黃磊 彭能舜 劉舸
摘? 要? 立足農(nóng)村宅基地“房地一體”確權(quán)登記工作的現(xiàn)實(shí)需求,針對無人機(jī)傾斜攝影無法直接測量隱蔽界址點(diǎn)三維坐標(biāo)的問題,提出一種融合多源數(shù)據(jù)的無人機(jī)傾斜攝影測量隱蔽界址點(diǎn)方法,并對測量成果精度進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明,該方法測制的不動產(chǎn)測繪成果精度符合“農(nóng)村房地一體”確權(quán)登記要求。
關(guān)鍵詞? 無人機(jī)傾斜攝影;房地一體;隱蔽界址點(diǎn)
中圖分類號:F301.21 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:1672-5603(2020)03-85-4
Abstract: Based on the actual needs of the “integrated housing and land” confirmation and registration of rural homesteads, in view of the problem that drone tilt photography cannot directly measure the 3D coordinates of hidden boundary points, a new type of drone tilt photogrammetry concealment that integrates multi-source data is proposed. Boundary site method and test the accuracy of the measurement results. The results show that the accuracy of the real estate surveying and mapping results measured by this method meets the requirements of “premises integrated measurement”.
Keywords: UAV inclined photogrammetry;? integration of housing and land; hidden boundary point
農(nóng)村房地一體化是指對農(nóng)村的宅基地和集體建設(shè)用地使用權(quán)及地上房屋所有權(quán)實(shí)行統(tǒng)一權(quán)籍調(diào)查、統(tǒng)一確權(quán)登記、統(tǒng)一頒發(fā)證書[1]。2019年中央1號文件明確提出“加快推進(jìn)宅基地使用權(quán)確權(quán)登記頒證工作,力爭2020年基本完成”。農(nóng)村宅基地“房地一體”確權(quán)登記需要測量房屋房角點(diǎn)、繪制全貌宗地圖。
隨著傾斜攝影測量技術(shù)的發(fā)展,無人機(jī)航測技術(shù)在房地一體項(xiàng)目中應(yīng)用廣泛。傾斜攝影三維建模通過二維影像快速生成高精度三維模型,并基于實(shí)景三維模型進(jìn)行地理要素采集,完成房檐改正,房屋層數(shù)等屬性錄入,輸出可用于確權(quán)的二維矢量數(shù)字線劃地圖。無人機(jī)傾斜攝影能快速有效地的獲取測區(qū)內(nèi)多視角影像[2],通過三維重建等技術(shù)手段,快速開展大比例尺測圖工作,該技術(shù)在非隱蔽界址點(diǎn)測量中的精度表現(xiàn)良好[2-4]。
農(nóng)村宅基地“房地一體”確權(quán)登記中不動產(chǎn)測繪任務(wù)重、時(shí)間短,傳統(tǒng)測量技術(shù)成本高、投入大,且工期難以保障。使用無人機(jī)傾斜攝影測量能有效地提高工作效率。然而,無人機(jī)傾斜攝影在對房屋周圍栽種有高大樹木中的隱蔽界址點(diǎn)測量中受到很大的制約。如圖1所示,由于該房屋A和B兩個界址點(diǎn)被樹木遮擋(即隱蔽界址點(diǎn)),傳統(tǒng)傾斜攝影三維測圖無法測定這兩個界址點(diǎn)三維坐標(biāo)?;诖?,本文以無人機(jī)傾斜攝影數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),融合中小比例尺線劃圖、權(quán)籍調(diào)查結(jié)果中實(shí)測房屋邊長數(shù)據(jù)等,提出一種融合多源數(shù)據(jù)的無人機(jī)傾斜攝影測量隱蔽界址點(diǎn)方法,并對測量成果精度進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)該方法的可靠性。
1? 技術(shù)路線
通過無人機(jī)傾斜攝影測量,利用三維測圖軟件獲取的第i幢隱蔽房屋的明顯界址點(diǎn)(房角點(diǎn))高精度坐標(biāo)集S1i,i=1,...,N;從中小比例尺數(shù)字線劃圖中提取的每j幢隱蔽房屋界址點(diǎn)低精度坐標(biāo)集S2j,j=1,...,M;通過空間疊加與匹配,獲取同名界址點(diǎn)坐標(biāo)對中S1i中的坐標(biāo){xi,yi};以同名界址點(diǎn)坐標(biāo)對{xi,yi}為頂點(diǎn),構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng),優(yōu)化不規(guī)則三角網(wǎng),確保每一幢房屋落在在某個三角網(wǎng)內(nèi)部;構(gòu)建每個三角網(wǎng)4參數(shù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型;對隱蔽界址點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行改正S3;利用權(quán)籍調(diào)查實(shí)測邊長,改正每一幢房屋邊長,如圖2所示。
2? 無人機(jī)傾斜攝影獲取明顯界址點(diǎn)
為了獲取高精度明顯界址點(diǎn)坐標(biāo),無人機(jī)傾斜攝影方式獲取地面分辨率為0.015m傾斜影像,每100m布設(shè)一個像控點(diǎn),如圖3所示的飛行航線,如圖4所示像控點(diǎn)布設(shè)。采用Smart3D構(gòu)建三維實(shí)景模型,如圖5所示的三角網(wǎng)模型,如6所示的三維實(shí)景模型。在3Dmapper中加載實(shí)景三維數(shù)據(jù),采集明顯界址點(diǎn)坐標(biāo),其中第宗宗地明顯界址點(diǎn)坐標(biāo)集合。
3? 同名界址點(diǎn)匹配
以“房地一體”確權(quán)登記中1:2000數(shù)字線劃圖房屋角點(diǎn)作為界址點(diǎn)低精度坐標(biāo)集S2。將采集的明顯界址點(diǎn)成果疊加在1:2000數(shù)字線劃圖上,先用要素對象匹配,獲取每一要素的明顯界址點(diǎn)坐標(biāo)自集,通過緩沖分析、空間疊加等方法實(shí)現(xiàn);然后再通過最近鄰分析方法匹配同名界址點(diǎn),獲取同名界址點(diǎn)坐標(biāo)對。其中最近鄰分析方法匹配過程如下:
第一步,計(jì)算中第m個點(diǎn)和中n個點(diǎn)的歐式距離;第二步,按照中第m個點(diǎn)到所有個點(diǎn)距離的遞增關(guān)系排序;第三步,存在中的第宗地的界址點(diǎn)與第宗宗地坐標(biāo)集合中第m個點(diǎn)的距離最小。重復(fù)上述步驟,得到找出中每個點(diǎn)在第宗地中的中最鄰近點(diǎn)。得到界址點(diǎn)對,其中。
4? 構(gòu)建局部四參數(shù)模型
根據(jù)“房地一體”確權(quán)登記工作中的宗地全貌圖,構(gòu)建局部同名界址點(diǎn)集,確保每個局部同名界址點(diǎn)集合不少于5對坐標(biāo)[5]。利用局部同名界址點(diǎn)對構(gòu)造4參數(shù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型,其公式如下:
其中,是中的坐標(biāo),是中的坐標(biāo),是平移參數(shù),是縮放因子,是旋轉(zhuǎn)參數(shù),是旋轉(zhuǎn)參數(shù)的余弦值,是旋轉(zhuǎn)參數(shù)的正弦值。利用最小二乘法構(gòu)建第宗宗地的4參數(shù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型。將與之相對應(yīng)第宗地坐標(biāo)集合中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為改正后的宗地坐標(biāo)集合。
5? 邊長改正
根據(jù)“房地一體”確權(quán)登記工作中權(quán)籍調(diào)查要求對每一幢房屋進(jìn)行邊長實(shí)測,要求各條界址點(diǎn)至少丈量一條其界址點(diǎn)與鄰近地物的相關(guān)距離或條件距離,同時(shí)要求一定誤差范圍內(nèi)在不動產(chǎn)房角點(diǎn)之間的邊長相對精度能達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求,其邊長精度優(yōu)于0.03m。將權(quán)籍調(diào)查中邊長改正后的工作底圖與改正后的宗地坐標(biāo)集合S3套合,對S3進(jìn)行邊長改正,生成改成后的數(shù)據(jù)成果S4。
6? 試驗(yàn)及精度分析
6.1 試驗(yàn)驗(yàn)證
本文以長沙市望城區(qū)徐家橋社區(qū)為實(shí)驗(yàn)測區(qū)。該測區(qū)占地5.5km2,測區(qū)地勢平坦,由于望城區(qū)的農(nóng)村個人建房文件的規(guī)定,測區(qū)內(nèi)無高層建筑。利用無人機(jī)傾斜攝影測量技術(shù)獲取測區(qū)的三維模型,通過三維模型得到房屋界址點(diǎn)的坐標(biāo);通過中小比例尺數(shù)字線劃圖得到不精確的坐標(biāo),本文采用的是1:2000數(shù)字線劃圖;最后這兩套坐標(biāo)建立起局部4參數(shù)轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系,經(jīng)過外業(yè)丈量邊長改正得到最終結(jié)果。
6.2 精度分析
本文用GPS-RTK和全站儀的測量結(jié)果作為真值來進(jìn)行檢測,三維建模點(diǎn)位的幾何精度見表1??梢钥闯鼋?jīng)過改正的隱蔽界址點(diǎn)的精度得到提升,同時(shí)滿足解析法的精度要求。
利用本文算法進(jìn)行隱蔽界址點(diǎn)的坐標(biāo)改正,其平面最大誤差從0.350m降低至0.097m,中誤差從0.176m降低至0.034m,完全滿足《房產(chǎn)測量規(guī)范》中二類界址點(diǎn)等級的精度要求。
7? 結(jié)論
本文基于傾斜攝影測量技術(shù),利用3DMapper軟件,經(jīng)過傾斜影像生成三維模型,利用三維模型提取明顯界址點(diǎn)。結(jié)合圖解法采集到的相對精度高的界址點(diǎn),通過4參數(shù)轉(zhuǎn)換的改正圖解法的界址點(diǎn),將圖解法的界址點(diǎn)獲得絕對位置。結(jié)合房地一體項(xiàng)目的特點(diǎn),該方法適合于提高了無人機(jī)傾斜攝影測量技術(shù)提取隱蔽界址點(diǎn)的精度。同時(shí)保證了采用無人機(jī)傾斜攝影測量技術(shù)構(gòu)成三維模型成本低,周期短且精度高的特點(diǎn)。
參考文獻(xiàn)/References
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