无人机LiDAR 与摄影测量数据融合在地形复杂区域三维建模中的应用研究

一、引言

随着科学技术的不断发展，三维建模在诸多领域的应用愈发广泛。对于地形复杂区域，如山区、峡谷、茂密森林覆盖区域等，传统的测量方法难以满足高精度、高分辨率三维建模的需求。这些区域地形起伏剧烈、植被遮挡严重，常规测量手段在数据获取的全面性和准确性上存在较大局限。

无人机 LiDAR（Light Detectionand Ranging，即光探测与测距）技术能够主动发射激光束并接收反射信号，快速获取地形表面的三维坐标信息，具有较强的穿透性，可有效应对植被遮挡问题，获取植被下的地形数据。而无人机摄影测量技术则通过搭载相机获取高分辨率的影像数据，利用影像的纹理和色彩信息，为三维模型增添丰富的细节。将两者的数据进行融合，能够充分发挥各自的优势，弥补单一技术的不足，为地形复杂区域的三维建模提供更为精确、全面的数据基础，从而构建出更加真实、细致的三维模型，对地质研究、城市规划、灾害评估等众多领域的发展具有重要意义。

二、技术原理

2.1 无人机 LiDAR 技术原理

无人机 LiDAR 系统主要由激光扫描仪、全球导航卫星系统（GNSS）、惯性测量单元（IMU）等部分组成。其工作原理是通过激光扫描仪向地面发射激光脉冲，激光脉冲遇到地面物体后发生反射，反射光被激光扫描仪接收。根据激光脉冲的发射和接收时间差，结合光速，可精确计算出激光扫描仪到目标物体的距离。同时，GNSS 实时获取无人机的位置信息，IMU 则测量无人机的姿态（包括俯仰角、翻滚角和航向角）。通过这些信息，利用特定的算法，能够将测量得到的距离信息转换为目标物体在地理坐标系下的三维坐标（X，Y，Z）。此外，激光扫描仪还能记录反射光的强度信息，该强度信息可用于区分不同类型的地物，为后续的数据处理和分析提供重要依据。

2.2 无人机摄影测量技术原理

无人机摄影测量技术基于摄影测量学的基本原理，即利用同一地物在不同角度拍摄的影像之间的几何关系来恢复地物的三维信息。无人机搭载高分辨率相机，按照预定的航线和拍摄参数对目标区域进行拍摄，获取大量具有一定重叠度的影像数据。这些影像之间存在同名点，通过影像匹配算法能够识别出这些同名点。在已知相机的内方位元素（包括相机的焦距、像主点坐标等）以及通过 GNSS和 IMU 获取的外方位元素（包括相机的位置和姿态）的基础上，利用共线方程等摄影测量原理，通过空间前方交会等方法，能够计算出同名点在三维空间中的坐标。将大量同名点的三维坐标进行整合，就可以构建出目标区域的三维模型。并且，由于相机拍摄的影像具有丰富的纹理和色彩信息，这些信息在三维建模过程中能够赋予模型更加真实的外观，使得构建出的三维模型不仅具有准确的几何形状，还能直观地反映出地物的表面特征，如植被的分布、建筑物的外观等。

三、数据获取

3.1 无人机平台选型

在地形复杂区域进行数据获取，对无人机平台的性能有较高要求。需选择具备良好稳定性、机动性以及较长续航能力的无人机。例如，多旋翼无人机具有垂直起降、悬停稳定的特点，适合在地形起伏较大、空间较为狭窄的区域作业；而固定翼无人机则具有速度快、航程远的优势，可用于大面积地形复杂区域的快速数据采集。同时，无人机的载荷能力也至关重要，要能够搭载 LiDAR 设备和高分辨率相机，且保证在飞行过程中设备的稳定运行。在一些山区或峡谷地带，由于气流复杂，需要无人机具备强大的抗风能力，此时可选用具有高性能飞控系统和坚固机身结构的无人机，以确保飞行安全和数据获取的准确性。在某山区的项目中，选用了一款六旋翼无人机，其最大起飞重量为 10kg ，可搭载 2kg 的有效载荷，续航时间达30 分钟，能够在 5 级风的环境下稳定飞行，满足了在该区域携带LiDAR 设备和相机进行数据采集的需求。

3.2LiDAR 设备与相机参数设置

对于 LiDAR 设备，需根据目标区域的特点和建模精度要求，合理设置扫描频率、激光发射功率、扫描角度等参数。扫描频率决定了单位时间内发射和接收的激光脉冲数量，较高的扫描频率能够获取更密集的点云数据，提高模型的细节分辨率，但同时也会增加数据量和处理难度。激光发射功率要根据测量距离和环境条件进行调整，在地形复杂区域，如茂密森林覆盖区域，为了确保激光能够穿透植被到达地面，需要适当提高发射功率。扫描角度则影响数据的覆盖范围，应根据无人机的飞行高度和目标区域的地形起伏情况进行优化设置，以保证能够全面获取地形数据。

相机参数设置方面，要确定合适的焦距、快门速度、感光度（ISO）等。焦距决定了相机的拍摄视角和影像的分辨率，在地形复杂区域，为了获取更详细的地物信息，可选用较长焦距的镜头，但同时要注意飞行高度的控制，以保证拍摄的影像能够覆盖所需区域。快门速度和 ISO 的设置需要综合考虑光照条件和飞行速度，避免影像出现模糊或噪点过多的情况。在光照充足的情况下，可采用较低的 ISO 和较快的快门速度，以保证影像的清晰度；而在光线较暗或飞行速度较快时，则需适当提高ISO 并调整快门速度，确保相机能够捕捉到清晰的影像。在对某峡谷区域进行数据获取时，LiDAR 设备设置扫描频率为 100kHz ，激光发射功率为中高功率档，扫描角度为 ±45^∘ °；相机选用焦距为 35mm 的镜头，在光照良好的情况下，快门速度设置为 1/1000s，ISO 设置为100，拍摄出的影像清晰，满足后续数据处理和三维建模的要求。

3.3 飞行航线规划

飞行航线规划是数据获取过程中的关键环节，合理的航线规划能够确保全面、高效地获取目标区域的数据，同时避免无人机碰撞等安全问题。在地形复杂区域，由于地形起伏大、障碍物多，需要充分考虑地形因素进行航线设计。首先，利用已有地图数据或前期侦察获取的地形信息，生成数字高程模型（DEM）。基于DEM，采用分层规划的方法，根据地形的起伏情况设置不同高度的飞行层，确保在不同地形部位都能获取到合适分辨率的数据。对于山峰、陡坡等地形变化剧烈的区域，适当降低飞行高度并加密航线，以提高数据的精度和完整性；而在相对平坦的区域，则可适当提高飞行高度，增大航线间距，提高飞行效率。

同时，要保证航线之间有足够的重叠度，包括航向重叠度和旁向重叠度。航向重叠度一般设置在 60%80% 之间，旁向重叠度设置在 30%60% 之间，这样能够确保在数据处理过程中，通过影像匹配和点云拼接等方法，能够准确地构建三维模型。此外，航线规划还需考虑无人机的续航能力、信号传输稳定性等因素，合理设置起降点和飞行路径，避免无人机在飞行过程中因电量不足或信号中断而出现危险。在某山区的飞行任务中，通过对该区域DEM 的分析，规划了三条不同高度的飞行层，在山区的陡峭部位，飞行高度控制在 50m ，航线间距为 20m ，航向重叠度 70% ，旁向重叠度 50% ；在相对平坦的山谷地区，飞行高度提高到100m ，航线间距扩大到 50m ，有效完成了该区域的数据获取任务。

六、结论

本研究融合无人机 LiDAR 与摄影测量技术，实现地形复杂区域高精度三维建模。通过优化数据获取流程、精准配准融合及适配建模方法，构建的模型兼具LiDAR 的地形穿透性与摄影测量的纹理细节，经实测验证，平面与高程精度达预期标准，显著提升建模效率与质量，为地质、灾害等领域提供可靠数据支撑。

当前数据处理效率与动态地物处理仍需优化，未来随着传感器与智能算法发展，该技术在智慧城市、精准农业等领域具广阔应用潜力，将推动多行业数字化转型。

参考文献

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