无人机倾斜摄影技术在地籍测绘中的应用

屈国兴，何 杰

（宁夏大学地理科学与规划学院，宁夏银川 750021）

倾斜摄影测量技术继承和发展了传统航空摄影测量技术，在获取正射影像的同时，也随之获取了多角度地形地物特征[1]，随着倾斜摄影测量技术的飞速发展，其在地籍调查中的应用也越来越广泛。目前无人机倾斜摄影测量外业数据获取方式主要是固定翼大型无人机搭载五镜头设备，从垂直、左视、右视、前视、后视5 个视角对地物特征信息进行获取[2]。但是，这种外业数据获取方法价格昂贵，且操作复杂，不适用于农村地籍测量的全面推广。小型多旋翼高精度航测无人机的出现，不仅便携易用，也为外业数据的采集及三维模型的构建提供了新途径[3]。本文基于Phantom 4 RTK 单镜头无人机，从多角度获取高分辨率和多方位的影像数据，利用ContextCapture三维实景建模软件对影像数据进行处理，得到具有真实坐标的高精度的三维模型[4]，将三维模型导入EPS 地理信息工作站可实现外业、内业、入库更新一体化，并通过试验来验证该技术用于地籍调查项目的可行性。

1 无人机倾斜摄影测量技术

1.1 测量原理

无人机倾斜摄影测量的基本原理是在飞行平台上搭载传感器，同时从多个角度进行地面数据采集的过程[5]。通过高分辨率相机，从倾斜角度和垂直角度采集地面高分辨率的影像数据，其中垂直角度生成的正片可以用于制作4D 产品，倾斜角度生成的斜片从多个视角获取地面建筑物的纹理信息，将不同摄站生成的正片和斜片进行叠加，利用内外方位元素，恢复像片的几何位置姿态，结合地面像控点，借助于三维建模软件，生成高分辨率的实景三维模型[6]。

1.2 系统构成

无人机倾斜摄影测量系统主要由飞行平台、飞控系统及导航系统、数据传输系统、地面监控系统等组成[7]。

（1）飞行平台：基于Phantom 4 RTK 单镜头无人机，采用低空飞行、井字形航线设计、高重叠率的作业方案，以达到当前地籍测量的技术标准，该无人机是一款小型多旋翼无人机，其导航定位精度可达厘米级，技术参数见表1。

表1 精灵Phantom 4 RTK 主要技术参数

（2）飞控系统及导航系统：飞行控制及导航系统用于监测无人机飞行过程中的姿态变化，控制无人机按照指定的航线完成飞行计划，在航飞过程中通过GPS/INS 获取无人机的飞行姿态和曝光点的位置参数等，极大地提高了无人机航测过程中的飞行稳定性。

（3）数据传输系统：主要用于实时传输无人机的行高、航向、飞行轨迹等参数，传输无人机获取的影像数据等。

（4）地面监控系统：对无人机的飞行姿态及工作状态进行监控，在无人机出现电量不足、信号丢失等状况时及时预警，确保航测工作的正常进行。

2 实例验证

2.1 技术路线

测区地处广东省湛江市某村，地面覆盖范围0.623 km2。利用倾斜摄影技术进行地籍测绘主要包括外业数据采集（像控点布设、影像采集）、空中三角测量、多视影像密集匹配、构建TIN 网格、纹理映射、内业采编、外业调绘补测等步骤。其中，实景三维模型的构建是通过空中三角测量解算出加密点的坐标，在此基础上通过多视影像密集匹配获得点云，依据密集点云量的多少及计算机的性能进行瓦片划分，构建TIN 网格，最后依据映射算法建立三维物体表面点和二维空间纹理点的对应关系，进行纹理贴合，生成三维模型[8]。利用倾斜摄影技术进行地籍测绘的具体流程见图1。

图1 三维测图技术流程

2.2 外业数据采集

2.2.1 像控点布设 笔者结合对湛江市某村具体的踏勘情况，进行像控点的布设。像控点的布设要符合一定疏密程度的要求，像控点的布设过于密集，不仅浪费人力物力，而且对后期数据的处理速度也有很大的影响。相反，如果像控点的布设过于稀疏，则数据的精度难以保证。像控点的布设也要考虑地形要素，一般将控制点布设在地形比较平坦的地区，这样可以减少内业人员在刺点时由于误刺而导致数据精度不符合要求的概率。此次项目待测区位于农村，地形大多较平坦，没有明显的地物标志，所以可以在道路拐角点布设一定数量的控制点，布设的控制点要清晰可见，以便内业人员进行刺点。本次试验测区内共布设了13 个像控点。

2.2.2 航线设计与无人机影像采集 在飞行之前要了解测区的交通情况、地形地貌等特征，同时获得调查区域内建筑物的最大高度，从而可以更好地规划航线、制订飞行计划，确保飞行作业安全进行。在对测区进行外业踏勘之后，笔者结合具体的踏勘情况，设计符合要求的地面分辨率、行高、航向重叠度及旁向重叠度等，根据具体设计要求，软件将自动生成测区的最佳航线（图2）。本次试验航飞相对高度150 m，旁向重叠度75%，航向重叠度80%，采集有效影像数为4 038 张。由于Phantom 4 RTK 为单镜头无人机，为了实现与五镜头无人机类似的效果，需要调整镜头角度，从垂直、前、后、左、右5 个角度采集影像数据。

图2 飞行航线设计

2.3 实景三维模型建立

2.3.1 空中三角测量 空中三角测量原理是利用无人机外业获得的具有一定重叠度的影像数据，依据少量外业测得的控制点，对加密点的高程和平面位置进行解算。在ContextCapture 三维实景建模软件中，不需要过多的人工干涉，软件会自动提取特征点并匹配同名点，进行平差计算，采用的平差方法是光束法区域网平差。光束法区域网平差原理是将像片的光线作为平差单元，通过相关数学模型，解算出加密点的坐标[9]。

2.3.2 多视影像密集匹配 多视影像具有较大的覆盖范围及较高的分辨率，多视影像密集匹配的关键在于如何快速获取多视影像的同名点坐标，依据同名点坐标得到地物的三维信息。在立体像对重叠的区域进行密集匹配时，由于无人机在倾斜摄影测量过程中倾斜方向无规律、航摄影像存在像幅小等特征，采用了基于SIFT 特征匹配算法的影像密集匹配方法。相关研究表明，基于SIFT 特征匹配算法可以得到可靠的密集匹配结果[10]。

2.3.3 构建TIN 网格 依据密集点云量的多少及计算机的性能进行瓦片划分，瓦片划分的大小和计算机处理数据所需内存的大小密切相关；依据瓦片划分的大小进行不同细节的三维TIN 网格的构建。TIN网格的构建需要占用较大的电脑内存，其优点是自动化建模，真实纹理采集效率高。

2.3.4 纹理映射 纹理映射是依据映射算法建立三维物体表面点和二维空间纹理点的对应关系。传统的纹理映射方法是通过垂直影像进行纹理映射，这种方法只能获取到垂直方向上的纹理信息，而建筑物侧面的纹理信息不能得到较好的体现。ContextCapture可自动实现纹理映射，极大地提高了三维建模的效率。实景三维模型见图3。

图3 实景三维模型

2.4 内业采编

本文采用清华山维EPS 测图系统进行内业采编。EPS 三维测图系统提高了测绘和GIS 工作站数据更新、生产、作业管理的效率，保证了生产管理成果的质量，实现了数据入库更新与生产管理一体化。它有效地解决了目前数据生产过程中的一系列问题，比如数据存储的困难，更新的难度以及质量控制的难度等。用户只需使用一个平台、一套完整的数据即可完全地实现内业数据采编。通过EPS 三维测图系统，将osgb 格式的实景三维模型转化为DSM 格式并加载至EPS 测图系统中，采集地物和地形要素的过程中无需佩戴立体眼镜，直接在三维模型上进行点、线、面要素的采集；EPS 绘图的所有地物和注记对象的表达以要素类型为基础，用不同的要素编码表达，绘制地物需选择相应的编码，对于部分遮挡及属性信息不确定的地物要素要进行外业调绘和补测。图4 为内业汇编数据检查。

图4 内业汇编数据检查

3 结果与分析

为验证地籍图的精度及无人机倾斜摄影技术在地籍测绘应用的可行性，本文均匀选取10 个外业采集点作为检查点对成果精度进行检查分析，将外业采集点的坐标与内业采编的坐标数据进行误差统计，根据《测绘成果质量检查与验收》（GB/T 24356—2009）的规定，按同等精度计算中误差，公式[11]如下：

式中：M 表示平面中误差；ΔS 为外业检查点与内业采集点的位差；n 为检查点总个数。

《地籍调查规程》（TD/T 1001—2012）[12]中对界址点的精度要求为：一级界址点相对于邻近控制点的点位误差为±5 cm，二级界址点相对于邻近控制点的点位误差为±7.5 cm。根据点误差统计表中的数据（表2），本文结合公式（1）计算求得界址点坐标中误差为3.38 cm，符合一级界址点平面中误差的精度要求。

表2 点位误差统计表

4 结论与讨论

4.1 结论

本文以无人机倾斜摄影技术在地籍测绘中的应用为例，利用ContextCapture 三维建模软件构建了测区的三维模型，采用清华山维EPS 测图系统进行内业采编，求得测图成果的平面中误差为3.38 cm，满足《地籍调查规程》（TD/T 1001—2012）中一级界址点相对于邻近控制点的点位误差的精度要求，通过实例验证了该技术在地籍测绘中的可行性，同时也提高了地籍测绘的工作效率，具有一定的实践意义。

4.2 讨论

本文采用的是单镜头无人机，具有成本低、操作简单等优势，在测区范围较小的地籍调查项目中可推广使用，相比大面积的测区，单镜头无人机耗时较长，精度相对较低。因此，本文的研究结果为小范围的地籍调查项目提供技术参考。