殷紅霞

（蘇州市吳江區(qū)自然資源和規(guī)劃局，江蘇 蘇州 215299）

0 引言

隨著科學技術的飛速發(fā)展［1-4］，原有的二維地理信息圖已無法滿足城鄉(xiāng)數(shù)字化工程建設的需求。近年來，無人機傾斜攝影測量技術已逐漸替代傳統(tǒng)的載人航空攝影測量技術［5-8］。本研究從某市井頭鄉(xiāng)數(shù)字化建設所面臨的問題出發(fā)，采用傾斜攝影測量技術，利用Context Capture 軟件生成實景三維模型，并構建井頭鄉(xiāng)實景三維模型，為無人機傾斜攝影測量技術在城鄉(xiāng)數(shù)字化建設基礎工程中的應用提供實踐依據(jù)與技術支撐，從而更好地推動鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施。

1 外業(yè)像控點測量及無人機航測

1.1 無人機航攝

大疆精靈4 無人機具有高效穩(wěn)定、功能強大的特點，其四旋翼無人機機架由復合材質(zhì)制成，有極高的機身強度和飛行穩(wěn)定性，使用快拆式螺旋槳，執(zhí)行飛行任務時可實現(xiàn)快速裝卸［9］。近年來，智能化的發(fā)展使無人機系統(tǒng)逐漸成為獲取航空影像信息的主要設備［10］。無人機航攝作業(yè)流程見圖1。

圖1 無人機航攝作業(yè)流程

1.1.1 提出任務。在執(zhí)行航測任務前，技術人員應按照具體作業(yè)任務進行規(guī)劃設計，確認航空攝影的目標區(qū)域范圍，收集了解目標測區(qū)的相關資料，提前準備好航測可能用到的儀器及設備工具。

1.1.2 航線設計。根據(jù)作業(yè)任務，此次成圖的比例尺為1∶2 000，在航線設計時要考慮航線的長短、拆分、覆蓋度計算等問題。為了保證測區(qū)各地物面積及其他地理要素信息提取的精度，無人機航攝影像的分辨率要優(yōu)于0.2 m、選用的相機鏡頭為20 mm、航向重疊應不低于70%、旁向重疊應限制在不小于30%的像幅，相片的傾角要符合規(guī)定，從而確保目標測區(qū)航攝作業(yè)無明顯遺漏，航向應超出目標測區(qū)6 條基線，用長方形對目標測區(qū)進行分區(qū)，提高飛行效率。

1.1.3 作業(yè)飛行。無人機開始飛行前，先進行地面的準備工作，架設好地面差分接收裝置，組裝飛機，起飛點選在井頭鄉(xiāng)附近的田地中，晴朗天氣下采集到的影像會比較清晰。在使用無人機進行圖像采集的過程中，每架次像控點布設完成后，要及時進行該架次無人機的飛行操作，減少像控點被破壞對后期空域加密數(shù)據(jù)處理的影響，從而保證影像的完整性。

1.1.4 數(shù)據(jù)檢查。地面技術人員應檢查采集的數(shù)據(jù)，并及時巡視是否有遺漏區(qū)域。無人機在航拍過程中易受到風速、云霧、大雨等因素的影響，因此在每個架次飛行作業(yè)完成后，要對獲取到的影像逐張進行檢查，檢查采集到的影像是否清晰、是否有漏飛的情況，對出現(xiàn)穿云模糊的影像要及時進行補測。

1.2 像控點測量

像控點的選擇與布設對最終成果的精度有很大的影響。外業(yè)控制點是用來確定影像坐標與真實坐標關系的點，其直接影響實際成圖的精度［11］。因此，在對外業(yè)像控點點位進行選擇時，應按照控制點的布設原則來選擇合理的布設方案。如何設計一種既能減少野外影像控制點數(shù)量，又能保證內(nèi)部成圖精度的點位布設方案，是傾斜攝影測量工程中的重要環(huán)節(jié)［12］。

本研究選用數(shù)據(jù)的測區(qū)范圍面積大、地勢較為雜亂，對測區(qū)進行分區(qū)，綜合考慮地勢及區(qū)域內(nèi)地物構成、不同用地的輪廓，在每個區(qū)域網(wǎng)內(nèi)布點可使用以下5種方法。

1.2.1 方法一。當局部情況嚴重且約束條件較多時，可采用不規(guī)則布點，即平面高程點布置在區(qū)域的凸點上，普通點布置在區(qū)域的凹點上。假設凸點和凹點之間的距離在兩條或多條路線以上，平面高程點也應布置在凹點的拐角處，布點方式見圖2。圖中白色點為普通點，黑色點為平面高程點。

圖2 方法一布點形式圖

1.2.2 方法二。在需要進行空三加密平高控制點的地區(qū)，可在周邊區(qū)域整體布設10～12 個平高點，且每隔6 條基線布設一個平高點，如遇到地況特殊的區(qū)域（大面積森林、沼地等）無法順利完成人工測量，可將測量規(guī)范放低至每間隔10 條航攝基線進行控制點的布設，其點位布設方法見圖3。圖中白色點為普通點，黑色點為平面高程點。

圖3 方法二布點形式圖

1.2.3 方法三。標準的排列點方式，即導航帶網(wǎng)絡布局規(guī)劃中通用的方法。當一張圖片用于覆蓋另一張圖片，且區(qū)域網(wǎng)絡中的圖片少于16 張時，在實際應用中，該方法適合于分隔平面點，點位布設方法如圖4所示。

圖4 方法三布點形式圖

1.2.4 方法四。該方法是在每個飛行帶上設置8個水平控制點。當使用一張照片覆蓋另一張照片的方式時，且在區(qū)域網(wǎng)絡圖像范圍內(nèi)超過16張，但小于48張時，交叉連接在線路上，確保至少有4條地線重疊，按照8點布置進行，點位布設方法如圖5所示。

圖5 方法四布點形式圖

1.2.5 方法五。當航帶網(wǎng)大于總體幅度50%時，要在總體范圍內(nèi)選擇位置，布設5 個外業(yè)控制點，點位布設方法如圖6所示。

圖6 方法五布點形式圖

通過采用綜合布點方案，測得符合要求的像控點坐標，如表1所示。

表1 像控點坐標（已加密）

2 輸出成圖及精度分析

2.1 成圖精度分析

外業(yè)航攝使用大疆M600多旋翼無人機來獲取多視角影像，實際航攝相對高度為120 m、航向重疊為80%、旁向重疊為80%、總片數(shù)為25 656 片。城市實景三維模型作為城市精細模型數(shù)據(jù)庫的一部分，主要采用基于傾斜攝影測量的三維建模方式進行制作，其能真實地反映出測區(qū)內(nèi)建筑、交通、水系、植被、地形地貌等地物的主要特征和結構，通過表面紋理來真實地反映出表面的顏色、質(zhì)地、形狀和圖案等，從而達到色調(diào)協(xié)調(diào)、自然真實的效果。本研究利用Context Capture Center（簡稱CCC）軟件對獲取的傾斜影像數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理、空三加密、模型構建，然后對構建的三維模型進行修改、檢查，最后進行整理提交。

采用CCC 軟件進行空中三角測量，將相機參數(shù)、影像數(shù)據(jù)、POS 數(shù)據(jù)進行多視角影像特征點密集匹配，并據(jù)此對區(qū)域網(wǎng)的自由網(wǎng)多視影像進行聯(lián)合約束平差解算，建立在空間尺度上可適度自由變形的立體模型，完成相對定向；將外業(yè)測定的相片控制點成果，在內(nèi)業(yè)環(huán)境中進行轉刺，利用這些點對已有的區(qū)域網(wǎng)模型進行約束平差解算，將區(qū)域網(wǎng)納入精確的大地坐標系統(tǒng)中，完成絕對定向。Context Capture Center空三建模流程見圖7。

圖7 Context Capture Center空三建模流程

分析與選擇合適的影像匹配單元，進行特征匹配和密集匹配來生成點云，根據(jù)生成的密集點云進行三維建模，并實現(xiàn)自動化紋理映射。模型構建采用分塊計算，自動選擇不同視角上的最佳像對模型，生成三維尺度的密集點云。點云自動轉換為不規(guī)則的三角網(wǎng)TIN 模型，基于內(nèi)在的幾何關系，將TIN 模型進行平滑和優(yōu)化處理。根據(jù)三維TIN 的空間位置信息來獲取最佳視角影像紋理，并自動賦予模型紋理，輸出三維模型成果。

2.1.1 點云匹配。對分塊內(nèi)所有立體對像進行點云匹配計算，自動生成高密度的點云數(shù)據(jù)，如圖8所示。

圖8 點云匹配示例圖

2.1.2 TIN 網(wǎng)構建。對高密度點云數(shù)據(jù)進行處理，自動構建不規(guī)則三角網(wǎng)（TIN），如圖9所示。

圖9 TIN網(wǎng)構建示例圖

2.1.3 紋理貼圖。根據(jù)TIN 網(wǎng)中每個三角形的空間位置，從影像中獲取與模型對應的紋理，利用軟件自動構建完整的三維模型，如圖10所示。

圖10 實景三維模型效果圖

2.1.4 模型檢查和修改。對三維模型重點區(qū)域進行檢查，對不合格的模型數(shù)據(jù)進行TIN 編輯和紋理編輯，直到最終輸出合格的三維模型成果。軟件完成三維重建后，要確定輸出的成果是3DMesh的形式，打開輸出目錄，可使用Viewer 模塊瀏覽成圖效果，如圖11、圖12所示。

圖11 Viewer上的最終成圖

圖12 Viewer成果圖街景

2.2 成圖精度分析

精度分析是檢驗三維模型成果最終質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)，本研究根據(jù)無人機航測的建模特點，對生成的三維模型進行像控點坐標、像控點高程精度分析。

2.2.1 平面坐標精度檢查。采用GPS-RTK 測量技術對圖中各像控點進行實地坐標檢驗，檢驗結果如表2所示。di的計算公式見式（1）、式（2）。

表2 精度結果

式中：d為長度；Δz為高程差。

2.2.2 高程精度檢查。對測區(qū)中的高程注記點使用GPS-RTK進行高程測量，結果見表3。

表3 高程點精度檢查

由于人為誤差、儀器誤差、系統(tǒng)誤差等導致實際測量中的誤差過大，因此在實際測量時采取多次觀測取平均值的方案來降低誤差造成的影響。

2.2.3 精度分析結果。結果表明，像控點坐標整體精度符合建模要求，最小像控點平面點位誤差為0.008 m、最大像控點平面點位誤差為0.342 m、最小高程點點位誤差精度誤差為0.000 4 m、最大高程點點位誤差精度誤差為0.001 8 m，檢查結果均滿足實景三維建模技術要求。

3 結語

基于消費級無人機的傾斜攝影測量技術具有極富開拓性的智能聯(lián)網(wǎng)特點，其實際價值極為可觀，該技術在未來有著無與倫比的發(fā)展空間，其廣泛應用將大大減輕構建城鄉(xiāng)數(shù)字化計劃的工作負擔，加快城鄉(xiāng)土地確權項目的工作進度。本研究以某市井頭鄉(xiāng)為研究區(qū)域，首先基于無人機傾斜攝影測量技術來獲取目標區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，然后分析獲取影像數(shù)據(jù)的關鍵技術，并詳細闡述針對目標區(qū)域圖像控制點的布設原則和采集方法，最后利用Context Capture 軟件對研究區(qū)域的多視角圖像采用空中三角測量生成沙盤，最終構建實景三維模型。同時，通過現(xiàn)場測量像控點平面坐標和高程注記點高程，利用模型的實際測量值進行精度分析。