實景三維山東建設關鍵技術研究

凌曉春,張金盈，楊金鳳，于倩，劉現印，鄭偉安，朱豐琪

(山東省國土測繪院，山東 濟南 250102)

0 引言

隨著測繪地理信息融入自然資源業務后，要求加快基礎測繪轉型升級，加快構建新型基礎測繪體系，盡快建成實景三維中國，不斷增強測繪地理信息公共服務能力。實景三維能夠真實、立體、時序化反映人類生產生活和生態空間的時空信息，實景三維山東是數字山東建設的三維空間基底，是數字強省建設的基礎支撐，2023年要建成全省高分辨率、高精度地形級實景三維及16設區市和50%的縣(市)城鎮開發邊界范圍內城市級實景三維，2025年建成城鄉統籌、陸海一體、水上水下、地上地下一體的實景三維山東。

國內外對于實景三維建設處于理論探索和實踐研究階段，張帆、王維等人分別研究實景三維的概念、特點和構成[1-2]，肖建華闡述了城市級實景三維的建設內容、建設指標和建設路徑[3]，魏金明、王文敏、范攀峰等人分別介紹了當前主流軟件基于傾斜攝影數據進行實景三維建模的作業流程[4-6]，李鵬鵬、田鴿、黎娟、徐敬海等人從不同角度探索了以實景三維為核心實現與二維基礎地理信息數據、多源三維激光點云數據、地面近景攝影數據、BIM模型數據、土地資源管理數據等多維度空間數據的融合、可視化、屬性映射和應用問題[7-10]，周杰、連蓉、潘九寶、劉增良、陳志華等人分別研究了采用傾斜攝影測量方法進行城市地區實景三維模型構建時的影像匹配、建模流程、模型修復和精細化處理等關鍵技術[11-15]，陳思、孫松梅、黃文誠、郭如寶、席敏哲、陳良超等人更進一步的研究了實景三維模型單體化建模的技術方法，介紹了物理單體化和邏輯單體化兩種技術路線，實現了單體模型與屬性信息的關聯[16-21]，張號、劉增良等人從實景三維成果的位置精度、模型紋理、模型結構、模型完整性等方面設計了質量檢查元素和技術指標，并對實際案例進行了成果評價[22-23]。以上研究主要集中在城市這一量級的實景三維產品的獲取與生產，單體化還是局限于人工手段為主，對于更大范圍的實景三維數據的構建方式、成果管理模式和應用展示效率的研究并不深入。

山東省地處中國東部沿海，面積約15.8萬km2，山東地形中部突起，為魯中南山地丘陵區，東部半島大都是起伏和緩的波狀丘陵區，西部、北部是黃河沖積而成的魯西北平原區，整體地形如圖1所示。本文以山東省全域為研究區域，探索采用DOM+DEM和多類型影像融合建模兩種技術路線生產實景三維山東數據，突破超大體量實景三維數據快速服務發布與高效渲染等關鍵技術，研究了實景三維數據物理單體化和邏輯單體化兩種批量自動單體化和屬性關聯融合的技術手段，融入實時視頻和傳感器等各類物聯感知信息，實現“二三維、動靜態、地上下、室內外、水上下、陸海島”數據的一體化融合，提升實景三維山東成果的可用性。

圖1 山東省地形概略圖及局部實景三維模型

1 實景三維構建技術路線

實景三維包括地形級實景三維、城市級實景三維和部件級實景三維，根據區域不同、精細程度要求不同，選擇不同的建設方式。

(1)基于常規航攝與數字高程模型疊加的實景三維構建。利用航空攝影平臺搭載常規數字航攝儀獲取大重疊度航空影像，完成對原始航空影像及其POS數據的預處理與質量檢查工作。預處理后的航空影像及對應POS數據，經同名點匹配、空中三角解算、點云密集匹配、點云濾波及去噪，生成數字表面模型；利用數字表面模型構TIN網，經紋理映射及模型修補，生成實景三維模型，可根據需求生產DSM/DEM、TDOM/DOM，制作元數據，并完成數據質量評價。數據處理技術流程如圖2所示。

圖2 大重疊度常規航攝數據處理技術流程圖

(2)基于傾斜攝影實景三維構建。 利用航空攝影平臺搭載傾斜數字航攝儀獲取傾斜影像，完成對原始航空影像及POS數據的預處理與質量檢查工作。預處理后的傾斜影像，經同名點匹配、空中三角解算、點云密集匹配、點云濾波及去噪、三角網構建、紋理映射及模型修補，生成實景三維模型，自動生成DSM、TDOM，制作元數據，并完成數據質量評價。數據處理流程如圖3所示。

圖3 傾斜航空攝影三維建模數據處理流程圖

(3)基于傾斜攝影三維模型精細化及單體化。 利用傾斜攝影生產的三維模型，在此基礎上對場景進行精細化處理，對傾斜攝影場景數據中的地形、交通、水系、植被等按照數據層級及精細度進行精細化修整，對地物進行單體化重構，重新生成實景三維模型和單體化模型并完成數據質量評價。

(4)模型構建效果分析。 選擇濟南、滕州、壽光和高密分別采用以上三種方式進行實景三維模型構建，數據獲取與處理情況如表1—表3所示，實景三維效果如圖4—圖6所示。

表1 影像獲取與處理情況

數據處理后各測區連接點對最近野外控制點平面位置與高程中誤差統計如表2所示，最終模型成果檢測精度統計如表3所示。

表2 連接點對最近野外控制點平面位置與高程中誤差

表3 三維模型平面與高程精度中誤差

圖4 地形級實景三維構建效果對比(a—濟南0.2m常規航攝；b—滕州0.2m傾斜航攝；c—壽光0.15m傾斜航攝)

圖5 低矮房屋實景三維模型構建效果對比(a—濟南0.2m常規航攝；b—滕州0.2m傾斜航攝；c—壽光0.15m傾斜航攝)

圖6 城市地區建筑物實景三維構建效果對比(a—濟南0.2m常規航攝；b—滕州0.2m傾斜航攝；c—壽光0.15m傾斜航攝)

由圖4可知，在城市外圍區域采用兩種技術路線制作的地形級實景三維效果基本相同，均能較好的反映出地形地貌的細節特征。

由圖5可知,在城市外圍區域利用0.2m影像采用常規航攝與數字高程模型疊加方式在基于傾斜攝影方式制作的低矮房屋實景三維模型的立體效果較差，無法正確反應建筑的高度與形狀，存在較多側面紋理缺失和拉花現象；但利用0.15m影像采用基于傾斜攝影方式制作的低矮房屋實景三維，能夠較好的恢復模型立體效果，放大后僅存在少量的紋理缺失和拉花現象。

由圖6可知,在城市地區利用0.2m影像采用常規航攝與數字高程模型疊加方式和基于傾斜攝影方式制作的低矮房屋實景三維模型，均能較好的恢復模型立體效果，但放大后存在側面紋理缺失、拉花現象明顯等問題；利用0.15m影像采用基于傾斜攝影方式制作的較高建筑實景三維模型，能夠較好的恢復模型立體效果，放大后也無明顯的紋理缺失和拉花現象。

2 實景三維山東建設關鍵技術

通過試驗驗證，實景三維山東建設時，總體上利用0.2m常規航攝影像采用常規航攝與數字高程模型疊加方式進行實景三維構建。同時，融合各市城鎮空間范圍內更高分辨率傾斜影像制作的實景三維數據，共同構成覆蓋全省域的實景三維山東數據庫。并在以下方面進行關鍵技術探索，實現超大范圍、超大體量實景三維數據的高效管理、展示與應用。

2.1 多源數據聯合建模技術

主要包括傾斜影像、機載激光點云、地面激光點云、街景影像等空地多源數據融合建模。其中：機載傾斜攝影數據與機載Lidar點云融合，利用空三加密后的傾斜影像數據與編輯分類后的點云進行坐標信息匹配和融合平差，確保兩者精度一致性，從而獲取建筑物、地形、植被、水系等地理實體的三維模型[24]；傾斜攝影與地面近景攝影制作的三維模型融合，利用尺度不變特征變換SIFT、分層K-means算法和特征匹配、核線幾何約束關系匹配，解決空地傾斜影像變形大、匹配困難問題，利用計算機視覺領域的Structure From Motion技術(SFM)與攝影測量空三加密技術，解決傾斜影像與地面物體之間的嚴格幾何定位問題，從而實現兩者精準融合；空地多源點云融合建模，利用基于點云并顧及影像信息的三維TIN精細幾何模型構建技術，采用“先分塊后融合”方式，完成大區域機載密集點云和地面激光點云自動構建子網格真三維TIN，再融合恢復原始實體的表面形狀，獲取真實的三維表面模型，最后通過定位、角度、面積優選等篩選方式自動疊加紋理，構建實景三維模型。

2.2 模型輕量化技術

輕量化技術是指在實景三維數據發布過程中，保證數據顯示效果的基礎上，對數據進行多細節層次構建、幾何結構概化等處理的過程，達到減少數據體量的目的。實景三維數據的輕量化處理方法包括：一是通過文件編碼和組織方式上對三維模型進行數據壓縮；二是在保證原始模型特征的前提下，采用幾何元素刪除法和頂點聚類法等方法盡可能減少頂點及三角形數據，對原始模型保留完整的輪廓的同時減掉多余的面，或是對原模型保留完整的輪廓重構新模型進行減面處理，從而實現對網格模型的簡化處理。三是利用實景三維數據構建輕量化點云模型，通過場景可視化渲染實現紋理疊加，基于四叉樹與局部自適應KD樹混合的數據組織與管理方法，解決點云數據與實景三維數據協同調度問題。

2.3 分布式存儲與渲染技術

為了更好地解決用戶對空間數據即時更新、即時發布、高效瀏覽的要求，通過采用大數據分布式技術，有效地整合了分布式存儲、矢量金字塔、分布式渲染、自動緩存等一套高新技術，打造出高性能分布式地圖渲染技術方案[25]。分布式存儲技術可有效解決傳統關系型數據庫在超大規模數據管理方面的局限性，具有模塊化的設計，支持水平擴展和自動表分片，以及不同區域服務器之間的自動故障轉移。矢量金字塔技術是通過對矢量數據進行多尺度分割，獲得一系列以金字塔形狀排列的數據精度逐步降低的數據集合，金字塔底部是矢量數據原始層級，而頂部是矢量數據的低精度近似表達，解決海量矢量數據在小比例尺秒級顯示的難題。分布式渲染技術支持免切片直接發布海量數據服務，實現在服務端將請求的矢量瓦片的渲染任務分解，交由多個進程同步執行或將分塊渲染任務發送給集群子節點分別執行。自動緩存技術是通過對用戶瀏覽的數據進行無感自動緩存的方式，當再次瀏覽該區域的數據時，服務端無需再次渲染數據，直接顯示緩存結果，進一步提升大規模高并發下的客戶端地圖訪問效率。通過以上技術，可實現億級數據在Web端具有良好的瀏覽體驗，刷新響應時間達到秒級。

2.4 物聯感知數據融合

物聯感知數據與實景三維數據的融合，是指將視頻實時信號、大氣監測等各類傳感器與實景三維場景結合起來，按照物聯感知設備的實際位置和覆蓋范圍形成的巨大網絡。物聯感知設備屬于感知層，數據傳輸網絡屬于網絡層，實景三維場景屬于應用層，為所有的物聯感知設備提供統一的空間平臺，實現直觀、快速的對五連對象的定位、追蹤、查詢和控制。物聯感知數據與實景三維的融合即為流數據處理過程，包括：流數據接入、流數據分析處理、流數據存儲、流數據輸出和流數據可視化等環節。流數據接入要求針對各類物聯感知數據提供不同數據格式的解析能力和多種傳輸協議的處理能力，同時可以將解析和傳輸進行組裝實現可變換的接收器；流數據分析處理是指對數據進行屬性過濾、空間過濾，設計變換器函數進行流數據日常管理；流數據存儲是指依托分布式流數據庫，實現對流數據高效實時搜索、歷史存檔數據軌跡回放和時間軸播放等；流數據輸出是指在應用端動態跟蹤相關目標，通過輸出連接器以消息方式或WebSocket方式將流數據輸出；流數據可視化是指將流數據輸出接入到應用端實現實時動態顯示，用戶可以直觀的查看任意時刻某一物聯感知數據的運行位置狀態。

2.5 批量自動單體化

單體化是指從實景三維數據中的特定地物(如建筑、道路等)根據需求分割為獨立的對象，加載屬性信息后進行查詢分析，包括物理單體化、邏輯單體化(標簽單體化)兩種方式。物理單體化是對實景三維模型進行物理切割，獲得獨立的實體三維模型，其屬性查詢有兩種方式：一是在切割過程中將實景三維模型存儲為支持可擴展的語義結構模型格式(3DML、M3D)，可對各個幾何面進行單獨選擇，賦予屋檐高度、房頂方向、房頂面積等屬性信息，實現對切割后的幾何體的各個面的單獨選擇、查詢、修改等；二是通過地理實體編碼與屬性數據進行關聯，實現屬性查詢。邏輯單體化(標簽單體化)是通過點云或已有二維矢量面等矢量數據構建一個與實景三維模型外圍輪廓一致的封閉的透明矢量體附著到實景三維數據上，通過設置屬性項、疊加紋理等方式達到單體查詢顯示效果。邏輯單體模型分為三個等級：只表達外圍輪廓結構的為簡單結構語義模型，表達出房屋頂部結構的為標準結構語義模型，表達出房屋側面細部結構的為精細結構語義模型。

3 結語

通過探索實景三維數據生產路線與應用需求，建成實景三維山東，具備以下特點：

(1)在農業和生態空間適宜采用常規航攝和數字高程模型疊加制作地形級實景三維，與采用傾斜攝影方式制作的實景三維效果差異不大。在城鎮開發邊界范圍內更適合采用傾斜攝影方式構建城市級實景三維，可以更精細的表達建筑的側面紋理。實景三維山東建設過程中，在農業和生態空間采用常規航攝和數字高程模型疊加構建實景三維的方式，在城鎮空間更多的是融合各市基于傾斜攝影方式構建的實景三維模型。

(2)實景三維山東建設過程中需要統籌省級0.5m、0.2m影像疊加1m格網間距DEM的實景三維模型、實現優于0.05m傾斜攝影模型、MESH模型、機載三維點云、地面近景照片、水下地形、地下空間等多類型、多尺度、多來源數據的融合，形成地上地下、水上水下、陸地海洋一體化立體覆蓋。

(3)為更好的開展實景三維山東建設和持續更新，需充分結合“國家新型基礎測繪體系建設山東試點”，建立省市縣協同生產的組織管理體系，制定省級與市、縣級按區域協同更新工作方案，明確省、市、縣各級工作內容和工作邊界；建立基于行業數據統籌共享的整合更新、互聯網眾源測繪數據獲取與處理、基于變化快速發現的動態更新等數據更新模式。

(4)在自然資源系統內部，實景三維山東將作為自然資源三維立體時空數據庫自然資源“一張圖”的時空基底，服務國土空間規劃、自然資源確權登記、耕地保護等業務，高質量賦能自然資源管理；在行業社會層面，實景三維山東將為城市精細化管理、碳匯監測體系構建，以及黃河流域生態保護和高質量發展等重大戰略提供數據支撐。