利用無人機貼近攝影的臨街建筑立面測繪方法

譚金石，陳穎彪，祖為國

(1.廣東工貿職業技術學院，廣州 510510；2.廣州大學 地理科學與遙感學院，廣州 510006)

0 引言

隨著城市的建設和發展變遷，臨街建筑外立面存在老舊、廣告牌無序設置、雨棚、空調、管線、防盜網隨意增設、缺乏整體規劃設計等現象，嚴重影響城市街道空間印象[1]。為了美化街道空間環境、改善居住環境，需要對臨街建筑進行重新整體規劃，通過對臨街建筑的商業廣告、墻面、門面等外立面進行整合與處理，實現外立面的整體化和統一化。該項工作的一項難點就是現狀數據的獲取，用于整體規劃設計和工作量統計。因此，在改造前期對臨街建筑進行立面測繪。

臨街建筑立面圖傳統測繪方法主要有全站儀測量法、三維激光掃描法及無人機傾斜攝影等[2]。其中，全站儀測量法原理簡單、工作量大、效率低、人工成本高[3]。三維激光掃描法受到設備昂貴、狹窄的街道掃描有效范圍小等限制，而且雜亂點較多、測站配準繁雜、數據冗余嚴重[4-5]。無人機傾斜攝影方法具有機動靈活、設備成本低、信息豐富等特點，但由于空中拍攝視角，導致建筑物立面模型存在拉花、遮擋等問題[6-8]。2019年，張祖勛院士[9]提出了貼近攝影測量的概念，并提出這是一種新型的攝影測量方式。

基于此，本文提出了一種利用無人機貼近攝影的臨街建筑立面快速測繪的方法。結合實際工程案例，闡述了技術路線，研究了利用多旋翼無人機對臨街建筑立面外業攝影航線規劃算法及數據采集、影像數據處理等過程，快速構建建筑物精細模型，實現臨街建筑立面圖繪制，并對測繪成果進行精度評估與效率分析。結果表明，該方法具有快速高效、高精度等特點，為后續建筑立面測繪提供了一種新方法，具有良好的應用推廣價值。

1 測區概況與技術路線

1.1 測區概況

測區位于廣州市增城區永寧街道新新大道民兵路至永順大道路段，是廣州市具有代表性的工程項目(新白廣城際軌道項目)的子項目，即新白廣項目沿線兩側紅線外受損房屋立面整治和修復工程項目。項目總建設內容包括園建工程、給排水工程、照明工程、景觀工程以及其他附屬工程。應業主要求，需對臨街建筑物進行精細化建模及測設建筑立面圖。測區街道長度約800 m，建設用地面積約16 639 m2，沿街建筑 89棟。中間正在建筑高架橋，房屋距離高架橋的水平距離約20～30 m。

1.2 技術路線

考慮到臨街建筑物空間狹窄，傳統測量方法存在獲取信息不直觀、工作量大等問題。為了構建臨街建筑物精細化立面場景，測量高精度立面圖，利用無人機搭載相機對建筑立面進行貼近攝影實現立面精細化建模及立面測繪。貼近攝影測量方法具有可高度還原地表和物體精細結構的特點，廣泛應用于城市精細重建、古建筑重建等領域[10]。它與傳統的傾斜攝影方法不同，以建筑立面作為重點拍攝對象，相機盡可能拍攝到立面的各個細節，從而獲得最優的建模效果。

本文利用無人機貼近攝影方法進行建筑立面測繪，主要包括外業和內業兩部分。首先需要對臨街建筑立面貼近攝影和建筑底層的近地面貼近攝影。利用拍攝的原始影像和像控點成果，進行多角度傾斜影像的聯合空中三角測量(簡稱“空三”)。基于空三成果，進行密集影像匹配，生成高精度點云數據，再經過TIN構建、紋理映射等過程，生成實景三維模型[11]，將三維模型導入立面測圖軟件進行建筑立面的繪制工作，具體的技術流程如圖1所示。

圖1 總體技術路線圖

2 建筑立面外業數據獲取

外業影像數據獲取是實景三維建模的關鍵[12]。傳統垂直攝影方法獲取的主要是建筑頂部信息，難以拍攝側面信息。傳統傾斜攝影在拍攝頂部信息的同時，大大提升了側面信息拍攝。但是臨街建筑更新改造工程對建筑立面測繪精度要求高，需要詳細表現建筑物的外形外貌特征，如門、窗、陽臺及廣告牌等存在遮擋，上述兩種方法很難拍攝到。針對以上方法立面拍攝中存在的問題，本文采用貼近攝影測量進行建筑立面拍攝的新方法。

2.1 貼近攝影航線規劃

參考攝影測量航線規劃方法[13]，以建筑物立面為剖面，執行“S”型航線，水平方向為航線方向，垂直方向為旁向方向。相鄰航向與旁向照片之間保持一定的重疊度，設定軌跡內航向重疊范圍為Ox，軌跡內旁向重疊范圍為Oy，如圖2所示。

圖2 建筑立面貼近攝影示意圖

航線規劃中，最主要的是計算無人機飛行過程中，航向和旁向的重疊度。根據成像原理，相機拍攝中心與剖面的距離Hq，與相機的焦距f、剖面的影像分辨率GSD、像元大小p等參數之間存在一定的關系，表達如式(1)所示。

(1)

假設相機的視場角為fovx、fovy；照片覆蓋建筑立面的范圍為Gi，當i取x，y時，分別代表水平方向和垂直方向的覆蓋范圍Gx、Gy，表達如式(2)所示。

(2)

水平方向相鄰兩個曝光點間隔為Δs；垂直方向相鄰航線之間高差為Δh，計算如式(3)至式(4)所示。

(3)

(4)

式中：航向重疊范圍為Ox；旁向重疊范圍為Oy；航向重疊度為ox；旁向重疊度為oy。

對于重疊度要求，一般設定航向重疊度60%～80%、旁向重疊度15%～60%。在實際作業過程中，航向、旁向需要考慮立面凹凸的深度，如果凹凸較深，重疊度需要增加。一般情況下重疊度設為60%～80%為宜，再根據實際情況調整，確保能充分拍攝到建筑立面。

2.2 外業數據獲取

航線規劃參數計算后，利用無人機飛控軟件進行具體的航線設定。設定一條與臨街建筑面平行的一條多段線，設定水平方向的拍攝間隔，和每條垂直方向的航線高度，逐條航線完成設定，導入飛行控制軟件，利用無人機自動完成外業采集工作。

本文采用大疆精靈4RTK無人機，搭載相機為FC3610，焦距為8.8 mm，像元大小為2.401 2 μm，最大續航為30 min，有效像素為2 000萬，像幅為4 864×3 648，相機通過云臺可調整為-90°～30°。以街道中心線外擴100 m作為下視影像拍攝范圍，正射拍攝主要是將各建筑關聯起來，便于統一坐標。同時，在測區內布測了七個像控點。飛行軟件采用DJI Pilot進行航線規劃，常規“S”型航線敷設，航向和旁向重疊度均設定為80%。房屋普遍為3～6層，飛行高度為70 m，地面分辨率約2 cm。對于兩側的建筑物立面，根據街道具體情況分段貼近拍攝。對于每一段立面，相機朝向建筑立面進行近地面貼近攝影。再將無人機起飛到一定高度，調整相機鏡頭，朝向建筑，并沿建筑大約15 m處飛行。對于有凹陷或者構筑物遮擋的部位，調整相機角度對遮擋區域重點拍攝。

3 影像數據處理及測繪

3.1 影像聯合空中三角測量

空中三角測量是攝影測量處理的關鍵步驟[14]。對于建筑立面貼近攝影測量，拍攝的影像空間位置和姿態比較復雜，為了提高貼近攝影測量空三成功率，采取以下策略。

1)拍攝的照片數較大，計算效率和成功率均會降低，將數據按拍攝方式分組空三，分別進行影像匹配、區域網平差，建立高精度的組塊區域網，恢復各組照片內部的位置和姿態。

2)將所有組塊區域網進行合并，再次進行整體平差，構建多種貼近攝影影像的區域網，區域網覆蓋所有影像，精度分布均勻，中誤差優于0.5個像素的區域網。

3)為了將區域網空間位置和其他數據坐標統一，加入地面像控點進行約束，進一步進行基于已知點的區域網平差，并檢查平差精度報告，確保精度要求。

借助傾斜三維建模軟件Context Capture Center 4.4.16，將外業拍攝的影像數據和像控點導入軟件進行空三處理，空三精度如表1所示。

表1 空三精度報告

由表1可知，空三精度，二維距離中誤差達到0.002 36 m，三維距離中誤差達到0.003 88 m，滿足數字航空攝影測量1∶500空三精度要求。

3.2 實景三維建模

基于上述貼近影像聯合空中三角測量，可以解算每張照片高精度外方位元素以及每個傳感器的內方位元素。要實現實景三維模型還需要進行傾斜影像密集匹配生成點云、點云構網、紋理映射及三維模型構建等過程。軟件實景三維建模過程具有高度自動化、高效率等特征，但是計算量大、效率低，需要利用計算機的CPU和GPU資源，采用共享式聯機運算，可極大地提高建模效率。臨街建筑建模的效果如圖3、圖4所示。

圖3 實景三維建模效果圖

圖4 臨街建筑立面效果圖

根據實景模型可知，建筑立面模型紋理清晰、輪廓明顯，對于建筑立面的特征物，如窗戶、空調、低層廣告牌等均可清楚分辨與測量，實景三維模型可使設計人員如親臨現場般的瀏覽、測量檢查及設計等，為后續建筑立面測繪奠定了基礎。

3.3 建筑立面圖繪制

街道三維模型構建完成后，利用團隊自主研發的實景三維測圖軟件ES3D進行立面圖繪制。首先，將osgb數據格式轉換為可識別的3d Tiles格式，在軟件中將要繪制立面的模型旋轉平移至合適的視角，并設定臨時坐標軸，在模型上將實現建筑物立面測圖。最后，將立面測圖成果導入南方CASS軟件進行編輯整理，完成立面圖的制作，效果圖如5所示。利用立面圖，改造設計單位即可了解沿街建筑外立面具體狀況，能準確預估出工程量和進行工程預算。

圖5 臨街建筑立面圖

4 精度評估及效率分析

4.1 精度評估

為了驗證本文方法的可靠性，將基于模型采集的立面圖(門窗尺寸、建筑長度等)與外業實測邊長進行比較，以此進行外業精度評估與驗證。外業檢查采用全站儀和手持激光測距儀進行測距。將外業測量建筑邊長和門窗邊長作為檢測對象，外業檢測了沿街兩側37棟建筑物及建筑物的30個門窗，同時，立面圖上量取外業檢測對應的邊長長度，對比二者的邊長差，精度統計表如表2所示。

表2 外業檢測精度統計表 m

依據外業檢測數據進行邊長誤差計算，以中誤差來評估檢測利用貼近攝影測量方法進行立面測繪的精度，中誤差的計算如式(5)所示。

(5)

式中：σ為距離中誤差；n為檢測對象的個數；Δi為檢測測量與成果二者較差。

根據表2的外業檢測數據統計分析可知，最大差值為0.052 m，最小差值為-0.041 m，平均值為0.018 m，中誤差為±0.032 m，將檢測差值的相對誤差和絕對誤差進行對比分析，誤差分布如圖6所示。

圖6 測量誤差分布圖

通過分析表2和圖6可知，相對誤差范圍分布在-0.04～0.053 m，絕對誤差范圍分布在0.015～0.053 m。絕對誤差主要分布在0.015～0.039 m，占總數的86.57%，而其他分布在0.039～0.053 m的占總數13.43%，這充分體現了誤差具有集中性特征，符合偶然誤差的分布規律。綜上可知，本文方法可達到的測量精度很高。該成果精度達到1∶500地籍測圖精度，能滿足建筑立面測圖的精度要求。

4.2 效率分析

從效率方面對本文方法、傳統全站儀測量方法，及三維激光掃描方法進行比較分析。根據各種方法工序所需要的時間進行統計分析，如表3所示。

在滿足立面測繪精度要求的前提下，設備成本上，全站儀和多旋翼無人機價格在1～5萬元，三維激光掃描儀價格在80～100萬元。耗時上，本文貼近攝影測量方法耗時約28.8 h，相對全站儀測量方法效率提升42.6%，相對三維激光掃描方法效率提升30.9%。此外，全站儀測量方法容易存在遺漏，返回現場補測麻煩。三維激光點云數據量大，立面繪圖對硬件設備要求高，會存在遮擋的現象。貼近攝影測量方法構建高精細模型，不容易遺漏，并可以任意角度瀏覽與測繪。

表3 三種測量方法效率統計表 h

綜合分析表明，本文提出的利用貼近攝影測量方法是一種對硬件設備要求低、快速高效、精度高的建筑立面測繪方法。

5 結束語

本文從舊城改造中臨街建筑更新改造的立面測繪需求出發，分析了傳統立面測繪方法在臨街建筑測量中存在的問題，提出了一種利用無人機貼近攝影的臨街建筑立面快速測繪方法。該方法利用消費級多旋翼無人機，對建筑立面進行貼近攝影，通過傾斜攝影測量三維建模，得到建筑精細化立面模型，以此采集立面圖，為后續建筑立面測繪提供了一種新方法、新思路。本文得出以下結論。

1)本文方法流程簡單、快速高效，外業工作量小，內業制圖方便、快捷，可避免遺漏返回現場檢查補測等情況。

2)本文方法在傳統攝影測量基礎上，增加了建筑立面的貼近攝影，使得重點關注的建筑立面模型高度還原真實建筑，克服了傳統無人機傾斜攝影存在的模型拉花、漏洞等效果差的問題。

3)相對于百萬級別的三維激光掃描高端設備，本文方法設備成本低，精度較高，可以滿足立面測繪的要求。

4)相對傳統立面測繪方法，在滿足精度的前題下，本文方法效率提升30%以上，在一定程度上可借鑒可推廣。

但與此同時，利用貼近攝影測量進行立面測繪時也存在一定的局限性，比如：建筑旁邊有植被遮擋時，不能拍攝完全，會影響模型效果，需要補測；當建筑立面紋理較弱、比較單一時，給空三匹配增加了難度，可能需要人工增加連接點；當遇到老街區臨街空間過窄時，無人機貼近攝影的難度可能加大，或者需要考慮另外的方法。因此，在后續工作中，將對如何讓無人機自動進行貼近攝影航線規劃和拍攝、狹窄街道立面如何實測等問題進一步研究。