孫保燕，張小可，姚學(xué)杰，黃邦偉

(桂林電子科技大學(xué) 建筑與交通工程學(xué)院，廣西 桂林 541004)

0 引言

多平臺融合是時代發(fā)展的趨勢。利用各個平臺的優(yōu)勢解決大高差困難地區(qū)的區(qū)域建模往往受制于環(huán)境、地形、天氣、設(shè)備因素的影響。如何高效、高精度地建立大高差困難地區(qū)的地理信息模型，一直都是低空傾斜攝影的研究重點。

國內(nèi)外的多平臺融合常見的有旋翼無人機(jī)和單反相機(jī)、旋翼無人機(jī)和固定翼無人機(jī)的平臺融合，如孫保燕等[1]利用旋翼無人機(jī)和相機(jī)融合，提出了一種空地結(jié)合的方式，用于文物保護(hù)的精細(xì)化建模；陳蘋[2]結(jié)合固定翼無人機(jī)和旋翼無人機(jī)的特點，解決了大區(qū)域建模的難題；李亞東等[3]提出利用固定翼無人機(jī)搭載高精度RTK獲取較為精確的影像姿態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建出大比例尺的帶狀河道地形地貌。在重疊度和匹配算法上，Ajay等[4]使用一種影像低重疊度，借助Photoscan完成精度匹配；涂繼輝等[5]提出了一種自動檢測和解決高空影像陰影的算法。在大高差航線規(guī)劃上，大都為KML模式的地形跟隨方式來規(guī)劃立面的航線，對無人機(jī)的性能要求和地圖精度都有一定的限制，如鄒楊等[6]提出了有機(jī)分布正射航線和傾斜航線的方法在大高差鐵路工程施工中的應(yīng)用；馮威[7]利用無人機(jī)仿地飛行，解決了高寒高海拔困難地區(qū)的勘測問題。

本文利用無人機(jī)傾斜攝影的方法，對不同像元尺寸相機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行融合做了探究。利用固定翼和旋翼無人機(jī)有機(jī)融合可以突破旋翼無人機(jī)飛行時長的限制，解決固定翼無人機(jī)無法近距離拍攝的問題。本文對空中三角測量點云融合作了理論分析，研究一種大高差航攝分區(qū)的公共接邊方法和高效率解決空中三角測量出現(xiàn)的不匹配的情況。利用公共接邊區(qū)域的控制點進(jìn)行二次空三可消除曝光點接近基線過短的影像，能夠快速匹配傾斜影像。

1 技術(shù)流程

本文的技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 技術(shù)流程圖

2 案例分析

該縣城境內(nèi)三面高山環(huán)繞，主要的山峰高度超過1 000 m。以縣城為中心測區(qū)面積約為15 km2，如圖2所示，上方的白色區(qū)域為大疆旋翼飛行區(qū)域，飛行高度為200 m、航向重疊率75%、旁向重疊率60%、搭載相機(jī)為DJI FC6310。飛行28個架次獲取9 578張照片。下方的黃色區(qū)域為固定翼飛行區(qū)域，采集照片五鏡頭固定翼飛控平臺為飛宇Panda3，飛行高度為450 m，相機(jī)搭載SONY ILCE-5100，飛行3個架次獲取16 145張照片，通過勻色勻光處理剔除無效照片為1 146張，照片的有效使用率為95.5%。通過RTK對布設(shè)區(qū)域布置24個檢查點，如圖2所示位置為黃色的點。圖2中灰色點為旋翼無人機(jī)和固定無人機(jī)公共接邊的控制點。圖3所示為旋翼無人機(jī)和固定翼無人機(jī)飛行高度導(dǎo)致航帶存在大高差的情況。

圖2 航測區(qū)域圖

在大疆旋翼無人機(jī)和五鏡頭固定翼無人機(jī)連接處對大落差航帶公共接邊進(jìn)行了分析，在公共接邊區(qū)域設(shè)置了4個公共點(用紅線注明)和5個檢查點作為公共接邊區(qū)域精度核定，驗證是否滿足公共接邊地區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)。

圖3 公共區(qū)域接邊公共點和檢查布置圖

表1 公共接邊區(qū)域控點誤差表

考慮到固定翼無人機(jī)和旋翼無人機(jī)的像元尺寸不一樣，為更好地拼接公共接邊區(qū)域的連接精度，在二者航帶落差區(qū)域按階梯式增加了連接影像，如圖4所示。

圖4 公共接邊影像分布圖

圖5 增加連接影像的布置圖

表2 增加航帶落差影像的公共接邊點誤差表

表3 公共接邊公共點檢查點中誤差分析表

通過分析航帶公共接邊的公共點和檢查點的中誤差，發(fā)現(xiàn)通過添加航帶之間的連接影像可以有效地降低檢查點的中誤差，進(jìn)一步提高航帶分區(qū)的特征匹配精度。

3 航帶分區(qū)連接影像分析

由于固定翼搭載的相機(jī)CMOS(complementary metal oxide semiconductor)尺寸為23.5 mm×15.6 mm，遠(yuǎn)大于大疆旋翼無人機(jī)相機(jī)CMOS尺寸13.2 mm×8.8 mm，因此，考慮到重疊度的問題，取最小像元尺寸相機(jī)的CMOS進(jìn)行計算。

設(shè)CMOS1(a1×b1)的尺寸大于CMOS2(a2×b2)的尺寸，當(dāng)搭載CMOS1尺寸相機(jī)的無人機(jī)在上方，搭載CMOS2尺寸相機(jī)的無人機(jī)在下方時，有

(1)

hL=H2

(2)

式中：hn為第n次CMOS2尺寸相機(jī)拍攝的高度；H1為搭載CMOS1尺寸相機(jī)的無人機(jī)航高；q為連接影像之間的重疊率；H2為搭載CMOS2尺寸相機(jī)的無人機(jī)航高。

當(dāng)搭載CMOS1尺寸相機(jī)的無人機(jī)在下方，搭載CMOS2尺寸相機(jī)的無人機(jī)在上方時，有

(3)

hL=H1

(4)

式中：f1為為搭載CMOS1尺寸相機(jī)的焦距；f2為搭載CMOS2尺寸相機(jī)的焦距。

本文使用的是第一種情況，如表4所示。

表4 高低航帶連接影像計算表

4 影像匹配

針對影像處理時，本文所使用的方法為尺度不變特征變換算法[8](式(5))。

(5)

式中：m(x，y)和θ(x，y)分別為高斯金字塔影像(x，y)處梯度的大小和方向；L為每個關(guān)鍵點所在的尺度[9-10]。

拍攝的正射影像(包含旋翼和固定翼無人機(jī))由于相機(jī)CMOS尺寸不同，在公共連接區(qū)域可能會出現(xiàn)曝光點坐標(biāo)接近情況。因此，借助連接公共區(qū)域的4個公共點作為控制點，消除曝光點接近基線過短的影像，處理后的影像作為結(jié)構(gòu)信息先進(jìn)行一次空中三角測量解算點云，建立局部框架模型。因為在尺度空間金字塔中，主要構(gòu)建尺度不變特征，將原始影像的主要結(jié)構(gòu)信息作為金字塔頂層，故匹配性較高[11-12]。加入傾斜影像在第二次空中三角測量解算點云時，由于第一次空三框架的存在，在匹配的過程中由主體框架限定搜索區(qū)域減小，提高了第二次運算的效率，并且根據(jù)第一次空三運算的特征點快速匹配傾斜影像的特征點。

圖6 一次空三點云圖

圖7 二次空三點云圖

5 模型重建與紋理映射

將大疆無人機(jī)和固定翼無人機(jī)的姿態(tài)角數(shù)據(jù)聯(lián)合形成外方位元素，通過空三解算和影像的自動匹配技術(shù)對拍攝區(qū)域進(jìn)行場景重建生成TIN(triangulated iregular network)網(wǎng)格模型[13]。紋理映射主要是通過拍攝多視圖片的影像作為紋理圖，結(jié)合TIN模型的邊界輪廓進(jìn)行重映射生成紋理[14]，如圖8所示。

圖8 TIN模型圖

6 精度分析

產(chǎn)出TIN模型后，找出布設(shè)檢查點的對應(yīng)點坐標(biāo)，之后與檢查點作誤差分析(表5)，最后進(jìn)行中誤差分析(表6)。融合精度滿足1∶1 000的限差。

表5 誤差分析表

表6 中誤差分析表

7 結(jié)束語

本文通過對大高差重疊航帶融合情況進(jìn)行了討論，提出不同高差設(shè)置連接影像的辦法，針對空空結(jié)合、空地結(jié)合都具有很好的拓展性。

多旋翼與固定翼的結(jié)合解決了區(qū)域建模的難題。旋翼受制于飛行時長的限制，但可以小區(qū)域高精度建模；固定翼雖解決了飛行時長的限制但是針對細(xì)部建模往往受到飛控方式的限制。二者的有機(jī)結(jié)合能夠相互彌補。

通過二次空中三角測量解算，第一次空三聯(lián)合控制點構(gòu)建重建區(qū)域的大框架，第二次利用第一次空三的特征不變的原則高效率重建細(xì)部模型，有效解決了目前航測建模會出現(xiàn)的點云錯層、影像丟失、拉花、球面的現(xiàn)象。