賀正訓

（廣州市城市更新規(guī)劃設(shè)計研究院有限公司，廣東 廣州 510030）

0.引言

隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字地球、城市智能開發(fā)規(guī)劃、智能旅游及社區(qū)服務(wù)等現(xiàn)代化建設(shè)得到了較大突破，并且越來越多的從業(yè)人員對構(gòu)建城市真正的三維數(shù)字模型有著極大的興趣[1]，具有真實質(zhì)感的數(shù)字城市也展現(xiàn)了巨大的市場價值，具有非常廣闊的應(yīng)用及發(fā)展前景。地形和建筑物的立體模型成為數(shù)字城市立體景觀模型的最重要的模型，其中數(shù)字城市建設(shè)的基本內(nèi)容是建立建筑物的三維模型。

隨著無人機技術(shù)在測繪領(lǐng)域中的不斷推廣應(yīng)用，基于無人機的傾斜攝影測量技術(shù)逐漸成為城市精細化三維建模主要技術(shù)手段[2]。因此，不斷研究和改善無人機傾斜攝影測量三維建模方式，提高建模效率和成果精度，降低作業(yè)成本，不斷推動無人機傾斜攝影技術(shù)在城市精細三維建模領(lǐng)域中的應(yīng)用及深層次研究，是現(xiàn)階段及未來極為重要的研究方向。

在本次研究過程中，采用無人機傾斜攝影技術(shù)對研究區(qū)進行航攝作業(yè)，高效獲取多視角高精度原始影像數(shù)據(jù)，采用DP-Modeler軟件進行內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理，建立研究區(qū)實景三維模型，并對建模成果進行精度分析，研究無人機傾斜攝影測量在城市精細化建模中的適用性及可靠性。

1.傾斜攝影技術(shù)

1.1 傾斜攝影技術(shù)簡介

傾斜攝影測量的主要特點是攝影相機的主光軸與地面的垂直方向存在一定的夾角，從而實現(xiàn)對地表地物的旁向攝影測量（如圖1所示）。其中，當傾角小于5°時，視為垂直攝影測量；當傾角大于5°小于30°時，視為輕度傾斜攝影測量；當傾角大于30°小于90°時，視為高度傾斜攝影測量；當傾角接近90°時，視為水平攝影測量。

圖1 傾斜攝影測量光線原理示意圖

1.2 技術(shù)特點

傳統(tǒng)攝影測量多采用正射角度進行地物信息采集，從地物頂部以下視攝影方式進行拍攝，能夠?qū)Φ乇淼匚锏捻敳刻卣餍畔⑦M行充分反映，但無法對地物側(cè)面進行數(shù)據(jù)采集[3]；傾斜攝影測量能夠彌補垂直攝影測量的不足，以一定傾角對地物側(cè)面進行攝影測量，但容易被其他地物遮擋，造成拍攝影像信息缺失（如圖2所示）。因此在利用無人機進行攝影測量作業(yè)時，應(yīng)采用多基線多視角的航攝形式，盡可能從多個角度獲取地物信息，最大程度獲取地物完整影像數(shù)據(jù)，滿足三維建模需求。

圖2 傾斜攝影和垂直攝影區(qū)別示意圖

2.關(guān)鍵技術(shù)研究

2.1 自動空三

無人機傾斜攝影測量充分結(jié)合先進視覺還原技術(shù)，將傳統(tǒng)航測系統(tǒng)中的高精度定向技術(shù)與計算機視覺三維現(xiàn)實還原技術(shù)進行充分融合[4]，從而使得三維實景模型在具有美觀性的基礎(chǔ)上，同時具備可量測性，擴寬應(yīng)用場景。自動空三過程主要分為連接點自動匹配、自由網(wǎng)構(gòu)建、區(qū)域網(wǎng)平差三個步驟（如圖3所示）：

圖3 自動空三

2.2 傾斜影像的密集匹配

以SHIFT算法為基礎(chǔ)，建立數(shù)學關(guān)系模型，對待匹配特征點間的歐氏距離進行計算，并將其作為匹配測度對傾斜影像的特征點進行密集匹配。算法的主要過程：首先對核線影像進行彩色分割，然后以半全局匹配算法為基礎(chǔ)，構(gòu)建原始影像的視差圖；假定用來進行影像分割的塊為最小匹配單位，以Ransac（隨機采樣一致性）方法為基礎(chǔ)，進行視差平面擬合處理，然后利用置信度傳播方法，對擬合成果進行視差平面分配，其成果即為最終所需要的視差圖。由于SHIFT算法匹配效率和適用性具有一定的限制，故將影像分塊和SHIFT算法進行充分融合，有效提升了視差范圍較大條件下SHIFT算法對于傾斜影像的密集匹配速度，擴大其應(yīng)用場景。

2.3 傾斜影像粗差檢測

對傾斜攝影影像密集點粗差進行合理剔除，可以有效提高三維建模精度。粗差檢測剔除和自由網(wǎng)構(gòu)建過程：首先以RANSAC方法為基礎(chǔ)，采用5點法相對定向法，建立粗差檢測雙模型，進行密集點粗差檢測[5]；然后采用空間前方交匯算法，計算密集點殘差，將殘差值較大的像點進行剔除；然后通過選擇具有較多連接點的三張影像進行兩兩間的相對定向，若計算獲得的3個線元素向量為共面向量，3個旋轉(zhuǎn)矩陣的依次相乘結(jié)果為單位矩陣，則表明傾斜攝影相對定向結(jié)果準確，可靠性較高，從而輸出自由網(wǎng)構(gòu)建結(jié)果。

3.實例探究

3.1 研究區(qū)概況

本次研究以丘陵地區(qū)小范圍城市區(qū)域為研究對象，研究區(qū)域南北方向長900m，東西長500m，采用無人機傾斜攝影技術(shù)獲取該地區(qū)外業(yè)航攝數(shù)據(jù)。在本次研究過程中，以無人機傾斜攝測量技術(shù)為基礎(chǔ)，共獲取1380張航攝影像，其中垂直影像有276張，傾斜影像有1104張。在本次無人機飛行過程中，共設(shè)置8條航帶，均勻部署了40個影像控制點。航攝技術(shù)參數(shù)（如表1所示），飛行路徑及圖像控制點點位分布（如圖4所示）：

表1 航攝技術(shù)參數(shù)統(tǒng)計表

圖4 飛行路徑和像控點布設(shè)方案圖

無人機傾斜攝影測量在航拍作業(yè)時，其主要的作業(yè)任務(wù)是采集研究區(qū)的地表地物影像數(shù)據(jù)信息。在此過程中，所獲取影像的旋轉(zhuǎn)角度、重疊和路線曲率是測量的核心指標。航攝相片質(zhì)量直接影響空三加密解算的準確性，從而影響最終生成的測量及映射產(chǎn)品的準確性。在本次研究過程中，使用專業(yè)的無人機飛行質(zhì)量檢測軟件，快速處理研究區(qū)范圍內(nèi)的全景圖像，對飛行作業(yè)進行現(xiàn)場實時質(zhì)量評估，并在較短的時間內(nèi)取得結(jié)果并評價成果質(zhì)量。本次航拍作業(yè)質(zhì)量檢查成果（如圖5所示）：

圖5 航飛質(zhì)量報告

通過對圖5進行綜合分析，能夠詳細明了地檢查無人機的飛行質(zhì)量，能夠有效提高航拍飛行效率。本次航拍過程的航拍影像具有較高的重疊度，導致在無人機轉(zhuǎn)換飛行航帶時存在遺漏影像，但由于航拍面積大于研究區(qū)面積，故不影響研究區(qū)城市精細三維模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集工作的進行，無須進行再次航拍作業(yè)。

3.2 建模成果

以無人機傾斜攝影測量獲取到的原始影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建研究區(qū)三維實景模型，首先需要對原始影像數(shù)據(jù)進行預處理。由于原始影像中存在光照不均勻現(xiàn)象、拍攝角度存在差異、拍攝時有時間差等，故所得到的原始影像數(shù)據(jù)存在較大的輻射誤差。建模前需最大程度降低該誤差，故需要對原始數(shù)據(jù)影像進行歸一化處理。

POS系統(tǒng)提供的航攝影像的外部方向要素和地面基準點數(shù)據(jù)結(jié)合，從而形成研究區(qū)地物信息空間數(shù)據(jù)。以SHIFT特征提取算法為基礎(chǔ)，對外業(yè)所拍攝的原始影像進行特征提取，從而建立特征點之間的連接點和連接線，然后利用控制點坐標和POS數(shù)據(jù)，構(gòu)建該地區(qū)城市區(qū)域網(wǎng)平差誤差方程，對其進行聯(lián)合平差計算，從而獲得各航攝影像的外方位元素以及所布設(shè)的空三加密點物方坐標數(shù)據(jù)。

以獲取的垂直和傾斜影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合空三加密成果，利用數(shù)據(jù)影像的外方位元素，對多角度多視覺影像進行綜合匹配，從而生產(chǎn)出密度相對較高的點云數(shù)據(jù)，進而構(gòu)建能夠?qū)Φ乇淼匚镎鎸嵎从车臄?shù)字表面模型數(shù)據(jù)。通過歸一化處理以及紋理增強處理，把具有較高分辨率的紋理通過一定方式映射到DSM數(shù)據(jù)表面，進而生成研究區(qū)的三維實景模型（如圖6所示）：

圖6 研究區(qū)三維實景模型

3.3 模型精度評定

3.3.1 理論精度評定

（1）空三加密的像點精度

將待評定點位的坐標改正數(shù)假設(shè)為隨機變量，則坐標改正數(shù)的方差—協(xié)方差矩陣便可利用最小二乘平差方法進行計算求解，從而獲得待評定點位坐標的理論精度。圖像像素的均方根可以評定計算結(jié)果的優(yōu)劣，像素的均方根在0.5像素以下，才可以滿足使用精度要求。在本次研究過程中，空三加密后的像控點中誤差為0.0016mm，滿足精度要求。

（2）空三加密的檢查點精度

在完成空三加密后，需對檢查點的誤差進行綜合分析，其誤差是由檢查點實測數(shù)據(jù)與空三加密后的影像對應(yīng)點數(shù)據(jù)差值。在本次研究過程中，在研究區(qū)內(nèi)均勻布設(shè)了40個控制點，在其中選擇了10個控制點作為檢查點，各方向殘差（如表2所示）：

表2 檢查點X/Y/Z的方向殘差表

城市精細三維實景模型平面精度中誤差計算公式如式（1）所示：

式（1）中，m為待評定點位各方向中誤差；△為真誤差；n為檢核點數(shù)量。

將檢核點殘差代入式（1）進行計算，可得出檢查點的中誤差結(jié)果，其中平面坐標中誤差為±0.109m，最大誤差是0.167m；高程中誤差為±0.218m，其中最大誤差是0.407m。通過查閱相關(guān)資料可知。城市精細三維建模數(shù)據(jù)采集需滿足1∶500測圖比例尺精度要求，由于研究區(qū)為丘陵地區(qū)，平面限差為0.5m，高程限差為0.4m，故本次研究過程空三加密的檢核點精度滿足使用要求。

3.3.2 模型實際精度評定

城市精細三維模型的實際精度主要分為三個方面：實景模型平面精度、高程精度以及幾何精度評定。在實際模型生產(chǎn)過程中，由于存在較多偶然誤差以及不同像控點布設(shè)方式不一樣，模型精度和理論精度往往存在較大偏差。因此，需要對三維實景模型的實際精度進行綜合分析。

（1）平面精度

在研究區(qū)范圍內(nèi)均勻布設(shè)了20個平面控制檢查點，對實景模型的平面精度進行綜合評定，統(tǒng)計結(jié)果（如表3所示）：

表3 平面檢查點精度統(tǒng)計表

通過對表3進行分析可知：研究區(qū)的三維實景模型X方向的中誤差為±0.168m，Y方向的中誤差為±0.186m，因此該地區(qū)城市精細三維模型平面坐標中誤差為±0.251m，其中最大誤差為0.461m。三維模型平面坐標差值普遍在0~0.3m之間。經(jīng)查閱相關(guān)資料可知，實景三維模型的平面精度應(yīng)滿足1∶500成圖比例尺Ⅰ級精度要求，即平面誤差小于0.3m，故可知本次研究過程中構(gòu)建的三維模型平面精度滿足規(guī)范要求。

（2）高程精度

在研究區(qū)范圍內(nèi)均勻布設(shè)了16個高程檢查點，對實景三維模型的高程精度進行綜合分析評定，統(tǒng)計結(jié)果（如表4所示）：

表4 高程檢查點高程精度統(tǒng)計表

通過對表4分析可知：研究區(qū)的三維實景模型高程中誤差為±0.117m，最大誤差為0.189m。高程中誤差是評估實景三維模型的地形精度的重要指標，規(guī)范要求不得大于0.75m，故本次研究過程中構(gòu)建的三維實景模型滿足規(guī)范要求。

（3）幾何精度

在本次研究過程中，除對測區(qū)三維實景模型的單點平面和高程精度進行分析外，還對模型特征線進行幾何精度驗證。本著“均勻分布”的原則，在研究區(qū)范圍內(nèi)隨機選取25條具有顯著特征的建筑物特征線，取2次獨立測量結(jié)果的平均值作為真值，并與三維模型上的對建筑物邊線進行對比分析，研究測區(qū)三維實景模型幾何精度，統(tǒng)計結(jié)果（如表5所示）：

表5 建筑物特征點長度對比表

通過對表5分析可知：本次研究建立的測區(qū)實景三維模型的幾何中誤差為±0.057m，最大誤差為0.13m，幾何精度滿足規(guī)范和生產(chǎn)要求。

本次研究過程中，基于無人機傾斜攝影測量技術(shù)獲取研究區(qū)范圍內(nèi)的原始影像數(shù)據(jù)，構(gòu)建研究區(qū)三維實景模型。通過對三維模型進行精度分析評定，得到的結(jié)果為：研究區(qū)三維模型平面中誤差為±0.251m，高程中誤差為±0.117m，引入幾何精度評定分析，幾何中誤差為±0.057m。通過研究區(qū)三維模型的精度評定結(jié)果可知，所構(gòu)建的模型精度完全滿足規(guī)范要求和使用生產(chǎn)要求。故以無人機傾斜攝影測量技術(shù)為基礎(chǔ)，進行城市精細三維模型構(gòu)建，能夠有效提升建模效率，并保證高質(zhì)量三維模型成果輸出，具有較高的現(xiàn)實意義。

4.結(jié)束語

無人機傾斜攝影測量能夠?qū)崿F(xiàn)大面積范圍內(nèi)城市地物信息的快速采集工作，從而完成城市精細三維模型的快速構(gòu)建工作，推進數(shù)字城市建設(shè)的發(fā)展。本次研究通過對無人機傾斜攝影關(guān)鍵技術(shù)的詳細研究，運用項目實例進行分析論證，分別從平面、高程及邊長中誤差對城市精細三維模型成果進行精度分析，驗證了無人機傾斜攝影測量在城市精細三維建模中的可靠性及成果準確性，且有效解決了傳統(tǒng)建模方法的不足，實現(xiàn)了城市精細三維模型的快速構(gòu)建與更新，具有較高的現(xiàn)實意義。