测绘成果质量检查之LiDAR点云数据拼接与匹配精度检查

LiDAR点云数据存在误差是一件很正常的事情，误差来源是多元化的，误差是客观存在的。但误差值的大小是关键，若超出了项目限差要求，须及时返回到预处理环节，甚至是返回到外业采集环节去进行修正，否则很可能会造成严重后果！项目返工只是个小问题，由于成果存在较大偏差导致下游行业应用出现工程质量问题，后果是难以估量的！

上图是LiDAR点云数据应用人员们较为熟悉的场景，远远望去，一切安好，处处晴天！若是再加上RGB真彩色信息，逼真程度则更进一步。

一股视觉上冲击，可轻松的提升观者的满意度！如果数据的应用意图是场景的浏览展示，其目的已经基本达到，视角拉近些，可辨识出各类场景元素；如果不仅是为了看，而是还需要做进一步的制图及工程应用，请继续。

上图中右侧部分以不同颜色表达不同扫描站次的点云数据，不难看出，很多不同站次之间是有重叠交叉的，而我们探究的点云数据偏差问题就存在于这些重叠部分。

以上是一张数据采集区域的全局视图，这不是点云数据，而是基于数据质量分析得到的偏差分布结果。其不同的色彩表示不一样的偏差程度，那些红色的区域，偏差更大。TopoDOT所提供的这种全局自动化运算的偏差分析方法，可免除大量人工手动切截面检查的劳力与时间投入，且能够避免因抽样检查而漏掉的偏差问题。无论是几公里，还是成百上千公里，交给TopoDOT进行自动化运算，嗖的一下即可获得这样一张准确的误差分布图。 

再次将视角返回到这个十字路口的局部区域，左视图可见该区域的偏差分布情况，其颜色分布表达了重叠点云之间相对偏差。下面我们针对红色区域做点云截面来复核一下，看看这组点云数据的庐山真面目！ 

如上图所示，白色矩形框位置是截面所在之处，该截面全部内容展现在右上角视图中，将截面任意位置放大到右下角视图，可清晰查看到两组不同站次点云数据之间是存在着分层偏差的，通过标注工具进行量测，偏差值达到了12厘米。 

再换一个颜色不那么强烈的区域进行截面裁切，其偏差值应该会相应的小一些。如上图左侧白色矩形框所示位置，从标注信息可见，其偏差值为5.8厘米。即便是几厘米的偏差，图中这个马路牙子位置已经是错位明显了。

其实关键的问题就在于此，类似情况下，试问制图人员如何确认使用哪个位置进行矢量特征信息的定位提取？较低的那一层就是准的吗？真的很难说！

除了人为辨别以外，TopoDOT所具备的多种自动化提取功能在面对存在偏差的点云时也会做出反馈，因为这些偏差是客观存在的，如果偏差值超出了限差要求，则需要在提取成果之前解决这个问题。

除点云数据相对精度检核以外，TopoDOT还具备多种其他类型的数据质量检核功能，如：

• 点云数据与控制点之间的绝对精度检查

• 点云数据与影像之间的匹配度检查

• 点云数据密度质量检查

• DEM三角网模型与点云之间符合度检查

• 等高线成果与点云数据之间符合度检查

各类应用实例将会逐一发布更新，敬请对测绘成果质量检查感兴趣的朋友们关注！

 

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