstation 平台开发,在支持大数据量以及整体价格上令人难以接受。国内也有类似公司提供相应的软件。

  2)通用平台的LiDAR 数据处理模块。很多通用遥感数据处理平台提供了LiDAR 数据处理模块,例如Esri公司的ArcGIS 平台软件提供LP360 模块; Intergraph、Autodesk 等公司也有相应的LiDAR 数据处理模块。这些模块都依赖于其支撑平台,独立性较差。尤其是很多模块需要将点云数据转换为其平台使用的数据格式才能方便使用,转换后会丢失很多点云数据的优势和特点。

  3)硬件厂商配备的处理模块。一些硬件制造商也有自己的LiDAR 数据处理模块,这些模块功能较弱,大多集中在浏览场景、检查密度等一般性功能。在面对更专业的应用时,厂商会推荐用户使用通用或专业的数据处理软件。也有一些国内厂商在生产硬件的同时,研发了功能较为全面和强大的LiDAR 数据处理软件,例如,北京数字绿土、武汉海达数云等。

  4)科研单位的数据处理软件。很多科研单位都专注于LiDAR 数据处理和产品生产,研发一些软件。这些软件大多从底层开发,具有LiDAR 数据处理的基本能力,同时在不断试验和完善新的算法和功能,由于没有面向市场,其稳定性和通用性等较差。

  2.4 LiDAR 数据处理软件的发展趋势

  相对硬件技术的快速发展,LiDAR 数据处理的软件技术有些落后,影响了LiDAR 技术应用的深度和广度。总的来说,有如下趋势:

  1)加快处理速度。LiDAR 数据体量较大,个别文件多达数G,在处理时需要充分发挥GPU、集群等硬件性能,同时还需要有好的数据组织、优化算法等,这样才能保证数据处理的快速、高效,体现LiDAR 技术的优势。

  2)提高产品质量。目前LiDAR 数据产品已经能满足一般需求,但很多细节不完善。例如,能够比较快速地生产DEM,但在整个过程中需要大量的参数设置,这些参数大多是经验值,要反复试验,不仅耽误时间,还常常因为参数的不妥造成产品质量较差,需要大量手工编辑;生产DOM 也是如此,精配准、接边、匀光等步骤都需要熟练作业员人工干预。因此,研制好算法,提供好交互工具、质量检查方法等,是未来完善LiDAR 数据处理软件的重要趋势。

  3)丰富数据产品。LiDAR 数据已经能够生产所有的基础测绘产品,也能提供一些其他的三维信息产品,但还远远不够。如何充分发挥三维点云数据的优势,与行业相结合,生产更多的专题产品,是LiDAR 处理软件面临的巨大挑战。这不仅需要在理论和算法上创新,更需要深入行业,掌握行业应用的需求和规律,实现产品的创新。例如,铁三院针对铁路行业的需求和LiDAR 数据的优点,研制生产了数字正射影像地形图(图4),满足专业需求[12]。

  数字正射影像地形图

  图4 数字正射影像地形图

  4)提升多源数据处理能力。正如LiDAR 硬件向着一体化LiDAR 系统发展,LiDAR 软件也应该向着能处理多种数据源的方向发展。不仅包括不同平台的点云数据的处理,还要能处理多时相的点云数据,以及多时相的光学等传感器的数据,这样才能更好实现信息提取、目标识别和变化检测等功能,为包括地理国情监测等在内的各项行业应用服务。

  3、总结和展望

  目前LiDAR 硬件技术飞速发展,行业应用不断拓展和深入,激光遥感技术正处于快速发展阶段。在具体研究和应用中,需要注意的重点有:

  1)实践性的基础研究。LiDAR 技术是实用型技术,最终目标应满足用户生产需求,但目前还有很多基础问题需要在生产实践中不断实验才能解决。例如,点云密度问题。DEM 生产行业规范规定点云的密度要求,但在实践中该密度很难保证产品质量;有些单位则要求达到每m2 几十个点的点云密度,增大了数据采集的困难和成本,也带来数据处理的不便。因此,有必要研究不同产品对点云密度的最低要求。这个问题不仅取决于产品的质量需要、生产便利,还取决于成本控制以及硬件能力,需要不断在实践中研究和修正。

  此外,基站布设、质量控制等生产问题也存在上述情况,其解决方法不仅需要理论的论证,更需要生产的实践。

  2)创新性的应用研究。目前,LiDAR 数据主要用于生产基础测绘产品和简单的三维产品,而这些产品目前已有成熟的技术、方法、流程和规范。因此, 很多生产单位无法认同LiDAR 技术的先进性,这是目前急需突破的关键。值得注意的方向是基于LiDAR 数据和DEM 数据的三维变化检测,如果能有突破,将会对LiDAR 技术的应用带来巨大进展。


  参考文献

  [1] 李树楷. 遥感时空信息集成技术及其应用[M]. 北京: 科学出版社,2003

  [2] 汪凌. 机载激光地形测量: 一种经济有效的地形测量新技术[J].测绘科技通讯,1997(3):15-17

  [3] 赖旭东. 机载激光雷达基础原理与应用[M]. 北京: 电子工业出版社,2010

  [4] Leica Geosystem. Leica_ALS80_HP_ProductSpec_en [EB/OL].

  [5] Optech. ALTM Galaxy T1000 Airborne Lidar Terrain Mapper[EB/OL]. 

  [6] RIEGL. Terrestrial Scanning Airborne Scanning RIEGL LMS-Q1560 [EB/OL].    [7] Trimble. Aerial Mapping Trimble AX60 [EB/OL]. 

  [8] 数字绿土. LiEagle [EB/OL]. 

  [9] 海达数云. 移动测量系统服务案例 [EB/OL]. 

  [10] Leica Geosystem. Leica_ALS80_HP_ProductSpec_en [EB/OL].

  [11] 秦海明, 王成, 习晓环, 等. 机载激光雷达测深技术与应用研究进展[J]. 遥感技术与应用,2016,31(4):617-624

  [12] 王长进. 机载激光雷达铁路勘察技术[M]. 北京: 中国铁道出版社,2010


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