In-Flight Quality Assessment and Data Processing for Airborne Laser Scanning

Transcription

1 In-Flight Quality Assessment and Data Processing for Airborne Laser Scanning THÈSE N O 4590 (2009) PRÉSENTÉE LE 22 JANVIER 2010 À LA FACULTÉ ENVIRONNEMENT NATUREL, ARCHITECTURAL ET CONSTRUIT LABORATOIRE DE TOPOMÉTRIE PROGRAMME DOCTORAL EN INFORMATIQUE, COMMUNICATIONS ET INFORMATION ÉCOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE POUR L'OBTENTION DU GRADE DE DOCTEUR ÈS SCIENCES PAR Philipp SCHÄR acceptée sur proposition du jury: Dr F. Mondada, président du jury Dr J. Skaloud, directeur de thèse Prof. F. Golay, rapporteur Prof. H. Ingensand, rapporteur Prof. H.-G. Maas, rapporteur Suisse 2010

2 Summary One of the main problems of today s Airborne Laser Scanning (ALS) systems is the lack of reliable data QA/QC (Quality Assurance/ Quality Control) within or shortly after the airborne survey campaign. This thesis presents the development of methods to perform automated processing and QA/QC of ALS data during data acquisition (in-flight). The backbone of these methods is an error propagation algorithm that estimates the expected accuracy of the point-cloud. The error propagation considers the uncertainties induced by the direct georeferencing (DG) and the changing scanning geometry. A novel methodology that derives the scanning geometry directly from the point-cloud and computes a final quality indicator for every laser point is developed. To predict the accuracy of the navigation solution, this research also proposes a methodology to estimate in realtime (RT) the likelihood of fixing the differential carrier-phase ambiguities during post-processing. Furthermore, an innovative procedure to describe the quality of digital terrain models (DTM) derived from ALS data is presented. The successful implementation of these concepts into a fully functional in-flight quality monitoring tool embedded in an ALS system is demonstrated. The proposed tool incorporates RT GPS/INS processing and point-cloud georeferencing. The general performance of the tool, the validity of the quality indicators and the achievable improvement in efficiency for ALS data acquisition are assessed in airborne surveys. It is shown that when using RTK GPS (real-time kinematics) as positioning mode, the tool can provide point-clouds with sub-decimeter accuracy in RT. Keywords: QA/QC, In-flight, Navigation, Mobile mapping, GPS, IMU, LIDAR, ALS, Real-time, Accuracy, Error propagation, Direct Georeferencing, Point-cloud processing

3 Résumé L un des problèmes majeurs des systèmes laser aéroportés (ALS) actuels réside dans l estimation fiable de la qualité des données durant ou immédiatement après le vol. Cette thèse de doctorat propose des concepts qui permettent une analyse automatisée de la qualité des données laser pendant l acquisition (en vol). Le noyau des concepts développés dans cette recherche est constitué d un algorithme de propagation d erreur qui délivre une estimation de la précision des données en tenant compte des erreurs de navigation ainsi que de la géométrie du scannage. Une nouvelle méthode permettant d une part l estimation de ces paramètres directement à partir du nuage de point, et d autre part la dérivation d un indicateur de qualité unique pour chaque point laser, est exposée. Dans le but de prédire la précision de la solution de navigation, cette thèse fournit également une stratégie permettant d estimer en temps réel (TR) la probabilité de résolution correcte des ambigüités des mesures de phase-porteuse différentielle du GPS lors du post-traitement. De plus, une procédure innovante décrivant la qualité des modèles numériques de terrain (MNT) générés à partir des données laser, est présentée. L ensemble des concepts développés dans cette recherche ont été implémentés avec succès dans un logiciel de gestion et de suivi de qualité en vol. Cet outil inclut l intégration des données provenant du GPS et d une centrale inertielle (IMU), permettant ainsi le géoréférencement direct des points laser durant le vol. Les performances générales du logiciel, la pertinence des indicateurs de qualité en TR ainsi que l amélioration de l efficacité pour la saisie des données ALS est validée lors des missions de laser aéroporté. Il est démontré qu en utilisant RTK (GPS cinématique en TR) comme mode de positionnement, l outil est capable de fournir des nuages de points en TR avec une précision sub-décimétrique. Mots-clés: assurance qualité, contrôle qualité, en vol, navigation, cartographie aéroportée, GPS, IMU, LiDAR, ALS, temps-réel, propagation d erreur, géoréférencement direct, traitement nuage de points

4 Zusammmenfassung Eines der grössten Probleme von modernen luftgestützten Laser Scanning Systemen (ALS) ist das Fehlen von verlässlicher Qualitätssicherung und Qualitätskontrolle (QA/QC) während oder unmittelbar nach dem Messflug. Diese Dissertation präsentiert die Entwicklung von Methoden, welche eine automatisierte Prozessierung und Qualitätskontrolle von ALS-Daten während der Datenerfassung (im Flug) ermöglichen. Der Kern besteht aus einer Fehlerfortpflanzungsberechnung, welche die zu erwartende Genauigkeit der ALS-Daten kalkuliert. Die Schätzung berücksichtigt einerseits die in die direkte Georeferenzierung einfliessenden Fehlerquellen und andererseits die sich verändernde Messgeometrie. Eine neue Methode, welche die Messgeometrie direkt anhand der Punktwolke abschätzt und einen unabhängigen Qualitätsindikator für jeden einzelnen Messpunkt berechnet wird präsentiert. Zusätzlich wird eine Strategie zur Abschätzung der Wahrscheinlichkeit zur korrekten Lösung der Mehrdeutigkeiten der differentiellen Phasenmessungen vorgestellt. Dies ermöglicht die Vorhersage der Genauigkeit der Navigationslösung in Echtzeit. Schlussendlich wird ein innovatives Verfahren präsentiert, welches die umfassende Qualitätsbeschreibung von Höhenmodellen ermöglicht, die aus ALS-Daten abgeleitet wurden. Die erfolgreiche Implementierung all dieser Konzepte in eine funktionsfähige Softwareapplikation zur Qualitätsanalyse von ALS-Daten, eingebettet in ein ALS-System, wird aufgezeigt. Die Anwendung verfügt über Algorithmen zur GPS/INS-Prozessierung und zur direkten Georeferenzierung von Punktwolken in Echtzeit. Die Leistungsfähigkeit des Tools, die Gültigkeit der berechneten Qualitätsindikatoren und die damit ermöglichte Effizienzsteigerung bei der Datenaufnahme werden anhand von Messflügen demonstriert. Es wird nachgewiesen, dass im Flug Punktwolken mit Sub-Dezimeter Genauigkeit generiert werden können, falls RTK-GPS (Echtzeit Kinematik) zur Positionierung verwendet wird. Schlüsselwörter: QA/QC, im Flug, Navigation, luftgestützte Kartographie, GPS, IMU, LIDAR, ALS, Echtzeit, Genauigkeit, Fehlerfortpflanzung, direkte Georeferenzierung, Punktwolke

5 1 Introduction Context Research Objectives Methodology External Contributions Thesis Outline ALS Enabling Technologies Airborne Laser Scanning History of ALS Technology Current in-flight QA/QC Capabilities Trends in ALS Direct Georeferencing: Basic Relations Direct Georeferencing for ALS Used Reference Frames ALS Observation Equation Laser Scanner Technology Laser Ranging Intensity Measure Scanning Patterns Positioning Technology GNSS Systems GPS Signal GPS Positioning Modes i

6 2.4.4 GPS Quality Monitoring Techniques Integrated Navigation Technology Inertial Measurement Units GPS/INS Integration IMU Alignment GPS/INS Quality Monitoring ALS System Calibration and Point-cloud Processing System Calibration Boresight Calibration Leverarm Calibration Strip Adjustment ALS Point-cloud Data Processing Spatial Data Indexing Co-registration Point-cloud Geometry Analysis Point-cloud Filtering and Classification Digital Elevation Models Triangulation Elevation Raster DEM Analysis Point-cloud Quality Assessment Overview of ALS Error Sources ALS Navigation Errors Trajectory Positioning Errors Trajectory Orientation Errors ALS System Errors Range-finder and Scanner Errors Calibration errors Assessment of ALS Target Accuracy Assessment of Scanning Geometry ii

7 4.5.1 Laser Beam Power Distribution D Footprint Computation Single Point Quality Indicator Removal of non-ground Points Workflow for Q-indicator Computation Error Budget Evaluation Theoretical Analysis Error Budget for long-range ALS system Error Budget for short-range ALS System Use of Quality Indicators in Point-cloud Processing Metadata Generation Strip Adjustment Ground Classification and DTM Generation Surface Quality Assessment Data Coverage Analysis Factors influencing the Point Density D Point Density D Point Density Data Extent and Gap Analysis Internal Data Accuracy Strip Difference Map Translation and Rotation Detection by ICP Height Model Data Accuracy Factors influencing DTM Accuracy Empirical DTM Quality Assessment Automated DTM Quality Assessment Implementation Handheld Airborne Mapping System History of Scan2map Concept iii

8 6.1.3 Hardware System Architecture Flight Preparation Flight-plan Analysis of GPS Constellation In-flight Quality Assessment Tool (IQUAL) General Strategy Communication Software Modules Inter-modular Communication GPS Quality Analysis Module (GPSQUAL) Quality Indicators Quality Flags RT GPS/INS Integration Engine (GIINAV) Integration Strategy IMU Alignment RT ALS Georeferencing Engine (LIEOS) Configuration Georeferencing Algorithm LiDAR Quality Analysis Module (LIAN) Concept Configuration Data Filtering Strip Overlap Control and Zone Handling Extent and Gap Detection DSM and Hillshade Generation Image Footprint Computation Ground Classification Error Propagation DTM Generation Flight Management and Monitoring Module (HELIPOS) Concept Communication with other Modules Pilot Guidance In-Flight Quality Data Display iv

9 7 Results and Performance Analysis RT Trajectory and Point-cloud Accuracy Single Point Positioning (SPP) RTK Summary of RTK Performance Trajectory Quality Analyses (GPSQUAL) Application Example General Validity of Quality Flags ALS Point-cloud Quality Analysis (LIAN) Data Extent and Gap Polygons Point-cloud Quality Map Ground Classification and DTM Generation Computational Performance RT Computations Strip-wise Computations Conclusion and Perspectives Summary of Contributions Conclusions Perspectives Bibliography 142 A Derivation of Sub-matrices 157 B Computation of 3D Laser Footprint 163 C Comparison RT - PP 165 Curriculum Vitae 167 v