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        直升機傾斜攝影測量在違法建設(shè)巡查中的應(yīng)用

        2022-01-17 06:38:22金兵兵吳子為
        地理空間信息 2021年12期
        關(guān)鍵詞:變化檢測圖斑巡查

        金兵兵,金 婷,劉 洋, 吳子為

        (1.廣州市城市規(guī)劃勘測設(shè)計研究院,廣東 廣州 510060)

        大城市經(jīng)濟快速發(fā)展的同時,也引發(fā)了城市的一些病態(tài)現(xiàn)象,不斷涌現(xiàn)的違法建設(shè)就是其中一個非常突出的問題[1-2]。然而目前違法建設(shè)巡查方式略顯粗放被動,主要依靠執(zhí)法部門的人工現(xiàn)場巡視和群眾舉報,屬于粗放被動接受式巡查,難以滿足違法建設(shè)動態(tài)監(jiān)管需要。因此迫切需要對當前的違法建設(shè)巡查工作提檔升級,研究更為科學、實用且高效的巡查技術(shù)方法[3-10]?;诖?,本文以廣州市天河區(qū)為例,提出一種以傾斜攝影測量技術(shù)為基礎(chǔ),融合多節(jié)點并行計算、建筑單體化建模、快速變化檢測、內(nèi)業(yè)三維矢量提取技術(shù)為一體的違法建設(shè)巡查模式,精準、高效地獲取違法建設(shè)數(shù)據(jù)信息,解決違法建設(shè)執(zhí)法存在的問題,助力違法建設(shè)治理工作。

        1 總體技術(shù)路線

        1)圍繞違法建設(shè)監(jiān)管需求,針對研究區(qū)的復(fù)雜場景,采用直升機平臺搭載框幅式5 鏡頭數(shù)碼航攝儀,合理分區(qū)進行航線規(guī)劃,進行傾斜攝影外業(yè)數(shù)據(jù)采集。

        2)在影像預(yù)處理、POS 解算、像控點加密、控制測量的基礎(chǔ)上,基于多節(jié)點并行計算數(shù)據(jù)處理,開展空三解算、數(shù)據(jù)密集匹配及三維建模,得到實景三維模型、正射影像和數(shù)字表面模型(DSM)。

        3)基于面向?qū)ο蠓诸惙椒?gòu)建可靠決策樹,實現(xiàn)建筑物快速單體化,提取建筑物輪廓邊線。

        4)利用正射影像和數(shù)字表面模型(DSM),基于分類后比較法的變化檢測技術(shù),提取農(nóng)村地區(qū)隱蔽、分散的違法新建圖斑。

        5)在EPS 中加載實景三維模型和正射影像,二三維聯(lián)動勾繪違法建設(shè)圖斑,開展內(nèi)業(yè)三維矢量提取和面積量算,輔以適當?shù)耐鈽I(yè)核查及修補測,構(gòu)建違法建設(shè)圖斑數(shù)據(jù)庫,編制指引圖冊和統(tǒng)計表格,建立違法建設(shè)動態(tài)監(jiān)控的臺賬。整體技術(shù)路線如圖1 所示。

        圖1 總體技術(shù)路線

        2 關(guān)鍵技術(shù)

        2.1 復(fù)雜場景下的直升機傾斜攝影外業(yè)數(shù)據(jù)采集

        航攝區(qū)域總面積200 km2,地面分辨率設(shè)計精度優(yōu)于2 cm,總體地勢由北向南傾斜,形成低山丘陵、臺地、沖積平原三級地臺,地勢復(fù)雜,既覆蓋了高樓林立的CBD 珠江新城,也包含廣州典型的城中村區(qū)域,建筑物高程起伏較大,且位于南部戰(zhàn)區(qū)機場的凈空五邊以內(nèi),空域控制嚴格。

        傾斜攝影數(shù)據(jù)采集具體包含飛行平臺及相機選型、航線設(shè)計、數(shù)據(jù)采集、像控點布設(shè)加密、影像預(yù)處理、POS 解算、控制測量等多個技術(shù)環(huán)節(jié),其中針對航攝區(qū)域的復(fù)雜場景,飛行平臺及相機選型、航線設(shè)計是傾斜攝影外業(yè)數(shù)據(jù)采集的關(guān)鍵。

        在飛行平臺及相機選型方面,針對上述復(fù)雜場景,綜合考慮飛機布局、航速、航高及安全性能,采用較無人機平臺續(xù)航時間更長的“貝爾206”直升機作為航空攝影飛行平臺,對于復(fù)雜大場景下航攝任務(wù)的實施更具有可行性。搭載框幅式數(shù)碼航攝儀SWDC5-P100,單鏡頭1 億像素,5 鏡頭總像素高達 5 億像素,滿足地面高分辨率要求(如圖2 所示)。

        圖2 貝爾206 直升機平臺和數(shù)碼航攝儀

        在航線設(shè)計方面,由于航攝影像地面分辨率受飛行高度的影響,若對地形起伏較大的區(qū)域采用同樣的飛行高度,將會導致影像地面分辨率存在較大起伏,不滿足精度要求。因此,依據(jù)地形、機場位置、空域情況等,將全區(qū)分為高程分布較為均勻的多個區(qū)域,對各個區(qū)域分別實施航線規(guī)劃(如圖3 所示),從而保證測區(qū)具有相似且滿足精度要求的影像地面分辨率。

        圖3 航線規(guī)劃分區(qū)

        2.2 并行計算數(shù)據(jù)處理

        數(shù)據(jù)處理是攝影測量中至關(guān)重要的一步,由于外業(yè)采集采用了5 鏡頭相機傳感器,航攝范圍約200 km2,攝影重疊度和像對數(shù)的大幅增加,傳統(tǒng)的單機串行處理計算難以滿足要求,故引入多節(jié)點并行計算數(shù)據(jù)處理模式。①并行計算是指將數(shù)據(jù)處理任務(wù)劃分為若干并行的子任務(wù),安排至相應(yīng)的節(jié)點位置,基于各節(jié)點位置處理器的協(xié)同操作,可同時對子任務(wù)進行處理,極大地縮短了計算耗時。②并行計算系統(tǒng)是由并行算法、并行編程以及并行機組合而成的,其具體結(jié)構(gòu)如圖4 所示。③并行機作為該系統(tǒng)的基礎(chǔ),其核心部分由處理器、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)及內(nèi)存組成,并行機之間通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)連接和同步操作。④并行算法的核心設(shè)計主要包括任務(wù)分解、任務(wù)聚合、通信設(shè)計及處理器映射4 個步驟,運算時在不同編程環(huán)境中獲得最終計算結(jié)果。

        圖4 并行計算流程示意圖

        本研究涉及的數(shù)據(jù)密集匹配、空三解算、三維建模均基于并行計算模式,利用Smart3D 軟件完成。以三維建模處理為例,將任務(wù)進行空間分塊,將攝區(qū)分為若干個100 m×100 m 等面積的規(guī)則子區(qū)域塊,基于多節(jié)點并行計算技術(shù),利用一臺計算機發(fā)布任務(wù),將原先集中在單節(jié)點上的龐大計算任務(wù),負載均衡地分派給分布式網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)十臺計算機上并行處理,最后進行成果合并,大大提升了數(shù)據(jù)處理效率。

        2.3 面向?qū)ο蠓诸惖慕ㄖ误w化建模

        建筑物是城市場景中最重要的對象,雖然通過傾斜攝影技術(shù)能夠重建三維實景模型,這種方式得到的場景模型是一個整體,基本能滿足視覺上的觀感,但不能實現(xiàn)計算機對目標對象的識別、屬性的賦予且無法對違法建設(shè)進行量算。因此,還需要實現(xiàn)目標的語義分割,尤其是建筑物的單體化建模。

        為此,本研究充分利用傾斜攝影多視影像密集匹配快速獲取的高精度、高密度點云數(shù)據(jù),在對點云進行濾波處理及水平點云提取、聚類的基礎(chǔ)上,以多尺度平面分割為基礎(chǔ),結(jié)合多層次面向?qū)ο蠓诸惙椒?,?gòu)建典型目標的可靠決策樹,基于柵格圖像計算點云面域之間的拓撲關(guān)系,得到各建筑單體的點云覆蓋范圍,并利用最小二乘擬合法,提取合并后的點云外輪廓,最終得到獨棟建筑的水平外輪廓范圍。

        2.4 基于分類后比較法的快速變化檢測

        違法建設(shè)包含違法加建和違法新建兩類,相較于城市違法加建行為,廣大農(nóng)村地區(qū)占用地和未利用地的違法新建行為具有分布零散、隱蔽等特征,人工巡查較為困難。利用傾斜攝影測量形成的正射影像數(shù)據(jù)、數(shù)字表面模型,比對不同時相影像數(shù)據(jù),基于分類后變化檢測技術(shù)開展動態(tài)監(jiān)測,提取違法監(jiān)測圖斑,保障了巡查效率,具體包含土地利用分類和變化檢測2 個步驟(如圖5 所示)。

        圖5 分類后比較法的變化檢測圖斑提取

        1)多尺度土地利用分類。采用不同尺度下的分水嶺算法進行多次數(shù)的分割,最終生成網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu),其中的每一次分割過程均以低一層的影像對象為基礎(chǔ),進行區(qū)域合并,依據(jù)經(jīng)驗參數(shù)設(shè)置尺度參數(shù)閾值。對影像分割結(jié)果進行樣本訓練,通過人工判斷方法分析不同地物類別在特征波段上的特征值,采用人工篩選的方法制定分類規(guī)則,并采用模糊分類法對影像進行基于對象的分類,最終得到各地物類別分類結(jié)果。

        2)變化檢測。對同一區(qū)域的前后時相影像數(shù)據(jù),采取上述分類后,對得到的分類結(jié)果進行基于變化檢測算法深入比較,提取違法建設(shè)圖斑。經(jīng)實驗表明,自動提取的違法建設(shè)圖斑精度高,能有效提高生產(chǎn)效率,降低人工漏查幾率。

        2.5 二三維聯(lián)動矢量提取和面積測算

        本項目違法建設(shè)圖斑的巡查目標和判定標準,主要是城鎮(zhèn)、農(nóng)村、公共管制等區(qū)域內(nèi)亂搭亂建的陽光房、簡易房、磚木結(jié)構(gòu)、藍皮屋、田間窩棚等違法建筑。依托清華山維EPS 平臺,加載實景三維模型和正射影像數(shù)據(jù),依據(jù)上述判定標準,實現(xiàn)房屋輪廓的自動提取,同時針對違法建設(shè)的建構(gòu)筑物,從不同角度借助十字與垂直輔助線進行點與線的量測,實現(xiàn)二三維聯(lián)動矢量勾繪(如圖6 所示)。在圖斑構(gòu)面和屬性錄入階段,將重復(fù)性錄入工作通過在EPS 中編寫腳本,一鍵化實現(xiàn)房屋構(gòu)面及房屋結(jié)構(gòu)、層數(shù)、天面等屬性信息導入,形成違法建設(shè)巡查圖斑數(shù)據(jù)庫,制作違法建設(shè)指引圖冊和統(tǒng)計表格。

        圖6 EPS 三維測圖模塊下違法圖斑勾繪

        3 結(jié)果分析

        3.1 成果制作及分析

        在天河區(qū)136.43 km2的轄區(qū)范圍內(nèi),查清了7 萬余個約600 萬m2建設(shè)量的違法建設(shè)圖斑,形成了全區(qū)21 個街道的違法建筑指引圖冊、統(tǒng)計表格,以供城管執(zhí)法部門實地核實;建設(shè)了違法建筑數(shù)據(jù)庫,納入違法建設(shè)信息化動態(tài)監(jiān)管(部分成果如圖7 所示)。

        從全區(qū)違法建筑數(shù)量的地域分布來看,位于城鄉(xiāng)結(jié)合部的鳳凰街道違法建設(shè)最為嚴重,圖斑數(shù)量為8 107 個,其中村級工業(yè)園違法亂建情況較為突出,其次是棠下(7 064 個)、長興(6 941 個)、員村(5 963 個)、車陂(5 719 個)、珠吉(5 534 個)等城中村聚集區(qū)域,反映出城郊和城中村的違法巡查任務(wù)較為嚴峻。

        3.2 成果精度檢測

        采用傳統(tǒng)全站儀,布設(shè)圖根導線63 條,外業(yè)設(shè)站對違法建設(shè)巡查成果的地物點點位進行精度檢測,采用鋼尺對地物點間距進行檢測。共抽取檢測地物點位2 000 個,點位中誤差4.1 cm;抽取檢測地物間距2 000 個,間距中誤差為5.7 cm,具體指標如表1 所示,精度符合測量規(guī)范及技術(shù)設(shè)計要求(點位中誤差±15 cm;間距中誤差±10 cm)。

        表1 精度檢測統(tǒng)計表

        4 結(jié) 語

        本研究構(gòu)建了一種以傾斜攝影測量技術(shù)為基礎(chǔ),融合多節(jié)點并行計算、建筑單體化建模、變化檢測、二三維聯(lián)動矢量提取技術(shù)為一體的違法建設(shè)巡查模式,能快速獲取大場景下的違法建設(shè)情況,提供了時效性強、分辨率高、精度符合技術(shù)要求的正射影像、實景三維、數(shù)據(jù)庫、圖冊、統(tǒng)計表格等佐證資料,摸清了天河區(qū)全域違法建設(shè)的底數(shù),健全完善了違法建設(shè)治理查處工作臺賬,為城市違法建設(shè)治理提供了精確的數(shù)據(jù)支撐。

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