賀璐方,胡新玲,肖桂園,田楊
(新疆大學建筑工程學院,新疆烏魯木齊,830046)
本文以無人機傾斜攝影測量技術展開,以全要素實景三維和離散三維點云為研究對象,在綜合分析了三維建模的流程基礎上,結合應用控制點布設優化技術、傾斜影像空三加密技術、傾斜影像的瓦片分塊技術、三維重構技術、點云分類等關鍵技術和理論,構建一套完整的基于無人機傾斜攝影技術的三維建模方案,并對基于全要素實景三維環境下大比例尺測圖可行性進行精度驗證。
實驗項目測區屬城鎮區,為新建城市,特點為城市面貌變化較快,新地物增加較快,測區總面積10平方公里。測區平面坐標系采用CGCS2000國家坐標系,高程采用1985國家高程基準。
本次實驗采用無人機傾斜攝影測量技術手段,所用的無人機為IFAUAV-3型無人機,搭載索尼α7RII相機。正攝相機使用35mm焦距的鏡頭,其余4個傾斜相機使用50mm焦距的鏡頭,傾斜相機角度為45度。相機采用手動模式(M檔),光圈6.3,快門1/1600S-1/1250S,ISO使用的是自動。此設置曝光量適中,所攝影像既滿足相移限制要求,又滿足影像質量要求,地面分辨率為4cm。
本次針對無人機傾斜攝影數據的特殊性,采用多視角影像聯合平差的技術方法進行空三加密。采用最新建模軟件ContextCapture Center Edition 4.4.8,進行空三測量及后續模型、TDOM的生產。

圖1 空三流程
(1)初始化建模區域
根據作業區實際范圍,劃定建模區域。由于建模需要在標準直角三維空間坐標系內進行,因此軟件會將項目切塊坐標系統轉換為笛卡爾三維坐標系。建模區域會劃分根據用戶需要,以長寬相等的正方形瓦片為劃分的最基本單位,每個瓦片(Tile)是三維建模的最小單元。
(2)建立三維像對
基于空三平差輸出的外方位元素成果和相機安置位置關系,軟件可以自動尋找合適的兩張影像組成三維像對。
(3)生成像對點云
對Tile內包含的所有三維像對分別進行點云匹配計算,并將這些像對點云進行匯總合并與過濾。
(4)構建三維TIN網
將前面環節得到的點云利用CCC軟件獨有算法進行三角網化處理,在這個過程中,一些異常的點由于無法構建正常的三角形而被作為粗差點進行舍棄處理,如圖2所示。

圖2 構建三維TIN網
(5)TIN網優化
CCC可以對不規則三角網進行自動檢測評估,可以對不合理的三角網表面進行自動優化,對平坦表面的三角密度實現自動簡化稀疏化處理,同時對復雜表面的三角網密度予以保留,如圖3所示。

圖3 TIN網優化
(6)紋理匹配
CCC可以根據TIN網中每個三角形的空間位置,自動映射最佳視角的影像作為模型紋理,如圖4所示。

圖4 紋理匹配
(7)三維實景模型生產
對空三合格的分區根據三維TIN的空間位置信息,自動尋找最佳視角影像,并完成模型紋理的構建,最終形成完整且真實的三維模型體,如圖5所示。

圖5 三維實景模型生產
模型經過目測檢測,無空洞、無異常破面,超出像控以外的部分盡可能都裁剪掉,保證了邊緣的整齊美觀。
模型的實際精度評定包括模型的平面精度、高程精度評定。外業檢測點采用GNSS-RTK測量方法和全站儀測量方法實測明顯地物點和高程點,與實景模型相關模型點對照進行精度統計。
本次實驗共選取了30個平面檢測點,如表1所示。

表1 平高檢查點精度統計表
利用中誤差計算公式計算模型平面點位和高程精度,公式如下:

通過對生成的三維模型進行精度評定,該測區形成的三維模型,平面點位中誤差為+0.02806m,最大誤差為0.188m,小于大比例尺測圖規范要求的平面0.3米的限差;高程中誤差為+0.01924m,最大誤差為0.174m,小于規范要求的1/3等高距(0.33米)的限差。
本文采用了傾斜攝影實景三維建模技術,該技術可以快速的恢復現實的立體模型,精度高、效率高、真實反映現狀地物。大大降低了城市三維建模的成本,提高了建模的效率。
從平面與高程精度分析可知,利用無人機傾斜攝影測量技術進行三維建模的精度與真實度分布比較均勻,并且傾斜攝影建模已經符合測繪級精度,能為1:500大比例尺測圖奠定數據基礎,并完全符合《三維地理信息模型數據產品規范》精度要求。