傾斜攝影與三維激光掃描在實景三維測繪中的探討

顧春雷 黃藝浩

延吉市規劃設計研究院有限公司 吉林 延吉 133000

1 引言

隨著社會發展和科技水平的迅速提高，三維激光掃描與傾斜攝影測量新型測繪技術以高效率、高精度、全要素、自動化、低成本脫穎而出，逐步在大部分測繪場景中替代了碎步測量等技術成為獲取測繪數據的主要技術手段，使城市建設、審批、管理、決策、改造的依據數據由二維矢量數據升級為實景三維數據，提供了豐富全面、直觀可視的數據信息。

目前無人機傾斜攝影技術和地面三維激光掃描技術比較成熟，但存在布設像控點、靶球、空三失敗、拼接失敗、點云分層、點云放大可視顆粒感、傾斜模型局部扭曲漏洞等問題，這個步驟在整個生產過程中需要投入較多的人力、物力和時間， 因此研究和優化內外業生產工藝具有重大意義。

本文以舊城區改造項目為實例，協同外業、內業生產流程，改良生產工藝，引入空地融合處理、免相控、點云自動拼接等方法，利用RTK（全站儀）進行精度評定， 構建高精度實景三維模型，并以此為基礎生產1：500比例尺地形圖、建筑立面圖、竣工圖、地下管網、車位圖等，取得了較好的效果。

2 問題分析與技術流程優化

三維激光掃描技術與傾斜攝影技術應用于實景三維測繪的作業主要分為四大部分：現場數據的獲取、數據的預處理、實體建模生產、衍生產品的生產。

2.1 問題分析

本項目傾斜攝影是通過飛行器搭載多視角相關模塊（五向定焦攝像機）獲取豐富的空間信息，主要原因在于單鏡頭窄角相機構建立體像對的基高比太小，難以保證高程測量精度[1]，解決了單個相機幅面較小、數據不穩定、圖像不清晰的問題[2]。通過先進的定位、融合、建模技術生成實景三維模型。

三維激光掃描技術是通過一臺高速精確的激光測距儀，搭配一組反射棱鏡系統在單位時間內得到大量高精度、連續的空間三維信息，進而真實還原目標的三維實景模型。

但這兩種技術在數據獲取過程中，由于多種因素的限制，各自都難以完整地獲取目標表面的三維數據[3]。其技術特點決定產品存在優勢互補的特征，即實景三維模型建構筑物頂（高）部與底部、隱蔽區域的三維空間信息互補，其中傾斜攝影技術的頂部信息詳盡，底部變形、缺失、錯投，三維激光掃描技術底部空間信息數據豐富準確，頂部數據缺失。

經項目生產實踐發現，兩種技術的內業、外業作業流程繁雜交織，工作準備時間長、數據處理易錯等問題。反復研究、測試后發現因為采集數據的可信參數過少，為了得到準確的結果需要大量輔助性工作，如：布設像控點、布設靶球、分區、刺點、人工拼接、多次空三等。

2.2 技術路線優化

根據項目特點，技術路線優化部分如圖1所示，實現了免除布設像控點、布設靶球、分區、刺點、人工拼接、多次空三、坐標轉換等步驟，極大的簡化生產流程，減少人工干預量，降低工作強度，大幅度降低傾斜攝影近地端的模型扭曲和缺失現象，同時多元數據的融合使模型表現質量和精度得到提升，為高現勢性、多元化測繪成果提供一種方案，本文重點介紹數據預處理和數據生產兩部分。

圖1 關鍵技術路線優化

3 數據預處理

3.1 誤差來源及分析

在符合相關精度的前提下，為實現上述工作流程。根據生產工藝的特性和基礎理論，充分解讀光束法、高程歸化改正原理、Python PCL庫、最小二乘原理對生產工藝及流程進行論證改良。通過大量測試有4個因素，下面按影響的程度由低到高分別闡述。

（1）航線設計

為滿足項目要求（地面分辨率值優于2cm），傳統3D井字飛行地形高差大于1/6攝影行高。采用傳統3D井字飛行需分區劃分，確定基準面高度，航線曝光點盡量處于地形起伏特征點。

通過大量測試發現采用傾斜仿地飛行航線，環狀飛行航線輔助補充，特征變化信息獲取穩健，重疊率大致恒定，明顯優于傳統定高的航線設計如圖2所示，同時放寬了起飛點位置的要求。

圖2 環形航線和重疊率對比圖

（2）相機外方位元素

外方位元素是空三過程中非常重要的元素之一，其準確度直接影響成果的精度。目前仍有部分設備無法直接獲取，一般的做法是使用RTK（PPK）相位中心位置偏移到相機的攝影中心。這個過程存在兩個誤差來源：

1.定位精度根據RTK定位原理，良好的低延遲通信是保障。準確的曝光時間是關鍵。

2.物理軸的偏差：安裝工藝以及慣導等模塊本身的技術特性存在誤差，如三軸垂直度、材料和溫度敏感性、老化速度、內部應力等，直接使用相關數據會產生誤差。

（3）相機內方位元素

內方位元素對免相控影響最大。目前相機的抗老化和冷熱不敏性的特征有待驗證，根據經驗值本次使用的設備2個月內方位元素會產生微小的變化。其中準確的焦距和徑向畸變和切向畸變的消除是實現免相控的關鍵之一。目前多數重建軟件對畸變的消除效果并不能完成其苛刻的要求，其根本原因是目前相片分辨率過高，使用K1、K2、K3、P1、P2進行改正后邊緣部分沒有得到很好的改正，仍然存在一定的扭曲。采用K1、K2、K3、K4、K5、K6、P1、P2參數處理后，問題得到解決。

（4）三維激光掃描儀點云配準

三維激光掃描儀（站式）一般使用自定義的坐標系，坐標原點位于掃描儀的中心，X軸在橫向掃描面內，Y軸在橫向掃描面內與X軸垂直，Z軸垂直于橫向掃描面，因其主要元器件為高速的激光測距儀，精度成果主要誤差來源為配準拼接，同時若點云重疊區域內點云數據較密集、初始位姿不理想的情況下，配準效率低、精度低[4]。

綜合測量速度、測距誤差、角度精度、傳感器的影響，提高IMU、GNSS、里程計等先驗位姿中GNSS的精度，使得點云已經大致對齊，有利于尋找更加魯棒的對應，如點對面，面對面和特征對特征，最大限度避免配準過程中陷入最小值或通用性不好的問題，本項目選擇加裝高精度GPS模塊。

3.2 預處理參數求解

1.相機外方位元素改正

將無人機固定在強制對中的控制點上，采集多組GPS數據。使用站式三維激光掃描儀采集控制點與無人機相對幾何關系，計算出接收天線相位中心、相機的攝影中心、已知控制點之間的三角函數關系，將數值合理優化后用于后續無人機的差值改正，簡化后關鍵代碼如圖3所示。

圖3 相機外方位元素改正關鍵代碼

2.相機內方位元素改正

目前相機的抗老化和冷熱不敏性有待驗證，相機的光學畸變參數主要考慮徑向畸變和切向畸變。

目前多數重建軟件對畸變的消除效果并不能滿足免像控的苛刻要求，經測試論證是因為目前相片分辨率過高，使用K1、K2、K3、P1、P2進行改正后其邊緣并沒有得到很好的改正，仍存在扭曲。因此采用K1、K2、K3、K4、K5、K6、P1、P2進行改正，關鍵代碼見圖4所示。

圖4 影像實現去畸變關鍵代碼

參數的求解方法（1）：天氣要求明亮的陰天，選取0.1平方千米的特定測區，要求硬質地面，有明顯特征線條，略有高差，在地面上均勻布控25個控制點，呈矩陣形式。航向、旁向重疊率80%，懸停拍攝。進行一次空三處理后，將POS的精度和地面控制點精度權重提高，進行相機參數反算。

參數的求解方法（2）：定焦無窮遠，多角度拍攝10*10定制矩陣圖案，使用相機內參數修正軟件求解。

3.三維掃描點云圍欄處理

采用以測站為中心的固定距離（72m）的球體為圍欄，刪除圍欄外的點云數據，減少冗余數據。

4.三維掃描點云局部求值

采用已知O（x , y , h）求解P（X , Y , h）的方法如圖5所示，由點云位置后處理軟件計算，公式如式1所示。

圖5 三維激光掃描儀點云坐標求解原理圖示

5.三維掃描點云定權局部配準

使用Python PCL庫進行配準拼接，其中局部已知點加入權重，未知點按預制二維碼貼片進行剛性變換，無二維碼特征匹配或全等四點集向已知點進行剛性變換，通過驗證多組全等集得到最佳變換，二維碼按流水號編制。

6.三維掃描點云去權整體配準

移去已知GNSS站點，重新配準拼接，由點云重建掃描儀位置，形成測站網，引入GNSS點進行限值約束平差調整。

7.點云去粗差去噪

當觀測出現粗差時，傳統的最小二乘方法則難以取到最優結果[5]。如果不考慮儀器在具體應用過程中的影響因素，導致測量中存在粗差數據的關鍵原因是由于受障礙物影響，最終通過激光發射回的信息為障礙物信息，而并非障礙物后面的信息[6]。經過軟件剔除處理，生成可以使用的靜態點云數據，供后續點云融合空三使用。

8.像片去畸變與EXIF注入

使用步驟2求得的參數對原始傾斜攝影像片進行去畸變處理。

使用步驟1求得的參數對原始傾斜攝影像片的POS數據進行改正，將改正后的POS數據注入去畸變后的相片EXIF中，簡化重建軟件操作流程，其中EXIF關鍵代碼見圖6所示。

圖6 相片EXIF注入POS數據關鍵代碼

9.空三及實景三維重建

因像片經過預處理后，已經無畸變且焦距準確，則重建軟件外參為平差。相機內參無需填寫，鎖定所有參數進行空三即可計算出高精度的結果。

最后靜態點云加至空三，選擇圖片點云混合用于幾何進行融合空三，重建實景三維模型。

4 實驗論證

對最終成果進行實地拍照、GPS位置記錄并現場核實、判定正確性和準確性。采集105個檢查點計算最終成果的精度，見表1（只展示部分統計表）。

表1 點位中誤差統計表（部分）

根據點位中誤差統計表結果，空地融合實景三維測繪技術精度滿足1：500地形圖的精度要求。

5 成果與應用

免干預自動化的測繪方式將是未來測繪的生產趨勢，本文對空地融合實景三維測繪技術作業過程進行優化并實踐論證，通過項目生產驗證了此技術在測繪領域與數字城市建設中能大幅降低外業數據采集的勞動強度、工作時間和生產費用，其成果產品同時具有精度高、信息全面等優勢，證明了在實際應用當中的可行性，具有很好的應用前景。