1三维激光扫描测量技术的测量原理
想要让三维激光扫描测量技术发挥出对应的价值及优势，需要重点将其原理加以判断，结合具体的运用方向进行分析，确保相应的技术发挥出最大优势。三维激光扫描测量技术主要囊括有下述几个关键设备：首先就是三维激光扫描仪，其最大的作用就是可以对测量距离进行实时的把控，并根据实际需求一步步促使激光瞄准正确的方向并进行旋转扫描，对于出现的方位偏差实时有效地调整。其次就是系统软件，最后就是需要电源以及一些辅助的设备。具体来说，三维激光扫描测量技术借助水平方位偏转控制器以及对应的高度角偏转控制器科学控制反射棱镜的实际转动，使得由激光测距系统发射的激光能够顺着不同的坐标轴实施移动并慢慢扫描测量。随后借助测得的三维扫描仪中心到目标点的斜距、激光束水平方向偏转角和竖直方向偏转角来校准并计算激光脚点的实际三维坐标。全部目标物信息数据收集完成后，还需要将这些数据按照文件夹上传到所需点云，最后以这些点云来描述所需的目标采样结果。目前，该项技术被广泛地运用，在生产以及生活等多个领域均可看到其身影，结合系统平台运行的实际情况，可以将其划分出不同类型，包含车载激光扫描技术以及便携式激光扫描技术等。为了达到更加理想的应用成效，需要对具体的技术原理详细判断，才能发挥出相关技术的最大利用价值。
2研究区概况
某地区地势起伏较大，海拔1150～1290ｍ，最大高差达298ｍ，大部分区域属风沙堆积地貌，沙丘、沙垄和沙坪交错分布，植被稀少，主要以干草原、落叶阔叶灌木和沙生类植被为主，没有大型乔木。本次研究扫描植物为风沙区生态绿化植物紫穗槐，直径8ｍｍ左右，叶片大小约1cm×2cm，高20～90cm，提取紫穗槐株高、冠幅、冠高和体积等长势参数，并与卷尺量取紫穗槐长势参数进行对比分析。
3点云数据处理
3.1 点云数据处理流程
3.1.1 点云去噪
由于仪器本身和外界环境因素影响，三维激光扫描测量获取的目标物体原始点云数据存在大量粗差和系统误差，不能直接构建三维模型，须使用点云软件剔除非连续项和体外孤点等噪声点。
3.1.2 ＴＩＮ模型构建
利用相邻点云数据间的三维关系建立不规则三角网，形成ＴＩＮ模型。对目标地物进行模型逼近，扫描过程中可能存在数据缺失，导致形成的ＴＩＮ模型出现孔洞，因此，必须利用点云数据的变化趋势对孔洞进行填充。
3.2数据处理与分析
本次试验采集了24棵紫穗槐点云数据，并用卷尺测量了紫穗槐相关长势参数数据，运用三维激光扫描仪中cyclonev6.03软件对点云数据进行拼接和人工去噪，提取出每棵紫穗槐的点云数据，最后将紫穗槐点云数据导入geomagicstudio2012中量取植株的冠幅（ｘ,ｙ方向）、株高和冠高。由于扫描过程受外界环境影响较大，特别是风的影响，植株摆动较小，都会给点云数据造成很大误差，甚至是粗差，从而造成获取的点云数据在三维坐标系呈现的位置坐标存在偏差，不同视点扫描出的点云数据出现分层。此外，本次试验使用仪器的单点测量精度为±6ｍｍ／50ｍ（±3ｍｍ／25ｍ），相对于本次扫描的植株（直径约8ｍｍ，叶片宽2～10ｍｍ，厚约1ｍｍ），该精度误差较大。虽然设置的扫描间隔为1ｍｍ，但扫描得到的点云密度却大于1ｍｍ／ｍ3，紫穗槐点云数据并不能体现叶片的分布规律，也不能通过紫穗槐的主干点云数据切片提取地径（图1（ａ））。试验过程中常见问题有：（1）由于植物叶片位置随意，激光与叶片表面的夹角较小，仪器接收到的回波信号较弱，因此测量的数据噪声较大；（2）由于地势起伏较大，不同视点测距不一（测量精度不同），并有遮挡，造成数据缺失（图1（ｂ））。
图 1紫穗槐植株点云
4 结果与讨论
4.1 三维激光扫描测量精度评价
将紫穗槐点云数据以txt格式导入 geomagicstudio2012软件中，量取冠幅（ｘ，ｙ方向取均值）、株高、冠高，并与卷尺测量结果比较，扫描测量冠幅和实测值相对误差为－6.595～15.383，株高相对误差为－9.921～5.211；扫描株高大多数小于实测株高，二者相对误差为－4.481～1.787（仅21号植株扫描株高比实测株高的数据大1cm以上）；扫描冠幅和实测值没有明显规律，二者相对误差为－3.294～2.638。对三维激光扫描测量得到的紫穗槐相关株高、冠幅长势数据与实测结果进行对比分析，结果显示，两种方式测量的株高和冠幅最大差值分别为4.48和3.92cm，株高平均相对误差2.78％，最大相对误差9.92％，冠幅平均相对误差4.89％，最大相对误差15.386％，两种方法的株高、冠幅测量结果相对误差较小。株高和冠幅差值最大的分别为16号和17号紫穗槐，相对误差最大的分别为11号和3号紫穗槐，扫描结果与卷尺测量结果差值分布没有明显规律。为了进一步探讨三维激光扫描测量结果的真实性和可靠性，以扫描值为自变量（ｘ），实测值为因变量（ｙ），分别建立株高和冠幅的相关变量关系，通过拟合得到相关回归方程，见图2～3。通过回归分析，株高的回归方程为ｙ＝1.00884ｘ＋0.48769，复相关系数Ｒ2＝0.99231，置信度为95％；冠幅的回归方程为ｙ＝1.08983ｘ－3.30721，复相关系数Ｒ2＝0.98915，置信度为95％。说明三维激光扫描数据与卷尺实测数据密切相关，三维激光扫描技术测量结果可信，理论上可以代替人工测量方法提取植物生长参数。
图 3冠幅回归分析
4.2 扫描参数与体积相关性分析
由紫穗槐体积与扫描数据的相关性可知，复相关系数Ｒ2较小，说明紫穗槐体积与株高、冠幅、冠高的相关性均较小，即株高、冠幅和冠高不能直接决定紫穗槐体积大小。体素法建立在点云之上，计算体积大小取决于点云数量，因此计算体积最接近紫穗槐实际体积。
4结论
（1）本文对紫穗槐株高、冠幅、冠高等长势参数以三维激光扫描和人工测量方法进行对比分析和相关性分析，结果显示三维激光扫描测量和人工测量结果相关系数Ｒ2＝0.98945，置信度大于95％，表明三维激光扫描测量技术完全可以替代人工测量方法。（2）三维激光扫描测量技术可通过后处理获取植被体积等人工方法难以获取的参数信息，另外三维激光扫描测量技术不仅可以获取植被三维数据信息，还可以提供植被影像信息，实现了植被多层次三维模型显示。因此，三维激光扫描测量技术为植被（尤其是灌木植被）三维建模和无损监测提供了一种新方法，对植物数字化具有重要意义。（3）三维激光扫描测量技术易受仪器及野外环境干扰，提取的参数信息存在误差。因此三维激光扫描技术要在植被参数提取中实现大规模使用可从以下两方面努力：在数据获取方面需提高单点测量精度、点云数据配准精度和抗干扰能力；在数据处理方面，需二次开发点云软件，使其在适用于林业领域。如：可直接对植被点云数据进行自动化建模，并根据模型直接获取植被长势参数。
参考文献：
[1] 琚宝林，郑亮，刘光祖，等.地面三维激光扫描在公路大比例尺数字测图及断面测量中的应用[J].工程勘察，2022，50（01）：145-149.
