消費級單鏡頭無人機傾斜攝影測量技術在農村“房地一體”調查中的應用研究

王榮 楊賡 符惠偉 盧燕 何湘平 李同光

摘要：無人機傾斜攝影測量技術近年來快速發展，被廣泛應用到涉及地理空間信息采集的各個領域。文章以廣西某農村“房地一體”調查項目為例，研究如何利用消費級單鏡頭無人機傾斜攝影測量技術實現農村“房地一體”不動產測量的作業方案；同時，采用傳統測量技術實地抽樣采集檢測數據，基于同精度檢測殘差計算測量中誤差的方法，對不動產界址點和界址線進行外符合精度分析。研究結果表明，采用文章制訂的作業方案生產得到的“房地一體”不動產測量成果完全滿足《廣西農村“房地一體”不動產權籍調查技術細則（試行）》的二級精度要求；研究成果可為同行加快開展農村“房地一體”不動產權籍調查提供有益的技術參考。

關鍵詞：消費級無人機；傾斜攝影測量；房地一體；精度分析

中圖分類號：P231? ? 文獻標識碼：A? ?文章編號：1674-0688（2023）01-0068-03

0 引言

開展農村“房地一體”不動產確權登記發證工作是維護廣大農民合法權益，促進社會和諧穩定的重要舉措。傳統的農村不動產測量方法主要采用全站儀、GNSS-RTK技術進行實測，內業再整理編制成圖。廣西的農村宅基地相對分散且范圍小，如采用傳統的作業模式開展農村“房地一體”不動產權籍調查，存在測量工期長、效率低、成本高等問題［1-2］，難以保證農村“房地一體”項目如期順利完成。

無人機傾斜攝影測量具有操作簡便、機動靈活、獲取數據速度快等特點，能夠快速獲取現勢性強、分辨率高的多視角影像數據 ［3］。內業利用建模軟件快速構建實景三維模型，基于實景三維模型進行不動產數據采集，將大量的外業數據采集工作轉移到內業進行，顯著提高了生產效率，為農村“房地一體”項目生產提供了一種新的作業模式。

當前，專業級的五鏡頭相機已被廣泛應用于無人機傾斜攝影測量工作中。由于五鏡頭相機價格昂貴，需要搭載在載荷更大的飛行平臺上，存在投入成本高的問題，多用于大測區的生產。單鏡頭相機的攝影角度可依據航攝的實際需要進行角度調整，從而實現多視角的影像數據獲取；同時，單鏡頭無人機體積小、質量輕、易攜帶，操作簡便靈活，更加適用于村莊房屋零散、測區范圍小的自然村級航攝任務。為此，文章以廣西某農村“房地一體”調查項目為例，研究如何應用消費級單鏡頭無人機傾斜攝影測量技術開展農村“房地一體”不動產權籍調查的作業方案。同時，采用傳統測量技術實地抽樣采集檢測數據，對不動產界址點和界址線進行精度分析，可為同行快速開展農村“房地一體”項目生產提供有益的技術參考。

1 案例工程

1.1 測區概況

以廣西某農村“房地一體”項目中的一個自然村作為試驗區域，試驗區域面積約0.058 km2。試驗區地勢平坦，主要以磚混建筑房屋、道路、植被、樹木等地物為主。測區內無高壓電線塔等高聳的電力設施，為無人機外業作業提供了安全保障。

1.2 無人機影像數據獲取

本次試驗采用消費級“大疆精靈”4 RTK無人機，搭載無人機自身攜帶的單鏡頭進行多視角影像數據獲取。“大疆精靈”4 RTK無人機搭載了DJI FC6310OR單鏡頭傾斜相機，相機微秒級同步；其拍攝角度能夠隨著云臺的轉動而調整，從而完成不同角度的拍攝；搭載了厘米級RTK導航定位系統、App、航線規劃系統和高性能成像系統［4］。“大疆精靈”4 RTK無人機機型輕巧，對起飛場地沒有特殊要求，目前已擁有大量的消費級用戶。

為了確保獲得的影像數據達到五鏡頭一樣的航測效果，單鏡頭無人機在航攝時需要更多的航帶數量，設計采用“井”字形傾斜航線和一個正射航線進行五視角的影像數據采集。為了使航測成果能夠達到不動產測量精度指標要求，本次航攝參數設置如下：航高設置為55 m，地面分辨率設置為0.015 m，航向重疊度和旁向重疊度均設置為80%。選擇上午9點到11點無云、晴朗的時段進行航攝，2個架次共采集1 860張無人機影像。經質量檢查，獲取的影像數據色彩均勻，無模糊影像，影像質量優良，全部達到影像采集的技術指標要求。

1.3 像控點布設與測量

像控點測量是傾斜攝影測量的重要組成部分，像控點的位置、數量及測量精度直接影響后期數據處理的成果精度［5］。像控點布設應依據測區形狀、大小情況進行均勻設計，點間距離宜在100～180 m之間；應選擇在航攝像片上影像清晰、目標明顯的相片，確保后期刺點方便、準確［6］。本試驗像控點采用“L”形測量標志，采用GNSS-RTK測量“L”形測量標志的內側角點。每個像控點進行5次GNSS-RTK測量，取平均值作為該像控點的測量成果。

2 實景三維模型構建

采用Context Capture軟件進行實景三維建模，主要包括數據預處理、空中三角測量、多視影像密集匹配、構建三角網、紋理映射［7-8］。

空中三角測量是傾斜攝影實景三維建模的關鍵環節，其精度直接影響建模精度［9］。內業實景三維建模階段，將預處理好的無人機影像數據、POS數據、像控點數據導入Context Capture軟件，由軟件自動進行第一次空中三角測量運算。第一次空中三角測量運算結束后，作業人員基于軟件自動匹配的結果進行像控點刺點，要求嚴格控制像控點的刺點質量。刺點工作結束后進行第二次空中三角測量運算，運算結束后查看運算結果及各像控點刺點的點位誤差。若某些像控點刺點點位誤差超限，則需要對超限的像控點再次刺點，直到像控點刺點點位誤差在限差允許范圍內。

空中三角測量運算結束后，選擇CGCS2000國家大地坐標系統和數據格式輸出空中三角測量成果。經過影像密集匹配、構建TIN模型、自動紋理映射等后續的數據處理流程，最終完成實景三維模型構建。本次試驗生成的實景三維模型紋理色澤明亮，無拉花扭曲現象，真實反映了各類地物的真實紋理信息，達到了預期的三維建模質量要求。

3 數據采集與精度分析

3.1 內業數據采集

本次試驗采用南方測繪公司的CASS 3D軟件進行不動產要素數據采集。CASS 3D軟件加載實景三維模型后，在三維環境界面對不動產要素進行數據采集、編輯、修補測，二維環境界面同步顯示［10］。內業數據采集主要采集試驗區內的不動產要素，包括宗地界址、房屋界址、房屋及其附屬設施、其他相關的地形、地貌要素。房屋要素采集需要備注好陽臺、飄樓、檐廊等相關屬性，方便后期房屋面積系數的賦值。內業數據采集過程中，針對三維模型被遮擋、房屋屬性不確定等問題，采用實地調繪和補測方式進行數據采集，確保不動產要素基礎數據的準確性和完備性。

3.2 精度分析

《廣西農村“房地一體”不動產權籍調查技術細則（試行）》明確了基于無人機傾斜攝影測量法開展“房地一體”測量的界址點（房角點）精度指標，包括界址點點位誤差、相鄰界址點或房角點間距誤差［11］。其中，二級精度的中誤差、允許誤差分別為±0.050 m、±0.100 m，三級精度的中誤差、允許誤差分別為±0.075 m、 ±0.150 m。這兩項精度指標是衡量不動產測量成果是否達到技術設計要求的重要指標。

3.2.1 同精度檢測原理

本次試驗采用傳統測量技術，通過隨機抽樣實地采集檢測數據，分別計算界址點點位中誤差、相鄰界址點間距中誤差兩個指標，作為本次基于消費級無人機傾斜攝影測量技術獲得的不動產測量成果的精度評定指標。

根據以往工作經驗，采用GNSS RTK、全站儀、手持激光測距儀或皮尺進行不動產測量完全達到二級精度指標，外業記簿以m為單位，保留3位小數。按照《測繪成果質量檢查與驗收》（GB/T 24356—2009）同精度檢測中誤差計算公式，對不動產界址點點位中誤差、相鄰界址點間距中誤差進行精度計算。

3.2.2 界址點精度分析

在試驗區內隨機選擇30個界址點，根據實際點位測量條件分別采用GNSS RTK或全站儀實測界址點平面坐標。將同名點實測數據與無人機傾斜攝影測量成果進行二維分量（[?]X、[?]Y）和點位（[?]P）殘差計算，統計結果見表1。對表1數據進行統計分析可得，利用消費級單鏡頭無人機傾斜攝影測量技術得到的不動產界址點x、y分量中誤差分別為±0.031 m、 ±0.033 m，點位中誤差為[±0.045 m] 。

3.2.3 相鄰界址點或房角點間距精度分析

同樣，在試驗區內隨機選取30條界址邊，采用激光測距儀或皮尺對宗地界址線、房屋邊長進行實地數據采集。將同名邊的實測數據與消費級單鏡頭無人機傾斜攝影測量技術獲取到的邊長數據進行殘差計算，殘差統計結果見表2。對表2的統計數據進行計算得到相鄰界址點或房角點間距誤差中誤差為±0.026 m。

4 結語

文章以廣西某農村房地一體項目為例，采用消費級單鏡頭無人機傾斜攝影測量技術開展農村“房地一體”不動產權籍調查生產試驗；同時，采用傳統測量技術進行實地檢測數據采集，對本次試驗獲得的不動產測量成果進行精度評定。

（1）本次試驗采用消費級單鏡頭代替五鏡頭，在航高為55 m、地面分辨率為0.015 m、旁向重疊度和航向重疊度為80%的航攝條件下進行多視角攝影測量，最終得到的不動產測量成果中界址點點位中誤差為[±0.045 m]、相鄰界址點或房角點間距中誤差為[±0.026 m]，完全滿足《廣西農村“房地一體”不動產權籍調查技術細則（試行）》的二級精度要求。

（2）與傳統測量技術相比，通過傾斜攝影測量構建實景三維模型；測量人員基于實景三維模型進行不動產要素數據采集，權屬調查人員組織相關權利人開會，利用直觀的實景三維模型進行“房地一體”權屬調查；將大量的外業工作轉移到內業進行，顯著地提高了工作效率，為農村“房地一體”調查項目提供了一種新的作業模式。

（3）相對五鏡頭無人機而言，消費級單鏡頭無人機具有經費投入少、攜帶方便，操作簡單、起降靈活等特點。因此，將消費級單鏡頭無人機傾斜攝影測量技術應用于農村“房地一體”調查工作，具有良好的社會價值和經濟效益。

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