基于傾斜攝影測量的房地一體調查

楊賢輝

（清遠市測繪地理信息中心,廣東 清遠 511500）

0.引言

傾斜攝影測量技術已經歷經了十幾年的發展，作為一項新穎且發展較為迅速的航空攝影技術，其數據獲取與后期處理都取得了長足的進步。傾斜攝影測量技術的主要流程就是在飛行平臺上搭載多鏡頭相機采集地面影像數據，結合慣導、GNSS等技術實現航攝儀數據的精準定位。通過地面布設的像控點，最終獲取地面點真實的位置數據與影像數據，經數據解算生成反映真實環境的實景三維模型數據。近年來，隨著傾斜攝影測量技術的不斷發展與成熟，越來越多的無人機搭載小型傾斜相機實現了低空傾斜攝影數據的采集，這也是對大型航攝儀的有力補充［1］。相比于大型航攝儀，無人機搭載小型傾斜相機可大大降低生產成本，同時也對傾斜攝影測量的應用范圍進行了拓展。該方法已經在規劃竣工與城市三維建模等方面得到了應用。

房地一體調查是對地上房屋及附屬設置、集體建設用地、農村宅基地進行地籍測量與權屬調查的工作。對于保護用地合法權益有重要意義，并且也是加快土地改革、維護正常交易的重要基礎性工作。傳統的房地一體調查工作是使用測繪儀器在權屬情況調查結束后進行界址點測量，結合草圖將外業采集數據通過內業繪制成圖。利用傳統方式進行房地一體測量耗時耗力，效率低且成本高，并且難以滿足經濟社會發展過程中對于地籍現勢性的要求，以及針對農村地籍與房屋調查工作中的外業指界困難、工期要求緊、工作量大等問題。本文將無人機傾斜攝影測量技術引入房地一體測繪中，無人機傾斜攝影測量技術以三維數據為支撐，可有效識別地面地物，提高地籍數據生產效率。利用無人機進行傾斜攝影測量，以其較低的飛行高度以及高精度的像控點作為輔助，使得無人機傾斜攝影測量技術的成果精度滿足地籍圖精度要求成為可能。

1.傾斜攝影測量

低空航空攝影測量的最重要的突破性進展就是傾斜攝影測量技術，傾斜攝影測量技術是一種通過多鏡頭相機從不同角度獲取地面實體三維坐標的數據采集方式。該技術不僅可以獲取傳統正射影像數據，還可以根據多視角影像數據生成地面真實三維模型數據，從而有利于更加直觀地瀏覽與觀察。傾斜攝影測量技術的快速發展，使得其與RS、GNSS技術一樣，在測繪行業有了廣泛地應用，在某些方面逐漸替代傳統測繪行業中費時費力的數據生產方式。

傾斜攝影測量的主要特點有以下幾個方面：

（1）傾斜攝影測量技術生產得到的模型數據量比人工建模數據量小，應用場景更多，易于發布；

（2）多維化進行數據展示，通過航片與傾斜模型數據實現了“非現場”的直觀分析與測量；

（3）相比于人工建模，傾斜攝影測量建模的工作量更少；

（4）傾斜攝影測量數據采集環境要求低，受天氣影響較小，采集數據速度快，減輕勞動力成本。

2.傾斜攝影測量實現房地一體調查的技術流程

2.1 影像數據采集

為保證傾斜攝影的側視鏡頭影像覆蓋測區邊界，在航線布設時航向、旁向覆蓋均超出航攝分區邊界至少一個相對航高的距離。依據項目要求和航空攝影規范的相關規定，合理設置航攝技術參數，嚴格按照領航數據實施航攝。大疆精靈4 RTK具有A pp航線規劃、相機微秒級同步、RTK導航定位能功能。其不僅配備了千尋公司自主集成的網絡RTK模塊，還配有高性能成像系統，定位精度可達厘米級，能夠滿足傾斜攝影測量硬件設施要求。

在高精度RTK輔助下，無人機數據采集系統可在低空環境中，通過高重疊率的數據采集方式對地面影像數據進行采集[2]，無人機數據采集航線規劃涉及的參數有重疊率、相機傾角、航速、航高、地面分辨率等。

2.2 像控點布設

傾斜攝影測量中空中三角測量的基礎是像控點布設，像控點布設的密度與像控點本身的精度將會直接影響數據生產成果的精度。傾斜攝影測量中像控點布設應滿足以下基本要求：

（1）選擇與周圍地形存在高差，且在相片上清晰可辨的固定地物，如，房屋頂、小區圍墻，女兒墻等，房屋應盡量選擇平頂房屋，避免尖頂房屋；避免非固定地物，如，道路護欄、活動房等；不得選取無棱角的圓形或弧形地物，不得選取相片上看起來是鈍角的特征點；

（2）像控點間距不超過500m，在建筑物密集區域應加密像控點；

（3）像控點在測區應均勻分布，相鄰像控點組成近似等邊三角形，適當超出測區邊界。對于空三解算，測區的最邊緣位置是其精度最弱點，所以對測區邊角，應提高像控點密度，保證空三解算精度。

2.3 空中三角測量

空中三角測量主要包括兩個步驟：（1）計算影像外方位元素，通過將外業采集的數據，包括POS數據、像控點成果、影像數據進行建模得到；（2）通過計算機解算生成高密度三維點云信息，通過對影像數據進行密集匹配得到。多視影像密集匹配的過程幾乎不需要人工操作，通過同名特征點信息進行自動匹配［3，4］。

2.4 三維模型建立

三維建模主要包括兩個部分：（1）通過高密度的點云生成不規則三角網；（2）將采集的紋理信息映射至不規則三角網中，最終生成具有三維位置信息與紋理信息的傾斜模型數據。其中模型數據包含了三種信息，分別是真實影像紋理、不規則三角網、高密度點云。利用模型數據進行內業矢量數據提取，大大提高了數據采集效率，并且有效減少了外業工作量。三維模型生產技術流程（如圖1所示）：

圖1 三維模型生產技術流程

2.5 內業矢量數據提取

通過無人機采集、計算機數據處理得到三維模型數據，可將其作為矢量采集數據源進行內業數據提取。將模型數據導入生產平臺后，提取獲取地物、地貌的真實位置信息，并且根據真實場景得到地物、地貌的屬性信息。內業數據提取與編輯完成后，需結合傳統野外測量作業方式，對模型數據遮擋嚴重導致內業無法提取、屬性信息無法判讀的情況進行補測、調繪等。

3.實驗與結果分析

3.1 實驗概況

本文以廣東省清遠市清城區房地一體調查項目為背景，通過對無人機在項目中應用的可行性與成果數據精度進行驗證。項目測區位于一農村地區，測區總面積約為0．14km2。測區范圍內建筑物結構、材料、風格不盡相同，建筑密度程度也各不一樣。

項目使用大疆精靈4 RTK進行數據采集，同時搭載5鏡頭，分別采集4個傾斜視角影像與1個垂直視角影像。將旁向重疊度設置為60%，航向重疊度設置為70%，相對航高設置為80m。在測區范圍內均勻布設30個像控點，本次數據采集中，共采集3750張照片，每個鏡頭采集750張。

3.2 數據處理

外業采集獲取影像數據后，通過匹配多視角影像生成密集點云，基于密集點云構建三角網。將影像紋理通過三角網的空間信息進行映射，從而最終得到具有紋理信息的真實場景三維模型，本項目生產得到的實景三維模型數據（如圖2所示）：

圖2 傾斜模型數據

以三維模型數據為源數據，進行矢量數據采集完成地籍圖的制作。矢量采集的原則是從整體到局部，從模糊到清晰，對無法準確提取的地籍要素應進行外業補測。各類地籍要素在數據提取時賦予相應的要素代碼及屬性信息，矢量采集保證數據精度，并且保證識別地物的種類。根據現場實地地物的特性，點狀要素采集其定位點，定位點應準確描述其幾何定位，有向點應確定其方位角；線狀要素采集其定位線，定位線根據軌跡描繪，走向明確；面狀要素封閉構面。建筑物采集時，通過剖面不斷地調整高程確定建構筑物的有效長邊，并且利用線相交將相鄰長邊進行連接，得到相應建筑物角點信息。

考慮到三維模型中無法將實際地物的全部信息完全反映，在矢量化過程中存在部分區域因遮擋造成的缺失，或者部分地籍要素屬性不明確，需進行實地外業補測與調繪。補測與調繪前對通過三維模型采集的矢量數據進行檢查，檢查數據的表達是否合理，有無缺漏；調繪過程中用合適的符號標注清楚各類需要調繪要素的具體要求。數據編輯應保證不失真、主次有別、層次分明。地籍要素添加屬性信息主要包括資料收集和現場調繪兩部分，兩種方法相互結合使用，最終完成地籍圖的采集與制作。采集得到的成果數據（如圖3所示）：

圖3 成果數據

3.3 精度評定

對地籍圖質量進行評價，其中一項重要指標就是地籍圖的要素采集精度，本文選擇30個界址點對地籍圖的精度進行評價。通過外業采集檢查點坐標與內業采集同名點坐標進行誤差統計。其中外業采集點坐標方式為RTK，故本文采用的精度統計指標為同精度中誤差如式（1）所示：

式（1）中，n為檢驗點個數；ΔS為檢測點與同名界址點較差。

對于界址點精度的要求，《地籍調查規程》（TD T1001－2012）中有明確的規定。其中一級界址點限差為±0.10m，中誤差為±0.05m；二級界址點限差為±0.20m，中誤差為±0.10m[5]；通過式（1）計算得到檢查界址點的中誤差為±3.6cm，滿足規范中對一級界址點的精度要求。點位誤差統計表（如表1所示），界址點檢驗平面誤差（如圖4所示）。得知最小平面誤差為1．4cm，最大平面誤差為14cm，平面誤差都在一定范圍內波動，表明模型的精度不是特別穩定，但都是在誤差要求范圍內。

圖4 平面點位誤差分布

表1 點位誤差統計表 單位：m

4.結束語

本文以實際項目為依托，探索了將無人機傾斜攝影測量技術應用到房地一體測繪中，并對成果數據精度進行檢驗，通過外業采集點坐標計算得出界址點點位中誤差為±3.6cm。點位誤差在一定范圍內波動，雖然采集精度滿足《地籍調查規程》（TD T1001－2012）中對界址點的精度要求，但是同樣也表明了傾斜模型的穩定性有待進一步提高。本項目的成功實踐，進一步發展與驗證了利用傾斜模型進行房地一體測繪的可行性，是對傳統房地一體測繪方式的突破。相比于傳統房地一體測繪方式，利用傾斜模型進行房地一體測繪可以減少外業工作量，提高生產效率，同樣也大大降低了生產成本，值得在房地一體測繪中進一步推廣與應用。此外，利用傾斜模型進行數據采集時，基本方式都是人工內業進行采集，未來可進一步研究智能化數據采集軟件，提高數據采集效率。并且大數據量的傾斜模型數據對于電腦配置要求較高，大規模數據生產時需要的硬件成本較高，未來可進一步降低電腦配置要求，減少硬件成本。