賀艷花

(貴州黔美測繪工程院 貴州 貴陽 550000)

近年來，無人機低空遙感技術(shù)在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，已成為一項關(guān)鍵的空間數(shù)據(jù)采集技術(shù)，無人機低空遙感圖像的應(yīng)用是不動產(chǎn)登記的最新趨勢[1]。對已開發(fā)和未開發(fā)土地區(qū)域的傳統(tǒng)人工測量涉及大量的時間、精力和成本。此外，傳統(tǒng)的航空攝影測量技術(shù)耗時且飛行成本高，對于小型研究區(qū)域，無人機遙感與傳統(tǒng)的人工測量和航空攝影測量相比具有許多優(yōu)勢。它具有靈活性、低成本、安全性、可重復(fù)性、高精度和可靠性，可以進行大規(guī)模測量，節(jié)省了人力和材料成本。

數(shù)字正射影像地圖（Digital Orthophoto Map，DOM）是通過表面垂直平行投影獲得的圖像，具有地圖的幾何精度和圖像的視覺特征[2]。真正射影像圖（True Digital Orthophoto Map，TDOM）是一種圖像數(shù)據(jù)集，通過垂直投影產(chǎn)生表面圖像，消除標準DOM 的投影差異，并保留地面物體和特征的正確位置。TDOM可確保特征和地圖的幾何精度，TDOM 和傳統(tǒng)DOM 之間最顯著的區(qū)別在于，TDOM 執(zhí)行正射校正并分析特征的可見性。此外，傳統(tǒng)正射影像使用數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model, DEM），而真正的正射影像則使用數(shù)字表面模型（Digital Surface Model，DSM）。因此，TDOM 色彩豐富，并簡化了紋理的識別。

然而，目前TDOM 的應(yīng)用在農(nóng)村宅基地邊界測量中準確性仍然不夠，本文以貴陽市某村為研究區(qū)域，采集無人機遙感數(shù)據(jù)，并引入運動結(jié)構(gòu)（Structure From Motion，SFM）算法來生成點云、DSM 和DOM。對于存在部分DOM傾斜問題的房屋，使用修正的DSM和多視圖圖像補償來消除傾斜并生成TDOM，文中驗證和討論了生成的點云、DSM和TDOM，證明該方法可適用于不動產(chǎn)登記[3]。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)獲取

1.1 研究區(qū)域

研究區(qū)域位于貴陽東北部的某村莊，面積約為0.3 km2，主要由農(nóng)村宅基地和單層平房組成。村莊平坦，周圍是農(nóng)田。選定的無人機飛行區(qū)域以矩形形狀向北和向南延伸。最高和最低海拔分別為140 m 和120 m，平均海拔為130 m。選擇圖1中的試驗區(qū)A和B進行研究。

圖1 基于點云繪制的建筑物邊界

1.2 無人機數(shù)據(jù)獲取

研究使用DJI S900 六旋翼飛行平臺無人機，是一種高度便攜、功能強大的航空攝影測量系統(tǒng)。S900的主要結(jié)構(gòu)部件由輕質(zhì)碳纖維組成，重量輕但堅固穩(wěn)定，其重3.3 kg，當(dāng)攜帶云臺時，最大起飛重量為8.2 kg，可以在無風(fēng)的日子里飛行長達18 min。有效載荷為6.8 kg，電池容量為6 S 12 000 mA 時，在測試中，飛行了大約12 min。

該無人機配備了索尼A7r 數(shù)碼相機，相機分辨率為7 360×4 912 像素。傳感器尺寸為35.9 m×24 m。相機重量為998 g，焦距設(shè)置為50 mm，視場角（Field of View， FOV）為46.7°。

1.2.1 地面控制點（GCP）布局

研究基于連續(xù)地面參考站（Continuous Operational Reference System，CORS）方法獲得地面控制點（Groud Control Points，GCP）數(shù)據(jù)，與實時運動全球定位衛(wèi)星（RTK-GPS）方法相比，CORS-GPS方法更穩(wěn)定可靠，將精度提高到0.02 m 以內(nèi)。在進行實地觀測之前，使用谷歌地球建立了15個控制點和10個檢查站，這些控制點和檢查站主要沿著主干道、道路立交、住房拐點和農(nóng)田，隨機分布在村莊調(diào)查區(qū)內(nèi)。

1.2.2 飛行計劃和數(shù)據(jù)收集

路線規(guī)劃使用軟件Rocky Capture 完成[4]。調(diào)查區(qū)域面積為0.3 km2，長701 m，寬330 m。航線設(shè)計包括兩個航班、10條計劃航線和一條蛇形線路。飛行高度為離地160 m，設(shè)計地面采樣距離（Ground Sampling Distance，GSD）為1.6 cm，計劃重疊率為80%，側(cè)面重疊率為60%，曝光間隔為2 s，每次飛行持續(xù)12 min。在晴朗、無云和微風(fēng)的天氣條件下進行航空攝影，共獲取了460幅影像。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 SFM算法和點云生成

隨著計算機視覺技術(shù)的最新進步，運動推斷結(jié)構(gòu)（Structure from Motion，SFM）和多視角立體（Multiple View Stereo，MVS）算法已成功應(yīng)用于無人機圖像處理，以生成高精度的DSM 和DOM[5]。在這項研究中，共使用了460幅高精度圖像，從飛行中獲得了15個GCP，并在圖像中識別了控制點數(shù)據(jù)?；贛VS 算法的幾何重建可以生成具有15 個GCP 的更詳細的3D 模型，從而提高模型的絕對精度。原始圖像被投影到DSM上，并在重疊區(qū)域混合圖像紋理，生成整個區(qū)域的數(shù)字正射影像圖像。

2.2 DSM修正

DSM 包含地表覆蓋高度信息，如地面建筑物、橋梁和樹木。當(dāng)數(shù)字地面模型（Digital Terrain Model，DTM）表示地形（陸地表面）信息時，DSM表示陸地覆蓋表面。此外，盡管DEM 包含高程信息，通常是地形信息，但DSM 實際上是一種DEM，它反映了地面上所有物體的表面特征，以更準確、直觀地表達地理信息。DSM 也可以進行修正，以恢復(fù)建筑物的傾斜，使用DSM 而不是DEM 來生成具有更多表面信息的DOM結(jié)果[6]。

對手動生成的點云進行分類和編輯，以獲得更高質(zhì)量的DSM，然后使用DSM 在Pix4D 中生成DOM。對點云進行了分類，以去除植被，尤其是超過建筑物高度的植被。對于建筑物，參考了原始無人機圖像或現(xiàn)有地形圖來修改上部建筑物表面的邊界。建筑物的邊界是在點云中手動繪制的，圖1（a）說明了如何通過連接控制點繪制每個建筑的頂面，所有建筑高度都高于地面。在圖1（b）中，周圍的地面是手動繪制的，以確保地面水平一致。在繪制這些邊界后，重新生成了DSM，以提高其精度和清晰度，并提高了DOM構(gòu)建邊界的準確性和清晰度，從而減少甚至消除了雙重投影現(xiàn)象。最后，對DSM 進行了平滑和降噪，并對嚴重傾斜和遮蔽的建筑部分手動修改了高精度DSM。

2.3 多視圖圖像紋理補償和TDOM精度評估

利用航空圖像將中心投影變換為正投影，得到正射影像。使用圖像校正方法來實現(xiàn)兩個投影之間的正確變換。在本研究中，使用了數(shù)字微分校正方法，其原理是通過像素差來校正圖像。

本文使用手動多視圖圖像補償來補償Pix4D中陰影區(qū)域的紋理（如圖2 所示）。遮罩區(qū)域是手動繪制的，選擇包括掩蔽區(qū)域的相鄰圖像進行排序，排序方法是基于遮光和正射校正的程度。多視圖的遮蔽區(qū)域相機曝光位置如圖3 所示。掩模區(qū)域填充工作逐一進行，為了避免相鄰圖像也具有陰影區(qū)域，對排序后的第一個相鄰圖像進行遮擋分析。如果第一個相鄰圖像沒有被著色，則執(zhí)行紋理補償；否則，不執(zhí)行紋理補償，并且對下一個相鄰圖像執(zhí)行陰影檢測。重復(fù)此過程，直到獲得合適的相鄰圖像以補償紋理，并生成消除所有陰影的TDOM。因此，建筑物保持了垂直視角，只顯示了建筑物的頂部。

圖2 多視圖圖像補償

圖3 多視圖遮蔽區(qū)域相機曝光位置

生成TDOM后，計算均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）來評估TDOM 的準確性，可以獲得Pix4D中在TDOM上很好地看到檢查點的坐標（x，y，z），以及這些檢查點在現(xiàn)場測量的坐標（x，y，z）。

3 結(jié)果和討論

使用SFM 算法來恢復(fù)相機的曝光位置和運動軌跡，從而生成稀疏點云。然后，根據(jù)使用反向距離權(quán)重插值的DSM 生成方法，將稀疏點云用于相機校準，并使用MVS算法生成密集點云。

如圖4所示，通過使用具有特征點匹配的SFM，可以恢復(fù)每個圖像相機的曝光位置和無人機軌跡，并加密稀疏點云。三維點云包含約15 488 萬個點，每立方平均為592.85個點。使用三維點云數(shù)據(jù)創(chuàng)建網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)模型，然后使用逆距離權(quán)重插值方法生成DSM，對DSM進行尖銳噪聲濾波和表面平滑處理。圖5為點云與DOM 的疊加，淺色區(qū)域表示每個像素有5個以上的圖像重疊。研究區(qū)域除了邊界外都是淺色的，這表明高度重疊。一般而言，只要關(guān)鍵點匹配的數(shù)量足夠，則這些方法將產(chǎn)生高質(zhì)量的結(jié)果。圖5中的深色區(qū)域表示低重疊，可能會產(chǎn)生較差的結(jié)果。

圖4 基于SFM算法的相機曝光位置

圖5 DOM與無人機點云的疊加

3.1 TDOM精度評估

如圖6 所示，基于最終的TDOM 圖像隨機選擇了10個檢查點，并與現(xiàn)場測量結(jié)果進行了比較。最大和最小誤差分別為0.067 4 m和0.017 3 m。TDOM檢查點的平面誤差為0.036 5 m，高程誤差為0.032 3 m。生成的DSM 和TDOM 分辨率為0.016 6 m。因此，本文提出的方法將平面和高程誤差降低到優(yōu)于《數(shù)字航空攝影測量空中三角測量規(guī)范》（GB/T 23236-2009）中的0.05 m，證明了該方法的有效性。

圖6 TDOM圖像

3.2 農(nóng)村宅基地確權(quán)

生成的TDOM可能適用于確定貴陽市農(nóng)村居民點用地的邊界。近年來，我國在全國范圍內(nèi)實施了不動產(chǎn)登記。登記的一個重要步驟是確定房地產(chǎn)邊界的權(quán)限，這通常使用傳統(tǒng)的手動映射來執(zhí)行。無人機低空遙感技術(shù)的使用可以極大地提高這些地圖的效率和準確性，并降低制作這些地圖相關(guān)的成本。由于確認農(nóng)村住宅用地的邊界需要確定精確的建筑邊界，因此房屋的邊界必須準確，屋頂區(qū)域外不得有降低成像精度的橫向或傾斜陰影。這項研究產(chǎn)生了高精度的TDOM，消除了陰影的阻礙，因此可以用于確定農(nóng)村宅基地的邊界。

4 結(jié)語

本文使用多旋翼無人機在貴陽某村收集了高分辨率的專業(yè)相機圖像。建立地面控制點，并使用CORS方法進行測量。使用SFM 算法計算相機曝光、相機校準和運動軌跡，并使用MVS密集匹配來生成3D點云模型。從點云生成了高精度的DSM 和DOM。對于陰影區(qū)域，基于DSM 進行了紋理修正。在TDOM 生成中使用正射校正可以有效地解決傳統(tǒng)的DOM 中心投影變形問題，以及傾斜陰影對地形的遮擋問題。制作的TDOM具有高度的精度：平面誤差為0.036 5 m，高程誤差為0.032 3 m，生成的DSM和TDOM分辨率為0.016 6 m。結(jié)果優(yōu)于《數(shù)字航空攝影測量空中三角測量規(guī)范》（GB/T 23236-2009）的要求（平面和高程誤差優(yōu)于0.175 m和0.15 m），證明該方法可用于農(nóng)村不動產(chǎn)面積測量，即使用無人機采集圖像并生成TDOM可大大減少現(xiàn)場測量的工作量，并提高不動產(chǎn)登記的準確性。