馬道鳴

傾斜攝影三維模型與大場景地形的數(shù)據(jù)融合

馬道鳴

在三維地理信息系統(tǒng)中，大場景地形作為一種較經(jīng)典的數(shù)據(jù)備受關注。對現(xiàn)有的研究文獻進行分析，發(fā)現(xiàn)相關研究并不少見，但是無法有效解決傾斜攝影三維模型與大場景地形的數(shù)據(jù)融合問題，需要對數(shù)據(jù)融合算法進行創(chuàng)新。

一、傾斜攝影的概念

傾斜攝影屬于一種全新的測繪技術，其基本原理，是在相應的平臺上架設多臺傳感裝置，從五個不同的角度（一個垂直、四個傾斜）來進行影像的采集，從而得到更加符合人眼視覺的圖像。傾斜攝影可以實現(xiàn)單張影像兩側，可以對建筑側面的紋理進行采集，其本身的數(shù)據(jù)量較小，通過成熟的技術實現(xiàn)快速發(fā)展，保證了數(shù)據(jù)的高度共享與合理應用。

二、數(shù)據(jù)融合算法

1.算法流程

首先需要對數(shù)據(jù)進行預處理，然后在現(xiàn)有的軟件平臺下，將傾斜攝影三維模型中的建筑和地形進行分別存儲，前者采用不規(guī)則三角網(wǎng)存儲，后者則采用點云存儲。由于預處理并不會改變頂點坐標，因此在分離后，地形和建筑的空間位置并不會發(fā)生變化。預處理完成后，應該建立統(tǒng)一的基準面和坐標系，實現(xiàn)傾斜攝影三維模型基準面向大場景地形基準面的轉(zhuǎn)換。同時，構建融合緩沖區(qū)，在緩沖區(qū)采樣，生成地形點云，將之前存儲的傾斜攝影地形點云與之合并，生成TIN瓦片金字塔，就能夠?qū)崿F(xiàn)傾斜攝影地形與大場景地形的融合。

2.基準面與坐標系統(tǒng)一

一般情況下，在傾斜攝影地形和大場景地形中，采用基準面和坐標系并不相同，因此從方便數(shù)據(jù)融合分析的角度，需要首先對數(shù)據(jù)的基準面和坐標系進行統(tǒng)一?？紤]到大場景地形數(shù)量巨大、數(shù)據(jù)技術成熟、坐標系和基準面相對統(tǒng)一的特點，這里將傾斜攝影地形向大場景地形靠攏。基準面的轉(zhuǎn)換選擇布爾莎7參數(shù)轉(zhuǎn)換方法，從相應的地形中選擇N（N＞3）個地物點，傾斜攝影地形采用的是投影坐標性，大場景地形采用的則是地理坐標系，將選擇的同名地物點轉(zhuǎn)換到空間直角坐標系，以最小二乘法計算轉(zhuǎn)換參數(shù)，然后實現(xiàn)基準變的轉(zhuǎn)換。同樣的方法，可以完成傾斜攝影建筑基準面和坐標系的轉(zhuǎn)換。

3.融合緩沖區(qū)采樣

基準面和坐標系的統(tǒng)一并不意味著傾斜攝影地形與大場景地形的完全融合，其在接邊區(qū)域可能會存在較大的差異。對此，可以建立相應的融合緩沖區(qū)，在緩沖區(qū)內(nèi)，保證數(shù)據(jù)過渡的平滑性?？紤]到數(shù)據(jù)精度問題，將緩沖區(qū)設置在傾斜攝影地形的外部。

緩沖區(qū)建立后，需要在其內(nèi)部進行采樣，為了提升采樣密度，摒棄了傳統(tǒng)的等間距采樣和隨機采樣，在靠近傾斜攝影地形區(qū)域一側（分辨率高）進行高密度采樣，在靠近大場景地形一側則適當降低采樣密度。

緩沖區(qū)采樣完成后，可以利用插值算法來對采樣高程值進行計算，不過考慮到緩沖區(qū)的位置，存在于傾斜攝影地形中的采樣點無法利用傳統(tǒng)的差值算法計算高程。對此，提出了一種全新的插值方法，在緩沖區(qū)靠近傾斜攝影地形的一側逐步向外擴展，對緩沖區(qū)邊界線上的采樣點高程進行逐一計算，選擇來自內(nèi)側相鄰緩沖區(qū)和大場景地形的采樣高程作為插值，保證了高程計算的順利完成。

4.TIN瓦片金字塔建立

完成緩沖區(qū)采樣后，可以將采樣結果與傾斜攝影地形點云合并，然后利用合并后產(chǎn)生的地形點云構建相應的TIN。不過，在合并后，地形點云的數(shù)據(jù)量相當龐大，單純依靠一張TIN可能會出現(xiàn)無法載入內(nèi)存的問題，影響數(shù)據(jù)的調(diào)度和使用。針對這個問題，本文提出了一種全新的解決方法，即將合并后的地形點云輸入，構建TIN瓦片金字塔，以確保數(shù)據(jù)的正常調(diào)度。TIN瓦片金字塔的構建需要解決三個問題：一是層數(shù)，在TIN瓦片金字塔中，采用的是全球頂層分塊，而每一塊構建相應的四叉樹，頂層層號0，之后依次增加。應該盡量選擇數(shù)目接近的點來構建瓦片的TIN目，以實現(xiàn)瓦片數(shù)量的有效控制。經(jīng)分析研究，可以將用于確定瓦片金字塔層次、生成瓦片TIN的閾值設置為64。二是最精細瓦片TIN的生成。針對常規(guī)算法中存在的缺陷，本文提出的算法首先對每一個瓦片點云邊界進行了計算，然后結合層內(nèi)相鄰瓦片的點云邊界，計算瓦片的中心TIN，之后進行插值處理。通過這樣的方式，在很大程度上提高了計算效率，也避免了相鄰瓦片間裂縫的存在。三是上一層瓦片TIN的依次生成，可以從相鄰下一層中，得到瓦片范圍內(nèi)的點云，抽希后作為該層點云，點云的數(shù)目與之前提到的閾值相同，為64，而除最下兩層，其他層次在經(jīng)過抽希后，點云的數(shù)目為原本的1/4，瓦片頂點數(shù)相同，也保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)牧鲿承浴?/p>

三、算法結果

在Top-World三維地理信息系統(tǒng)中加載融合后的數(shù)據(jù)，結合生成的圖像進行分析，發(fā)現(xiàn)融合算法可以實現(xiàn)傾斜攝影地形與大場景地形的有效融合，也能夠支持不同距離和層次的數(shù)據(jù)調(diào)度。融合的最終結果如圖1、2所示。

圖1 融合效果對比

圖2 小區(qū)域融合結果

圖1（a）是在完成數(shù)據(jù)基準面和坐標系的統(tǒng)一后直接疊加得到的結果，圖1（b）則是依照本文提到的算法處理后得到的結果。經(jīng)對比可以發(fā)現(xiàn)，在圖1（a）中，建筑底部被大場景地形遮擋，而在圖1（b）中，由于TIN瓦片金字塔的存在，建筑底部并沒有被大場景地形遮擋，表明融合的效果更好。

圖2（a）采用的是網(wǎng)格顯示，圖2（b）采用的則是面片顯示，可以看出，結合本文提到的數(shù)據(jù)融合算法，傾斜攝影的三維模型與大數(shù)據(jù)地形可以實現(xiàn)較好的融合，避免了差異的存在。

本文采用的Top-World三維系統(tǒng)使用的是Windows7操縱系統(tǒng)，搭配i5處理器和AMD RADEON HD6450顯卡，系統(tǒng)運行內(nèi)存4G，顯示器分辨率達到1920×1080。在融合數(shù)據(jù)加載完成后，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)刷新頻率在32-55幀/s，不存在卡頓、掉幀問題，無論是數(shù)據(jù)的調(diào)度操作還是用戶的交互操作，都能夠保持流暢性。

四、結語

本文提出了一種新的數(shù)據(jù)融合算法，利用緩沖區(qū)實現(xiàn)傾斜攝影三維數(shù)據(jù)與大場景地形數(shù)據(jù)的平滑過渡，TIN瓦片金字塔的構建保證了融合后數(shù)據(jù)調(diào)度的流暢性，也為數(shù)據(jù)的共享和使用提供了良好的保障。

（作者單位：河南省航空物探遙感中心）