張 敏

（碩威工程科技股份有限公司，福建 福州 350400）

傳統(tǒng)的人工三維造型方法需要大量的人為交互，不僅費(fèi)時費(fèi)力、昂貴、低效，而且還存在紋理不均勻等問題。目前，利用衛(wèi)星遙感、航拍等手段獲取的建筑物表面紋理信息也存在成本高、效率低、紋理信息缺乏和數(shù)據(jù)處理煩瑣等缺陷[1]。為解決紋理信息匹配精度低等問題，引進(jìn)基于激光掃描的3D 建模技術(shù)，但利用該項技術(shù)生成的3D 紋理模型，由于其制作過程中所需的儀器成本高、攜帶不便，導(dǎo)致所獲得的數(shù)據(jù)冗余嚴(yán)重，無法滿足現(xiàn)場大規(guī)模3D 建模要求，因此限制了該項技術(shù)在市場內(nèi)的推廣應(yīng)用[2]。和上述3 種方式相比，該文研究項目提出的傾斜影像建模技術(shù)可實現(xiàn)多視角、同步獲取信息，并能彌補(bǔ)常規(guī)航拍獲取信息的不足。

和傳統(tǒng)的照相測量相比，采用工業(yè)級的無人駕駛飛機(jī)配合相機(jī)，能夠滿足三維模型構(gòu)建過程中的精度要求[3]。此外，利用無人駕駛飛機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集也能極大提高工作效率，因此在目前階段，無人駕駛飛機(jī)是最適合進(jìn)行大規(guī)模三維重構(gòu)的工具。隨著3D 模型的不斷發(fā)展和應(yīng)用，無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)將逐漸成為3D GIS 的重要方法。下述將對此進(jìn)行深化設(shè)計與研究。

1 像控點布置與測量

為了確保后續(xù)建模的精度符合預(yù)期要求，需要對像控點進(jìn)行布設(shè)。該文選擇利用GoogleEarth 進(jìn)行布點，并以kml 格式文件導(dǎo)出。結(jié)合影像圖上的各個表示點進(jìn)行測量。選擇像控點時，盡可能選擇內(nèi)業(yè)的原選點來進(jìn)行測量，如果外業(yè)的原選點與實際情況不一致，則需要重新選擇點位[4]。選擇新點時，要盡可能地將新點的范圍控制在原選點的20 個以內(nèi)，如果是特別困難的區(qū)域，還可以適當(dāng)擴(kuò)大選點的范圍。而且新的選點必須位于相鄰航空片的交疊范圍之內(nèi)，這樣新的選點就可以獲得多個航片的公共信息。

將參考站與移動站各設(shè)一部，參考站與移動站同步接收同一時刻由同一GPS 衛(wèi)星發(fā)出的信號，對比參考站所取得的觀測資料與已知的定位資料得出GPS 差分修正值，并將修正值經(jīng)由數(shù)據(jù)通信鏈路傳送至移動站，從而得出經(jīng)過差分后的流動站相對精確的定位[5]。它的載波相位測量模型如公式（1）所示。

式中：f代表相位測量結(jié)果；r代表測點之間的幾何距離；clight代表光速；dT代表接收機(jī)鐘差；dt代表衛(wèi)星鐘差；I代表載波相位波長；N代表整周未知數(shù)；dtrop代表對流層折光效應(yīng)系數(shù)；dion代表折射效應(yīng)在電離層中的作用；dpreal代表相對論效應(yīng)系數(shù)；e（f）代表觀測過程中噪聲影響系數(shù)。

利用上述公式，完成對各個像控點相關(guān)參數(shù)的計算。

2 設(shè)計航線與飛行作業(yè)

在確定像控點后，根據(jù)各個像控點位置設(shè)計航線。在該過程中不僅要結(jié)合地形、地貌特點進(jìn)行設(shè)計，同時還需要為后續(xù)內(nèi)業(yè)正射影像圖的制作提供其所需的重疊率[6]。后續(xù)三維模型構(gòu)建需要使用1 ∶500 的比例尺測圖，其地面分辨率通常小于5cm。結(jié)合航空攝影規(guī)范，無人機(jī)飛行高度的計算如公式（2）所示。

式中：H代表無人機(jī)飛行相對高度；f代表攝像機(jī)鏡頭焦距；a代表相機(jī)像元尺寸大?。籊SD代表影像的地面分辨率。

結(jié)合地面站軟件聯(lián)網(wǎng)完成對航線的規(guī)劃，航線必須滿足朝向一致原則。完成規(guī)劃后，將設(shè)計好的航線保存到云端，最后通過編譯傳輸?shù)斤w行控制系統(tǒng)中。

為了確保無人機(jī)在飛行的過程中更安全、高效，需要注意飛行前的各項細(xì)節(jié)。無人機(jī)飛行作業(yè)的基本步驟為“搭建設(shè)備——檢查與調(diào)試——參數(shù)設(shè)置——飛行操控——數(shù)據(jù)采集”。按照上述步驟進(jìn)行無人機(jī)飛行作業(yè)，需要在測區(qū)完成對無人機(jī)的組裝，并將航攝儀、電池等搭載在無人機(jī)上，正確連接各個配件和接線，在起飛地點進(jìn)行地面站聯(lián)機(jī)測試，對無人機(jī)各個旋翼的轉(zhuǎn)動是否正常進(jìn)行判斷和調(diào)試。在確保檢查無誤后，設(shè)置航攝儀的曝光參數(shù)、航線參數(shù)等[7]。通過飛行控制系統(tǒng)對無人機(jī)進(jìn)行操控，向無人機(jī)發(fā)送運(yùn)行指令，并按照規(guī)定設(shè)計航線飛行。在無人機(jī)飛行的過程中由航攝儀進(jìn)行地面影像的實時獲取，并將其自動存儲在設(shè)備內(nèi)。

3 影像數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1 勻光勻色處理

對上述操作獲取到的影像資料進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理包括勻光勻色、幾何校正等。POS 數(shù)據(jù)重命名后，相應(yīng)的航空膠片也要重命名，可以通過拖把改名器或Excel 軟件進(jìn)行批量處理。用無人機(jī)進(jìn)行傾斜攝影獲取數(shù)據(jù)時，因為光線條件和拍攝角度的不同，往往會造成航空照片中的對比度、亮度、對比度以及色調(diào)等方面的不同，而航空照片質(zhì)量的好壞將直接影響三維模型的準(zhǔn)確性，因此有必要對航空照片進(jìn)行勻光和勻色處理[8]。目前，Wallis 算法是最常見的用于圖像勻光和勻色的算法。Wallis 濾波器的計算如公式（3）所示。

式中：f（x，y）代表經(jīng)過濾波處理后得到的影像灰度值；g（x，y）代表原始影像的灰度值；mg代表原始影像局部灰度值的均值；sg代表原始影像局部灰度值的標(biāo)注差；mf和sf代表經(jīng)過處理后的局部圖像灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差；b代表影像亮度系數(shù)；c代表影像方差擴(kuò)展系數(shù)，c的取值為0～1。

經(jīng)過上述處理得到的影像，無論是色調(diào)、亮度還是對比度都更均勻。

3.2 幾何校正處理

在無人機(jī)傾斜攝影中，各種因素的共同作用使原影像在形狀、尺寸、幾何位置等與地面特性等方面存在明顯的差異，這種差異被稱為幾何失真，需要進(jìn)行幾何修正。幾何校正示意圖如圖1所示。

圖1 中左側(cè)為校正前圖形，右側(cè)為校正后圖形。從圖1可以看出，幾何圖形的校正包括2 個過程，一個為空間坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換，另一個為灰度值的重新采集。在該過程中引入間接法多項式進(jìn)行校正，如公式（4）所示。

圖1 幾何校正示意圖

式中：x和y代表圖像在變換前的坐標(biāo)；X和Y代表圖像在變換后的坐標(biāo)；aij和bij均代表多項式系數(shù)；n代表正整數(shù)。

4 紋理映射與三維模型建模

構(gòu)建三維模型時，引入多視影像密集匹配，該過程的實質(zhì)是確定傾斜影像同名點。采用一種以特征抽取為基礎(chǔ)的圖像匹配方法，在匹配的過程中要對圖像中的冗余信息進(jìn)行過濾。以獲得的同名點云為基礎(chǔ)，通過對點云進(jìn)行拼接，形成具有不同細(xì)部的不規(guī)則三角形網(wǎng)格模型。TIN 網(wǎng)格用于表達(dá)數(shù)字高程模型，能夠減少規(guī)則網(wǎng)格法帶來的數(shù)據(jù)冗余，充分利用全部樣本點的離散度，并通過最優(yōu)組合的方式將離散點連接起來，形成彼此相互連續(xù)的三角面。多視角圖像的稠密配準(zhǔn)及3D-TIN 網(wǎng)格點對后續(xù)的數(shù)字曲面模型及真射圖像的生成至關(guān)重要。經(jīng)過空三角測量和圖像密度匹配，可以將所有傾斜圖像間的點云計算成TIN 網(wǎng)格，然后由三角形網(wǎng)格構(gòu)造出模型，將紋理自動映射到相應(yīng)的白色模型上，最終形成實景三維模型。

5 精度分析

5.1 研究區(qū)概況

選擇某地區(qū)作為此次研究中的試點區(qū)域，所選的化工園區(qū)成立在2004年，總體規(guī)劃面積為56km2，該地區(qū)具有地理環(huán)境優(yōu)越、周邊交通條件便利等優(yōu)勢。該園區(qū)的衛(wèi)星影像如圖2所示。

圖2 園區(qū)的衛(wèi)星影像與特征區(qū)域分割

圖2 中，左側(cè)為園區(qū)的衛(wèi)星影像，右側(cè)為根據(jù)巖區(qū)的特征與不用區(qū)域地物特征劃分的特征區(qū)域。

5.2 數(shù)據(jù)檢查與整理

對研究區(qū)概況進(jìn)行分析后，在區(qū)域①～區(qū)域⑤中的布置測點，使用無人機(jī)進(jìn)行該區(qū)域的航拍。在無人機(jī)完成飛行任務(wù)后，要對飛機(jī)攝影圖像的品質(zhì)和所獲得圖像的傾斜角度進(jìn)行檢驗，包括圖像的重疊程度、圖像的傾斜角度、旋轉(zhuǎn)角度、航跡的曲率、圖像的覆蓋范圍、圖像的清晰度以及像素的偏移等。為保留大多數(shù)拍攝成果，可在拍攝后根據(jù)具體情況，根據(jù)上述內(nèi)容進(jìn)行拍攝圖像的處理，如處理后圖像滿足需求也可將其保留。以某航拍圖像為例，對其進(jìn)行勻光勻色處理，處理前與處理后的圖像如圖3所示。

圖3 勻光勻色處理前、后的無人機(jī)拍攝圖像

如果完成圖像預(yù)處理后，對應(yīng)的圖像內(nèi)容不符合建模規(guī)范及工作任務(wù)的要求，應(yīng)視具體情況重新制定相應(yīng)的飛行計劃，在當(dāng)?shù)剡M(jìn)行補(bǔ)飛或復(fù)飛。該文無人機(jī)在完成飛行后所采集的圖像與數(shù)據(jù)見表1。

表1 無人機(jī)在完成飛行后所采集的圖像與數(shù)據(jù)

5.3 建模成果精度分析

對建模成果進(jìn)行精度分析，根據(jù)圖2 中所述內(nèi)容，對模型中5 個區(qū)域的中誤差進(jìn)行計算，如公式（5）所示。

式中：m代表三維模型測點中誤差；Δ代表觀測值與實測值的偏差；n代表有效觀測次數(shù)。

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，對模型精度進(jìn)行分析，其結(jié)果見表2。

6 結(jié)語

通過上述研究，該文得出如下方面的結(jié)論：1）根據(jù)表2 化工園區(qū)三維模型成果精度分析結(jié)果可以看出，區(qū)域①～區(qū)域⑤中，只有垂直方向最小誤差為0.000m，其他方向均存在一定的誤差。但綜合誤差統(tǒng)計結(jié)果可知，所有測點的誤差均＜0.1m，由此可見，該文設(shè)計的方法在應(yīng)用中可以實現(xiàn)對三維模型精度的控制，進(jìn)而可實現(xiàn)對化工園區(qū)的精細(xì)化建模。2）隨著“智慧城市”和“GIS 技術(shù)”的發(fā)展，人們不再僅通過二維圖像描述現(xiàn)實世界，三維數(shù)字實景可視化模型具有可直接、準(zhǔn)確地反映建筑空間位置、地表紋理等特點，正逐步被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。目前，根據(jù)市場調(diào)研統(tǒng)計，各地化工園區(qū)內(nèi)發(fā)生事故的數(shù)量呈增加趨勢，不僅造成了大量人員死亡，還給園區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了負(fù)面影響。2021年，南京某化工園區(qū)因火災(zāi)而引發(fā)了一系列事故，造成事故的原因是化工園區(qū)內(nèi)沒有形成統(tǒng)一的管理體系?？梢姂?yīng)用三維建模技術(shù)進(jìn)行化工園區(qū)的綜合監(jiān)控與管理具有重要的現(xiàn)實意義。在深入該方面內(nèi)容的研究中可發(fā)現(xiàn)，三維建模在智慧交通、城市規(guī)劃、文物考古以及災(zāi)害應(yīng)急等方面都有很大的應(yīng)用價值。