無人機傾斜攝影測量技術在房地一體項目中的應用

張森桂，胡 藝，羅自明

(湖北省地質局第二地質大隊，湖北 恩施 445000)

1 無人機傾斜攝影測量技術概述

1.1 無人機傾斜攝影技術

傾斜攝影是相機與地面呈一定的角度對地面進行的影像數據獲取。為了提高影像數據獲取效率和減少遮擋產生的視角盲區，通常會將多個相機集成在一起掛載在無人機上進行作業。常見的傾斜攝影相機有2鏡頭和5鏡頭，市面上主要以5鏡頭居多，由1個下視相機和4個側視相機組成，通常側視相機與下視相機呈45°夾角。由相機焦距、航高、像元大小和影像地面分辨率四者之間的關系可知，像元大小相同的前提下，要想獲得影像的地面分辨率相同，需要相機焦距和航高相同。實際作業過程中，相對航高是以下視相機參數為標準進行計算，由于側視與下視存在一定的夾角，所以側視相機中心點到地面的距離要比下視相機的大。為了能夠保證獲取影像分辨率盡可能相同，需要將側視相機的焦距進行調整。以夾角為45°為例，假設下視相機距離地面的航高為100 m，焦距為35 mm，則側視相機焦距為50 mm，這樣才能獲取分辨率一致的影像成果。

1.2 在房地一體中的應用流程

采用無人機進行傾斜攝影測量，生產實景三維模型用于地籍圖測繪，主要包括航飛前的測區勘察和資料收集、空域申請、航線規劃和影像數據獲取、控制測量、內業數據解算和地籍圖測繪，生產流程如圖1所示。

圖1 基于傾斜攝影生產地籍圖作業流程Fig.1 Cadastral map production process based on oblique photography

1.3 傾斜攝影存在的問題

高冗余影像數據。由于搭載的是5鏡頭，這樣獲取的數據理論上是垂直攝影的5倍，又因為傾斜攝影主要用于三維模型生產，為了模型較完整，遮擋區域少，作業時航向、旁向重疊度均為85%甚至更高，這樣就使得影像存在大量的冗余，使得空三解算需要耗費更長的時間，對電腦設備要求更高。在不影響建模效果的前提下，剔除任務區邊緣無效影像可以提升空三解算速度和精度，有利于數據更好地進行準確解算。

POS與影像不對應。垂直攝影中，POS數據和影像數據是一對一的關系，而在傾斜攝影測量中，POS和影像通常是一對五的關系，即1個POS對應5張影像。雖然5個相機安裝位置相差不大，但是對于高精度數據解算來說，能夠獲得每個相機的精確位置坐標，這樣更有利于對數據進行解算。通過分析相機安裝位置之間的關系，以下視鏡頭為標準，采用matlab軟件開發的POS解算軟件，將側視鏡頭的POS數據進行準確解算。

影像畸變嚴重。影像分辨率不一致的主要原因是由于側視鏡頭近地點和遠地點與下視鏡頭之間夾角不一致，這使得影像畸變更加嚴重。在數據解算中無法避免，但可以通過優化相機參數進行數據質量的提升，即通過少量影像進行解算，得到更加精確的相機參數，利用得到的相機參數解算更多的影像數據。

2 實例分析

2.1 測區勘察和資料收集

對任務區進行勘察，收集任務區已有資料可知，任務區約有農房100多戶，都是1層房屋，范圍內高差20 m左右。有2018年的0.2 m分辨率的正射影像，坐標為2 000國家大地坐標系，按照3度分帶進行投影，可作為調繪的底圖使用。

2.2 空域申請

勘察完成后，按照無人機作業要求，對測區航飛進行申請。申請表中寫明了航攝時間、航攝范圍及航攝高度等信息，按照流程進行申請，得到了批準。

2.3 無人機選擇及航線規劃

由于測區高差約20 m，采用四旋翼無人機搭載5鏡頭傾斜相機即可完成影像數據的采集。航飛高度80 m，航向、旁向重疊度均設置為85%，地面影像分辨率0.013 m，具體規劃的航線示意圖如圖2。

圖2 航線規劃圖Fig.2 Route plan

2.4 控制點測量

為了提高成果精度，點位采取噴涂方式進行。采用紅色油漆，間隔200 m左右，均勻地在地面上噴涂大小為80 cm的對三角形，點位采集在2個三角形對接的地方。要求采集的點位均為固定解，且每個點位至少采集3次，每次采集的點位較差均小于1 cm。共采集控制點45個，檢測點23個，實地采集控制點的照片如圖3所示。

圖3 控制點實地點位圖Fig.3 Control point field map

2.5 影像數據獲取

在確保安全的情況下，按照空域批準文件要求，進行無人機的起飛與影像數據的獲取。正式作業前，需對電池安裝、螺旋槳安裝等進行檢查，在地面進行試拍，確保內存卡可以正常寫入數據，POS記錄裝置正常運行。在完成航飛前檢查后，通過地面站和遙控器控制無人機起飛，按照規劃好的航線完成任務區影像數據的獲取，共獲得8 545張有效影像。

2.6 數據預處理

冗余影像剔除。結合飛機飛行方向、航線與相機安裝之間的關系，在不影響模型成果的前提下，手動刪除無效影像1 580張，剩余6 965張影像用于空三解算和模型生產。

POS與影像不對應改正。以下視相機獲得的POS為標準，利用matlab軟件開發的POS解算工具，對4個側視鏡頭的POS進行解算，使得POS和影像一一對應。

影像畸變處理。5個相機在出廠時已經進行了檢校，在作業時，并未對相機再次進行檢校?？紤]到側視相機獲取的影像畸變大，對成果精度有一定的影響，為了提升成果精度，提高空三通過率，隨機選取連續的300張影像(5×60)進行空三解算，在完成相對定向后，得到了精度較高的相機參數，利用高精度相機參數來去除影像產生的畸變。

2.7 空中三角測量解算

空三解算在內業數據處理中是最重要的一個環節，空三的結果直接決定后期模型的精度。作業時，利用預處理后的成果，進行空中三角測量解算。解算時，采用Bentley 公司的Context Capture Center軟件進行，主機配置內存為128 G，輔機電腦配置為64 G，利用集群技術進行空三解算，平差環節由主機獨立完成。在數據解算結束后，通過人機交互的方式查看空三成果的質量，通過查看，空三成果符合實際情況，空三報告中加密點中誤差為0.011 m，成果精度符合規范要求。

導入控制點，采用人機交互的方式對控制點進行轉刺。對測區邊緣和中心的控制點進行轉刺，進行平差，再對剩余的點位進行轉刺并平差，對精度不符合要求的點進行微調，直到所有控制點精度均符合規范要求。

2.8 實景三維模型生產

實景三維模型生產主要涉及瓦片大小、輸出坐標系設置和輸出格式等。本次集群電腦中，內存配置最低的為64 G，因此在瓦片設置時，設置其大小為200 m，所需內存約30 G，未超過內存的1/2，這樣可以盡可能在減少瓦片失敗的同時提升建模效率。為了盡可能保留建構筑物的棱角結構，在輸出模型結構優化時，設置為0 m，這樣輸出的模型其棱角保留較為完整。模型輸出坐標系和控制點坐標系設置一樣，確保輸出成果可用。設置模型格式為OSGB，這種格式存在多層級金字塔，主要用來進行模型成果查看和地籍圖測繪，部分輸出的模型成果如圖4所示。

在模型輸出后，設置OSGB模型的索引文件，利用Smart3D Capture Viewer打開模型，對模型成果進行查看，主要檢查模型有沒有分層，模型有沒有嚴重拉花導致無法進行地籍圖測繪的情況。

在生產完模型后，再次設置參數，選擇真正射影像進行輸出。格式選擇tif，分辨率設置0.05 m，由于是基于模型輸出的真正射影像，所以很快就完成了真正射成果的輸出，部分成果如圖5所示。

圖5 部分數字真正射影像成果Fig.5 Result of some real projection of numbers

2.9 地籍圖采集入庫

利用北京清華三維EPS軟件進行地籍圖采集及入庫。進入軟件，在三維測圖模塊下點擊“OSGB數據轉換”，加載對應的模型成果和xml文件，進行轉換。轉換完成后，選擇定制版的房地一體項目對應的數據庫，將模型和真正射影像加載到軟件中，進行房屋及其宗地的測繪。為了提高采集效率，在采集規則的矩形房屋時，采用軟件中自帶的“五點房”命令，這樣不但采集效率高，且采集的房屋夾角為直角，符合實際情況。針對不同房屋，采用不同方式進行采集，并在采集過程中完成相對應的屬性填充。采集完成后，利用軟件中質檢模塊對采集的成果進行質檢，根據質檢情況，修改質檢中的錯誤，直到通過軟件的質檢，采集的部分地籍圖成果如圖6所示。

圖6 部分地籍圖成果Fig.6 Result some cadastral map

2.10 精度評定

采用高精度中誤差檢測方法，對23個檢測點進行精度檢測，檢測統計結果見表1。

表1 檢測點檢測精度統計表 cmTab.1 Statistical table of detection accuracy of detection points cm

點號較差DX較差DY較差DSJC132.63.64.4 JC142.74.14.9 JC152.93.14.2 JC163.53.14.7 JC173.82.24.4 JC184.52.65.2 JC194.13.55.4 JC205.54.37.0 JC213.32.64.2 JC224.83.86.1 JC234.93.3 5.9

通過上表可以看出，23個檢測點中，X方向和Y方向最大的殘差分別為±5.5 cm和±4.9 cm，XY方向最大殘差為±7.0 cm，23個點的中誤差為±2.3 cm，均未超過地籍規范要求，表明本次成果精度良好，成果可用。

3 結語

對采集的檢測點進行精度檢測，結果表明：采用本方法生產的地籍圖，檢測點平面位置中誤差為±0.023 m，成果精度可以滿足地籍規范要求，可以為農村房地一體項目的開展提供參考。