无人机倾斜摄影在黄山三维建模中的应用

沈天贺，高飞，张迁

（1.合肥工业大学，安徽 合肥 230009；2.安徽省第一测绘院，安徽 合肥 230000.）

近几年，无人机倾斜摄影技术成为国内外测量技术的重要方法，同时也成为众多学者研究一大热点。它突破了传统的垂直拍摄获取影像的制约，实现了从多个角度拍摄，传感器可快速、高效率、大视场获取同一地物丰富的表面信息。在多个领域内无人机倾斜摄影技术得到了充分的应用，例如在大比例尺地形图的测绘和三维建模中得到了应用。倾斜摄影在三维建模中应用的越来越多。在传统三维建模中应用的是3DMAX技术，其精度低、纹理是通过人工粘贴制作，造成纹理失真，无法满足生产需求。并且无法进行进行单体化管理与精细化处理，造成数据处理量大，效率低。

1 国内外研究现状

传统航空摄影受限于天气原因、较大成本投资等问题。无人机最早被发明于1917年，当时的发明是为了应用于军事，但是随着后来数字技术发展的越来越快，各种精度高、体积小的传感器被研发出来，无人机技术也愈发的成熟起来，无人机测量技术也被应用的广泛起来[1]。

近几年国内无人机发展也愈发迅速，除了生产军用无人机的大公司外，从事民用的飞机也逐渐多起来。市面上出现了多种多样的无人机。

1.1 倾斜摄影测量技术概述

在进行三维模型建设过程中，航空摄影测量方式通常是使用数据建模的方式实现。但航空摄影测量时由于飞行角度和路线的影响，在拍摄过程中会存在漏拍和影响缺失现象，所以在进行航拍过后，需要对特殊地物进行二次补拍，从而获得更加全面的地物信息。但是倾斜摄影数据测量恰巧可以解决上述问题，它能够在测量城市建模的基础上，通过垂直和倾斜五个不同的拍摄角度，全方位真实的反馈地物的具体情况，有效的降低城市拍摄的成本，深深影响影像的精度。

建模软件在行业里有三款比较常用，有Bently公司的 ContextCapture（Smart3D），俄罗斯 Agisoft公司的PhotoScan，瑞士Pix4D公司Pix4Dmapper[2]。具体对比如下表所示。

多种软件对比

2 无人机倾斜摄影测量原理

倾斜摄影测量是通过在无人机上搭载多台传感器，现阶段为五个镜头相机，同时从垂直、倾斜的四个不同方向采集影像，从而获得大面物体的完整精准的信息[3]。从垂直角度拍摄的影像为正片，镜头与垂直地面形成一定角度拍摄的四组影像被称之为斜片。拍摄范围如图1。

图1 航拍示意图

摄影测量渊源于测绘学科，基于非线性迭代的最小二乘法平差求解贯穿于数字近景摄影测量的全过程，其中共线方程是表达物点、像点和投影中心（对像片而言通常是镜头中心）三点位于一条直线的数学关系式，是摄影测量学中最基本的公式之一[4]。

为了解算出被摄物体在空间中的位置，通常就是采用共线方程进行解算[5]。其中x，y为所获取像点的像平面坐标；x0，y0，f为所获取影像的内方位元素；XS，YS，ZS为摄站点的物方空间坐标；XA，YA，ZA为物方点的物方[6]。

3 黄山市某地区建筑物三维模型构建

本次三维模型构建选择黄山市某地区，该区域内地貌类型多种多样，以中、低山地和丘陵为主。山体海拔高度一般在400～500m，千米以上高峰众多[8]。测区内居民地比较集中，基本为街区式、徽派建筑，郊区农村居民多为散列式房屋[9]。

3.1 外业航飞数据获取

根据项目要求，本次航摄任务下视影像地面分辨率为0.05m，在航高要求上无30层以上高层情况航高 100～180m，有 30层及以上高层情况航高150～200m，所有分区需要重叠。倾斜摄影设计时以下视重叠度为准，航向和旁向重叠度设置为70%，通常情况下航线按东西或者南北向直线飞行，在特殊条件下可以按照设计一定的飞行路线进行飞行。并且应在有效建模范围外进行飞行航线外扩，外扩航线不应少于3条航线或3条基线，在特殊的地物上应增加重叠度，例如高层建筑物密集区或者不易拍摄地区[7]。

3.2 像片控制测量

在此次项目中像控点及精度检查点的施测优先采用动态网络RTK的方法。也可以采用AHCORS系统，采用RTK测量或双频接收机双参考站模式按快速静态方式施测[10]。在本项目上采用搭载GPS/IMU定位定姿航摄技术，辅以AHCORS虚拟基站后差分技术，高精度解算外方位元素，在满足测量精度的前提下，又极大减少了外业像控点数量。在本次项目上，像控点的布设要求均匀布设，在航飞照片上选择清晰易判断的固定点，因为本次倾斜摄影像片重叠度较大，共计7个景区，每个景区面积约为0.45km2，拟每平方公里布设5个像控点。

为了检验三维模型的几何精度，也要在成图区域采集精度检查点，采集的原则是1平方公里范围内布设3个左右，城区建筑物密集区适当增大检查点的密度。精度检查点的采集在成图范围内的地面、低层建筑物、高层建筑物等不同高度、不同类型的样本上分别采集。同时精度检验的控制点在地面、低层平顶建筑物、低层人字顶建及高层建筑物上的分布比例应相当。

在控制片的制作上，根据pos数据，采用像控点数据采集系统，生成概略坐标的影像。控制片的编号由控制点标识（P代表控制点，J代表检查点）、分区号、片号组成。例如P010001（01为分区号，0001为控制点流水号）。

3.3 实景三维建模

倾斜摄影测量是基于五个不同视角倾斜影像以及与之相应的空三加密成果，在三维建模软件中，通过测区分块、像对筛选、点云计算、点云构网、白体三维模型创建、自助纹理映射、漏洞修复以及元数据制作等操作，完成测区三维实景模型成果的生产。空三处理流程如图2，其工艺流程见图3。

图2 空三数据成果图

图3 工艺流程

①测区分块。分块前需结合测区高程范围设置项目的最大和最小高程值，作为实景三维模型生产在竖直方向的裁切范围。为了提高计算效率，保证快速生成三维模型，把测区进行合理的分块（Tile）大小进行划分，这些分块的划分是根据影像的分辨率、影像重叠度、节点的内存以及数据处理能力等。

②区域整体平差与金字塔创建。为了满足生产所需要的影像金字塔文件，应选择合理的需要处理的测区分块。之后结合考虑航飞的具体情况与各个相机的安置关系，根据两张相片摄影中心点之间的位置关系建立像对关系。一张像片至少要对应一个像对，最多不能超过四个像对。满足像对匹配成功的像片摄影中心位置最小距离应接近并小于航向与旁向距离的最小值，最大距离应小于航向与旁向距离最大值的2倍。在生成像对文件后，需要对像对文件内的每个像对进行检查，查看像对文件是否满足要求。

③多视角影像密集匹配与点云构网优化。在生成像对文件后，需要进行影像匹配，应把分块（Tile）区域内的每个像对进行点云匹配，然后再所有分块（Tile）内的点云进行合并保存在同一输出文件夹内，生成点云文件。然后基于合并后的点云文件创建TIN网的三维模型，先将内部三角的尺寸调整至与原始影像分辨率相匹配的比例，然后过滤突变、不连续的点云。最后为了使该区域内的三角网密度下降，通过分析连续曲面的变化，认为对地势平坦范围内TIN网进行简单化处理，可以达到效果。

④白体三维模型创建与自助纹理映射。在对TIN网进行简单处理时，发现不规则的三角网TIN，及时对其进行处理创建生成白模的三角模型。之后把关联影像信息跟处理后的结果结合在一起，使每个三角形的建立都可有与之对应的纹理信息。同时把三维模型与纹理信息的关联一起保存在同一文件中。色彩均衡在纹理映射时进行，应把纹理大小设置为影像长边的1.5倍，这是以像素为单位。建立多细节层次纹理的模型（Levels of Detail，简称LOD），便于把相应的文件组织结构进行优化。再把得到的LOD结构模型文件转换为OpenSceneGraph格式，即后缀名*.osgb存储。

⑤漏洞修复。对视场盲区及阴影造成的三维模型错误，例如漏洞、楼体缺失和水体漏洞等错误进行手动修复编辑，并重新贴附正确的纹理。进行空三处理后，把生成3DMX影像，预览图如图4（abc）。

图4

4 结论

通过在黄山项目中三维建模的应用，发现现如今的倾斜摄影技术与传统的测量技术有很大的不同。尤其是在地物的地理信息方面，传统的三维建模存在速度慢，数据量大、地物信息缺失等缺点，在现如今的倾斜摄影技术上得到了发展，例如可以更快的进行数据化、一体化和自动化的生成三维模型，在精度处理过程中也避免了人工疏忽和人工失误等。但是同时也不可避免的出现一些其他问题，例如在无人机进行航拍过程中按照一定的飞行路线，不可避免的造成一些无法拍摄的影像和一些建筑物死角；在拍摄水面与建筑物的玻璃镜面时，它们会反光与拉花，造成影像模糊；在数据处理过程会存在数据与影像关联不到一起，无法继续生成清晰影像，若继续生成，则生成的影像模糊扭曲，无法辨别真实的地物信息，尤其是在建筑底部最为突出；在拍摄建筑物顶部时会有金属物体也会造成反光问题，在拍摄路边的厚度较低的路灯、指示牌、旗杆时，会出现无法避免的缺失问题，造成与现实场景无法匹配的影响。出现以上问题在后期的数据处理过程中可以得到完善，可以通过人工制作与单独拍摄粘贴进行完善，进行单体化处理。但是因为需要的是高清晰影像，所以产生的数据量很大，数据处理较为困难。同时市面上一些好的处理软件较为昂贵，无法得到普遍推广使用，同时软件也不容易上手使用，要进行专门培训才能熟练使用软件。所以倾斜摄影技术还需不断优化与研发，使得影像数据精度得到不断提高，影像更加清晰明了，为建设数字化城市打好良好的技术基础。