無人機傾斜攝影測量技術在道路工程測量中的應用研究

石 磊

(上海新地海洋工程技術有限公司，上海 200083)

2021年國家發布了十四五規劃及2035年遠景目標綱要，將數字化建設作為推動經濟社會發展重要的戰略手段。由于傳統人工測繪生產方式產生的成果形式相對單一，難以滿足數字化應用的廣泛需求，為迎接數字時代，提高測繪產品內在價值，采用無人機傾斜攝影測量方式可以獲取更多類型的測繪成果，在數字化成果應用方面具有較好的前景。無人機傾斜攝影測量相對傳統人工測量，外業采集效率高、作業成本低、作業靈活等優點，以某道路工程測量項目為例，采用無人機傾斜攝影測量技術對道路地形地貌進行修測，同時采集縱、橫斷面高程數據，根據人工測量成果與無人機傾斜測量成果較差計算無人機傾斜攝影測量成果精度，旨在為類似項目的實施提供參考數據。

1 無人機傾斜攝影測量技術

無人機傾斜攝影測量技術即通過在同一飛行平臺上搭載五鏡頭相機或單鏡頭相機，同時從下視、前視、后視、左視、右視5個不同方向采集影像，結合影像照片POS數據，通過高效的數據采集及專業的數據處理軟件生成傾斜三維模型。傾斜三維模型能讓用戶從多個角度觀察，更加真實再現地物的實景，彌補了傳統正射影像及DLG線劃圖在三維空間屬性的不足；通過配套軟件的應用，可以直接基于成果影像進行高度、長度、面積、角度的量測，實時獲取多維度數據。同時輸出DSM、DOM、DEM、DLG等多種成果。

無人機傾斜攝影的飛行高度是航線設計的基礎，航攝高度需要根據任務要求選擇合適的地面分辨率，然后結合傾斜相機的性能，按照下式計算：

H=f×GSD/α

式中，H—航攝高度，m；f—鏡頭焦距，mm；α—像元尺寸，mm；GSD—地面分辨率，m。

無人機傾斜攝影測量技術主要包括數據采集(影像采集、像控點測量)、空中三角測量、多視影像密集點匹配、數字表面模型數據生成、紋理貼合、實景三維建模、三維測圖及外業調繪與補測等步驟。其中，最關鍵步驟是通過空中三角測量解算出像片的外方位元素，在此基礎上，通過多視影像密集匹配算法獲得點云，并紋理貼合生成三維模型。無人機傾斜攝影測量外業采集及內業處理作業流程如圖1所示。

圖1 無人機傾斜攝影測量作業流程

2 工程案例

2.1 工程概況

本項目測區位于上海市浦江鎮魯匯地塊，測區面積0.067Km2，其中包含4條馬路、一個6幢樓的小區，樓高在50～65m高多層建筑。道路綠化覆蓋有密有疏、瀝青路面是上海地區比較典型的路道狀況，基本代表多數道路測量項目概況。參照CHZ 3004—2010《低空數字航空攝影測量外業規范》對測區航線進行合理設計，確保目標攝區完全覆蓋。航高依據周邊建筑高度而定。

2.2 測量方法

傾斜攝影測量：外業采集采用大疆經緯M300RTK搭載睿鉑D2- PSDK五鏡頭，內業處理采用瞰景Smart3D三維建模軟件生成osgb格式的三維模型，DLG線劃圖生產采用南方測繪Cass3D專用三維測圖軟件。

傳統人工測量：采用索佳SET1X全站儀(測距2+2ppm 測角1″)采集道路上具有明顯特征的地形地物點平面及高程，如人行道橫線角點、車行道可變車道線角點、行駛方向指示線角點等。

通過Cass3D采集的特征點三維坐標與全站儀人工采集的相同特征點的三維坐標進行比對，獲取兩者成果較差，求出無人機傾斜攝影測量特征點的片面與高程成果精度，對無人機傾斜測量成果進行評價。睿鉑D2- PSDK五鏡頭技術參數見表1。

2.3 控制測量

平面控制測量采用網絡RTK的方式進行，利用上海CORS系統采集控制點的上海城市平面坐標(x，y)，RTK平面控制點測量流動站的技術要求滿足：①觀測開始前應對儀器進行初始化，并得到固定解，當長時間不能獲得固定解時，斷開通信鏈路，再次進行初始化操作；②每次觀測之間流動站重新初始化；③作業過程中，如出現衛星信號失鎖，重新初始化，并經重合點測量檢測合格后，方能繼續作業；④每次作業開始前，均進行至少1個同等級或高等級已知點的的檢核，平面坐標較差不大于7cm；⑤數據采集器設置控制點的單次觀測的平面收斂精度應≤±2cm；⑥RTK平面控制點測量流動站觀測時采用三角架對中、整平，每次觀測歷元數不少于20個，采樣間隔2～5s，各次測量的平面坐標較差不大于±4cm。

表1 睿鉑D2- PSDK五鏡頭參數

本項目為無人傾斜攝影測量與傳統人工測量2種作業模式的數據精度比對，故所用控制點、像控點及檢核點均用相同方法施測。傳統人工測量控制點布設4個，無人機傾斜攝影測量像控點間距為150米，共布設4個，像控檢查點6個，與像控點距離由近及遠布設。

2.4 無人機傾斜攝影測量

首先根據測區范圍KML文件現場踏勘，布設像控點、檢查點；根據現場環境規劃航線、航高，設計航高100m，分辨率13.7208mm/pixel，航向和旁向重疊度分別為80%、75%，航線外擴測區1倍的航高即外擴100m，共計采集3345張影像。像控點布設4個，檢查點由近到遠布設6個具體布設如圖2所示。

圖2 像控點布設示意圖及航線規劃圖

2.5 空三計算

無人機外業影像好后，利用SkyScanner導出傾斜相機數據同時寫入位置信息、相機相關參數及姿態矯正等信息生成工程區塊索引、空三任務xml文件，一鍵導入瞰景 Smart 3D進行空三計算。空三計算一般分為2次計算，第1次為姿態輔助平差模式，計算完成后導入自定義坐標系文件prj，然后導入像控點、檢查點進行刺點工作，完成后啟動第2次空三計算，以控制點平差方式計算，控制點水平誤差中位數8.4mm、高程誤差中位數0.7mm，檢查點水平誤差中位數35mm，高程誤差0.3mm，模型相對精度滿足相關要求，空三計算成果見表2—3。

表2 像控點誤差匯總表

表3 檢查點誤差匯總表

2.6 三維建模成果及DLG線化圖生產

瞰景Smart 3D三維重建完成后生成三維傾斜模型OSGB成果如圖3所示，采用Cass3D三維測圖軟件進行DLG線化圖生產任務，提取的道路特征點(如人行道橫線角點、車行道可變車道線角點、行駛方向指示線角點等)，本著均勻分布原則共計提取887個特征點。另安排傳統人工測量方式測量相應點位坐標進行后期成果精度比對。

圖3 傾斜模型成果

2.7 精度分析

2.7.1特征點分析

對三維模型提取的特征點比對人工全站儀測量的相應特征點進行計算分析，經計算平面中誤差3.3cm，高程中誤差1.9cm。其中高程中誤差3cm以內檢查點占72%，5cm以內檢查點占93%。由于篇幅有限，在此就不列出對比詳表了，以下是特征點提取分布圖及誤差分布維度分析如圖4—5所示。

圖4 特征點提取分布及DLG成果圖

圖5 誤差分布維度分析圖

2.7.2道路斷面數據分析

根據模型中提取斷面對比人工全站儀實地測量數據對比，斷面對比抽取2處，其中實測寬度分別為12.10m和14.00m，模型量測值分別為12.11m和14.01m，道路寬度差值、斷面高程差值均1cm左右，滿足相關要求，如圖6所示。圖7模型中道路路沿石上下高差、角點清晰可辨保證了斷面提取的精度。

圖6 道路斷面對比成果圖

圖7 三維模型中道路及路沿石

2.8 工作效率分析

無人機傾斜攝影測量：外業布設像控點及外業飛行2人組用時2h，內業集群建模用時4.5h左右，三維測圖用時1.5h，共計8h左右完成全部作業，提交成果DLG線畫圖、三維模型、點云、正射影像等眾多成果。

傳統人工測量：外業控制點布設及地形測量3人組用時2個工作日15h左右，內業地形圖繪制用時2h，提交DLG線畫圖成果。

無人機傾斜攝影測量工作效率提升近3倍，大面積測繪效率提升更為明顯，且同時成果生成更為豐富，優勢明顯高于傳統測量手段。

3 結語

(1)采用人工測繪手段對無人機傾斜攝影測量大量特征點進行了檢核，成果表明無人機飛行高度在80～100 m、像控點間距在150m以內、地面分辨率在1.5cm以內時，利用無人機傾斜攝影測量進行城市道路測繪可獲取±5cm的平面及高程精度。

(2)無人機傾斜攝影測量誤差除無人機飛控平臺、鏡頭及作業中的航高、重疊率等影響外，在三維測圖進行DLG線劃圖生產時，不同技術人員在數據采編過程中對點、線、面的捕捉經驗不同對生產的線劃圖精度影響較為明顯，隨著無人機傾斜攝影測量相關軟、硬件產品技術水平的提升，技術人員的經驗水平成為DLG成果精度的主導因素。