结合激光扫描与倾斜摄影的历史街区改造测绘技术研究

2022-09-08李东晋

经纬天地 2022年4期

李东晋

（重庆市勘测院，重庆 400000）

0.引言

历史文化街区和历史建筑是城乡记忆的物质留存，具有不可再生的宝贵价值[1]。加强历史街区建筑保护、更新改造及活化利用，对传承和弘扬历史建筑文化具有重要意义。随着空间信息技术的发展，历史街区保护已从传统保护转变为数字化保护[2]。在历史街区环境与结构复杂等因素制约下，如何采用新兴空间信息技术实现历史街区高精度测绘已成为众多测绘学者研究的热点与重点。

国内外很多研究者利用新技术手段对历史街区进行地形图和立面测绘，文献[3]、文献[4]提出利用免棱镜全站仪测量历史建筑的坐标和边长；文献[5]提出利用三维激光扫描技术获取街区高精度点云数据进行立面测量。以上研究与应用虽可实现历史街区立面图测绘，但都存在一些弊端：全站仪和三维激光扫描仪测量工作量大、效率低，缺乏顶部信息；无人机倾斜摄影方法在狭窄历史街道难以实施，且缺乏底层立面信息；传统架站式三维激光扫描工作量大、测站数多，在狭窄街区扫描效率较低。三维激光扫描与倾斜摄影相结合的方法能解决以上弊端，在对历史街区地形图和立面测绘时能减少工作量、提高精度，适用于狭窄历史街道，进而提高测绘工作效率。

1.项目概况与技术路线

1.1 项目概况

项目案例位于重庆某地老街，为典型的老县城骑楼，全长约1.2 km，街道平均宽度为5 m。沿街两边建有中西合璧式二层骑楼，楼上为住房，楼下经商，设有当铺、书局、中西药房以及教堂等，全县最有名的商铺、当铺、银行皆集中于此，有“民国一条街”之称。

1.2 技术路线

为了对老县城骑楼进行更新改造规划设计，前期需获取街区平面图和建筑立面图。测绘难点在于历史建筑街区狭窄，商业广告位位置杂乱随意、形式各异，外立面中房屋老旧且立面风格不统一，沿街电线杆杂乱，电线杆排列密集，电线分布杂乱无章等。传统测绘方法难以实施，本文提出基于先进三维激光扫描与倾斜摄影技术的综合测绘方案，基本思路：采用低空无人机倾斜摄影方法，采集街区顶部与上部分侧面信息，地面街区底层采用视觉跟踪的三维激光扫描技术，将空中倾斜摄影与地面激光扫描数据相融合，从而获取满足街区测绘的完整三维空间数据。

2.技术方法

2.1 激光扫描及处理

三维激光扫描技术被称为“实景复制技术”，具有高精度、高密度点云的优势。采用三维激光扫描技术进行数据的采集、处理，对外业获取的点云进行拼接是重要的工作环节，拼接效率及精度直接影响后续点云成果的应用。在狭窄街区进行激光扫描，扫描空间受限，每个测站扫描的范围小。在传统三维激光扫描仪作业方式中，外业每站需对中、整平，布设标靶或控制点，内业需要进行配准、拼接、优化等，现场情况越复杂，外业架站数越多，拼接所需时间越多，误差累计越大。本文采用Trimble X7三维激光扫描仪对历史街区进行三维激光扫描。

2.1.1三维激光扫描仪设备介绍

Trimble X7激光扫描仪具有超高速的点云和影像扫描效率，无需对中、整平，摆放稳定即可，单站扫描时间短，有影像时约2.5 min，无影像时约1.5 min，即扫即走，减少外业等待时间；测角精度为21"，测距精度2 mm，测程0.6～80 m，测距噪声＜2 mm@30 m，提供高质量、高密集点云，实现高精细扫描，满足高精度的测绘要求；具有3个同轴相机，每个相机像素达1 000万，1 min拍摄15张高清影像；通过内置视觉追踪相机和IMU实时计算两个连续站点间的相对位置，提供精确点云拼接，现场作业无需布设标靶或公共点，现场扫描过程中实时完成相邻测站点云拼接。

2.1.2外业三维激光扫描

图1街区三维激光扫描彩色点云数据

利用三维激光扫描仪扫描街区沿街建筑立面数据之前，需要进行现场勘察，制定扫描工作方案。街道狭窄，从街道一头往另一头逐站扫描，扫描过程中实时拼接，拼接精度控制在2 mm以内。外业检查数据完整性，如有缺失，现场补测。本试验街区长度为1.2 km，共架设141个测站，数据量约26 GB，耗时约564 min。基于外业扫描点云坐标系相对坐标，沿街利用GDCORS测设10个地面控制点用于坐标配准，将扫描拼接好的点云数据导入Trimble RealWorks，采用全局优化配准算法实现整体点云的高精度配准和坐标统一。街区三维激光扫描点云数据效果如图1所示。

由图1可知：激光扫描点云密度高，扫描细节表现较佳，街区底部扫描完整，但建筑侧面和顶部点云缺失较多。同时，在街区扫描过程中，存在车辆、行人等因素的干扰，出现较多的噪声点，需要进行去噪处理。

2.2 倾斜摄影及建模

倾斜摄影通过在同一飞行平台上搭载多镜头传感器，按一定间距同时触发曝光，同时拍摄垂直、前、后、左、右不同角度影像，呈现建筑丰富的影像信息。试验区顶部和上半部分侧面信息主要通过倾斜摄影方式获取，采用大疆M 300搭载睿铂五镜头，沿街区走向进行倾斜摄影，设置航向重叠度80%，旁向重叠度60%。借助倾斜影像处理软件Context Capture Center，导入倾斜摄影数据和地面像控点进行空三处理，再进行分块建模。建模完成后，输出密集点云，与三维激光扫描点云数据进行融合。街区倾斜摄影三维建模的局部效果如图2所示。

图2倾斜摄影三维建模效果图及对局部放大图

由图2可知：倾斜摄影三维建模可以清晰地获取街区建筑顶部和上半部分信息，缺点在于底部模型出现拉花、漏洞等现象。

2.3 激光点云与影像点云融合

三维激光扫描和倾斜摄影在街区建筑信息获取方面有互补效果：三维激光扫描获取底部数据，而倾斜摄影主要获取顶部和上半部分信息。为满足街区测绘的数据完整性要求，将激光点云数据和倾斜摄影点云数据进行融合，以便得到街区建筑全方位、完整的点云数据。

在生成影像点云过程中利用地面像控点能生成高精度的绝对坐标，而激光点云是相对坐标，因此，必须将激光点云配准到影像点云，实现坐标统一。

坐标统一过程通常分两步：先由公共点（3个以上）坐标解算转换参数，再由转换参数转换非公共点。转换参数通常分为旋转、平移和尺度参数，其中不涉及尺度变换，旋转参数的确定是坐标转换的核心。

假设源坐标系（激光点云坐标系）为（OA,iA,jA,kA），目标坐标系（影像点云坐标系）为（OB,iB,jB,kB），具体如图3所示。

图3两个不同坐标系转换

采用罗德里格矩阵公式来计算转换参数，不考虑尺度因子，建立基于罗德里格矩阵的六参数坐标转换模型，转换式如式（1）所示：

引入反对称矩阵S，如式（2）所示：

式（2）中，a、b、c为独立参数，旋转矩阵与反对称矩阵之间的关系如式（3）所示：

将式（2）代入式（3），罗德里格旋转矩阵R如式（4）所

根据n组公共点，可生成n个方程，构成平差方程，如式（5）、式（6）所示：

式（5）、式（6）中，A为系数矩阵；l为常数项；x=[ΔaΔb ΔcΔTXΔTyΔTz]T为待解算的旋转参数。

以影像点云为基准点云，将激光点云配准到影像点云，利用转换参数进行激光点云和影像点云的融合，并删除多余数据，进行点云简化处理。利用该方法对其中一栋标志性建筑进行融合处理，融合残差达0.0033 m，点云的重叠度约43.1%，融合前后的效果对比如图4所示。

图4激光点云与模型点云融合效果对比图

由图4可知：激光点云在沿街的正面和底部的点云较完整，而模型点云主要是顶部和侧面的点云较完整，将两种类型的点云数据进行融合，实现点云互补，建筑物的点云数据较完整，为后续建筑立面测绘和平面地形图测绘提供数据保障。

2.4 街区测绘应用

根据数据处理后的倾斜三维模型、激光点云数据及与影像点云融合后的点云数据，开展历史街区更新改造前期地形图和沿街建筑立面图测绘。

对于街区地形图测绘，主要利用实景三维测图软件DPModeler，使倾斜摄影实景三维模型具有亲临式的场景，实现所见即所得测绘。采集过程中用裸眼3D，无需佩戴立体眼镜，按照地形图要素，按一定规则直接对地物特征轮廓、点状地物进行矢量采集，并在真三维环境中完成屋檐改正、楼层判读、部件等地物要素和地形要素采集。对于小部分遮挡及未能确认属性等内容，可结合其他点云数据综合判读。测绘地形图如图5所示。

对于沿街建筑立面图测绘，主要利用AutoCAD软件采集建筑表面的外貌和外部结构信息、各部分垂直方向高度及外部装饰造型等，如，房屋主体、阳台、门、窗、柱子、广告牌、装饰栏杆、空调外机等。考虑到点云数据量大，利用Trimble RealWorks软件对点云数据进行分割，然后导入AutoCAD中进行立面图绘制。需绘制建筑物3个面，即正视图、左视图和右视图。

图5街区地形图（局部）

3.分析与讨论

3.1 效果分析

从上述三维激光点云、倾斜摄影建模及两者融合效果分析可知，利用地面三维激光扫描单一数据源时，点云表达纹理清晰、反差适中、颜色饱和、色彩鲜明、色调一致，可清晰构建街区建筑顶部门面和正面信息，空旷区还可扫描建筑侧面信息。扫描过程中街道狭窄，建筑本身遮挡严重，导致建筑上半部分三维点云缺失严重。利用倾斜摄影三维建模方法，模型基本成型，建筑顶部和侧面基本可用于测绘，但在街区狭窄区域，尤其容易存在拍摄盲区，导致街区底层门面、凹部区域模型拉花或漏洞。以上两种方法具有较强的互补性，鉴于此，提出将三维激光扫描点云与倾斜三维模型点云相融合，使街区模型更完整、更美观，精度更高，以满足街区建筑的平面和立面测绘。