Smart3D和Photoscan無人機攝影測量精度與效率的比較研究

(天津師范大學 天津 300387)

一、緒論

(一)選題的背景及意義

無人機攝影測量技術現已廣泛應用在測繪、應急響應、環境保護和土木工程等領域。由于無人機飛行姿態不穩定、像幅小以及受常搭載非專業相機等因素的影響，得到的影像往往畸變復雜，采用傳統的攝影測量軟件處理無人機影像不僅耗費的時間長[6]，而且對航片要求較高，因而得不到滿意的結果。在此基礎上，衍生了無人機攝影測量影像處理軟件，在國內主流的處理軟件有Smart3D、Photoscan、DP Grid、IPS4.0等，這些軟件具有大范圍、快速、自動構建三維模型以及生成地形圖、DEM、DLG、DSM等地理相關信息成果的功能?，F有的研究大多針對攝影測量系統本身，對處理軟件的測評相對較少。

本課題的研究區域是天津八仙山自然保護區和天津師范大學主校區。用Smart3D和Photoscan處理同一區域的無人機影像，對得到的空三精度和處理所需時間進行比較，進而評價其精度和效率。

(二)國內外研究現狀

和傳統的測量相比，無人機的機動性、安全性、靈活性往往更高[7]。但與傳統測量一樣，無人機攝影測量在拍攝的過程中易受到地形和氣象氣候條件的影響[8]，影像會畸變度雜、旋偏角大，傳統的后期處理軟件無法達到預期效果[1]。此外，無人機攝影測量應用的領域，對處理軟件的效率和精度有著特殊的要求，由此產生了多種無人機攝影測量影像處理軟件，國內常用的有Smart3D、Photoscan、Inpho5.7等[2]。

三維實景建模實際上是基礎圖像的三維重建，因為航拍影像上儲存的二維信息包括了多幅影像中共同物體的物理特征及所對應的幾何關系[3]，所以軟件可以應用影像匹配技術來尋找同名點，實現空中三角測量計算。

針對我國城市建設快速發展的現狀，研究人員趙瀟[4]提出三維數字城市建模技術，旨在應用無人機傾斜拍攝技術來解決傳統攝影測量導致的工作量大、建模時間長產生的效率及經濟問題。學者李亞星研究了Smart3D在風景園林中利用無人機獲取航空影像后的處理方法,以及實景三維建模的應用[6]。

Photoscan構建三維模型的過程可以分為四個階段。在第一個階段主要完成相片對齊，Photoscan搜索相關照片并匹配他們的同名點，根據同名點在兩幅影像上表達的不同位置可以得到每個畫面傳感器的位置和相機的標定參數；第二個階段是導入控制點，形成稀疏點云，控制點的選取應該是均勻分布的。第三個階段是根據稀疏點云和精確的控制點坐標對自動進行空三解算和加密。最后一個階段是生成輸出結果，Photoscan會通過三維多邊形網格來表示測區，根據需求輸出成果[3]。

Smart3D實景三維建模流程主要包括三個階段。第一階段是空三加密，軟件對從影像中選取的大量控制點進行多角度同名點匹配來解算外方位元素來得到無人機航帶的飛行情況、空三點的位置密度以及影片的相對位置。第二階段是加入控制點，為了生成的模型更準確，加入控制點之后可以選擇再次進行空三。進行兩次空間不僅提高了效率，還可以檢查出其他問題。最后一個階段是建立模型覆蓋紋理輸出成果。

航空攝影規范要求測量之前使用地面監控站軟件進行航攝技術參數設計，主要包括航高，像片重疊度，航線參數[5]。研究人員黎治坤、鄭史芳、劉銳、黃小川對Pixel Grid、DP Grid、PHOTOMOD、Inpho、IPS進行測評的時候，對數據準備、空三測量、正射影像獲取三個階段利用到的資源利用、軟件功能、成果質量為對比指標，橫向對比了幾個軟件[2]。低空數字航空攝影對于攝影測量有著明確的規定，一般航測影像重疊度為60%～80%，最小應大于53%[9]；旁向影像重疊度一般為15%～60%，最小應大于8%[10]。

因為每一項資產的方差是有限量，?C≥0，使得當N→+∞時，明顯有以下結論：但第二項不會趨于0，因為其中為資產i與資產j協方差的算術平均值，將上式代入公式(2)后變型，顯然可得：

二、研究方法與技術路線

(一)研究方法

無人機加載非量測像機進行傾斜攝影測量，其模型精度取決于空三的精度[11]。因此，評價Smart3D和Photoscan的精度，關鍵是對兩個軟件空三誤差進行比較。

空中三角測量簡稱空三加密，是三維建模的重要組成部分[12]?？罩腥菧y量包括影像匹配、絕對定向、測量平差、成果輸出等步驟?？杖用苁抢肦TK測量的控制點坐標，采用光束法區域網平差的方法解算出內方位元素和外方位元素。空三加密完成后，航帶的信息，飛機的飛行情況，影像的相對位置都可以顯示出來。

空三精度代表著最終成果的質量，因此可以用空三精度的比較兩個軟件的精度?？杖鹊脑u價指標有很多，最常用的是是RMS of 3Derrors(3D誤差)、RMS of horizontal errors(高程誤差)、RMS of vertical errors(平面誤差)。

圖1 空三加密流程圖

(1)多角度影像數據是由相機拍攝的傾斜影像。

(2)特征點檢測、匹配是指由軟件自行進行同名點匹配，各個軟件特征點檢測的方法不盡相同，這也是空三精度不一樣的主要原因之一。

(3)計算相對定向參數是指描述立體像對兩張影像像對位置和姿態關系的參數。需要在兩張有一定重疊度的影像中進行。

(4)加入控制點后，由于觀測時的不穩定或是其他因素會使觀測值不準確，進行區域網平差(如果開始沒有導入POS數據就是自由網平差)，平差可以使數據非常接近真實值，誤差更小，結果更準確。

三、實驗與分析

(一)八仙山的影像處理

1.測區概況與數據獲取

天津八仙山位于天津市薊縣東北部，影像是搭載NIKOND810拍攝，照片數為1198，飛行高度為1500米，測區面積58.1平方千米。天津市八仙山的控制點由GPS靜態聯測獲得，由于地形原因，布設控制點8個，實際使用6個。

2.實驗結果分析

在區域網的條件下，用兩個軟件對八仙山的影像進行處理，比較精度和效率(結果見表1)；

表1 軟件處理八仙山影像的精度和效率

無人機攝影測量的出現讓森林山地三維模型的建立有了可能。森林山地地形需要更多的影像才能建立更精準的模型，然而植被覆蓋率高，地形相似率高，影像的同名點匹配難度更大，應該加入更多的控制點來建立模型，但由于山地森林固有的特點，難以獲取地面控制點，會增加測量的誤差，對測量的精度會產生很大影響。因此，選擇合適的軟件降低誤差提高模型的精度對森林山地等地形尤為重要。

在進行第一組實驗的時候，首先要利用無人機獲取測區的影像。在測區內，利用RTK測量特征點的位置，由于地形因素，只有6個控制點可用。精度結果顯示，Smart3D的誤差是0.091m，Photoscan的誤差是0.317m，Smart3D的精度在森林方面要高于Photoscan。用于測量這部分的地形，可以優先考慮Smart3D。

(二)天津師范大學的影像處理

1.測區概況與數據獲取

天津師范大學測區地勢平坦，高程差在一米下，為測量提供了良好的條件。控制點是用RTK測量的，精度為厘米級。天津師范大學控制點共有布設控制點51個，傾斜影像處理時實際使用45個，其中14個控制點和31個檢查點，而下視影像處理時只使用30個控制點。

天津地處華北平原，地勢平坦，因此飛行航高設定在200米，航線采用南北航向，航向與旁向重疊率均大于50%。采用SONY ILCE-QX1拍攝，相機鏡頭焦距20毫米。相機通過四個鏡頭，分別從垂直向下，斜向左、斜向右、斜向后四個角度對地面進行拍攝。每張相片的分辨率為5230*4030。

2.傾斜影像處理結果分析

表2 天津師范大學傾斜影像處理的精度和效率

結果在處理空三的階段，Photoscan所需時間要長于Smart3D，這是因為Photoscan在導入照片之后有對齊照片的功能，這會剔除重疊度小于50%的相鄰影像，這類影像由于缺少同名點做參照，無法恢復地物和影像之間的相對位置。即使控制點足夠多，Photoscan的誤差要遠高于Smart3D的誤差，因此處理傾斜影像主要考慮使用Smart3D。

3.下視影像獲取與控制點分布

天津師范大學的下視影像是2015年由無人機平臺搭載NIKOND810(非量測型相機)相機拍攝。影像分辨率為7360*4912，相機鏡頭焦距20毫米，光圈值為f/5，ISO感光度為ISO-250。在Photoscan和Smart3D中選取同樣位置的30個特征點，其中9個控制點和21個檢查點。

4.下視影像處理結果分析

表3 天津師范大學下視影像處理的精度和效率

針對第三組對比試驗，對齊照片對Photoscan的效率產生很大的影響，但是處理正射影像Photoscan的誤差要小于Smart3D的誤差。

四、結論與展望

本次研究對Smart3D和Photoscan的空中三角測量的精度和效率進行評價，根據軟件得出的空三精度誤差和軟件所需時間進行了三組對比。首先，對于山地森林地形，Photoscan對于此地形的精度低于Smart3D，Photoscan與Smart3D的數據處理效率相當；其次，對于城市區域，在對下視影像的處理方面，Photoscan與Smart3D精度相當，而Smart3D的效率更高；在處理傾斜影像方面，Smart3D更為精確、高效；第三，Smart3D的傾斜影像處理精度優于下視影像處理精度，而Photoscan下視影像處理精度優于傾斜影像處理精度。綜上，處理山地森林區域下視影像時，Smart3D和Photoscan的效率和精度相當；處理城區傾斜影像時，考慮到精度和效率應優先選用Smart3D；處理城區下視影像的時候，出于效率考慮可優先選用Smart3D，出于精度考慮可優先選用Photoscan。

本文通過對Smart3D和Photoscan對不同地物的空三測量精度作出評價，分析可能產生誤差的原因，如軟件本身，控制點數量，地物差異等等，這對后期成果的精度很重要。在今后的工作中要盡量避免空三誤差過大，影響攝影測量成果，提高效率。但研究還存著很多不足，例如軟件測評應該選取更多的區域來比較，像建筑密集等地，此外，評價指標也應該更多樣。