張巧玲,蒙 利,趙燕伶,郝 航,郝旋捷,張 輝
(自然資源陜西省衛(wèi)星應用技術(shù)中心,陜西 西安 710000)
現(xiàn)代科技的快速發(fā)展,無人機遙感技術(shù)也取得了很大的進展,被廣泛應用于測繪領(lǐng)域,顯著提升了測繪生產(chǎn)效率和質(zhì)量。本研究以某市為研究區(qū),采用無人機攝影測量技術(shù),利用Context Capture軟件生成實景三維模型,為無人機攝影測量技術(shù)在數(shù)字化城鄉(xiāng)發(fā)展中的應用提供實踐依據(jù)和參考意義。
無人機傾斜攝影測量的三維建模關(guān)鍵技術(shù)包括影像匹配及特征提取、多視影像聯(lián)合平差、多視影像密集匹配、紋理映射等。
影像匹配及特征提取是利用影像間的特征關(guān)系來實現(xiàn)對不同的影像進行整合。特征之間的聯(lián)系需從影像中抽取出具有相同名稱的特征元素,這些特征要素包含點特征、面特征與邊緣特征,即影像中灰度變化急劇的部分。為了保證后期的影像融合和目標識別等工作,借助SIFT特征點檢測,該算法是應用范圍較廣的特征點提取方法,是利用影像元素之間的相似度測量來實現(xiàn)圖像的匹配,具有較好的運算速度與抗噪能力[1]。
多視影像聯(lián)合平差不同于傳統(tǒng)平差,需考慮平臺搭載的不同鏡頭之間的遮擋及聯(lián)系,利用影像的外方位元素進行特征點匹配,基于多視圖幾何原理,再利用地面像控點、匹配連接點及航攝相機的GPS/IMU信息等進行區(qū)域網(wǎng)平差[2]。多視角影像密集匹配是生成數(shù)字表面模型和三維模型的重要依據(jù),是一種在多幅影像之間提取同名點的過程。多視影像具有豐富的角度和充足的影像信息,其覆蓋范圍大、分辨率高,可以利用冗余信息來校正錯誤匹配,并根據(jù)攝影死角提供信息。密集匹配關(guān)鍵在于快速準確地獲取多視影像上的同名點坐標,為了保證精度,采用多匹配基元[3]?;谔卣鞯挠跋衿ヅ溆休^強的適應性和較高的匹配精度,是當前傾斜攝影測量軟件中最常用的匹配技術(shù)。
紋理映射是增強模型視覺效果的關(guān)鍵技術(shù)[4],其實質(zhì)是建立二維紋理空間點與三維空間物體表面點的一一對應關(guān)系,根據(jù)所獲得的多角度地形的紋理信息來構(gòu)造一個與紋理信息相匹配的網(wǎng)絡(luò),并通過設(shè)置適當?shù)倪^濾條件和空間信息進行匹配,確保三角網(wǎng)中的每個三角形與紋理空間信息庫中的紋理信息一一對應[5]。
1)無人機航測遙感。采用無人機航測遙感技術(shù)獲取影像數(shù)據(jù)之前要收集所研究區(qū)域的資料、實地觀測、航線設(shè)計、空域申請等工作[6]。本文采用DJI精靈4pro無人機進行航空攝影數(shù)據(jù)的采集,該無人機功能強大、飛行的穩(wěn)定性強,執(zhí)行任務時可實現(xiàn)快速裝卸,能自動、智能且快速地獲取空間地理信息要素,并且完成外業(yè)航飛的數(shù)據(jù)的處理[7-8]。此次飛行實際航攝相對高度為245 m、航向重疊為80%、旁向重疊為75%、影像總數(shù)為4 536張。
2)像控點布設(shè)。選擇圖像控制點時,應選擇光控點的目標圖像清晰,易于判斷和立體測量,且盡可能為永久地物,并要求與周圍地物顏色反差大,特征明顯,如選在交角良好的細小線狀地物交點、明顯地物拐角點等位置,如道路交叉口、斑馬線交角等。像控點選擇點位應落地選刺;選刺點位優(yōu)先選擇高程不變的地面。
1)導入數(shù)據(jù)。將無人機航空拍攝的影像數(shù)據(jù)、POS數(shù)據(jù)導入到Context Capture軟件中,然后經(jīng)控制點刺點后進行空中三角測量,如圖1,圖2所示。
2)空三加密。為了能夠?qū)o人機傾斜攝影獲取的單一無序的影像在空間中相互對齊統(tǒng)一,構(gòu)建與真實狀態(tài)下更加逼真的三維模型,需要進行空三加密解算,設(shè)置好參數(shù)信息,結(jié)合影像數(shù)據(jù)和POS數(shù)據(jù)對像點坐標進行加密,獲取同名特征點的坐標,這些同名點將作為區(qū)域網(wǎng)平差的條件,獲取每張影像的相機位置、姿態(tài)參數(shù)及密集的點云數(shù)據(jù)??杖A鞒倘鐖D3所示。
3)模型重建。利用空三加密后的密集點云構(gòu)建TIN模型,生成具有三維信息的白膜模型;將影像數(shù)據(jù)進行歸一化和增強處理后,Context Capture會計算出TIN模型中的每一個三角面片與影像的對應關(guān)系,將高分辨率的紋理映射給三維白膜模型,完成紋理貼圖進而生成實景三維模型,完成三維重建。利用Context Capture進行三維重建后的實景三維模型如圖4—圖6所示,模型整體效果較好。
影像質(zhì)量包括影像的分辨率和清晰度,分辨率和清晰度足夠高時,空中三角測量解算的成果的質(zhì)量會比較高,得到的成果精度越高。對于有畸變的像片,會影響所建模型的效果,模型可能會出現(xiàn)扭曲、缺失等問題。利用MapMatrix軟件進行畸變矯正,首先利用數(shù)碼相機影像矯正;然后將需要矯正的影像添加進去,填寫校正參數(shù)從而矯正。
利用無人機傾斜影像三維建模不僅需要獲取建筑物正面輪廓,還需要獲取側(cè)面輪廓以及所處的地理位置的實際情況,所以采集的數(shù)據(jù)量比較大(存在數(shù)據(jù)冗余現(xiàn)象),為了減少建模所花費的時間和盡量避免所建立的模型變形,應采取相應的措施。
1)可以根據(jù)人工選片的方法對像片進行篩選,剔除一些比較模糊或者有損壞的像片。2)首先編輯待研究區(qū)域獲取的POS數(shù)據(jù),保存并生成KML文件,然后將KML文件導入Google地球并編輯屬性,挑選像片時,將航線與影像高度設(shè)置為“貼于地面”,然后根據(jù)所需區(qū)域周圍的影像選擇離它最近的影像,如圖7所示。
下圖為研究區(qū)域的部分模型,從圖8可以看出模型的紋理缺失且有遮擋??梢圆捎谩巴鈽I(yè)補拍照片”的方式進行紋理修飾;處理后的影像如圖9所示。
由于樹干、電線桿等橫截面積比較小,產(chǎn)生的特征點比較少,會出現(xiàn)模型有部分缺失的現(xiàn)象,樹干缺失和電線桿變形分別如圖10,圖11所示。
處理方法:將需要處理的部分模型的數(shù)據(jù)導入DPModeler中進行模型的精細化,對于模型有變形或者缺失的地方,進行模型的重建。在進行紋理映射時,如果模型的紋理模糊或缺失,利用PS處理,然后再導入DPModeler中紋理映射。處理后結(jié)果如圖12,圖13所示。
在空三加密時,由于像片丟失或者POS數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題而導致像片丟失,從而引起模型變形,建筑物變形如圖14所示。處理方法:在空三加密前,對像片進行刺點的時候,應將像控點刺于預先布設(shè)好的像控點中心,對于處于邊緣的控制點不進行刺點,且同一地物至少出現(xiàn)在三張像片上(滿足條件的點盡可能都刺上)。處理后結(jié)果如圖15所示。
三維模型紋理精度的高低主要取決于獲取影像的質(zhì)量高低[9]。本文對于模型紋理精度評定主要是將所建立的模型和研究區(qū)實物進行目視觀測對比,觀察模型的紋理、結(jié)構(gòu)等與實物是否存在色彩不一致、紋理模糊等問題。通過將模型與實物對比,模型紋理清晰,精度較高[10]。
所建立的模型是否達到要求,可以與《三維地理信息模型數(shù)據(jù)產(chǎn)品規(guī)范》來進行對比,比如平面精度、高程精度等是否達到規(guī)范的要求[11]。
在研究區(qū)選取10個點,平面精度統(tǒng)計見表1。其中X方向中誤差為±0.158 m,Y方向中誤差為±0.176 m,平面坐標中誤差為±0.231 m,模型平面精度滿足精度要求。
表1 平面精度分析表 m
高度精度統(tǒng)計見表2,將外業(yè)中量測的實際高度和內(nèi)業(yè)中量取模型的高度數(shù)據(jù)進行比較,分析模型的高度精度,中誤差為±0.328 m,最大誤差為0.2 m,模型的高度精度滿足精度要求。
表2 高度精度分析表 m
將外業(yè)測量獲取的控制點坐標和建立的模型上的相對應的控制點進行對比,具體結(jié)果見表3,模型中誤差為0.103 m差值在合理范圍內(nèi)。
表3 模型精度評估表 m
無人機遙感技術(shù)在三維建模中的應用是比較廣泛的。在測繪領(lǐng)域,無人機遙感技術(shù)作為一種高新技術(shù),其成本低、易操作、監(jiān)測范圍廣、安全性高,該技術(shù)的應用可以確保測繪成果的準確性和可靠性。無人機傾斜影像三維建模是目前比較廣泛的三維建模方式,提高了三維建模的效率。本文對無人機傾斜影像三維建模中常見的問題進行分析,并提出了對應的三維模型精細化處理方法,以期對無人機傾斜影像三維建模實踐有借鑒作用。