CN110390687B - 一种基于三维激光扫描的河道冲淤测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于三维激光扫描的河道冲淤测量方法，包括以下步骤：S1.河道地形测量：根据测量区域的几何形状，确定扫描仪架设站点和靶标的平面布置，获取能够满足冲淤变形测量要求和完整覆盖扫描区域的点云数据；S2.点云数据配准：进行第一期的多站点点云配准，通过靶标进行初步配准，再通过最近点迭代算法减小配准误差；接着，进行多时期的点云配准，以第一期点云坐标系为工程坐标系，通过最近点迭代算法对第二期点云进行配准，导出第二期点云；S3.河道冲淤变形计算及可视化：通过对比不同时期平面坐标相同点的高度变化值，得到河道的冲淤变化量。本发明结合三维激光扫描技术实现河道冲淤测量，具有效率高、工作量小、精度高、低风险等优势。

Description

一种基于三维激光扫描的河道冲淤测量方法

技术领域

本发明涉及河道冲淤测量，特别是涉及一种基于三维激光扫描的河道冲淤测量方法。

背景技术

人类对河流开发利用的过程中，在河道中修建了大量的水利工程，从而改变了河流的水沙条件，引发下游一系列的河床演变。河道的冲淤演变可能会对水工建筑物安全、水库运行方式、航运工程等造成重大影响，因此对河道的冲淤规律进行研究有重大意义，其中，对河床变形进行直接测量是是揭示河道演变规律的一种有效手段。传统的河道测量通过全站仪、测深杆、测深锤等方式进行单点测量，再经插值得到整体地形，通过比对不同时期数据计算出河床的变形量，此方法存在工作效率低、操作危险程度高、误差大等缺点。申请号为CN201610354918.5的专利“一种河流冲淤深度检测装置及检测方法”，具有成本较低，方法操作简单，能较准确的测量计算出洪水前后的冲淤变形量等优势。

但是该装置适用范围有局限性，需要将外套管打入基岩，不适用于覆盖层较深的情况，只能测量沙质河床的冲淤变形，不适用于卵石质河床；装置的稳定性不高，只考虑了动水压强的影响，装置可能被水中漂浮物或推移的块石损毁；观测范围有限，只能获取河床单点处的冲淤变形；测量精度不高，测量时测杆与管内细沙接触，会导致细沙体积压缩进而产生误差。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于三维激光扫描的河道冲淤测量方法，结合三维激光扫描技术实现河道冲淤测量，具有效率高、工作量小、精度高、低风险等优势。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于三维激光扫描的河道冲淤测量方法，包括以下步骤：

S1.河道地形测量：根据测量区域的几何形状，确定扫描仪架设站点和靶标的平面布置，获取能够满足冲淤变形测量要求和完整覆盖扫描区域的点云数据；

S2.点云数据配准：首先进行第一期的多站点点云配准，通过靶标进行初步配准，再通过最近点迭代算法进一步减小配准误差，完成后将点云导出，以日期命名；接着，进行多时期的点云配准，以第一期点云坐标系为工程坐标系，通过最近点迭代算法对第二期点云进行配准，完成导出第二期点云，以日期命名；

S3.河道冲淤变形计算及可视化：通过对比不同时期平面坐标相同点的高度变化值，得到河道的冲淤变化量：由于不同期点云平面坐标不重合，无法直接进行差值计算，首先，对原始点云河道以外的区域点云进行删除，对河道点云边界进行提取；接着，生成等间距的平面坐标矩阵，对边界外的点进行删除，得到一个新的矩阵；接着，通过插值得到每一点对应的高度坐标，以矩阵的形式存放；最后，计算对应点的高度差，以变形云图或等高线图的形式展现结。

其中，所述步骤S1包括以下子步骤：

S101.按照下式确定扫描仪有效测量距离ρ：

N＝1/(ρ×h×((tan(θ+dθ)-tanθ)×dα)；

其中，θ＝arccos(h/ρ)，N为最小点云密度，h为仪器中心距河床的高度，ρ为仪器的有效测量距离，dα,dθ分别为设置的扫描仪水平分辨率和竖直分辨率；

S102.利用卫星图像获取所测河段的几何形状，量取河段宽度、长度数据，计算扫描仪架站的最大间距L_max；

其中，d为河段宽度的1/2；

依据架站最大间距在图像上进行架站布置，站点在两岸交替布设，以避免仪器扫描盲区；

S103.在各个预设的站点位置上架设仪器，不同两测站间布置最少3个标靶；然后在不同站点进行扫描，直到完成整个区域的测量，获取满足冲淤变形测量要求和完整覆盖扫描区域的点云数据。

其中，所述步骤S2包括以下子步骤：

S201.将第一期点云数据导入，进行点云去噪，植被的去除；以第一站的扫描仪坐标系为工程坐标系，第一站中的靶标坐标为工程坐标,首先，通过求解下式计算坐标转换参数：

A＝RA'+ΔT

式中：

R包含三个独立参数α、β、

分别为绕x，y，z轴的旋转角；

ΔX、ΔY、ΔZ为三个平移参数；

为靶标的工程坐标；

为靶标的扫描仪坐标；

联立求解得到六参数α、β、

ΔX、ΔY、ΔZ，完成第二站到工程坐标系的初配准，接着采用最近点迭代算法减小配准误差，实现最终配准；并重复进行第3,4，...，n站的配准；

S202.导入第二期点云，进行去噪与去植被,在同一工程中导入第一期配准好的点云，删去河道内的点云，保留河道外部地形未发生变化的点；接着，采用最近点迭代算法，利用两期点云重合的河道外部区域，将第二期第一站点云向第一期点云进行配准；按照同样的方法完成第二期剩下点云的配准；

S203.将配准后的两期点云，删去河道外区域点云，并将剩余点云按凸多边形区域保留，以txt格式分别导出点云坐标信息，用日期命名。

本发明的有益效果是：本发明结合三维激光扫描技术实现河道冲淤测量，具有数据获取快、测量精度高、操作简便，工作量小的优点。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

图2实施例中某水闸下游河道冲淤变形云图；

图3实施例中某水闸下游河道冲淤变形等值线图；

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

本发明采用三维激光扫描仪获取河道点云信息。测量对象为裸露的河床与岸坡。由于发射出激光在水面发生折射，仪器收到的返回信号强度很弱，难以测出水面以下的地形，故具体实施过程中建议在枯水期或在河床裸露面积较大时进行测量。

如图1所示，一种基于三维激光扫描的河道冲淤测量方法，包括以下步骤：

S1.河道地形测量：根据测量区域的几何形状，确定扫描仪架设站点和靶标的平面布置，获取能够满足冲淤变形测量要求和完整覆盖扫描区域的点云数据：在本申请的实施例中，测量区域选定为某水闸工程下游河道，下游河道顺直。测量仪器采用瑞格VZ-2000i激光扫描仪，测距最远达2000m，测速达到3000万点/分钟，最大水平角度分辨率为0.0007°，最大竖直角分辨率0.0015°；

所述步骤S1包括以下子步骤：

S101.考虑到与扫描仪的相对距离越远，点云密度越小，故在测量前应根据变形观测所需的最小点云密度确定扫描仪有效测量距离。对于表面起伏较大的河道可以选取较大的点云密度，表面较为平坦的河道可选取较小的点云密度，按照下式确定扫描仪有效测量距离ρ：

N＝1/(ρ×h×((tan(θ+dθ)-tanθ)×dα)；

其中，θ＝arccos(h/ρ)，N为最小点云密度，h为仪器中心距河床的高度，ρ为仪器的有效测量距离，dα,dθ分别为设置的扫描仪水平分辨率和竖直分辨率；

在上述实施例中，观测需要的最小点云密度为1000点/m²。仪器中心到河床面的高度h为堤岸高度加上三脚架高度，约为20m。扫描仪水平向分辨率设为0.004°，竖直向设置为0.002°。计算有效测量距离时将角度换算为弧度；为方便求解，首先假设一个ρ值，得到一个点云密度N，若接近设定的最小点云密度，则将假设值ρ作为有效观测距离的近似值。在此假设ρ为200m，计算得N约为1100点/m²。故取有效测量距离为200m；

S102.利用卫星图像获取所测河段的几何形状，量取河段宽度、长度数据，计算扫描仪架站的最大间距L_max；

其中，d为河段宽度的1/2；

依据架站最大间距在图像上进行架站布置，站点在两岸交替布设，以避免仪器扫描盲区；

在上述实施例中，从卫星影像上量取河段宽度约为300m，长度约为650m等，计算得Lmax为132m，在两岸以等间距130m布置12站，左岸右岸各6站；

S103.在各个预设的站点位置上架设仪器，不同两测站间布置最少3个标靶；然后在不同站点进行扫描，直到完成整个区域的测量，获取满足冲淤变形测量要求和完整覆盖扫描区域的点云数据。

在上述实施例中，不同两测站间布置3个标靶。比如在第二站进行扫描时，在一、二站之间及二、三站之间各布置3个靶标。扫描完成后，若发现有遗落的区域，立即进行补测。同样地，在相同的站点位置完成第二期扫描工作。

S2.点云数据配准：首先进行第一期的多站点点云配准，通过靶标进行初步配准，再通过最近点迭代(ICP)算法进一步减小配准误差，完成后将点云导出，以日期命名；接着，进行多时期的点云配准，以第一期点云坐标系为工程坐标系，通过最近点迭代算法对第二期点云进行配准，完成导出第二期点云，以日期命名：

具体地，在本申请的实施例中，所述步骤S2包括以下子步骤：

S201.在点云处理软件中新建工程，将同一时期点云数据导入，进行点云去噪，植被的去除。以第一站的扫描仪坐标系为工程坐标系，第一站中的靶标坐标为工程坐标,首先，通过求解下式计算坐标转换参数：

A＝RA'+ΔT

式中：

R包含三个独立参数α、β、

分别为绕x，y，z轴的旋转角；

ΔX、ΔY、ΔZ为三个平移参数；

为靶标的工程坐标；

为靶标的扫描仪坐标；

联立求解得到六参数α、β、

ΔX、ΔY、ΔZ，完成第二站到工程坐标系的初配准，接着采用最近点迭代算法减小配准误差，实现最终配准；并重复进行第3,4，...，n站的配准；在上述实施例中n＝12。

S202.新建工程，导入第二期点云，进行去噪与去植被,在同一工程中导入第一期配准好的点云，删去河道内的点云，保留河道外部地形未发生变化的点；接着，采用最近点迭代(ICP)算法，利用两期点云重合的河道外部区域，将第二期第一站点云向第一期点云进行配准；按照同样的方法完成第二期剩下点云的配准；

S203.将配准后的两期点云，删去河道外区域点云，并将剩余点云按凸多边形区域保留，以txt格式分别导出点云坐标信息，用日期命名。

S3.河道冲淤变形计算及可视化：通过对比不同时期平面坐标相同点的高度变化值，得到河道的冲淤变化量：由于不同期点云平面坐标不重合，无法直接进行差值计算，首先，对原始点云河道以外的区域点云进行删除，对河道点云边界进行提取；接着，生成等间距的平面坐标矩阵，对边界外的点进行删除，得到一个新的矩阵；接着，通过插值得到每一点对应的高度坐标，以矩阵的形式存放；最后，计算对应点的高度差，以变形云图或等高线图的形式展现结。

具体地，在本申请的实施例中，所述步骤S3包括：

S301：在matlab软件中读取txt格式点云，点云以一个4列的矩阵存放，命名为pointcloud_1和pointcloud_2，第一列为点的序号，二、三、四为点的x，y，z坐标。接着运用delaunay算法在第一期点云基础上生成三角网，分别对边和三角面进行编号。所有边以一个3列的矩阵line_1存放，第一列为边的序号，二、三列为边包含的两个点的序号。所有三角面以一个4列的矩阵tri_1存放，第一列为三角面的编号，二、三、四为每个三角面的三个边的序号。对存放三角面信息的矩阵中的边的编号进行统计，序号出现2次的为三角网内部边，出现1次的为三角网边界上的边。提取出组成外边界边的点的点云坐标，保存为矩阵bound_1，对其中的点顺序按逆时针重新排序。

S302：首先利用meshgrid函数生成格栅坐标矩阵x_coord，y_coord，分别存放格栅点的x向坐标与y向坐标，坐标增量为0.03。接着运用griddata函数，在点云pointcloud_1和pointcloud_2基础上对格栅点的纵坐标进行插值，插值方法可以为双线性插值法，三次样条插值法，双立方插值法等。得到插值后的z向坐标矩阵z1_coord,z2_coord，后者减去前者相减得到z向坐标变化值矩阵delz_coord。

S303：接着运用reshape函数将x_coord、y_coord、delz_coord拉直为列向量，合并并存放为矩阵gridcoord。接着运用inpolygon函数对gridcoord中的点与边界bound_1的位置进行判别，将边界内部的点存放在矩阵in_gridcoord。

S304：将in_gridcoord中的坐标导出为txt文件，再通过导入绘图软件绘制冲淤变形云图或等值线图，如图2和图3所示。

所述S032的排序方法包括以下步骤：首先，根据边界点平面坐标计算重心坐标，接着生成重心到所有边界点的向量，计算所有向量与x方向的夹角，最后按照角度的从小到大顺序对边界点进行排序。

本发明基于三维激光扫描，提高了数据获取速度；测量精度高，减少了接触测量产生的误差，激光扫描的精度可达到mm级；相比传统的单点测量，可以获得河道平面任意一点的变形值；操作简便，工作量小，利用软件自带的点云配准功能和简单的matlab语句即可实现；可以通过软件绘图功能实现结果的可视化，形象地展现河道的冲淤变形区域分布情况与变形量大小。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应该看作是对其他实施例的排除，而可用于其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于三维激光扫描的河道冲淤测量方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.河道地形测量：根据测量区域的几何形状，确定扫描仪架设站点和靶标的平面布置，获取能够满足冲淤变形测量要求和完整覆盖扫描区域的点云数据；

S2.点云数据配准：首先进行第一期的多站点点云配准，通过靶标进行初步配准，再通过最近点迭代算法进一步减小配准误差，完成后将点云导出，以日期命名；接着，进行多时期的点云配准，以第一期点云坐标系为工程坐标系，通过最近点迭代算法对第二期点云进行配准，完成导出第二期点云，以日期命名；

S3.河道冲淤变形计算及可视化：通过对比不同时期平面坐标相同点的高度变化值，得到河道的冲淤变化量：由于不同期点云平面坐标不重合，无法直接进行差值计算，首先，对原始点云河道以外的区域点云进行删除，对河道点云边界进行提取；接着，生成等间距的平面坐标矩阵，对边界外的点进行删除，得到一个新的矩阵；接着，通过插值得到每一点对应的高度坐标，以矩阵的形式存放；最后，计算对应点的高度差，以变形云图或等高线图的形式展现结；

所述步骤S1包括以下子步骤：

S101.按照下式确定扫描仪有效测量距离ρ：

N＝1/(ρ×h×((tan(θ+dθ)-tanθ)×dα)；

其中，θ＝arccos(h/ρ)，N为最小点云密度，h为仪器中心距河床的高度，ρ为仪器的有效测量距离，dα,dθ分别为设置的扫描仪水平分辨率和竖直分辨率；

S102.利用卫星图像获取所测河段的几何形状，量取河段宽度、长度数据，计算扫描仪架站的最大间距L_max；

其中，d为河段宽度的1/2；

依据架站最大间距在图像上进行架站布置，站点在两岸交替布设，以避免仪器扫描盲区；

S103.在各个预设的站点位置上架设仪器，不同两测站间布置最少3个标靶；然后在不同站点进行扫描，直到完成整个区域的测量，获取满足冲淤变形测量要求和完整覆盖扫描区域的点云数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于三维激光扫描的河道冲淤测量方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下子步骤：

S201.将第一期点云数据导入，进行点云去噪，植被的去除；以第一站的扫描仪坐标系为工程坐标系，第一站中的靶标坐标为工程坐标,首先，通过求解下式计算坐标转换参数：

A＝RA'+ΔT

式中：

R包含三个独立参数α、β、

分别为绕x，y，z轴的旋转角；

ΔX、ΔY、ΔZ为三个平移参数；

为靶标的工程坐标；

为靶标的扫描仪坐标；

联立求解得到六参数α、β、

ΔX、ΔY、ΔZ，完成第二站到工程坐标系的初配准，接着采用最近点迭代算法减小配准误差，实现最终配准；并重复进行第3,4，...，n站的配准；

S202.导入第二期点云，进行去噪与去植被,在同一工程中导入第一期配准好的点云，删去河道内的点云，保留河道外部地形未发生变化的点；接着，采用最近点迭代算法，利用两期点云重合的河道外部区域，将第二期第一站点云向第一期点云进行配准；按照同样的方法完成第二期剩下点云的配准；

S203.将配准后的两期点云，删去河道外区域点云，并将剩余点云按凸多边形区域保留，以txt格式分别导出点云坐标信息，用日期命名。

Images