应用倾斜摄影测量的不动产测绘技术研究

2021-09-05王乔

科技资讯 2021年13期

王乔

摘要：该文结合北京市大兴区某村的测量实践，将无人机倾斜摄影测量三维建模技术应用于不动产测绘，探讨基于倾斜摄影测量三维建模的不动产测绘的可行性，并进行精度验证。研究对比基于倾斜摄影三维建模的不动产测绘相较于传统不动产测绘的优势，与全站仪相比，其盲点非常小，减少了复杂地形上支点引起的误差，突出了精度方面的优势。对不动产测绘的具体生产作业具有一定的借鉴和参考价值。

关键词：不动产测绘倾斜摄影精度

中图分类号：P231 文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）05（a）-0080-03

Abstract： Based on the survey practice of a village in Daxing District， Beijing City， this paper applies UAV tilt photogrammetry 3D modeling technology to real estate surveying and mapping， discusses the feasibility of real estate surveying and mapping based on tilt photogrammetry 3D modeling， and verifies the accuracy. Compared with traditional real estate surveying and mapping， the advantages of real estate surveying and mapping based on oblique photography 3D modeling are compared， which has certain reference value for the specific production of real estate surveying and mapping.

Key Words： Real estate; Surveying and mapping; Tilt photography; Precision

房产和地籍测绘的主要对象是面积、权属、结构属性以及城市和农村房屋的用途。随着中国社会经济的持续快速发展，房地产的价值不断提高，使得中国越来越重视房地产研究[1]。但是，劳动密集、费时、成本高的传统房地产测绘问题尚未得到很好的解决，且基于无人机倾斜摄影测量模型的重建技术，是近年来发展起来的一项新技术。由于其低成本的数据采集和高效率，且能近实时重建3D模型等，该技术在房地产测量和制图的实际生产中具有许多优势。

该文主要介绍了基于倾斜摄影三维建模的房地产调查和制图方法，将该方法应用于实际工作当中，并对其结果进行比较分析，结果表明，与传统的房地产测量和制图相比，该方法具有全面的优势。

1 基于倾斜摄影三维建模的不动产测绘方法

该文采用如下方法：图像控制点的设计和测量、航空图像的采集、空三解算、三维模型和正射影像的生成、裸眼3D采集等，具体过程见图1。

1.1 无人机倾斜摄影数据采集

无人机倾斜航测是通过在无人机上安装5镜头倾斜摄像头系统进行的，其中一个镜头捕获地面目标的正射影像，而其他4个镜头则是收集地面目标的前、后、左、右影像。可以在拍攝时获得POS数据，包括图像的方向、位置、高度和姿态信息[2]。超低空飞行的无人机高度设置为大约60～80 m，可以获取更高地面分辨率图像，以确保3D模型重建的准确性。如果调查区域的高度差较大，则必须在不同区域中采集图像并进行建模。采用高密度相位控制，即图像控制点每100～200 m放置一次，每平方公里有40个以上图像控制点需要预先布设，以针对远距离减少模型的几何变形。

1.2 倾斜摄影三维模型重建

倾斜摄影三维模型重建是通过对倾斜摄影获取的影像进行多视影像联合平差、多视影像密集匹配即基于物方的多视立体匹配、构建TIN格网、纹理映射等，进而实现三维模型的重建[3]。其中，多视影像联合平差是基于影像间的几何变形和遮挡问题，结合POS数据，在每级影像上进行同名点匹配和自由网光束法平差;多视影像密集匹配，即检索多视影像上的特征点、特征线进而确定二维矢量数据集，再将不同视角二维数据集转化为三维矢量数据，然后进行滤波处理，将不同匹配单元进行融合，进而形成统一的数字表面模型（DSM）。

倾斜摄影3D模型的重建是通过将倾斜摄影获得的多视点图像进行联合平差，采用多视图像立体匹配、TIN网格构造、纹理贴图等重建3D模型。其中，多视图像联合平差是基于图像之间的几何变形和遮挡，并结合POS数据，在每级影像上进行相同的名称点匹配以及自由网光束法平差;多视图像的密集匹配，即多视图检索图像中的特征点和特征线确定二维矢量数据集，然后将不同角度的二维数据集转换为三维矢量数据，然后对他们执行滤波处理以合并不同的匹配单元，以形成统一的数字表面模型（DSM）。

1.3 三维裸眼采集

用裸眼进行三维采集主要是基于建筑物侧面分散点的正交性原理，以采集三维房屋，这主要是基于常规房屋的相邻面为特征的。这些相邻面彼此垂直、相同的高度和相对的面彼此平行。三维EPS采集系统二三维操作界面联动的优势，可确保房屋的边缘、角落和模型完美契合[4]。

2 试验及精度分析

试验区位于北京市大兴区某村，面积约0.5 km2，主要是住宅楼，大部分为3～4层。在此测试中，使用配备5镜头倾斜相机的六旋翼无人机收集图像数据（见图2）。无人机相对高度65 m，飞行速度8.2 m/s，航向重叠率为80%，水平重叠率为75%，图像尺寸像素为4864×3648，图像背景分辨率为1.2 cm[5]。

2.1 试验结果

根据上述基于倾斜摄影三维建模的房地产制图和测量方法，首先，为了检查图像质量问题，对倾斜图像数据进行预处理。调整图像的色差，以减少斜射曝光时图像中每种光的对比度，减少强度不一致所带来的模型精度引起的误差影响;检查POS数据并删除姿态不好的影像。然后，将预处理的倾斜图像导入到Smart3D中，以进行空三处理以及数字表面模型（DSM）和数字正射影像（DOM）生成。将Smart3D生成的数字表面模型和数字正射影像导入EPS三维采集系统中，以收集地形特征和地貌，获得平面图和三维地图，具体情况见图3。

2.2 精度分析

房地产测绘、地籍测绘等房地产测绘的精度要求是基于边界点位置误差、相邻边界点距离误差、面积测量精度[6]。对每个指标进行如下对比分析。

2.2.1 边界点精度分析对比

为了验证采集到的楼盘平面图的点精度，采集了拐角、墙壁、道路拐角等一些特征点。通过将这些特征点的点坐标作为房地产平面图的验证点，计算验证点的误差，可以判断验证点的误差是否符合相关规定要求。采用常规测量方法共采集到620个检测点，计算得到的检测点误差为0.03 m。其中，455个点的点误差为区间[0， m]，146个点的点误差为区间（m， 2m]，超过2 m的点数为19，总错误率点位误差是否满足标准要求（平均误为5 cm）。

2.2.2 横向长度精度分析

为确认横向长度精度，选取46条边进行面内分析，并在该区域内测量这46条边对应的长度作为检验标准。校验边长度误差计算为0.037 m，39边长度误差绝对值为误差区间[0，m]，6边长度绝对值为误差绝对值，误差区间（m，2m）为一侧横向长度误差大于2 m，总误差率为2.2%。从以上讨论可以得出，精密无人机斜图三维建模的建筑物边长（即相邻边界点之间的距离）的测量结果满足规范要求（平均误差5 cm）。

2.2.3 面积精度分析

选择并测量计划中15栋房屋的面积作为检查面积精度的依据，并据此对测量区域内的15栋房屋的面积进行测量。这15栋房屋中6栋的面积误差绝对值在[0，m]范围内，9栋房屋的面积误差绝对值为（m，2m）。因此，基于3D建模房地产地形和无人机倾斜摄影的测区测量精度符合规范。

总之，通过对界址点位置误差和相邻界址点间距误差以及面积测量精度的比较分析，可以得出结论：房地产测量和制图精度，如采用倾斜摄影的3D建模方法，可以满足规范要求，将倾斜摄影的3D建模技术应用于房地产测量和制图是有效的。

3 相较传统不动产测绘具有的优势

该文将无人机倾斜摄影测量的3D建模技术应用于房地产测量和制图。根据实践，与传统的测绘操作相比，具有以下优点。

（1）与传统的房地产测绘相比，不需要进入院子进行测绘作业，只需要在开阔地进行测量，即可得到真实的三维模型，并且可以使用五点方法在模型中。

（2）与传统的测绘操作相比较，可以直接在3D模型中收集门廊、屋檐廊道、天棚廊道和其他附属房屋设施，而无需选择在地面上的投影点，减少了人为因素造成的误差;三维映射可以从多个视角收集数据。与全站仪相比，盲点非常小，减少了复杂地形上支点引起的误差，突出了精度方面的优势。

（3）与传统的测绘操作相比，节省了来自外部行业，层数、属性等方面的屋檐校正测绘。方便快捷、高效、快速地完成测绘任务，大大降低了测量单元的运行成本。

参考文献

[1] 李哲.基于无人机倾斜摄影测量技术的废弃矿山测量[D].华北理工大学，2020.

[2] 王英.倾斜摄影测量技术在房地一体确权中的应用[J].地矿测绘，2020，36（4）：41-43.

[3] 牛利伟.基于无人机倾斜摄影测量的行道树特征提取与分类研究[D].北京林业大学，2020.