1、引言

2011年5月，国土资源部、财政部和农业部下发了《关于加快农村集体土地确权登记发证工作的通知》，要求完成农村集体土地所有权证的确权登记发证工作。这项工作意义十分重大，涉及广大农民的切身利益，对农村经济和社会发展影响巨大而深远。而确权需要农民群众的全面参与配合，考虑到农民大众对确权所必须的测绘地理信息数据的认识水平，如何选择农村土地确权所采用的技术方法和数据源，也开始成为测绘从业者着重思考及解决的问题。

农村土地确权与各地区普遍开展过的土地登记有类似的要求及过程，传统的土地空间信息获取方法多为光电测距。这种技术生产效率较低，成本高，采集的成果为离散点，不够直观。而采用手持激光雷达扫描获取农村房屋等对象的空间三维信息，得到测区的密集点云，生产房地一体所需的地籍空间数据，是一种新型且高效的技术手段。

SLAM系统是近年来激光扫描仪及定位定姿设备集成和小型化的优秀典型，SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“即时定位与地图构建”，即扫描仪在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现扫描仪的自主定位和导航。SLAM技术在移动测量方面具有较好的应用，不依托GNSS信号，能够对室内外环境进行地图构建和建模。因此，SLAM技术在测绘领域中的应用降低了测量的复杂性，不需要大量地物标记点，适用于室内外、地上下多种复杂场景，对于解决传统测绘中的定位及场景重建问题具有广阔的前景。

2、SLAM技术在农村房地一体空间数据获取的主要优势

农村房地一体的测量对象主要为房屋及其附属等地籍要素，这类地物通常较集中密集，南方及沿海地区还有层数较高的特点。此类地形采用传统的GPS结合光电测距测量方式时，因空间遮挡、卫星及数据链信号较差等原因，难以得到满足精度要求的固定解。采用SLAM测量技术，因无需GNSS信号，且激光扫描对工作环境有很强的适应性，能在密集房屋的房地一体测量中发挥较好的作用。具体表现为：①外业数据采集效率高，控制点数量需求少，点云相对精度*，房屋边长误差小，长巷窄道等区域可快速获取空间三维数据；②内业点云处理自动化程度高，需人工参与的工作少，不需要大量的计算资源，较短时间内便能生产较大面积的点云成果；③系统操作简单，可连贯持续数据采集，对作业员的技术门槛要求低，可实现复杂区域一体化扫描作业；④系统工作稳定，可进行长时间数据采集，能满足房地一体项目大面积数据采集的需要。

3、SLAM房地一体数据采集流程

SLAM房地一体数据采集生产流程包括测区划分（准备工作）、控制点设测、数据采集、数据预处理、数据后处理、房地一体地籍要素采集等内容。主要流程如下图：

图7 矢量、点云、倾斜叠加

3.1测区划分

测区划分是SLAM房地一体数据采集前必须进行的准备工作，主要是对测区进行扫描行进路线规划，开展测区控制点选点设计，使测区的控制网形合理，行进路线闭合时间符合规定要求，保证点云成果精度。行进路线设计需考虑目标测区全部待测对象，确保作业时所有待测目标能获取到均匀的点云数据，同时重复扫描的冗余路段最少，提高作业效率[6]，防止点云厚度过大。按照经验，每个测区的扫描行进路线闭合时间不能大于25分钟，同时不应小于20分钟。大于25分钟容易出现点云精度超限，小于20分钟综合效率较低，在20至24分钟之间的方案较优。

3.2控制点设测

控制点设测是保证扫描点云数据精度最重要的工序之一[7]。通常每个扫描测区需布设3至5个控制点，控制点需遵循边沿控制原则（应布设在每个测区的外边沿），分布均匀合理（应布设在测区的四角），同时应满足相临两测区（测次）有1至2个的公共控制点。控制点测量可采用RTK施测，设置历元数为2，测次数为25，精度平差报告合格率大于80%时采用点成果。

3.3数据采集

采用SLAM获取房地一体要素点云数据通常采用两人配合的方式进行。主测人配带SLAM设备执行扫描作业，协测人配带控制点标靶片和线路规划图，在主测人前按规划线路引走领航。协测人需仔细观察并记录主测人的行进时间和距离，提前在需扫描的控制点上，按规定放置标靶片。主测人应在每个控制点上用SLAM扫描标靶片5至8秒钟，完成后继续按设计线路行进。协测人收起标靶片重新领航，直至主测人按设计路线完成测区扫描工作，并回到起扫点闭合。

按照实际经验，增加扫描行进路线闭合环的数量，可有效提高点云成果的匹配精度和相对点位精度。扫描作业过程中仪器须保持匀速平稳前进，避免出现原地转圈、突然跳跃、方向陡变等情况，防止点云成果分层；作业过程中，可登上一些较高建筑的顶部，在视线宽阔的位置采集周围的点云数据，提高点云成果的覆盖度。每测区的数据采集均需填写工作日志，记录工程名称、测区号、扫描起止时间、所测控制点编号等信息，提供内业数据处理使用。

3.4数据预处理

数据预处理是对外业采集的点云原始数据用配套的软件进行初始解算、测区配准（拼接）、分层检查、格式转换等操作。数据预处理主要利用软件的自动化执行[8]，实际作业主要是设置软件相关参数。通过设置经验参数值，把小测区点云合并为大测区，同时检查数据是否存在分层、错位等质量问题，符合要求后转至数据后处理工序。数据预处理的参数主要有收敛阈值[9]、处理窗口尺寸[10]、体素密度[11]、刚度参数[12]、最大迭代次数[13]等，主要设置点云处理获取数据样本的大小，IMU[14]和LiDAR数据之间的权重，尝试匹配重叠区域中的数据次数，处理数据时细节取舍阈值等内容，用于调整数据预处理的效果。

3.5数据后处理

数据后处理是把经过预处理的点云数据带入控制点进行配准校正，并进行去噪、抽稀、分块等处理，为房地一体要素内业测图采集提供基础数据。点云配准校正主要采用仿射变换方式，使测量误差和系统误差平均分布，避免误差集中累加在离控制点较远的区域上，精度超限。数据后处理也主要采用SLAM配套的处理软件，操作流程及工序均相对简单，但出现非常规问题时，处理解决难度较大，需要丰富经验积累。如出现点云配准精度超限，需要结合点云及控制点数据分析超限真正原因进行解决。

3.6房地一体地籍要素采集

房地一体地籍要素采集主要包括房屋及其附属的围墙、室外楼梯、通廊、门顶等内容。将处理后的点云成果加载到南方数码研发的iData_3D[15]上进行要素的空间位置及形状采集，并对阳台、飘楼等属性信息进行识别、分类、标识，最终形成房地一体调查所需的空间矢量数据。采用iData_3D依据点云采集矢量数据时，iData_3D提供了切片、吸附、垂直、拉伸、跟踪、挤压等多项编辑和多视图浏览功能，支持矢量、影像、点云、倾斜数据的集成和显示，直观还原目标对象在实地的位置和形态，方便作业人员进行要素图形的构建，有效提高采集精度，同时减小作业员对测绘专业知识的要求，降低了技术门槛，提高了生产效率。

4、成果数据精度及效率统计

经实际项目数据统计比较和分析，以传统光电测距（全站仪）测量的数据成果为真值，SLAM系统生产农村房地一体矢量成果数据精度能满足地籍测绘5cm中误差要求，综合效率能达到传统全站仪测量的两倍以上，特别是外业工作只有传统全站仪测量的30%，有效地把大量外业工作转化到内业处理，减小了天气、地形复杂程度等因素对测量工作的制约。

4.1精度统计

通过对广东肇庆、江苏常州、广东清远、江苏新沂四个项目的测量数据统计，在同精度检测下[16]，最大△X为0.203米，最大△Y为0.189米，最大△S为0.238米，中误差最大值为4.8cm，最小值为3.2cm，粗差率最大值为5%，最小值为1.31%，精度统计结果满足房地一体测量相关规范要求。

表1 精度统计结果

4.2效率统计

经实际项目的数据统计，在房屋较密集的居民点集中区，与传统全站仪测量方法相比较，采用SLAM开展房地一体地籍要素采集，综合生产效率有较大的提高。主要表现为SLAM外业采集的工作效率提高到4倍，内业处理及成图工作效率有少许的降低，约为0.87倍，质量检查能充分利用点云记载的丰富空间和属性信息，效率约提高2倍，详细对比情况如下表所示。

表2 效率统计结果

5、结束语

随着手持式激光扫描系统的集成化和小型化，越来越多的测绘人已经感受到它与传统测量仪器之间的巨大差别。三维激光扫描技术可以生成3D立体点云数据，将房地一体要素的各个部位和结构完整地还原展现，并能通过专业软件直接在点云数据上进行绘图生产。这种作业方式不仅节省时间，提高了生产效率，同时对外业作业人员的专业技能要求也比传统测绘方法要低。更为重要的是，通过把大量的外业碎部测量工作转化为内业数据采集处理，不仅降低了测绘工作对天气的依赖，同时也保证了测绘成果的精度。目前，SLAM系统在小区域集中、建筑密集度高的房地一体项目测量实践中，以其灵活的作业方式，较简单的外业操作步骤，较直观的内业数据可视，得到了比传统全站仪测量更快更好的房地一体数据成果，为省级乃至全国同步完成房地一体测绘工作提供了一种新且有效的技术思路和解决方案。

本文来自GIS前沿

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