基于倾斜摄影实景三维模型矢量化精度评估方法研究

李玲 王俊锋 焦永清 申静 令紫娟

摘要：在实景三维测量中，存在一定比例的建筑物界址点或重要拐点，导致内业矢量化精度无法满足限差现象。基于此，本文利用线性回归、残差估计的方法对墙面矢量化进行精度评估，并提出精度建议。经本文研究表明，该方法对于发现和减少实景三维建模弱精度区的不合格率具有一定意义。

关键词：实景三维；线性回归；倾斜摄影测量

近年来，随着倾斜摄影测量技术快速发展，基于倾斜摄影的实景三维测量技术在测绘技术领域得以广泛应用[1-3]。与传统测图技术相比，实景三维数字测图技术具有精度高、速度快、人力成本低等技术优势，目前该方法广泛应用于数字地形图测图、“农房一体化”等项目中[4-6]。

为了满足《地籍调查规程》（TD/T 1001-2012）界址点精度要求，文献[7]就建筑物实景三维测量中房檐采集方法进行改进，提出基于建筑物立面散点正交原理的倾斜摄影三维模型房檐的测量方法；文献[8]就建筑物墙面和界址点的采集和预测方法进行改进，提出一种加权最小二乘直线拟合方法，优化了倾斜摄影测量模型矢量化精度；文献[9]探讨了航测密度和建模精度的关系；文献[10]则通过实景三维建筑模型的矢量化优化算法提高了测量精度。受限于飞行平台高度及稳定性、航摄镜头、相控点、房屋的复杂程度、建筑物摄影遮挡盲区等不利因素，少量实景三维矢量化精度难以满足生产要求。基于此，本文以“农房一体化”、地形图测图项目为依托，通过评估建筑物墙体不同位置内业矢量化精度，对建筑物实景三维矢量化提出精度建议。

一、实验区与数据

本研究区数据选取关中平原某县，“农房一体化”项目A村0.28平方公里、B村为0.35平方公里、C村为1.5平方公里，D村为1：1000地形图，生产区约0.7平方公里。

（一）数据获取

A、B、C村为村庄聚落，建筑物密集以一层砖房或少量二层楼房为主。倾斜摄影数据获取为大疆M300RTK搭载赛尔102S五镜头倾斜相机，航高约80—100m，航测作业航向重叠度和旁向重叠度分别优于80%和80%；地表相控均匀且间距不超过100m，相控测量采用 RTK方法，平面较差小于2cm，高程点位较差小于3cm，取多次测量平均值为最后结果。

E村为典型农业生产区的养殖场，建筑物稀少，主要为单层砖房，视野开阔。大疆精灵Phantom 4单镜头正射获取，机身单点GNSS，地表相控均匀间距不超过100m，相控CORS多次测量取平均值，航摄航向重叠度和旁向重叠度分别为80%和60%。

（二）实景三维建模

A、B、C村经过ContextCapture Center Master软件导入五镜头影像、加载POS信息、镜头参数设置、空中三角测量、相控刺点、空中三角测量、模型导出等工序后完成实景三维建模。D村则经过ContextCapture Center Master软件影像导入、空中三角测量、相控刺点、模型制作等工序完成相应实景三维建模[11]。

二、精度评价方法与过程

（一）墙面测量方法

平直的墙面样点采集方法可以分为线状采样法和面状采样法。

1.线状采样法

在建筑物实景三维中，待采集位置选择平直墙面获得指定长度的水平线，在水平线上或两侧指定阈值内等间距匀采集墙面测量坐标（x，y），获得坐标集J{1，2...n|n>40}。为了减少干扰肉眼排除奇异值，J{...}集趋近于一条直线。

2.面状采样法

建筑物墙面垂直于水平面，沿墙面等间距或等间隔进行面状采集，应当避开明显拉花、扭曲、凹陷等，获得坐标集J{...}。对于存在一定遮挡且采样困难的部位，通常使用面状采样法。

（二）精度评估方法

坐标集J{...}是水平直线或直立平面采样集，可以用线性回归分析描述两个坐标变量之间统计关系的回归模型，再使用解释变量估计被解释变量的均值，假设因变量y与自变量x之间存在线性关系：

y = β0+ β1+ ε

ε随机误差项，ε服从正态分布。

β0、β1为回归系数。

、 分别表示β0、β1的估计值。

式中为残差均方，的平方根也称为回归标准误差，回归标准差与变量Y具有相同的单位，故实景三维墙面采样回归标准差反映了墙面采样、建模的精度水平。

三、分析与建议

（一）精度分析

通过比较A、B、C村、E村的实景三维墙面测量标准误差，可以发现：

1.在开阔条件下，E村采集标准误明显高于A、B、C村，是A、B、C村的2-8倍，表明A、B、C村的航摄建模质量明显高于E村；

2.在农户院内屋檐下，数据采集标准误差最大，是同一测区开阔处标准误差的10-20倍，表明同一条件下模型严重遮挡部位建模质量最差；

3.目视建模拉花、扭曲、错位处的标准误差是同测区最优处的10-30倍；

4.农户内院同一墙壁位置较高处标准误差略优于位置较低处。

5. A、B、C村开阔处标准误差最小，如图1（a）为屋顶女儿墙采集残差图，残差均小于0.01m，其标准误差0.0034m，外墙回归直线交会点为界址点，界址点野外检核精度优于0.05m；

6. B村屋外树木遮挡严重，如图1（b）为墙面残差图，残差最大值为0.57m，标准差0.3426m，野外检核内业结果不能满足限差要求，需要实测方法补测；

7. E村砖房屋檐下目视拉花，如图1（c）为采样残差图，残差最大值0.6031m，标准误差0.3232m，不满足1：1000地形图测图限差，RTK补测；如图1（d）为E村砖房外墙残差图，残差最大值0.188m，标准误差0.0497m，检核满足1：1000测量房屋拐点要求。

（一）精度建议

实景三维内业测量通过墙面线性回归预测墙面回归直线，回归直线交点为界址点或房屋重要拐点，因此测量过程以宜按以下步骤：

1.墙体内业测量获取均匀样本数据集J{...}，用线性回归分析样本集，并获得样本集的残差集，再对残差集进行直方图检验。

2. ei为残差，获得残差集的异常阈值。

3.剔除数据集J{...}中不满足下式的残差的数据。

4. J{...}线性回归的回归直线交点为待测界址点或房屋拐点，σ1、σ2为两直线回归标准差。

5.依照相关测量或制图限差确定阈值M。对于的位置，不建议采用内业实景三维方法测量。

综上所述，在生产中， 部分界址点或建筑物重要拐点的采样误差已经大于制图限差。该部分常采用RTK、全站仪、激光测距仪等方法进行外业零星补测，以避免不合格现象。

四、结束语

无人机摄影测量技术具有测量精度高、速度快、成本低、外野工作量小等特点，是传统的全站仪、RTK工作模式难以比拟的，因此被广泛应用于测量工作中，特别是建筑物密集区。但是，建筑物实景三维模型不同位置建模精度存在一定差异，即实景三维模型存在弱精度区。而部分弱精度区测量结果不能满足相关制图测量限差要求，是不合格率的主要贡献者。

基于此，本文提供了一种可以评估实景三维模型数据采集精度的方法，对于识别模型采样的弱精度区有一定作用。经实验表明，该方法可以较好地减少不合格率。

作者单位：李玲 甘肃工业职业技术学院 西安中景地理信息科技有限公司

王俊锋 焦永清 申静 令紫娟 甘肃工业职业技术学院

参考文献

[1]纪亮.基于倾斜摄影三维建模及精细化方法研究[J].测绘与空间地理信息.2021（6）：218-221.

[2]崔志然.无人机倾斜摄影测量技术在房地一体化项目中的应用研究[D].西安：长安大学，2020.

[3]陆全辉，李维，曹赫，等.倾斜摄影三维建模技术在农房补充调查中的应用——以牡丹江市林口县为例[J].测绘与空间地理信息.2022（2）：181-184.

[4]李黎.基于倾斜摄影的农房一体确权项目的试验研究[J].测绘技术装备.2021（3）：74-78.

[5]谭金石，黄正忠.基于倾斜摄影测量技术的实景三维建模及精度评估[J].现代测绘.2015（5）：21-24.

[6]王树臻，郑国强，王光生，等.多源点云数据融合的建筑物精细化建模[J].测绘通报.2020（8）：28-32.

[7]俞建人，李涛，申淑娟.倾斜摄影三维模型的房檐改正方法分析与精度评估[J].测绘通报.2017（5）：75-78.

[8]吴家杰，刘锟铭，孙立恒，等.加权最小二乘优化倾斜摄影测量模型矢量化精度方法研究[J].测绘通报.2021（4）：116-119.

[9]张汉中.农村不动产登记的倾斜摄影三维建模技术探讨[J].测绘与空间地理信息.2022（1）：194-197.

[10]俞志强，黄桦，徐创福.基于倾斜摄影建筑模型的采集精度改进与评估[J].测绘通报.2020（2）：96-101.

[11]秦家鑫，邓明军.基于大疆精灵4 RTK的快速测绘方法研究[J].地理空间信息.2021（9）：109-112.