基于無人機傾斜影像的模型重建單體化及精度研究

鄭月 陳吉 孫韜

摘要：隨著數字城市、智慧城市建設進程的推進，全要素城市三維模型構建極其關鍵。無人機傾斜攝影測量作為當前基礎三維數據采集的有效手段之一，為快速實景三維建模帶來了便利。傾斜三維模型可直觀表達真實的三維場景，其實質為一體化數字地面模型，但無法實現單體對象的分離提取。常用的傾斜模型單體化方法并不能實現單體模型分割，因此，本文基于無人機傾斜影像自動建模，并采用DP-Modeler軟件，以建筑對象的場景模型為依據，通過人工描繪編輯重新塑造建筑物的輪廓線，對幾何面進行紋理映射，生成的建筑單體模型，幾何細節可控、墻面平整，整體效果較好。

關鍵詞：傾斜攝影;三維模型;單體化

中圖分類號：P231? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A

隨著數字城市、智慧城市建設進程的推進，全要素城市三維模型構建極其關鍵[1]。無人機傾斜攝影測量作為基礎三維數據獲取的有效手段之一，可真實、高效地獲取地面目標的多視角影像信息，進而實現快速實景真三維建模[2]。實景傾斜三維模型可看作是連續的TIN三角網所構成的表面模型，能夠直觀地表達真實的三維場景，但無法將單體建筑、水系、道路和植被等要素從中分離出來[3]。因此，如何基于傾斜三維模型對目標對象進行單體化（對象化）處理，進而實現深層次的三維GIS應用極為重要。

常用的傾斜模型單體化方法主要包括物理分割法、標記ID法和動態包合渲染法等三種[4]。物理分割法是基于對象的矢量邊界線作切割得到對象的單體化模型，是真正意義上的單體化;標記ID法是指結合已有的二維矢量面數據，將對應矢量面的ID值作為屬性賦給同一對象的三角面頂點[5];動態包合渲染法是將配套的二維矢量面與傾斜攝影模型加載到同一場景中，在渲染模型數據時把矢量面貼到傾斜模型對象表面，然后設置矢量面的顏色和透明度，從而實現單獨選中地物的效果[6]。這3種方法的比較如表1所示。

盡管動態包合渲染法在模型效果和GIS功能實現方面具有較大優勢，但此方法也并未真正將目標對象從傾斜模型中分離，實現單體又分離的目的[7]。本文基于無人機傾斜影像構建實景三維模型，采用基于DP-Modeler的模型重建單體化方法，將目標建筑從傾斜三維模型中分離出來。

1? 模型重建單體化方法

1.1? 基本原理

模型重建單體化技術是指根據應用所需的要素對象，進行獨立、對象處理，使傾斜模型成為一個個可單獨處理、編輯以及附著屬性信息的個體[8]。基于DP-Modeler的模型重建單體化以無人機傾斜攝影測量獲取的影像為基礎數據源，利用ContectCapture軟件完成相關參數配置和空中三角測量過程生成密集點云并完成三維重建，接著將傾斜三維模型導入DP-Modeler軟件進行模型精修處理和二維矢量創建，進而實現對象的單體模型提取。該方法需要較多的人工干預，更側重于產品表達，具體技術流程如圖1所示。

1.2? 具體過程

1.2.1? 無人機傾斜影像獲取

受模型精度影響，低空無人機傾斜攝影測量的實施比較普遍，通常需要結合測區地形和周圍建筑物高度制定航攝計劃，選定相機類型，設計航線，選擇晴朗無云的天氣進行傾斜攝影，獲取基礎傾斜影像數據。同時，需要對測區進行外業控制測量，測定控制點坐標數據。

1.2.2? ContextCapture自動建模

基于ContextCapture軟件的實景三維建模，主要利用傾斜攝影所獲取的影像數據和外業控制測量所獲取的控制點坐標為基礎，通過影像預處理、像片控制點測量和空中三角測量過程生成密集點云，經多視影像匹配后構建TIN網并進行紋理映射，三維重建生成多種格式的真三維模型，這些格式的三維模型可以利用不同軟件進行加載和查看。

1.2.3? DP-Modeler精細建模

傾斜三維建模往往受到諸多因素的影響，容易出現建筑立面不平整、水面凸起與空洞、懸浮物等問題。因此，傾斜模型的精細化處理尤為重要。DP-Modeler軟件可以對傾斜三維模型進行補洞、平整化、懸浮物刪除、垂直化等局部修飾，支持對三維場景拉花里面的修飾、道路平整、水面破洞、補充城市部件等操作，通過多種類型的細節處理達到模型精細化構建的目的[9]。

1.2.4? 目標建筑單體化提取

傾斜模型是一體化三維模型，其實質是一個Mesh模型。實景模型單體化以精細化傾斜模型為數據源，依據建筑物影像的場景模型采用人工交互的半自動方式描繪出一個新單體模型，通過人工描繪編輯來重新塑造建筑物的輪廓線，然后對幾何面進行紋理映射，得到幾何細節可控、較為規則的建筑物的單體化模型[10]。

2? 實驗及精度分析

2.1? 實驗數據及成果

2.1.1? 實驗數據

本文以5鏡頭相機傾斜攝影獲取的前、后、下、左和右視共計1 320張影像為基礎數據源，傳感器尺寸為13.2 mm，攝影機主距為10.4 mm。本次數據為某城市郊區無人機傾斜影像，以房屋建筑物居多，建筑物密度較大，相鄰建筑物之間的間距較小，對其中的單一建筑進行傾斜攝影難度較大，側面紋理的獲取存在一定問題。

2.1.2? 傾斜模型成果

利用ContextCapture自動建模效率取決于計算機硬件配置等級，1 320張影像的傾斜三維建模需要利用計算機集群以降低單臺計算機的負荷。由于聯排房屋之間的間距較小、鏡頭畸變等原因，所建傾斜三維模型中存在紋理缺失、墻體變形等問題。傾斜三維模型的實質為DSM，模型成果如圖2所示。

2.1.3? 單體建筑模型成果

本文選取傾斜模型場景中的兩棟建筑為目標對象，基于DP-Modeler的模型精細化處理過程主要針對建筑物的墻體扭曲、墻面不平整、立面修復等細節問題進行處理，之后基于精細模型沿著建筑物的外部輪廓勾線，構建建筑對象的主體輪廓，最后形成目標對象的單體模型。這3棟建筑的單體模型如圖3所示：（a）對應建筑1，（b）對應建筑2，（c）對應建筑3。

2.2? 精度分析

由圖3可知，3棟建筑細節可控，墻面平整，整體效果較好。將單體建筑模型在3DS MAX中打開，通過軟件量測得到建筑1、建筑2和建筑3的兩條邊的長度即為“模型量測距離”，利用GPS-RTK技術進行實地測量所得建筑邊長即為“實地測量距離”，具體數據及二者間的差值絕對值如表2所示。由表2可知：差值絕對值最大為0.501 m，最小為0.233 m，整體差值均在1 m范圍內。

3? 結論

基于無人機傾斜影像的模型構建及單體化實現是三維GIS應用的重點問題，本文以無人機傾斜影像為基礎數據源，通過ContextCapture數據處理和三維重建生成傾斜模型，并基于DP-Modeler軟件對傾斜模型進行精修處理，實現了對建筑1、建筑2和建筑3的單獨提取，建筑單體模型整體誤差在1 m范圍內，驗證了模型重建單體化方法的有效性。

（責任編輯：張? 瓊）

參考文獻：

[1]王勇，郝曉燕，李穎.基于傾斜攝影的三維模型單體化方法研究[J].計算機工程與應用，2018（3）：178-183.

[2]潘天祥，賴華榮.基于傾斜影像的三維模型動態單體化方法研究[J].測繪標準化，2019（3）：23-26.

[3]陳良超，詹勇，王俊勇.一種傾斜攝影實景三維模型單體化方法[J].測繪通報，2018（6）：68-72.

[4]何忠平.智慧余杭建設中傾斜攝影實景單體化建模方法的思考[J].測繪技術裝備，2019（2）：45-48.

[5]蓮蓉，丁憶，羅鼎，等.傾斜攝影與近景攝影相結合的山地城市實景三維精細化重建與單體化研究[J].測繪通報，2017（11）：128-132.

[6]陳杭.一種基于多重紋理映射的傾斜攝影模型單體化技術[J].測繪與空間地理信息，2018（10）：250-252

[7]黃文誠.基于傾斜攝影的城市實景三維模型單體化及其組織管理研究[D].長安大學，2017.

[8]蔡香玉.基于無人機傾斜攝影場景建模的建筑物單體化方法[D].南京師范大學，2018.

[9]李瑩.多視影像匹配密集點云的建筑物單體化構建研究[D].遼寧工程技術大學，2017.

[10]王勇.基于NewMap World的傾斜攝影數據三維可視化表達及單體化的研究與實現[D].太原理工大學，2017.