GNSS辅助智能手机近景摄影测量定位精度研究

李德乾，梁玉斌，崔铁军

（天津师范大学 地理与环境科学学院，天津 300382）

近景摄影测量（Close-range Photogrammetry）是一种针对近距离目标物的摄影测量技术。该技术在工业、建筑、医疗、考古和文物保护等领域应用广泛。早期的近景摄影测量依赖高精度量测型相机实现数码照片的获取。近年，随着芯片、传感器和移动操作系统等关键技术的不断进步，智能手机在全世界范围内迅速普及。在智能时代的背景下，测绘地理信息领域的大量研究和应用正在借助智能手机向大众化方向发展[1]。

早期研究显示，智能手机在摄影测量领域具有应用潜力。Akca等[2]研究了智能手机照片的测量精度，研究显示经过检校后智能手机能够用于多种摄影测量任务。徐殿成等[3]利用室内检校场研究了智能手机的测量精度，研究表明智能手机用于10 m左右的近距离摄影测量可达到毫米级精度。Micheletti等[4]利用智能手机对河岸立面和冲积扇进行了控制点辅助的近景摄影测量实验。研究结果显示，10 m以内三维重建精度可达到厘米级。沈亚峰等[5]以安卓手机为平台开发了2种用于树木胸径测量的近景摄影测量方法。2种方法的绝对测量精度为厘米级，能够用于野外植被调查。

随着智能手机的照片质量和卫星定位精度的不断提高，摄影测量和三维计算机视觉的研究和应用开始从专业化向大众化方向发展。Snavely等[6]利用公众上传到网上的众源数码照片实现了全球多处地标建筑的全自动三维重建。Agarwal等[7]利用集群处理技术在1 d内基于15万张照片完成了城市级的三维重建。

本研究利用市面常见的智能手机对一典型建筑目标对象进行摄影，通过全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）辅助全自动空中三角测量（空三）实现了照片的自动对地定位，并利用高精度实测数据对照片的空间定位精度进行了定量评估。

1 研究方法

本研究使用2款智能手机获得带有空间位置信息的数码照片。在卫星定位信息的辅助下，实现照片的全自动空三和对地定位。利用RTK（实时动态）测量数据，对手机的卫星定位精度进行评价。基于免棱镜全站仪测量数据，对GNSS辅助的智能手机照片全自动空三的精度进行评定。

1.1 数据获取

本研究使用市面上2款不同配置的智能手机进行近景摄影。其中，华为Mate 20于2018年10月发布，是一款双频GNSS中高端智能手机。华为Honor 8于2016年7月上市，是一款单频GNSS中低端智能手机。

本研究以天津师范大学图书馆主楼南立面作为拍摄对象。摄影位置在图书馆南面的广场上，广场北侧为图书馆，广场东西两侧为教学楼，广场和教学楼之间为绿化带。图书馆主楼高约60 m，宽约70 m。广场东西两侧教学楼高约16 m。5条摄影线分别距图书馆立面80 m、92.5 m、105 m、117.5 m和130 m。在每条摄影线上，自西向东以6 m为间隔确定一组摄站点位（图1）。在每一摄站点位处做地面标记，采用RTK测量标记点的坐标。坐标采用WGS84大地坐标系统，标记点的测量精度约为3 cm。

图1 摄站点位

在每个曝光点位上，使用2款智能手机分别对图书馆立面进行摄影。在摄影之前，开启手机的空间定位服务功能，并设置手机的拍摄功能，使之在拍照时将地理空间坐标（WGS84坐标）同步写入照片。为了获得可靠的手机卫星定位坐标值，在每一摄站点位处待手机定位结果收敛后再拍摄照片。摄影时利用手持激光测距仪实现手机和地面标记点的垂直对准，并测得手机摄像头距地面的高度。利用地面标记点坐标测量值和手机距地面高度测量值推算曝光点的WGS84大地坐标。

为了评价近景摄影测量全自动空三的定位精度，使用Trimble S5免棱镜全站仪在图书馆南立面采集了17个检查点。检查点采用WGS84大地坐标系统，测量精度约为3 cm。检查点在图书馆建筑立面上的分布如图2所示。

图2 图书馆立面上的检查点分布

1.2 数据处理

本研究的摄影测量数据处理坐标系为东北天坐标系（East-North-Up，ENU）。数据处理过程如下：首先，将照片自带的大地坐标、曝光点位的RTK测量值和图书馆立面的检查点大地坐标变换到选定的东北天坐标系下。利用曝光点位的RTK测量值对手机定位精度进行评估；其次，利用特征提取算法在影像中提取特征点，包括点位、尺度及所在邻域的特征描述。利用特征描述对不同照片中的特征点进行两两匹配，得到初步匹配结果。利用少量同名点观测值解算照片之间的基础矩阵（fundamental matrix），利用RANSAC方法剔除误匹配的特征点，从而得到较为准确的同名点集；再次，在影像稳健匹配的基础上，利用同名点观测值求解照片的相对位置和姿态；最后，利用照片自带的坐标信息，将相对定向结果变换到东北天坐标系下。通过光束法区域网平差，整体解算照片的摄影位置和姿态、同名点的坐标及相机的检校参数。在照片上标记检查点的位置，保证每个检查点被3张照片标记。利用图书馆立面检查点对空三精度进行评定，计算3个方向的定位精度和点位精度。

2 实验与分析

2.1 手机卫星定位精度

2款智能手机的定位精度见表1。从表中数据可知，2款手机的单点定位精度均为米级。由于具备双频卫星定位功能，Mate 20在3个方向上的定位精度明显优于Honor 8。2款手机均存在一定程度的定位偏差。Mate 20在3个方向的定位偏差的绝对值均在1 m以内。Honor 8在北向和天向的定位偏差绝对值超过1 m。

表1 2款智能手机的卫星定位精度

图3显示了2款手机卫星定位误差的空间分布。图中误差向量的长度表示卫星定位的平面误差大小。从图上可见，Mate 20的卫星定位精度明显优于Honor 8。Honor 8在建筑和树木附近处的卫星定位误差较大。由于Mate 20使用的L1+L5双频卫星定位有效抑制了多路径效应，因而建筑和树木的遮挡对Mate20的定位精度影响较小。

图3 卫星定位误差的空间分布

2.2 GNSS辅助单摄距摄影测量精度

传统的近景摄影测量通常在同一距离上对目标对象进行垂直或交向摄影，然后通过自动空三建立立体模型。参照传统处理方法，将照片按摄影距离进行分组处理。使用Agisoft PhotoScan软件实现照片的自动空三，空三定位精度见表2。

表2 GNSS辅助单摄距空三精度 m

由表2可知，2款智能手机单摄距自动空三的定位精度起伏不定。2款智能手机的东向精度较高。在北向和天向上，Mate 20和Honor 8的空三定位不可靠。图4显示了某一摄距影像的空三结果。从图上可以发现，空三重建的稀疏点云偏离检查点的实际位置，两者之间存在一个以基线方向为轴的旋转。单摄距空三结果不可靠的主要原因在于同一摄影距离上采集的照片在空间上呈线性分布，照片的位置观测值缺乏对南北方向和天向的控制，使得系统无法准确估计模型的相似变换参数，导致模型严重偏离实际位置。

图4 单摄距影像GNSS辅助空三结果

2.3 GNSS辅助多摄距摄影测量精度

将手机在不同拍摄距离获得的全部照片进行一次性空三处理，定位精度见表3。由表3可知，Mate 20的空三精度优于Honor 8，2款智能手机多摄距照片的整体空三均达到米级定位精度。Mate 20的空三点位精度与其卫星定位精度基本一致。而Honor 8的空三定位精度优于其卫星定位精度，这表明在模型的绝对定向过程中通过使用稳健算法，可以有效排除卫星定位的不可靠坐标值和粗差，从而提高摄影测量空三的定位精度。

表3 GNSS辅助空三精度 m

图5所示为Mate 20的多摄距照片整体空三结果。从图上可以发现，检查点的空间位置与预期一致。与单摄距照片空三相比，多摄距照片在东向和北向均匀分布，区域网结构更加合理。增加的深度方向上的观测使得自动空三系统能够准确估计模型的绝对定向参数，从而获得与预期一致的空三结果。

图5 多摄距影像GNSS辅助空三结果

表4为GNSS辅助多摄距空三的相对定位精度。由表4可知，Mate 20多摄距空三相对定位达到分米级精度，而Honor 8多摄距空三相对定位仅达到米级精度2款智能手机的空三相对定位精度均优于其绝对定位精度。

表4 GNSS辅助多摄距空三相对精度 m

在GNSS辅助空三的基础上，通过引入控制点（Ground Control Point，GCP）可以进一步提高空三的定位精度。表5为在引入1个控制点（p8）、2个控制点（p1和p18）、3个控制点（p1、p10和p15）和4个控制点（p1、p5、p8和p18）的情况下，GNSS和控制点辅助多摄距照片的空三精度。由表5可知，在引入1个控制点的情况下，Mate 20的空三精度提高到分米级，而Honor 8的空三精度也有显著提高。当引入2个控制点时，2款手机的空三精度均达到分米级。当引入3个控制点时，2款手机的空三精度接近厘米级，但精度提高缓慢。引入4个控制点后，2款手机的空三精度趋于稳定。

表5 控制点辅助空三精度 m

2.4 模拟众源摄影测量精度

众源影像由大众拍摄获得，所用的智能手机类型多样，手机的卫星定位精度和照片质量各不相同。本文通过将Mate 20和Honor 8这2款手机拍摄的照片进行混合，并从中随机抽选照片进行三维重建，从而对众源影像的摄影测量精度进行模拟。利用计算机程序从照片总体中选取20、40、60和76张照片生成4组采样数据，表6为4组采样数据的空三精度。从表中可知，照片数量为20张时，其空三精度低于2款手机的卫星定位精度。40张照片的空三精度明显提高，介于2款手机卫星定位精度之间。当照片数达到60张时，空三精度与Mate 20手机卫星定位精度一致。当使用全部76张照片进行重建时，空三精度趋于稳定。

表6 模拟众源摄影测量空三精度 m

3 结论与展望

本研究利用市面常见的智能手机对近距离目标对象进行摄影，通过GNSS辅助空三实现了照片的自动对地定位，并利用高精度实测数据对照片的定位精度进行了定量研究。实验结果显示：（1）无控制点的情况下使用单一摄距的影像无法实现稳健的三维重建，多摄距影像的整体重建结果更为可靠；（2）智能手机照片的GNSS辅助空三可达到米级绝对定位精度和分米级相对定位精度，在1个控制点的辅助下，手机照片的GNSS辅助空三可达到分米级绝对定位精度；（3）照片数量较少时，众源摄影测量的精度将低于手机的卫星定位精度。照片数量达到一定规模后，众源摄影测量精度接近手机的最优卫星定位精度。

随着智能手机卫星定位精度的不断提高，手机照片的摄影测量空间定位精度必然相应提高。未来，伴随多种传感器技术的不断进步，智能手机必然在测绘地理空间数据采集和分析中发挥越来越重要的作用。