倾斜摄影实景三维模型在大比例尺地形图中的应用

冯锋

(江西省地矿测绘院，江西 南昌 330000)

1 引 言

测绘技术随着物联网技术的发展，得到较快的发展机遇，传统方式的经纬仪测量和手绘方法已经难以满足当前测绘工作的进步与发展趋势。近些年来出现雷达测绘技术、数据一体化测绘技术和数字摄影测量技术等，能够完成更高精度的地图实景数据采集，将大比例尺地图推向更高的表现阶段[1]。针对数字化技术，主要应用RTK大比例尺地形图测绘技术，能够有效地将测绘数据实时上传至数据管理中心，这种方法应用在野外较大范围的地图数据测绘，会出现测绘数据间断性测量、测绘周期增加等现象，不能从较多的角度完成大比例尺地形图的野外复杂地形测绘[2]。

本文应用倾斜摄影测绘技术进行大范围内地图相关数据的采集，再建立实景三维模型创建数据的体现平台。倾斜摄影技术能够以立体角度对复杂地形的实景信息完成数据获取，再加上三维实景模型的数据精确表现平台，将使倾斜摄影技术采集的地形信息具有更高的精确性与可表达性。基于大比例尺地形图，需要表达的数据必须要具有较强的地图要素表现能力，在三维实景模型中体现的同时还要满足大比例尺地形图内部的测绘周期、作业方式匹配程度等问题。

2 倾斜摄影实现流程

2.1 设备及软件介绍

本文主要研究以无人机为基础进行的倾斜摄影测绘技术，选用多旋翼无人机作为载体，搭载六个倾斜式摄影机进行图像信息的采集，装置三台数据云系统能够在飞行倾斜摄影过程中将数据完全表达并传输至地形图数据管理中心，且能够与地面卫星系统进行通信连接，参考卫星中原始像素图形进行高强度数据完善与新图形的组件任务。无人机倾斜摄影过程中还装设云台运行系统，在绝对空间控制的情况下与卫星系统实现数据交流，采集卫星中大比例尺地形图比例数据作为倾斜摄影数据的落实平台，同时也为后期的倾斜摄影实景三维模型构建数据基础[3，4]。实景三维模型的建立应用Smart 3D软件，此软件能够在较短时间内与数据控制中心进行数据互动，且能够将倾斜摄影中采集的二维图形数据与卫星中的二维图形数据相结合，通过云计算与大数据处理方式实现三维图形数据的组建。三维模型中的矢量信息与基础图形为指导地形，这表现数据周围信息数据以多角度形式实现，在相同时间内能够表达出多种地形图信息。在矢量信息的引导下，还可以增加数据管理人员的像素操控功能，对地形图内容进行精确度编辑，防止三维模型受到外部因素的干扰。

2.2 技术路线

根据大比例尺地形图的测绘标准范围，需要对倾斜摄影测绘参数进行规范性要求，在倾斜摄影技术方面主要规范无人机的运行过程以及运行动作。无人机在获取倾斜摄影采集地形图数据时，可以同时控制像素点的形成，能够节省后期大量的测绘要素筛选时间；实景三维空间模型内部的实景数据在多摄像元素的共同作用下要完成像素匹配，只有在模型像素与地形图像素相匹配的情况下才能够应用到大比例尺地形图中，三维模型具有大量的云数据节点，用来储存未识别倾斜摄影数据，在后期的数据预处理流程中要进行节点的自主生成；还要保障模型实现纹理的真实性，参照雷达原始数据进行大范围规范，具体精确度需要依靠映射技术实现；大比例尺地形图实际测绘过程中既要满足实景模型的承载能力，还要对实景三维模型中体现的内容进行分割式数据提取，在大比例尺地形图中构建建筑轮廓时尽量应用到周围线性物体作为参照，详细标注测绘符号，以实景三维模型内数据为基础，对大比例尺地形图实现数据输出。倾斜摄影流程如图1所示。

图1 倾斜摄影流程图

3 实例研究

3.1 数据获取

应用倾斜摄影技术进行地形图相关数据采集，内容主要分为城区结构数据、“三生”空间格局数据以及建设用地数据[5～7]。对于城区结构数据的提取内容需要严格按照最新版的《城市规划基本术语标准》，在城市中的倾斜摄影一般采用中心轴方法，以城区中心为倾斜摄影初始地点，通过模式拓展的方式对外发散摄影，摄影同时能够通过通讯数据识别城市设施中的具体类别，后期上传至数据中心的数据需要进行人工识别，进一步保障应用在大比例尺地形图中数据精准性。还可以采用增量法进行城区内倾斜摄影，在原始雷达监测数据基础上，控制倾斜摄影设备采集与雷达中数据不相同数据，提出数据创新概念，最后创新出的数据需要与原始数据相结合，组建成为最新版的地形图数据结构[8～11]。

“三生”空间格局包括生活、生产和生态三类。应用倾斜摄影采集三生空间相关数据过程中，需要倾斜摄影自身对三生格局相关数据具有一定的识别能力，在大比例尺地形图中进行标注的过程中不能完全参照倾斜摄影采集的数据内容，还要参照我国规定的种类编号实现数据结合。三生空间格局数据内容监测作业过程较为简单，但是数据处理难度较大，在数据处理过程中要准确结合地类代码，再参照遥感影像内容进行倾斜摄影内容的数据格式统一化处理。监测过程中需要逐一检查三生数据的存在特点，查看城区项目规划面积与实际摄影面积是否一致[12～14]。

建设用地数据采集主要采集人工构造建筑边界或结构数据。建设用地一般需要与基础性开发用地资源相结合，通过倾斜摄影获取的建设用地可以通过人工协调的方式进行修正，对于建设用地的最底层图形要素主要包括工矿企业、居住小区、体育活动中心、活动广场等基本用地数据，倾斜摄影数据可以直接进行提取用在大比例尺地形图中。但是部分数据在地形图中容易造成图像填充过度、地表覆盖数据超出实际范围等情况，需要对这部分数据进行编辑与阈值设定，因此要及时删除多余数据。

3.2 模型建立

本文将建立大比例尺三维地形图模型作为倾斜摄影采集数据的表现平台，应用模型中的数据节点控制倾斜摄影采集的精确位置以及角度等信息，实景三维模型中的数据计算形式也应当与模型中的构建纹理相对应，不同形式的采集数据应当在不同的算法下完成在地形图中的应用，模型中的数据主要算法有空三加密算法、点云数据统计法以及映射等。空三加密算法在实景三维模型中可以构架多种光学角度影像，从而将倾斜摄影中存在的角度感不强的问题进行改善，在追求倾斜影像能够在模型中精确表达过程中，也要追求地形图数据能否在外方位元素中精确体现，使模型中匹配的数据节点可以从多种角度进行数据测算。空中三角相关数据加密后可以参考模型中的位置偏差较小的数据重新进行迭代运算，可以建立倾斜摄影数据在区域网中的特征性视角[15]。

模型中的点云数据主要用来建设三维模型体系坐标，通过密集度较高的数据集合完成匹配算法，倾斜摄影中产生具有边界特性数据在点云构建模型中也可以通过最小二乘法实现立体视觉实现，减少大比例尺地形图后期数据融合运算流程。建立模型中也会应用到三维TIN构建具有多面结构的数据结构，将多层次的数据切换成为不同种类数据块，将各个种类数据块编号处理，实现号码与号码之间的映射。所建立的模型数据底层均具有矢量化结构特点，能够承载大部分倾斜摄影所采集的数据体系，外部数据管理人员可以随时协调数据浏览模式，增加大比例尺地形图数据融入的概率，为后期的地图绘制奠定数据基础。实景三维模型内部图像分辨率是倾斜摄影采集要求的重要项目，每个阶层的分辨率都要对应不同阶层的地形图绘制范围，通常采用2倍率方式进行分辨率计算，可改变原始数据结构，加强数据在实景三维模型中的表现水平，在模型设计中加强了模型的切割作用，可以对扭曲性数据或空洞性数据进行图形切割，避免后期的地形图数据提取。

3.3 地图绘制

绘制大比例尺地形图的规范与要求将采用传统标准，应用相关符号代表描绘物体以及地理位置等信息，并且应用三维模型中的矢量化绘画工具完成高分辨率小范围内的要素标注，最终能够在极度放大的状态下观察到标注在大比例尺地形图中进行体现。本文进行倾斜摄影区域地势复杂，总测绘面积是半径为 50 km的圆形，地形图绘制过程中主要先进行点坐标的确定，完成模型数据在大比例尺地形图中的精准落实。

地图绘制过程中常常应用大量的倾斜影像，若直接应用在实景三维模型中会造成图像与实际扭曲空间的问题。本文将应用Smart 3D三维模型软件对倾斜摄影产生的倾斜影像做正像处理，使地图绘制过程的正射影像与原始三维模型影像相结合，并与传统雷达数据模型进行比对，参照基础数据进行远端与近端的同时更正。实景三维模型中直接应用在地形图绘制中会造成远端影响遮盖近端实物现象，所以在进行实景描绘过程中应当采取实景三维模型中多个视角同时绘制，保证绘制画线能够精准勾勒地物要素。

3.4 精确度分析

在实景三维模型中安装30个监测点，平均分布在绘制地图中，主要通过大比例尺地形图中的模型坐标进行两个监测点之间的数据误差分析，如图2所示为30个监测点在模型中的精确度监测数据：

图2 监测点精度统计

根据图中的监测结果可知，监测点之间产生的最大误差为0.8 m左右，对整个测区按照实际航飞情况每 10 km2～20 km2规划一个数据处理分块，共划分49个数据处理分块。利用对GPS/IMU解算得到的外方位元素，编辑制作每个架次的POS数据文件，并在航摄影像中进行像控点转刺，使用ContextCapture软件进行空中三角测量计算。对同名点匹配点云检查、航线曝光点检查、像控点检查后，确认空中三角测量满足指标要求。其中的监测点数据真值自身便具有一种数据状态误差，所以需要进行PTK误差计算，减少自身误差对整体精准度统计干扰，设定误差算法在绘制地形图中标准误差为±0.1，根据误差在实景三维模型中的传播原理，可将误差算法表示为：

(1)

(2)

公式中β代表倾斜摄影数据采集过程中产生的角度误差，f代表实景三维模型中的高度误差，x代表实景三维模型中的水平误差，z代表大比例尺地形图绘制过程中产生的精度误差。此算法能够满足比例尺为 1∶150万地形图精确度要求，将误差缩小到 0.000 5以内。

通过上述公式计算得出，所采用三维重建软件进行倾斜摄影快速三维建模，真三维模型可输出的数据格式为*.osgb格式。模型成果所有建筑物的空间关系和纹理，均采用分层显示技术(LOD)，以保证任何配置的计算机均能流畅地显示地物模型，充分详细地表达建筑物细部特征。输出的三维实景模型是按一个个小矩形的范围来输出的。

4 应用实例

4.1 测区概况及成图要求

某水电工程设计项目，需制作实景三维模型及地形图，测区分为两部分：水电站堆积体和水电站枢纽区，测区面积分别为 1.8 km2、1.9 km2。测区为高山地，主要水系为牛栏江，平均海拔约 1 000 m。

所设计的地形图测图中，比例尺为 1∶1 000，要求为平面精度中误差为 ±0.8 m，等高距为 1 m，高程精度中误差为 ±1 m。

4.2 无人机航摄与像控点布设

本次航飞以谷歌影像为基础背景，确定目标区域范围，采用白色精灵旋翼机实现数据采集。设计相对航高 200 m，航向重叠度为80%，旁向重叠度为70%，地面分辨率优于 8 cm，共获取正射影像 2 138张，倾斜影像 2 470张。

本次像控布设采用区域网布点方式，共布设38个像控点，部分像控分布如图3所示；其中28个像控点参与平差计算，10个点为检查点。像控点采用RTK量测，控制点平面坐标系统为1954北京坐标系，高程基准测绘为2000国家高程基准。

图3 部分影像控制分布

4.3 实景三维模型生产

项目采用ContextCapture实现三维模型生产，该软件数据处理的过程简捷高效，基本无须人工干预便能生产出高分辨率实景三维模型。生产过程主要包括多视影像联合平差及密集匹配、构建三维TIN并生成白模及纹理映射。

本次生产共有28个点参与平差计算，10个点为检查点，空三检查结果为检查点平面中误差绝对值为 5 cm，高程中误差绝对值为 10 cm，依据《数字摄影测量空中三角测量》规范，空三精度达到规范要求。在查看空三关系模型无明显错误后，基于空中三角测量成果，计算生成OSGB格式的实景三维模型。

4.4 地形要素采集

立体像对的地形要素采集选用MapMatrix图阵立体测图系统，内业人员佩戴立体眼镜进行测图。该方式可以准确地识别出独立杆状物，但对作业人员要求较高。

实景三维模型的地形要素采集选用清华山维EPS三维测图软件，通过EPS软件加载OSGB格式的三维模型数据，进行裸眼测图。该方式易于采集房屋主体结构并识别房屋层数进行标注，且分辨各类坎，裸露地表可精确采集，对作业员要求较低。但该生产方式对航摄要求较高，空三及建模耗时较长，对于电杆等独立杆状物的建模效果差，识别度低，难以采集数据；对于植被覆盖区及高层建筑物遮挡难以准确采集。

5 结 语

本文应用倾斜摄影技术建立实景三维模型数据体现平台，方便应用在大比例尺地形图绘制中，由于倾斜摄影限制条件较多，所以本文采用无人机与软件结合方式减轻无人机数据采集压力，提升倾斜摄影效率。倾斜摄影过程中地物地表中高表面常常遮挡低表面物体，造成倾斜摄影死角，此时应用通讯设备与雷达原始设备相关联，组建新实景模型。在实例应用过程中对数据误差实现贯穿性地判定，提升倾斜摄影实景三维模型在大比例尺地形图中的应用程度。随着大比例尺地形图绘制技术的发展，无人机的多角度摄影以及三维模型技术也将会逐渐应用在其中，将会为大比例尺地形图绘制提供更高的精准度。