李 欢

(长安大学地质工程与测绘学院,陕西 西安 710064)

无人机技术的不断成熟,极大的促进了倾斜摄影测量技术的发展。近年来,基于无人机倾斜摄影测量技术生产的数字测绘产品越来越丰富,包括数字正射影像图(DOM,digital orthophoto map)、点云数据、空三加密结果、实景三维模型等成果,无人机倾斜摄影测量技术的发展为快速、高效的生产这些产品提供了可能。倾斜摄影测量技术打破了传统只能搭载单相机从垂直方向拍摄的局限性,其通过多台传感器从不同的角度进行数据的采集,快速、高效地获取丰富的数据信息,真实地反映地面的纹理[1]。无人机倾斜摄影技术进行地理信息产品生产具有快速、低成本、灵活等优点,并且后期数据处理方便、周期短、自动化程度高[2]。通过研究倾斜摄影测量不同技术产品的精度,能够保证产品后期应用的可靠性和准确性。

DOM结合了地图和图像的优点,具有信息量丰富、可读性强、几何精度高、直观等优势,应用于各类公共地理信息服务平台、城市规划等,同时也可提供出行路线查询、导航等服务[3],高精度的DOM可使上述服务更为精确。通过无人机倾斜摄影测量构建的实景三维模型具有纹理真实、高性价比、高效、高精度等优点,并广泛应用于智慧城市建设、城市规划管理、城市消防、物流管理等方面[4],若能提供具有高精度、精细纹理的三维模型产品,将使其服务更加高效、精准。

研究以西北大学长安校区为例,利用四旋翼无人机搭载五镜头(前视、后视、左视、右视、正视)相机对测区进行倾斜摄影,利用Context Capture软件进行数据处理,生成空中三角测量、DOM、实景三维模型等成果,通过选取均匀分布的检查点验证其精度,并分析在该精度下,产品的后续应用前景。

1 倾斜摄影测量

倾斜摄影测量技术主要是从1个垂直和4个倾斜共5个不同角度采集高分辨率影像数据。倾斜影像提供的地物侧面纹理信息可用于实景三维建模纹理数据的提取,通过相关软件进行内业数据处理并进行实景三维建模[5-6]。与此同时,其拍摄的高分辨率影像可以提供更多的地物信息,降低遮挡物对后期数据处理的影响,因此所建立的三维模型具有很好的侧面纹理信息,其不仅能够较为真实的反映地面的地物属性,同时通过POS技术可以获得地物的地理位置信息。

倾斜摄影测量的主要技术有多视影像联合平差、多视影像密集匹配、点云融合与构网、纹理映射等特点[7],与其相关的技术成果可用于城市管理、数字城市建设、灾害评估、应急指挥、环保监测、工程建筑、房地产、实景导航、旅游规划等,随着硬件设施和数据处理方法的逐步成熟,其应用也越来越广泛。

2 无人机低空摄影

2.1 试验数据介绍

试验区为西北大学长安校区,范围大约为1 000 m2,有高层建筑,地势总体较为平坦,拍摄当天天气晴朗,植被遮挡较少,适宜拍照。

根据测区实际情况,相对航高设计为160 m,地面采样间隔0.09 m,航向和旁向重叠度均为70%。在完成地面站设置工作后,完成起飞工作,驾驶员操纵操作杆控制飞机起飞,地面站同时监视飞机的姿态、飞速、航高、以及坐标位置,拍摄得到不同角度的影像。无镜头航拍影像如图1所示。

图1 五镜头航拍影像Fig.1 Five-lens aerial photography

2.2 平台及传感器参数

采用Md4-1000型四旋翼无人机,搭载SONY ICLE-QX1相机,相机参数见表1,无人机参数见表2。

表1 相机参数

表2 无人机参数

2.3 像控点布设

控制点布设均匀地覆盖在整个测区,标志清晰可见,方便像片刺点。试验布设12个像控点,所有像控点皆为平高点,其空间分布如图2所示。采用GPS静态进行测量,坐标观测值见表3。试验坐标系统采用西安独立坐标系统。

2.4 数据处理关键技术方法

通过Context Capture软件对倾斜影像进行了处理,Context Capture具有较高的自动化程度,无需过多的人工干预,且运行过程稳定。数据处理关键技术流程如图3所示。

图2 野外测量像控点分布Fig.2 Distribution of field measurement photo control points

表3 像控点坐标

图3数据处理关键技术流程Fig.3 Key technology processes for data processing

数据处理关键技术流程如下:

(1) 多视影像匹配 影像匹配主要通过SIFI特征匹配算法建立不同像片之间的联系,获取大量同名点用于后续的空中三角测量[8]。SIFI特征匹配算法具有运算速度快、抗噪能力强等优点,其可分为3个步骤:①检测图像;②生成SIFI特征描述符;③SIFI特征向量匹配。影像匹配流程如图4所示。

(2) 空中三角测量 空中三角测量是倾斜摄影测量的核心步骤,通过前方交会和后方交会,利用区域内均匀分布的少量的控制点坐标,求解未知点坐标和影像的外方位元素,得到加密点的高程和平面位置[9],用于模型的绝对定向和后续产品的生成。目前无人机倾斜摄影测量内业数据处理多采用光束法区域网联合平差,其利用2种不同观测手段得到的数据进行平差,将GPS/IMU的初始信息,即像片的POS姿态数据作为外方位元素的初始值和控制点坐标数据联合进行平差。

图4 影像匹配流程Fig.4 Image matching flowchart

光束法区域网平差是以一张拍摄像片的一束光线作为平差基本单元,平差过程以共线方程作为平差的数学模型,以相邻像片公共点对相交且坐标相等、外业测量控制点与内业像片标定控制点坐标相等为平差条件,列出已知控制点和待定加密点的误差方程,进行平差计算,求解出每张像片的外方位元素,然后前方交会求出加密点地面坐标[10]。具体流程是将倾斜影像带有的POS数据作为初始外方位元素,然后通过自动选点、自动相对定向、构建自由航带网等技术实现相对空中三角测量,之后通过控制点的半自动量测,加入控制点。通过光束法区域网联合平差实现绝对空中三角测量,并将整个模型纳入到指定的坐标系统中[11]。

(3) 多视影像密集匹配技术 密集匹配是倾斜摄影测量三维建模的关键技术之一,其目的是生成密集点云数据,在航带重建完成之后,根据空中三角测量解算的外方位元素构建立体相对,使用多视影像匹配技术生产密集点云[12]。相比传统单一视角的立体匹配,多视影像匹配有2个优势:①多角度拍摄会产生大量的冗余信息,可用于矫正错误匹配信息,进而得到高精度的点云数据;②多视角拍摄能够减少拍摄盲区,尽可能实现全方位的模型特征重建。

(4) 构建不规则三角网 在生成密集点云的基础上,通过构建不规则三角网实现每一个地物模型的重建,是实景三维建模的关键步骤之一。像片的重叠度和地物的复杂程度影响着三角网的构建密度,像片重叠度越高,三角网的构建越是密集;地物越复杂,就需要更加复杂和密集的三角网去反映地物的特征信息。

(5) 纹理映射 完成模型的初步重建之后,需要进行模型的贴图工作,实现二维空间和三维物体表面之间一一对应的关系,得到符合真实色彩的三维模型。倾斜摄影测量能够获取地物多个角度的影像,在众多影像中选取最优的目标影像是纹理映射技术的关键,可通过计算每一个不规则三角网和对应影像区域的几何关系实现三角网和目标影像的配准,之后将配准好的纹理贴图到不规则三角网上,完成纹理映射[13]。

(6) 核线重采样 根据空三解算的外方位元素获得核线影像,核线影像不仅能够达到立体视觉效果,而且能够增加同名像点搜索的速度[14]。核线重采样就是找到核线影像原始影像的坐标变换关系,此时原始影像坐标可能在几个像元之间,就需要对原始影像进行重采样得到核线影像的灰度值。常用的重采样方法有双线性内插法、最邻近像元、立方卷积等方法。

3 精度评定

3.1 评定指标

精度评定通过成果中采集的检查点坐标与对应GPS-RTK实测点坐标进行对比,从成果中采集的地物点包括井盖、道路拐点、斑马线等,二者之间的较差称为残差,之后利用中误差公式进行计算[15]。中误差计算公式为

其中:vi代表残差;n代表检查点个数;m为点位中误差。

3.2 正视影像空中三角测量结果精度

将垂直方向拍摄的影像称为正视影像,在Context Capture软件空三加密平差处理时,同时在测区内均匀地选取30个地物点作为检查点,空中三角测量过程会直接解算并输出其坐标值,统计输出坐标并与RTK采集的实测点对比进行较差,统计结果如表4所列。

统计得到正视影像空三解算成果的平面位置中误差为0.061 m,高程中误差为0.135 m,平面位置的最大残差为0.140 m,高程最大残差为0.220 m。根据《数字航空摄影测量控制三角测量规范》对空三加密成果的规范,正视影像空三加密检查点的平面、高程精度满足1∶500比例尺的精度要求。

3.3 倾斜影像空三解算结果精度

正视影像和倾斜影像联合参与空三解算,选取30个检查点与实测点相比较,统计结果如表5所列。

表4 正视影像空三解算检查点精度统计

经统计计算可知,倾斜影像空三加密解算平面位置中误差为0.056 m,高程中误差为0.098 m。平面位置最大残差为0.203 m,高程最大残差为0.215 m。经对比分析,倾斜影像空中三角测量的平面、高程精度满足1∶500比例尺的精度要求。

3.4 数字正射影像图精度分析

为评定DOM成果的精度,在DOM上采集30个检查点与GPS-RTK外业实测的检查点的平面坐标进行对比,并统计其中误差,统计结果如表6所列,DOM成果如图5所示。

表5 倾斜影像空中三角测量检查点精度统计

表6 DOM检查点精度统计

图5 数字正射影像(DOM)Fig.5 Digital orthophoto map (DOM)

通过统计计算结果可知,DOM的平面位置精度为0.120 m,最大残差为0.174 m。实验结果满足1∶500正射影像图平面位置中误差平地、丘陵地不大于0.6 m的规定。

3.5 三维模型精度分析

三维建模完成后,模型结果如图6所示。从三维模型上采集检查点与实测地物点的坐标进行对比,并计算其残差和中误差,统计结果如表7所列。

图6 实景三维模型Fig.6 Realistic 3D model

表7 实景三维模型检查点精度统计

研究经过计算得到三维模型的平面中误差为0.071 m,高程中误差为0.104 m,平面位置的最大残差为0.159 m,高程最大残差为0.215 m,其精度满足1∶500比例尺成图规范。各成果精度统计如表8所列。

表8 各成果精度统计

通过上述分析可知:(1) 正视影像空中三角测量与倾斜影像空中三角测量相比,倾斜影像的空三精度优于正视影像的空三精度,其中平面位置的中误差由0.061 m减小到0.056 m,精度有小幅提升;高程中误差由0.135 m减小到0.098 m,精度提升明显。(2) 由倾斜影像空中三角测量成果生成DOM的过程中,平面位置中误差由0.056 m上升到0.120 m,精度下降明显。基于倾斜影像空中三角测量成果构建实景三维模型的过程中,平面位置中误差由0.056 m增加到0.071 m,高程中误差由0.098 m增加到0.104 m,精度下降较少。

4 结语

通过探究无人机倾斜摄影测量的不同测绘产品成果的生产流程,基于实例验证了正视影像空中三角测量、正视影像联合倾斜影像空中三角测量、DOM、实景三维模型的精度。试验结果表明,正视影像空中三角测量和倾斜影像空中三角测量满足《数字航空摄影测量控制三角测量规范》中1∶500比例尺的平面和高程的精度要求,可用于大比例尺数字测绘成果的生产,其中倾斜影像的空三精度高于正视影像的空三精度。DOM的平面精度满足1∶500正射影像图中误差对平地、丘陵地的规定,可用于1∶500比例尺DOM的快速生产;实景三维模型的平面和高程精度满足1∶500比例尺的成图精度要求,可用于大比例尺数字线划地图(DLG)的采集生产。

无人机倾斜摄影测量技术为大比例尺数字测绘产品提供了一种高精度、高效率、低成本的生产途径,弥补了传统航测作业周期长、生产效率低的不足,适用于快速生产地形数据产品。通过研究表明,基于无人机倾斜摄影测量技术可以生产高精度的大比例尺DOM、实景三维模型产品,但在空中三角测量成果生成各种产品的具体流程中,各个生产流程对成果精度的具体影响还待进一步研究。