基于多项测绘技术的历史建筑精细化数字实景模型创建方法

金艳萍，王易豪，张东波（上海市建筑科学研究院有限公司 上海市工程结构安全重点实验室, 上海 200032）

卷尺、皮尺、测距仪、垂球、经纬仪、全站仪传统历史建筑测量手段，应用于历史建筑测绘建模时，存在工作量大、精度低等局限性。随着测量仪器和科学技术的进步，无人机倾斜摄影测量、三维激光扫描等新一代数字测绘技术迅速发展，相较于传统测绘方法，其具有测量精度高、数据完整性强、作业风险低、纹理信息丰富、工作效率高等优势，在航拍摄影、灾后救援、电力巡检、地图测绘、地质勘测、环境灾害监测、气象探测等领域发挥着巨大的作用[1]。在历史建筑数字化保护方面，新一代数字测绘技术对于历史建筑的数字化记录、数据完整获取、精确测量、高效修复、实时监控、及时预警等方面有着极大助力作用，有利于文化遗产的全过程保护、文化遗产的丰富内涵的延续与活化[2]。无人机倾斜摄影测量技术、三维激光扫描技术可以弥补传统正向建模方法仿真性能差的局限，且可感知、可漫游、可互动，可为历史建筑数字化保护、活化利用提供数据支撑。

目前，无人机倾斜摄影测量技术、三维激光扫描技术已广泛应用于建筑实景三维建模和测绘。张平等[3]运用无人机倾斜摄影测量技术，采用 SWDC-5 相机采集的倾斜影像作为数据源，建立了资阳城区 4.5 km2的街景模型，对其精度进行了评定。李哲等[4]利用三维激光扫描技术，对历史建筑开展了精细化建模方法研究，验证了该技术在历史建筑精细化测绘领域的可行性。叶珉吕[5]利用三维激光扫描仪、无人机、数码相机、全站仪及 Geomagic Studio、3ds Max 等软件，对佛山市禅城区 61 处历史建筑进行了精细化测绘，创建了三维实景模型，验证了所建立三维模型的精度满足相关规范要求。

无人机倾斜摄影测量技术结合地面三维激光扫描技术创建的三维实景模型可以反映建筑的空间坐标和纹理信息，是创建历史建筑数字化实景模型的一种有效方法，目前主要应用于建立建筑外轮廓实景模型，而关于其在历史建筑室内外整体实景模型创建中的研究较少。本文结合无人机倾斜摄影技术和地面三维激光扫描技术，对保定冯玉祥故居的三维精细化实景模型创建方法进行研究，制定模型创建步骤，分析模型创建过程中的关键技术点，为相关工程应用提供技术参考。

1 无人机倾斜摄影测量技术

倾斜摄影测量技术在飞行平台上搭载航空摄影相机，从垂直、前视、后视、左视、右视等不同角度获取测区的真实影像信息，通过处理软件构建矢量化的实景三维模型[6]，已广泛应用于区域实景三维建模。倾斜摄影测量技术可以支撑单体建筑信息模型的建立，且能精确高效获取大范围建筑信息及周边环境信息，可有效解决传统历史建筑测绘需要花费较大人力物力的问题。本节围绕无人机倾斜摄影技术在历史建筑精细化测绘开展应用研究。

1.1 影像数据采集方式

为精细化还原历史建筑的整体和局部空间、纹理信息，采用历史建筑整体远距离（20～40 m）传统倾斜摄影测量和局部近距离（5～10 m）贴近摄影测量相结合的方式进行影像数据采集，以提高外业采集数据的细节表达尺度，并为实现历史建筑外轮廓模型整体影视级的展示效果和局部毫米级的细节表达提供数据基础，实现精细化还原历史建筑的空间和纹理信息。

历史建筑整体的传统倾斜摄影测量通过无人机自带的航线规划功能实现，在距离历史建筑 20～40 m 的安全高度，分多个采集角度进行影像自动采集。该方法作业效率高，经济性好，但遇到空中无法拍摄到的盲区，如檐下、挑出阳台下方等遮挡区域，存在局部信息缺失的问题。历史建筑局部的贴近摄影测量通过操控人员遥控或手持无人机拍摄、地面数码相机或手机拍摄、将规划好的航线导入遥控器进行自动飞行等方式进行影像数据采集，不仅可以解决历史建筑局部信息缺失的问题，且能提供丰富的纹理细节表达。

1.2 实景模型构建方法

历史建筑外轮廓建模内业工作流程如图 1 所示，首先对历史建筑整体的传统倾斜摄影测量数据进行空中三角测量（简称空三）计算。同时采用贴近摄影测量的方式对历史建筑局部进行影像数据采集，通过删除 POS 数据处理定位精度低的影像数据。然后将已完成空三计算的历史建筑整体影像数据和高定位精度的局部影像数据进行数据融合，并进行第二次空三计算。如果数据融合结果中出现分层情况，需添加连接点，再次进行空三计算，最终形成稀疏点云数据。根据计算机的性能和内存，将任务分解成一定数量的瓦片，保证每个瓦片重建任务时所需的内存小于计算机的可用内存。计算机通过密集点云生成、TIN 三角网格建立、纹理映射 3个步骤对每个瓦片单独进行重建，生成历史建筑外轮廓的实景模型。

图1 历史建筑外轮廓建模内业工作流程

2 地面三维激光扫描技术

三维激光扫描仪为在地面获取历史建筑的空间信息提供了一种全新的技术手段，改进了全站仪的单点数据采集，实现了自动连续获取数据，大幅提高了数据采集的效率。由于历史建筑的建筑形态和结构纷繁复杂，传统测量方法的局限性导致无法准确、详细地表述历史建筑的原本面貌。三维激光扫描仪采用非接触激光测量的方式，能够快速获取反映客观事物实时、动态变化和真实形态的特征信息，可为历史建筑保护提供真三维、真尺寸、真纹理的数字化模型。在数字化模型上能够快速绘制建筑的平面、立面和剖面，为历史建筑后期保护、维护、修缮提供了基础保障[7]。

2.1 外业点云数据采集

采用符合测量精度要求的三维激光扫描仪进行数据采集，应选择地面稳固、视野开阔的位置布设测站，在保证相邻测站重叠率、测站闭合的情况下，减少测站数量。在测站间通视困难、重叠率低的扫描区域需要布设标靶，以辅助后续点云数据拼接。设置点云数据采集密度，开启“扫描＋拍照”模式采集历史建筑的点云数据。

2.2 点云数据处理

点云数据处理流程包括点云配准、降噪抽吸、坐标转换、信息融合、特征提取和结果整理[8]，相关软件有Cyclone、Trimble Realworks、Cloud Compare 等。点云数据处理包括以下步骤：

步骤一：将点云数据导入处理软件，选择标靶点配准、特征点配准、自动拼接算法配准等方式进行点云配准，其中经过自动拼接算法配准的点云数据，需人工逐个检查拼接结果，修正拼接错误的地方；

步骤二：受周围植被茂密或玻璃折射、反射等影响，测站间点云数据自动拼接误差较大，需先进行点云数据预处理，框选删除相关影响因素，再进行自动拼接；

步骤三：将配准后的点云数据进行统一化处理，从多站分离的点云数据转为单站完整的点云数据；

步骤四：导出点云数据，常用的格式有 ptx、las、e57等。

2.3 成果输出应用

点云数据包含被测结构的三维点云、纹理、反射强度等信息，可导入建模软件中，直接建立实景模型，或参与空三计算后建立实景模型。点云数据也可以加载在 CAD 软件中，利用第三方点云数据处理插件进行坐标转换、点云切片、特征点测量、点线面提取、曲面建模等操作，辅助制图、参数化建模和数据分析。

3 精细化建模方法

为实现历史建筑室内外高效率、自动化、精细化建模，提出以下两种方法。

方法一：无人机倾斜摄影测量的影像数据与带纹理的三维激光点云数据在建模软件中进行融合建模，以冯玉祥故居为例，其建模后的局部结果如图 2 所示。

图2 方法一建模后局部结果

方法二：无人机倾斜摄影测量影像生成的实景模型点云数据和带纹理的三维激光点云数据在处理软件中通过特征点匹配进行点云数据融合，将融合后的点云数据导入建模软件中进行建模，冯玉祥故居建模后的局部结果如图 3 所示。

图3 方法二建模后局部结果

对比图 2 与图 3 发现，方法一的建模结果存在室内纹理错乱的问题，方法二没有出现该问题。在三维建模的纹理映射过程中，建模软件优先采用影像数据进行纹理映射，方法一由于缺少室内影像数据，存在室内纹理错乱的问题，而方法二采用融合后的室内外点云数据进行建模，通过点云数据自带纹理进行映射，可以准确表达室内纹理。

4 修模技术

基于无人机倾斜摄影测量技术的建模结果受拍摄盲区、特征点匹配错误、光照不足等因素的影响，实景模型易产生空洞、纹理缺失、结构扭曲变形等问题。为使建筑数字实景模型更加精细化，可采用 3D Max、Geomagic、Meshmixer、DP-Modeler、Model Fun 等软件进行修模，通过删除细小碎片、道路压平、水面补洞、空三纹理映射、照片贴图、局部重建等操作进行局部细节修饰，常见的修模场景及其方法有：

（1）针对模型中悬浮物、碎片等场景，可利用修模软件中自动选择和删除悬浮物、碎片的功能，快速去除模型中的杂物；

（2）针对道路上由于车、树木、城市部件遮挡等引起的模型路面凸凹不平问题，将目标区域内的点拟合到同一平面或采用纹理替换的方式进行模型路面平整化；

（3）针对模型中水面缺失、隆起、纹理扭曲等问题，可采用自动修补或联合第三方图像编辑软件修补纹理的方法，提高模型水面的真实性；

（4）受天气影像、采集环境的限制，所创建模型局部区域可能存在色差的问题。建模算法 bug 可导致幕墙玻璃和颜色单一的墙面出现空洞、纹理扭曲拉花。针对以上问题，可利用航空影像、地面近景影像对模型纹理进行复原、优化，使实景模型更加清晰平滑；

（5）针对处于无人机拍摄盲区导致模型扭曲粘连问题，如桥底、屋檐底部等，可采用修模软件中的网格切割、补洞、桥接等功能，还原模型中的真实场景。

5 项目案例

冯玉祥故居位于保定市管驿街小学南校区院内，为单层木结构，建筑平面呈矩形分布，南北向外轮廓线长 9.50 m，东西向外轮廓线宽 5.97 m，建筑面积为 197 m2。建筑背面和西面紧邻多层建筑，飞行环境较为复杂。

无人机倾斜摄影测量技术结合地面式三维激光扫描仪对冯玉祥故居进行精细化测绘和建模。倾斜摄影测量采用大疆精灵 4 RTK 无人机和佳能 5D4 相机，利用多尺度影像采集法，设置不同距离对该建筑进行拍摄，采集图片和影像信息，通过 Context Capture 软件进行多源影像融合和空三计算后建立实景模型。

在实景模型创建过程中，先将无人机影像进行空三计算，与多尺度影像采集法拍摄的数码相机影像联合后再次进行空三计算。对于空三计算结果中计算失败的影像，应采用添加连接点、补拍等方式进行补救。冯玉祥故居建模后的实景模型如图 4 所示，其中图 4（a）、（b）、（c）分别为未进行多源影像融合的实景模型整体、进行多源影像融合的实景模型整体、进行多源影像融合的实景模型局部。多源影像融合后的实景模型消除了纹理模糊和错乱现象。

图4 冯玉祥故居实景模型

三维激光扫描仪采用徕卡 RTC 360，扫描模式选择中精度（10 m 点云间距 6 mm）和高精度（10 m 点云间距3 mm）相结合的方式，环绕建筑外墙架站扫描，并对建筑室内进行扫描，点云数据模型如图 5 所示。

图5 点云数据模型

观察图 4 可知，无人机空中拍摄的影像数据建立的实景模型中存在连廊顶部、室内空间等拍摄盲区，以及由于建筑间距狭窄导致拍摄角度不理想等问题。从图 5 可以看出，地面三维激光扫描仪的点云数据模型中，建筑物顶部存在扫描盲区、纹理细节表达粗糙等问题。

为解决以上问题，采取无人机倾斜摄影建立的实景模型与三维激光扫描的点云数据进行融合创建实景模型，再采用修模的方式提升模型整体质量，其中实景模型与点云数据的融合分为以下步骤：

步骤一：基于倾斜摄影建立的实景模型提取 Las 点云数据；

步骤二：将无人机点云数据和三维激光扫描仪点云数据导入 Cyclone 软件或 Cloud Compare 软件进行预处理，删除无人机点云数据中由于遮挡形成畸变的数据，以及三维激光扫描仪点云数据中由于人影、折射等影响最终拼接精度和效果的数据；

步骤三：人工选取 4 个及以上具有相同间隔的特征点进行点云数据拼接，导出合并后的点云数据；

步骤四：将点云数据导入 Context Capture 软件中，通过 TIN 网格生成和纹理映射建筑实现室内外及屋面实景模型的建立。冯玉祥故居实景模型建模结果局部如图 6 所示，其中图 6（a）和（b）分别为未进行数据融合建模结果和数据融合后建模结果，数据融合后的实景模型解决了存在拍摄盲区和扫描盲区的问题。

图6 数据融合建模结果局部

采用 Model Fun 软件对数据融合后的冯玉祥故居实景模型进行精细化修模处理，首先在 Context Capture 软件中导出实景模型 obj 和 osgb 格式的数据及 xml 格式的空三数据，然后在 Model Fun 软件中加载需要修改的模型区块，进行删除细小碎片、道路压平、水面补洞、空三纹理映射、照片贴图、局部重建等修模操作，最终创建精细化实景模型，如图 7 所示。修模技术解决了拍摄盲区和扫描盲区导致的局部纹理细节表达粗糙的问题，创建了历史建筑精的细化实景模型，提高了局部细节的表达能力。

图7 实景模型修模结果

冯玉祥故居的保护部位的细节可于实景模型中清晰展现，如立面的特色部位花式透风砖、屋顶的圆形花式瓦当、蝙蝠花式滴水、吻兽及木椽子、木屋架等。经过现场测算，所建模型精度达到毫米级，可满足历史建筑的测量、文化遗产展示等需求。

6 应用局限性

较传统建模技术，本文所提出的精细化建模技术具有经济性好、精度和效率高、仿真性好等优点，但仍存在以下局限性：

（1）无人机倾斜摄影测量技术基于照片和图像进行建模，受光线强弱的影响较大。当光线较暗时，所采集的数据无法进行建模，故不适用于夜间作业；

（2）无人机在强风环境下或在禁飞区不能作业，且在高压电塔附近受电磁干扰明显；

（3）无人机属于空中作业，作业方式存在一定的安全隐患，对操控人员的技术水平和飞行经验均有较高的要求，在人员密集区域进行作业时，应确保安全；

（4）三维激光扫描技术的点云数据纹理映射质量受光线和遮挡的影响严重；

（5）对于玻璃、金属等反光物体，由于无人机倾斜摄影技术需采用不同角度进行拍摄，反射的特征不固定，无法进行建模。

7 结 语

本文结合具体案例，从无人机、照相机、激光扫描仪的外业数据采集、各类数据内业融合建模和修模技术等方面阐述了基于无人机倾斜摄影测量和三维激光扫描技术的历史建筑精细化实景模型创建的全过程。研究结果表明，基于无人机倾斜摄影测量和三维激光扫描技术数据融合的历史建筑精细化实景模型的创建方法，解决了实景模型中存在盲区、纹理细节表达粗糙的问题，实现了历史建筑数字模型的尺寸、比例、纹理色彩与其现状一致，建成模型可细致展示历史建筑室内外细节信息，为数字孪生的应用场景提供了实景数据，对历史建筑数字化保护、活化利用提供了重要的数据支撑。