刘 超， 杜 鹏， 王 银， 余思汗， 杨 顺

（宁夏回族自治区地震局， 银川 750001）

0 引言

近年来空间物体的三维模型重建成为数字摄影测量和计算机视觉领域的研究热点[1-2]。 目前三维模型重建的方式主要有两种， 一种是基于三维激光扫描， 一种是基于数字图像。 前者激光雷达扫描（LiDAR， Light Detection And Ranging）技术迅速发展， 将激光测距、 惯性导航和全球定位3 种技术相结合， 直接获取高精度三维模型[3-5]， 但仪器价格昂贵、 操作专业、 数据处理复杂致使普及率不高、 广泛应用受限[6]； 后者通过匹配被测物体不同数字图像中的同名点， 交汇得到空间点的三维空间坐标[7-9]， 这种名为 SfM（Structure from Motion）三维重建技术获取的三维模型分辨率和精度与LiDAR 相当[10-11]， 但测量成本低、 操作灵活快捷、数据处理简单， 已被应用于地震领域的多个方面[12-16]。

基于SfM 算法进行影像数据处理时， 通过图像特征匹配与跟踪解算出相机的空间位置， 然后计算出三维密集点的相对坐标， 其只具有图像的空间坐标系， 如果要转换成现实世界的空间坐标系， 则需要用少量地面控制点（GCP，Ground Control Point）进行空间校正才能得到现实中精准的水平位置和垂直高程。 然而， 要通过野外测量（如利用差分GPS）获取现实空间坐标并在数据处理时加入控制点， 则需要更贵的仪器、 更繁的操作和更多的时间， 在地震应急现场恶劣的环境条件下， 人员是无法到达震中破坏严重的区域去获取控制点的， 即使是能够获取控制点在数据处理时耗时太多， 也无法快速完成影像数据的拼接和分析， 那么也不能及时地获取灾害情况为震后救援和重建提供科学依据。……