袁记云 楚静静
(嘉祥县不动产登记中心,山东 济宁 272400)
“房地一体”登记确认是实施乡村振兴战略、推进农村体制改革、加快城乡一体化的基础。然而,农村“房地一体”的不动产登记是一个重大问题。传统地籍测量采用全站仪、RTK、卷尺等工具采集房屋的坐标和距离。但这种作业方式工作量大、效率低、成本高、风险大,不能保证任务按时完成。寻找一种高效的操作方法是一项非常紧迫的任务。斜向摄影是近年来发展起来的高新技术,具有数据采集灵活、分辨率高、地物信息丰富、产品精度高等特点,受到越来越多企业的追捧。利用倾斜摄影制作大比例尺地形图已成为目前的主流技术。然而,目前学者们还没有对利用斜摄影制作地籍图进行研究。因此,掌握斜摄影制作地籍图的操作模式,将为同行业人士提供一种地籍图制作模式,提高操作效率。本文对无人机倾斜摄影测量技术和工作流程进行了简要说明,并以实际生产项目为例对工作流程进行了验证。最后,对倾斜摄影测量获取地籍图的精度进行了检验。结果表明,该方法制作的地籍图精度符合地籍测绘标准(CH5002-94),可按该方法进行大规模操作。
无人机配备了各种类型的传感器,可以从多个角度获取测量信息,即一个垂直方向和四个倾斜方向,并从这五个角度拍摄地面物体。从垂直于地面的方向获得的正片直接用于制作DOM、DSM 和DLG 产品,而从倾斜方向获得的斜片用于掌握被测物体的纹理信息。无人机飞行平台配备了全自动高性能后处理系统,可以对采集到的所有图像和信息进行综合分析处理,并在此基础上构建高分辨率的3D 场景。
在开展农村房地产综合调查的过程中,常规的调查方法往往面临以下测量问题:1.多层房屋与墙体堆放在一起、房屋与墙体排列在一起、临街建筑和地形建筑等情况下,测量难度系数高;2.农村部分户主长期离家,专业测绘人员无法深入测绘房屋进行相应的测量和权属调查,难以与户主直接沟通;3.临水或靠墙沉积等困难区域分布广泛,房屋边长难以测量。
外业飞行前,收集整理测绘区域1∶10000地形图,整合农村房地台账,基于GoogleEarth 数据建立地形三维模型,并设计飞行计划,确定飞行航线、航速、航高、起降位置、重叠度、采集点密度的参数要求。实地测绘前,预先对测绘区域进行实地踏勘,掌握地形地貌特征、植被覆盖等情况,并在乡镇广场架设GPS 基准站以对机载动态差分全球定位接收机测定的三维坐标进行误差校正。选择晴朗无风或微风天气作业,提高点云测量精度。数据采集时,分别针对农房聚集区和耕地空旷区采用垂直交叉飞行和平行飞行的模式,以实现高效率测绘的同时对农房各立面的全部控制,保证测绘精度。无人机扫描时,操作人员实时对其航速、航高、姿态参数进行动态监测,并根据地形与天气变化调整无人机的飞行参数以保证数据采集可靠性。
无人机载三维激光雷达测绘数据处理关键工作包括数据预处理、点云数据滤波、异常点滤波、地物分类提取等四个部分。其中数据预处理工作是将机载点云原二进制数据转换成标准格式,然后对点云数据的三维坐标基于地面基准点三维坐标进行定向校准,最后拼接航带数据并纠正重叠带高程。点云数据滤波是生成DEM(DigitalElevationModel,数字高程模型)、特征提取、地形重建的关键,其算法有数学形态学滤波法、基于表面的方法、基于分割的方法以及逐渐加密的滤波算法等本次采用的是渐进窗口尺寸的数学形态学滤波算法,由小到大渐进式对点云数据进行滤波处理以良好保留建筑、农田与地形的细节,提高农村房地不动产登记的精度。异常点滤波是基于1 ∶10000 地形图的高程数据,建立各区块的高程阈值与高程差阈值,以对点云高程数据进行异常点筛查,本次是基于点云处理软件CloudCompare 插件对点云数据区域分割后的每一区块数据设置阈值来实现的。
无人机倾斜测量技术下倾斜摄影模型的精度受多种因素影响,其中图像控制点的坐标精度是一个关键因素。专业测量人员应根据相应的设计标准进行现场影像控制点和点位测量的目标选择。当图像控制点布局符合要求时,将进行空中三加密处理,得到的无人机倾斜摄影模型质量和精度目标均可达到标准要求。以本文研究的某农村房地产一体化调查项目为例,农村地区海拔高,区域内构筑物少,地面影像特征点数量相对较少。在测量工作中,为了保证像控测量的精度,在无人机飞行前,测量人员需要将预制好的像控测量标志布置到相应的位置,最好将像控点布置在路线的重叠部分。如果图像控制点不能排列在重叠部分,则图像控制点应分开排列,使点与照片边缘的距离大于150 像素。
本次勘察项目选用飞马座智能航测系统D200,倾斜摄影采用D-OP200倾斜模块。为了高效开展测量工作,测量人员需要在航拍区块范围内选择合适的起降场地,根据近期天气情况选择航拍测量时间点,克服天气因素带来的干扰。航拍时,无人机与地面站的通讯应畅通。无人机飞行过程中,相关人员应密切关注无人机的飞行情况。在飞行中遇到紧急情况或异常问题时,应立即采取相应的应急机制,在最短时间内返回航班或降落在备降点。无人机落地后立即下载POS 和图像数据,安排专业人员检查POS 和图像数据,检查POS 是否有质量问题,图像是否缺失、浑浊、模糊。如果这些问题存在,就要补上或者重新飞起来。无人机倾斜测量作业后获得的图像质量符合三维模型构建标准,其中包含的纹理信息应清晰完整,测量区域内的小物体应准确识别。
本次建模使用ContextCapture 软件,新建工程,导入影像数据和pos数据,设置引擎运行路径,完善工程中各相机参数。针对ContextCapture软件空三加密失败率高,成果容易出现分层、弯曲的问题,本文采取对相机的内方位元素进行优化的作业方式。在对数据处理之前,首先加载每个镜头的前100 张有效影像进行数据解算,待解算完成后,获取每个镜头的相机参数,主要是指内方位元素和畸变参数。加载所有的影像,导入外方位元素,用解算出来的相机参数完善工程中的焦距等,这样可以提高空中三角测量的成功率。在空三加密参数设置中,默认通用的匹配方式即可,提交任务,开启引擎,任务开始运行。待空三解算完成后,结合空三加密质量报告和人眼交互查看空三成果的方式,对解算的成果进行查看。报告中给出加密点中误差为0.56 个像素,重投影中误差为0.61 个像素,精度小于2/3 个像元,成果精度符合要求。通过交互查看,空三成果无分层,无完全变形,成果可用。由于无人机搭载的是非量测数码相机,加之倾斜方式进行数据采集,导致影像边缘变形严重。本次搭载的5 镜头相机,侧视镜头与垂直镜头夹角呈45 度,结合分辨率与航高的关系,可知侧视镜头影像边缘分辨率与垂直镜头的差异大,如果对边缘的像控点点位进行转刺,会影响到空中三角测量整体的精度。综上,本次在对像控点进行转刺时,通过目视判断,对位于影像边缘1/10 外的像控点点位不进行转刺。设置坐标系,导入整理后的像控点成果,对像控点进行转刺。首先对每个镜头每个点位转刺3-5 张影像,然后进行平差。在平差的基础上,对剩余的符合优化条件的点位进行转刺并平差,这样可以提高像控点转刺的效率,也可以提高整个空三加密成果的精度。通过对平差质量报告查看,本次像控点平面点位中误差为0.021m,高程点位中误差为0.034m。结合地籍成果要求精度,本次空三成果符合生产需求。导出平差后的含有连接点的空三成果,坐标系选择与像控点坐标系一致,并输出纠正畸变后的影像。
影像控制点的布局在斜向摄影的3D 构建中至关重要,因此要合理、科学地设计物体控制点的布局,以达到3D 建模的最佳效果。1.所有图像控制点必须设置为平高点,并根据信息采集区域的实际情况,将部分图像控制点先布置在目标范围周围的区域,再布置在中间区域;需要注意的是,每个图像控制点之间的距离应控制在30 米左右,并且应随时观察映射范围。2.对于小尺度区域,应至少测量5 个或5 个以上的图像控制点,并定期对目标进行包围;如果当地地形特殊,必须保证观测目标的最大范围3.在设置影像控制点的过程中,必须有准确的路径规划图,导入到地图中,并给出预设的穿刺位置,以促使影像控制点之间的距离达到统一状态;外围图像控制点需要连接,目标范围要包裹。4.图像控制点必须布置在轮廓线之外。
与常规航空立体测绘技术相比,三维裸眼测绘采集是一种新的采集技术。该技术是无人机倾斜测量中的一项关键技术,可以基于前期构建的真实三维模型直接采集相应的信息。由于无人机系统配备了五个方向的摄像头,在三维建模过程中,通过这五个方向的斜向摄影测量数据,可以获得被测区域和范围内的所有建筑物信息。在此基础上,通过信息处理和分析,通过三维模型真实还原每个被测对象的具体情况。在这个采集过程中,操作采集者不用戴立体眼镜,直接用肉眼观察所有的地面特征和地貌信息,通过旋转、平移等一系列操作,可以从多个角度了解建筑物的所有细节。此外,还可以利用3D 裸眼测绘采集来绘制建筑物的相关图像。这项技术常用于高海拔地区的测量工作。高海拔地区植被分布相对较少,植被覆盖的建筑物覆盖范围有限。数据收集和测量结果是理想的。在无人机倾斜测量的一系列工作中,通过采集现实生活中的三维裸眼测绘,可以获得测量区域内的矢量图形,进而获得被测区域内的住宅及设施、水系及附属设施、交通及附属设施、地貌及植被等基础信息。矢量图形采集采用易于绘制的自然立体制图编辑集成软件。
结束语:无人机载三维激光雷达测绘技术较传统的全站仪、RTK 等测绘方式具有测绘时间短、采集速度快、数据精度高、三维信息丰富、经济效益好等优点。在当前农房外业勘丈工作任务繁重、工期紧张的背景下,加强无人机载三维激光雷达系统在山地丘陵、农房分散地区的农村房地一体不动产登记确权工作中的应用是必要的。