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Trimble,TX8三维激光扫描仪在山地面积计量中的应用

时间:2023-12-24 15:45:01 来源:网友投稿

谷田平

(1.河南省计量科学研究院,河南 郑州 450000;
2.国家水表质量监督检验中心,河南 郑州 450000)

山地地形测绘和面积计量一直是测绘和计量工作者难以完善解决的问题,山地地形面积、体积测绘计量环境复杂,干扰因素众多,劳动强度较大,致使许多山地表面积及相关数据无法高效准确地获得,这就为光学测绘计量提出了更高的要求。三维激光扫描技术是20世纪90年代中期出现的新技术,又被称为实景复现技术[1]。其通过激光高速扫描测量的方法,高分辨率大范围地快速获取被测对象的三维坐标数据。目前其在文物建设数字化还原保护,工业测量搬迁,土木工程建设等领域应用较多,较少应用于大面积山地测量,本文通过利用Trimble TX8三维激光扫描仪对某山地进行三维扫描建模,可以高效准确地获得该山地表面积计量数据,并构建三维模型图,进一步拓展了三维激光扫描仪的应用实例。

三维激光扫描仪如图1所示,与全站仪工作原理相似,用微电机进行水平和垂直方向的旋转,用激光作为光源进行测距[2-8]。在仪器工作过程中,首先通过利用测量水平角的反射镜和测量天顶距的反射镜同步、快速而有序地旋转,将激光脉冲发生体发出的窄带激光脉冲依次扫过被测领域,测距模块逐一测量激光脉冲的空间距离,同时扫描控制模块和测量每个脉冲激光的水平角和天顶距[9-15],最后按空间极坐标构建分析计算出扫描的激光点在被测物体上的三维坐标。

图1 Trimble TX8三维激光扫描仪

Trimble TX8具有360°×317°的视场扫描角和每秒1 000 000点的数据获取速度,可以在3 min内完成一次典型的测量测绘任务。TX8在其整个120 m量程范围内均可以保持高准确度测量,同时,在进一步升级配置后,其测程更可扩展至340 m。通过Trimble TX8三维激光扫描仪及Trimble自行开发的Trimble Realworks点云处理软件的结合,可以快速准确地实现各类地形测绘及拼接建模,进一步获取相关的信息数据。

对规则几何形状且分割面少的地形环境,传统的面积测量可以较为准确、高效地测得相应数据,但对于山地特别是有遮挡物和梯田及其他复杂地形的测量,想要达到一定的准确度,具有良好的复现性,则会效率极低,本次测量的地形如图2所示。

图2 山地面积计量三维建模

测量的面积为整个山体的表面积,包括梯田斜坡面积等,对于近10万m2的地形测量而言是极为复杂的。如果采取传统方法通常需要5~8个工作日完成,且不能完整地绘出山地模型,复现性差且准确度不高。而利用Trimble TX8三维激光扫描仪进行扫描,可以充分发挥其计量准确度高,捕捉信息全等特点,并能进行有效的三维建模,分析出等高线,利用三角格体积面积计算法求出整个计算区域的体积值和表面积值。本次测量采用Trimble TX8三维激光扫描仪进行扫描建模,共架设了32个站点,如图3所示,对细节部分采取密集架站模式,全程共架设站点32处,采集有效数据100多亿个,利用Realworks对各架站数据点进行实际拼接,得到三维建模图。

图3 架站位置布置图

本次测量通过围尺和全站仪分别进行了不同测量点的周长计算,得到周长数据与三维激光扫描法数据比对见表1。

表1 不同测量方法山地周长对比 mm

从表1中可以看出,运用Trimble三维激光扫描仪测量计算出的周长与普通测量方法测量的数据比较接近。山地周长与表面积测量均与测量点数量相关,在进行山体表面积计算测量中,结合天宝自行开发的Realworks进行三角网格化建模分析计算面积,创建三角网格8000余个,并计算出山地表面积为93 875.862 m2,如图4所示。另外运用全站仪分别进行架站测量,并通过对整个山地进行人为三角网络分隔进行山地表面积计算,并对不同个数的三角网络分隔计算出山地表面积,与三维激光扫描仪数据进行比较,具体数据见表2。

表2 全站仪不同网格数与三维激光扫描仪山地表面积计算的数据比较

图4 三角网格法表面积计算建模

从表2可见,全站仪人工三角网格划分的数量越多,与三维激光扫描仪利用Realworks计算得到的山地表面积越接近,这为三维激光扫描仪进行复杂山地表面积计量的准确性给予了很好的验证。三维激光扫描仪三维建模中每一个可显示点均为一个基本数据单元,从中可以进行较为全面的理论数据分析,在给予直观三维模型的基础上,大大提高了数据的准确性和分析的多元性。

从本文Trimble TX8在山地面积计量中的应用可以看出,三维激光扫描仪具有扫描速度快,三维建模还原度高,数据获取准确高效,建模过程简单易用等优点,而且可利用其配套软件进行进一步的数据分析处理,从而得到多维度的建模图形和数据报表,拓展了其应用模式和分析能力,为三维激光扫描在复杂环境地形中的进一步深入应用提供了借鉴,也为大数据环境下数据建模提供了良好的技术支撑。

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