Технология оптимизации цифровой модели рельефа, полученной по данным воздушного лазерного сканирования

Мищенко Ю.А., Мищенко С.А.

Сотрудники ООО "Аэрогеоматика" делятся опытом построения ЦМР по данным воздушного лазерного сканирования - одного из наиболее перспективных на сегодняшний день способов получения топоосновы для проектирования протяженных объектов

Воздушное лазерное сканирование – прогрессивное направление в развитии инженерных изысканий. Результатом работы воздушного сканера является большой массив данных, позволяющий получить на его основе широкий спектр выходной продукции.

Основным направлением применения воздушного лазерного сканирования в ООО «Аэрогеоматика» является создание крупномасштабных карт и планов. Работу c полученными данными можно разбить на несколько традиционных подзадач, таких как создание ортофотопланов, дешифрирование и др. Выше перечисленные задачи носят традиционный характер, но на сегодняшний день малоизученной является задача построения оптимизированной цифровой модели рельефа по данным воздушного лазерного сканирования. Целью данной статьи является описание технологии, разработанной специалистами ООО «Аэрогеоматика» и предназначенной для получения информации о рельефе земной поверхности.

Для построения инженерных планов в настоящее время не достаточно получения одних только горизонталей, необходимо построение непрерывной модели, способной описать высотные характеристики поверхности земли в каждой точке – так называемой цифровой модели рельефа – ЦМР (DEM). Существует два общепринятых метода представления подобной модели – в виде нерегулярной сетки – триангуляции (TIN – поверхности) и регулярной сетки (GRID поверхности). Если первый вариант позволяет более точно описать любой элемент поверхности, то второй больше подходит для обработки полученной поверхности различными методами.

Для получения данных, необходимых для построения ЦМР необходимо провести процедуру классификации (classification) – выбора из облака ТЛО (точек лазерного отражения) точек, отраженных от земной поверхности.

Один из примеров построения ЦМР на основе ТЛО - триангуляция Делоне по все точкам, выделенным в процессе классификации в класс «земля». Построенная таким образом модель зачастую непригодна к дальнейшему использованию, основными причинами чего являются:

  1. Наличие избыточной информации. Связано это с тем, что современные сканеры позволяют получить очень высокую плотность точек, и такая детальность обычно бывает излишней. На рис. 1 представлен продольный профиль длиной 100м, ширина полосы 1м. Коричневым цветом показаны точки, выделенные при классификации в класс «земля».

Рис. 1 Продольный профиль шириной 1м, построенный по ТЛО.

При измерении плотности получен результат около 2-х точек земли на 1м2. Для построения даже крупномасштабных топопланов такая детальность явно излишняя. Горизонтали, построенные по поверхности в формате TIN без какой-либо обработки показаны на рис. 2.

Рис. 2 Горизонтали, построенные по исходной TIN поверхности.

  1. Погрешности классификации. Наиболее часто применяемые алгоритмы классификации основаны на применении ряда методов, которые можно охарактеризовать как геометрические. При их использовании в класс «земля» могут попасть точки, отраженные от низкой растительности, которые сложно даже визуально отличить от точек земли при анализе совместно с ортофотопланом и продольными профилями по ТЛО.

  2. Погрешности лазерного сканирования. Вопрос о точности лазерного сканирования достаточно обширный, поскольку на нее влияет большое количество факторов: динамический характер съемки (сканирование осуществляется с воздушного средства передвижения), погрешности определения геодезических координат точек, ошибки пересчета в различные системы координат и высот и др.

Для создания ЦМР, пригодной к использованию для построения на ее основе горизонталей, в САПР проектировщиками в случае необходимости и в других целях следует применить ряд алгоритмов аппроксимации и удаления шумов. При этом необходимо соблюдение требований руководящих документов, которые допускают корректировку полученных данных в достаточно узком диапазоне при выпуске крупномасштабной картографической продукции.

Существует достаточно большое количество алгоритмов, позволяющих оптимизировать поверхность и отфильтровать шумовые и ошибочные точки, каждому из которых присущи свои плюсы и минусы.

Для достижения наилучшего результата целесообразно сочетание нескольких методов обработки. Перед специалистами ООО «Аэрогеоматика» встала задача разработать такую схему обработки данных, которая могла бы быть легко адаптирована к различным типам рельефа, требованиям к точности и содержательности.

Анализ инструментов, предоставленных для выполнения этих задач в различных программных продуктах компаний, лидеров в разработке программного обеспечения в данной отрасли – Autodesk, Terrasolid, ESRI и др. показал, что необходим комплексный подход к реализации алгоритма, при этом применение имеющихся инструментов без доработки не позволит достичь желаемого результата.

Предлагаемая технология использует в качестве основы для построения оптимизированной ЦМР GRID-поверхность с размером ячейки, позволяющим отобразить все требуемые формы рельефа, особенно на участках с большим уклоном. Эти участки примечательны тем, что плановое смещение какой-либо точки поверхности ведет к большому высотному отклонению.

Технология основана на использовании вспомогательных материалов, производных от исходной поверхности, примерами могут служить специальные модели, описывающие изменение поверхности по заданному признаку (для определения водотоков, хребтов, крутых склонов и др.). Материалы, полученные на основе исходной необработанной поверхности, всегда требуют дополнительной обработки, так как отражают все мельчайшие изменения на ней. Для этого обычно применяются совмещенные алгоритмы аппроксимации и удаления случайных отклонений в -окрестности, где окрестность представляет собой некоторую область, заключающую точки, наиболее приближенные к текущей выбранной при обработке. Размер её выбирается в зависимости от рельефа и плотности исходных ТЛО, отнесенных к классу «земля».

Аппроксимация и фильтрация случайных отклонений производятся по принципу матричной обработки значения регулярной сетки в совокупности с окружающими точками (-окрестность), что не приведет к появлению случайных скачков значений на обработанном материале. В результате уменьшается степень влияния отдельно локализованных областей с резко отличающимся значением, но малой площадью.

Пример обработки карты уклонов описанным методом представлен на рис. 3.

Рис. 3 Карта уклонов – исходная и после обработки.

Технология оптимизации исходной поверхности на основе вспомогательных материалов выглядит следующим образом, см. рис. 4.

Рис. 4 Технология построения ЦМР.

 

Рис. 5 Алгоритм оптимизации.

Применение итерационного подхода позволяет использовать комплекс алгоритмов, внося поправку в их работу на каждом шаге для того, чтобы не привести к выходу за рамки заранее заданного допуска в процессе работы. С одной стороны, это способствует контролю точности, с другой же последующий возврат на этап оптимизации с внесенной поправкой приведет к корректировке окружающих значений в нужном направлении, что поможет избежать резких скачков на результирующей поверхности.

Достоинства описанного алгоритма заключаются в том, что его легко адаптировать к любым требованиям за счет добавления дополнительных вспомогательных материалов и условий. Контроль на каждом этапе оптимизации позволяет гарантировать точность полученной ЦМР.

Описанная технология в настоящее время реализована в ООО «Аэрогеоматика» и используется для построения ЦМР. Применительно к каждому объекту инструмент оптимизации настраивается, выбираются параметры, предложенные пользователю по умолчанию. Полученная в результате применения описанного алгоритма ЦМР удовлетворяет требованиям, предъявляемым к ней как со стороны нормативных документов, регламентирующих точность и детальность картографической продукции, так и с точки зрения дальнейшего ее использования в различных прикладных программах.

В заключении приведен пример использования описанной технологии для построения ЦМР (рис. 6). Красным цветом показаны горизонтали, построенные по поверхности, полученной триангуляцией Делоне по всем точкам, классифицированным как точки земли. Черным цветом показаны горизонтали, построенные по оптимизированной поверхности.

Рис. 6. Пример применения технологии оптимизации.

Литература:

  1. Gonzalez, R. C., and P. Wintz. 1977. Digital Image Processing. Massachusetts: Addison–Wesley.

  2. Hord, R. M. 1982. Digital Image Processing of Remotely Sensed Data. New York: Academic.

  3. Ризаев И. Г., Мищенко С. А. Представление данных лазерного сканирования при инженерных изысканиях, «ГЕОПРОФИ», №5, Москва 2006 г.

  4. Медведев И. М., Данилин И. М., Мельников С. Ф. Лазерная локация земли и леса. Красноярск 2005 г.

  5. Richards, J. A. 1986. Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction. Berlin: Springer–Verlag.