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一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统

文献发布时间:2024-04-18 20:01:23


一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统

技术领域

本发明涉及通防管线技术领域,尤其涉及一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统。

背景技术

通防管线勘测,主要是在探测电力、通信、油气管道等走向信息。通防管线是城市的重要基础设施,是城市规划、设计、施工、和管理的重要依据。通防管线的勘测现状,并将勘测数据进行信息化处理,可以为城市带来巨大的经济效益和社会效益。

目前,通防管线的勘测主要通过人工依靠对照地形图资料、卫星遥感地图,使用皮尺、全站仪、差分定位(RTK定位)等方法现场勘测通防管线的管线位置、长度和高度。

然而,人工测量不仅测量效率低下、偶然误差大、无法进行实时复核,而且测量数据需要人工测量填写、流程繁琐且容易出错;虽然也有通过构建实景三维模型得到待测目标的面积,但是构建三维模型虽然可以较为精确的测量通防管线的位置及长宽,但却无法高精度的勘测通防管线的铁塔高度、电力线悬高等高度信息,导致高度勘测信息的误差大。尤其当通防管线需要进行迁改时,若无法对通防管线进行高精度测量,则会造成无法准确测算通防管线的迁改量,影响工程。

发明内容

本发明提供一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统,用以解决现有通防管线的勘测效率低、偶然误差大,尤其是高度勘测精度低的问题。

一方面,本发明提供一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法,该方法包括:

获取目标区域的正射影像图和激光点云数据;

基于所述正射影像图,得到目标区域的所有通防管线及其每个所述通防管线的距离及长度,生成第一数据集;

基于所述激光点云数据,得到每个所述通防管线节点的地标高度及每个通防管线对应的悬高数据,生成第二数据集;

获取每个所述通防管线的种类及属性,生成第三数据集;

将所述第一数据集、所述第二数据集和第三数据集输入到移动勘测系统中整合,生成目标区域的通防管线图。

进一步的,所述第一数据集的生成包括:

基于所述正射影像图生成离线地图包,将所述离线地图包输入移动勘测系统中进行测量。

进一步的,将所述离线地图包输入移动勘测系统中进行测量包括:

在所述移动勘测系统中设置与通防管线的种类及属性对应的勘测模板;

基于第三数据集获取所述离线地图中所有的待测通防管线的种类及属性;

依次调用与所述待测通防管线的种类及属性所对应的所述勘测模板,对所述待测通防管线的长度进行测量,同时对每个通防管线之间的距离进行测量,基于所述长度和距离生成第一数据集。

进一步的,所述激光点云数据的采集要求包括:

点密度大于等于200点/m

进一步的,所述第二数据集的生成包括:

对所述激光点云数据进行预处理,得到点云数据集;

基于所述点云数据集建立对应的点云模型,计算出每个所述通防管线节点及所述通防管线的坐标信息和距离信息;

基于所述坐标信息和距离信息得到所述地标高度和所述悬高。

进一步的,将所述第一数据集、所述第二数据集和第三数据集输入到所述移动勘测系统中对应的数据集图层;

所述移动勘测系统读取当前图层的配置文件,得到当前图层中的所有字段列表;

基于每个图层的所述字段列表动态组装出完整的绘制面板,得到存储键值对数据并保存到本地数据中,并将本地数据库同步到要素服务图层。

进一步的,组装出完整的绘制面板包括:

基于所述第一数据集和所述第二数据集组装得到内部绘制面板;

基于所述第三数据集组装得到与所述内部绘制面板相同的外部绘制面板;

基于所述内部绘制面板和所述外部绘制面板组装得到完整的绘制面板。

进一步的,所述通防管线至少包括:电力线、通信线、油气管道中的一种或多种;

所述通防管线节点的地标至少包括:铁塔、电杆、架空管道中的一种或多种;

所述悬高至少包括电力线悬高、通信线悬高的一种或多种。

进一步的,所述正射影像图的采集要求包括:

地面分辨率大于等于4cm,航向重叠度大于等于80%,旁向重叠度大于等于65%。

另一方面,本发明还提供了一种基于多源测绘数据的通防管线勘测系统,该系统至少包括数据采集模块、数据存储模块、数据输出模块,用于执行上述任一项方法的步骤。

总体而言,通过本发明所构思的技术方案,与现有技术相比能够取得下列有益效果:

(1)本发明提供一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统,利用激光点云数据得到每个所述通防管线节点的地标高度及每个通防管线对应的悬高数据,可以更加高精度的勘测通防管线的铁塔高度、电力线悬高等高度信息,使高度勘测信息误差较小。

(2)本发明提供一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统,通过将本地数据库同步到要素服务图层,并基于第三数据集组装得到与内部绘制面板相同的外部绘制面板;不仅提高了数据记录的效率,而且可以有效避免因判识错误导致的误差,保证了数据记录的一致性和准确性。此外,本发明实现了内外数据一体化,将内业量测数据和外业调查数据实时同步,有效避免了数据的冗余和误差,提高了测量的高效化、信息化、智能化水平。

(3)本发明提供一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统,利用内外一体化方案对通防管线进行勘测,具有勘测效率高、偶然误差小、可实时查证等优势,适合通防管线勘测领域的推广使用。另外,通过更新多源测绘数据,可实现数据的动态更新,满足勘测周期内各阶段的数据需要。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统的方法示意图;

图2是本发明提供的一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统的基于正射影像图进行距离测量示意图;

图3是本发明提供的一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统的基于激光点云数据进行铁塔高度测量示意图;

图4是本发明提供的一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统的基于激光点云数据进行电力线悬高测量示意图;

图5是本发明提供的一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法及系统的移动勘测系统的输入数据集图层示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图以及实施例,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例都属于本发明保护的范围。

需要说明的是,在本发明实施例的描述中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法或系统不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法或系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法或系统中还存在另外的相同要素。

一方面,本发明提出一种基于多源测绘数据的通防管线勘测方法,如图1所示,该方法包括:

步骤101:获取目标区域的正射影像图和激光点云数据。

其中,正射影像图是具有正射投影性质的遥感影像,是利用DEM对经过扫描处理的数字化航空像片或遥感影像,经逐像元进行辐射改正、微分纠正和镶嵌,并按规定图幅范围裁剪生成的形象数据,带有公里格网、图廓整饰和注记的平面图,如图2所示。

正射影像图包含了地图几何精度、数学精度和影像特征,是基础地理信息产品模式中的重要组成部分,不仅可以作为实景三维城市模型的基础数据,同时也可以结合多源空间数据,提取生产数字线划图和数字栅格地图。

作为本发明的一个实施例,利用无人机对勘测的目标区域进行航空摄影,并对航空影像依次进行空三加密、密集点云生成等数据处理步骤,然后生成正射影像图。更具体的,通过过无人机和RTK设备,获取目标区域的航拍图和地理信息,基于航拍图和地理信息通过正射影像制作软件制作正射影像,并提供空间位置信息到正射影像中;最后通过地理信息系统将正射影像和CAD图纸进行核对叠加在一起,最终输出正射影像图。

需要说明的是,正射影像图的采集要求包括:地面分辨率大于等于4cm,航向重叠度大于等于80%,旁向重叠度大于等于65%;以保证正射影像图的分辨率及精度,得到高精度、可测量的正射影像图。

激光点云数据是由三维激光雷达设备扫描得到的空间点的数据集,每一个点云都包含了三维坐标和激光反射强度。其中,强度信息与目标物表面材质与粗糙度、激光入射角度、激光波长以及激光雷达的能量密度有关。

作为本发明的一个实施例,利用无人机激光雷达对勘测的目标区域进行高密度的激光雷达点云数据的采集。其中,激光点云数据的采集要求包括:点密度大于等于200点/m

步骤102:基于正射影像图,得到目标区域的所有通防管线及其每个通防管线的距离及长度,生成第一数据集。

需要说明的是,通防管线至少包括:电力线、通信线、油气管道中的一种或多种;通防管线节点的地标至少包括:铁塔、电杆、架空管道中的一种或多种;悬高至少包括电力线悬高、通信线悬高的一种或多种。

第一数据集的生成包括:基于正射影像图生成离线地图包,将离线地图包输入移动勘测系统中进行测量。

例如,如图2所示,运用Photoscan、Arcmap等软件对无人机航摄获取的影像进行空三加密,以生成正射影像图,从而制作离线地图包,得到高精度、可量测的正射影像图及离线地图包。将离线地图包(.tpk文件)导入移动勘测系统,查找调查范围内的电力线、通信线、油气管道等各种通防管线,在移动勘测系统中调用对应的勘测模板进行距离量测,并实时记录量测结果。

进一步的,将离线地图包输入移动勘测系统中进行测量包括:在移动勘测系统中设置与通防管线的种类及属性对应的勘测模板;基于第三数据集获取离线地图中所有的待测通防管线的种类及属性;依次调用与待测通防管线的种类及属性所对应的勘测模板,对待测通防管线的长度进行测量,同时对每个通防管线之间的距离进行测量,基于长度和距离生成第一数据集。

步骤103:基于激光点云数据,得到每个通防管线节点的地标高度及每个通防管线对应的悬高数据,生成第二数据集。

第二数据集的生成包括:对激光点云数据进行预处理,得到点云数据集;基于点云数据集建立对应的点云模型,计算出每个通防管线节点及通防管线的坐标信息和距离信息;基于坐标信息和距离信息得到所述地标高度和所述悬高。

需要说明的是,预处理包括:接收与解析、运动畸变补偿、点云组帧、外参变化及滤波处理。需要说明的是,运用Microstation、terrasoild等对激光点云数据进行滤波,以剔除点云数据中所夹杂的一些噪点,从而得到高精度、高密度的点云数据集,进而建立高精度高密度的点云模型,如图3~4所示,利用点云数据集量取铁塔、电杆、架空管道等标志地物的高度及电力线的悬高,并且实时在移动勘测系统中进行记录,使最终计算得到的地标高度和悬高更为精准。其中,滤波方法包括:平均值滤波法、中位值滤波法、卡尔曼滤波法等等。

步骤104:获取每个通防管线的种类及属性,生成第三数据集。

第三数据集的生成包括:勘测人员到目标区域现场,基于离线地图包实地勘测电力、通信、油气管道等通防管线的类型、属性、归属等信息,并实时记录在移动勘测系统中。

步骤105:将第一数据集、第二数据集和第三数据集输入到移动勘测系统中整合,生成目标区域的通防管线图。

也即是,在高精度的多源测绘数据的基础上进行管线调查工作,在移动勘测系统中实时记录并保存量测结果后,到现场利用移动勘测系统进行对管线类型、归属等属性的调查并实时上传调查数据,最终将所有测量数据进行整合,按照统一格式储存,输出勘测结果。

将第一数据集、第二数据集和第三数据集输入到移动勘测系统中,具体而言,将第一数据集、第二数据集和第三数据集输入到移动勘测系统中对应的数据集图层;移动勘测系统读取当前图层的配置文件,得到当前图层中的所有字段列表;基于每个图层的所述字段列表动态组装出完整的绘制面板,得到存储键值对数据并保存到本地数据中,并将本地数据库同步到要素服务图层。

组装出完整的绘制面板包括:基于第一数据集和第二数据集组装得到内部绘制面板,基于第三数据集组装得到与内部绘制面板相同的外部绘制面板,基于内部绘制面板和外部绘制面板组装得到完整的绘制面板。

具体而言,对于第一数据集和第二数据集来说,移动勘测系统通过读取当前的图层.json配置文件,得到当前图层中的所有字段列表并动态组装出完整的内部绘制面板;在录入第一数据集和第二数据集之后会得到key-value的map键值对数据,然后保存到本地geodatabase数据库中,最后将数据库同步至FeatureServer要素图层。这样不仅提高了数据记录的效率,而且保证了数据记录的一致性和准确性。

对于第三数据集来说,移动勘测系统读取与目标区域的内部绘制面板所测量时对应的图层信息,并动态组装出与内部绘制面板测量相同的外部绘制面板;与此同时,实时将第三数据集保存至本地Geodatabase数据库中,待有移动网络后,自动将离线数据同步至云端FeatureServer中,这样可保证第三数据集与所测量的第一数据集和第二数据集保持一致,且移动勘测系统具备亚米级定位,进一步有效避免因判识错误导致的误差,保证了内外数据的可靠性和一致性。

在完成所有数据采集之后,将存储在移动勘测系统离线数据库中的勘测数据同步上传至云端FeatureServer中,实现通防管线勘测的内外一体化。

其中,整合具体包括:在要素服务中定义目标的要素图层,对批量导入的文件要素生成通用唯一识别码作为唯一编号;在进行第一数据集和第二数据集测量时,选取目标区域的内部绘制面板中的对应字段;在进行第三数据集测量时,通过选取对应目标区域的外部绘制面板,并将第三数据集录入其他剩余字段;通过对要素进行多次查询和更新字段操作,保证第一数据集、第二数据集和第三数据集在移动勘测系统中的一致性,以实现内部量测和外部调查数据的整合。

内外数据整合完成后,按照统一的标准格式储存和管理数据输出勘测结果。具体包括:在要素图层中根据采集人和采集时间筛选和导出勘测结果数据。

如图5所示,每个FeatureServer要素图层中都会有采集人(cjr)和采集时间(cjsj)这两个必填字段,绘制要素的时候会将登录人账号信息和当前日期保存至这两个字段中,在导出数据时可查询该信息完成数据的筛选与导出。在导出数据后,在excle工具中可根据通防管线的长度、高度、类型、属性、归属等特性进行查询、检索和统计,并可以按照用户需求输出勘测成果。

作为本发明的一个具体实施例,首先,以配备有CAM3000相机的飞马D2000系列无人机为例,利用数据处理软件进行POS数据解算、影像整理等数据处理;并在实际测量过程中,对目标区域进行航线规划,使测量时的分辨率不低于4cm,航向重叠度不低于80%,旁向重叠度不低于65%,从而获取高精度的原始影像数据和航飞POS数据。以配备有RIEGL VUX-1LR激光雷达的华测AU-1300无人机激光雷达为例,在实际测量过程中,对目标区域进行航线规划和参数设定,使获取的激光雷达点云数据的点密度高于200点/m

然后,使用Photoscan、Arcmap等软件对无人机航摄获取的影像进行空三加密,生成正射影像图,得到目标区域的离线地图包。利用移动勘测系统的测量功能对目标区域内的通防管线设施进行距离测量;利用Microstation软件的测量功能对铁塔、电力线等目标进行高度和悬高测量;并在移动勘测系统中实时记录距离、高度、悬高等测量结果。

接着,勘测人员到达目标区域现场,勘测通防管线的类型、属性、归属等,并实时在移动勘测系统中进行记录。

最终,待所有数据采集完毕后,将储存在移动勘测系统本地Geodatabase数据库中的调查数据上传至服务器端的Featuresrver进行整合,并按照统一数据格式进行存储,按用户需求的格式输出勘测结果。

另一方面,本发明还提供一种基于多源测绘数据的通防管线勘测系统,该系统至少包括数据采集模块、数据存储模块、数据输出模块,用于执行上述任一项方法的步骤。该系统与上述方法的技术特征一致,此处不再一一赘述。

通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或实施例某些部分的方法。

最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

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