劉本寧，黃兵，張陳鋒

(1.北京建筑大學測繪與城市空間信息學院，北京 100044； 2.現(xiàn)代城市測繪國家測繪地理信息局重點實驗室，北京 100044)

1 引 言

傳統(tǒng)的三維建模和低空攝影測量技術已經(jīng)遠遠不能滿足當下快速精細建模的要求。傳統(tǒng)三維建模主要依靠二維的平面矢量圖、正射影像圖等數(shù)據(jù)為底圖建立白膜，通過將高程數(shù)據(jù)和拍攝的紋理數(shù)據(jù)貼在白膜上來構建。由于傳統(tǒng)的建模方法效率低，勞動強度大、生產(chǎn)成本高等缺點，將逐漸被淘汰。傳統(tǒng)低空攝影測量技術，廣泛應用在大面積區(qū)域調查、安全監(jiān)測、災害應急、環(huán)境保護等諸多領域。通過無人機搭載傳感器，快速、高效、便捷地獲取高分辨率影像數(shù)據(jù)，從而制作DOM(數(shù)字正射影像)和DEM(數(shù)字高程模型)。但是由于傳感器和數(shù)據(jù)處理算法等軟硬件的限制，并不能快速高效地還原最真實的三維場景。

無人機攝影測量具有靈活快速、高效便捷、成本較低、影像分辨率高等特點大大促進了傾斜攝影測量技術的發(fā)展。傾斜攝影測量徹底改變了人工建模的弊端，通過自動化的數(shù)據(jù)處理手段大大加快了大場景精細三維模型的生成速度。傾斜攝影測量技術也顛覆了傳統(tǒng)低空攝影測量只能從垂直角度獲取數(shù)據(jù)的局限，在無人機上同時搭載多個傳感器，從多個角度獲取影像數(shù)據(jù)，能夠更加真實全面立體反映地表物體的局部細節(jié)和整體層次。利用傾斜攝影測量技術獲取豐富的紋理信息數(shù)據(jù)，生成密集三維點云和TIN格網(wǎng)模型，結合自動化實景建模模型，實現(xiàn)三維場景的快速、高效、低成本的真實還原。

2 數(shù)據(jù)獲取的主要流程

傾斜攝影測量主要有地面飛控系統(tǒng)、無人機、控制測量三個部分組成。飛控部分主要規(guī)劃設計無人機的飛行航線、航高、以及對無人機飛行監(jiān)視控制和數(shù)據(jù)通信等，無人機部分主要由機載定位系統(tǒng)和多視相機組成，控制測量主要是航測區(qū)域的控制網(wǎng)設計和像控點的測量。無人機航拍前需要對測區(qū)進行現(xiàn)場踏勘，首先根據(jù)已有GPS控制點位去合理布設像控點，像控點的數(shù)量和位置依據(jù)實際測量規(guī)程要求的精度和測區(qū)范圍的大小均勻布設。其次根據(jù)申請的空域時間和范圍合理規(guī)劃飛行航線，保證影像的航向重疊、旁向重疊、分辨率等符合作業(yè)要求。在航線的設計中，一般設置30%的旁向重疊度，66%的航向重疊度。對于模型的自動生成，旁向重疊和航向重疊會要求更高[1]。再次要在已知的高精度點位上架設基站，在無人機起飛規(guī)定時間前開機，降落后在規(guī)定時間內關機。在測量時，需要量取天線高，記錄基站開關機的具體時間，并進行像控點的測量。最后組裝無人機和設置相機參數(shù)，實施無人機航拍，飛行結束后，分別下載無人機數(shù)據(jù)和基站數(shù)據(jù)。

在影像數(shù)據(jù)的獲取過程中，會受到相機鏡頭畸變在內的儀器本身以及天氣變化在內的外界自然影響而產(chǎn)生的不可避免的誤差。如果不對原始影像進行預處理，會直接影響到后期成果數(shù)據(jù)的精度和質量。影像數(shù)據(jù)后續(xù)處理基于數(shù)字攝影測量、多視影像聯(lián)合平差、計算機視覺等相關算法，數(shù)據(jù)處理過程中無須人工干預，具有高伸縮性和高效性。利用AgisoftPhotoscan、Smart3D capture等相關軟件，在有無控制點的情況下，都可以實現(xiàn)多視圖多視角的三維重建，還原最真實的三維場景。同時利用相關數(shù)據(jù)處理軟件實現(xiàn)對三維模型的高度、面積、長度、體積等實現(xiàn)精準量測。傾斜攝影測量技術獲取多視角的高分辨率影像數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)大場景精細三維場景的最真實還原。數(shù)據(jù)獲取處理的主要流程，如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)獲取處理技術流程

3 數(shù)據(jù)處理的關鍵技術

3.1 多視影像密集匹配和空三解算

由于傾斜攝影測量獲取的影像是范圍廣而且多視角的，各個航帶間的影像視場差別較大，傾斜立體影像間往往存在較大的幾何畸變，增加了影像匹配的難度[2]。多視影像的密集匹配就是尋找連接點構網(wǎng)的過程，同時消除多視影像數(shù)據(jù)中的冗余信息。影像匹配的算法分三類：灰度匹配、特征匹配和關系匹配，匹配的共性就是在影像上按照匹配策略需找同名點[3]?；赟IFT算法為代表的特征匹配，匹配的誤差較多、耗時較長。在傾斜攝影測量中導入處理影像數(shù)據(jù)，同時添加POS數(shù)據(jù)可以輔助多視影像的匹配，依據(jù)POS數(shù)據(jù)可以粗略得到原始影像的外方位元素，進行相關算法的粗匹配剔除一些誤匹配點，進而再重新精確匹配[4]。空三解算的就是影像間精確幾個拓撲關系重建的過程。根據(jù)地面布設的像控點，并以共線方程為基礎，進行光束法區(qū)域網(wǎng)平差。

3.2 多節(jié)點并行計算的實現(xiàn)

并行計算是將計算任務分解成多個并行的子任務，分配到具有并行處理的計算節(jié)點上，通過各節(jié)點上的處理器相互協(xié)同，共同解算并行子任務，從而使得計算加速。并行計算系統(tǒng)主要有并行機，并行算法和并行編程三個重要組成部分，如圖2所示。并行計算的基礎是并行機，并行機的核心組成是處理器、內存和互聯(lián)網(wǎng)絡。通過互聯(lián)網(wǎng)絡將并行機串聯(lián)起來，在并行機上實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的同步、共享和訪問。針對特定應用類型進行互聯(lián)網(wǎng)絡拓撲設計，可以極大提升并行計算能力和效率。并行算法的主要設計分為任務分解、通信設計、任務聚合和處理器映射四個步驟，根據(jù)并行算法通過并行編程環(huán)境編制為程序并運行得到計算結果[5]。

影像數(shù)據(jù)的密集匹配和空三解算可以在任何一臺并行機上實現(xiàn)，在模型重建過程中，將模型劃分為若干個大小長度相等的規(guī)則瓦塊。依據(jù)并行算法和程序，通過互聯(lián)網(wǎng)絡使得串聯(lián)的并行機同時對劃分好的規(guī)則瓦塊進行并行計算。通過并行計算的實施，極大地提高三維模型計算和生成的速度，同時降低了三維模型對計算機硬件的配置要求。

圖2并行計算結構圖

3.3 面向GPU的LOD可視化

在傾斜攝影測量的三維模型的可視化需要CPU和GPU協(xié)調合作完成，紋理映射、模型繪制以及場景的渲染主要依靠GPU的性能和效率。GPU具有小緩存多核的架構和快速高效的并行計算能力，適應GPU的數(shù)據(jù)結構必須能夠充分發(fā)揮GPU高速處理和高效渲染的能力，避免計算機硬件數(shù)據(jù)帶寬沖突問題[6]。傾斜攝影測量生成的模型數(shù)據(jù)進行分塊分級處理，對于生成的瓦塊數(shù)據(jù)建立四叉樹或者八叉樹的空間索引模型，從而提高數(shù)據(jù)的讀取效率，減少數(shù)據(jù)I/O操作，加快數(shù)據(jù)的調度和繪制?；谒牟鏄渌饕Y構的多細節(jié)層次模型(LOD)，如圖3所示。在三維模型數(shù)據(jù)生成過程中，通過不同的簡化比例得到三維模型數(shù)據(jù)的LOD，一般至少有5層～6層，多的可達10層左右[7]。

圖3 基于四叉樹的LOD模型

4 數(shù)據(jù)質量分析與比較

4.1 LiDAR建模的特點分析

三維激光掃描技術具有非接觸、高精度、全天候等諸多優(yōu)點，廣泛應用在文物保護、安全監(jiān)測、城市規(guī)劃等相關領域。通過對海量的點云數(shù)據(jù)進行配準、精簡、分割、封裝、補洞等一系列煩瑣的操作構建三角網(wǎng)模型，同時海量點云數(shù)據(jù)的處理完全依賴計算機硬件配置的高低[8]。彩色模型生成主要是通過將三角網(wǎng)模型進行UV展開，再將紋理數(shù)據(jù)一一對應手工映射。這種方法不僅耗時長、效率低、精度不高，同時紋理映射的質量一般，如下圖4所示。傾斜攝影測量作業(yè)范圍更大，影像數(shù)據(jù)量要比同范圍的點云數(shù)據(jù)量更小，將影像數(shù)據(jù)和控制點數(shù)據(jù)導入后，自動實現(xiàn)多視影像聯(lián)合平差、密集匹配和空三解算。數(shù)據(jù)處理中對計算機硬件要求較低，可以實現(xiàn)并行計算，可以獲取密集點云、三角網(wǎng)模型、彩色模型以及正射影像等諸多成果數(shù)據(jù)，支持網(wǎng)絡發(fā)布等諸多優(yōu)點。利用三維激光點云建模和傾斜攝影測量建模的比較，如表1所示。

圖4 三角網(wǎng)模型UV展開

不同建模方法的比較 表1

三維激光掃描建模技術由于精度高、成本高等特點，更適應于構建小范圍的精細模型，不適應于大場景三維模型的構建。傾斜攝影測量在大場景三維模型構建中成本低、范圍廣、效率高等優(yōu)點更加突出，同時精度也能滿足三維模型和大比例尺DOM制作的精度要求。為了驗證成果數(shù)據(jù)精度，在航測區(qū)域布設了8個控制點，其中4個建模控制點，剩余4個為模型驗證點，如表2所示。X，Y，Z為實測的坐標值，X′，Y′，Z′為對應三維模型的坐標值，△X，△Y，△Z為殘差值，經(jīng)過計算中誤差均符合相關模型和制圖的規(guī)范要求。在實際的工程項目中，可以根據(jù)需求將兩種建模方法相結合。大場景三維模型的快速構建采用傾斜測量技術攝影，小范圍精細模型構建采用三維激光掃描技術，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)下多層次不同粒度三維模型的融合統(tǒng)一。也可以利用三維激光掃描獲取的高精度點云數(shù)據(jù)和傾斜攝影測量技術生成的三維模型數(shù)據(jù)進行分析、對比和校正，從而提高三維模型數(shù)據(jù)的整體精度。

控制點與模型驗證點對比 表2

4.2 數(shù)據(jù)質量要求以及評價標準

外業(yè)數(shù)據(jù)的質量要求主要是像控點的精度和影像的質量。像控點的精度直接影響到三維模型數(shù)據(jù)的幾何精度。像控點的布設間距根據(jù)三維模型精度要求與像片比例尺的不同而不同，一般平均 0.5 km～20 km，采用E級GPS網(wǎng)的作業(yè)要求進行像控點聯(lián)測就可以達到三維模型對像控點的精度要求。根據(jù)GPS網(wǎng)的布網(wǎng)要求以及起算點和像控點的分布來布設GPS網(wǎng)，網(wǎng)中應聯(lián)測三個以上的公共點?？紤]到高程擬合，在網(wǎng)的四周和中心需要聯(lián)測一定數(shù)量的水準點。影像的質量好壞直接影響到三維模型等成果數(shù)據(jù)的質量。無人機獲取的影像數(shù)據(jù)首先基于人為經(jīng)驗的視覺特征要滿足清晰、無色差、色調一致，同時影像數(shù)據(jù)的幾何指標、構象指標、其他指標等也要符合規(guī)定要求，綜合人為和客觀兩種評價構建影像質量綜合評定模型[9]。

內業(yè)數(shù)據(jù)處理出來的三維模型數(shù)據(jù)要求各要素應該完整，沒有遺漏，同時沒有冗余，模型包括其組成部分的幾何位置精度要符合規(guī)范要求。三維模型各個部分各個要素的分類編碼要正確，屬性項或者屬性值應該完整正確。三維模型數(shù)據(jù)的存儲格式和空間位置的拓撲關系具有一致性，同時三維模型數(shù)據(jù)應具有較強的現(xiàn)勢性等[10～12]。通過多個項目實踐，基于傾斜攝影測量生成的大場景多角度三維模型的完整性、位置精度、屬性精度、表現(xiàn)精度、邏輯一致性等均符合數(shù)據(jù)質量的控制要求。

5 結 語

傾斜攝影測量快速生成的三維實景模型在智慧城市、災害應急、國土安全、文物保護等諸多領域中發(fā)揮越來越重要的作用，同樣也面臨著較多的挑戰(zhàn)。由于硬件或者拍攝技術等因素，對地面上高度較低且不規(guī)則物體的真實還原還不夠好。面對傾斜攝影測量技術快速生成的大場景三維模型，仍需要進一步對模型開發(fā)和利用，模型單體化和數(shù)據(jù)的融合是傾斜攝影測量面臨的亟待解決的問題。目前實現(xiàn)所謂的“單體化”，只是在利用外包圍合將模型特定部分進行高亮顯示而已，并沒有真正意義上實現(xiàn)三維模型各要素的自動分層、分割和提取。實現(xiàn)將矢量的二維數(shù)據(jù)和三維模型數(shù)據(jù)相融合以及真正意義上的模型單體化，三維模型數(shù)據(jù)的分析、查詢、編輯也將成為現(xiàn)實。

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