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无人机倾斜摄影测量技术在可建设城市屋顶光伏资源调查中的应用

2024-01-15魏海霞祖为国谭金石

测绘通报 2023年12期
关键词:纹理屋顶建筑物

刘 丽,魏海霞,祖为国,谭金石

(广东工贸职业技术学院,广东 广州 510000)

光伏产业是指利用光电效应将太阳辐射能转化为电能的产业。光伏产业作为低碳环保新能源,在国家构建绿色低碳循环发展经济体系战略下,必将进入发展快车道,成为快速兴起的朝阳产业,是实现制造强国和能源革命的重大关键领域[1]。屋顶光伏发电是一种利用太阳能将光能直接转换成电能的技术,具有环保、可再生、分布式等优点。为了合理规划光伏电站的建设,需要进行屋顶光伏资源调查,以确定光伏电站建设的最佳地点和电站容量。

光伏资源调查主要包括光照强度、光伏组件的倾角和朝向、温度、风速、气象数据等方面[2]。其中,光照强度的调查需要摸清区域内建筑屋顶面积及屋顶遮挡情况,测算屋顶立面总面积,进而结合单位面积光伏发电量推算发光发电量。传统的屋顶光伏资源调查采用实地勘测的方法,但是该方式需要统计每栋建筑的楼顶面积及遮挡情况,存在外业工作量大、成图效率低等问题[3-5],难以达到高效光伏调查的目的。无人机倾斜摄影测量作为近几年广泛兴起的一项高新技术,具有非接触式、高效率、高精度获取物体表面三维点云数据的优势,可以快速获取丰富的地面信息,在大比例尺地形测图、城市实景三维建模、城市规划等方面具有广泛的应用。该技术相比于传统角度局限的垂直摄影技术,可以获取更高分辨率、高视场角、多视维度的地物信息,再结合三维模型测图,可以快速识别建筑物轮廓范围和实现立面信息采集[6-7]。

因此,本文以广东省南海区屋顶光伏资源调查为例,从无人机倾斜摄影、三维建模、图件制作、测图精度评估等方面进行分析评估,为无人机倾斜摄影技术用于可建设屋顶资源调查提供科学依据。

1 倾斜摄影测量关键技术

传统摄影测量是通过一个正射镜头获取目标物影像数据,这种方式只能得到地物的俯视面纹理,若要同时获取地物的立面纹理,则需要利用倾斜摄影测量从不同的倾斜角度采集目标物纹理数据,从而得到高精度、可量测性的立体模型[8]。目前解决方案有单镜头、摇摆双镜头及五镜头,由于倾斜角度的方向有差异,同一目标物可以在多张相片上找到,在建模时选取分辨率最高的照片进行纹理映射[9]。其中,主要涉及的关键技术有多视影像联合平差、多视影像联合匹配和纹理映射。

1.1 多视影像联合平差

多视影像联合平差将下视影像数据与倾斜影像有效结合,且在空中三角测量时多方面顾及源数据之间的几何变形与遮挡关系,利用初始外方位元素,选择金字塔匹配策略,在各级数据上选用连接点自动匹配及自由网光束法平差,获取效果不错的同名点匹配结果,且组成的同名点和连接线、像控点位置、POS数据的多视影像自检校区域网平差的误差方程,经过一并求解,保证运算结果的准确性[10-11]。

1.2 多视影像联合匹配

同名点匹配误差是摄影测量不可避免的问题之一,拥有重叠度高、纹理清晰的多视影像在同名点匹配上具有很大优势,在匹配中如何多方面考虑冗余数据,高效地得到连接点位置,从而获得目标物的立体信息,是多视影像匹配的关键。多种策略并用往往能达到意想不到的效果,因此,计算机视觉等新解决方案成为影像匹配的研究热点。目前,在计算机视觉研究领域中已得到了关键性的突破,如目标地物侧面纹理信息的自动获取,通过遍历地物影像上的特征,获取目标物的二维矢量数据集,并将不同视角的影像联合分析,从而得到地物的三维矢量数据[12]。

1.3 纹理映射

纹理映射是将影像上的纹理一一对应到三维模型上。但是由于倾斜摄影获取的是地形目标的多视角影像,因此,三维模型上同一个点会出现在多张不同视角的原始影像中。为了选取合适的目标影像,纹理映射主要依据影像与模型三角形面片法线方程间夹角关系进行取舍,夹角较小的影像和三角形面片更接近平行关系,纹理映射效果更好。通过计算每个三角形面片与影像间的角度关系,逐一完成纹理映射,生成逼真的三维模型。

2 研究区概况与数据源

研究区位于广东省佛山市南海区,试验区内有学校、医院、政府部门等公有物业建筑,共计272个地块。选取具有代表性的西樵高级中学作为研究对象,该区域位于西樵镇中心地带,东临北江,毗邻樵高路、樵金路,距西樵大桥、龙湾大桥,占地约8.67 hm2。其中有教学楼、教职工宿舍共17栋,均为多层框架结构建筑。

采用大疆M300 RTK无人机作为飞行平台,搭载禅思P1镜头组成倾斜摄影测量系统,该系统采用“下置旋翼”技术,可实现精准垂直起降功能,同时具备高精度差分导航定位系统。

在研究区内均匀布设了5个像控点,设置航向重叠度为80%、旁向重叠度为65%、航高为150 m。航线飞行共1个架次,获取像片532张,其中有效像片522张。根据飞行航高和地面分辨率的关系,计算获得影像地面分辨率为3 cm,满足制作1∶500比例尺地形图要求。公式为

(1)

式中,H为相对航高;a为相机像元尺寸;f为相机焦距。

为了评估项目精度,选取20个特征点作为模型精度检查点、20个房角点作为成果图件精度检查点、10条边作为图件成果精度检查边、10组面积作为成果建筑面积检查项。

3 研究方法

3.1 总体技术流程

外业作业前首先完成收集资料,制定像控点布设方案,并依据方案实地采集和布设像控点。然后开展无人机倾斜摄影航测工作,获取测区下视、前视、后视等多视角影像,航测后,通过数据预处理、影像匹配、区域网联合平差、多视影像密集匹配、三维模型生产,并进行裸眼三维数字化测图,完成建筑物面积测量,标注可能存在遮挡的物体与建筑物之间的高度差及水平距离[13]。最后根据区域所在位置的单位光伏板年发电量测算屋顶光伏电量,同时利用全站仪外业实测点坐标对模型、方角点、建筑物边长和房屋建筑面积进行精度评定,并将评定结果与国家相关标准规范要求比对,探索该研究方案的可行性。总体技术流程如图1所示。

图1 可建设屋顶光伏资源调查总体技术流程

3.2 数据处理

基于Dji Terra开展实景三维建模。首先联合下视影像和倾斜影像进行光束法区域网联合空中三角测量,计算得到影像准确的外方位元素;然后利用多视影像密集匹配处理技术,生成高密度三维点云,基于点云构建不规则三角网,再优化三角网模型制作三维模型白模;最后根据影像纹理,映射到白模三角形面片上,制作高精度数字三维模型。最终实景三维模型局部效果如图2所示。

图2 实景三维模型局部效果

3.3 图件制作

基于南方CASS平台,结合CASS 3D插件进行裸眼三维数字化测图,将实景三维模型和数字正射影像导入三维测图软件,基于二、三维联动窗口开展地形图测绘。屋顶光伏资源调查需要准确的屋顶平面结构和面积信息。按照要求绘制屋顶平面结构图且标注面积,如屋顶有构筑物或大型设备,需标注屋顶构筑物或大型设备高度、平面面积,如建筑物周边有更高且明显遮挡太阳光照射的遮挡物(如其他建筑物、树木等),需标注遮挡物与建筑物之间的高度差及水平距离。对内业无法确定属性的地物、地貌要素进行外业调绘补测,整饰编辑图形,图3为完成的建筑物地形图绘制成果。

图3 图件成果

3.4 可建设屋顶光伏资源评估

可建设屋顶光伏发电量估算最重要的是确定城市中建筑屋顶的总面积和区域光伏板年发电量。如图4所示,建筑物屋顶总面积可以根据无人机倾斜摄影三维测图的结果计算,光伏板辐射面积一般取屋顶总面积的30%~50%;而区域光伏板年发电量则结合城市年辐射总量和光伏组件效率推算得到。如监测可得,2015-2020年广州市的年太阳辐射量为3 943.35~5 007.85 MJ/m2,多晶硅光伏组件的效率为16%,两者相乘可以得到区域单位光伏板年发电量[14]。

图4 屋顶光伏发电量推算方式

由光伏有效面积和区域单位光伏板年发电量计算得到屋顶光伏发电量。公式为

Epotential=Apv×Gt×η×λ

(2)

式中,Epotential为城市年辐射总量;Apv为屋顶光伏组件面积;η为光伏转换效率,本文取16%;λ为光伏系统运行效率,常见屋顶光伏运行效率为0.75~0.8。

4 试验结果与精度评定

4.1 实景三维模型精度评定

为了验证实景三维模型的数学精度,将外业实测的20个明显特征点与模型同名点进行精度验证,具体误差统计值如图5所示。其中,ΔX、ΔY、ΔZ为模型坐标和实测坐标的差值,其中3个方向的最大误差值分别为6.2、5.7、6.7 cm。

图5 检查点误差统计

根据中误差计算公式,三维模型平面位置中误差为3.9 cm,高程中误差为4.3 cm,成果精度满足1∶500地形图规范要求。

4.2 房角点点位精度评定

房角点测量是测定房屋建筑物实际地理位置,是准确量算房屋建筑面积的基础。本文使用全站仪施测了20个房角点,并将施测坐标与裸眼测图图解坐标比对,计算坐标差值,计算结果见表1。

表1 房角点精度统计

图6为检查点平面和高程误差统计。可以看出,20个房屋角点误差X、Y、Z3个方向波动均较小。其中,最小误差为1.6 cm,最大误差为6.2 cm。计算可得房角点点位平面中误差为3.1 cm。房角点点位中误差满足《房产测量规范》(GB/T 17986-2000)中高精度中误差要求。计算公式分别为

图6 检查点平面和高程误差统计

(3)

4.3 建筑物边长精度评定

为了评估成果相对精度,选择10条建筑物边长与实测结果进行对比。实测建筑物边长采用精度为2 mm的激光测距仪测量得到。实测边长和图上量测边长误差见表2。根据中误差公式计算可得,边长中误差为3.1 cm,建筑物间距满足《房产测量规范》(GB/T 17986-2000)精度要求。

表2 建筑物边长较差统计 m

4.4 房屋建筑物面积精度评定

通过对实景三维模型进行裸眼测图,获取每幢楼建筑物楼顶面积。为了验证裸眼测图精度,通过全站仪实测房角点坐标,计算对应房屋实际面积,将全站仪施测计算的面积与裸眼测图计算的面积进行房屋楼顶面积较差计算,计算结果见表3。依据《房产测量规范》(GB/T 17986-2000)规范要求,房屋面积误差限差符合城市商品房二级精度面积限差要求。

表3 房屋建筑物面积较差统计 m2

综上所述,通过案例结果可知,实景三维模型的模型点中误差,地形图的房角点点位中误差和建筑物边长中误差均在厘米级,符合国标规范相应限差要求。

5 结 语

本文将无人机倾斜摄影测量技术应用于可建设光伏屋顶面积调查,通过无人机搭载可见光传感器获取测区影像,并通过内业建模、裸眼测图、成果图件制作及精度评定,证明了该技术用于屋顶光伏资源调查任务可行、可靠。

无人机倾斜摄影测量技术为南海区可建设光伏屋顶资源调查提供了强大的技术服务,降低了外业工作强度与风险,提高了成图效率,弥补了实地勘测中效率低,地物要素测量不全的不足。

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