基于无人机LiDAR和倾斜摄影数据的3D产品制作

2022-05-09周智勇高林营李维平

城市勘测 2022年2期

周智勇，高林营，李维平

(重庆市勘测院，重庆 401121)

1 引言

随着航空摄影技术的飞速发展，无人机倾斜摄影技术应用越来越普遍，从早期倾斜摄影为满足三维模型快速制作，到目前的利用实景三维模型进行裸眼测图及开展新型基础测绘实体化研究，单纯依靠倾斜摄影实景三维开展后期应用的不足也越来越明显，如高楼密集导致的建筑物模型粘连、植被遮挡区域的地面信息缺失等，引入无人机LiDAR来进行补充成为研究的热点[1]。

无人机LiDAR因其价格高昂，早期更多应用在公路项目、电力线路巡查等带状工程，及地质灾害、林业调查监测等人类活动相对较少区域，应用在纯测绘领域不多。随着LiDAR成本下降及无人机安全性、稳定性提高，及电池续航能力提升，在植被茂密区域，尤其地形起伏较大，视线不通视等区域，常规测绘手段工作量巨大，无人机LiDAR测绘优势明显。

2 无人机LiDAR和倾斜摄影系统

由于目前无人机飞行平台相对轻巧，一是荷载不支持同时将LiDAR设备和倾斜相机挂在飞行平台上，二是两种设备的航间距及飞行速度等航摄因子不完全相同，因此LiDAR数据和倾斜数据为分开获取。

重庆地形起伏较大，为保证获取的点云密度，及倾斜影像在测区高点和低点的分辨率及重叠度，采用具有仿地飞行功能的多旋翼无人机搭载LiDAR设备和倾斜相机进行作业。

飞行平台选择四旋翼无人机，空机重量 6.5 kg，起飞重量最大 8.5 kg，按无人驾驶航空器飞行管理暂行条例分类属于小型无人机，支持PPK/RTK差分模式，适配的倾斜相机单镜头 2 400万像素，5镜头总像素1.2亿，下视焦距 25 mm，斜视焦距 35 mm，斜视相机与下视相机之间角度为45°，相机重量 1.5 kg；适配的LiDAR设备为RIGEL mini VUX-1UAN，最大测程为 250 m，设备重量 1.87 kg，如图1所示。

图1 无人机LiDAR和倾斜摄影测量系统

3 总体技术路线

根据测区范围、地形情况及成图要求，设置航摄高度、重叠度等参数，分别采用无人机搭载LiDAR设备获取全域的点云数据、采用无人机搭载倾斜摄影相机获取全域的倾斜摄影数据，开展外业像控点布设与测量计算，对无人机LiDAR数据进行轨迹解算、点云解算及航带拼接与噪声去除，利用倾斜影像和POS数据、像控点成果进行空中三角测量及实景三维建模，得到空间坐标一致的点云数据和实景三维模型。基于点云数据进行地面点分离，编辑制作数字高程模型DEM，结合空中三角测量成果得到数字正射影像DOM成果，基于实景三维模型采集地物要素，套合DOM输出外业调绘底图开展外业调绘，最后编辑得到数字线划图DLG成果[1～3]。

图2 总体技术路线

4 测区概况与数据处理

4.1 测区概况

项目位于重庆市两江新区五宝镇、洛碛镇、双河口镇交界处，项目范围约 1 km2，测区地形起伏较大，沟壑纵横，地形最高点为 292.9 m，最低点 160.5 m。

4.2 无人机LiDAR获取与处理

(1)LiDAR点云数据获取。根据测区已有影像、地形图等资料，分析作业区植被、建筑物等分布情况，选择测程 250 m的LiDAR设备及飞行平台，确定航摄高度 160 m及旁向重叠度65%等航摄因子，并提前开展空军民航空域申请报批。实地踏勘选择视野开阔，地势较为平坦区域作为起降点，为提高点云精度可以架设基站，结合地形山势走向，选择平行山体方向作为航线方向。针对本项目树林较密集及地形相对复杂的情形，选择十字航线进行作业，仿地飞行获取的点云数据具有更好的穿透性和分布均匀性，点云密度达到 51 点/m2，远大于《机载激光雷达数据获取技术规范》CH/T 8024中 1∶500比例尺中16 点/m2的点云要求。

图3 无人机LiDAR十字交叉航线

(2)像控点布设。航飞同时进行外业像片控制布设与测量，像控点目标选择影像清晰，易于判读，且高程变化较小的地物拐角等特征点，满足点云高程精度检测及倾斜摄影后期空三处理需求。

图4 像控点分布图

(3)原始点云解算。采集获取合格的机载LiDAR数据后，采用IE等软件进行IMU/GNSS联合航迹解算，将外业采集的机载LiDAR数据与IMU/GNSS数据和CQGNSS数据进行联合解算，利用外业控制点成果数据、实测参考面数据进行激光点云高程系统误差的检校和改正，通过控制联测解算七参数，进行坐标转换处理，获取符合项目数学基础要求的激光点云数据，再通过航带拼接与噪声去除，检查点云厚度、重叠度、接边精度及实测控制点检查点云精度，所有参数满足规范要求后提供下一环节使用[8]。

4.3 倾斜摄影数据获取与处理

将LiDAR设备取下，换上倾斜相机，按倾斜数据要求设置分辨率为 3 cm、航向重叠度80%、旁向重叠度70%、相对航高 160 m等航摄因子，对测区再次进行仿地飞行摄影，获取高分辨率的倾斜影像约 8 595张。利用获取的 3 cm倾斜影像及解算的POS数据，结合外业像控点测量成果，在实景三维建模软件中进行空中三角测量，基本定向点平面中误差为 0.006 6 m，高程中误差为 0.001 7 m，精度优于《数字航空摄影测量空中三角测量规范》GB/T 23236中 1∶500比例尺中丘陵地平面中误差 0.13 m、高程中误差 0.11 m的精度要求。

图5 无人机倾斜摄影现场及完成情况

4.4 基于LiDAR的数字高程模型制作

激光点云分类算法为三角网滤波算法，基本原理是通过反复建立地表三角网模型的方式分离出地表上的点。对完成预处理的激光点云数据进行噪声点滤除，再进行点云分类将地面点和非地面点分离；然后通过将点云分类显示、按高程显示、断面图显示等方法，目视检查分类后点云，编辑获取激光点云分类成果。基于地面点构建不规则三角网(TIN)，通过高程晕染图、反生成等高线等方法，进行数字高程模型的检查和编辑修改处理；最后按矩形分幅裁切得到数字高程模型成果[5，6]。

图6 测区DEM成果

4.5 数字正射影像制作

基于LiDAR和倾斜摄影数据的数字正射影像生产有两种技术路线，一是在建模软件中完成空三后，制作实景三维模型的同时输出数字正射影像，优点是影像上高层房屋等有投影差的地物地貌进行了改正，接近真正射影像效果，能够与线划图进行比较好的套合，缺点是模型有拉花的地方影像相应有变形，需要后期进行处理；二是在传统航测处理软件INPHO或PIXEL FACTORY中进行正射影像制作。首先在建模软件完成空三后，输出下视无畸变影像及对应的定位定姿信息，在传统航测处理软件中利用前面LiDAR数据制作的数字高程模型进行单片纠正、自动镶嵌、人工编辑等工序，制作数字正射影像。实际生产中可根据项目需要，选择最合适的技术路线进行正射影像生产[4]。

图7 数字正射影像成果

4.6 数字线划图制作

传统航测成图是在立体模型下采集居民地、道路、水系、植被、土质、管线及等高线、高程点等要素，将采集的矢量数据套合正射影像制作外业调绘底图，实地对房屋楼层、地名、水系名称、道路名称编号、电力通讯线点位及走向等内容进行外业调绘，最后基于采集成果、调绘成果进行编辑整理成图。基于倾斜摄影和LiDAR数据的线划图制作有二点不同，一是在地物是三维裸眼测图软件中基于实景三维模型进行采集，二是等高线、高程点不用逐点逐线采集，通过LiDAR数据得到的DEM反生成等高线，特征点从点云中即可得到。基于三维模型裸眼测图优点是房檐改正、房屋楼层、单位名称、电线等可以直接在模型中获取，二是已经运行的铁路、高速公路及危化厂区，外业调查难度较大，基于三维模型数据不用外业进行调查，节省工作量。缺点是遮挡严重区域，细小地物等建模效果较差的依然需要依靠外业实地调查修补[7，9，10]。

图8 实景三维模型与DLG局部成果图

5 效率与精度分析

以数字线划图制作为例，空域申请除外，倾斜摄影和LiDAR数据获取、外业像控测量、实景三维建模及LIDAR预处理共9人天，内业采集编辑、外业调绘修补共33人天，总计42人天完成一平方千米16幅 1∶500地形图绘制；按传统2人一组进行外业测量，内业1人进行内业成图，总计约120人天才能完成。

内业对生产的数字线划图，外业设站选择围墙、门顶、房屋角等固定地物平面点46点，其中最大差 0.201 m，最小差 0.006 m，中误差 0.085 m，满足《基础地理信息数字成果 1∶500、1∶1 000、1∶2 000数字线划图》中丘陵地0.3米精度要求；高程选择硬质路面、田面及植被茂密区48点，最大差 0.175 m，最小差 0.003 m，中误差 0.116 m，满足线划图规范中丘陵地注记点高程中误差 0.2 m精度要求。