摘要：隨著無人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，無人機(jī)遙感測繪技術(shù)已成為地理信息獲取、城市建模、環(huán)境監(jiān)測等多個領(lǐng)域的重要手段。[A1]"基于此，系統(tǒng)探討了無人機(jī)遙感測繪數(shù)據(jù)處理的基本流程與三維建模技術(shù)的原理與方法，分析了無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)的獲取方式及其特點(diǎn)，詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，包括光學(xué)原理、攝影測量、激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理、表面重構(gòu)算法應(yīng)用、三維模型的優(yōu)化與可視化技術(shù)，旨在為無人機(jī)遙感測繪技術(shù)的研究與應(yīng)用提供參考與借鑒。

關(guān)鍵詞：無人機(jī) 遙感測繪 數(shù)據(jù)處理 三維建模 [A2]

Exploration of 3D Modeling Technology for Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing Surveying and Mapping Data Processing

LIU Yuhong

Nuclear Industry Jinhua Survey and Design Institute Co.， Ltd.， Jinhua， Zhejiang Province， 321000 China

Abstract： With the rapid development of drone technology， drone remote sensing surveying technology has become an important means in multiple fields such as geographic information acquisition， urban modeling， and environmental monitoring. Based on this， the system explores the basic process of unmanned aerial vehicle remote sensing surveying data processing and the principles and methods of 3D modeling technology， analyzes the acquisition methods and characteristics of unmanned aerial vehicle remote sensing data， and then details the key links of data processing， including optical principles， photogrammetry， LiDAR point cloud data processing， surface reconstruction algorithm application， and optimization and visualization technology of 3D models， aiming to provide reference and inspiration for the research and application of unmanned aerial vehicle remote sensing surveying technology.

Key Words： Unmanned aerial vehicle; Remote sensing surveying and mapping; Data processing; 3D modeling

隨著科技的迅速發(fā)展，遙感技術(shù)，尤其是無人機(jī)遙感測繪技術(shù)，在現(xiàn)代測繪與空間數(shù)據(jù)獲取領(lǐng)域取得了顯著的突破。無人機(jī)遙感測繪利用無人駕駛飛行器是數(shù)據(jù)采集平臺，搭載高精度傳感器，能夠?qū)Υ蠓秶?、?fù)雜地形的地表進(jìn)行高分辨率、高精度的數(shù)據(jù)采集，相較于傳統(tǒng)的遙感測繪方法，無人機(jī)遙感測繪不僅能夠大大降低數(shù)據(jù)采集的成本和時間，還能夠在較短的周期內(nèi)提供實(shí)時、精準(zhǔn)的地理空間數(shù)據(jù)，滿足快速變化的需求。

1無人機(jī)遙感測繪數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與處理流程

1.1無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)源與獲取方式

無人機(jī)遙感測繪數(shù)據(jù)源主要包括基于光學(xué)影像、激光雷達(dá)點(diǎn)云、多光譜和高光譜傳感器等不同類型的遙感數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過無人機(jī)平臺的搭載系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時采集。光學(xué)影像數(shù)據(jù)是最常見的遙感數(shù)據(jù)形式，通常通過高分辨率數(shù)字相機(jī)獲得，適用于地面特征的捕捉與建模，尤其在地形與地貌變化較小的區(qū)域具有較高的應(yīng)用價值。多光譜與高光譜影像數(shù)據(jù)則通過獲取不同波段的反射信息，為分析地表植被、土壤和水體等物理屬性提供了有力支持。數(shù)據(jù)的獲取方式主要依賴無人機(jī)的飛行平臺，在飛行過程中，通過精確控制飛行高度、速度、航線設(shè)計和傳感器的采集頻率來保證數(shù)據(jù)的完整性與精度。

1.2 數(shù)據(jù)處理的基本流程與關(guān)鍵環(huán)節(jié)

無人機(jī)遙感測繪數(shù)據(jù)的處理流程涵蓋從原始數(shù)據(jù)獲取到最終三維模型生成的各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，涉及多種復(fù)雜的技術(shù)手段和算法。數(shù)據(jù)處理的第一步是影像預(yù)處理與幾何校正，主要通過影像幾何校正、正射糾正和傳感器參數(shù)的標(biāo)定，確保數(shù)據(jù)的幾何精度與空間一致性^[1]。激光雷達(dá)或影像測量技術(shù)采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過去噪、濾波、分類等處理后，進(jìn)一步優(yōu)化為具有地理空間信息的點(diǎn)云模型，結(jié)合影像數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云與影像的融合處理，實(shí)現(xiàn)高精度的三維表面重建，如圖1數(shù)據(jù)處理的基本流程。

2三維建模技術(shù)的基本原理與方法

2.1基本光學(xué)原理與攝影測量

基本光學(xué)原理與攝影測量在無人機(jī)遙感測繪中的應(yīng)用，是實(shí)現(xiàn)高精度三維建模的核心基礎(chǔ)。光學(xué)影像數(shù)據(jù)采集依賴相機(jī)的成像原理，利用透鏡系統(tǒng)將地面物體通過光線折射投射到感光元件上，產(chǎn)生二維影像。影像的幾何性質(zhì)包括焦距、光圈、視場角等參數(shù)，決定了成像質(zhì)量與精度。攝影測量是一種利用相機(jī)影像獲取物體三維信息的技術(shù)，通過多個視角的影像重疊區(qū)域的特征點(diǎn)提取與匹配，采用立體像對技術(shù)對影像進(jìn)行三維重建。

2.2 激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)

激光雷達(dá)點(diǎn)云的處理過程涉及多個關(guān)鍵技術(shù)步驟，其中包括點(diǎn)云去噪、分類、配準(zhǔn)、融合等^[2]。去噪算法主要是通過算法識別并移除在數(shù)據(jù)采集過程中產(chǎn)生的誤差點(diǎn)，常用的去噪方法包括基于空間分布的濾波算法和基于統(tǒng)計的高斯濾波算法。

激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理還涉及實(shí)時監(jiān)測算法的應(yīng)用，常見的如基于時間序列數(shù)據(jù)的Kalman濾波算法，用于對動態(tài)環(huán)境下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行時序跟蹤與更新。

2.3表面重構(gòu)算法應(yīng)用

表面重構(gòu)算法主要用于從稀疏或密集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中構(gòu)建連續(xù)、光滑的三維表面模型。常用的表面重構(gòu)方法包括基于點(diǎn)云的Delaunay三角剖分、泊松表面重建、α形狀重建和基于隱函數(shù)的重構(gòu)技術(shù)。這些算法通過對點(diǎn)云數(shù)據(jù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，自動生成符合地形或物體形狀的三維表面。在Delaunay三角剖分方法中，點(diǎn)云數(shù)據(jù)通過計算每三個點(diǎn)形成的三角形，構(gòu)建一個連通的網(wǎng)格，保證每個三角形的內(nèi)角最大值最小化，從而實(shí)現(xiàn)高精度的表面重建。泊松表面重建方法則基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的法線信息，通過求解一個隱式方程來重建物體表面，能夠處理更為復(fù)雜的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。α形狀算法通過定義一個形狀度量，計算出點(diǎn)云的“外殼”，并進(jìn)一步構(gòu)建精細(xì)的表面模型，在點(diǎn)云稀疏的情況下，能夠較好地恢復(fù)目標(biāo)表面^[3]。

2.4三維模型的優(yōu)化與可視化

在三維建模過程中，模型的優(yōu)化與可視化是確保最終產(chǎn)品質(zhì)量和可操作性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。常用的點(diǎn)云簡化算法包括網(wǎng)格化法、體素化法和多尺度優(yōu)化方法，這些方法可以有效去除冗余數(shù)據(jù)并保證模型的幾何結(jié)構(gòu)保持不變。對于模型表面的重構(gòu)，拉普拉斯平滑、曲面擬合等優(yōu)化方法常常被用來平衡計算精度與運(yùn)算效率，避免表面過度光滑或失真，如表1所示。

根據(jù)這些優(yōu)化與可視化手段，三維建模技術(shù)能夠顯著提高應(yīng)用場景中的實(shí)際表現(xiàn)，從而滿足高效處理與精細(xì)渲染的需求。

3技術(shù)應(yīng)用測試

整個測試共進(jìn)行了5輪，數(shù)據(jù)被分為城市環(huán)境、山區(qū)環(huán)境、開放區(qū)域和混合環(huán)境4組[A5]"。測試指標(biāo)具體包括：處理時間即從數(shù)據(jù)采集到三維建模完成的時間，衡量系統(tǒng)的處理效率；點(diǎn)云精度指通過激光雷達(dá)點(diǎn)云生成的三維模型與實(shí)際地面數(shù)據(jù)的對比精度，用于評估數(shù)據(jù)重建的準(zhǔn)確性；模型平滑度反映三維建模過程中表面平滑程度，直接影響可視化效果和實(shí)際應(yīng)用的可用性；計算資源消耗即處理過程中CPU和GPU的使用情況，評估系統(tǒng)對硬件資源的需求；點(diǎn)云密度表示在指定區(qū)域內(nèi)每單位面積上采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量，反映數(shù)據(jù)的采樣密度和精度。具體測試數(shù)據(jù)如表2所示[A6]"。

從表格結(jié)果可以看出，在城市環(huán)境中，由于建筑物復(fù)雜性較高，導(dǎo)致點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理時間略長（45.23[A11]" s），但其點(diǎn)云精度較高（0.038 m），模型重建的精度也較為精準(zhǔn)（0.015 m）。在山區(qū)環(huán)境中，由于地形復(fù)雜、坡度較大，點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理時間增加至52.14 s，點(diǎn)云精度和模型平滑度相對較低（0.045 m和0.032），表明此環(huán)境下的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理較為困難。開放區(qū)域的點(diǎn)云精度較高（0.035 m），并且處理時間最短（40.11 s），表明在相對平坦的區(qū)域，激光雷達(dá)的處理效率較高，重建精度也表現(xiàn)優(yōu)異（0.013 m）?；旌檄h(huán)境的測試數(shù)據(jù)表現(xiàn)處于中間水平，點(diǎn)云精度（0.042 m）與重建精度（0.018 m）表明，復(fù)雜地形和多變的環(huán)境對點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理有一定的影響，但系統(tǒng)仍能保持較高的處理效率（58.11 FPS）。綜合測試結(jié)果顯示，系統(tǒng)在不同場景下具有較好的適應(yīng)性和穩(wěn)定性，表現(xiàn)出一定的環(huán)境依賴性，在平坦區(qū)域的處理效果較為理想^[5]。

4結(jié)語

深入研究無人機(jī)遙感測繪數(shù)據(jù)的處理流程與三維建模技術(shù)，探索更高效、更準(zhǔn)確的算法與應(yīng)用方法，對推動這一技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展、提升其在多個領(lǐng)域中的應(yīng)用價值具有重要的學(xué)術(shù)意義和實(shí)際價值。通過對無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)的高效獲取與處理流程進(jìn)行優(yōu)化，能夠在復(fù)雜的應(yīng)用場景中實(shí)現(xiàn)更加精確、可靠的三維模型重建，為科學(xué)研究與工程應(yīng)用提供重要的數(shù)據(jù)支持與決策依據(jù)。

參考文獻(xiàn)[A12]

[1]趙冉.X高鐵工程測繪項(xiàng)目質(zhì)量管理評價與改進(jìn)研究[D].長沙：中南林業(yè)科技大學(xué)，2023.

[2]夏元平.基于InSAR/GIS的礦區(qū)地下非法開采監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究[D].徐州：中國礦業(yè)大學(xué)，2020.

[3]李瀟.工程測繪中無人機(jī)遙感測繪技術(shù)的應(yīng)用分析[J].居業(yè)，2024[A13]"（4）：102-104.

[4]王麗莉.工程測繪中低空無人機(jī)遙感測繪技術(shù)應(yīng)用分析[J].冶金管理，2023[A14]"（13）：93-94.

[5]任敬.無人機(jī)遙感測繪技術(shù)在工程測繪中的應(yīng)用[J].有色金屬設(shè)計，2022，49（1）：66-69.