為了比較當今世界最先進的兩種測量儀器，我們分別用trimble sx10 掃描全站儀和sensefly ebeeplus rtk/ppk 攝影測量無人機對一個四公頃的礫石坑進行了測量。

礫石坑是一種典型的測量場地，對這種場地來說，數字點云是最為重要的輸出數據，可用于容積計算、坡度測量、坡腳和坡頂檢測、等高線的生成等。本項目所選擇的礫石坑底部較深（約40米），此外它還具有水平、垂直和外懸的剖面，因此被我們選中。

本項目共計生成五組獨立的點云數據：四組無人機點云數據（來自兩次無人機飛行，每次飛行離地面高度各不相同）和由五個站點合并而成的一組激光掃描儀點云數據。

對于僅在 rtk/ppk 功能支持下進行飛行是否可以獲得與使用地面控制點 (gcp) 的飛行一樣的絕對精度，事實證明是有可能實現的。對于使用 gcp 的點云而言，各次飛行的平均偏移量要比搭載 rtk 但未使用 gcp 的飛行少幾厘米。四次無人機數據處理所得的標準偏差均相同。這意味著在整個項目期間，所有處理方法都給出了恒定的精度。為確保輸出數據的可靠性，尤其是垂直方向上，我們仍然強烈建議使用至少一個 gcp。

1. 引言

為了比較當今世界最先進的兩種測量儀器，我們分別用 trimble sx10 掃描全站儀和 sensefly ebee plus rtk/ppk 攝影測量無人機對一個四公頃的礫石坑進行了測量。

我們從下述幾方面對公司擁有的這兩種儀器進行了比較：

· 辦公室準備時間

· 現場數據采集時間

· 數據處理時間

· 兩種儀器所生成的點云質量

此外，我們安排 sensefly 無人機在兩個不同的高度飛行來生成四組不同的無人機點云，我們的次要目標是對這些點云進行比較研究，找出無人機進行此類測繪工作的最佳工作流程。

最后，作為本次比較研究的一部分，我們還探討了：

· 每種儀器生成的視覺輸出是什么（如有）？

· 使用每種儀器分別會給操作員帶來哪些現場風險？

· 兩種儀器的相對成本

當然，對于這幾種技術中是否有一種最適合所有的測量員這一問題來說，通過單個獨立項目對這幾種采集方法直接進行比較并不能給出確切的答案。因此，具體選擇取決于：特定專業測量人員的需求；待測項目；還要考慮到技術本身的不斷發展。但是，這樣的比較有望突出這些產品及其點云輸出數據的相對優勢和劣勢。本項目正是基于這一總體目標而實施。

2. 方法

2.1 測量場地與技術

本項目場地位于瑞士西北部 olten 地區，是一片占地四公頃的礫石坑（圖 1）。之所以選擇礫石坑，是因為礫石坑是一種典型的測量場地，對這種場地來說，數字點云是最為重要的輸出數據，可用于容積計算、坡度測量、坡腳和坡頂檢測、等高線的生成等。該礫石坑底部較深（約 40米），此外它還具有水平、垂直和外懸的剖面，因此被我們選中。

圖 1：項目場地，位于瑞士 olten 附近 lostorf 的一片占地四公頃的礫石坑

trimble’s sx10 機器掃描全站儀（圖 2）使用的是激光掃描技術，而 sensefly’s ebee plus 無人機（或 uav/uas）使用的是無人機測量技術。這種無人機內置 rtk/ppk 功能（圖 2），并且搭載 sensefly s.o.d.a rgb 相機。

圖 2：sensefly ebee plus 無人機（左）、 trimble’s sx10 手動控制器（中）和帶有手提箱的 sx 10 掃描全站儀（右）。

2.2 點云概述

本項目共計生成了五組獨立的點云：四組無人機點云（來自兩次無人機飛行，每次飛行離地面高度各不相同）和由五個站點合并而成的一組激光掃描儀點云。

我們從下述幾方面對這些點云進行了比較：

· 現場數據采集流程（花費時間和相對復雜度）

· 辦公室數據處理時間

· 定位精度、密度和質量

2.3 研究區域和控制點的設置

本項目的測量工作由 lerch weber ag 公司的四名員工負責，并由一名 sensefly 工程師提供現場支持。

為了校正激光掃描儀并評估無人機飛行的準確性，本項目共在整個場地上設置了九個地面控制點 (gcp)，有效發揮了檢查點的作用。這些 gcp 利用 trimble r10 gnss 接收機進行測量，均勻地分布在整個研究區域內（圖 3）。gcp 用 50 厘米寬的方形黃色塑料板在地面上進行了標記。選擇這些 gcp 的原因是其具有高能見度，保證了其后可被正確識別并標記在無人機的數字圖像中。

圖 3：本項目的地面控制點之一（左）和可能的掃描站點草圖（右）。

設置九個 gcp——用于兩次測量——大約花費了 1.5 小時。gcp 點和激光掃描儀獲得的點云分別按照瑞士國家坐標系統 ch1903+/lv95 和國家水準測量系統 ln02 進行測量。ebee plus 的飛行在 wgs84 坐標系下進行，然后使用 agisoft 的 photocan 攝影測量軟件（也用于處理無人機的圖像）轉換到瑞士國家坐標系。

2.4 無人機飛行準備

使用 ebee plus 配備的 emotion 3 軟件提前在辦公室制定無人機的飛行計劃：在 emotion 中加載一張 sensefly 衛星背景圖，然后圍繞項目場地畫一個多邊形，覆蓋區域為礫石坑測量周界外幾米。

確定好飛行路線，也就設置了兩個關鍵的飛行參數：所需地面采樣間距 (gsd)（單位：厘米/像素）和所需圖像重疊度（縱向和橫向）。無人機的飛行高度會自動進行計算，結果會在 emotion 中指定 gsd 后直接給出。為了評估地面分辨率對無人機點云輸出質量的影響，我們決定讓無人機在不同的高度飛行兩次。

圖像重疊度選擇了指定的設置（表 1），以便在攝影測量過程中生成重構效果良好且匹配度高的圖像。為了獲得所需重疊度，gsd 最高的飛行——兩次飛行中較低的一次，第一次飛行——采用了標準飛行路線和垂直飛行路線，而較短、分辨率較低的第二次飛行使用一組標準的飛行路線。

表 1：本項目兩架無人機飛行對比。

為了提高無人機圖像地理標注的精度，ebee plus 能夠接收 rtk 校正。在本項目中，我們使用了來自swisstopo的vrs rtk校正流。這種情況下需要訂閱 swisstopo 服務，且場地中要有網絡連接（需要通過接入網絡的筆記本電腦運行 emotion 來啟用）。

為了使所有無人機圖像都達到 rtk 精度，無人機與地面站之間必須始終保持無線電連接。但是，如果無線電連接或筆記本電腦的網絡連接失敗，利用無人機的 ppk 功能仍有可能對飛行進行校正。最后，這并非是必需步驟。

抵達場地后，選擇了起飛和降落的地點；礫石坑旁邊的草地（圖 4）。

圖 4：起飛時的 ebee plus。

無人機每次飛行的辦公室準備時間大約為 15 分鐘，現場還需要 5 至 10 分鐘：連接機翼，放入無人機的電池和相機，進行飛行前檢查，并通過 usb 無線電臺調制解調器（連接到運行 emotion 的筆記本電腦上）將飛行計劃無線上傳到無人機上。

2.5 激光掃描儀的準備工作

trimble sx10 測量儀的辦公室準備工作主要包括場地分析，目的是估算本項目的 gcp 和激光掃描站的最優分布。每個站點需要能看到至少三個 gcp，且這些點要盡量分散。由于我們的工作人員已經對場地地形有了一定的了解，所以這個過程花費的時間并不多，大約 15 分鐘左右。為了充分覆蓋整個場地，在礫石坑外和底部分別選擇了三個和兩個掃描站點。

標記并測量好本項目的九個 gcp 后，將 sx10 設置在其五個站點中的第一個（圖 5）。為了確定激光掃描儀的方向和確切位置，需要進行儀器校平，然后使用“自由站點”方法（用于確定未知點相對于已知點的 3d 位置的方法，本案例中的已知點為三個預先設置的 gcp）。

sx10 在五個站點中每個站點花費的設置時間均為 15 分鐘。該過程包括掃描儀操作員確定瞄準哪些 gcp，另外一名操作員手持靶標依次站在各個已知的點上。使用 sx10 的默認點密度設置（中等）進行激光掃描。各個站點所需的掃描時間取決于被掃描區域的寬度（直接在 sx10 屏幕上選擇）。

圖 5：確定 trimble sx10 掃描全站儀在礫石坑底部的位置。

設置 trimble sx10 和用該儀器執行激光掃描兩個過程平均花費的時間為每個站點 45 分鐘。所花費的時間總計為 3 小時，45 分鐘掃描，再加上操作員在掃描站點之間移動所花費的幾分鐘。

3. 處理工作

回到辦公室后，處理過程包括：

· 檢索和處理無人機飛行的圖像（.jpg），創建四組數字點云（表 2）。

· 將激光掃描儀的點云文件（.las）拷貝到電腦上（五個站點的點直接在 sx10 上保存為一張點云）。

表 2：本項目兩次 ebee plus 無人機飛行生成的四組無人機點云詳情。

利用 agisoft photoscan 攝影測量軟件對無人機圖像進行處理。該軟件除了生成每次飛行的點云外，還會生成一個正射投影，即項目場地經過正射處理的高分辨率航拍圖。

由于在各個掃描站點收集的點已經合并為了一個點云，因此從激光掃描的角度來看，唯一可以做的工作可能就是用 trimble sx10 拍攝的 rgb 圖像給這些點上色。但是，由于本項目的對比工作是在不考慮顏色的情況下進行的，我們認為沒有必要進行這一步。因此，所需的掃描后工作（將 tls 連接到電腦上和拷貝 .las 文件）只花費了五分鐘。

3.1無人機點云

利用在不同高度進行的兩次無人機飛行以及在測量現場設置的 gcp，本項目提供了一個獨特的機會來生成和比較幾種不同的無人機點云。這可解決下述三個問題：

1) 僅靠 rtk 飛行能否達到 gcp 的精度水平？

通過對比啟用 rtk 的飛行與使用本項目 gcp 飛行的點云，有可能分析出僅在 rtk 模式下飛行（例如，未使用 gcp）時是否可以實現 gcp 水平的地理空間精度。

2) 飛行高度/gsd 對點云質量有何影響？

通過比較在不同高度進行的兩次無人機飛行的點云，可評估分辨率對點云質量的影響。

3) 照片數量對點云密度有何影響？

通過合并本項目 100 米和 150 米高飛行的點云，可分析數據處理中所使用的照片數量對點云密度是否有直接影響。

3.1 點云分析

考慮到地面掃描和無人機方法的精度，本部分最好分為相對精度和絕對精度。無人機的絕對精度可以通過使用地面控制點 (gcp) 或通過對無人機飛行進行 rtk/ppk 校正來獲得。同時，無人機圖像所得結果的相對精度取決于其圖像的分辨率，該分辨率與飛機的飛行高度直接相關——高度越低，點云越密。

地面激光掃描儀 (tls) 的絕對精度取決于所使用的儀器定位方法；在本項目中，所用方法為“自由站點”法，即直接利用測得的（三個）gcp 的精度來確定每個 tls 站點的位置。利用 tls 測得的點的相對精度與測角精度和電子測距法 (edm) 的精度直接相關。

由于無人機的相對精度和絕對精度已知有幾厘米誤差，而 tls 的精度可達到幾毫米，因此我們可以認為由 tls 得到的點云先驗精度較高。出于這一原因，并且由于 tls 數據采集可實現比無人機更高的點密度（在 tls 的中等密度設置下），我們決定以 sx10 得到的點云為參考，來對比不同的無人機點云。

在 cloudcompare 和 autodesk autocad civil 3d 2015 中對以地理坐標為參考的 sx10 點云和四個無人機點云進行了分析（圖 6）。

圖 6：用于對比的區域地圖

在 cloudcompare 中，使用一個名為 m3c2 的函數進行分析。該插件可直接計算兩個點云之間的帶符號（和穩健）增量，是一種先進的算法。然后用均值和標準差對三維差異進行了比較（表 3）。

同時，在 autocad 中使用相同的基面對所有點云進行了體積比較（表 3）。然后對以該表面為基準的切割和填充體積進行了比較。

cloudcompare 和 autocad 的數值結果見表 3。每個數值代表對某個特定的無人機點云與激光掃描儀點云進行的對比。

表 3：trimble sx10 采集所得點云（我們的參考點云）與 ebee plus uav 采集所得的四個不同點云對比結果列表。

圖 7：使用礫石坑最深部位的一個橫截面在 autocad civil 3d中 進行了第三次也是最后一次對比。

4. 結果

4.1 數值結果

數值比較的另一種形式是比較每組點云中點的數量（表 4）。

表 4：不同點云中點的數量

將 100 米與 150 米高無人機飛行合并所得點云包含的點數與 100 米飛行點云的點數相似。這是因為合并處理的兩次飛行的圖像使用的是與 100 米飛行完全相同的圖像處理設置。

4.2 數據采集所需時間

圖表 1：數據采集所需的總時間。

4.3

點云的截圖

圖 8：tls 點云的截圖

圖 9：100 米/不使用 gcp 無人機點云的截圖

4.4 討論

雖然 gsd 對云密度的影響正如預期的那樣得到了證實——即，gsd 較高的點云中有更多點——將在不同高度進行的飛行進行合并（需處理圖像數量加倍）并未帶來任何明顯的好處。平均 gsd 并沒有更精確，點云未包括更多的點（由于合并和處理的圖像使用的是與單次 100 米飛行相同的設置），而整體處理時間更長。

對于僅在 rtk 功能支持下進行飛行是否可以獲得與使用地面控制點 (gcp) 的飛行相同的絕對精度這一問題，事實證明是有可能的。對于使用 gcp 的點云而言，各次飛行的平均偏移量要比搭載 rtk 但未使用 gcp 的飛行少幾厘米。四次無人機數據處理所得的標準偏差均相同。這意味著在整個項目期間，所有處理方法都給出了恒定的精度。

關于捕獲點的數量——點密度——尤其是每平方米的平均點數，無人機飛行產生了足夠高的細節級別 (lod)，可以用來測量采石場等場地。與此同時，tls 提供了更高的細節級別，可用于更小、要求更高的項目，例如數字環保制圖。此外還有一點比較重要，就是兩種情況下（無人機和 tls）點的密度都是均勻的，也就是說每平方米的最低和最高點密度之間差異很小，其與最終細節級別的相關性比與平均點數的相關性更高。

盡管 tls 和無人機（圖 1）的準備時間相差無幾，但是無人機在場地上花費的時間明顯較短（在礫石坑上空飛行一次所需時間要少大約 10 倍）。在后期處理方面，無人機圖像處理時間是一個需要考慮的因素，但是使用 gcp 時這一時間明顯增長——與僅在 rtk 模式下飛行的時間相比，大約要長 50%。

就每種技術（圖片 1）所需的總數據生成時間（采集和處理）而言，在開啟 rtk 模式且未使用 gcp 的飛行情況下，這一時間是 tls 相應時間的三分之一。在單次飛行高度為 100 米、使用 gcp 的無人機飛行情況下，這一時間可節省大約 40%。

5. 結論

本遙感項目的目的是比較由 tls 與無人機圖像生成的點云；特別是通過評估每個點云的數據采集效率性和評估每個點云的最終質量。

表 5：主要發現總結

5.1 效率

在不需要使用 gcp 的情況下，使用啟用 rtk的ebee plus 無人機在項目場地采集點數據的效率是 tls 的兩倍多（圖片 1）。在無 rtk 飛行的情況下，兩種飛行（100 米和 150 米）仍明顯快于 （40%）tls 方法。

在數據處理方面，tls 無需進行數據處理，只需將一份文件從儀器上拷貝到電腦上。相比之下，無人機圖像必須進行復制和處理，該過程約需花費一個小時到三個半小時，具體取決于飛行高度（表 2）。但是，我們必須注意到的是，攝影測量處理時間只是電腦時間——開始后，處理過程便可自動進行。因此，員工仍舊可以做其他事情，例如計劃或執行更多的無人機飛行。

將現場時間和處理時間相結合時，比較每種技術的總數據采集時間（表 5）可以發現，在類似本項目的礫石坑測量中，啟用 rtk 的 ebee plus 的整體效率要高于 tls。因此，對于此類場地來說，無人機是一種更加有效的方法，可以減少測量團隊的數據采集工作量。因此，無人機可使此類機構減少人力資源成本、提供更具競爭力的價格和/或在一定時間內完成更多的項目。

5.2 絕對定位精度

我們可以得出結論，無人機無需使用 gcp 即可獲得較高的絕對精度（表 3），其原因是 sensefly 無人機和瑞士 vrs 系統可使圖像具有較高的地理坐標精度。這一點可通過比較使用 gcp 和僅使用 rtk 功能的點云與 tls 點云得到證實；偏移量很小，而且所有的比較結果均顯示相同的標準偏差，即整個項目過程中一直存在噪點，無論是否使用 gcp。

5.3 點云質量

點云的質量可通過觀察點密度和噪點情況進行評估。tls 點云中的點密度非常高，但是上文進行的比較顯示，無人機的低密度點云獲得的結果與之相似。因此我們可以得出結論，雖然無人機點云與 tls 點云（設置為中等密度）相比提供的細節更少，但是對于大多數典型的測量程序而言，其仍提供了足夠的細節。

雖然未對各個點云的噪點進行評估，但是通過比較不同的無人機點云與 tls 點云（將這些點云依次重疊）可以發現，其具有相同的標準偏差和最小偏移量。因此，我們可以得出結論：所有這些來源的噪點都很小且不具相關性——所有點云都是完全可用的，它們的衍生產品，例如 dtm（數字地面模型）、體積等，都不受影響。

5.4 總結

對于需要最高細節級別的測量項目來說，例如小型場地的數字環保項目等，激光掃描方法無疑是最優選擇。

對于較大的項目，例如本項目的礫石坑或類似規模的采石場或建筑工地，啟用 rtk 的無人機技術不僅可以提供可接受的點云細節等級，而且效率更高。除此之外，由于測量人員無需穿越場地，因此無人機方法還可以潛在地提高工作人員的安全性。

對于本項目的礫石坑場地而言，從效率和質量方面考慮可以得出結論，最佳的數據采集方法是 rtk 無人機低空（100 米）飛行（不使用 gcp）。該方法花費的圖像處理時間最短，可獲得較高的絕對精度和可接受的點密度，同時將現場風險最小化。

無人機與 tls 數據采集方法之間另一個值得注意的區別就是保存和未來重新加載無人機自動飛行計劃的能力。這一點可確保在長期監測某一場地時后期數據的一致性，例如計算從某一周或某個月到下一周或下個月的容積差。相比之下，tls 方法需要控制點，如果控制點未固定到位，那么設置這些控制點會非常耗時。

無人機提供的額外免費視覺數據（航空二維正射形式（正射像片），圖像處理完畢后生成）頗具價值。這種數據可作為點云或數字表面模型的有力補充，提高客戶滿意度。

最后一點，同樣也是值得注意的一點，從成本方面考慮，目前（2018 年 1 月）瑞士無人機的零售價格（表 5）約為 tls 的三分之一。

簡歷

armin weber，瑞士蘇黎世聯邦理工學院測繪學碩士，lerch weber ag 公司共有人

thomas lerch，瑞士西北應用科技大學 it 學士與測繪學學士，lerch weber ag 公司共有人