盧 濤

（1.正元地理信息集團(tuán)股份有限公司，北京 101300）

目前空間對(duì)地觀測技術(shù)已廣泛應(yīng)用于測繪、建筑設(shè)計(jì)、道路橋梁等多個(gè)領(lǐng)域，主要有機(jī)載LiDAR點(diǎn)云掃描與傾斜攝影測量技術(shù)，雖然該技術(shù)發(fā)展至今已大大提高了測繪工作的生產(chǎn)效率，但每種測量手段各有其優(yōu)缺點(diǎn)，特別是精細(xì)化三維建模尤為突出。機(jī)載LiDAR掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)位坐標(biāo)精度高，且具有多次回波反射強(qiáng)度信息，但它沒有光譜信息，地表特征識(shí)別不明顯，無法對(duì)地表進(jìn)行專業(yè)解譯與判讀。而基于傾斜攝影技術(shù)生成的三維實(shí)景模型，雖具有光譜信息，地表及目標(biāo)物紋理特征豐富，但其影像數(shù)據(jù)空間分辨率與精度不高，尤其是高程坐標(biāo)精度，遠(yuǎn)不如機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)[1-2]。因此，目前以單一數(shù)據(jù)源很難滿足各行業(yè)對(duì)精細(xì)三維模型的構(gòu)建要求。本文基于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)、傾斜攝影測量與正攝影像數(shù)據(jù)，借助多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，著重探討了航測目標(biāo)物精細(xì)化三維建模技術(shù)，以及其結(jié)構(gòu)紋理提取的方法，并對(duì)融合前后的三維模型，進(jìn)行了精度評(píng)定與對(duì)比，取得了較好的測試結(jié)果。

1 融合技術(shù)流程

機(jī)載LiDAR點(diǎn)云與傾斜攝影數(shù)據(jù)融合主要包括兩部分內(nèi)容，第一部分是對(duì)數(shù)據(jù)的要求，包括采集、地面控制測量、航測、提取具有絕對(duì)坐標(biāo)的空中三角測量數(shù)據(jù)，LiDAR還包含點(diǎn)云數(shù)據(jù)的拼接，如圖1所示。在具備了含絕對(duì)坐標(biāo)系下的傾斜攝影空間加密成果與LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)后，即可進(jìn)行第二部分操作，Li-DAR點(diǎn)云與其自帶正攝數(shù)據(jù)的融合，其次為該融合數(shù)據(jù)對(duì)傾斜影像空三數(shù)據(jù)的融合。

圖1 多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)構(gòu)建三維模型流程圖

2 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

2.1 數(shù)據(jù)采集要求

若要使傾斜影像與機(jī)載LiDAR點(diǎn)云完好的融合，首先需要兩者在同一絕對(duì)坐標(biāo)系下，因此，航測地表控制點(diǎn)最好使用同一套坐標(biāo)系；其次，制作高分辨率、高精度的三維模型，要求LiDAR點(diǎn)云在每平方米內(nèi)的數(shù)量要足夠多，足以提升航測地表分辨率。依據(jù)多次測試經(jīng)驗(yàn)，要求高精度時(shí)每平方米點(diǎn)數(shù)在80～120個(gè)為最佳，數(shù)據(jù)量太大則會(huì)給后期數(shù)據(jù)處理帶來過度的計(jì)算資源消耗，意義并不明顯，所以根據(jù)地形、地物需要考慮航高與飛行效率的問題；再次，LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)除具有三維坐標(biāo)外，同時(shí)還應(yīng)具有強(qiáng)度與時(shí)間標(biāo)記等信息，以供數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是整個(gè)數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)，除去傾斜攝影空三環(huán)節(jié)剔除分層數(shù)據(jù)，其余工作主要還是在機(jī)載LiDAR點(diǎn)云的處理環(huán)節(jié)。

首先是點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)，由于棱鏡尺度和激光掃描儀與慣性測量裝置（IMU）間的角度誤差，機(jī)載激光掃描儀會(huì)產(chǎn)生不同掃描帶之間同名地物點(diǎn)的位置不一致，這些角度誤差以航偏角、橫滾角、俯仰角的角度修正值表示，這些值對(duì)每個(gè)激光掃描系統(tǒng)來說是已知的。因此，有效的求取這些參數(shù)，可精確配準(zhǔn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)[3-7]。該過程包含了求解GPS軌跡文件、利用校準(zhǔn)后的角度參數(shù)解算點(diǎn)云三維坐標(biāo)，具體方法有面到面配準(zhǔn)與基于連接線的配準(zhǔn)。這里主要給出面到面配準(zhǔn)方法（找出航偏角、橫滾角、俯仰角和鏡面尺度的修正值，每條航線的高程加旋轉(zhuǎn)角改正值，以及高程的波動(dòng)值，若修正值較大，則進(jìn)行修正）。通過本步驟的修正預(yù)處理，我們即可獲取最終配準(zhǔn)后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

其次是點(diǎn)云的裁切與去噪聲處理。裁切是依據(jù)質(zhì)量裁切，從有更好激光數(shù)據(jù)的航線位置中剔除低質(zhì)量的點(diǎn)云，如剔除軌跡信息弱的點(diǎn)。此外，將LiDAR點(diǎn)云展布于數(shù)據(jù)處理程序，剔除噪點(diǎn)，剔除噪聲后的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)才是具有絕對(duì)坐標(biāo)系、GPS軌跡、強(qiáng)度信息的，能用于后期多源數(shù)據(jù)融合的高質(zhì)量點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

3 多源數(shù)據(jù)融合處理

3.1 LiDAR點(diǎn)云融合正攝影像

在機(jī)載LiDAR點(diǎn)云掃描過程中，無人機(jī)同時(shí)搭載正攝相機(jī)航拍，該過程獲取的LiDAR點(diǎn)云與正攝影像可在后期提取地表與建筑物頂面精細(xì)結(jié)構(gòu)紋理信息。由于LiDAR數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)點(diǎn)狀離散數(shù)據(jù)，所以此融合過程不存在一個(gè)LiDAR數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)應(yīng)多個(gè)像素的情況。同時(shí)，鑒于當(dāng)前LiDAR技術(shù)的發(fā)展，點(diǎn)云密度相對(duì)于像素密度來說要小得多，也不存在一個(gè)像素內(nèi)有多個(gè)LiDAR數(shù)據(jù)點(diǎn)的情況，因此，該融合環(huán)節(jié)不存在重疊與內(nèi)插的問題。本質(zhì)上講，它屬于加權(quán)融合法，即對(duì)正攝影像進(jìn)行線性復(fù)合，從振幅上對(duì)圖像的結(jié)果進(jìn)行突出處理，從而達(dá)到圖像的增強(qiáng)效果[8]。如對(duì)A、B兩幅源影像的像素灰度值進(jìn)行加權(quán)平均融合的過程可表示為：

式中，i，j分別是圖像中像素的行號(hào)與列號(hào)；k1，k2為圖像A，B的加權(quán)系數(shù)（通常k1+k2=1）。

3.2 LiDAR點(diǎn)云影像融合傾斜空三數(shù)據(jù)

在該部分融合中，核心內(nèi)容是如何將兩者完好的配準(zhǔn)融合，我們通過2種方案加以探討，方案一，通過機(jī)載LiDAR已有GPS軌跡文件，與傾斜影像空三點(diǎn)云在相同絕對(duì)坐標(biāo)系下進(jìn)行直接融合，前提是2種數(shù)據(jù)在融合前需要具有相同的絕對(duì)坐標(biāo)系，后期在融合過程中只需匹配x、y、h即可；方案二，機(jī)載LiDAR點(diǎn)云影像與傾斜攝影空三成果坐標(biāo)不一致，或傾斜數(shù)據(jù)在航測前并無布設(shè)地面控制點(diǎn)，此時(shí)需人工手動(dòng)添加控制點(diǎn)，使二者通過手動(dòng)控制點(diǎn)完好融合。由于參與了人工配準(zhǔn)，所以在機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的導(dǎo)入時(shí)即無需要求GPS軌跡文件。在手動(dòng)介入布設(shè)控制點(diǎn)時(shí)，點(diǎn)位的選擇應(yīng)均勻分布，要選在地表特征明顯處，若地形起伏大、含有建筑物時(shí)，則需要在不同高程面布設(shè)控制點(diǎn)，以使2種數(shù)據(jù)在平面與高程2個(gè)方向進(jìn)行精準(zhǔn)融合。

4 案例分析

基于上述多源數(shù)據(jù)融合構(gòu)建精細(xì)三維模型技術(shù)，我們選取了一塊測區(qū)作為實(shí)驗(yàn)區(qū)，通過機(jī)載LiDAR點(diǎn)云掃描與傾斜攝影測量，獲取了LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)、正攝影像與傾斜影像等多種數(shù)據(jù)，并借助Terrasan與Context Capture平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的融合，精細(xì)化構(gòu)建了三維實(shí)景模型。如圖2a、b所示，它是經(jīng)過預(yù)處理后的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)，且以高程與強(qiáng)度混合模式顯示，其航測掃描高度30 m，以確保單位面積內(nèi)有足夠的密度點(diǎn)，這也是區(qū)別一般機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)制作DEM或DLG要求的地方。圖2c、d給出了機(jī)載LiDAR點(diǎn)云與其正攝影像融合后的LiDAR點(diǎn)云影像數(shù)據(jù)，對(duì)比原始點(diǎn)云，正攝影像已依據(jù)絕對(duì)坐標(biāo)系，將每個(gè)點(diǎn)云位置上的像素通過加權(quán)平均算法賦予該點(diǎn)，形成LiDAR點(diǎn)云影像，并具有光譜信息。

圖2 原始LiDAR點(diǎn)云及LiDAR點(diǎn)云影像

圖3給出了LiDAR點(diǎn)云影像與傾斜攝影空三數(shù)據(jù)的融合，利用前期布設(shè)較少控制點(diǎn)、后期人工添加控制點(diǎn)的結(jié)合方案。如圖3a展示了導(dǎo)入LiDAR點(diǎn)云影像后的狀態(tài)，并在該階段手動(dòng)添加4個(gè)控制點(diǎn)，地表3個(gè)，屋頂1個(gè)，由于該測區(qū)是GPS接收機(jī)檢校場，屋頂有9個(gè)矩陣分布的檢校墩，因此，在屋頂選取控制點(diǎn)在垂直方向上更具有精準(zhǔn)匹配的意義。圖3b導(dǎo)入了傾斜攝影空三成果，此時(shí)，應(yīng)依據(jù)上述4個(gè)控制點(diǎn)對(duì)傾斜影像刺點(diǎn)；圖3c則將LiDAR點(diǎn)云影像與傾斜空三數(shù)據(jù)置于同一場景，此時(shí)并未運(yùn)用控制點(diǎn)進(jìn)行配準(zhǔn)處理；而圖3d則給出了2種數(shù)據(jù)經(jīng)多次空三重復(fù)計(jì)算、融合后的空三數(shù)據(jù)。

圖3 LiDAR點(diǎn)云影像與傾斜攝影空三數(shù)據(jù)的融合

融合后的空三數(shù)據(jù)即可進(jìn)行三維模型構(gòu)建，如圖4所示，a為利用傾斜攝影測量構(gòu)建的三維模型，b為多源數(shù)據(jù)融合后的模型，從建筑頂面三維結(jié)構(gòu)的完整性與紋理的傾斜度上，不難發(fā)現(xiàn)融合后的模型更加精細(xì)化。

圖4 多源數(shù)據(jù)融合前后三維模型效果對(duì)比

為了獲取融合后的模型精度，我們不僅從圖中定性對(duì)比了融合前、后模型的結(jié)構(gòu)紋理信息，還定量地對(duì)比、分析了2個(gè)模型的精度。前期在航飛中布設(shè)了18個(gè)地物檢查點(diǎn)。通過外場實(shí)測地物檢查點(diǎn)與三維模型中對(duì)應(yīng)點(diǎn)位進(jìn)行一階差分、中誤差計(jì)算，最終獲取地物檢查點(diǎn)的中誤差，見表1。

表1 地物檢查點(diǎn)平面和高程誤差統(tǒng)計(jì)表/cm

在精度量化檢驗(yàn)的過程中，我們依據(jù)下式計(jì)算了18個(gè)地物點(diǎn)的平面中誤差與高程中誤差（見表2）。按1∶500大比例尺測圖精度要求，平面點(diǎn)位中誤差應(yīng)小于規(guī)范要求的圖上0.6 mm（平坦地區(qū)），高程中誤差需小于0.333 m（1/3等高距）。結(jié)果顯示融合前平面中誤差±0.116 m、高程中誤差±0.165 m，融合后平面中誤差±0.084 m，高程中誤差±0.093 m，盡管計(jì)算結(jié)果均滿足規(guī)范要求，但無論平面中誤差或高程中誤差，經(jīng)多源數(shù)據(jù)融合后的模型精度明顯高于融合前，且機(jī)載LiDAR點(diǎn)云在高程精度上提升的更為顯著。

5 結(jié)語

本文著重探討了利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云、正攝影像及傾斜攝影等多源數(shù)據(jù)融合構(gòu)建精細(xì)化三維模型的技術(shù)方法，結(jié)合實(shí)例給予了詳細(xì)闡述，并從定性與定量兩方面分析了融合后三維模型的實(shí)測精度，取得了較好的測試結(jié)果。本次測試尚未融合地基激光掃描數(shù)據(jù)，它對(duì)建筑側(cè)面結(jié)構(gòu)信息的提取效果則更為顯著，因此，應(yīng)在后續(xù)或根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)目的，增添地基激光掃描數(shù)據(jù)，以獲取更加精細(xì)化的三維模型。