顧春雷 黃藝浩

延吉市規(guī)劃設(shè)計研究院有限公司 吉林 延吉 133000

1 引言

隨著社會發(fā)展和科技水平的迅速提高，三維激光掃描與傾斜攝影測量新型測繪技術(shù)以高效率、高精度、全要素、自動化、低成本脫穎而出，逐步在大部分測繪場景中替代了碎步測量等技術(shù)成為獲取測繪數(shù)據(jù)的主要技術(shù)手段，使城市建設(shè)、審批、管理、決策、改造的依據(jù)數(shù)據(jù)由二維矢量數(shù)據(jù)升級為實景三維數(shù)據(jù)，提供了豐富全面、直觀可視的數(shù)據(jù)信息。

目前無人機傾斜攝影技術(shù)和地面三維激光掃描技術(shù)比較成熟，但存在布設(shè)像控點、靶球、空三失敗、拼接失敗、點云分層、點云放大可視顆粒感、傾斜模型局部扭曲漏洞等問題，這個步驟在整個生產(chǎn)過程中需要投入較多的人力、物力和時間， 因此研究和優(yōu)化內(nèi)外業(yè)生產(chǎn)工藝具有重大意義。

本文以舊城區(qū)改造項目為實例，協(xié)同外業(yè)、內(nèi)業(yè)生產(chǎn)流程，改良生產(chǎn)工藝，引入空地融合處理、免相控、點云自動拼接等方法，利用RTK（全站儀）進行精度評定， 構(gòu)建高精度實景三維模型，并以此為基礎(chǔ)生產(chǎn)1：500比例尺地形圖、建筑立面圖、竣工圖、地下管網(wǎng)、車位圖等，取得了較好的效果。

2 問題分析與技術(shù)流程優(yōu)化

三維激光掃描技術(shù)與傾斜攝影技術(shù)應(yīng)用于實景三維測繪的作業(yè)主要分為四大部分：現(xiàn)場數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的預處理、實體建模生產(chǎn)、衍生產(chǎn)品的生產(chǎn)。

2.1 問題分析

本項目傾斜攝影是通過飛行器搭載多視角相關(guān)模塊（五向定焦攝像機）獲取豐富的空間信息，主要原因在于單鏡頭窄角相機構(gòu)建立體像對的基高比太小，難以保證高程測量精度[1]，解決了單個相機幅面較小、數(shù)據(jù)不穩(wěn)定、圖像不清晰的問題[2]。通過先進的定位、融合、建模技術(shù)生成實景三維模型。

三維激光掃描技術(shù)是通過一臺高速精確的激光測距儀，搭配一組反射棱鏡系統(tǒng)在單位時間內(nèi)得到大量高精度、連續(xù)的空間三維信息，進而真實還原目標的三維實景模型。

但這兩種技術(shù)在數(shù)據(jù)獲取過程中，由于多種因素的限制，各自都難以完整地獲取目標表面的三維數(shù)據(jù)[3]。其技術(shù)特點決定產(chǎn)品存在優(yōu)勢互補的特征，即實景三維模型建構(gòu)筑物頂（高）部與底部、隱蔽區(qū)域的三維空間信息互補，其中傾斜攝影技術(shù)的頂部信息詳盡，底部變形、缺失、錯投，三維激光掃描技術(shù)底部空間信息數(shù)據(jù)豐富準確，頂部數(shù)據(jù)缺失。

經(jīng)項目生產(chǎn)實踐發(fā)現(xiàn)，兩種技術(shù)的內(nèi)業(yè)、外業(yè)作業(yè)流程繁雜交織，工作準備時間長、數(shù)據(jù)處理易錯等問題。反復研究、測試后發(fā)現(xiàn)因為采集數(shù)據(jù)的可信參數(shù)過少，為了得到準確的結(jié)果需要大量輔助性工作，如：布設(shè)像控點、布設(shè)靶球、分區(qū)、刺點、人工拼接、多次空三等。

2.2 技術(shù)路線優(yōu)化

根據(jù)項目特點，技術(shù)路線優(yōu)化部分如圖1所示，實現(xiàn)了免除布設(shè)像控點、布設(shè)靶球、分區(qū)、刺點、人工拼接、多次空三、坐標轉(zhuǎn)換等步驟，極大的簡化生產(chǎn)流程，減少人工干預量，降低工作強度，大幅度降低傾斜攝影近地端的模型扭曲和缺失現(xiàn)象，同時多元數(shù)據(jù)的融合使模型表現(xiàn)質(zhì)量和精度得到提升，為高現(xiàn)勢性、多元化測繪成果提供一種方案，本文重點介紹數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)生產(chǎn)兩部分。

圖1 關(guān)鍵技術(shù)路線優(yōu)化

3 數(shù)據(jù)預處理

3.1 誤差來源及分析

在符合相關(guān)精度的前提下，為實現(xiàn)上述工作流程。根據(jù)生產(chǎn)工藝的特性和基礎(chǔ)理論，充分解讀光束法、高程歸化改正原理、Python PCL庫、最小二乘原理對生產(chǎn)工藝及流程進行論證改良。通過大量測試有4個因素，下面按影響的程度由低到高分別闡述。

（1）航線設(shè)計

為滿足項目要求（地面分辨率值優(yōu)于2cm），傳統(tǒng)3D井字飛行地形高差大于1/6攝影行高。采用傳統(tǒng)3D井字飛行需分區(qū)劃分，確定基準面高度，航線曝光點盡量處于地形起伏特征點。

通過大量測試發(fā)現(xiàn)采用傾斜仿地飛行航線，環(huán)狀飛行航線輔助補充，特征變化信息獲取穩(wěn)健，重疊率大致恒定，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)定高的航線設(shè)計如圖2所示，同時放寬了起飛點位置的要求。

圖2 環(huán)形航線和重疊率對比圖

（2）相機外方位元素

外方位元素是空三過程中非常重要的元素之一，其準確度直接影響成果的精度。目前仍有部分設(shè)備無法直接獲取，一般的做法是使用RTK（PPK）相位中心位置偏移到相機的攝影中心。這個過程存在兩個誤差來源：

1.定位精度根據(jù)RTK定位原理，良好的低延遲通信是保障。準確的曝光時間是關(guān)鍵。

2.物理軸的偏差：安裝工藝以及慣導等模塊本身的技術(shù)特性存在誤差，如三軸垂直度、材料和溫度敏感性、老化速度、內(nèi)部應(yīng)力等，直接使用相關(guān)數(shù)據(jù)會產(chǎn)生誤差。

（3）相機內(nèi)方位元素

內(nèi)方位元素對免相控影響最大。目前相機的抗老化和冷熱不敏性的特征有待驗證，根據(jù)經(jīng)驗值本次使用的設(shè)備2個月內(nèi)方位元素會產(chǎn)生微小的變化。其中準確的焦距和徑向畸變和切向畸變的消除是實現(xiàn)免相控的關(guān)鍵之一。目前多數(shù)重建軟件對畸變的消除效果并不能完成其苛刻的要求，其根本原因是目前相片分辨率過高，使用K1、K2、K3、P1、P2進行改正后邊緣部分沒有得到很好的改正，仍然存在一定的扭曲。采用K1、K2、K3、K4、K5、K6、P1、P2參數(shù)處理后，問題得到解決。

（4）三維激光掃描儀點云配準

三維激光掃描儀（站式）一般使用自定義的坐標系，坐標原點位于掃描儀的中心，X軸在橫向掃描面內(nèi)，Y軸在橫向掃描面內(nèi)與X軸垂直，Z軸垂直于橫向掃描面，因其主要元器件為高速的激光測距儀，精度成果主要誤差來源為配準拼接，同時若點云重疊區(qū)域內(nèi)點云數(shù)據(jù)較密集、初始位姿不理想的情況下，配準效率低、精度低[4]。

綜合測量速度、測距誤差、角度精度、傳感器的影響，提高IMU、GNSS、里程計等先驗位姿中GNSS的精度，使得點云已經(jīng)大致對齊，有利于尋找更加魯棒的對應(yīng)，如點對面，面對面和特征對特征，最大限度避免配準過程中陷入最小值或通用性不好的問題，本項目選擇加裝高精度GPS模塊。

3.2 預處理參數(shù)求解

1.相機外方位元素改正

將無人機固定在強制對中的控制點上，采集多組GPS數(shù)據(jù)。使用站式三維激光掃描儀采集控制點與無人機相對幾何關(guān)系，計算出接收天線相位中心、相機的攝影中心、已知控制點之間的三角函數(shù)關(guān)系，將數(shù)值合理優(yōu)化后用于后續(xù)無人機的差值改正，簡化后關(guān)鍵代碼如圖3所示。

圖3 相機外方位元素改正關(guān)鍵代碼

2.相機內(nèi)方位元素改正

目前相機的抗老化和冷熱不敏性有待驗證，相機的光學畸變參數(shù)主要考慮徑向畸變和切向畸變。

目前多數(shù)重建軟件對畸變的消除效果并不能滿足免像控的苛刻要求，經(jīng)測試論證是因為目前相片分辨率過高，使用K1、K2、K3、P1、P2進行改正后其邊緣并沒有得到很好的改正，仍存在扭曲。因此采用K1、K2、K3、K4、K5、K6、P1、P2進行改正，關(guān)鍵代碼見圖4所示。

圖4 影像實現(xiàn)去畸變關(guān)鍵代碼

參數(shù)的求解方法（1）：天氣要求明亮的陰天，選取0.1平方千米的特定測區(qū)，要求硬質(zhì)地面，有明顯特征線條，略有高差，在地面上均勻布控25個控制點，呈矩陣形式。航向、旁向重疊率80%，懸停拍攝。進行一次空三處理后，將POS的精度和地面控制點精度權(quán)重提高，進行相機參數(shù)反算。

參數(shù)的求解方法（2）：定焦無窮遠，多角度拍攝10*10定制矩陣圖案，使用相機內(nèi)參數(shù)修正軟件求解。

3.三維掃描點云圍欄處理

采用以測站為中心的固定距離（72m）的球體為圍欄，刪除圍欄外的點云數(shù)據(jù)，減少冗余數(shù)據(jù)。

4.三維掃描點云局部求值

采用已知O（x , y , h）求解P（X , Y , h）的方法如圖5所示，由點云位置后處理軟件計算，公式如式1所示。

圖5 三維激光掃描儀點云坐標求解原理圖示

5.三維掃描點云定權(quán)局部配準

使用Python PCL庫進行配準拼接，其中局部已知點加入權(quán)重，未知點按預制二維碼貼片進行剛性變換，無二維碼特征匹配或全等四點集向已知點進行剛性變換，通過驗證多組全等集得到最佳變換，二維碼按流水號編制。

6.三維掃描點云去權(quán)整體配準

移去已知GNSS站點，重新配準拼接，由點云重建掃描儀位置，形成測站網(wǎng)，引入GNSS點進行限值約束平差調(diào)整。

7.點云去粗差去噪

當觀測出現(xiàn)粗差時，傳統(tǒng)的最小二乘方法則難以取到最優(yōu)結(jié)果[5]。如果不考慮儀器在具體應(yīng)用過程中的影響因素，導致測量中存在粗差數(shù)據(jù)的關(guān)鍵原因是由于受障礙物影響，最終通過激光發(fā)射回的信息為障礙物信息，而并非障礙物后面的信息[6]。經(jīng)過軟件剔除處理，生成可以使用的靜態(tài)點云數(shù)據(jù)，供后續(xù)點云融合空三使用。

8.像片去畸變與EXIF注入

使用步驟2求得的參數(shù)對原始傾斜攝影像片進行去畸變處理。

使用步驟1求得的參數(shù)對原始傾斜攝影像片的POS數(shù)據(jù)進行改正，將改正后的POS數(shù)據(jù)注入去畸變后的相片EXIF中，簡化重建軟件操作流程，其中EXIF關(guān)鍵代碼見圖6所示。

圖6 相片EXIF注入POS數(shù)據(jù)關(guān)鍵代碼

9.空三及實景三維重建

因像片經(jīng)過預處理后，已經(jīng)無畸變且焦距準確，則重建軟件外參為平差。相機內(nèi)參無需填寫，鎖定所有參數(shù)進行空三即可計算出高精度的結(jié)果。

最后靜態(tài)點云加至空三，選擇圖片點云混合用于幾何進行融合空三，重建實景三維模型。

4 實驗論證

對最終成果進行實地拍照、GPS位置記錄并現(xiàn)場核實、判定正確性和準確性。采集105個檢查點計算最終成果的精度，見表1（只展示部分統(tǒng)計表）。

表1 點位中誤差統(tǒng)計表（部分）

根據(jù)點位中誤差統(tǒng)計表結(jié)果，空地融合實景三維測繪技術(shù)精度滿足1：500地形圖的精度要求。

5 成果與應(yīng)用

免干預自動化的測繪方式將是未來測繪的生產(chǎn)趨勢，本文對空地融合實景三維測繪技術(shù)作業(yè)過程進行優(yōu)化并實踐論證，通過項目生產(chǎn)驗證了此技術(shù)在測繪領(lǐng)域與數(shù)字城市建設(shè)中能大幅降低外業(yè)數(shù)據(jù)采集的勞動強度、工作時間和生產(chǎn)費用，其成果產(chǎn)品同時具有精度高、信息全面等優(yōu)勢，證明了在實際應(yīng)用當中的可行性，具有很好的應(yīng)用前景。