無人機航測技術下的礦山三維模型構建

顏景順，邱 潔

（1.廣西水利電力勘測設計研究院有限責任公司，廣西 南寧 530023；2.恒企工程技術集團有限公司，廣西 南寧 530023）

0 引言

隨著測繪設備的快速發展，無人機以其靈活性、低成本、高分辨率等特點被廣泛應用于拍攝和制圖領域，并延伸出攝影測量學［1］。攝影測量是測繪學科的一個分支，它通過測量相機拍攝的圖像來確定三維空間中物體的位置、形狀、大小甚至是運動［2］。其中，傳感器由不同角度獲取影像可以快速拼接，從而建立一個更客觀地反映地面的三維實景模型，即傾斜攝影測量。

在礦山測量中，由于地質環境三維信息的獲取需要及時更新，三維信息的獲取難度較大，數字礦山基于全方位的場景感知和模型信息采集等，因此傳統的測量方式已經不能滿足當今數據采集的需要［3］。隨著無人機技術的不斷更新與普及，相關工作人員開始利用無人機傾斜攝影技術及 Pix4Dmapper、Context Capture -Center Master（簡 稱 CC）、Feature-one等有關三維建模的軟件，實現初始傾斜影像數據的整理與處理，實現實景三維模型的構建并進行相應的精度分析，為數字礦山建設提供基礎地理信息的技術支持［4］。傾斜攝影測量提高了構建三維實景模型的效率，促進該技術在測地學、地圖學等行業領域的深入應用，并對項目的實際發展起到較大作用［5］。

本文詳細地闡述如何使用無人機傾斜攝影測量技術與Pix4Dmapper軟件進行礦山三維建模技術實現礦山測量。具體工作包含以下3個方面：一是闡述無人機測量的基本原理，包括圖像匹配、多視影像聯合平差、影像密集匹配、點云構建與DEM生成；二是詳述無人機數據采集與Pix4Dmapper處理流程；三是以銅川煤場為例進行布網并進行攝影測量與建模。

1 無人機傾斜攝影測量三維建模概述

1.1 基本原理

無人機傾斜攝影測量三維建模可實現大規模、高分辨率、紋理信息豐富的實景三維模型的構建。

1.1.1 圖像匹配

圖像匹配即將無人機拍攝的不同的圖像根據同名點進行匹配的過程。同名點即描述同一地物在兩張影像中不同的點，又稱特征點。利用圖像特征匹配算法可以有效檢測出特征點，并將特征點進行一一對應，為影像的拼接提供依據。當前的特征匹配算法較多，包括SIFT算法、Harris角點拼接算法等。本文選用SIFT算法。該算法可以有效識別不同影像中相同的特征點，并根據特征點集的數據對相鄰影像實現角度、大小的調整以保持整幅場景的穩定性。SIFT算法中包括特征角點檢測，將同一角點一一對應（根據歐式距離檢測其相似性），根據姿態進行圖幅調整（如參考目標影像對待匹配影像進行平移變換、縮放變換、剛性變換、透視變換等），通過影像處理器中進行快速拼接。

1.1.2 多視影像聯合平差

多視影像聯合平差又稱為回環檢測。由于第一步“圖像匹配”中所使用的SIFT算法在拼接過程中存在影像扭轉等問題，會使拼接后的影像產生“鬼影”（即同一建筑物對應兩個房頂，或上、下錯位等），因此需要根據空中三角測量中的控制點進行控制點加密，進而對外方位元素的坐標與平差后的估值進行求解，羅列誤差方程。在影像中的體現為根據誤差方程對多張影像進行線性回歸或非線性回歸求解，以實現影像校正。

1.1.3 影像密集匹配

根據第二步“多視影像聯合平差”中加密點與外方位元素的求解，增加第一步“圖像匹配”中關于SIFT算法中的特征點數目，進一步提高影像匹配的精度，克服影像單一匹配的缺點，消除影像中建筑物的錯位與“鬼影”（即通過最小二乘法消除影像匹配“病態解”的問題）。

1.1.4 點云構建與DEM的生成

根據第二步“多視影像聯合平差”中加密后獲得的點集，形成點云數據。該步驟主要是為了在后期形成數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）數據。

形成DEM數據分為兩種方法，即格網模型（grid）與不規則三角網模型（Triangular Irregularly Network，TIN）。與格網數據模型相比，TIN模型在特定分辨率的情況下占用更少的空間和時間，能夠更精確地表示更加復雜的表結構［1］。由于礦山地勢起伏較大，因此選擇TIN模型進行DEM構建。TIN模型中的數據是通過數據的內插與擬合方法來實現模型構建的。內插方法包括局部內插（如分塊內插）與全局內插（如整體內插）。局部內插方法關注于不同小區域之間的差異性與特殊性來構建不同的函數，但是該方法計算量大；全局內插關注以整體數據之間的特點構建模型，該方法雖然運算量小，但是犧牲了自特殊性與自差異性。

綜上所述，要求對點云數據處理為不規則的三角網。需要說明的是，Pix4Dmapper軟件最大的優勢就在于操作簡單、靈活方便、可自動生成DEM模型。

1.1.5 紋理映射

紋理映射即將無人機所拍攝的影像數據變為真實場景的紋理，并將該紋理附著在已經構建后的模型上。紋理映射的優點在于可以使三維模型由單調的點云型模型轉換為實景模型，真實地反映地面特點與地物特征，彰顯地物細節。紋理映射的本質是根據地物的坐標與影像所產生的紋理的坐標進行互映射。即實現“場景—地物—場景”變換。由于無人機拍攝的影像可能因分辨率不高等問題導致模糊不清，因此根據紋理進行了模擬仿真，使其變成一整套相對清晰的紋理。模擬仿真的紋理雖然存在失真與反復調用目標參數的缺點，但是可以使整個三維場景的模型更加具有連續性，滿足用戶的視覺需求。

1.2 無人機航測規劃與Pix4Dmapper建模流程

在無人機航測的過程中，首先確定研究區域。所選區域應結合現場實際情況而定，包括該區域的地質構造與環境是否適合勘測等。接下來根據所選研究區域進行航線規劃。所規劃的航線縱向重疊率高于70%，旁向重疊率高于30%。對無人機所拍攝的數據進行整理，剔除粗差數據，刪除冗余數據等，并在運輸途中保證數據的完整性與連貫性。依據無人機進行空中三角測量的成果和傳感器攝取的影像數據，利用Pix4Dmapper構建三維實景模型，其流程如圖1所示。

圖1 Pix4Dmapper建模流程圖

2 礦山測量的實施案例

2.1 布設像控

按照一定標準布設像控點，才能使內業更好地處理計算，得到更高精度的三維模型。依據低空攝影測量內、外業成圖精度的規定，像控點布設應該遵循以下原則：一是聯測平高點（即將相同區域的平面點與高程點進行聯立）；二是使用無人機航測前，應在復雜地面上制作明顯的標記作為控制點，便于后期進行加密布控；三是為保證精度，航向重疊率高于70%，旁向重疊率高于30%；四是為便于實時檢算，使用精靈4RTK無人機，可以通過RTK進行實時位置檢算。

本次實施案例結合銅川煤場概況加上實地勘察，共布設了10個像控點，使用白灰劃得“十”字絲及數字，通過RTK測得像控點坐標。

2.2 影像采集

本實驗通過精靈 4RTK，搭載 SONY ILCE 6 000 鏡頭采集銅川煤場DEM影像，感應器尺寸23.5 mm，焦距50.883 mm，最大像素數2 500萬，有效像素2 430萬，影像處理器 Bionz X，最高分辨率 6 000×4 000，35 mm等效77.948 4 mm，為滿足礦山地質環境調查需求，在采用無人機進行影像數據采集時，比例尺1∶5 000，攝影比例尺1∶25 000，設計航高100 m，地面分辨率4 cm，航向重疊度70%，旁向重疊度40%。共規劃10條航線。以上參數的設置均來自行業相關標準。

測區內，無人機采用自動航攝，即航線規劃后，無人機傾斜拍攝，使無人機的攝像頭始終面對測量區域的中心，每3 s自動拍攝1次。飛手應處于相對開闊地帶，確保無人機與飛手間不存在信號直線遮擋。對于存在信號遮擋的區域，使用相同參數進行補測，以保證DEM模型可以進行構建。

2.3 數據預處理

數據預處理主要是檢查原始影像的重疊度是否滿足航攝規范要求，影像旋偏角（要求旋偏角小于15°）、俯仰角（要求俯仰角小于3°）等是否滿足攝影測量規范要求。在預處理的檢測中，首先篩選出原始影像質量拍攝精度高的影像，其次檢驗影像是否具備相同比例尺（避免操作時的粗差），以及對具備局部亮度不均的影像通過線性與非線性拉伸等方法進行勻色處理。經過篩選處理后，共選擇41幅影像。以41張影像為目標影像，進行匹配、拼接與處理。

2.4 計算機處理

模型搭建主要采用 Pix4Dmapper軟件，對獲取的銅川煤場的41張影像和10個控制點進行三維模型構建。將相機標定的結果輸入 Pix4Dmapper中，包括外方位姿態與內方位參數等，通過 Pix4Dmapper構建求解矩陣。使用精靈4RTK中的定位數據直接附著在拍攝的影像中進行像方坐標系求解。通過相機坐標、像方坐標、物方坐標之間的相互轉換來實現位置標定與匹配。

具體操作步驟如下：①新建項目，打開Pix4Dmapper軟件，新建項目，輸入項目名稱，創建在合適位置，單擊“下一步”；導入影像，添加圖像，選擇影像文件，單擊“下一步”；編輯坐標系，編輯相機型號參數，單擊“下一步”；選擇3D地圖，單擊“下一步”；選擇輸出坐標系，新建項目完成；此步驟可以實現模型構建預處理（如圖2所示）。②添加像控點坐標，選擇控制點坐標系及分度帶。本實驗項目所選為任意坐標系；單擊“平面編輯器”，依次點擊“控制點”及“控制點所在照片具體位置”。此步驟意在將像點坐標與物點坐標進行匹配來實現坐標糾正。③勾選“初始化處理”，點云及紋理，DSM（地表模型）、正射影像圖及指數，并自行設置參數，單擊“開始”，等待軟件自行處理；經過處理后的影像可與DEM進行匹配，生成三維場景模型（如圖3所示）。④處理完成。成圖效果如圖4所示。

圖2 在致密化之前的正交和相應的稀疏數字表面模型（DSM）

圖3 點云及紋理處理過程

圖4 成圖效果

3 結束語

由于傳統測量不能滿足礦山三維實景構建，因此數字攝影測量逐漸得到應用。無人機航測技術不斷發展，儼然成為一種新型測繪技術，圖像采集的各個方面都可以在視場中進行。

本文在數字攝影測量的基礎上使用精靈4RTK進行數字影像采集，并由RTK提供位置信息，結合控制點坐標進行空中三角測量。最后根據紋理的映射構建出整個礦山的三維實景模型（即DEM模型）。所獲得模型具有以下特點：①通過無人機獲取的影像，提取影像空間位置、建筑結構色彩及紋理信息，獲得較好的航攝數據和相控點數據。②結合采集到的紋理進行拼接與多視影像聯合平差構建視覺場景。經由回環檢測進行影像校正。③基于無人機攝影測量技術和Pix4Dmapper軟件，經過傾斜空中三角測量，點云模型構建及紋理自動貼附。構建的三維實景模型幾乎還原了現實世界。隨著無人機技術的不斷發展，處理器算量不斷增大，相信無人機航測技術在未來會具有更廣闊的使用場景。