择要：大地三维激光扫描技巧能迅速猎取高压铁塔表面数据，但简单浮现数据盲区；无人机歪斜照相衡量柔软性与柔软性高，但受掌握点和航高档要素限制，取得的数据精度较低。文章团结大地三维激光扫描技巧和无人机歪斜照相技巧收罗高压铁塔三维空间数据，并实行测绘与三维建模，对垂向差池精度较量解析，取得两种网格模子满意数据合并请求。同时，采纳垂向差池对点云精度与差池量的巨细区间散布较量，经过标识掌握点拼接校对，使无人机影象点云的精度得以升高。
关键词：大地三维激光扫描；无人机歪斜照相；高压铁塔；精度解析
01引言大地三维激光扫描技巧也许迅速猎取高压铁塔表面的三维坐标数据，具备精度高、数字化、高效率、实用性广等特色。但是，由于地形的束缚，盲区每每难以搜集数据。无人机歪斜照相衡量具备高柔软性、柔软性和平安性的益处，低空功课也许取得高分辩率图象，而且周期短、效率高，其也许迅速便利地猎取各样高压铁塔与地形数据，但由于掌握点和航高档要素的影响，取得的铁塔数据精度较低。经过将上述两种技巧上风互补，造成了一种高效率、高精度、全方位的高压铁塔衡量与三维建模的计划。
由于高压铁塔表面形态不完好，需激光扫描点云数据与无人机影象数据合并般配。文章经过在高压铁塔扫描地域中配置同名标识点，从新校对无人机影象数据同名点坐标，采纳不同地方和不同数目的掌握点，对无人机歪斜照相高压铁塔三维模子与大地三维激光扫描三维高压铁塔模子，采纳垂向差池对点云精度实行比较，并解析垂向方位差池量的巨细区间散布，肯定无人机影象点云的拼接精度。
02三维激光扫描与无人机影象点云精度较量经过在扫描地域配置3个以上同名标识掌握点及大地三维激光扫描测站，收罗无人机歪斜影象和三维激光扫描点云数据，使扫描点云与无人机影象数据统一在统一坐标系中。由于三维扫描数据与无人机影象数据对掌握点精度请求较高，采纳了高精度全站仪TCA实行大地标识点坐标衡量，做为无人机影象空三掌握点与激光扫描测站点坐标。
2.1大地三维扫描点云数据解决
行使RIEGLVZ大地三维扫描仪和RiSCANPRO扫描软件，大地三维激光扫描仪采纳仪器内部坐标系，坐标原点为仪器重心，屡屡扫描数据由于仪器的架设地方不同于是坐标系不同，故要将不同测站的影象统一到类似的坐标系下。以第一站影象为基准，实行影象拼接。实行扫描数据的加载、扫描站坐目标导入、数据粗拼和精拼、点云数据的过滤和导出，点云铁塔结果如图1所示
图1铁塔点云数据
2.2无人机影象点云数据解决
无人机影象由ContextCapture软件解决，经过几多校对、空三加密、图象般配等解决，计较出高密度像素点云。经过导出LAS点云数据，导入GeomagicQualify软件，设立像素点云数据的测试比较网格模子。
2.3无人机影象网格模子与全站仪坐标较量
采纳大疆精灵4Pro无人机与Altizure操控APP实行歪斜照相衡量，航行配置航高为50m，航向堆叠度为80%，旁向堆叠度为70%，相机歪斜角为45°，对陡坡实行了正射与歪斜5个方位的航带照相。在平川和坡度上配置10个记号掌握点，拔取个中6个做为空三掌握点。激光扫描与无人机高压铁塔点云合并数据如图2所示。
图2激光扫描与无人机高压铁塔点云合并数据
无人机影象网格模子与全站仪坐标较量如表1所示。
由表1也许看出，位于平川上的标识点过错小于高压铁塔上的标识点过错，且空三掌握点的过错小于非空三掌握点的过错。X和Y的中过错别离为0.m和0.m。XY平面过错为0.m，高程Z的中过错为0.m，k7掌握点Z值的最大过错为0.m，阐明模子对高程过错影响更大。
2.4三维扫描数据与无人机影象网格模子较量
将大地三维激光扫描数据和无人机点云铁塔数据别离导入GeomagicQualify软件。以三维激光扫描数据为参考，无人机影象数据为较量目标，对模子表面实行三维精度比较。
两组数据垂向方位的剖面临譬喻图3所示。三维激光点云与影象点云的垂向差池量散布较为平均，且差值在统一个方位上，但两种模子存在肯定的歪斜量。详细差池区间散布规律如表2所示。由表2可知，在重心地域的-0.02与+0.02的差池值占43%，最大区间的差池不超出±0.m，而且散布数目较少。经过截面点云区间散布的垂向差池较量，大地三维激光扫描数据和无人
机点云数据主重心云差池在±0.02左右，阐明经过标识掌握点的校对，无人机影象点云数据精度也许靠近三维扫描点云精度。
图3激光扫描与无人机点云铁塔模子垂向差池较量
03完毕语三维网格模子与保守单点比拟具备更周全的比较结果，由于三维激光扫描设立网格模子精度更高，以扫描点云设立网格模子为参考模子，比较无人机影象网格模子地方，三维比较显示两种网格模子具备肯定差池。标识掌握点的布局对网格模子的精度有很大的影响，标识掌握点应尽可能散布在测试地域周遭，按肯定的密度平均散布，遮蔽周全高压铁塔地域。无人机低空歪斜照相数据在平川上的精度要高于在铁塔上的精度。空三掌握点的测站，相近散布的点云数据精度较高，最高可达1cm，能满意三维激光扫描与无人机影象数据的合并请求。
文章转载于：工程前沿2第8期
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