無人機傾斜攝影技術在三維不動產中的應用

王 元

（中煤航測遙感集團有限公司，陜西 西安 710199）

0.引言

隨著傾斜攝影技術的發展和完善，近年來我國流行通過在無人機飛行平臺上搭載五鏡頭傳感器，從垂直、傾斜等角度拍攝地物影像，獲取物體完善的幾何、紋理和位置信息，并基于影像進行分析、統計、決策等相關后續應用。隨著基于影像的三維建模核心算法和AI等技術的不斷成熟，利用多視影像進行三維建模已經成為主流的應用模式。彭偉[1]基于傾斜影像，利用Smart 3D對城市地區進行三維Mesh重建并開展精度評定。紀亮[2]基于國產DP-Modeler導入傾斜影像進行精細化三維建模，并且對紋理和結構進行優化。如何利用成熟的三維建模成果開展智慧城市應用已經成為當前政府、企業、公眾關注的焦點。隨著虛擬現實、數字孿生、元宇宙等新興技術的涌現，目前已有很多專家學者將無人機傾斜三維模型應用于不動產管理，并與人工智能、大數據、云計算等技術進行融合，實現不動產管理從二維向三維的轉變，從而實現政府不動產管理手段的迭代升級，為數字政府提供決策支撐。

1.總體技術路線

無人機傾斜攝影在三維不動產中的總體技術路線包含三部分，如圖1所示。

圖1 總體應用技術路線

1.1 無人機外業數據采集

根據無人機測繪作業相關國家標準，對于超出一定飛行高度的航飛，需要提前進行空域報備；利用航飛軟件進行智能化航線規劃與飛行高度設定；選擇氣象條件好的天氣環境開展無人機航飛作業，按照規劃的航線開展自動化作業，獲取攝區內的五鏡頭影像數據。

1.2 三維不動產模型構建

利用PhotoMesh、Context Capture、大疆智圖、大師智慧、天際航等軟件自動生產Mesh模型；以Mesh模型為基礎，利用裸眼3D測圖軟件進行傾斜模型單體化，構建建筑物單體模型。

1.3 三維不動產應用構建

采用GIS軟件SDK二次開發套件，基于.net或js+HTML等技術，開發三維不動產應用，包括三維地籍應用、三維不動產確權應用等，并在平臺中導入傾斜Mesh模型或建筑物單體模型，最終實現相關不動產應用。

2.無人機傾斜攝影三維建模

基于無人機傾斜攝影進行三維建模的主要技術流程如圖2所示。

圖2 無人機傾斜攝影三維建模流程

2.1 數據采集

利用無人機搭載傾斜相機進行傾斜影像采集，獲取下視影像和四個視角的傾斜影像。

2.2 空中三角測量

為消除外定向中的系統誤差和隨機誤差，需要對獲取的傾斜影像進行空中三角測量，獲取精確的外方位元素。目前空中三角測量過程具有高度自動化的優勢，唯一需要人工交互的步驟是手動量測地面控制點來計算基準轉換。在空中三角測量中，自動點匹配（Automatic Point Matching，APM）技術極大加快了空三處理速度[3]，為大型數字攝影測量項目的傾斜攝影提供嚴密的空中三角測量解決方案。經過空中三角測量處理后，可以構建具有精確位置信息的立體像對。

2.3 TIN三角網構建

以傾斜五視角影像為基礎，全自動進行TIN三角網構建，可以設置三角網的分辨率和金字塔層，同時對提取的三角網進行稀疏和平滑處理，最終輸出TIN數據，方便開展不動產面積量測、不動產高度測量、施工進度模擬、日照分析等。

2.4 自動紋理映射

以具有精確位置信息的傾斜影像為基礎，結合建筑物的三維TIN，提取建筑物的紋理，包含建筑物屋頂紋理和側面紋理。

經過以上四個步驟，完成傾斜Mesh三維模型的構建。Mesh三維模型作為城市全要素三維模型，在實際應用中能滿足不動產瀏覽、高度量測、距離量測、視域分析、通視分析等應用需求。但是，如果需要實現不動產登記、不動產確權、以房控稅等精細化政務管理，實現與不動產信息的關聯查詢和分析等需求，Mesh模型仍然無法支撐，需要按棟、單元、樓層、戶等單位進行單體化建模，以滿足不同層次的不動產管理需求。

2.5 單體化模型構建

基于傾斜Mesh模型，進行建筑物單體化工作。當前主要基于iDATA、清華山維、天際航等作業平臺進行數字化采集作業。第一步，需要將傾斜Mesh模型數據導入平臺中，作為底圖，開展裸眼3D測圖；第二步，作業員手動勾畫建筑物輪廓線、屋脊線和屋檐，配合智能化工具，如，直角房屋、智能捕捉，可大幅減少人工作業量，提高單體建模的效率；第三步，將傾斜影像關聯至作業平臺，構建影像數據庫，平臺可從影像庫中自動選擇對應位置的最佳影像進行紋理匹配，支持智能化匹配和人工選擇兩種模式。最后，生成單體模型并導出，支持導出為FBX、OBJ、OSGB等標準格式。

3.基于傾斜模型的三維不動產應用

3.1 三維立體不動產登記

基于上述過程生產的傾斜Mesh模型或單體化模型，對不動產進行精細化管理，更加形象、生動地展示不動產的實際情況，不僅從視覺上將二維不動產“立起來”，而且支持三維受理、三維審核、三維歸檔等功能，解決不動產在二維空間下表達和管理存在的不足，滿足三維不動產的確權登記需求，持續推動不動產登記的便民、利民化。

（1）三維不動產受理

打破傳統不動產登記平臺的臺賬式管理模式，探索利用三維樓盤表進行登記業務辦理。三維樓盤表可直觀展示當前不動產所在的空間位置，通過不同的顏色渲染標識當前房屋所處狀態，如未登記、抵押、查封等，業務人員從三維樓盤表中選擇所要辦理業務的房屋進行業務受理，可有效減少登記錯誤。

（2）登記業務三維聯動

支持不動產單元號到戶的定位，并實現從圖形直接創建業務登記案卷；通過三維不動產系統與業務系統的關聯，實現從圖形系統直接關聯業務系統進行業務的收件受理。不動產系統在業務辦理時，以不動產單元號作為唯一標識，通過平臺實現不動產單元所在棟的定位及可視化場景展示，并實現不動產單元的信息查詢。

3.2 建筑物分層分戶管理

基于建筑物傾斜模型，動態地把對應的規則建模數據和分層分戶數據套合在模型表面，對不同樓層、單元甚至每戶皆可進行動態單體化，即在每層每戶樓層高度信息數據的控制下，利用動態單體化技術對模型進行切割，靈活獲取單層或單戶模型，實現三維模型的分層分戶化。針對單體化后的模型可掛接相應的業務信息、地籍圖、戶型圖等數據，形成完整的不動產三維地籍數據庫，為不動產立體化管理提供精準的數據支撐，最終實現對建筑物分層分戶管理。

4.應用案例和精度分析

基于傾斜攝影測量的不動產三維建模包含三個階段：數據采集、空間定向和三維建模。第一階段，為獲取高質量影像，必須有良好的飛行計劃和飛行設計；第二階段，影像和相關數據（GNSS/IMU）的處理；第三階段，三維建筑物模型提取。

本節描述了試驗所借鑒的測試數據，數據采用大疆經緯M300 RTK[4]，搭載賽爾PSDK 102S V3五目相機獲取，覆蓋3 km2范圍。

4.1 試驗設備

大疆經緯M300 RTK無人機搭載賽爾PSDK 102S V3五目相機，單鏡頭具備2516萬像素，有效總像素超1.25億，測繪精度高，滿足不動產三維模型的快速構建，為不動產確權、不動產登記、不動產分層分戶管理提供精確的3D數據支持。

4.2 傾斜數據采集

利用以上設備采集試點片區3 km2范圍內的傾斜影像，航飛高120 m，影像分辨率為3 cm（下視），獲取800張多視影像。

4.3 空三定向

以大疆經緯M300 RTK獲取的傾斜影像、GNSS/IMU提供的外方位元素及相機參數作為數據源，在Context Capture中進行空中三角測量時，利用前方交會計算下視和傾斜影像每個像元的物方坐標，使用APM生成大量連接點，對連接點進行平差，結合人工調整、自動剔除粗差等操作，構建較高精度的區域網。

利用Context Capture同名點匹配模塊對本測區中的800張RCD30傾斜影像進行同名點匹配，最終成功匹配5600個同名點，試驗中最終匹配的同名點質量較高，如圖3所示。

圖3 同名點匹配結果

在已構建的區域網中添加控制點，并保證控制點在區域網中合理分布。布設好的控制點被加入測區中進行單獨平差測試，此過程必須確保控制點的正確性和精確性。然后將連接點和控制點進行整體區域網平差，區域網被歸化至測區定義的投影坐標系下。

本測區設置12個控制點，在x、y、z方向的中誤差分別為0.018 m、0.017 m、0.021 m，最大誤差為-0.030 m、0.032 m、0.022 m，如表1所示。

表1 控制點中誤差 單位:m

本測區設置6個檢查點，在x、y、z方向的中誤差分別為0.0162 m、0.0138 m、0.0159 m，最大誤差為-0.021 m、0.0163 m、0.0211 m，如表2所示。

表2 檢查點中誤差 單位:m

以上結果顯示精度較好，可以滿足不動產三維建模的精度要求。

4.4 Mesh模型構建

通過Context Capture軟件，進行密集點匹配、三角網構建、紋理貼面等步驟，最終生成全要素Mesh三維模型[5]，數據格式為OSGB。

4.5 單體化模型構建

將以上傾斜三維模型導入南方數碼iData_3D三維立體數據采集軟件中，進行房屋三維實體的要素采集，并利用智能化AI工具提高單體化建模的效率。3 km2共1200棟建筑物，單體化建模耗時3個工作日。最終導出為obj格式的三維模型數據。

4.6 不動產管理

將以上Mesh模型和obj單體模型導入權籍管理系統中。通過三維模型可以清晰地處理地上、地下不動產的空間壓蓋、邊界模糊等問題，使產權更加清晰；同時可根據三維模型開展天際線分析，為拆遷工作提供較好的決策支撐。

5.結束語

無人機傾斜攝影測量能快速獲取不動產區域的影像，并進行高效的三維模型創建，建模精度滿足不動產管理的應用需求。三維重建后的Mesh模型和單體化模型可滿足不動產可視化、量測、分析等工作，具有較大的應用價值。