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基于倾斜摄影测量技术的鹤庆县公路改扩建设计可行性研究

2019-05-15冯耀明刘姝岑

云南地理环境研究 2019年6期
关键词:像片封三图版

冯耀明,刘姝岑

(1.云南国土资源职业学院,云南 昆明 650217;2.云南省地图院,云南 昆明 650034)

0 引言

在改扩建公路路线的平面设计中,为有效改善公路交通能力,保证改扩建工程的高效快捷完成,线路设计必须得到重点关注,公路路线方案的选择则属于其中的关键,直接影响改扩建工程的效果。一般情况下,设计师需基于能直则直、能曲则曲、顺势而为、整体协调、直圆配合的原则进行改扩建公路的平面设计,因地制宜的设计构思选择也需要得到重视,以此结合相关标准要求、 性能需要,即可保证改扩建公路路线设计不会出现设计线性突变问题。

在传统的公路改扩建建设中,都是采用全站仪、GPS等手段进行,既耗费了大量的人力、物力,也有一定的安全隐患 。

倾斜摄影技术是测绘领域近些年发展起来的一项高新技术,它以大范围、高精度、高清晰的方式全面感知复杂场景,颠覆了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限,通过在同一飞行平台上搭载多台传感器,同时从一个垂直、4个倾斜等5个不同的角度采集影像,经过数字摄影测量处理系统的处理,构建三维模型 。输出的三维模型成果能直观反映地物的外观、位置、高度、长度、面积、坡度等属性,能让人们从多个角度观察地物,更加真实的反映地物的实际情况,极大的弥补了基于正射影像应用的不足,为真实效果及测绘级精度提供保证。相比传统人工建模,具有拟真程度更高、建设周期更短、费用成本低等显著特点。

1 实验区概况

项目区位于云南省大理州鹤庆县,经度100°14′15.63″,纬度26°9′8.13″,最低海拔1 447 m,最高海拔1 920 m,平均海拔1 647 m,全长13 km,区内7 km地势陡峭,高差起伏大,植被茂密,交通条件不便利,给无人机航摄及像控点测量带来一定的挑战;剩余6 km属于平坝区,如图1,2(见封三图版Ⅱ)。

2 工作准备

2.1 前期准备

收集航摄项目区的控制点、航摄范围、地形图、气象资料等相关资料。六轴旋翼无人机、DJIWooKong-M、飞控系统、SONY ILCE-5100、SONY ILCE-5100、五镜头倾斜摄影测量系统、DJI地面站系统、白色塑料袋、石棉瓦钢钉、RTK测量系统、图形工作站等设备。

2.2 航线设计

结合DJI地面站系统的谷歌3D地图和地形图分析航摄范围内最低点海拔高程、最高点海拔高程、低点平均高程、高点平均高程,计算摄取基准面高程,设计航摄线路。设计时应考虑以下因素:

(1)根据测区地形特点,保证下视镜头航摄影像地面分辨率不低于0.05的前提下确定飞行高度 。

(2)在保证不超过最大解析度的情况下,适当抬高基准面以保证航向和旁向重叠度。设计完后,应计算摄区最高处重叠度和最低处地面分辨率。

(3)由于旋翼机续航时间短,飞行架次多,设计时应尽可能减少起飞点,一个起飞点至少可以飞行两个架次,同时也应兼顾返航里程短。

项目区内7 km属于地势陡峭,高差起伏大,植被茂密,交通条件不便利,针对此段需结合拟定的航摄路线先进行像控点布设及测量,再实施航摄。

2.3 飞行要求

(1)倾斜摄影测量成果指标为下视镜头航摄影像地面分辨率不低于0.05 m,下视航向平均重叠度不低于80%,旁向平均重叠度不低于70%;

(2)按设计航线轨迹坐标采用GPS导航;

(3)选择适宜航摄的时间段进行,避开阴影大的时间段;

(4)起飞降落点应避开人员流动大的场地,尽量选择视野广、周边无遮挡物的地方;

(5)像片应满足三维建模要求。

3 像控点布设及测量

项目区内7 km属于地势陡峭,高差起伏大,植被茂密,交通条件不便利,针对此段需结合拟定的航摄路线先进行像控点布设及测量,再实施航摄。

3.1 像控点布设

(1)野外像控点的布设采用区域网平均布点的方法进行,布设在航向及旁向6片或5片重叠范围内,使像控点达到五度重叠和六度重叠。

(2)像控点布设在航向旁向重叠范围内,尽量达到公用,当像控点不能被相邻航线公用时则分别布点。左右相邻区域控制网间公用点的点位尽量布设在通过像片主点且垂直于方位线的直线左右不超过1.5 cm范围内。上下相邻区域控制网间公用点的点位布设在旁向重叠中线附近,离开方位线不小于5 cm,因旁向重叠过大不能满足要求时分别布点,像控点距像片边缘不小于1.5 cm。

(3)像控点布设应优先选择影像清晰、可以准确刺点的目标上。多选择线状地物交点和地物拐角上。弧形地物和阴影一般不能选做刺点目标。

3.2 像控点测量

像控点测量是在测区内实地测定用于空中三角测量(空三加密)或直接用于测图定向的像片控制点平面位置和高程的测量工作。

空中三角测量是利用航摄像片与所摄目标之间的空间几何关系,根据少量像片平面控制点和高程控制点,计算待求点的平面位置、高程和像片外方位元素的测量方法。像控点是航空摄影测量解析空三加密和测图的基础,其位置的选择、平面位置和高程的测定直接影响到内业成图的精度 。

像控点测量采用GPS RTK方法进行观测,测量目标应根据地形、地物条件和像片控制点的性质进行选择,以满足规范与合同要求。无论是平面点、高程点或平高点均要选择在影像清晰、目标明显、能准确刺点的目标点上,明显目标点是指野外的实地位置和像片的影像位置都可以明确辨认的点。一般理想的明显目标是近于直角而且又近于水平的线状地物的交点和地物拐角上,特别是固定的田角和道路交叉经常作为优先选点的理想目标,如图3(见封三图版Ⅱ)所示。

白色塑料袋用石棉瓦钢钉固定在地面上测其拐角处,如图4(见封三图版Ⅱ)所示。

4 三维建模

倾斜摄影测量的三维自动建模技术是指基于图形运算单位(GPU)进行快速三维模型的构建,通过摄影测量原理,将正摄和倾斜的影像数据、POS数据、相机参数等输入到系统中,进行正摄和倾斜影像的自动联合空中三角测量,密集匹配DSM,构建三维模型,自动贴纹理最终形成真实三维场景。具体流程如图5所示。

图5 三维建模生产流程

4.1 多视影像联合平差

将下视影像、前视影像、后视影像、左视影像、右视影像像片以及POS数据外方位元素、相机参数等导入ContextCapture4.3三维场景运算软件中进行空三自由匹配,利用基于物方的多基线多特征匹配技术可生成倾斜影像之间大量的连接点,结合少量的外业采集像控点通过区域网平差,实现多视角联合空中三角测量如图6,7(见封三图版Ⅱ)所示。

4.2 多视影像密集匹配

多视影像密集匹配能得到高精度高分辨率的数字表面模型(DSM),充分表达地形地物起伏特征。首先根据自动空三解算出来的各影像外方位元素,分析与选择合适的影像匹配单元进行特征匹配和逐像素级的密集匹配,并引入并行算法,提高计算效率。在获取高密度 DSM数据后,进行滤波处理,并将不同匹配单元进行融合,形成统一的 DSM,如图8(见封三图版Ⅱ)所示。

4.3 三维TIN格网构建

经过密集匹配获得的高密度点云数据量很大,需要进行切割分块。可根据计算机性能以及设置的优先级别对切块的点云数据进行不规则三角网构建,如图9(见封三图版Ⅱ)所示。

(1)利用同一地物不同角度的影像信息,采用参考影像不固定的匹配策略逐像素匹配。

(2)基于多视匹配的冗余信息,避免遮挡对匹配产生的影响,再引入并行算法提高计算效率以快速准确地获取多视影像上同名点坐标,进而获取地物的高密度三维点云数据。

(3)基于点云构建不同层次细节度(Levels of Detail)下的三角网(TIN)模型。通过对三角网优化,将内部三角的尺寸调整至与原始影像分辨相匹配的比例,同时通过对连续曲而变化的分析对相对平坦地区的三角网络进行简化,降低数据冗余,获得三维TIN格网矢量架构。

4.4 自动纹理映射

自动纹理映射主要基于瓦片(tile)技术,将整个建模区域按照规则平面格网切块模式划分瓦片,根据图形工作站配置,调整可运算的瓦片大小,基于集群处理系统的并行处理机制将每个瓦片打包建立成为一个任务自动分配给各计算节点进行模型与纹理影像的配准和纹理贴附,同时为带纹理的模型建立多细节、多层次的LOD,便于优化相应的文件组织结构,提高模型分层次浏览的效率,从而生成真实场景的三维模型,如图10(见封三图版Ⅱ)所示。

5 精度评定

三维模型质量评定主要可从模型影像分辨率的正确性,坐标系统、高程基准、地图投影是否正确,重要模型相对位置的正确性,重要模型的非精度控制部位结构比例是否协调或逻辑关系是否符合,同一区域同种类重要模型的纹理是否协调、纹理有关变形,重要模型是否丢失等评定项进行检测。

按照GB/T2456-2009《测绘成果质量检查验收》要求,同精度检测时,三维模型平面和高程精度中误差计算可按下列公式执行:

式中:M为成果中误差;n为检测点总数;Δ为较差。

通过野外实测的20个特征点,对该测区进行精度统计,检测结果三维模型特征点点位平面位置中误差为±10.01 cm,高程中误差为±5.91 cm,满足规范要求。全部三维模型通过检查,数据质量良好,航摄覆盖了整个项目区域,飞行质量优良。影像清晰、反差适中、色彩均匀、色调饱和、灰度良好,整个影像基本上无污点、划痕、云影等噪声,经影像图数据处理后影像信息无丢失及损失现象,影像质量优良,数学基础符合精度要求,如表1所示。

表1 误差统计表

6 结论与讨论

综合分析认为,基于无人机倾斜摄影系统获得影像数据和POS数据,通过ContextCapture4.3三维场景运算软件进行了空中三角测量,生成了真实三维模型,将实地量测检查点坐标和基于三维模型生成的检查点的平面坐标和高程坐标进行对比,证实了用倾斜摄影测量的方式完全可以满足山区公路改扩建设计的要求。相比较传统的方式而言,这种新方式节约了大量的人力、物力成本。

通过研究发现,作为无人机倾斜摄影技术本身而言,在建筑物在倾斜影像中几何变形、数据遮挡、数据冗余、影响匹配以及多视角影像联合平差等方面还需要不断的优化。倾斜摄影获取的影像存在严重的地物遮挡现象,尤其是建筑物密集区域,这种自动化建模效果就表现的比较一般,此类问题在项目的部分区域也得到了体现。

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