無人機傾斜攝影在黃山三維建模中的應用

沈天賀，高飛，張遷

（1.合肥工業大學，安徽 合肥 230009；2.安徽省第一測繪院，安徽 合肥 230000.）

近幾年，無人機傾斜攝影技術成為國內外測量技術的重要方法，同時也成為眾多學者研究一大熱點。它突破了傳統的垂直拍攝獲取影像的制約，實現了從多個角度拍攝，傳感器可快速、高效率、大視場獲取同一地物豐富的表面信息。在多個領域內無人機傾斜攝影技術得到了充分的應用，例如在大比例尺地形圖的測繪和三維建模中得到了應用。傾斜攝影在三維建模中應用的越來越多。在傳統三維建模中應用的是3DMAX技術，其精度低、紋理是通過人工粘貼制作，造成紋理失真，無法滿足生產需求。并且無法進行進行單體化管理與精細化處理，造成數據處理量大，效率低。

1 國內外研究現狀

傳統航空攝影受限于天氣原因、較大成本投資等問題。無人機最早被發明于1917年，當時的發明是為了應用于軍事，但是隨著后來數字技術發展的越來越快，各種精度高、體積小的傳感器被研發出來，無人機技術也愈發的成熟起來，無人機測量技術也被應用的廣泛起來[1]。

近幾年國內無人機發展也愈發迅速，除了生產軍用無人機的大公司外，從事民用的飛機也逐漸多起來。市面上出現了多種多樣的無人機。

1.1 傾斜攝影測量技術概述

在進行三維模型建設過程中，航空攝影測量方式通常是使用數據建模的方式實現。但航空攝影測量時由于飛行角度和路線的影響，在拍攝過程中會存在漏拍和影響缺失現象，所以在進行航拍過后，需要對特殊地物進行二次補拍，從而獲得更加全面的地物信息。但是傾斜攝影數據測量恰巧可以解決上述問題，它能夠在測量城市建模的基礎上，通過垂直和傾斜五個不同的拍攝角度，全方位真實的反饋地物的具體情況，有效的降低城市拍攝的成本，深深影響影像的精度。

建模軟件在行業里有三款比較常用，有Bently公司的 ContextCapture（Smart3D），俄羅斯 Agisoft公司的PhotoScan，瑞士Pix4D公司Pix4Dmapper[2]。具體對比如下表所示。

多種軟件對比

2 無人機傾斜攝影測量原理

傾斜攝影測量是通過在無人機上搭載多臺傳感器，現階段為五個鏡頭相機，同時從垂直、傾斜的四個不同方向采集影像，從而獲得大面物體的完整精準的信息[3]。從垂直角度拍攝的影像為正片，鏡頭與垂直地面形成一定角度拍攝的四組影像被稱之為斜片。拍攝范圍如圖1。

圖1 航拍示意圖

攝影測量淵源于測繪學科，基于非線性迭代的最小二乘法平差求解貫穿于數字近景攝影測量的全過程，其中共線方程是表達物點、像點和投影中心（對像片而言通常是鏡頭中心）三點位于一條直線的數學關系式，是攝影測量學中最基本的公式之一[4]。

為了解算出被攝物體在空間中的位置，通常就是采用共線方程進行解算[5]。其中x，y為所獲取像點的像平面坐標；x0，y0，f為所獲取影像的內方位元素；XS，YS，ZS為攝站點的物方空間坐標；XA，YA，ZA為物方點的物方[6]。

3 黃山市某地區建筑物三維模型構建

本次三維模型構建選擇黃山市某地區，該區域內地貌類型多種多樣，以中、低山地和丘陵為主。山體海拔高度一般在400～500m，千米以上高峰眾多[8]。測區內居民地比較集中，基本為街區式、徽派建筑，郊區農村居民多為散列式房屋[9]。

3.1 外業航飛數據獲取

根據項目要求，本次航攝任務下視影像地面分辨率為0.05m，在航高要求上無30層以上高層情況航高 100～180m，有 30層及以上高層情況航高150～200m，所有分區需要重疊。傾斜攝影設計時以下視重疊度為準，航向和旁向重疊度設置為70%，通常情況下航線按東西或者南北向直線飛行，在特殊條件下可以按照設計一定的飛行路線進行飛行。并且應在有效建模范圍外進行飛行航線外擴，外擴航線不應少于3條航線或3條基線，在特殊的地物上應增加重疊度，例如高層建筑物密集區或者不易拍攝地區[7]。

3.2 像片控制測量

在此次項目中像控點及精度檢查點的施測優先采用動態網絡RTK的方法。也可以采用AHCORS系統，采用RTK測量或雙頻接收機雙參考站模式按快速靜態方式施測[10]。在本項目上采用搭載GPS/IMU定位定姿航攝技術，輔以AHCORS虛擬基站后差分技術，高精度解算外方位元素，在滿足測量精度的前提下，又極大減少了外業像控點數量。在本次項目上，像控點的布設要求均勻布設，在航飛照片上選擇清晰易判斷的固定點，因為本次傾斜攝影像片重疊度較大，共計7個景區，每個景區面積約為0.45km2，擬每平方公里布設5個像控點。

為了檢驗三維模型的幾何精度，也要在成圖區域采集精度檢查點，采集的原則是1平方公里范圍內布設3個左右，城區建筑物密集區適當增大檢查點的密度。精度檢查點的采集在成圖范圍內的地面、低層建筑物、高層建筑物等不同高度、不同類型的樣本上分別采集。同時精度檢驗的控制點在地面、低層平頂建筑物、低層人字頂建及高層建筑物上的分布比例應相當。

在控制片的制作上，根據pos數據，采用像控點數據采集系統，生成概略坐標的影像。控制片的編號由控制點標識（P代表控制點，J代表檢查點）、分區號、片號組成。例如P010001（01為分區號，0001為控制點流水號）。

3.3 實景三維建模

傾斜攝影測量是基于五個不同視角傾斜影像以及與之相應的空三加密成果，在三維建模軟件中，通過測區分塊、像對篩選、點云計算、點云構網、白體三維模型創建、自助紋理映射、漏洞修復以及元數據制作等操作，完成測區三維實景模型成果的生產。空三處理流程如圖2，其工藝流程見圖3。

圖2 空三數據成果圖

圖3 工藝流程

①測區分塊。分塊前需結合測區高程范圍設置項目的最大和最小高程值，作為實景三維模型生產在豎直方向的裁切范圍。為了提高計算效率，保證快速生成三維模型，把測區進行合理的分塊（Tile）大小進行劃分，這些分塊的劃分是根據影像的分辨率、影像重疊度、節點的內存以及數據處理能力等。

②區域整體平差與金字塔創建。為了滿足生產所需要的影像金字塔文件，應選擇合理的需要處理的測區分塊。之后結合考慮航飛的具體情況與各個相機的安置關系，根據兩張相片攝影中心點之間的位置關系建立像對關系。一張像片至少要對應一個像對，最多不能超過四個像對。滿足像對匹配成功的像片攝影中心位置最小距離應接近并小于航向與旁向距離的最小值，最大距離應小于航向與旁向距離最大值的2倍。在生成像對文件后，需要對像對文件內的每個像對進行檢查，查看像對文件是否滿足要求。

③多視角影像密集匹配與點云構網優化。在生成像對文件后，需要進行影像匹配，應把分塊（Tile）區域內的每個像對進行點云匹配，然后再所有分塊（Tile）內的點云進行合并保存在同一輸出文件夾內，生成點云文件。然后基于合并后的點云文件創建TIN網的三維模型，先將內部三角的尺寸調整至與原始影像分辨率相匹配的比例，然后過濾突變、不連續的點云。最后為了使該區域內的三角網密度下降，通過分析連續曲面的變化，認為對地勢平坦范圍內TIN網進行簡單化處理，可以達到效果。

④白體三維模型創建與自助紋理映射。在對TIN網進行簡單處理時，發現不規則的三角網TIN，及時對其進行處理創建生成白模的三角模型。之后把關聯影像信息跟處理后的結果結合在一起，使每個三角形的建立都可有與之對應的紋理信息。同時把三維模型與紋理信息的關聯一起保存在同一文件中。色彩均衡在紋理映射時進行，應把紋理大小設置為影像長邊的1.5倍，這是以像素為單位。建立多細節層次紋理的模型（Levels of Detail，簡稱LOD），便于把相應的文件組織結構進行優化。再把得到的LOD結構模型文件轉換為OpenSceneGraph格式，即后綴名*.osgb存儲。

⑤漏洞修復。對視場盲區及陰影造成的三維模型錯誤，例如漏洞、樓體缺失和水體漏洞等錯誤進行手動修復編輯，并重新貼附正確的紋理。進行空三處理后，把生成3DMX影像，預覽圖如圖4（abc）。

圖4

4 結論

通過在黃山項目中三維建模的應用，發現現如今的傾斜攝影技術與傳統的測量技術有很大的不同。尤其是在地物的地理信息方面，傳統的三維建模存在速度慢，數據量大、地物信息缺失等缺點，在現如今的傾斜攝影技術上得到了發展，例如可以更快的進行數據化、一體化和自動化的生成三維模型，在精度處理過程中也避免了人工疏忽和人工失誤等。但是同時也不可避免的出現一些其他問題，例如在無人機進行航拍過程中按照一定的飛行路線，不可避免的造成一些無法拍攝的影像和一些建筑物死角；在拍攝水面與建筑物的玻璃鏡面時，它們會反光與拉花，造成影像模糊；在數據處理過程會存在數據與影像關聯不到一起，無法繼續生成清晰影像，若繼續生成，則生成的影像模糊扭曲，無法辨別真實的地物信息，尤其是在建筑底部最為突出；在拍攝建筑物頂部時會有金屬物體也會造成反光問題，在拍攝路邊的厚度較低的路燈、指示牌、旗桿時，會出現無法避免的缺失問題，造成與現實場景無法匹配的影響。出現以上問題在后期的數據處理過程中可以得到完善，可以通過人工制作與單獨拍攝粘貼進行完善，進行單體化處理。但是因為需要的是高清晰影像，所以產生的數據量很大，數據處理較為困難。同時市面上一些好的處理軟件較為昂貴，無法得到普遍推廣使用，同時軟件也不容易上手使用，要進行專門培訓才能熟練使用軟件。所以傾斜攝影技術還需不斷優化與研發，使得影像數據精度得到不斷提高，影像更加清晰明了，為建設數字化城市打好良好的技術基礎。