段隆輝
(佛山市高明區(qū)不動產(chǎn)登記中心,廣東 佛山 528500)
房產(chǎn)和地籍測繪的主要對象是面積、權(quán)屬、結(jié)構(gòu)屬性以及房屋用途。傳統(tǒng)房地產(chǎn)測繪存在勞動密集、費時、成本高的問題,近年發(fā)展起來的基于無人機(jī)傾斜攝影測量模型的重建技術(shù),憑借數(shù)據(jù)采集成本低、效率高、實時重建3D 模型等優(yōu)勢,可應(yīng)用于房地產(chǎn)測量和制圖實際生產(chǎn)中[1]。
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,結(jié)合測量實踐,經(jīng)比較分析,結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的房地產(chǎn)測量和制圖相比,該方法優(yōu)勢明顯。
本文采用圖像控制點設(shè)計和測量、航空圖像采集、空三解算、三維模型和正射影像生成、裸眼3D 采集等方法,具體流程如圖1 所示。
圖1 技術(shù)流程
無人機(jī)傾斜航測通過在無人機(jī)上安裝五鏡頭傾斜攝像機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行,其中一個鏡頭捕獲地面目標(biāo)正射影像,其他四個鏡頭收集地面目標(biāo)前后左右影像,在拍攝時獲取POS 數(shù)據(jù),包括圖像方向、位置、高度和減少間距姿態(tài)信息。超低空飛行的無人機(jī)高度設(shè)置為60到80 m,獲取更高地面分辨率圖像,確保3D 模型重建的準(zhǔn)確性。若調(diào)查區(qū)域高度差較大,則分區(qū)域采集圖像并建模。采用高密度相位控制,即圖像控制點每100 ~200m 放置一次,每平方公里40 個以上圖像控制點需預(yù)先布設(shè),以針對遠(yuǎn)距離減少模型的幾何變形。
傾斜攝影三維模型重建通過對傾斜攝影獲取的影像進(jìn)行多視影像聯(lián)合平差、多視影像密集匹配,即基于物方的多視立體匹配、構(gòu)建TIN 格網(wǎng)、紋理映射等而實現(xiàn)[2]。多視影像聯(lián)合平差基于影像間的幾何變形和遮擋問題,結(jié)合POS 數(shù)據(jù)在每級影像上進(jìn)行同名點匹配和自由網(wǎng)光束法平差;多視影像密集匹配,即檢索多視影像上的特征點、特征線,確定二維矢量數(shù)據(jù)集,將不同視角二維數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為三維矢量數(shù)據(jù),進(jìn)行濾波處理,融合不同匹配單元,形成統(tǒng)一數(shù)字表面模型。
用裸眼進(jìn)行三維采集是基于建筑物側(cè)面分散點的正交性原理,采集三維房屋,這主要是以常規(guī)房屋的相鄰面為特征。這些相鄰面彼此垂直、相同高度和相對面彼此平行。三維EPS 采集系統(tǒng)二、三維操作界面聯(lián)動的優(yōu)勢,確保房屋的邊緣、角落和模型完美契合[3]。
測區(qū)位于廣東省佛山市順德區(qū)一個村莊,面積約0.5 平方公里,主要是住宅,建筑物多為3 ~4 層。試驗使用配備了五鏡頭傾斜攝像機(jī)的六旋翼無人機(jī)采集圖像數(shù)據(jù)(如圖2 所示)。無人機(jī)相對高度65m,飛行速度8.2m/s,航向重疊率80%,橫向重疊75%,圖像尺寸4864 像素×3648 像素,圖像背景的分辨率1.2cm。
根據(jù)基于傾斜攝影三維建模的房地產(chǎn)測繪方法,首先,為檢查圖像質(zhì)量,對傾斜圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理;調(diào)整圖像色差,降低斜射曝光時圖像中每種光的對比度,
圖2 傾斜攝影測量(傾斜視角和垂直視角)
減少強(qiáng)度不一致帶來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。其次,將預(yù)處理的傾斜圖像導(dǎo)入Smart3D 進(jìn)行空三處理,生成數(shù)字表面模型(DSM)和數(shù)字正射影像(DOM)。然后將DSM和DOM 導(dǎo)入EPS 三維采集系統(tǒng),收集地形特征和地貌,獲得平面圖和三維地圖,如圖3 所示。
房地產(chǎn)測量和制圖、地籍測量、其他房地產(chǎn)測量和制圖的精度要求是基于界址點位置誤差,相鄰界址點間距誤差及面積測量精度。對每個指標(biāo)進(jìn)行分析。
圖3 平面圖(左)和三維立體圖(右)
(1)界址點精度分析:為驗證房地產(chǎn)平面圖的點的精度,收集了拐角、墻、道路拐角等特征點,并以這些點的坐標(biāo)為房地產(chǎn)平面圖的驗證點,計算驗證點誤差,確認(rèn)是否滿足相關(guān)規(guī)范。試驗采用常規(guī)測量方法,共采集620 個檢測點(部分界址點精度分析如表1 所示),計算后的檢測點誤差為0.03m。其中,455 點的點誤差在區(qū)間[0,m],146 點的點誤差在區(qū)間[m,2m],大于2m的點數(shù)為19,總誤差率為3.1%,可以看出,檢測點的位置誤差符合標(biāo)準(zhǔn)要求(平均誤差m為5cm)。 (2)邊長精度分析:為驗證邊長精度,選46 條邊進(jìn)行平面內(nèi)分析,并在測區(qū)測量了46 條邊的長度作為檢查依據(jù)。經(jīng)計算,檢查邊的長度誤差為0.037m,其中39 個邊邊長誤差絕對值在區(qū)間[0,m],6 個邊邊長絕對值為誤差的絕對值,誤差區(qū)間[m,2m]的邊長誤差,一側(cè)大于2m,總誤差率為2.2%??傻贸觯壕萓AV傾斜攝影三維建模(即相鄰界址點間的距離)的建筑物邊長測量結(jié)果符合要求(每5cm 需要平均誤差m)。 (3)面積精度分析:選擇并測量計劃中15 棟房屋的面積,作為檢查面積精度的基礎(chǔ)。具體數(shù)據(jù)統(tǒng)計如表2 所示。15 棟房屋中,6 處面積誤差的絕對值在[0,m]范圍,9 處的面積誤差的絕對值在9 的范圍內(nèi),房屋的范圍是[m,2m]。因此,基于無人機(jī)傾斜攝影的3D 建模房地產(chǎn)地形和測繪面積測量的精度符合規(guī)范要求。
表1 界址點精度分析
表2 面積精度統(tǒng)計
通過對界址點位置誤差、相鄰界址點間距誤差、面積測量精度的比較分析可知,采用傾斜攝影的3D 建模方法,獲取的房地產(chǎn)測量和制圖精度,滿足規(guī)范要求,該技術(shù)用于房地產(chǎn)測量和制圖有效。
本文將無人機(jī)傾斜攝影測量的3D 建模技術(shù)用于房地產(chǎn)測量和制圖。與傳統(tǒng)不動產(chǎn)測繪相比,優(yōu)點如下: (1)不需進(jìn)入院子,只需在開闊地測量,即可得到真實三維模型,且可以將五點方法用于模型中。 (2)可直接在3D 模型中采集門廊、屋檐廊道、天棚廊道和其他附屬房屋設(shè)施的數(shù)據(jù),無需選擇地面上的投影點,減少了人為因素造成的誤差;三維映射可從多個視角收集數(shù)據(jù)。與全站儀相比,盲點極小,減少了復(fù)雜地形上支點引起的誤差,突出了精度優(yōu)勢。(3)節(jié)省了來自層數(shù)、屬性等的屋檐校正測繪,方便、快捷、高效,降低了測量單元的運行成本。