胡曉靜,劉 鈺,陳延博,李書(shū)丹,李 遙

(自然資源部第二地形測(cè)量隊(duì),陜西 西安 710054)

城市實(shí)體三維建模是城市級(jí)實(shí)景三維建設(shè)的一個(gè)重要內(nèi)容,也是實(shí)現(xiàn)數(shù)字測(cè)繪的重要過(guò)程[1]?，F(xiàn)今,測(cè)繪科學(xué)發(fā)展迅猛、技術(shù)儲(chǔ)備堅(jiān)實(shí)強(qiáng)勁,為城市實(shí)體三維建模提供了更為充足的數(shù)據(jù)源[2]。目前,多源數(shù)據(jù)融合的城市三維重建的技術(shù)已成為研究熱點(diǎn)[3]。

無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量因可感知高清晰、高精度、大范圍的復(fù)雜場(chǎng)景而成為城市精細(xì)化三維建模的熱點(diǎn)高新技術(shù),相比于傳統(tǒng)人工建模技術(shù)得到很大提升[4-5],利用傾斜攝影平臺(tái)能快速獲取多角度的影像,已成為當(dāng)前獲取空間數(shù)據(jù)不可或缺的方式之一,尤其是在三維城市建設(shè)領(lǐng)域有著特殊優(yōu)勢(shì)。然而,因其作業(yè)方式的局限性,視角遮擋嚴(yán)重導(dǎo)致模型側(cè)面精度低及部分紋理缺失,完整度不高。激光雷達(dá)可以直接探測(cè)物體表面位置而被廣泛應(yīng)用于三維重建[6-7],其為脈沖式主動(dòng)遙感方式,避免了因投影帶來(lái)的信息損失。地面激光掃描數(shù)據(jù)在變形監(jiān)測(cè)、古跡保護(hù)、地形數(shù)據(jù)采集等領(lǐng)域應(yīng)用較廣泛[8-9]。

隨著數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展、數(shù)據(jù)量的迅猛增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)多元化,數(shù)據(jù)信息越來(lái)越豐富的背景,多源數(shù)據(jù)融合的概念也由此被提出[10-11]。鑒于遙感數(shù)據(jù)的多源性、實(shí)時(shí)性,面向三維重建的數(shù)據(jù)也由單一向多源過(guò)渡[12]。本文擬探索融合數(shù)據(jù)源的增多是否會(huì)達(dá)到更好的結(jié)果,以及如何將多源信息有效組織并進(jìn)行綜合應(yīng)用。

1 試驗(yàn)區(qū)和數(shù)據(jù)源

以西安市碑林區(qū)陜西省測(cè)繪地理信息局作為試驗(yàn)區(qū)域,試驗(yàn)區(qū)位置如圖1所示。該區(qū)域地勢(shì)相對(duì)平坦,地物較多,地物特征明顯,視野較為開(kāi)闊,適合本次無(wú)人機(jī)與地面協(xié)同作業(yè)。

圖1 試驗(yàn)區(qū)位置及飛行航線(xiàn)

1.1 無(wú)人機(jī)傾斜攝影數(shù)據(jù)

無(wú)人機(jī)傾斜影像采用大疆經(jīng)緯M600 Pro獲取。數(shù)據(jù)獲取于2022年,如圖1右側(cè)所示,航線(xiàn)總長(zhǎng)為10 200 m,航高為200 m,航向重疊度為80%,旁向重疊度為70%,測(cè)區(qū)有效面積為0.18 km2。

1.2 機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)

試驗(yàn)區(qū)的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)采用南方SZT-R1000系統(tǒng)獲取,其為脈沖式激光LiDAR,最大測(cè)量距離為1350 m。數(shù)據(jù)獲取于2022年2月21日,航線(xiàn)飛行為井字形設(shè)計(jì),航線(xiàn)總長(zhǎng)為12 000 m,航高為240 m。如圖2所示,數(shù)據(jù)采集后,通過(guò)相關(guān)軟件進(jìn)行解算,坐標(biāo)系統(tǒng)設(shè)置為CGCS2000,高程系統(tǒng)為1985高程系統(tǒng)。

圖2 機(jī)載雷達(dá)飛行航線(xiàn)圖及機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云

1.3 三維激光掃描數(shù)據(jù)

地面激光LiDAR數(shù)據(jù)使用徠卡RTC360獲取,本次試驗(yàn)工架設(shè)約100站,站點(diǎn)繞試驗(yàn)區(qū)外圍一圈及內(nèi)部主要干道布設(shè),如圖3所示。獲取數(shù)據(jù)后使用Cyclone軟件對(duì)點(diǎn)云做拼接和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,坐標(biāo)系統(tǒng)設(shè)置為CGCS2000,高程系統(tǒng)為1985高程系統(tǒng)。

圖3 地面掃描站布設(shè)及掃描點(diǎn)云

2 多源數(shù)據(jù)的融合建模方法

多源數(shù)據(jù)建模的流程如圖4所示。首先進(jìn)行多源數(shù)據(jù)預(yù)處理,內(nèi)容包括統(tǒng)一多源數(shù)坐標(biāo)系、數(shù)據(jù)同質(zhì)化、點(diǎn)云預(yù)處理工作;然后利用多源數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行點(diǎn)云的配準(zhǔn)融合;最后根據(jù)融合點(diǎn)云進(jìn)行三維場(chǎng)景構(gòu)建和根據(jù)融合場(chǎng)景進(jìn)行城市實(shí)體建模。

圖4 多源數(shù)據(jù)建模流程

2.1 多源數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了更方便實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)配準(zhǔn),首先需統(tǒng)一多源數(shù)坐標(biāo)系,即在數(shù)據(jù)獲取時(shí)將3種數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系下;然后是數(shù)據(jù)同質(zhì)化,由于無(wú)人機(jī)獲取的傾斜影像和點(diǎn)云為異質(zhì)性數(shù)據(jù)源,需要將影像轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一[13]。之后為點(diǎn)云預(yù)處理,即對(duì)機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)和地面三維激光掃描數(shù)做預(yù)處理,包括點(diǎn)云去噪和點(diǎn)云分類(lèi)、點(diǎn)云賦色等。

2.2 多源數(shù)據(jù)融合算法

考慮模型與紋理的貼合性,本文將傾斜影像點(diǎn)云作為配準(zhǔn)基準(zhǔn),把機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云和地面三維激光掃描點(diǎn)云往傾斜影像點(diǎn)云上配準(zhǔn),該步驟使用最經(jīng)典的迭代最近點(diǎn)法(iterative closest point,ICP)配準(zhǔn)算法。圖5為配準(zhǔn)前后點(diǎn)云分布圖,點(diǎn)云匹配精度較好,點(diǎn)位中誤差為2.6 cm。

圖5 配準(zhǔn)前后點(diǎn)云分布

多源數(shù)據(jù)能保證建模的完整性,但同時(shí)也存在數(shù)據(jù)重復(fù)。因此本文提出點(diǎn)云空間重組方法——地面區(qū)域及地面到屋頂之間的側(cè)面使用地面激光掃描點(diǎn)云+地面紋理、建筑物頂面使用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云+頂面紋理。以此方法來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù),在保證數(shù)據(jù)完整性的同時(shí)提高計(jì)算效率。數(shù)據(jù)融合后將其導(dǎo)入ContextCapture軟件中進(jìn)行三維場(chǎng)景構(gòu)建,得到多源數(shù)據(jù)融合后的城市三維場(chǎng)景效果,成果如圖6所示。

圖6 融合點(diǎn)云三維場(chǎng)景

2.3 場(chǎng)景實(shí)體化

根據(jù)開(kāi)放地理空間信息聯(lián)盟 (Open Geospatial Consortium,OGC)對(duì)城市細(xì)節(jié)等級(jí)要求進(jìn)行單體化采集,利用SVS Modeler軟件,分別采集了LOD1—LOD3等級(jí)的建筑實(shí)體,成果如圖7所示。

圖7 不同等級(jí)模型成果

3 成果分析

3.1 融合數(shù)據(jù)三維場(chǎng)景成果分析

將融合數(shù)據(jù)構(gòu)建的場(chǎng)景與單獨(dú)無(wú)人機(jī)傾斜攝影數(shù)據(jù)構(gòu)建的三維場(chǎng)景在視覺(jué)效果和成果精度上作對(duì)比分析,如圖8所示。多源數(shù)據(jù)融合后的模型細(xì)節(jié)表現(xiàn)力更強(qiáng)。模型拉花、變形和漏洞等現(xiàn)象明顯減少。在添加紋理后數(shù)據(jù)融合前后效果對(duì)比更加明顯。由此可見(jiàn),利用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)改善無(wú)人機(jī)傾斜測(cè)量模型的精細(xì)度具有重要作用,彌補(bǔ)了單一建模技術(shù)的局限性[14-15]。

圖8 單一數(shù)據(jù)與融合數(shù)據(jù)場(chǎng)景效果及精度對(duì)比

除了視覺(jué)上的直觀效果對(duì)比,還利用一些檢測(cè)點(diǎn)對(duì)這兩種場(chǎng)景的精度作了對(duì)比。使用RTK采集了 21 個(gè)檢查點(diǎn),分別計(jì)算兩種場(chǎng)景上的平面中誤差和高程中誤差,兩種場(chǎng)景的整體中誤差對(duì)比見(jiàn)表1。模型平面中誤差和高程誤差計(jì)算公式為

表1 單一數(shù)據(jù)與融合數(shù)據(jù)構(gòu)建場(chǎng)景精度對(duì)比 cm

(1)

(2)

根據(jù)精度分析結(jié)果可以看出,融合數(shù)據(jù)構(gòu)建的三維場(chǎng)景在場(chǎng)景完善度和精度上都要優(yōu)于單一數(shù)據(jù)構(gòu)建的三維場(chǎng)景。

3.2 融合數(shù)據(jù)建模精度分析

為驗(yàn)證不同等級(jí)的城市實(shí)體模型精確度,在外業(yè)實(shí)測(cè)中將控制點(diǎn)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù),在不同等級(jí)模型上采集了一些點(diǎn)作為精度驗(yàn)證,如圖9所示,其中LOD1等級(jí)點(diǎn)位精度為0.33 m,LOD2等級(jí)點(diǎn)位精度為0.07 m,LOD3等級(jí)點(diǎn)位精度為0.05 m。以上模型均達(dá)到了CityGML關(guān)于城市等級(jí)的精度要求。

圖9 不同等級(jí)白模精度檢測(cè)點(diǎn)位

4 結(jié) 論

本文根據(jù)目前三維建模常用的多源數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了試驗(yàn)區(qū)城市實(shí)體三維重建,結(jié)果表明:

(1)該方法能夠高效地實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合建模;根據(jù)點(diǎn)云空間重組方法降低了數(shù)據(jù)冗余,提高了建模效率。

(2)融合數(shù)據(jù)構(gòu)建的三維場(chǎng)景在精細(xì)度和成果精度上都有提高。融合數(shù)據(jù)場(chǎng)景更完善,地面更加平整、細(xì)節(jié)表現(xiàn)較為清晰;融合數(shù)據(jù)場(chǎng)景成果精度也高于單獨(dú)的傾斜攝影數(shù)據(jù)場(chǎng)景精度。

(3)多源融合數(shù)據(jù)構(gòu)建的不同細(xì)節(jié)程度的城市模型精度高,均符合CityGML對(duì)于城市實(shí)體的要求。