傾斜攝影技術在大面積城市三維建模中的應用

王星，朱云，張旭，李新鋒

(山東正元數字城市建設有限公司，山東 煙臺 264670)

1 引 言

目前，隨著三維實景重建技術的快速發展，傾斜攝影在國內正發展得如火如荼，其低成本、高效率的優點為測繪行業的整體發展帶來了春天。不僅在城市建筑三維模型重建方面逐漸取代了傳統的手工模型制作工藝，表現出強大的優勢[3]。而且基于傾斜模型的地形圖、地籍圖的測圖工藝，也基本形成了一套可行的技術方案，而且與傳統測圖工藝相比也有更加明顯的優勢[6]。比如，紅鵬公司正在推廣的綜合法地籍測量技術，宣稱使用30%～40%的費用，可以完成80%的工作量。

相對于傳統的全野外測量成圖和航測法成圖技術，傾斜攝影測量技術以其“三高一低”(高效率、高精度、高真實可視化、低成本)的優勢，能夠較好地滿足城市大比例尺地形圖快速更新對時間和精度的要求。如何才能使基于傾斜模型的地形測量達到要求的精度，主要取決于兩個因素：外業控制測量和高分辨率的傾斜模型。

傾斜攝影多使用無人機進行航空攝影，而無人機又分固定翼無人機和旋翼無人機[1]。固定翼無人機具有飛行高度高、續航時間長等優點，其作業效率高于旋翼機。旋翼機操作簡單，并且可以進行低空飛行，以此獲得更高分辨率的影像。但其單架次作業時間短，多在半小時以內[2]。因此，通常使用多旋翼進行小面積的傾斜數據生產。為了探索和研究基于傾斜模型大面積測圖的可行性，本項目采用多旋翼無人機，選取了 15 km2范圍進行傾斜模型制作，并對模型精度進行了檢測。

2 測區數據獲取

2.1 航攝概況

本項目實施區域為榮成市，地處膠東半島，隸屬于山東省威海市。施測范圍為榮成市政府及其周邊，建筑密度適中。項目設計實施區域為 15 km2，實際航攝范圍為 20 km2，具體范圍如圖1所示。項目采用大疆M600 pro多旋翼無人機，搭載成都睿鉑Riy-D2五鏡頭相機，單個相機像素 2 400萬。飛行高度 120 m，航向重疊度80%，旁向重疊度70%，其中正射鏡頭地面分辨率為 0.02 m。共飛行70余架次，獲取照片17萬張。

圖1 測區范圍

2.2 像控點測量

綜合各傾斜攝影項目實際經驗，本項目設計制作像控點個數為每平方千米15個～20個，像控點均勻分布。再根據數據分塊情況，在接邊位置增加像控點個數，基本達到每 150 m制作一個像控點。像控點分布如圖2所示。

圖2 像控點分布示意圖

3 實景模型三維重建關鍵技術

傾斜攝影獲取的影像數據相對于傳統的航空攝影具有數據量大、重疊度高等特點。因此其處理的算法、流程不同于傳統航測，目前在傾斜攝影的處理過程中引入計算機視覺中的多視幾何原理，完成空中三角測量、模型重建等過程。

3.1 傾斜攝影空中三角測量

(1)空中三角測量

傾斜攝影的空中三角測量以傳統的光束法平差作為基礎，在平差過程中引入多視幾何原理。以中心投影的共線方程作為數學模型，以求解多視影像的位置與姿態為目的，進而恢復影像數據之間的內在幾何關系。其數學模型如下所示：

其中(x，y)表示像平面直角坐標系下的像點坐標；(X0，Y0，Z0)表示攝影中心的空間坐標，f為相機焦距；(X，Y，Z)為空間三維點坐標；(ak，bk，ck)(k=1，2，3)表示由像片的角元素φ，ω，k構成的方向余弦。

(2)區塊空三處理

本項目航攝照片數量有17萬張之多，整個范圍進行一次空三處理，除了耗時長外，硬件設備也很難滿足其處理要求。因此，在空三時將測區劃分子測區。以子測區內的影像數據作為空三單元進行空三處理。其測區的劃分如圖3所示，以圖3(a)中的范圍作為總測區范圍，在其測區范圍內劃分子測區，為了保證測區模型之間的完整度與精細度，如圖3(b)所示，在劃分測區時要保證具有一定的重疊區域，同時為了保證分區塊空三的精度及區塊模型之間的拼接精度，需在重疊區域之間布設一定密度的像控點。

圖3 空三區塊劃分

在區塊空三處理過程中，以區塊內的像控點為基準，進行多視角光束法平差，使區塊糾正到像控坐標系下，檢查不同區塊重疊區域中的相同像控點之間的殘差，以達到區塊之間的最佳吻合度。

3.2 并行處理

由于傾斜模型的重建數據量龐大，海量數據的解析運算會用到大量計算機資源，而再好的單臺計算機也無法勝過多臺計算機的集群運算能力，故而借助局域網內多臺計算機設備進行三維重建運算，可以節省大量時間。其邏輯架構如圖4所示。ContextCapture軟件支持多臺設備集群運算，在最新一版的軟件中，增加了支持空三集群運算的功能，一定程度上縮短了空三運算的時間，特別是在大數據量的情況下，效果尤其明顯。

圖4 邏輯架構圖

3.3 模型拼接

本文以解決大面積傾斜攝影的三維重建為目的，采用由整體到局部的解決思路，以劃分后的子測區作為空三單元，進行空三平差、模型重建，并將分塊模型進行拼接。首先在區塊劃分時，在相同重疊區域內布設一定密度的控制點，其一方面增大區域網平差的魯棒性及精度；另一方面保證了不同區塊所對應重疊區域的吻合度。在區塊模型提交前設置統一的坐標原點，如圖5所示，這種方法減少了區塊模型之間的分層，提高了模型拼接的精度。

圖5設置統一原點坐標

4 實驗結果及分析

4.1 模型重建加人工處理

在模型重建完成之后，會發現有部分模型存在漏洞、破損的情況，通常存在于牌匾、水域等位置。這些問題雖然不能對模型精度產生較大的影響，但是由于這些問題的存在會嚴重影響模型的視覺效果，因此需要加以人工處理之后，才能恢復原貌[4]。目前行業內人工處理方法有多種，可以使用3ds Max，也可以使用一些逆向工程軟件，如Meshmixer。對于水域還可以使用kml約束進行模型破洞的修補[8]。本項目采用3ds Max，對存在問題的部位進行了修改。如圖6所示是幾處修改前后的對比圖。

圖6模型修整前后對比

4.2 精度統計

三維模型數據生產完成之后，為檢查成果的產品精度和質量，在測區內選取了一塊子測區進行相關的精度檢測和評價工作。檢查方法主要是通過人機交互的方式，在成果數據上選取一定數量的點位坐標，通過與 1∶500地形圖相應位置坐標的檢測，檢測模型平面位置點位精度情況。本次項目通過與該地區現有 1∶500地形圖進行坐標對比檢驗，結果表明模型點位精度符合 1∶500地形圖測圖標準。

選取子測區范圍約3.3 km2，子測區共布設像控點50個，在整個區塊范圍內進行均勻的檢測點位置選擇。檢測點位置都為房腳點和拐角點，選取模型中清晰可辨的點位置，對于有遮擋或變形較大的位置，則不進行選取。共選取檢測點位143個，刪除14個大于2倍中誤差的粗差點后，其余133個檢測點的誤差統計分布見表1。經計算，平面位置中誤差為 0.050 1 m。

平面檢測點誤差統計表 表1

4.3 質量綜述

通過上述統計結果，可以得出模型的平面位置精度基本達到了1∶500地形圖對點位精度的要求，個別位置由于模型變形，誤差較大；測區中心位置模型精度較高，邊緣位置由于照片數量較少，模型變形較大，模型精度偏低。也不排除使用的地形圖本身在個別位置有較大誤差的可能。

5 結 語

隨著無人機技術的快速發展，傾斜攝影技術通過模型重建、三維模型制作逐漸融入測繪領域，并已經成為三維模型生產的一種常規手段。測繪領域現如今已不滿足于僅僅使用傾斜攝影技術進行三維數據制作，一些傳統的測量方式大有被傾斜攝影技術取代的可能[7]。特別是在大比例尺測圖方面，已經有人走在了前列。可以預見在不久的將來，無人機和傾斜攝影技術必將成為一種常規的測量手段。