张平
(福州市勘测院,福建 福州 350108)
倾斜摄影测量技术是利用倾斜摄影装置同时快速获取倾斜三维影像和正射影像,再利用计算机自动图形处理技术进行自动空三处理,经过影像匹配和表面纹理映射等技术手段,最大限度地真实还原地表的真实景物。倾斜摄影技术可以实现多角度影像采集,保证高效率、增加精确度、准确地理定位,实现三维实景重建,已成为国内外航测的主要技术途径。但是基于倾斜摄影技术获取数据资料也有一些尚未克服的缺点,如:倾斜影像自动匹配难度大、为保证高精度需大量布设外业像控点、建筑底部由于遮挡等因素精度较差等。
三维激光扫描技术又称“实景复制技术”,是一种高效率、高精度、非接触式的主动测量技术[1],它可以在多种恶劣观测条件下进行外业扫描,大面积快速获取目标物体的表面三维坐标数据,形成海量三维激光点云,再利用这些高密度的点云生成三角网,建立目标物体的数字表面模型[2],同时可以通过激光扫描仪内置或外接的同轴数码相机拍摄的影像将点云赋上真彩色,则建立的数字表面模型就可以实景呈现扫描物体的真实场景。三维激光扫描由于其使用简单、扫描快速,操作安全且精度高等技术优势,可以极大地提高外业数据采集效率,降低工作人员的劳动强度,提高生产效率,已在诸多领域得到应用。然而该技术在应用上也仍然存在着一些不足之处,如高层建筑物与构筑物顶部的扫描盲区、相机拍摄视角不理想、后处理软件处理效率偏低等。
针对三维激光扫描和倾斜摄影测量技术各自的优缺点,本文将两种技术手段结合起来,互相弥补不足,研究倾斜摄影测量数据和三维激光点云数据的融合方法,并将其用于城市高层建筑的三维建模中。
三维激光扫描在地面上以一定的角度扫描,直接获取地表物体的表面三维坐标,形成激光点云数据。
倾斜摄影测量以无人机平台搭载数码相机,在空中多角度对地表对象进行拍摄获取影像数据,然后基于多视影像的地表同名点坐标进行密集匹配,快速获取地表三维数据。其数据格式一般为JPG等图片格式,通过相应的软件平台进行空三加密和影像密集匹配算法,自动匹配出所有影像的同名点,并从影像中抽取更多的特征点构成密集点云。
由于密集匹配过程中产生了大量的点云数据,这就为三维激光点云与倾斜摄影密集点云的融合提供了可操作性。地面三维激光点云的高精度可以弥补倾斜摄影近地面区域精度偏低的缺陷,而空中无人机倾斜摄影则弥补了三维激光顶部扫描盲区和影像获取视角不够广的缺陷,将两种方法的点云进行融合,再进行三维建模,就可以实现三维模型整体上的高精度,解决倾斜摄影三维建模局部拉花、底部效应等问题。同时三维激光扫描可以获取地面特征点的三维坐标,可以免除倾斜摄影测量外业布设像控点的工作,大大提高作业效率,降低劳动强度,实现“办公室测绘”。
三维激光扫描与倾斜摄影技术的结合,实现了空中无人机航空影像与地面三维激光点云的“空地联合”,全方位无死角获取地表物体的完整表面坐标信息,实现高精度的三维建模,主要的作业流程如图1所示。
图1 基于倾斜摄影及激光扫描技术融合的实景三维重建作业流程
地面三维激光扫描进行控制测量获取真实地理坐标一般有两种方式:一是将部分测站设置在已知控制点上,对中整平然后再进行扫描;二是在扫描的过程中通过精细扫描标靶作为点云内业处理的控制点[3]。而获取标靶坐标的一般也是两种方法:将标靶架设在已知控制点上;在已知点上架设全站仪,用全站仪采集标靶坐标。而对于可外接GNSS设备的三维激光扫描仪,则可通过外接双频GNSS接收机直接获取测站点坐标。
在外业扫描上,对于无惯性导航系统的三维激光扫描仪在外业进行作业时,需保证两个测站之间有比较明显的共同面,以保证内业处理时,不同测站的点云可以通过公共面进行拼接。本项目采用的Riegl-VZ400i是一款内置惯性导航系统的三维激光扫描仪,在搬站的过程中可以记录仪器的姿态位置,并在外业扫描的过程中自动进行拼接,所以只需保证扫描仪各站数据能完整采集到目标地物点即可,这在一定程度上可以减少测站的数量、提高外业效率。然后结合项目需求,设置相应的数据采样频率、点云密度,即可一键开始扫描。
本项目位于福建省福州市高新区海西高新科技园区内的高新苑小区,测区大小约3万m2,7栋高层居民楼,最高建筑高度达 100 m。外业共扫描28站,总计扫描用时2个小时,外业扫描完成即完成点云配准拼接。扫描测站布置图如图2所示。
图2 扫描测站位置略图
本项目使用的脉冲式扫描仪Riegl-VZ400i具有多重回波技术,可以“穿透植被”进行测量,测程达到 800 m,激光发射频率120万点/秒,测量点位精度高达 5 mm@100 m,可以实现高速度、高精度的外业数据采集,同时内置惯性导航系统,可以实现外业一边扫描一边自动拼接,对于外业扫描获取的数据,若外业有部分测站自动拼接失败,则内业需要对拼接失败的测站手动进行配准拼接,拼接完成之后需要对点云进行滤波、抽稀处理,通过这一系列处理即得到了最终的点云成果。
地面激光扫描数据可以高精度、高精细重建测区底部数字表面模型(DSM),而测区高处特别是建筑顶部则是其扫描盲区,且地面激光扫面数据相对纹理失真较为严重。无人机倾斜摄影为从空中多角度对地俯拍(如图3所示),其获取的多视影像纹理具有高真实感、高分辨率等特性[4],可以有效弥补地面激光扫描技术的上述不足之处。为实现二者的最佳融合,无人机倾斜摄影实景三维建模各个阶段需严格按预设参数及标准实施,包括航线设计、像控布设、多视影像空三加密及密集匹配等方面。
(1)航线设计要求
①根据测区建筑主体朝向及日照方向布设航线,航线布设为“井”字型航线,确保航线方向尽量保持与测区横线及纵线方向一致;航线布设需考虑地形环境因素的影响,保证航线及延长方向的地形高度不影响飞行安全高度。
②为确保建模效果及精度,要求所获取各角度多视影像地面分辨率优于 2 cm,航线敷设航向重叠度不低于80%,旁向重叠度不低于70%。
③为保证能够摄区的完整性及纹理清晰度,要求航线航向覆盖超出测区边界8条~10条基线,旁向覆盖超出测区边界3条~5条航线;航线相对航高需至少比摄区至高点高出 50 m。
图3无人机倾斜摄影多视影像图
(2)像控点布设要求:
①测区范围内边角点要求布设像控点,其余区域要求控制点均匀分布,点与点之间的距离在 250 m~300 m之间。
②充分利用现场地形、地物条件进行布点,将控制点布设在清晰的明显地物,交角良好的线状地物的交点、明显地物的折角顶点,如斑马线直角点、道路拐点及颜色纹理变化分界点处等。
③像控点要求尽量布设在地表,特殊情况下,也可将点布设在低矮构筑物的拐角处。
像片控制点布设如图4所示。
图4 区域像控点布设图
本项目中,由于结合了三维激光扫描技术,可以基于激光点云内业布设像控点,免除了外业像控点的布设,基于激光点云进行像控点布设的方法如图5、图6所示。
图5 像控点点云坐标采集
图6 像控点影像采集
(3)密集匹配
联合倾斜摄影影像数据及外业像控测量数据进行多视影像空三加密和密集匹配。空三加密利用ContextCapture平台加载摄区影像,按照布控要求,添加一定数量的控制点,然后通过光束法区域网整体平差,一张像片组成的一束光线作为一个平差单元[5],以中心投影的共线方程作为平差单元的基础方程,通过各光线束在空间的旋转和平移,使模型之间的公共光线实现最佳交会,将整体区域最佳地加入到控制点坐标系中,从而恢复地物间的物方位置关系。通过高精度的影像匹配算法,自动匹配出所有影像中的同名点,并从影像中抽取更多的特征点构成密集点云[6],从而更精确地表达地物的细节。
通过密集匹配从航拍影像中抽取了大量的密集点云,这些点云要与三维激光扫描仪扫描获取的激光点云进行数据融合,如图7、图8所示。数据融合前要先保证两种点云数据格式的一致性,一般转换为点云通用格式*.las。由于三维激光点云的精度远高于倾斜摄影测量,因此将两种点云数据进行配准融合的过程中,以三维激光点云为基准,使用迭代最邻近点配准法,也即ICP算法和人工配准相结合的方法,将倾斜摄影密集点云与三维激光点云进行配准,从而得到高精度的融合点云模型。
图7 点云融合效果图
利用数据融合得到的融合点云模型,并由空三建立的影像之间的三角关系构成不规则三角网(TIN),再由TIN构成白模,软件从大量倾斜影像中计算对应的纹理,并自动将纹理映射到对应的白模上,最终形成真实三维场景[7]。
建立的白模及进行纹理映射后的真三维实景模型如图8、图9所示。
图8 TIN白模图
图9 纹理映射后真三维实景图
为了评价融合三维激光点云后建立的三维模型与单纯无人机倾斜摄影测量建立的三维模型效果,分别建立了两套三维模型,两套模型的效果如图10和图11所示。对比两套模型的表面可以直观地看出,融合了激光点云之后建立的三维模型,墙面更加平整,底部效应得到改善、拉花现象明显减弱,模型效果得到极大优化[8]。
图10 无人机倾斜摄影三维建模成果
图11 融合激光点云后三维建模成果
本文将倾斜摄影测量技术和三维激光扫描技术结合起来应用于城市建筑的三维建模。实验表明,三维激光扫描点云数据的融合,有效改善了倾斜摄影测量三维模型的建模效果,建模精度更加均匀可靠,同时还免除了倾斜摄影测量中外业像控点的布设,提高了外业效率,降低外业工作人员劳动强度。然而,两者的结合也还有一些问题有待解决,如在改进后的模型中模型效果和精度得到改善,但是却出现了个别位置纹理失真的问题,地面激光扫描仪仍需要搬站,相比车载激光扫描仪工作量仍然偏大。车载移动测量与倾斜摄影测量技术的结合也是接下来需要研究的一个方向。