无人机倾斜摄影在道路工程中的应用与分析

潘成军

(重庆市勘测院，重庆 401121)

经济的快速发展促进城市化建设进程，人们生产生活依附于城市网络化格局的路网交通，测绘空间地理信息为道路建设、运营、管理提供强有力支撑。在道路的现状测绘中具有以下特点和局限：①运营饱和、车流大，测绘生产作业存在一定的安全风险；②城市道路两旁建筑密集，路标、路牌、摄像头、交通信号灯等附属设施分布广泛，测绘要素多；③普通大众对道路实时性的需求，期盼新建道路早日通车，改建道路尽快通行，需要缩短道路建设与运营的时间间歇，对测量时限提出了更高要求；④社会管理对数据形式和精细化程度的要求不断提升，已不再局限于对道路及附属设施的矢量表达，对实景模型、街景影像、高清图像都有了新的需求，对车道线、路向标志、路面材质、平整度等等都需要精细化表达。基于这些综合需求，传统测绘中的平板测图、全站仪测量，效率低、时间长、成本高，对大比例尺道路现状地形图的快速获取和更新已受到局限。

近年来，天、空、地一体化测绘技术飞速发展，无人机倾斜摄影技术的诞生，颠覆传统测绘的作业方式，推动地形测绘向高科技、立体图形、内业测绘方向革命性的变化，解决由于天气等外因造成的工作延误，把原本大量的外业工作转变成内业工作，极大地减少测绘人的劳动时间和劳动强度。倾斜摄影技术在数字城市建设、应急救灾及文物保护等方面得到应用，但无人机倾斜摄影技术在城市道路现状大比例地形图测绘的应用研究具有价值。

1 倾斜摄影原理及特点

无人机倾斜摄影技术是通过在无人机飞行平台上搭载多台数码相机，同时从垂直和倾斜多个不同的角度采集高分辨率影像，一般常用的是五镜头倾斜摄影系统，结合无人飞行平台搭载的GPS/IMU系统获取POS数据和像控点数据，经过相关软件处理数字表面模型、数字正摄影像和三维模型。

倾斜摄影测量技术[1]具有多种特点：①立体成果真实，对于地面周围的反映符合人类感知[2]；②为建模提供真实、丰富的纹理信息；③可实现高精度测量。同时，无人机作为一种新型的低空遥感对地观测手段，具有易于操控、获取影像周期短、作业机动性强等特性[3]。基于上述特点，利用无人机倾斜摄影技术获取实景三维模型，用矢量绘图平台基于模型提取地形图要素，有效避免传统作业方式强度大、效率低、周期长和重复测量等弊端，极大提升了生产效率，满足工程建设、项目管理、规划设计等对地形图的需要，应用前景广泛。

2 设备选择及技术路线

2.1 设备选择

倾斜摄影技术具有“效率高、成本低、数据精确、操作灵活”等优势，受到很多单位的青睐，但根据设备的价格差异和工程需求不同可选用不同的设备，本文采用大疆八旋翼无人机搭载五拼倾斜相机进行航摄，五拼倾斜相机“睿眼”云台系统能同时获取1个垂直和4个倾斜角度的高清影像，每个相机的像幅大小为5 456像素×3 632像素，像幅大、像素高。数据处理软件的选择主要包括两种，一种是图像的处理、一种是图形的处理，图像处理采用Smart3D软件进行空三加密、全自动三维建模生成DSM模型，图形绘制采用EPS地理信息工作站进行矢量地形要素提取及图形编辑。

2.2 技术路线

根据无人机倾斜摄影测量的技术特点及相关要求制定作业流程，如图1所示。

图1 倾斜摄影技术路线

3 工程应用

3.1 项目概况

本文以两个生产项目为例研究倾斜摄影测量技术在道路现状测绘中的应用及精度分析，图2为重庆市陈家桥公租房周边道路工程包括纵、横7条道路，总长12 km，图3为重庆大学城赖家桥立交项目，包括西双大道、渝遂高速2条主线和8条匝道及斜跨地铁一号线，航飞面积约2.5 km2，全要素采集地表实景地形图基本要素和交通标志信息，对采集的无人机倾斜影像、POS数据及空三成果，采用Smart3D自动三维建模，输出的模型如图2和图3所示。

图2 陈家桥公租房道路工程实景模型

图3 赖家桥立交实景模型

倾斜摄影实景模型影像质量良好、分辨率高、纹理清晰、无大面积噪声、条纹，依据模型可多角度、多尺度浏览和量测。

3.2 技术步骤

以EPS地理信息工作站为矢量绘图平台，通过底层开发在绘图平台中内置测图模块，利用倾斜摄影模型进行高精度大比例尺地形数据的矢量采集工作，无需佩戴立体眼镜，根据影像及自动空三生成的三维模型直接定位地物要素的三维信息。软件内置地类地物属性模块实现要素编码分类，经整理形成1∶500现状地形图。

3.2.1 模型一键承载

基于矢量绘图平台底层结构优化和算法研究，采用四叉树组织结构，“金字塔模型”自主实现模型一键承载、快速浏览，解决海量倾斜数据对计算机硬件要求高的瓶颈问题，为后续模型快速浏览、数据制作奠定坚实基础。

金字塔层次模型表示多分辨率级别的分层模型，采用纵向分层，横向分块的策略来构建。金字塔每一层代表一个分辨率级别，从上往下分辨率越来越高(数值越来越小)，但每一层表示的范围都是整个原始地形的范围。金字塔各层的分辨率之间存在一个倍率关系，通常取倍率取为2(便于采用四叉树结构组织数据)。各级层次模型的分辨率计算可用公式来表示。设原始地形的分辨率为r，原始地形高程文件大小为n×n，块边长为m，则第0层的分辨率r0为

(1)

对于多级分辨率层次来说，分层数越多，就越逼近原始地形的精度，在构建过程中，需要注意最高级别不要超过原始分辨率层次，以免在地形构建时出现挤压变形现象。金字塔层次模型最大的分层数L可计算：

L=[log2(n-1)/m]+1.

(2)

3.2.2 模型切割显示

航飞过程中，由于飞行因素影响、数据采集质量、现场条件限制、建模选择等原因，倾斜模型常常出现空洞、悬挂、扭曲等，因此需要对模型进行切割处理，避免对后续数据提取存在影响。

3.2.3 道路边线等线型地物特征提取

通过矢量绘图环境对倾斜模型三维浏览，结合模型丰富的纹理信息，能够有效识别路沿边线、隔离带等主要线性地物的类型及走向，实现快速提取道路、花圃、斜坡、陡坎等线性地物的平面位置、高程及属性特征，见图4。

图4 基于矢量绘图平台的道路边线提取

3.2.4 建筑轮廓特征提取

建筑轮廓特征提取时，充分利用倾斜模型中建筑物侧面数据量大、精度高的特点，通过给定建筑物侧面基点自动生成轮廓点功能，解决建筑物外轮廓点部位分辨率不高、特征提取定位不准、精度不足等问题。该功能不受同一高程平面限制，任意选取建筑物侧面数据精度最佳位置作为给定基点，使建筑轮廓特征提取精度得到显著提高，见图5。

3.2.5 高程提取

实景模型以大范围、高精度、高清晰的方式全面感知复杂场景，通过高效的数据采集设备及专业的数据处理流程生成的模型成果能直观反映地物外观、位置、高程等属性信息，所以通过实景影像可以快速提取斜坡地貌边界及地面点高程，见图6。

图5 建筑外轮廓提取

图6 高程提取

3.2.6 现状地形图编辑

基于倾斜摄影实景模型进行现状地形图室内生产，同样遵循“先整体后局部”的作业原则，以测图模块自动提取的建筑轮廓、线化地物为基础，辅助人工识别进行要素清绘，在EPS地理信息工作站绘图环境中，能实现二维矢量平面图与三维模型场景分屏显示，模型、矢量、影像同步联动，点、线、面随心编辑，达到了二、三维显示一体化、符号一体化、编辑一体化，实现1∶500数字地形图室内交互式测绘。

地形图编辑检查环节，需对点地物遗漏、线地物缺失、面地物不全等进行地毯式搜索、逐步清理完善，依据相关规范在精度允许范围内进行适宜的综合取舍，正确处理各要素表述及逻辑关系，各种注记位置正确，字体规格符合图式和设计要求，使其地物形象逼真、地貌自然真实，能正确反映测区的人文、地理景观生成地形图，见图7和图8。

4 基于倾斜摄影测量三维模型现状地形图的精度分析

4.1 测量精度要求

大比例尺地形图质量检查主要包括数学精度、属性精度、数据正确性及要素完备性、整饰质量及附件质量检查，依据《城市测量规范》(CJJ/T8-2011)相关要求：平地、丘陵地带地物点相对于邻近平面控制点的点位中误差不超过图上0.5 mm(1∶500地形图则为0.25 m)，城市建筑区基本等高距为0.5 m的平坦地区，1∶500地形图高程注记点相对于邻近图根点的高程中误差不应大于0.15 m。

4.2 成果精度检测

项目成果检测采用全野外数字化实测成果与倾斜摄影内业提取成果比对的方法进行精度评定，检查要素包含房屋、围墙、灯杆、道路、花圃、沟渠、陡坎和地形高程点等。成果精度检查内容包括平面精度、高程精度及边长精度。项目共设站检查979点，其中平面检查点598点，高程检查381点，边长检查68条边。根据实测数据与倾斜模型提取数据相比较，误差分布及精度统计结果如表1所示，数据较差见图9。

图7 基于模型生成陈家桥公租房道路现状地形

图9 检测数据较差分布

通过误差分布得出：检查点平面中误差为0.13 m，高程点中误差0.14 m，边长中误差0.15 m，基于倾斜模型提取数据中误差小于相关规范标准限差，检查点分布均匀，密度合理，数据真实可靠，能够反映地形图精度情况。

表1 道路地形图精度检测统计表

4.3 误差分析

1)原始像片分辨率不足的航摄误差。由于无人机倾斜摄影受地理条件局限、安全飞行高度影响以及设备精度、航摄参数设置等综合因素制约，可能造成原始像片分辨率不足，因此，根据方案设计对地形图精度的要求，通过优化航飞参数( 降低航高、换长焦镜头等)[4]，可以提高获取影像的地面分辨率，从而进一步提高相关数据成果精度。

2)空三加密匹配引起的模型误差。倾斜航空摄影后期数据影像匹配时，因倾斜影像的摄影比例尺不一致、分辨率差异、地物遮挡等因素导致获取的数据中含有较多的粗差，严重影响后续影像空三精度[5]。然而，如何利用倾斜摄影测量中包含的大量冗余信息进行数据的高精度匹配是提高倾斜摄影技术实用性的关键，可通过人工干预方式将空三成果精度优化到最佳[6]。

3)人工采集操作产生的成图误差。基于倾斜模型的地形要素人工采集产生的误差是一个比较重要的成图误差来源，采集时影像图上1个像素的误差，实地距离就是3～5 cm，另一方面，当某一地物不在同一高程面时，会因为视差造成矢量采集的不准确，此时需要作业员根据不同角度的影像图进行局部调整。因此，提高作业员作业经验和操作熟练度，可提升矢量采集成果的精度。

5 结束语

本文基于无人机倾斜摄影获取影像数据和POS数据，通过Smart3D软件生成实景三维模型，在EPS矢量绘图平台中，开发定制测图功能模块，实现道路现状地形图室内绘制，对生产过程中的影像快速拼接、模型制作、地形要素提取等关键技术环节进行了算法研究和程序结构优化，提升了作业效率，形成了一套利用多旋翼无人机倾斜摄影技术测绘道路现状地形图的作业体系。工程应用案例中的道路1∶500现状地形图满足相关规范精度要求，测绘成果科技含量高、产品附加值大。项目实践对拥堵的城市道路现状地形图测绘提供了一种新的技术方案，也可对日后无人机倾斜摄影生产应用提供一定的参考价值，倾斜摄影测量技术这种“大范围、全要素、高精度、全纹理”的空间表达方式未来将在智慧城市、规划、国土、交通等多个行业得到充分应用。