米 川 張躍飛

(河南省地礦局測(cè)繪地理信息院, 河南 鄭州 450006)

0 引言

為保障農(nóng)民的合法權(quán)益、促進(jìn)農(nóng)村社會(huì)秩序的和諧與穩(wěn)定,國家在全國范圍內(nèi)組織和加快了宅基地和集體建設(shè)用地使用權(quán)的確認(rèn)、登記和發(fā)放工作。作為宅基地確權(quán)登記的基礎(chǔ)工作,農(nóng)村宅基地調(diào)查具有房屋密集、地域分散、分布廣泛、用地單一、測(cè)量范圍小、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺乏等特點(diǎn)。目前,應(yīng)用全站儀和全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)-實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)載波相位差分技術(shù)(global navigation satellite system-real time kinematic， GNSS-RTK)完成單點(diǎn)測(cè)量較多,其具有測(cè)量精度高的特點(diǎn),但要耗費(fèi)大量人力、物力,且成本高、周期長。因此,在滿足精度要求的前提下探索新的技術(shù)手段尤為重要,實(shí)現(xiàn)高效、低成本的數(shù)據(jù)采集與處理。

無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)為新興的三維數(shù)據(jù)獲取方法,將人機(jī)交互技術(shù)和傾斜攝影技術(shù)有效地結(jié)合起來。傾斜攝影是利用同一飛行平臺(tái)上的多個(gè)傳感器,從垂直、傾斜等不同角度采集地物的完整信息。以圖片采集數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立三維模型[1-2]。在傳統(tǒng)正交圖采集的基礎(chǔ)上,該方法進(jìn)一步生成具有三維坐標(biāo)的真實(shí)地形模型,打破了傳統(tǒng)航測(cè)只能從垂直角度拍攝的限制。該技術(shù)能同時(shí)采集樓頂和樓頂高度數(shù)據(jù),具有生產(chǎn)周期短、效率高、精度高、成本低等優(yōu)點(diǎn)。

基于上述分析,將無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)村住房的房地產(chǎn)確認(rèn)中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此次研究的基于無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)的農(nóng)村房屋不動(dòng)產(chǎn)確權(quán)方法解決了傳統(tǒng)方法存在的不足,提高了確權(quán)效率以及精度。

1 農(nóng)村房屋不動(dòng)產(chǎn)確權(quán)框架

本文主要利用無人駕駛飛機(jī)傾斜攝影技術(shù)進(jìn)行空間三維重建。通過布置圖像控制點(diǎn),規(guī)劃路徑,獲得無人機(jī)飛行的多視角圖像。再經(jīng)過數(shù)據(jù)處理,得到空間的三維模型,生成真實(shí)的無線電圖像。最終,無線電圖像被裝載到開思(CASS)軟件中,用三維模型實(shí)現(xiàn)了數(shù)字線劃地圖數(shù)字線劃地圖(digital line graphic，DLG)的采集?？蚣苋鐖D1所示。

圖1 技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟注：真正射影像(true digital orthophoto map, TDOM)；數(shù)字線劃地圖(digital line graphic，DLG)；數(shù)字地表模型(digital surface model，DSM)。

在執(zhí)行任務(wù)之前,應(yīng)直觀了解整個(gè)測(cè)區(qū)的環(huán)境狀況,包括測(cè)區(qū)范圍的確定,交通狀況,常年氣候條件,地形高程,建筑物高度和密度,高壓線塔等信號(hào)影響到信源的分布,根據(jù)測(cè)區(qū)實(shí)際情況制定任務(wù)計(jì)劃,根據(jù)無人機(jī)設(shè)備配置將任務(wù)劃分為若干組,選擇合適的起降點(diǎn)。飛行時(shí)間應(yīng)盡可能控制在09:00:00—16:00:00之間,同時(shí),圖像控制點(diǎn)的數(shù)目及分布取決于飛行計(jì)劃、飛行高度和現(xiàn)場(chǎng)情況,從最終的空中三要素點(diǎn)云角度,每10 000～20 000個(gè)像素點(diǎn)布置一個(gè)控制點(diǎn),出于安全考慮,本次點(diǎn)間距為150～200 m,并且,在實(shí)際測(cè)量中,需要根據(jù)每個(gè)任務(wù)的實(shí)際地形地面條件靈活使用,以下為具體的規(guī)劃內(nèi)容。

2 航線規(guī)劃

在滿足高效率的同時(shí),還要獲得足夠的圖像數(shù)據(jù),必須實(shí)現(xiàn)合理的路徑規(guī)劃。利用無人機(jī)航路規(guī)劃軟件中的地圖數(shù)據(jù)繪制航程圖[3-5],輸入航路規(guī)劃參數(shù)獲取航路數(shù)據(jù)。針對(duì)農(nóng)村房屋的分散特點(diǎn)規(guī)劃航線,航線規(guī)劃主要采用如圖2的規(guī)劃方式。主要根據(jù)分區(qū),按照不規(guī)則多邊形完成航線規(guī)劃,具體操作如下:

圖2 航線規(guī)劃示意圖

(1)首先通過外接矩形包裹多邊形[6-7]。設(shè)多邊形頂點(diǎn)為c1,c2,…,cn,取頂點(diǎn)坐標(biāo)的最大值最小值為外接矩形的4個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)(xmin,ymin)、(xmin,ymax)、(xmax,ymax)和(xmax,ymin),再根據(jù)最大和最小坐標(biāo)值,由直線公式求得最線性不規(guī)則多邊形直線方程,再由飛行高度、航程間隔等參數(shù)確定航程。其表達(dá)式為

(1)

式中,k為直線斜率;d為直線在y軸的截距。

(2)按照不規(guī)則多邊形規(guī)劃航線。

(3)提取農(nóng)村房屋范圍多邊形。

(4)采用不規(guī)則多邊形航跡規(guī)劃方法,引入共線方程計(jì)算航跡延伸距離,從而確定航跡覆蓋范圍。為了保證測(cè)區(qū)邊界有足夠的影像資料,可以根據(jù)相機(jī)的傾斜角度和測(cè)區(qū)高差,用下列公式計(jì)算線寬。

(2)

式中,L表示擴(kuò)展距離;F為攝像機(jī)傾斜角;H表示測(cè)量高度。

(5)根據(jù)外擴(kuò)距離計(jì)算零散多邊形相關(guān)系數(shù)[6-9]其計(jì)算公式為

(3)

式中,S1、S2為多角形面積;S為合并多邊形的面積;S0為無人駕駛飛機(jī)傾斜攝影測(cè)量區(qū)域;β為離散多邊形的相關(guān)性[8-9]。

(6)航高設(shè)計(jì)。無人機(jī)的傾斜攝影飛行高度是航路設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),航空拍攝的高度需要根據(jù)任務(wù)要求選擇適當(dāng)?shù)牡孛娣直媛?其表達(dá)式為

H=f×DGS/α

(4)

式中,H為航攝高度;f為透鏡焦距;α為像元尺寸;DGS為地面分辨率。

3 三維重建

在上述航線規(guī)劃以及航高確定的基礎(chǔ)上,將規(guī)劃好的航線數(shù)據(jù)上傳到無人機(jī)飛控系統(tǒng)中,進(jìn)行航飛完成影像數(shù)據(jù)采集。無人機(jī)傾斜攝影三維重建技術(shù)的目標(biāo)是從圖像信息中計(jì)算出三維目標(biāo)的位置、形狀等幾何信息,生成三維點(diǎn)云。為了滿足測(cè)繪的需要,將三維點(diǎn)云置于真實(shí)坐標(biāo)系中是必要的。為此,需要在測(cè)量區(qū)內(nèi)設(shè)置圖像控制點(diǎn),從而獲取實(shí)際坐標(biāo)的圖像控制點(diǎn)?；谏鲜鲂枨?進(jìn)行三維重建,無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)是基于計(jì)算機(jī)視覺原理進(jìn)行三維重建。三維建模步驟如圖3所示。

圖3 三維建模步驟

利用尺度不變特征變換(scale-invariant feature transform,SIFT)算法,在數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行圖像特征點(diǎn)匹配。它主要通過連續(xù)選擇相鄰圖像中足夠連接點(diǎn)的相對(duì)方向,計(jì)算方向性元素和旋轉(zhuǎn)矩陣來構(gòu)造自由網(wǎng)絡(luò)[10]。在此基礎(chǔ)上,將圖像的波束法和空中三測(cè)相結(jié)合,得到高精度的修正外方位元素。其表達(dá)式為

(5)

式中,C為圖像外方位元素系數(shù)矩陣;Δ為校正系數(shù);ΔG為控制點(diǎn)坐標(biāo)校正值;KG為與之對(duì)應(yīng)的系數(shù)矩陣;ΔT為連接點(diǎn)坐標(biāo)校正值;Kτ為與之對(duì)應(yīng)的系數(shù)矩陣;L為表征觀測(cè)值與計(jì)算結(jié)果的差異值;Ld、LG分別為虛擬觀測(cè)向量;I為單位矩陣。

利用多視圖進(jìn)行匹配,得到準(zhǔn)確的外方位元素,并利用分塊多視圖匹配產(chǎn)生立體對(duì)。主要過程如圖4所示。

圖4 多視圖匹配過程

在三維(3D)對(duì)立面中,一對(duì)同名點(diǎn)得到兩個(gè)同名的射線,射線的交點(diǎn)是接地點(diǎn)的空間位置。在基于特征點(diǎn)的匹配和提取中,只能得到離散的稀疏空間點(diǎn),而在圖像之間的密集匹配可以得到三維密集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。以圖像控制點(diǎn)為基礎(chǔ),建立了三維點(diǎn)云坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型,通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,得到真實(shí)的地理坐標(biāo)。

在此基礎(chǔ)上,采用稠密的三維點(diǎn)云對(duì)空間進(jìn)行三角剖分,對(duì)每一個(gè)加密曲面三角形完成加密三角剖分,從而得到空間模型。利用紋理映射得到真實(shí)的三維模型;采用多角度、多重疊傾斜成像,精確校正和高精度匹配,生成實(shí)拍圖像。最后,在CASS軟件中加載實(shí)拍圖像,以圖像為底圖,參照實(shí)際三維模型進(jìn)行屋檐校正和繪制,生成大比例尺數(shù)字線圖,以此完成農(nóng)村房屋不動(dòng)產(chǎn)的確權(quán)。

4 實(shí)驗(yàn)

本次測(cè)試以某測(cè)區(qū)為試驗(yàn)區(qū),依據(jù)上述基于無人機(jī)傾斜攝影的農(nóng)村房屋不動(dòng)產(chǎn)確權(quán)方法,對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行了分析。并為了保證實(shí)驗(yàn)的嚴(yán)謹(jǐn)性,將傳統(tǒng)的測(cè)繪方法與此次研究的測(cè)繪方法進(jìn)行對(duì)比,對(duì)比文獻(xiàn)[1]方法、文獻(xiàn)[2]方法以及所提方法的測(cè)繪精度與測(cè)繪效率。

實(shí)驗(yàn)過程中,選擇均勻、隨機(jī)選擇試驗(yàn)區(qū)域中的明顯位置進(jìn)行試驗(yàn)。采用全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(global navigation satellite system, GNSS)接收機(jī)和全站儀采集屋內(nèi)或墻內(nèi)可見角,檢測(cè)點(diǎn)的精度,測(cè)距儀測(cè)量屋內(nèi)邊長,真實(shí)三維模型檢測(cè)邊長精度,編制精度統(tǒng)計(jì)報(bào)告。

4.1 測(cè)量精度對(duì)比

此次研究的基于無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)的農(nóng)村房屋不動(dòng)產(chǎn)確權(quán)測(cè)繪方法與傳統(tǒng)方法的測(cè)量精度對(duì)比結(jié)果如圖5所示。

圖5 測(cè)量精度對(duì)比

通過分析圖5發(fā)現(xiàn),此次研究的方法在測(cè)繪過程中測(cè)繪精度較高,測(cè)繪誤差能夠穩(wěn)定控制在5 cm之內(nèi),效果較好。而傳統(tǒng)的測(cè)量方法,誤差較大,因?yàn)閭鹘y(tǒng)方法在測(cè)量中會(huì)受到外界因素的影響,并且分辨率不能很好地滿足要求,從而降低了測(cè)量精度。

4.2 測(cè)量效率對(duì)比

對(duì)比此次研究的基于無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)的農(nóng)村房屋不動(dòng)產(chǎn)確權(quán)方法與傳統(tǒng)方法的測(cè)量效率,對(duì)比結(jié)果如圖6所示。

分析圖6發(fā)現(xiàn),相較于傳統(tǒng)測(cè)繪方法,此次研究的測(cè)繪方法能夠在較短的時(shí)間內(nèi)完成農(nóng)村房屋不動(dòng)產(chǎn)確權(quán),較傳統(tǒng)方法測(cè)繪時(shí)間短。

綜上所述,此次研究的農(nóng)村房屋不動(dòng)產(chǎn)確權(quán)方法較傳統(tǒng)方法測(cè)量精度高,測(cè)繪效率高,較傳統(tǒng)方法應(yīng)用效果好。此次研究的測(cè)繪方法應(yīng)用效果好的原因是,此次研究的測(cè)繪方法主要運(yùn)用了無人機(jī)傾斜攝影技術(shù),并對(duì)其測(cè)繪路線以及高度等進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì),從而提高了測(cè)繪效果。

5 結(jié)束語

本次研究設(shè)計(jì)了新的基于無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)的農(nóng)村房屋不動(dòng)產(chǎn)確權(quán)方法。此次研究的無人駕駛飛機(jī)傾斜攝影技術(shù)已通過工程實(shí)踐。且實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該三維模型具有較好的精度和效率。但是,在自動(dòng)建模完成后,由于某些建筑結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,會(huì)產(chǎn)生一些變形,利用DP-Modeler可以對(duì)這些局部缺陷進(jìn)行細(xì)化。但本文的研究方法只重點(diǎn)研究了農(nóng)村房屋測(cè)繪方向,不適用于大規(guī)模的城市建設(shè)。有些復(fù)雜的建筑模型仍然需要人工介入,如何對(duì)復(fù)雜的建筑細(xì)部進(jìn)行自動(dòng)化建模是下一步的工作。