胡生送

摘? 要：房產(chǎn)和地籍測(cè)繪的主要對(duì)象是面積、權(quán)屬、結(jié)構(gòu)屬性以及城市和農(nóng)村房屋的用途。隨著中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展，房地產(chǎn)的價(jià)值不斷提高，這使得中國(guó)越來(lái)越重視房地產(chǎn)研究。本文結(jié)合安徽省馬鞍山市某村的測(cè)量實(shí)踐，將無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量三維建模技術(shù)應(yīng)用于不動(dòng)產(chǎn)測(cè)繪，探討了基于傾斜攝影測(cè)量三維建模的不動(dòng)產(chǎn)測(cè)繪的可行性并進(jìn)行了精度驗(yàn)證。研究對(duì)比了基于傾斜攝影三維建模的不動(dòng)產(chǎn)測(cè)繪相較于傳統(tǒng)不動(dòng)產(chǎn)測(cè)繪的優(yōu)勢(shì)，對(duì)不動(dòng)產(chǎn)測(cè)繪的具體生產(chǎn)作業(yè)具有一定的借鑒和參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：不動(dòng)產(chǎn)? 測(cè)繪? 傾斜攝影? 精度

中圖分類號(hào)：P231? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-098X（2020）11（c）-0026-03

Research on Real Estate Surveying and Mapping Technology Based on 3D Modeling of Tilt Photography

HU Shengsong

（Maanshan Institute of Surveying and Mapping， Maanshan， Anhui Province， 243000 China）

Abstract： The main objects of property and cadastral mapping are size， ownership， structural attributes and the use of urban and rural houses. With the continuous and rapid development of China's social economy， the value of real estate has been constantly improved， which makes China pay more and more attention to real estate research. Based on the survey practice of a village in Maanshan City， Anhui Province， this paper applies UAV tilt photogrammetry 3D modeling technology to real estate surveying and mapping， discusses the feasibility of real estate surveying and mapping based on tilt photogrammetry 3D modeling， and verifies the accuracy. Compared with traditional real estate surveying and mapping， the advantages of real estate surveying and mapping based on oblique photography 3D modeling are compared， which has certain reference value for the specific production of real estate surveying and mapping.

Key Words： Real estate; Surveying and mapping; Tilt photography; Precision

勞動(dòng)密集、費(fèi)時(shí)、成本高的傳統(tǒng)房地產(chǎn)測(cè)繪問(wèn)題尚未得到很好的解決，基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量模型的重建技術(shù)，是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)新技術(shù)[1]。由于其低成本的數(shù)據(jù)采集和高效率，且能近實(shí)時(shí)重建3D模型等。該技術(shù)在房地產(chǎn)測(cè)量和制圖的實(shí)際生產(chǎn)中具有許多優(yōu)勢(shì)[2]。

本文介紹了基于傾斜攝影三維建模的房地產(chǎn)調(diào)查和制圖方法，將該方法應(yīng)用于實(shí)際工作，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行比較分析，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的房地產(chǎn)測(cè)量和制圖相比，該方法具有全面的優(yōu)勢(shì)。

1? 基于傾斜攝影三維建模的不動(dòng)產(chǎn)測(cè)繪方法

本文采用如下方法：圖像控制點(diǎn)的設(shè)計(jì)和測(cè)量，航空?qǐng)D像的采集，空三解算，三維模型和正射影像的生成，裸眼3D采集等。具體過(guò)程如圖1所示。

1.1 無(wú)人機(jī)傾斜攝影數(shù)據(jù)采集

無(wú)人機(jī)傾斜航測(cè)是通過(guò)在無(wú)人機(jī)上安裝5鏡頭傾斜攝像機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行的。一個(gè)鏡頭捕獲地面目標(biāo)的正射影像，而其他4個(gè)鏡頭拾取地面目標(biāo)的前、后、左、右圖[3]。拍攝時(shí)可以獲取POS數(shù)據(jù)，包括圖像方向、位置、高度和姿態(tài)信息。將超低空飛行的無(wú)人機(jī)的高度設(shè)置為約60～80m，并可以在地面上獲得更高分辨率的圖像，以確保3D模型重建的準(zhǔn)確性。如果調(diào)查區(qū)域的高度差較大，則應(yīng)在不同區(qū)域收集圖像并進(jìn)行建模。采用高密度相位控制，即每100～200m放置一次圖像控制點(diǎn)，每平方公里需要預(yù)置40個(gè)以上的圖像控制點(diǎn)，以減少圖像的幾何變形[4]。

1.2 傾斜攝影三維模型重建

傾斜攝影3D模型重建是通過(guò)對(duì)傾斜攝影獲得的圖像的多視圖圖像，密集的多視圖圖像匹配，即基于對(duì)象，TIN網(wǎng)格構(gòu)造，紋理貼圖等三維模型的重構(gòu)[5]。其中，多視角圖像聯(lián)合擬合基于圖像之間的幾何變形和遮擋，并結(jié)合POS數(shù)據(jù)，同名點(diǎn)的匹配和自由網(wǎng)絡(luò)光束擬合在每個(gè)圖像級(jí)別;密集多視圖圖像匹配，即多視圖檢索圖像中的特征點(diǎn)和特征線然后確定二維矢量數(shù)據(jù)集，然后將不同角度的二維數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)然后執(zhí)行過(guò)濾處理以合并不同的匹配單元以形成統(tǒng)一的數(shù)字表面模型（DSM）。

使用多視圖圖像的立體匹配、TIN網(wǎng)格結(jié)構(gòu)、紋理映射等，通過(guò)對(duì)通過(guò)傾斜攝影獲得的多個(gè)視點(diǎn)圖像進(jìn)行聯(lián)合調(diào)整，可以進(jìn)行傾斜攝影3D模型的重建。重建3D模型[6]。其中，多視角圖像聯(lián)合調(diào)整是基于圖像之間的幾何變形和遮擋，結(jié)合POS數(shù)據(jù)，對(duì)同名點(diǎn)進(jìn)行匹配，并在每個(gè)圖像級(jí)別進(jìn)行自由網(wǎng)絡(luò)光束調(diào)整。多視圖圖像的密集匹配，即多視圖檢索圖像中的特征點(diǎn)和特征線確定二維矢量數(shù)據(jù)集，然后將二維數(shù)據(jù)集從不同角度轉(zhuǎn)換為三維矢量數(shù)據(jù)，然后執(zhí)行對(duì)它們進(jìn)行過(guò)濾處理以合并不同的匹配單元以形成統(tǒng)一數(shù)字表面模型（DSM）。

1.3 三維裸眼采集

用裸眼進(jìn)行三維采集主要是基于建筑物側(cè)面分散點(diǎn)的正交性原理，以采集三維房屋，這主要是基于常規(guī)房屋的相鄰面為特征的。這些相鄰面彼此垂直、相同的高度和相對(duì)的面彼此平行。三維EPS采集系統(tǒng)二，三維操作界面聯(lián)動(dòng)的優(yōu)勢(shì)，可確保房屋的邊緣、角落和模型完美契合。

2? 試驗(yàn)及精度分析

測(cè)試區(qū)域位于安徽省馬鞍山市的一個(gè)村莊內(nèi)，面積約0.5km2，主要是住宅，建筑物大多為3～4層。在此測(cè)試中，使用配備了五鏡頭傾斜攝像機(jī)的六旋翼無(wú)人機(jī)來(lái)采集圖像數(shù)據(jù)。無(wú)人機(jī)相對(duì)高度為65m，飛行速度為8.2m/s，航向重疊率為80%，橫向重疊為75%，圖像尺寸為4864×3648像素，并且圖像背景的分辨率為1.2cm。

2.1 試驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)上述基于傾斜攝影三維建模的房地產(chǎn)制圖和測(cè)量方法，首先，為了檢查圖像質(zhì)量問(wèn)題，對(duì)傾斜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。調(diào)整圖像的色差，以減少斜射曝光時(shí)圖像中每種光的對(duì)比度，減少?gòu)?qiáng)度不一致所帶來(lái)的模型精度引起的誤差影響;檢查POS數(shù)據(jù)并刪除姿態(tài)不好的影像。然后將預(yù)處理的傾斜圖像導(dǎo)入到Smart3D中，以進(jìn)行空三處理以及數(shù)字表面模型（DSM）和數(shù)字正射影像（DOM）生成。將Smart3D生成的數(shù)字表面模型和數(shù)字正射影像導(dǎo)入EPS三維采集系統(tǒng)中，以收集地形特征和地貌，如圖2所示，獲得平面圖和三維地圖。

2.2 精度分析

房地產(chǎn)測(cè)量和制圖、地籍測(cè)量和其他房地產(chǎn)測(cè)量和制圖的精度要求是基于界址點(diǎn)的位置誤差，相鄰界址點(diǎn)的間距誤差以及面積測(cè)量精度。對(duì)每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行以下比較分析。

（1）界址點(diǎn)精度的比較分析：為了驗(yàn)證所收集的房地產(chǎn)平面圖的點(diǎn)的精度，收集了一些特征點(diǎn)，例如拐角，墻，道路拐角等。使用這些特征點(diǎn)的點(diǎn)坐標(biāo)作為房地產(chǎn)平面圖的驗(yàn)證點(diǎn)，并計(jì)算驗(yàn)證點(diǎn)的誤差，即可得出驗(yàn)證點(diǎn)的誤差是否滿足相關(guān)規(guī)范的要求。采用常規(guī)測(cè)量方法，共采集了620個(gè)檢測(cè)點(diǎn)（表1列出部分點(diǎn)情況），計(jì)算后的檢測(cè)點(diǎn)誤差為0.03m。其中，455點(diǎn)的點(diǎn)誤差在區(qū)間[0，m]中，146點(diǎn)的點(diǎn)誤差在區(qū)間（m，2m]中，大于2m的點(diǎn)數(shù)為19，并且總誤差率為3.1%，可以看出，檢測(cè)點(diǎn)的位置誤差符合標(biāo)準(zhǔn)要求（平均誤差m為5 cm）。

（2）邊長(zhǎng)精度分析：為了驗(yàn)證邊長(zhǎng)精度，選擇了45條邊進(jìn)行平面內(nèi)分析，并且還在區(qū)域中測(cè)量了這45條邊的相應(yīng)長(zhǎng)度，作為檢查的依據(jù)。計(jì)算出檢查邊的長(zhǎng)度誤差為0.037m，其中38個(gè)邊的邊長(zhǎng)誤差的絕對(duì)值在誤差區(qū)間[0，m]中，而7個(gè)邊的邊長(zhǎng)的絕對(duì)值為誤差的絕對(duì)值，誤差區(qū)間（m，2m）的邊長(zhǎng)誤差，一側(cè)大于2 m，總誤差率為2.2%。從以上討論可以得出，精度UAV傾斜攝影的三維建模（即相鄰界址點(diǎn)之間的距離）的建筑物邊長(zhǎng)測(cè)量結(jié)果符合規(guī)格要求（每5cm需要平均誤差m）。

（3）面積精度分析：選擇并測(cè)量計(jì)劃中15棟房屋的面積，并相應(yīng)地在測(cè)量區(qū)域中測(cè)量這15棟房屋的面積，以此作為檢查面積精度的基礎(chǔ)。具體數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如表2所示。這15所房屋中6處的面積誤差的絕對(duì)值在[0，m]的范圍內(nèi)，而9處的面積誤差的絕對(duì)值在9的范圍內(nèi)房屋的范圍是（m，2m）。因此，基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影的3D建模房地產(chǎn)地形和測(cè)繪面積測(cè)量的精度符合規(guī)范。

總之，通過(guò)對(duì)界址點(diǎn)位置誤差和相鄰界址點(diǎn)間距誤差以及面積測(cè)量精度的比較分析，可以得出結(jié)論：房地產(chǎn)測(cè)量和制圖精度，如采用傾斜攝影的3D建模方法，可以滿足規(guī)范要求，將傾斜攝影的3D建模技術(shù)應(yīng)用于房地產(chǎn)測(cè)量和制圖是有效的。

3? 相較傳統(tǒng)不動(dòng)產(chǎn)測(cè)繪具有的優(yōu)勢(shì)

本文將無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量的3D建模技術(shù)應(yīng)用于房地產(chǎn)測(cè)量和制圖。根據(jù)實(shí)踐，與傳統(tǒng)的測(cè)繪操作相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：（1）與傳統(tǒng)的測(cè)繪操作相比，可以直接在3D模型中收集門廊、屋檐廊道、天棚廊道和其他附屬房屋設(shè)施，而無(wú)需選擇在地面上的投影點(diǎn)，減少了人為因素造成的誤差;三維映射可以從多個(gè)視角收集數(shù)據(jù)。與全站儀相比，盲點(diǎn)非常小，減少了復(fù)雜地形上支點(diǎn)引起的誤差，突出了精度方面的優(yōu)勢(shì)。（2）與傳統(tǒng)的測(cè)繪操作相比，節(jié)省了來(lái)自外部行業(yè)，層數(shù)、屬性等的屋檐校正測(cè)繪。方便快捷，高效，快速地完成測(cè)繪任務(wù)，大大降低了測(cè)量單元的運(yùn)行成本。

參考文獻(xiàn)

[1] 姜麗麗.基于傾斜攝影測(cè)量1∶500比例尺地形圖測(cè)繪的關(guān)鍵技術(shù)研究[J].測(cè)繪與空間地理信息，2019（6）：55-58.

[2] 陳明杰.無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量三維建模及模型可視化研究[D].西安：西安科技大學(xué)，2019.

[3] 秦義杰.傾斜攝影在現(xiàn)代測(cè)繪中的應(yīng)用[J].智能城市，2019（5）： 66-69.

[4] 謝林甫.航空與地面數(shù)據(jù)集成的城市三維建模方法[D].武漢：武漢大學(xué)，2019.

[5] 周小杰.無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)在大比例尺地形圖測(cè)繪中的應(yīng)用[J].城市勘測(cè)，2019（2）：55-58.

[6] 蔣敏潔.基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影數(shù)據(jù)的地類邊界劃分[D].西安：西安科技大學(xué)，2019.