無人機傾斜攝影測量三維建模及精度評定

崔巨月

(安徽省地質測繪技術院，安徽 合肥 230022)

當前，隨著無人機航測技術的日益成熟，基于無人機傾斜攝影測量的三維建模方式正在智慧城市等領域發揮著巨大作用。無人機作為一個高效、機動的飛行平臺，彌補了大飛機航測效率低、成本高等諸多方面的不足，而傾斜攝影測量采用多相機系統進行拍攝，可以同時獲取到地面物體多個角度的影像以及精細的側面紋理信息，再使用專業三維建模軟件對影像進行處理，最終可生成帶有真實紋理信息的實景三維模型[1]。相比傳統的人工建模方式，無人機傾斜攝影測量具有效率高、周期短、數據真實以及精度高等優勢。

1 無人機傾斜攝影測量三維建模

無人機傾斜攝影測量三維建模的主要步驟包括外業采集數據預處理、影像匹配、多視影像聯合平差、多視影像密集匹配、點云構建、紋理映射、精度評價，其作業流程如圖1所示。

圖1 無人機傾斜攝影測量三維建模作業流程

(1)影像匹配。影像匹配是三維模型生成的基礎，匹配精度將會影響到后續成果的質量。在影像匹配方法中，基于特征的影像匹配精度較高并且適應力較強，當前主流的傾斜攝影三維建模軟件均采用此算法進行影像匹配。該算法對同一地物影像的色彩特征有一定的依賴性，若將航飛時間間隔長或者光照條件差異大的影像放在同一個加密區進行匹配，則容易出現錯誤匹配的情況。為了提高影像匹配的正確率，在實際生產中可以通過以下方法來實現：進行外業數據獲取時，嚴格控制航飛的時間，盡可能在一致的光照條件下對相鄰地物影像進行采集；提高POS數據的精度；對原始影像數據的色彩進行均一化的處理。

(2)多視影像聯合平差。航攝時可搭載高精度的定位設備，如定位定姿系統(POS)來獲得無人機平臺的參數，如航高、曝光時間、姿態角等。通過對區域網進行平差計算，將連接點進行匹配，最后再剔除粗差點，直到所有連接點的重疊度、數量、像方誤差、分布等滿足規范要求，即可完成多視角聯合空中三角測量，解算出各影像的外方位元素[2]。在利用軟件進行多視角影像平差時，為了提高平差的精度及平差效率，可采取以下措施：對于加密區的劃分需考慮地形及航飛因素，并盡可能將地物特征少的區域劃分在加密區的中間；若同一加密區內涉及多個航飛架次的數據，手動增加連接點以增強架次之間的連接性；先轉刺加密區四角上的控制點，在完成一次平差后，再轉刺剩余的控制點。

(3)多視影像密集匹配。選取最優的影像匹配單元，經濾波處理和多視影像密集匹配，獲得高密度實景數字表面模型(Digital Surface Model，DSM)數據。在處理過程中，由于部分影像缺少足夠的同名點或被遮擋，生成的模型會有匹配精度不高、拉花的現象，這些問題需要人工編輯修改。在匹配過程中難免還是會出現匹配誤差較大的粗差點，例如大片水域區域、高層建筑物以及陰影長的區域，因此在實際生產中，在密集匹配階段需要做部分人工干預的工作。在使用軟件完成密集匹配的過程中，可通過以下方式降低匹配的錯誤率：通過分析測區的地形，確定測區內的最小高程及最大高程，限制匹配的高程范圍；對易產生錯誤匹配的區域的影像進行人工篩查；在保證重疊度的情況下將部分影像從加密區中剔除。

(4)點云構建。傾斜攝影測量構建的三維模型本質為網格面模型，因此利用超高密度點云來進行網格面的點云構建。具體方法為：第一步，利用物體影像在不同方向上的信息，以非固定的匹配策略采用參考方式對地物影像進行逐像素匹配；第二步，基于多視影像的冗余信息來獲取同名點的精確三維坐標，進而得到高密度點云數據；第三步，基于生成的點云數據經三角網優化和簡化過程，最終生成逼真的三維實景白模模型。

(5)紋理映射。垂直影像和傾斜影像經勻光勻色處理、畸變差改正后，需要提取出對應位置的紋理信息，同時需要將該信息映射到三維白模的三角面片上,此過程稱作紋理貼附，目的是生成逼真并且紋理清晰的三維實景模型[3]。紋理映射的本質是將二維空間點的RGB信息值映射到三維空間物體的表面，進而得到符合人體感官視覺的實景三維模型。在紋理映射過程中，由于同一地物信息會在多張多視影像中顯示，而紋理映射數據源需要目標清晰的影像，在軟件自動處理的過程中，為了提高紋理映射的質量并減少傾斜模型的數據量，需要注意以下兩點：紋理壓縮率設置為75%，可在保證傾斜模型視覺效果的基礎上減少傾斜模型的數據量；開啟軟件的自動色彩過渡功能，可以減弱不同架次間的紋理色差問題。

2 實例分析及精度評價

2.1 實驗數據獲取

作業對象為合肥市800 m×500 m的某社區，采用上海某公司生產的AMC536五鏡頭高分辨率無人機傾斜攝影系統獲取地面影像，該系統以六旋翼無人機作為飛行平臺，有效載荷為2.5 kg，續航時間為40 min。攝影系統由5臺SONY ILCE-7R面陣數碼彩色相機組成，一臺下視相機獲取垂直影像，另外4臺相機獲取傾角為45°的傾斜影像。平臺飛行相對航高約150 m，單張像片7 360×4 912像素，覆蓋面積0.76 km2，單像素地面分辨率為2.73 cm，獲取21條航線，每條約30張像片，航、旁向重疊率均為75%，共636張像片作為數據源，采用Contextcapture軟件，結合野外實做23個像片控制點，經過空中三角測量加密后，構建區域TIN，密集匹配生成該區域的密集點云數據。根據得到的對應各個面元的紋理數據，將其映射到建筑物的幾何框架模型完成紋理貼圖，最終生成約0.40 km2的三維實景模型。

2.2 精度評價

(1)空三精度分析。與傳統攝影測量一樣，傾斜攝影測量數據處理的關鍵步驟還是空中三角測量，后續三維建模的質量取決于空中三角測量的精度。因此，在空中三角測量過程中，精度控制至關重要。其中，中誤差作為衡量觀測精度的一種數學標準，能夠較好地反映出誤差精度，在ContextCapture軟件中也是采用該方法對空三精度進行評價。從實際生產經驗的角度出發，傾斜攝影空三成果的誤差必須控制在1.5倍像素內。本次試驗區共劃分45個加密區，最終空三精度統計結果如表1所示。從統計結果看，試驗區空三加密成果的誤差是優于1.5倍像素的，可以用于后續的三維建模。

表1 空三精度統計表 單位：cm

(2)整體模型精度分析。在進行傾斜三維模型的整體精度評價時，將沒有參與平差的外業實測RTK(Real-time kinematic，實時差分定位)點作為檢查點，并量測獲取對應點在傾斜三維模型上的三維坐標點，求取差值并統計平面精度及高程精度。需要注意的是，在軟件生成三維模型后，利用Acute3DViewer查看器進行坐標量取時，需要選取與實際成果坐標系一致的坐標系系統，并進行多次量測，取平均值，從而確定模型上相應點的坐標值。本次試驗區共外業實測580個檢查點，其中建筑物立面點219個，地面點361個，精度統計情況如表2所示。從統計結果可以分析得出，在控制點布設合理的情況下，傾斜模型的平面中誤差優于2倍的影像分辨率，高程中誤差優于3倍的影像分辨率，且地面點精度高于建筑物立面點精度。

表2 傾斜模型精度統計表 單位：cm

3 結束語

目前，大規模三維實景模型構建的主流選擇是傾斜攝影技術，就是因為它可以創造性地獲取多視角影像。本文剖析了實際生產中基于軟件構建高精度三維模型的關鍵技術及實現流程，總結了提高傾斜模型質量及生產效率的經驗,并以合肥市某項目區為實驗區，對空三成果精度和模型精度進行分析，利用實地測量檢查點坐標數據與模型成果坐標數據進行對比，驗證了傾斜攝影三維模型可以達到的精度。但是,在實際生產過程中，傾斜攝影三維建模效果及精度的優劣對原始采集數據的依賴性大，因此在后期的生產實踐中，需要對傾斜攝影數據采集質量的控制及原始數據的預處理進行進一步的研究，從而提高傾斜攝影三維建模效果及精度的穩定性，實現傾斜攝影三維模型產品的廣泛應用。