无人机遥感在山体创面三维模型制作中的应用研究

王琳，陈楚，吴正鹏，姜兴钰，刘宓，王树文，汪林，王爽

（1.天津市测绘地理信息研究中心，天津300381；2.天津市测绘院，天津300381；3.中国地质调查局天津地质调查中心，天津300170；4.中国地质调查局海岸带地质环境重点实验室，天津300170）

山体创面通常具有临空面陡峭特点，特别是经人工开采的矿区，其创面规模较小，坡度通常达70～90°，高程变化30 m以上，呈星罗棋布，临空面险石林立状。目前，为获取山体创面三维地形数据，可采用无人机五镜头倾斜摄影方法和激光探测与测量技术（Light Detection And Ranging，Lidar）。

采用无人机五镜头倾斜摄影方法[1-3]具有下列问题：第一，因山区地势陡峭，为保证飞行安全性，通常需要飞行300～400 m的相对高度，以保证高于测区最高点高度。在此高度飞行，获取的影像地面分辨率最高只能达到4～5 cm，难以达到要求的测量精度。第二，在创面出现凹陷的情况下，采用无人机五镜头倾斜摄影方法容易发生遮挡，影像无法完全覆盖，从而导致创面地形数据出现丢失现象，局部区域将无法量测。第三，在矿山创面距离无人机的相对距离不一致时，会导致产生获取影像的地面分辨率大小不一和影像变形明显的问题。

采用Lidar技术[4-6]则存在如下问题：第一，Lidar设备整合了IMU、GPS、成像装置和激光扫描仪等设备，实施项目需要昂贵的硬件设备。第二，由于矿山创面存在遮挡，凹陷等情况，数据集中就会出现没有数据的部分，这部分称为数据缝隙，导致部分裂缝数据采集不全现象。第三，位于数据缝隙的高程数据可能与实际情况存在较大的差异。

为全面获取矿山创面纹理数据，本文采用旋翼无人机定点定高度悬停拍摄方法获取山体创面的细节纹理。针对山体创面难以到达或接触的特点，采用图像全站仪采集山体创面的控制点坐标，以保证模型精度及其可量测性。最后采用ContextCapture实景三维建模软件对山体创面进行三维重建。

1 山体创面三维模型制作实施方案

本文采用旋翼无人机定点定高度悬停拍摄方法（图1）对山体创面进行摄影，利用图像全站仪获取山体创面的控制点坐标，最后采用ContextCapture实景三维建模软件对山体创面进行重建。具体关键技术包括如下：

（1）无人机航摄参数的确定。根据创面范围确定摄站数量及位置；在每个摄站位置上，根据创面高度、摄影距离、相机参数和保证相邻悬停高度的影像有一定重叠度情况下，确定无人机悬停的高度；在每一个摄站位置上的每一个悬停高度，调节拍摄方向，使其尽量与目标物正对，按照一定顺序每隔一定角度对准目标拍摄一次。

（2）控制点坐标的获取。设置图像全站仪测站点，利用图像全站仪测量像控点的三维坐标信息，并记录所述像控点的数字影像；

图1 无人机定点定高度悬停拍摄示意图Fig.1 The schematic diagram of the UAV hover shooting at the fixed-point and fixed height

（3）影像数据处理。采用ContextCapture实景三维建模软件对所述采集图像进行处理，生成山体创面三维地形数据。

2 具体实施过程

2.1 试验区域概况

试验区域位于天津市蓟州区北部山区肘各庄崩塌体（图2），其地形复杂，崩塌体陡峭，创面高度约60 m，宽约50 m，坡度约80～90°，本试验取其坡度θ=80°，采用的相机CCD 尺寸 23.4×15.6 mm，6 000×4 000像素，焦距f=18 mm，像元大小a=3.9 um。

2.2 无人机航摄参数的确定

图2 肘各庄崩塌体现状Fig.2 The status of the collapse in Zhougezhuang

无人机定点定高度悬停拍摄需要根据拍摄点的位置、拍摄点的相邻悬停点的高度差、起始拍摄角度、终止拍摄角度和每次拍摄的角度差控制无人机飞行并采集图像。下面将具体介绍如何确定各飞行参数[7-13]。

（1）根据预设分辨率和图像采集设备参数，确定拍摄点与创面底部之间的拍摄距离。

山体创面的倾斜角度不同，为了保证无人机的安全，需要控制无人机与山体创面保持一定的距离，且在该距离采集到的山体创面图像应该满足采集图像的最小预设分辨率。通常，山体底部外延突出最大。因此，需要根据预设分辨率和图像采集设备参数，计算拍摄点与创面底部之间的拍摄距离，计算方式如下：

其中，S为拍摄点与矿山创面底部的距离，即摄影距离，f为摄影镜头焦距，GSD为预设地面分辨率，a为像元尺寸，L为矿山创面高度，θ为山体创面坡度。

在本实验中，最小预设分辨率GSD=2 cm，取坡度θ=80°，则

（2）根据拍摄距离和预设旁向重叠度确定相邻拍摄点之间的最大距离，并根据创面范围确定摄站数量及位置。

由于山体创面经常出现凹陷的情况，在一个固定位置采集山体创面图像时会产生遮挡，导致创面地形数据出现丢失的情况。因此，需要设定不同的拍摄点以满足获取图像数据无丢失遗漏的要求。通常，为了方便多张地形图像拼接，每张图像之间都会存在重叠部分。根据公式（1）计算得到的拍摄距离和预设旁向重叠度，推导得到相邻拍摄点之间的最大距离：

其中：D为相邻拍摄点之间的最远距离，Hmid代表山体创面的平均高度，S为拍摄点与山体创面底部的距离，f为摄影镜头焦距，SensorSize代表相机成像尺寸，Py为影像的旁向重叠度，θ为山体创面坡度。

在本实验中，取Hmid=30，Py=60%，则

根据上述公式可以计算得到相邻拍摄点之间的最大距离，并根据创面平面范围可以确定拍摄点的数量和分布。如遇山体拐角或凹陷等，可适当增加拍摄点位。结合公式（1）计算得到的拍摄点与创面之间的拍摄距离，即可确定每个拍摄点具体位置。

（3）根据所述山体创面的高度、拍摄点与创面之间的拍摄距离、图像采集设备参数和预设影像重叠度确定所述拍摄点的相邻悬停点的高度差。

通过上述多个拍摄点进行山体创面图像采集时，虽然能够减少由于地形产生遮挡导致的图像信息不完整的问题，但仍然可能会产生少量信息的不完整，或产生分辨率较低的问题。因此，在本试验中，在每个拍摄点内部设定多个悬停点，无人机可在每个悬停点悬停，并在悬停点位拍摄山体创面图像。悬停点的最高高度可根据山体创面高度确定。悬停点的数量和高度差可以根据山体创面高度和预设影像重叠度确定。相邻悬停点的高度差可由下式计算得到：

其中，△H为相邻悬停点的高度差，H为当前悬停点的飞行高度，S为拍摄点与矿山创面底部的距离，f为摄影镜头焦距，SensorSize代表相机成像尺寸，Py为影像的旁向重叠度，θ为山体创面坡度。

本试验中，在每个摄站位置上，为保证相邻悬停高度的影像重叠度不低于70%，根据创面高度、摄影距离、相机参数，确定无人机悬停的最高高度为70 m，最低高度为20 m，依据公式（3）确定每相邻悬停点的高度差为10 m。具体计算过程如下：

Py=70%，SensorSize=15.6。

高度H=70 m时，ΔH≤11.9 取ΔH=10；

高度H=60 m时，ΔH≤11.7 取ΔH=10；

高度H=50 m时，ΔH≤11.5 取ΔH=10；

高度H=40 m时，ΔH≤11.3 取ΔH=10；

高度H=30 m时，ΔH≤11 取ΔH=10。

（4）根据预设的影像重叠度确定所述拍摄点的起始拍摄角度、终止拍摄角度和每次拍摄的旋转角度差。

在本试验中，无人机在一个摄站位置有多个悬停点，并在每个悬停点按照旋转角度进行旋转拍摄。通常起始拍摄角度和终止拍摄角度可以为0°和180°。其旋转角度差，可以通过如下方式计算：

其中，α为旋转角度，即每次拍摄的角度差，f为摄影镜头焦距，SensorSize为相机成像尺寸，Px为影像的航向重叠度。

在本试验中，取Px=70%，依据公式（4）确定旋转拍摄的角度差为15度。具体计算方法如下：

2.3 控制点坐标的获取

肘各庄崩塌体地形复杂，崩塌体陡峭，采用常规接触性的控制点布设方式较为困难。为保证模型精度及其可量测性，本试验采用图像全站仪[14，15]获取矿山创面的像控点三维坐标信息数据和像控点附近的数字影像（图3），实现了无接触测量。根据成图精度要求、所拍摄相片的空间分布情况和近景摄影测量对像控点的要求[16-19]，选择距离创面20 m的地方设置图像全站仪测站点，并布设6个像控点。

图3 图像全站仪获取的控制点图像成果Fig.3 Image results of control points obtained by the Image Total Station System

2.4 影像数据处理

数据处理采用ContextCapture实景三维建模软件[20，21]，将无人机航摄影像和控制点坐标导入软件，对采集图像进行处理，生成山体创面三维地形数据。

2.5 模型质量评价分析

经影像采集及数据处理，最终得到的肘各庄山体创面三维模型效果如图4所示。其模型细节纹理展示效果如图5所示。

从上图可以看到，肘各庄山体创面侧面细节纹理得到良好展示，纹理清晰，影像变形小，拉花扭曲现象不明显，无漏洞无数据丢失现象，山体创面的侧面模型实现全覆盖。由于缺乏垂直摄影数据，山体创面周边环境影像数据及山体顶部数据存在漏洞或丢失现象，造成模型整体形象不够美观。

图4 肘各庄山体创面三维模型Fig.4 The 3D model of the mountain wound in Zhougezhuang

图5 肘各庄山体创面三维模型细节纹理展示Fig.5 The detailed texture of the mountain wound 3D model in Zhougezhuang

与采用五镜头倾斜摄影方法相比，本文采用方法有如下优势：（1）模型分辨率高。采用本文方法其分辨率可以达到2 cm，而采用五镜头倾斜摄影方法为保证飞行安全性，其分辨率通常最高只能达到5 cm。（2）影像变形小，拉花扭曲现象不明显。山体创面经常会有凹陷情况，采用无人机五镜头倾斜摄影方法容易发生遮挡，造成创面模型出现空洞或拉花扭曲现象，如图6所示。本文采用多角度、多方位拍摄方法，能有效避免由于凹陷出现的空洞或拉花扭曲现象。

图6 模型拉花扭曲现象Fig.6 The model distortion

2.6 模型精度分析

本次试验按照均匀分布原则共布设量测了6个控制点。为了验证控制的有效性及模型精度，在试验区域内放置了长度分别为1.00 m 和1.10 m 的标尺，如图7所示。标尺实际长度与模型量测长度对比分析结果如表1所示。通过三维模型量测1.00 m标尺和1.10 m标尺，其误差分别为1.31 cm和1.44 cm，模型精度可达到厘米级。本文方法保证了模型的精度及其可量测性，在山体创面三维模型中可根据需要量测任意两点之间的空间距离和局部区域的面积等参数。

3 结论与展望

图7 长度为1.00 m和1.10 m的标尺Fig.7 Scales with lengths of 1.00 m and 1.10 m respectively

表1 标尺实际长度与模型量测结果对比Tab.1 Comparison of actual length of scale and model measurement results

本文提供了一种山体创面三维地形数据的获取方法，包括：采集山体创面影像数据，通过确定拍摄距离，确定相邻拍摄点之间的最大距离，确定相邻悬停点的高度差，确定所述拍摄点的起始拍摄角度、终止拍摄角度和每次拍摄的角度差，调整无人机成像姿态使采集影像能覆盖山体创面侧面纹理，确保山体创面侧面纹理细节不丢失；采集控制点坐标数据；根据近景摄影测量原理对所述采集图像进行处理，生成山体创面三维地形数据。本文提供方法有效提升了所获取山体创面三维地形数据的完整性和准确性。在后续试验工作中，可通过加入垂直摄影影像联合数据处理，保证山体创面及周边环境数据的完整性和美观性，并可将该工作在山体崩塌监测中做进一步的研究应用。