Особенности камерального составления топокарт по данным воздушного лазерного сканирования

Слепченко А.Л.

Контроль ортофото и классификации

Важным вопросом обработки данных аэрофотосъемки (АФС) является контроль качества ортотрансформирования фотоизображений. При совместном использовании данных воздушного лазерного сканирования (ВЛС) и АФС эта проблема особенно остра, поскольку может привести к коллизиям. С другой стороны, как раз наличие двух источников позволяет обеспечить проверку этапа получения ортофотоизображений (ортофото). Для этого достаточно выделить слой точек лазерных отражений (ТЛО), близких к уровню земли и представить в виде растра или точек в совмещении с ортофото. При этом может быть применена расцветка по относительной высоте или же представление светотеневой модели. Оба варианта позволяют по точкам читать контура строений и «околоземные» объекты, например стоящие машины. Степень соответствия точек и ортофото и дает оценку качества ортотрансформирования, а также позволяет легко обнаружить грубые ошибки уже на стадии входного контроля (рис. 1).

Также легко и наглядно находятся и ошибки в классификации ТЛО. Расцветка точек по относительной высоте ниже нуля дает точки, которые должны были попасть в класс земли, но не попали (рис. 2).

В случае применения отдельных ортотрансформированных снимков метод, естественно, тоже является актуальным.

Здания и сооружения

Известно, что ТЛО обладают такой характеристикой, как порядок отклика сигнала, что создает важнейшее преимущество воздушному лазерному сканированию – пробиваясь через растительность, последний отклик обычно получается от земли, что дает возможность строить рельеф, или от зданий, что позволяет получать их контуры при камеральной обработке в отличие от фотограмметрического метода, когда закрытые растительностью здания и сооружения не читаются. Для этого необходимо отобрать «последние» отклики в той области, где присутствуют не единственные отклики (рис. 3).

Также интересной особенностью ВЛС является корректное плановое положение ТЛО, что исключает «завалы», характерные для фотосъемки. Если рассредоточенная застройка позволяет видеть основание зданий и сооружений, то при средней и высокой плотности остается ориентироваться на крыши, которые имеют завал прямо пропорциональный высоте сооружений и тени, которых зачастую может не быть. Также определенные трудности представляет стыковка на ортофотоплане снимков с завалами в разные стороны. Видя же ТЛО от крыш, можно быть твердо уверенным в корректности их планового положения. При этом стоит учитывать наличие козырьков, навесов и других выступающих относительно основания элементов. Применяя расцветку по относительной или абсолютной высоте, можно наглядно отслеживать разницу высот, зачастую не видимую по фотоснимку (рис. 4). Также при дешифровке ортофотоплана в заблуждение может ввести сооружение со стенами, но без крыши, что четко читается «по точкам».

Такие «надземные» сооружения, как воздушные газопроводы, навесы, а также некоторые лестницы в случае отсутствия тени очень тяжело нанести корректно, опираясь же на точки, мы не только получаем достоверное плановое положение, но и отслеживаем в частности переходы высот, не различимые по фотоизображениям (рис. 5). Также могут быть определены ворота более высокие, чем забор, если и те и другие имеют существенную толщину.

Заборы, здания и сооружения из-за невозможности строго вертикальной съемки по всей территории приводят к возникновению «теневых зон» облака ТЛО. С одной стороны это позволяет определять наличие высокого объекта (например, бетонного забора), но с другой говорит об отсутствии данных в этой области по рельефу в частности. Так в такой области может проходить канава, не подтверждаемая точками «земли». Аналогично подпорная стенка с теневой зоной превращается в откос.

Контуры растительности

Одной из задач камерального дешифрирования аэросъемки является определение контуров растительности. Особенностью воздушного лазерного сканирования является наличие нескольких откликов сигнала, излучаемого лазером, от объектов на земной поверхности. Это свойство в частности позволяет идентифицировать древесную растительность, поскольку обычно ветки и листва, а также хвоя позволяют сигналу «пробиться» далее первого отклика в отличие, скажем, от крыши здания или асфальта. Хотя, конечно, встречаются и исключения: так отклик от ветки или ствола вполне может быть единственным. В свою очередь стеклянные козырьки, парники, водная поверхность могут давать первый из нескольких откликов, не являясь растительностью, но такие случаи можно считать исключением. Программное обеспечение TerraSolid имеет возможность классификации ТЛО в зависимости от порядка отклика (рис. 6).

Таким образом, мы имеем возможность не только выделить облако отражений от растительности, но и получить именно верхний ее слой (растительности), что позволяет перейти к решению проблемы определения высоты растительности. Что касается низкой и средней (например, кустарниковой) растительности, то ее можно «отсечь», исходя из близости с «землей», то есть точками, классифицированными как «земля», дающими представление о рельефе местности.

Для оператора, создающего топографический план на основе данных лазерного сканирования и цифровой аэрофотосъемки, информация о растительности может быть представлена несколькими вариантами. Самое простое – это сформировать растр по разности высот между «землей» и верхними отражениями с определенным шагом (например, 2 м), на котором оператор видит области лесных и кустарниковых массивов и имеет возможность определить высоту растительности в том или ином месте.

Для лесных массивов при таком подходе налицо несколько проблемных моментов: граница прослеживается для крон деревьев, а не стволов, как того требует топографическая съемка; градация по высоте – как формирование контуров, так и определение мест простановки характеристик, да и самой высоты, является неоднозначной и субъективной деятельностью – можно так, а можно по-другому, при этом оставаясь в рамках исходных данных.

Обработка «первых» откликов в данном случае смотрится немного лучше. Она позволяет более достоверно получить «верхние» точки. Усреднение в пределах определенного допуска (например, 2 м) дает плавную и непрерывную поверхность растительности, которую можно представить в виде растра и даже в виде изолиний (рис. 8).

С учетом того, что обычно верхняя точка дерева более-менее соответствует его стволу в плановом положении (за исключением расположенного на склоне наклонного леса), обработка данных может привести к более корректному определению контура леса. Для этого необходимо определить самые верхние точки на удалении средней ширины кроны дерева, а дальнейшую обработку вести внутри полученной области, что также позволяют сделать инструменты TerraSolid, как и получение векторных границ областей леса при заданном ограничении максимальной длины отрезка границы (рис.9).

И, наконец, альтернативой «растрового» представления данных служит непосредственное использование прореженных точек уже в среде составления топоплана (в частности, Civil 3D), причем управление размером точки позволяет добиться наиболее наглядного отображения, а работа с необходимой в данный момент областью избежать определенной громоздкости растровых данных (рис. 10). Однако такой вариант требует дополнительного программного обеспечения.

Покрытия

ТЛО обладают в том числе и такой характеристикой как интенсивность отражения, что позволяет отличать разный характер поверхностей, находящихся на одном уровне. Примером могут служить дорожки в парках. Без применения ВЛС распознать такие объекты под кронами деревьев просто невозможно. Применив же расцветку по интенсивности, можно определить контуры дорожек.