无人机倾斜摄影测量技术在城市更新基础数据调查工作中的应用研究

陈 琦 陈 航

广州市城市更新规划研究院，广东广州 510000

随着我国经济建设的高速发展，城市建设的步伐日益加快，城市更新工作存在着测区环境复杂、房屋现状建筑量统计工作量大、工作周期长、扰民等问题。利用传统的测绘方式进行城市更新基础数据调查工作，无法解决存在的工作难题。随着测绘遥感技术的发展，无人机倾斜摄影测量技术的出现使得解决传统测绘技术在城市更新基础数据调查工作中存在的问题成为了可能[1]。

由于广州市城市更新基础数据调查是针对市区的城中村、老旧小区、旧厂，这些片区大小一般都是1～4km2，测区内房屋密集，楼顶梯屋从下面很难看见全貌，有些区域短时间内房屋变化量也比较大，城市更新基础数据调查工作需要获取现势性较好的地形图以及需要统计房屋建筑量，同时开展工作也不能太扰民。无人机倾斜摄影测量技术能很好的解决以上问题。

1 无人机倾斜摄影测量原理与关键技术

无人机倾斜摄影测量技术是通过搭载的5镜头相机从正下方、前、后、左、右，5个不同的方向获取高分辨率影像，同时POS系统不断采集数据，飞行完成后运用Context Capture Center软件处理相关数据，得到DSM、DOM以及实景三维模型。

多视影像联合平差是充分考虑正射影像和倾斜影像间的几何变形和遮挡关系[2]，结合POS数据，采用金字塔匹配，在影像上进行同名点匹配，然后进行自由网光束法平差[3]，使得同名点间得到较好的匹配结果。同时建立各种数据间多视影像自检校区域网平差误差方程，通过联合解算，确保平差结果的精度[2]。

多视影像匹配的关键技术是在匹配过程中充分考虑冗余信息，同时快速的获取多视影像上的同名点坐标[4]，进而获取地物的三维信息。随着计算机技术的发展，多基元、多视影像匹配是研究的焦点[5]。通过倾斜影像的密集匹配，可以得到高精度和高密度的点云数据，从而实现精细三维建模。目前匹配算法使用最多的是最小二乘影像匹配算法、多基元多影像匹配算法、基于物方的多视立体匹配算法[6]。

2 实验数据获取

本次项目测区为广州市海珠区龙潭村的部分区域，测区面积0.9km2，地势平坦，地面要素主要为城镇密集居民区、水系、公路等，典型的广州市城市更新基础数据调查区域。

外业数据获取是通过无人机进行倾斜摄影测量，获取测区的相关数据，然后运用Context Capture Center软件进行建模处理，得到三维模型，再通过DP-Modeler软件绘制测区的地形图以及建筑物矢量线划图，最后统计房屋现状建筑量，为城市更新基础数据调查工作提供数据参考。

3 基于三维模型生成建筑矢量线划图的方法

运用DP-Modeler软件打开Context Capture Center生成的三维模型文件，在多张正射影像上选择一张最合适的正射影像，然后切换到顶视图界面，运用矢量测图管理器里面的相关操作模块，从房屋的顶层外轮廓勾绘出房屋的边线。勾绘时如果房屋顶层的外边缘有屋檐，此时顶视图不能真实的反映房屋的房角线所在位置，此时应该切换到倾斜影像上，运用相关功能模块根据倾斜影像进行屋檐改正，使得改正后的角点能和房屋的边角线完全套合，这样提取出的矢量图才能真实的反映房屋的轮廓[7]，从而在根据房屋层数计算面积时，房屋的面积不会偏大，能真实的反映建筑面积情况。

3.1 房屋层数的确定

一般城中村中的民房房屋的层高为2.8～3.0m左右，无论城中村房屋多么密集，总有位于四周的房屋某一面或者两面，可以根据倾斜摄影测量拍摄的像片，从倾斜像片中总能从侧面分辨房屋的实际层数，当某一个或者多个房屋的层数确定后，可以根据这个房屋与其他房屋的高差，判断其他房屋的层高。难以判断的房屋则做出标记，然后到现场实际调绘时，再来做出相应的判断。

3.2 房屋楼顶结构的确定

根据倾斜摄影测量的正射影像和倾斜影像勾绘出房屋楼顶的梯屋以及一些搭建的简易房、棚房、加建的砖（混）房，判断出梯屋的高度是否满足2.20m，再对其是否测量进行取舍，判断出楼顶结构分层情况。这就解决了传统外业从现场无法测量或者估算楼顶结构面积不准确的问题，从而使房屋相关面积测量更加精确，也解决了某些项目入户测量房屋楼顶结构扰民的问题。

3.3 房屋附属物结构的确定

一些位于测区四周的房屋附属物（阳台、飘楼），可以根据倾斜影像判断阳台、飘楼所在层及其个数，甚至还能根据一些倾斜影像判断出阳台、飘楼的尺寸。

当然，城中村房屋中更多的是夹杂在中间的一些房屋的附属物的判断，这些房屋通常也很难根据倾斜影像判断其附属，但这里可以通过与外业调绘相结合的方式来判读房屋的附属。外业调绘时，可以拿着勾绘的不带房屋附属的图进行作业，核对每一栋房屋是否有阳台、飘楼以及其所在房屋的哪一面上，根据测量的尺寸将其标注在底图上，内业绘制这些附属时应注意，根据尺寸向内勾绘出相应的阳台、飘楼。

根据实验通过外业调绘阳台、飘楼，再到内业将其补绘到相应位置，作业方法简单，内外业的工作量虽然有，但是很快，实验是选取测区某一房屋密集区域，大多数房屋都有阳台、飘楼，调绘房屋大约450栋，外业约1.5d，内业约1.5d。

3.4 其他非房屋类地形地貌的确定

根据生产的三维模型，可以很清楚直观的反映其他非房屋类地形地貌的特征，比如河流、道路、桥梁、树木、雨水篦子等，运用DP-Modeler软件的相关模块直接勾绘出这些特征的地形地貌即可，将用软件勾绘的线划图导出到CASS里面即可。如果存在某些死角点，可以通过结合外业调绘的方式，对其进行补绘。

4 精度检验

为更好的检验此次新技术成果的精度，实验区域尽量选择与基础数据调查范围内房屋现状类似的情况，如密集的城中村。实验区域选取的是典型的城市更新基础数据调查区域，这些区域巷道宽度在1～2m之间，巷道内部弯曲，在巷子内部阳台、飘楼错立。

通过广州市城市跟新规划研究院生产的矢量线划图成果，使用传统测量方式进行实地测绘，点位数据采集采用全站仪进行数据采集，边长数据采集采用测距仪进行数据采集，然后进行数据对比分析。

城市更新数据调查工作要求建筑量误差不能超过5%，结合1∶500地形图的相关检验标准，共抽检房屋角点坐标及房屋边线两项内容。

表1 坐标检测表

表2 屋边长检测对比表

房屋角点坐标中误差14.85cm，满足1∶500地形图数据坐标中误差15cm的精度要求。房屋边长按照地籍测量一、二等界址点间距误差的要求，航飞生产线划图的房屋边长中误差23.83cm，超过二等界址点15cm的精度要求。

由于房屋巷子较窄，顶层加盖了不规则的铁篷房。房屋倾斜影像数据各个方向被周围房屋及顶层篷房遮挡，是模型提取矢量线产生误差较大的原因所在。而房屋模型在清晰的情况下，房屋边长较差基本在10cm以内。

在较复杂区域航飞生产的地形图的空间位置精度能满足1∶500地形图对平面位置中误差精度的要求。航飞生产的地形图的边长精度较低，当在房屋周围遮挡严重，房屋三维模型不够清晰的情况下，很难达到地籍测量一、二等界址点间距精度要求。

5 结语

综上所述，本文提出的基于无人机倾斜摄影测量技术获取数字影像数据，通过Context Capture Center软件进行处理得到实景三维模型，通过DP-Modeler软件同时结合少量外业调绘生成对应的地形图和建筑物矢量图，根据建筑物矢量图可以快速的统计出建筑物的现状建筑量。解决了传统测绘在城市更新基础数据调查中存在的问题，为城市更新基础数据调查工作提供了一种新的途径。

[1] 谭仁春，李鹏鹏，文琳，等.无人机倾斜摄影的城市三维建模方法优化[J].测绘通报，2016（11）：39-42.

[2] 张力，艾海滨，许彪，等.基于多视影像匹配模型的倾斜航空影像自动连接点提取及区域网平差方法[J].测绘学报，2017，46（5）：554-564.

[3] 薛武，张永生，赵玲，等.增量式SFM 与 POS辅助光束法平差精度比较[J].测绘学报，2017，46（2）：198-207.

[4] 赵家乐，王森.基于双相机和五相机倾斜摄影方法的三维建模对比分析研究[J].测绘通报，2017（S1）：18-21.

[5] 张继贤，林祥国，梁欣廉.点云信息提取研究进展和展望[J].测绘学报，2017，46（10）：1460-1469.

[6] Yu Y，Zhang Y S，Xue W，Mo D L.Unmanned aerial vehicle multi-view matching algorithm in object space[J].Journal of Image and Graphics，2017，22（1）：0108-0114.

[7] 俞建人，李涛，申淑娟.倾斜摄影三维模型的房檐改正方法分析与精度评估[J].测绘通报，2017（5）：75-78.