應用傾斜攝影三維建模的不動產測繪技術研究

段隆輝

（佛山市高明區(qū)不動產登記中心，廣東 佛山 528500）

1 引言

房產和地籍測繪的主要對象是面積、權屬、結構屬性以及房屋用途。傳統(tǒng)房地產測繪存在勞動密集、費時、成本高的問題，近年發(fā)展起來的基于無人機傾斜攝影測量模型的重建技術，憑借數(shù)據(jù)采集成本低、效率高、實時重建3D 模型等優(yōu)勢，可應用于房地產測量和制圖實際生產中[1]。

本文介紹了基于傾斜攝影三維建模的房地產調查和制圖方法，結合測量實踐，經(jīng)比較分析，結果表明：與傳統(tǒng)的房地產測量和制圖相比，該方法優(yōu)勢明顯。

2 基于傾斜攝影三維建模的不動產測繪方法

本文采用圖像控制點設計和測量、航空圖像采集、空三解算、三維模型和正射影像生成、裸眼3D 采集等方法，具體流程如圖1 所示。

2.1 無人機傾斜攝影數(shù)據(jù)采集

圖1 技術流程

無人機傾斜航測通過在無人機上安裝五鏡頭傾斜攝像機系統(tǒng)進行，其中一個鏡頭捕獲地面目標正射影像，其他四個鏡頭收集地面目標前后左右影像，在拍攝時獲取POS 數(shù)據(jù)，包括圖像方向、位置、高度和減少間距姿態(tài)信息。超低空飛行的無人機高度設置為60到80 m，獲取更高地面分辨率圖像，確保3D 模型重建的準確性。若調查區(qū)域高度差較大，則分區(qū)域采集圖像并建模。采用高密度相位控制，即圖像控制點每100 ～200m 放置一次，每平方公里40 個以上圖像控制點需預先布設，以針對遠距離減少模型的幾何變形。

2.2 傾斜攝影三維模型重建

傾斜攝影三維模型重建通過對傾斜攝影獲取的影像進行多視影像聯(lián)合平差、多視影像密集匹配，即基于物方的多視立體匹配、構建TIN 格網(wǎng)、紋理映射等而實現(xiàn)[2]。多視影像聯(lián)合平差基于影像間的幾何變形和遮擋問題，結合POS 數(shù)據(jù)在每級影像上進行同名點匹配和自由網(wǎng)光束法平差；多視影像密集匹配，即檢索多視影像上的特征點、特征線，確定二維矢量數(shù)據(jù)集，將不同視角二維數(shù)據(jù)集轉化為三維矢量數(shù)據(jù)，進行濾波處理，融合不同匹配單元，形成統(tǒng)一數(shù)字表面模型。

2.3 三維裸眼采集

用裸眼進行三維采集是基于建筑物側面分散點的正交性原理，采集三維房屋，這主要是以常規(guī)房屋的相鄰面為特征。這些相鄰面彼此垂直、相同高度和相對面彼此平行。三維EPS 采集系統(tǒng)二、三維操作界面聯(lián)動的優(yōu)勢，確保房屋的邊緣、角落和模型完美契合[3]。

3 試驗及精度分析

測區(qū)位于廣東省佛山市順德區(qū)一個村莊，面積約0.5 平方公里，主要是住宅，建筑物多為3 ～4 層。試驗使用配備了五鏡頭傾斜攝像機的六旋翼無人機采集圖像數(shù)據(jù)（如圖2 所示）。無人機相對高度65m，飛行速度8.2m/s，航向重疊率80%，橫向重疊75%，圖像尺寸4864 像素×3648 像素，圖像背景的分辨率1.2cm。

3.1 試驗結果

根據(jù)基于傾斜攝影三維建模的房地產測繪方法，首先，為檢查圖像質量，對傾斜圖像數(shù)據(jù)預處理；調整圖像色差，降低斜射曝光時圖像中每種光的對比度，

圖2 傾斜攝影測量（傾斜視角和垂直視角）

減少強度不一致帶來的模型精度引起的誤差影響；檢查POS 數(shù)據(jù)并刪除姿態(tài)不好的影像。其次，將預處理的傾斜圖像導入Smart3D 進行空三處理，生成數(shù)字表面模型（DSM）和數(shù)字正射影像（DOM）。然后將DSM和DOM 導入EPS 三維采集系統(tǒng)，收集地形特征和地貌，獲得平面圖和三維地圖，如圖3 所示。

3.2 精度分析

房地產測量和制圖、地籍測量、其他房地產測量和制圖的精度要求是基于界址點位置誤差，相鄰界址點間距誤差及面積測量精度。對每個指標進行分析。

圖3 平面圖（左）和三維立體圖（右）

（1）界址點精度分析：為驗證房地產平面圖的點的精度，收集了拐角、墻、道路拐角等特征點，并以這些點的坐標為房地產平面圖的驗證點，計算驗證點誤差，確認是否滿足相關規(guī)范。試驗采用常規(guī)測量方法，共采集620 個檢測點（部分界址點精度分析如表1 所示），計算后的檢測點誤差為0.03m。其中，455 點的點誤差在區(qū)間[0，m]，146 點的點誤差在區(qū)間[m，2m]，大于2m的點數(shù)為19，總誤差率為3.1%，可以看出，檢測點的位置誤差符合標準要求（平均誤差m為5cm）。 （2）邊長精度分析：為驗證邊長精度，選46 條邊進行平面內分析，并在測區(qū)測量了46 條邊的長度作為檢查依據(jù)。經(jīng)計算，檢查邊的長度誤差為0.037m，其中39 個邊邊長誤差絕對值在區(qū)間[0，m]，6 個邊邊長絕對值為誤差的絕對值，誤差區(qū)間[m，2m]的邊長誤差，一側大于2m，總誤差率為2.2%。可得出：精度UAV傾斜攝影三維建模（即相鄰界址點間的距離）的建筑物邊長測量結果符合要求（每5cm 需要平均誤差m）。 （3）面積精度分析：選擇并測量計劃中15 棟房屋的面積，作為檢查面積精度的基礎。具體數(shù)據(jù)統(tǒng)計如表2 所示。15 棟房屋中，6 處面積誤差的絕對值在[0，m]范圍，9 處的面積誤差的絕對值在9 的范圍內，房屋的范圍是[m，2m]。因此，基于無人機傾斜攝影的3D 建模房地產地形和測繪面積測量的精度符合規(guī)范要求。

表1 界址點精度分析

表2 面積精度統(tǒng)計

通過對界址點位置誤差、相鄰界址點間距誤差、面積測量精度的比較分析可知，采用傾斜攝影的3D 建模方法，獲取的房地產測量和制圖精度，滿足規(guī)范要求，該技術用于房地產測量和制圖有效。

4 相較傳統(tǒng)不動產測繪具有的優(yōu)勢

本文將無人機傾斜攝影測量的3D 建模技術用于房地產測量和制圖。與傳統(tǒng)不動產測繪相比，優(yōu)點如下： （1）不需進入院子，只需在開闊地測量，即可得到真實三維模型，且可以將五點方法用于模型中。 （2）可直接在3D 模型中采集門廊、屋檐廊道、天棚廊道和其他附屬房屋設施的數(shù)據(jù)，無需選擇地面上的投影點，減少了人為因素造成的誤差；三維映射可從多個視角收集數(shù)據(jù)。與全站儀相比，盲點極小，減少了復雜地形上支點引起的誤差，突出了精度優(yōu)勢。（3）節(jié)省了來自層數(shù)、屬性等的屋檐校正測繪，方便、快捷、高效，降低了測量單元的運行成本。