实景三维模型数据制作及精度评价—以数字南和地理空间框架建设项目为例

武娟 侯俊 郭昕

(①北京中色测绘院有限公司 北京 100012 ②河北中色测绘有限公司 三河 065201)

1 引言

随着我国信息化建设不断深入发展，地理信息数据资源的基础性地位更加突出，对生产生活的作用日显重要。近几年，数字中国地理空间框架建设全面推进，建立起国家、省、市三级节点的地理信息服务平台，实现了地理信息数据共建共享，推动了城市的信息化建设，促进了地理信息数据的深入应用，为政府的科学决策、精细管理、高效服务及企业和公众提供了优质的地理信息服务。

三维模型数据是数字城市地理空间框架建设中的关键数据，它是城市建设风貌的真实再现，具有直观、真实的特点，能为城市规划、领导决策提供城市建设情况的直观展现。传统三维模型数据多采用地形矢量数据与人工野外拍摄纹理照片的方法进行生产，由于其生产速度慢、楼顶构建不准确、纹理不真实等原因越来越不能满足目前三维数据要求，基于倾斜摄影测量技术的实景三维模型数据制作为城市三维模型数据生产提供了一个全新的途径。

2 数据源情况简介

本次实景三维模型数据生产是数字南和地理空间框架建设项目中基础地理信息数据生产的重要组成部分，实现了南和县城市景观的真实再现，为数字城市地理空间框架成果的应用提供了基础数据保障。

实景三维模型生产的范围为南和县中心城区共12.5 km2，采用运5的B-8055飞机、SWDC-5航摄仪分别从沿着航线的前视、左视、右视、后视和正视五个不同方向（其中正视方向相机焦距为50 mm。其它视角方向的焦距均为82 mm）获取影像数据，绝对航高670～810 m，影像地面分辨率优于0.1 m。共有航线39条，获取影像2 629张（像幅大小8 176×6 132）。下视镜头航向平均重叠度不低于70%，旁向平均重叠度不低于70%。

由于国家暂时未有针对实景三维模型的规范标准，本次项目生产以满足南和县数字城市建设需要为基本要求制定精度指标，平面精度相对于最近控制点的点位中误差不大于0.5 m，模型基准面高程相对于最近控制点的点位中误差不大于0.5 m。

3 实景三维模型数据制作

通过采用倾斜多视航空影像的大角度、多视角影像快速可靠匹配技术、三维纹理TIN构建及纹理映射技术等，从而实现全自动三维重建。具体技术流程见图1。

图1 实景三维模型制作总体技术流程图

3.1 像控点布设及获取

首先进行像控点布设，像控点的目标影像应清晰，易于判别，如交角良好的细小线状地物的交点、明显地物的角点等；同时像控点的目标应是高程变化较小的地方，易于准确定位和测量且常年相对固定；像片条件为控制点一般布设在航向旁向六片或五片重叠范围内，尽量达到公用。像控点测绘采用GPS-RTK的方式进行采集。南和县三维区域共布设了50个像控点。位置示意见图2。

图2 像控制点位置示意图

3.2 空三加密

空三加密的数据处理过程包括平差点提取、平差处理、三维模型构建、数据格式转换等，平差处理的主要目的是实现所有图像数据的绝对定向，建立绝对位置关系，为三维建模提供绝对定向参数。

首先不引入控制点数据，在外方位的支持下进行一次自由网平差，保证相邻图像、不同视角图像之间建立较强的连接关系。接着引入控制点数据再进行一次平差处理，保证了整个测区数据的绝对位置精度。

3.3 三维建模

经过空三加密后获取了大量高密度的点云数据，对数据进行切块分割，对分割的区块内的密集点云构建不规则三角网TIN（图3、图4、图5、图6），并生成无纹理的城市实景三维模型（即白模）。

基于三维建模软件的强大纹理映射算法对每个模型的三角面自动赋予纹理。所有影像均具有精确位置信息，软件可在全部候选影像中自动快速的选取最清晰的纹理贴在对应位置的模型面上，最后输出纹理清晰逼真的城市实景三维模型。

4 模型数据精度分析

本次模型精度分析是通过野外实测检查点，同时在系统中对相同位置的模型数据点进行采集来检核模型精度，本次共随机抽取3个样本区，样本区基本均匀覆盖模型生产区域，每个样本区抽取20个点左右，共有检查点67个（表1）。

图3 样本区抽取范围示意图

图4 1区检查点分布图

图5 2区检查点分布图

图6 3区检查点分布图

表1 三维模型数据误差计算表

根据误差计算公式，计算得到Ms=0.39 m，Mh=0.19 m，均不大于0.5 m，满足项目设计需要。

通过精度检测分析，实景三维模型一般情况下高程比传统方法生产的模型精度更高，平面精度与传统三维模型基本接近。

5 结束语

近几年，随着地理信息数据应用数字城市建设、智慧城市建设的进一步推进，倾斜摄影测量三维建模技术以其快速高效、模型纹理真实、数据精度高等特点，受到众多科研单位和数据生产单位的重视。随着智慧城市时空云平台建设的推进、大数据应用技术的快速发展，实景三维模型数据的应用范围将越来越广，程度将越来越深。

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