基于AIMS航摄仪的实景三维常州数据建设与应用探索

鲍秀武，张春敏，梁文彪，严明

(1.常州市测绘院，江苏 常州 213000； 2.常州市地理信息智能技术中心，江苏 常州 213000；3.飞燕航空遥感技术有限公司，江苏 南京 210001)

1 引 言

实景三维数据是大数据、云计算等新技术催生的新型地理空间数据，具有效果逼真、要素全面、精度高的特点，因此逐步应用于自然资源和规划等领域，同时也是数字城市的重要底板和支撑[1～3]。《实景三维中国建设技术大纲(2021版)》对实景三维建设内容提出了明确要求，规定实景三维建设内容应包括地形级、城市级和部件级三个层级[4]。地形级、城市级和部件级实景三维模型建设精度和精细度逐层增加。

在此背景下，重庆市、武汉市、深圳市和上海市等城市先后开展了实景三维模型建设[5～7]，在数据建设方面仍存在以下问题：注重数据建设，未将数据建设与应用拓展结合起来；停留在单一层级的实景三维模型建设，未考虑不同层级实景三维模型间的关系。在多源数据获取方面，当前利用无人机搭载倾斜相机的数据获取方式效率较低，投入成本较高，数据获取设备集成度不高，灵活性不足，设备类型不够全面[8]。AIMS多传感器集成航摄仪，是目前国内唯一实现了真彩色正射影像航摄仪、激光雷达航摄仪、倾斜摄影航摄仪、高光谱航摄仪等航摄传感器高度集成于一体的设备，可一次性同步获取大幅面正视影像(2.8亿像素)、倾斜影像(1.5亿像素×4)、激光点云数据(200万点/秒)、高光谱数据(光谱分辨率 5.5 nm)等多源数据，可服务于智慧城市、数字孪生城市等新型地理信息产品建设。

为满足自然资源和规划管理、智慧城市建设等领域的应用需求，为实景三维中国建设提供地级市参考样板，本文结合实景三维常州数据建设项目实施过程中的经验，对项目建设过程中的关键技术做了全面总结，内容如下：

(1)多源数据同步获取。在国内首次采用集成真彩色正射影像航摄仪、激光雷达航摄仪、倾斜摄影航摄仪、高光谱航摄仪等设备的AIMS航摄仪，进行数据同步获取，大大提高数据采集效率。

(2)多源数据融合建模。对传统单一建模方式进行改进，利用机载激光点云、地面激光点云、倾斜影像进行融合建模，提高了建筑物模型结构完整性和纹理清晰度。

(3)实景三维数据应用研究。融合实景三维数据、多源地理空间数据和专题业务数据，自主研发了面向自然资源和规划管理的多应用集成平台。

2 实景三维数据建设

2.1 多源数据同步获取

实景三维常州数据建设包含地形级、城市级和部件级三个层级，采用“由大到小、由粗到精、层层涵盖”的建设方式，实景三维模型建设精细度逐层级增加。项目共采集了 900 km2地形级实景三维试验区内 0.1 m分辨率的倾斜影像数据和机载LiDAR数据(点云密度4点/m2)；380 km2城市级实景三维试验区内 0.05 m分辨率倾斜影像数据和高密度机载LiDAR数据(16点/m2)；5 km2部件级试验区内 0.03 m分辨率倾斜影像数据、高密度机载LiDAR数据(30点/m2)和地面车载激光点云数据等多层级多源数据。为常州市实景三维数据建设和应用研究提供了丰富的数据资料。

图1是实景三维常州数据建设中涉及的主要传感器设备。

图1 硬件设备

图1(a、b、c、d)分别为AIMS多传感器集成航摄仪、五镜头倾斜相机、设站式激光扫描仪和车载移动扫描系统。

2.2 总体技术路线

地形级、城市级和部件级实景三维模型建设总体技术路线如图2所示。

此后，2004年齐鲁医院成为山东省住院医师规范化培训中心挂靠单位，2007年成为原卫生部首批专科医师培训试点单位，2014年获批国家首批住培试点单位，2015年荣膺国家首批住培示范基地。一直以来，齐鲁医院勇做山东省乃至全国的“住培试验田”，先行先试，开拓创新，取得了不少成绩，也从中收获了很多。

图2 总体技术路线

实景三维常州数据建设总体思路如下：

(1)针对地形级实景三维建设试验区，利用试验区内倾斜影像，制作实景三维模型，进行整体模型场景简单语义化。

(2)针对城市级实景三维建设试验区，融合倾斜影像和激光点云数据制作实景三维模型，对地理实体、重点建筑物及其部件进行结构化及语义化。相较于地形级实景三维模型，城市级实景三维模型语义化对象更加广泛和精细。

(3)针对部件级实景三维建设试验区，融合倾斜影像和激光点云数据(机载和车载LiDAR)制作实景三维模型，对建筑物及其部件进行结构化和语义化，并将实景三维模型与BIM模型进行空间耦合。

2.3 多源数据融合建模

地形级实景三维模型采用倾斜摄影测量建模方式获得，基本思想是利用加密点云，构建TIN三角格网，进行纹理映射。

通过SIFT特征提取等算法[9]，进行影像匹配，通过空中三角测量，生成加密点云，构建三维格网模型，借助ContextCapture软件，实现三维格网模型与影像纹理信息自动匹配，生成实景三维模型。

城市级实景三维模型采用倾斜影像与激光点云进行融合建模获得，部件级实景三维模型采用倾斜影像与激光点云进行融合建模，然后将建模结果与BIM模型进行空间耦合得到。激光点云数据精度高，采集方式灵活，融合建模能有效解决倾斜摄影过程中的遮挡问题，保证建筑物近地表部分结构的完整性，融合建模流程如图3所示。

图3 倾斜影像与激光点云融合建模流程图

传统的融合建模方法是直接将倾斜点云和激光点云进行配准之后建模[10]，重建的三维模型仍然会存在一些建筑物纹理扭曲、几何变形的现象。本文对传统的融合建模方法进行了改进，利用点云数据生成不规则三角网模型，作为三维重建过程中的约束，相比于传统方法，这种改进方法的优势在于能更好保留建筑物结构的完整性。

图4是改进后和传统的多源数据融合建模方法建模效果对比图，可以看出，传统融合建模方法房屋纹理扭曲的现象得到了改善，建筑物结构的完整性和模型外观精细度得到了提升。

图4 改进的多源数据融合建模效果对比图

2.4 实景三维模型精细化编辑

全自动建模生成的实景三维模型仍有一些不足，如模型的边缘细节需要进一步细化、侧面纹理的缺失等，需要采用三维模型编辑软件对实景三维模型进行编辑。采用DP-Modeler软件进行实景三维模型编辑，删除碎片及悬浮物，进行水面和道路修整，对建筑物立面扭曲模糊的纹理进行人工替换和编辑，经修饰的实景三维模型如图5、图6所示。

图5 地形级和城市级实景三维模型

图6 部件级实景三维模型

2.5 实景三维模型结构化及语义化

城市级、部件级实景三维模型精细度较高，主要用于后期服务于自然资源和规划等领域的应用，需要对建筑物及其部件进行结构化。

实景三维常州数据建设项目中引入了具备LOD构建、智能贴图等集群处理能力的分布式计算引擎DP-Firefly，优化单体化模型外观效果，实现结构化单体模型智能纹理映射。DP-Firefly智能纹理映射的核心在于通过智能图像提取和融合方法，提取多视影像上的纹理信息，并去除遮挡部分，融合得到单体建筑完整、无遮挡纹理，并映射至单体建筑立面。

DP-Firefly在单体建筑纹理映射方面做了极大提升，从传统的人工纹理映射方式转变为智能纹理映射方式，将城市级大范围单体模型结构化效率提高了60%以上。除解决遮挡问题外，DP-Firefly还具有局部纹理色彩调整、全自动影像曝光纠正等功能，DP-Firefly和传统建模效果如图7所示。

图7 DP-Firefly与传统建模效果对比图

实景三维模型应用于自然资源和规划等领域，需要对其进行语义化，赋予地理实体和建筑物语义信息。实景三维模型语义化主要包含以下两部分内容：

(1)地理实体语义化。将地理实体对应的二维矢量面与实景三维模型加载到同一场景中，借助矢量数据语义信息，建立地理实体与实景三维模型间的语义映射关系。

(2)单体建筑语义化。对于城市级、部件级实景三维模型中结构化单体建筑，通过ID查询的方式实现单体建筑语义化。

模型结构化及语义化成果如图8、图9所示。

图8 单体建筑物结构化

图9 语义化效果

3 实景三维数据管理与应用

3.1 数据管理

实景三维数据应用还涉及人工建模数据、点云数据、影像数据和矢量数据等多源数据，本文通过自研的空间地理信息基础平台实现了上述多源数据发布和集成。空间地理信息基础平台如图10所示。平台基于开源三维GIS框架Cesium和高效、轻量级、跨平台运行环境NodeJS深度定制、自主开发，以Docker云容器架构进行多源异构数据大数据可视化、实时流数据可视化、二三维空间分析等功能接口的微服务封装，对外可独立开发、发布和部署。

图10 空间地理信息基础平台

实景三维数据综合应用涉及数据量达到PB级别，传统的单一存储模式已经无法满足需求[12～14]。本文利用PostgreSQL数据库进行分布式存储，对外提供统一的数据访问和服务接口，实现多源异构海量数据的一体化和全生命周期管理。

3.2 应用案例

在平台建设和数据存储的研究基础上，融合实景三维数据、多源地理空间数据和专题业务数据，打造了面向城市规划和管理的多应用集成模块，包括三维辅助规划审批、自然资源调查监测、确权登记和国土空间用途管制等应用。以三维辅助规划审批应用为例，介绍实景三维模型在城市规划和管理领域的具体应用形式，通过研发数据浏览、图层控制、项目管理等功能模块，支持三维实体模型与专题业务数据关联查询、规划设计方案比对和浏览，为自然资源和规划部门提供有效的三维应用场景。三维规划辅助决策模块界面如图11所示。

图11 三维规划辅助决策应用

4 总 结

本文以实景三维中国建设要求出发，分析了当前实景三维建设的问题，结合实景三维常州数据建设工作，研究了实景三维建设中的关键技术难点。通过引入新型多源传感器集成设备，研究大尺度实景三维建设多源数据同步获取方式，形成常州市大范围、多层级多源数据的同步获取新模式。在多源数据融合建模方法上开展了创新性研究，在传统建模过程中引入格网模型约束，以改善实景三维模型结构的完整性，探索常州市精细化实景三维模型构建新方法。结合实景三维数据、多源地理空间和专题业务数据，对实景三维模型结构化和语义化的方式和内容进行研究，并开发了面向城市规划和管理的多应用集成模块。

地市级大范围实景三维数据建设涉及地理实体众多，数量庞大，在地理实体编码和管理方面还没有统一标准，此外，实景三维数据更新机制与更新方式仍不明确，仍需要开展深入研究。