Научная статья на тему 'Картографирование линейных инженерных объектов по данным лазерного сканирования'

Картографирование линейных инженерных объектов по данным лазерного сканирования Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
369
72
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КАРТОГРАФИЯ / ГЕОДЕЗИЯ / ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА (ГИС) / ЛАЗЕРНОЕ СКАНИРОВАНИЕ / ИНЕРЦИАЛЬНАЯ НАВИГАЦИОННАЯ СИСТЕМА (ИНС) / 3D-МОДЕЛИРОВАНИЕ / ЖЕЛЕЗНЫЕ ДОРОГИ / ТОПОГРАФИЧЕСКИЕ ПЛАНЫ / GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEM (GIS) / CARTOGRAPHY / GEODESY / LASER SCANNING / INERTIAL NAVIGATION SYSTEM / 3D-MODELING / RAILWAYS / TOPOGRAPHIC MAPS

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Ковач Н. С.

В статье рассмотрены методика и особенности картографирования объектов на основе совмещения данных воздушного, мобильного и наземного лазерного сканирования на примере съемки и обработки данных лазерного сканирования четырех направлений железных дорог общей протяженностью 1400 км. На основе данных, полученных при съемке, можно создавать комплексную систему пространственных данных инфраструктуры железнодорожного транспорта, планировать и рассчитывать траектории движения железнодорожного транспорта, анализировать параметры объектов инфраструктуры железных дорог и сопоставлять их с нормативными значениями и др. Представленная методика учитывает все нюансы получения исходных данных, их последующую обработку и интеграцию в единую ГИС-систему.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Ковач Н. С.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Mapping of linear engineering facilities using the results of laser scanning

The article describes the procedure and specific features of mapping on the basis of data acquired through mobile, ground and aerial laser scanning. Possibilities of integrating the materials of scanning with other cartographic and informational data are illustrated by the example of a project aimed at the acquisition and processing of data for the sections of four railways (Oktyabrsky, Ryazansky, Smolensky and Bryansky) with the total length of 1400 km.

Текст научной работы на тему «Картографирование линейных инженерных объектов по данным лазерного сканирования»

УДК 528.202:551.24 Н.С. Ковач1

КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ЛИНЕЙНЫХ ИНЖЕНЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ ПО ДАННЫМ ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ

В статье рассмотрены методика и особенности картографирования объектов на основе совмещения данных воздушного, мобильного и наземного лазерного сканирования на примере съемки и обработки данных лазерного сканирования четырех направлений железных дорог общей протяженностью 1400 км.

На основе данных, полученных при съемке, можно создавать комплексную систему пространственных данных инфраструктуры железнодорожного транспорта, планировать и рассчитывать траектории движения железнодорожного транспорта, анализировать параметры объектов инфраструктуры железных дорог и сопоставлять их с нормативными значениями и др.

Представленная методика учитывает все нюансы получения исходных данных, их последующую обработку и интеграцию в единую ГИС-систему.

Ключевые слова: картография, геодезия, геоинформационная система (ГИС), лазерное сканирование, инерциальная навигационная система (ИНС), 3Б-моделирование, железные дороги, топографические планы.

Введение. Лазерное сканирование по сравнению с традиционными методами картографирования позволяет существенно сократить сроки сбора исходной информации (время съемки), что особенно актуально на опасных и крупных объектах и объектах с интенсивным движением (автодороги, железные дороги). Интеграция данных мобильного сканирования с другими данными лазерной съемки (наземной или воздушной) позволяет добиться более высокой точности измерений, получить дополнительные данные для составления карт и моделирования местности, проводить пространственный географический анализ.

На сегодняшний день многие сложные виды работ осуществляются классическими методами, такими, как тахеометрическая или нивелирная съемки, которые в ряде случаев не экономят время исполнителя и не позволяют достичь требуемой детальности.

Лазерное сканирование — достаточно новый и перспективный метод съемки, хотя в его основе лежит хорошо известный специалистам принцип дальномера. В качестве излучателя используется полупроводниковый лазер, работающий в импульсном или фазовом режиме. Поперечная развертка при сканировании обеспечивается за счет применения качающегося зеркала или вращающейся призмы, а продольная — за счет сервопривода (при наземном лазерном сканировании) или движения устройства, на котором установлен сканер (при мобильном и воздушном лазерном сканировании). В результате генерируются массивы (облака) точек лазерного сканирования, что и является трехмерным объективным отражением реальной действительности. Дополнительно одновременно с точками лазерных отражений

(ТЛО) можно получать геопривязанные фото- и тепло-визионные изображения.

По сравнению с традиционной топографической съемкой система лазерного сканирования позволяет существенно сократить сроки сбора информации (не менее чем на 29%) и максимально уменьшить время нахождения исполнителей на объектах.

Например, выполнение классической топографической съемки масштаба 1:500, выполненной на аналогичном рассмотренному в статье участке железной дороги 10 бригадами геодезистов, даже при самых благоприятных условиях работы займет не менее 135 рабочих дней. Немаловажны и риски, которым будут подвержены работники полевых бригад. Также необходимо учитывать, что при съемке, например, железнодорожной инфраструктуры данные, полученные классическими методами, будут иметь минимальную детальность, кроме того, вероятны ошибки оператора. А в случае сложных комплексных объектов, например контактной сети на крупных железнодорожных станциях, получить необходимые данные с требуемой точностью будет очень сложно, а часто и невозможно.

Подобные задачи с легкостью решаются методом мобильного лазерного сканирования, который позволяет за короткий промежуток времени получить высокодетальную трехмерную информацию обо всех объектах, находящихся в зоне видимости сканирующей системы, с точностью несколько сантиметров и плотностью около 2000 точек на 1 м2 (при скорости съемки 70 км/ч).

Полученные нами данные будут использованы для построения комплексной ГИС железных дорог.

1 ООО "НИПИСтройТЭК", начальник управления геоинформационных технологий; e-mail: [email protected]

Эта система будет представлена единым информационным пространством, с помощью которого можно не только вести мониторинг состояния железнодорожного полотна и прилегающей инфраструктуры, но и планировать ремонтные и строительные работы, выполнять специфические железнодорожные расчеты, такие, как расчет оптимальной скорости движения, выявление особо опасных или проблемных участков, моделирование движения новых моделей поездов.

Постановка проблемы. В последнее десятилетие в России возникла необходимость получения высокоточных пространственных данных в виде специальных крупномасштабных топографических планов и трехмерных моделей. Это вызвано высокой потребностью в данных, применимых как для анализа и реконструкции уже существующих объектов инфраструктуры, так и для строительства новых. Места проведения подобных работ, как правило, находятся в труднодоступных регионах, а их объем начинается от 100 км2. При этом срок изготовления картографической продукции (крупномасштабных топографических планов, трехмерных моделей, ортофотопланов) должен быть очень коротким — от месяца до полугода в зависимости от размера картографируемой территории.

В связи с этим назрела необходимость разработки новых методик картографирования, учитывающих колоссальный опыт советской картографии (ГОСТ, СНИП, условные знаки), но в то же время позволяющих отойти от традиционных методов создания крупномасштабных карт (геодезическая съемка, аэрофотосъемка) с целью реализации глобальных проектов в кратчайшие сроки.

Материалы и методы исследований. Технологический процесс создания материалов, отвечающих выше-обозначенным требованиям, состоит из следующих этапов:

1) предварительного анализа объекта съемки, планирования работ, выбора оптимальных параметров;

2) съемки объекта, первичной обработки данных, контроля точности данных по реперным точкам;

3) классификации точек лазерных отражений (ТЛО);

4) создания крупномасштабных планов, трехмерных моделей.

Рассмотрим методику картографирования на примере комбинированной съемки участков Московской и Октябрьской железных дорог и создание на ее основе трехмерных моделей объектов инфраструктуры железнодорожного полотна и топографических планов.

Предварительный анализ объекта съемки, планирование работ, выбор оптимальных параметров съемки. По полученному техническому заданию намечается район работ. В специальном программном обеспечении (ПО) планируются съемочные работы, при этом выбирают методику и средства измерения, просматривают предполагаемое положение спутников для обеспечения наилучшей точности спутниковых наблюдений на базовых станциях и исключают периоды неблагоприятной конфигурации спутников над

местом проведения работ. В соответствии с техническим заданием определяются такие параметры съемки, как плотность получаемого облака точек, скорость движения транспортного средства с установленным на нем сканером.

На исследованном нами объекте, согласно техническому заданию, было необходимо произвести съемку различного масштаба, что затруднительно при работе с оборудованием одного вида, особенно учитывая объем работ, так как разные виды лазерного сканирования имеют свои преимущества и недостатки. Рассмотрим их для каждого вида лазерного сканирования.

К основным недостаткам воздушного лазерного сканирования (ВЛС) относятся:

— пространственная точность 10—15 см, недостаточная для создания картографической продукции масштаба 1:500 и крупнее;

— недостаточная подробность для производства СЛБ-продукции для описания формы отдельных конструкционных элементов;

— невозможность отснять во время аэросъемки вертикальные плоскости объектов и объекты под крышами.

Достоинством же является то, что можно получить большой объем уникальных данных, недоступных или труднодоступных при использовании других видов съемки (детальная съемка крыш, верхних частей сложных сооружений, ущелий и т.д.). ВЛС обычно осуществляют единовременно с аэрофото- и/или теплови-зионной съемкой, применяют для съемки площадных или линейных объектов большой протяженности [3].

Для устранения указанных недостатков в последние годы весьма активно развивается метод мобильного лазерного сканирования (МЛС), с помощью которого можно решить все указанные задачи, причем с меньшей производительностью, но с большими точностью (1—3 см), подробностью и возможностью съемки объектов сколь угодно сложной формы. МЛС можно дополнить тепловизионной съемкой, а также специфической фотосъемкой, помогающей при дешифрировании данных. Кроме того, МЛС имеет ограничение по дальности съемки — не более 500 м от сканирующей системы (в обе стороны). МЛС не всегда можно использовать, например если нет подъезда к объекту съемки на автомобиле. Этот метод сложно применять при съемке поверхности земли: из-за сравнительно низкой высоты прибора угол распространения лазерного луча при сканировании поверхности земли получается острым, потому разные предметы (заборы, бордюры, камни, деревья) дают огромные "тени", в которых отсутствует информация об объекте. Мобильное лазерное сканирование не позволяет увидеть землю сверху и отсканировать крыши и верхние части объектов. Образно говоря, мобильное лазерное сканирование подходит для сканирования "вертикальных" объектов.

Наземное лазерное сканирование (НЛС) имеет еще более высокую точность (1—5 мм) и детальность,

чем МЛС. С помощью дополнительных скан-пози-ций можно получить данные из самых труднодоступных мест, но необходимо учитывать, что этот вид сканирования имеет ограничение по максимальному расстоянию до объекта съемки (от 100 до 1000 м в зависимости от модели сканера) и предполагает большие трудовые и временные затраты при съемке крупных объектов.

Принимая во внимание вышесказанное, представляется разумным комплексировать эти методы. Действительно, все виды съемки дают схожие данные (точки лазерных отражений, снимки — плановые или перспективные). Существующее программное обеспечение позволяет свободно обрабатывать облака точек вне зависимости от их происхождения.

Выполнение слияния облаков точек, полученных указанными методами, при организации работ в единой системе координат позволит решить любые задачи по описанию объектов как в диапазоне масштаба 1:500—1:10 000, так и в масштабе 1:50—1:500.

Съемка объекта, первичная обработка данных, контроль за точностью данным по реперным точкам. Прежде всего необходимо пояснить, почему в подобных исследованиях важную роль играет именно совмещение данных. Из-за описанных выше достоинств и недостатков любого вида лазерной съемки невозможно одним видом съемки охватить весь спектр задач крупно- и мелкомасштабного картографирования с учетом требований к детальности отображения ряда объектов. Именно поэтому было принято решение произвести съемку всех направлений железных дорог мобильным сканером и дополнить воздушной лазерной съемкой на тех участках, где требуется более широкая полоса, и наземным сканированием участков, где требуется очень высокая детальность объектов.

Мобильная лазерная система была установлена на железнодорожную автомотрису (автономный вагон с дизельным двигателем). Работы выполнялись по намеченному маршруту в прямом и обратном направлениях со скоростью движения 60—70 км/ч. Общая длина съемки 1400 км за 11 рабочих дней. Для обеспечения высокой точности траектории движения сканирующей системы по пути следования автомотрисы были установлены базовые ГНСС-станции (станции глобальной навигационной спутниковой системы), которые размещались через каждые 20 км на заранее заложенных опорных пунктах.

Для всестороннего изучения железной дороги, в том числе искусственно сооруженных объектов (ИССО) — мостов, труб под железными дорогами, станций и пр., — а также для устранения "теневых" зон, неизбежно возникающих по пути следования сканирующей системы, данные МЛС были дополнены результатами наземной и воздушной лазерной съемки и аэрофотосъемки.

Воздушное лазерное сканирование и аэрофотосъемка выполнены на всю протяженность Октябрьской железной дороги. Съемка выполнена сканером

"Riegl LMS Q560". Точность съемки 10 см в плане и 15 см по высоте, максимальная высота полета 1000 м.

Мобильное лазерное сканирование выполнено сканером "Riegl УМХ250" на всей территории работ (участки Московской и Октябрьской железных дорог) с частотой сканирования до 600 кГц и внутренней точностью лазерных измерений 10 мм. Здесь следует пояснить, что под внутренней точностью понимается точность определения координат ТЛО между собой. Система имеет заводскую калибровку, все ее компоненты закреплены на одной платформе. Совместно с лазерным сканированием она выполняет фотосъемку территории объекта при помощи 4 широкоугольных фотокамер с частотой съемки до 12 кадров/с. Данные фотокамер позволяют улучшить восприятие объектов, анализировать их характеристики, присваивать точкам лазерных отражений истинный цвет, а объектам — атрибутику (количественные и качественные характеристики) [5].

Наземное лазерное сканирование выполнено сканером "Riegl У2400" на некоторых сложных объектах — нескольких узловых станциях и крупных железнодорожных мостах. Максимальная дальность работы сканера 600 м, минимальное расстояние до объекта съемки 1,5 м. Сканер обеспечивает точность съемки 5 мм, съемка одной скан-позиции занимает не более 5 мин.

Первоначальное совмещение данных осуществлялось по результатам обработки траекторных данных и ГНСС-наблюдений на базовых станциях, полученных в ходе выполнения мобильного, наземного и воздушного лазерного сканирования и аэрофотосъемки. На участках перекрытия нескольких видов данных на местности были закреплены контрольные реперы, заранее привязанные к пунктам опорной сети с точностью 1—2 см. Во время выполнения аэрофотосъемки и воздушного лазерного сканирования базовые станции устанавливали на тех же местах, что и при съемке МЛС.

Затем для точного совмещения всех видов съемки применяли связующие точки, выбранные в зонах перекрытия данных. В качестве исходной информации для набора связующих точек выступали данные ТЛО МЛС. Для каждой точки стояния наземного сканера (скан-позиции) выбирали не менее 5 связующих и не менее 3 контрольных точек, заранее маркированных на местности. Для совмещения данных аэрофотосъемки и воздушного сканирования с данными МЛС использовали не менее 3 связующих и не менее 1 контрольной точки на километр. В качестве контрольных точек выступали четко распознаваемые по данным МЛС и ВЛС углы строений (будки, платформы и др.) и разнообразных конструкций (ограждения, концы металлических балок и др.). В результате абсолютная точность совмещения данных разных видов съемки составила для аэрофотосъемки и воздушного лазерного сканирования ~5 см, для наземного лазерного сканирования ~3 см.

Совместив уравненные результаты МЛС, НЛС, ВЛС и аэросъемки и получив таким образом полный набор данных, можно приступить непосредственно к созданию картографической продукции. В представленной здесь методике процессы создания топографических планов и трехмерных моделей ведутся параллельно, так как имеют общие объекты. Это позволяет увеличить производительность и сократить затраты времени на производстве.

В результате выполнения съемки получается следующий набор данных:

— ТЛО (рис. 1);

— геопривязанные фотографии;

— траектории движения сканирующей системы;

— данные ГНСС-наблюдений на базовых станциях.

При проведении съемки возможно появление следующих ошибок: 1) ошибок измерения единичной дальности лазерным дальномером, 2) ошибок углов ориентации сканирующей системы, 3) ошибок текущих координат сканирующей системы (ошибок траектории).

Первые две группы ошибок довольно стабильны, т.е. мало зависят от внешних условий и слабо меняются с течением времени либо могут быть учтены калибровкой системы. Третья группа — это ошибки текущих координат сканирующей системы (ошибки траектории), именно они могут вносить наибольшие погрешности в координаты ТЛО.

Координаты точек траектории определяются посредством совместной, взаимозависимой обработки данных двух подсистем — инерциальных навигационных систем (ИНС) и ГНСС. Если данные ИНС довольно стабильны и мало зависят от внешних условий, то для получения высокоточных данных ГНСС требуется максимально "открытое небо" [1, 2, 4].

Очевидно, что в условиях городской застройки при наличии высотных домов, тоннелей и т.п. точность данных ГНСС будет ухудшаться вплоть до полной потери навигационного решения. Однако при совместной обработке данных ИНС и ГНСС кратковременное ухудшение либо полная потеря ГНСС-сигнала могут быть восполнимы.

Для определения влияния ухудшения либо полной потери данных ГНСС на точность совместной траектории выполнено специальное исследование, его суть сводилась к следующему. Выбрали 7 траекторий ГНСС (4 по данным мобильного сканирования и 3 по данным воздушного лазерного сканирования) с максимально "чистыми" спутниковыми данными, т.е. при их наблюдении было максимально "открытое небо" и практически отсутствовали препятствия. Затем в данные этих траекторий искусственно вводили разнообразные ошибки либо удаляли часть данных, что имитировало полную потерю навигационного решения. Далее как по исходным, так и по "ухудшенным" ГНСС-траекториям рассчитывали совместные (интегрированные) ИНС- и ГНСС-траектории, которые попарно сравнивали между собой на каждый момент времени. Полученные таким образом расхождения характеризуют степень влияния "плохих" данных ГНСС на итоговую траекторию.

На первом этапе исследований из траекторий удаляли часть данных разной длины (5, 15, 30, 60, 120, 240, 480, 720 с). Для чистоты эксперимента использованы самые малошумные места в имеющейся траектории. Следует пояснить, что удаляли не спутниковые данные из файла измерений, а эпохи с уже посчитанными координатами из файла траектории ГНСС, причем интервал записи наблюдений ГНСС составлял 1 с.

Рис. 2. Сравнение исходных и "ухудшенных" траекторий (X, У, Z — расхождения по трем осям)

Для всех траекторий выполнен расчет совместных траекторий ГНСС—ИНС и проведено попарное сравнение исходных и "ухудшенных" траекторий.

На рис. 2 представлены расхождения, полученные по одной из траекторий, на следующих интервалах: 558 300—558 305 — отсутствие данных ГНСС 5 с, 558 600—558 615 — отсутствие данных ГНСС 15 с, 558 900—558 930 — отсутствие данных ГНСС 30 с, 561 400—561 460 — отсутствие данных ГНСС 60 с, 561 800—561 920 — отсутствие данных ГНСС 120 с. Траекторные данные, полученные системой ВЛС, обработаны, чтобы проверить, влияет ли скорость движения носителя сканирующей системы на точность совместной траектории ГНСС—ИНС при временном отсутствии данных ГНСС; установлено, что влияние скорости отсутствует. Величины расхождения по данным воздушного и мобильного лазерного сканирования имели один порядок, несмотря на то что за один и тот же период отсутствия ГНСС-данных самолет пролетает расстояние в несколько раз большее, чем проезжает автомобиль. Величины расхождений по всем 7 траекториям представлены в табл. 1.

В связи с полученными результатами возникает вопрос о промежутке времени, в течение которого должны присутствовать ГНСС-данные, необходимые для восстановления точностных характеристик совместной траектории. Чтобы ответить на этот вопрос, моделировали периодическое отсутствие данных ГНСС в течение 1 мин. с последующим наличием данных ГНСС в течение 5 и 10 с. Результаты эксперимента показали, что ухудшение точности не происходит, если между интервалами, где отсутствуют данные, есть хотя бы 5-секундные интервалы наличия данных ГНСС.

На втором этапе исследований в данные исходных ГНСС-траекторий искусственно вводили ошибки разных формы и величины. Смоделированы ошибки двух типов — "столы" и "пики". "Стол" представляет собой резкий подъем на максимальную величину вводимой искусственно погрешности и такой же резкий спуск в конце заданного интервала;

"пик" — плавный подъем до максимальной амплитуды в середине заданного интервала, а затем плавный спуск. Интервалы для моделирования погрешностей были приняты равными 5, 15, 30, 60 и 120 с. Максимальная амплитуда погрешности составляла 2 м.

Таблица 1

Величины расхождения по всем 7 траекториям при попарном сравнении исходных и "ухудшенных" совместных ГНСС-и ИНС-траекторий

Плановые высотные расхождения между исходной траекторией и траекторией с отсутствием данных ГНСС

Интервал, с Разброс значений, м

5 0,004—0,008

15 0,010—0,015

30 0,011—0,017

60 0,030—0,091

120 (2 мин.) 0,165—0,250

240 (4 мин.) 0,350-0,430

480 (8 мин.) 3,00—4,21

720 (12 мин.) 7,60—9,35

Затем по ГНСС-траекториям с искусственно введенными ошибками рассчитывали совместные ИНС- и ГНСС-траектории, полученные траектории сравнивали с исходными. Величины расхождений представлены в табл. 2.

Как видно из полученных расхождений, ошибки в ГНСС значительно влияют на качество итоговой траектории, причем даже на коротких интервалах.

После выполнения съемки и первичной обработки данных МЛС был проведен контроль с использованием реперных объектов, закрепленных в характерных точках вдоль железной дороги. Контроль данных производили путем совмещения взаимно уравненного облака ТЛО с реперными объектами. В результате по-

лучилось, что значения среднеквадратического отклонения планового и высотного положения на ре-перных объектах составили ~5 см.

Таблица 2

Величины расхождения, полученные при сравнении исходных траекторий и траекторий ГНСС с искусственно введенными ошибками

Время, с "Пик" "Стол"

Расхождение между исходной траекторией и траекторией с искусственно введенной ошибкой, м

5 0,08 0,01

15 0,12 0,21

30 4,0 4,0

60 4,0 6,0

120 70,0 30,0

Классификация точек лазернъх отражений (ТЛО).

Перед созданием топографических планов и трехмерных моделей первичное уравненное облако точек необходимо разделить на классы. Для любого проекта в первую очередь нужно выделить точки земли. Точки земли выделяются в автоматическом режиме, а затем проверяются исполнителем на наличие некорректно классифицированных программой участков ("вылетевшие" точки).

Далее в автоматическом режиме, согласно техническому заданию, выделяются другие классы точек, необходимые для работы по проекту, такие, как растительность, провода, опоры, строения и т.д.

На следующем этапе по полученным данным выполняется автоматическое и интерактивное моделирование типовых и уникальных объектов согласно классификации точек.

Создание крупномасштабнъж планов, трехмернъх моделей. Так как любой проект имеет типовые объекты (например, опоры, светофоры, пикетажные столбики, километровые столбы), перед моделированием была создана специальная библиотека типовых объектов. Работа с подобными библиотеками позволяет автоматизировать процесс моделирования и единообразно представлять готовую продукцию. Так, технологический процесс создания интегрированных трехмерных моделей и специальных топографических планов состоит из следующих этапов:

1) по подготовленным данным ТЛО моделирования в автоматическом режиме проводов, опор, рельсов, шпал, консолей и пр.;

2) интерактивного моделирования объектов по данным ТЛО (пикетажные столбики, километровые столбы, светофоры, ИССО, здания, гидрографические объекты и т.д.);

3) сведения слоев с различными объектами в один файл;

4) присвоения атрибутов объектам по их функциональному назначению (километраж, пикетаж, тип светофоров, номера опор и т.д.);

5) построения цифровой модели рельефа (ЦМР) с заданным шагом сетки;

6) построения горизонталей на основе ЦМР;

7) генерализации горизонталей;

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

8) расстановки отметок высот на основе ЦМР;

9) построения цифровой модели растительности с заданным шагом сетки;

10) создания полигонального векторного слоя на основе цифровой модели растительности;

11) преобразования трехмерных объектов инфраструктуры в двумерные;

12) создания топоплана по подготовленным материалам;

13) редакторского контроля топоплана и трехмерных моделей.

Результаты исследований и их обсуждение. На основе созданных топографических планов и трехмерных моделей можно проводить пространственный анализ:

— определение высокоточного (до 2—3 см в плане и по высоте) положения объектов, причем как самостоятельное, так и по отношению друг к другу;

— определение количественных и качественных характеристик объектов, расположенных в определенном месте карты;

— при наличии нескольких разновременных съемок можно анализировать изменение объектов с расчетом количественных характеристик (объем, размеры, взаимное положение объектов);

— определение критичных габаритов (например, близкое положение растительности к линии электропередачи) в виде численных характеристик;

— при совмещении с кадастровой информацией анализ застройки с занесением данных в атрибутивную базу нарушений.

Представленная технология позволяет полнее и в более короткие сроки создавать интегрированные трехмерные модели и специальные топографические планы.

Автоматизация работ — один из важных аспектов моделирования, иногда эту задачу невозможно решить путем использования стандартных программных решений. Поэтому в процесс автоматизации необходимо включать задачу по написанию приложений под конкретные проекты. При работе с большим объемом данных, получаемых при лазерном сканировании, нужно иметь мощную вычислительную базу и передовые программные разработки в области цифровой картографии, САПР и геоинформационных систем. Это необходимо при работе с крупными и протяженными объектами, такими, как железные и автомобильные дороги, магистральные трубопроводы и т.д. Итоговое представление результатов работы в виде высокоточных трехмерных моделей и топографических планов, состоящих из двумерных векторных слоев, позволяет совместить, с одной стороны, требования высокой детальности, а с другой — работу с обширными территориями. Сочетание автоматической и интерактив-

ной обработки дает возможность точнее и быстрее интерпретировать исходные данные. В результате обработки данных создаются:

— трехмерная модель местности в формате AutoCAD и ArcGIS c занесением в базу данных атрибутивных характеристик;

— цифровые модели объектов инфраструктуры железных дорог (рис. 3);

— цифровые модели рельефа и растительности в формате ESRI GRID и ASCII;

— топографические планы в масштабе 1:1000 и мельче.

Методика была опробована на пределе технических возможностей современного оборудования, что позволило получить крупномасштабные карты (1:1000), соответствующие точности по СНиП. В дальнейшем ее можно применять при составлении более мелкомасштабных карт, с уменьшением сроков работ за счет меньшей плотности точек лазерного сканирования, числа отображаемых объектов (генерализация в соответствии с требованиями к масштабу) и времени, необходимого для съемки и обработки.

Разработанный метод картографирования крупных инженерных сооружений успешно применен в проекте по четырем направлениям Московской и Октябрьской железных дорог. Всего снято и обработано 1400 км железных дорог и прилегающей к ним инфраструктуры (созданы трехмерные модели и специальные топографические планы в масштабе 1:1000). Представленная методика учитывает как нюансы получения исходных данных, так и особенности обработки ин-

формации, получаемой со сканера. В дальнейшем на основе этой методики возможно создание разных тематических карт: геоморфологических (карты уклонов поверхности, форм рельефа, начиная от микроформ), биогеографических (карты объема растительной биомассы с точными подсчетами количественных характеристик), гидрологических (карты участков подтопления, стока воды), транспортных. Например, используя статистику от РЖД, можно создавать карты с несколькими показателями (скорость движения составов на разных участках, плотность движения), выделять наиболее нагруженные участки, преимущественные направления различных грузов и т.д., строить продольные или поперечные профили для любых участков.

Возможно также создавать оригинальные схемы отдельных объектов, участков или деталей под заказ, составлять разномасштабные топографические карты и планы в кратчайшие сроки, цифровые модели рельефа и местности в автоматическом и полуавтоматическом режимах.

Выводы. На основе проведенных исследований можно сделать следующие выводы:

— полное отсутствие данных ГНСС (например, тоннель) в течение < 30 с приводит к ошибкам в итоговой траектории на уровне 1—2 см, < 60 с — не более 10 см;

— величины ошибок в итоговой траектории при отсутствии данных ГНСС зависят не от пройденного расстояния, а только от времени, т.е. участок с отсутствием ГНСС-сигнала можно проходить на высокой скорости, теряя в плотности, но выигрывая в точности;

Рис. 3. Трехмерная модель объектов местности, совмещенная с цифровой моделью рельефа

— шумные (низкоточные) данные ГНСС, ошибки которых превышают (либо могут превышать) величины, указанные выше, а длительность не превышает интервалы, указанные ранее, необходимо исключить из полученной ГНСС-траектории для повышения точности итоговой траектории;

— между последовательными (следующими один за другим) интервалами, где отсутствуют ГНСС-дан-ные либо они плохого качества, должны быть краткосрочные (5—10 с) периоды точных ГНСС-данных. В этом случае не будет деградации итогового решения при любом числе таких интервалов (если их длительность не превышает указанную выше). Но следует иметь в виду, что для получения 5-секундного интервала точных данных ГНСС недостаточно 5 с ГНСС-измерений, поскольку требуется еще некоторое время для инициализации, которое зависит от расстояния до базовой станции и используемого программного обеспечения (ПО). Например, при обработке траектории в ПО GrafNav при удалении от базовой станции до 10 км инициализация занимает 1 мин.;

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бранец В.Н. Лекции по теории бесплатформенных инерциальных навигационных систем управления: Уч. пособие для студентов вузов. М.: Изд-во МФТИ, 2009. 303 с.

2. Бранец В.Н., Шмыглевский И.П. Введение в теорию бесплатформенных инерциальных навигационных систем. М.: Наука, 1992. 280 с.

3. Рыльский И.А. Лазерно-локационная аэросъемка — особенности метода и перспективы его применения для географических исследований // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2008. № 4. С. 29—33.

— на основе данных, полученных и обработанных по описанной методике, можно решать следующие экономико-географические задачи и выполнять комплексные инженерные изыскания: создавать комплексную систему пространственных данных инфраструктуры железнодорожного транспорта; планировать и рассчитывать траектории движения железнодорожного транспорта; анализировать параметры объектов инфраструктуры железных дорог и сопоставлять их с нормативными значениями; определять габариты объектов инфраструктуры вдоль железнодорожного пути и вычислять критически опасные значения (определять провис проводов контактной сети и висящих рядом проводов ЛЭП, деформацию объектов инфраструктуры железных дорог, обвалов земельного полотна); инвентаризировать объекты инфраструктуры железнодорожного транспорта; строить продольные и поперечные профили; выявлять участки на железнодорожном полотне и балластной призме, требующие ремонта или реконструкции.

4. Cramer M. GPS/INS integration / Photogrametric Wfeek — 97. Stuttgart, 1997. P. 1—10.

5. Riegl VMX-250. Compact mobile laser scanning system: Technical documentation and operating instructions. 2012. URL: http://riegl.com/uploads/tx_pxpriegldownloads/ 10_DataSheet_ VMX-250_newDesign_03-04-2012.pdf (дата обращения: 15.5.2015).

Поступила в редакцию 18.06.2012

N.S. Kovach

MAPPING OF LINEAR ENGINEERING FACILITIES USING THE RESULTS OF LASER SCANNING

The article describes the procedure and specific features of mapping on the basis of data acquired through mobile, ground and aerial laser scanning. Possibilities of integrating the materials of scanning with other cartographic and informational data are illustrated by the example of a project aimed at the acquisition and processing of data for the sections of four railways (Oktyabrsky, Ryazansky, Smolensky and Bryansky) with the total length of 1400 km.

Key words: cartography, geodesy, geographical information system (GIS), laser scanning, inertial navigation system, 3D-modeling, railways, topographic maps.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.