储俊峰

摘要：古建是重要的历史文化组成成分和地方名片，一方面，随着旅游业的蓬勃发展和国家对中国传统文化的大力保护与支持，特色古建越来越成为拉动当地经济发展、提升地方影响力的有效载体;另一方面，随着中国城市化以及城市建设的飞速发展，城市建设者将面临城市现代化建设与大量城市历史遗存的文物性建筑保护之间的矛盾。通过高精度的三维数字化技术，可以打造技术先进、信息化程度高、智能化、沉浸式的古建展示和体验内容，便于古城特色的推广和互联网传播。同时，生动立体的三维古建成果，可以提供准确时空位置关系，结合交通、市政、民生等专题数据，可以服务于公众、政府、企业，为古城的保护、管理、改造和防灾等一系列工作提供科学依据。本文以屯溪老街为例说明实景三维在古建保护中的应用。

Abstract： Ancient buildings are important historical and cultural components and local business cards. On the one hand， with the vigorous development of tourism and the strong protection and support of China's traditional culture， characteristic ancient buildings are increasingly becoming an effective carrier to promote local economic development and enhance local influence; on the other hand， with the rapid development of China's urbanization and urban construction， urban builders will face the contradiction between the construction of urban modernization and the protection of a large number of historic buildings. Through high-precision three-dimensional digital technology， we can create advanced technology， high degree of information， intelligent， immersive exhibition and experience content of ancient buildings， which is convenient for the promotion of ancient city characteristics and Internet communication. At the same time， the vivid three-dimensional achievements of ancient buildings can provide accurate space-time location relationship， combine traffic， municipal， people's livelihood and other thematic data， serve the public， government and enterprises， and provide scientific basis for the protection， management， transformation and disaster prevention of the ancient city. This paper takes the old street of Tunxi as an example to illustrate the application of three-dimensional real scene in the protection of ancient buildings.

關键词：倾斜摄影;实景三维;古建;屯溪老街

Key words： oblique photography;real scene 3D;ancient building;Tunxi old street

中图分类号：P283.4                                      文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）08-0215-02

0  引言

屯溪老街是古徽州文化的载体与徽商的历史见证，是工艺精湛的徽派建筑的完美体现。采用倾斜相机和小型多旋翼无人机，对屯溪老街及周边地区进行了高精度三维景观模型重建数据采集，并且对实景三维模型在古建中的应用进行了研究。

1  三维模型建构

屯溪老街实景三维建模采用低空无人机航空摄影测量，通过全自动智能化航线规划平台开展无人机航测，获取屯溪老街所在地区的带绝对位置信息的无人机倾斜影像数据。内业主要指生成带纹理的三维地形模型，用重建大师自动建模软件进行三维重建，主要作业流程包括像片控制点选择与刺点，空中三角测量和模型重建，完成整个老街区域的三维重建。三维模型生产流程如图1所示。

1.1 像片控制点选择与刺点  ①像片控制点距数字影像边缘的距离应不小于1mm;②像片控制点目标应选刺在有明显拐角地面物体的角点、圆形地面物体的中间位置等;③像片控制点辨认精度，不应大于图上0.2mm，应满足1：1000测图精度要求;④根据屯溪老街的地理参考资料，在选择刺点前确定使用的空间参考即投影坐标系。

1.2 空中三角测量  通过建立连接点和像控点坐标文件，结合POS信息，实现多视角影像自检校区域网平差迭代计算，最终得到符合精度要求的空三成果。参考传统空三国家规范要求经过大量测试得出结论：重投影中误差应小于1个像元，个别困难地区可适当放宽要求。

①相对定向精度：由于采用了新型无人机数据处理软件，其相对定向指标采用反投影误差来表示。②控制点和加密点测量按下列要求执行：对外业提交的像控点和外业检查点根据点位略图与说明，进行综合判点后，准确确定其点位;本项目采用光束法区域网平差进行空中三角测量平差，区域网平差计算结束后，基本定向点残差不大于规范规定的加密点中误差的0.7倍限值（即±0.245m），检查点误差不大于加密点中误差的1.2倍限值（即±0.42m），区域网间公共点较差不大于加密点中误差的2倍限值（即±0.7m）;高程误差不大于加密点高程中误差的0.7倍限值（即±0.28m）。③空中三角测量平差完成后，提交区域网点位略图和自动化空中三角测量平差报告，检查和使用发现有错的外业控制点，做好作废记录说明。

1.3 模型重建

1.3.1 数据分块  根据作业区地理特征情况，便于生产作业，将测区分成多个作业分区，然后根据每个作业分区的面积具体划分作业子区，再按照每个作业子区实际范围划定建模区域，根据作业子区中心点为原点，自动进行分块（tile）。

1.3.2 点云匹配  基于空三平差输出的外方位元素成果，倾斜摄影处理软件可以自动将影像进行匹配，组成三维像对，对区块内包含的所有三维像对分别进行点云匹配计算。

1.3.3 三角网生成  经过空三加密可获取大量高密度的点云数据，再由密集点云构建不规则空间三角网，并生成无纹理的三维白膜。

1.3.4 纹理贴图  由倾斜摄影影像处理软件的特殊纹理映射算法对白膜自动赋予纹理，最后输出表面纹理清晰逼真的真实景三维模型。最终模型成果如图2所示。

2  应用方向

2.1 三维规划  通过“空中全景+多视角倾斜摄影建模+地面街景”三合一手段，对屯溪老街進行高精度数字化，可保留古城1：1的真实样貌，高保真的还原整个现实场景，实现整个规划建设过程真实可视化，为科学规划建设提供实时依据。

2.2 保护监测  通过对多次采集的三维场景进行系统自动比对，找到可能的变化点，并提供详细坐标地点，准确发现违章搭建、损毁破坏情况，对屯溪老街进行精准智能的保护监测。如图3所示。

2.3 安全监控  基于二三维联动的GIS地图管理支持监控中心设备;管理人员可基于三维场景实时调用指定地点监控设备，及时了解任意地区的安全情况;项目前期规划布设监控检测设备时，利用实景三维数据合理布设摄像头，进行视域分析确保无监控死角。

2.4 科学管理  以三维实景数据为基础的空间信息技术可作为智慧景区智慧城镇管理系统的底层基础平台，结合地理空间位置信息，将各种传感器信息、大数据接入、管理、和分析，提高管理系统的智能化水平，使各类数据互联互通，同时也极大的提升管理效率，提高居民和游客的生活体验。如图4所示。

2.5 互动查询  在古城景区内的游客中心或各种移动设备上设置电子互动屏，可以通过互动屏自主查询信息，了解动态，触摸浏览三维数据;访客可在互动屏的实景三维数据平台上，自主规划路线，根据个人兴趣和城区人流量情况合理安排游玩时间，实现真正意义上的智慧旅游。

3  结语

我们人类的很多活动都与地理空间位置有关，随着信息时代的到来，人们对地理信息数据的需求更加强烈，倾斜摄影技术的发展，也为古建的保护及应用提供了崭新的技术手段。实景三维模型更符合人类的视觉感官，可以体现最真实的环境，场景效果也会得到最完美的展现。在实景三维系统中，可实时进行项目调整、规划设计及构思，辅助公众进一步理解规划设计方案。随着科技发展的日新月异和人们物质生活的需要，社会各个领域对实景三维模型的需求也是越来越强烈，基于倾斜三维模型数据的应用也将会越来越广阔。

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