空地融合技術在地質精細建模中的應用

周志彬，謝文軍

（1.正元地理信息集團股份有限公司，北京 101300；2.深圳市勘察測繪院（集團）有限公司，廣東 深圳 518028）

近年來攝影測量設備與影像數據處理技術的不斷進步，使得傾斜攝影測量和實景三維建模技術被廣泛應用于測繪及其相關行業，并取得了良好的效果。該技術通過無人機搭載五鏡頭云平臺相機，對建模目標物體進行全方位掃描拍攝；通過外業地表控制點布設與實測，內業像控點刺點、空三加密解算與紋理提取，可快速構建目標物的三維實景模型。

雖然傾斜攝影測量技術能快速采集影像數據和三維實景建模，但在構建精細化模型時仍存在諸多問題，如傾斜攝影通過空中相機對地觀測，若建筑物有遮擋，模型則會出現拉花現象；若空中影像重復率較低，模型則會出現空洞現象，甚至會導致空三加密失敗和無法建模。為了提取目標物體的高分辨率三維模型，許多學者做了相關深入研究，取得了豐碩的成果，如李敏珍[1]、王延亮[2]等利用LiDAR技術對部分古建筑進行了全方位立體點云采集，并運用點云處理平臺構建了目標物古建筑的精細三維模型，獲得了較好的建模效果；林蘇靖[3]、王慶棟[4]等利用專業室內三維建模平臺3ds Max對建筑物進行了精細建模；趙紫軒[5]、韓東亮[6]等利用近景攝影測量技術對古建筑進行了近景貼近攝影測量，針對小范圍內的建筑房屋和礦區進行了貼近拍攝，精細構建了目標物的三維模型。LiDAR技術可提高目標物模型的高度信息精度，點云采集效率較高，但缺乏光譜信息，無法構建實景三維模型；3ds Max技術是針對某一特定物體的精細建模，人機交互工作量非常大、效率較低；近景貼近攝影測量的數據采集范圍不大，無法對較大區域進行三維建模；因此，針對精細化三維建模的方法，目前尚存紋理丟失、機載LiDAR成本高效率低、人機交互工作量大、建模范圍限制等多種瓶頸。本文結合水準測量和地質解譯項目，利用傾斜攝影測量空地融合技術，詳細探討了精細化實景建模的方法，并取得了良好的測試效果。

1 空地融合技術體系

傾斜攝影測量空地融合無需后期內業單體化軟件參與建模，首先進行室內航飛設計，根據任務航測范圍，利用地面站軟件規劃航飛線路、范圍、航高以及航片重疊率等參數；然后進行航飛，該階段也是本文重點闡述的內容，包括空中上層正攝攝影測量、空中中層傾斜攝影測量以及地面手動補拍環節；最后通過空中、地面3層高低空航拍數據的融合技術，達到空地影像的一體化處理，且后期無需人工修模工作。該方法可大大提高傾斜攝影測量三維建模的生成效率。傾斜攝影測量空地融合的技術路線為：①航測規劃設計；②內業空三加密，基于多視立體視覺算法（PMVS）和運動結構恢復算法（SFM）自動匹配連接點；③三維模型構建、紋理映射；④精度檢驗，如圖1所示。

傾斜攝影測量三維重建的核心技術包括數據預處理、空三加密解算、影像密集匹配等[7-8]，數據預處理主要是精密解算后處理POS數據，對地面站、控制站與飛機流動站三方POS數據文件進行合并，統一處理形成最終的后差分精密POS數據，并進行POS數據與影像的一一對應處理；空三加密解算是核心技術中的要點，依據相片上量測的像點坐標，以少量地面控制點為平差條件，求解影像定向以及地面點的加密問題[9-10]。

圖1 傾斜攝影測量空地融合技術路線

2 空地融合精細化建模

2.1 精細化建模方法

借助正元地理信息集團股份有限公司在甘肅某地的地質斷層航測解譯項目，本文重點闡述了傾斜攝影測量空地融合技術在地質精細化建模中的應用。該測區穿越榆木山東緣斷裂，航飛面積約為0.5 km2；采用大疆精靈4 Pro消費級無人機進行航拍，搭載云臺相機的焦距為8.8 mm，等效焦距為24 mm，2 000萬像素；航向與旁向重疊率分別設置為80%和75%；相對航高分為3層，這也是本文空地融合的關鍵所在。

1）空中上層正攝航拍。傾斜攝影測量三維建模要求影像間滿足一定的重疊度，但又不可為了重疊度而進行無休止的多層任意航拍，過多的航拍勢必導致影像同名點自動匹配錯誤，甚至空三加密解算的失敗，因此精細化建模只需航拍3～4層即可。空中上層正攝航拍的目的為：①對整個測區重點區域進行三維建模，以提高建模效率；②統領銜接中層各分散區塊次重點建模區域的航拍，基于上層影像，可在低空進行離散區塊化分別補拍，從而提高次重點區域的拍攝效率。

2）空中中層傾斜攝影航拍。在上述大范圍航拍后，即可對測區中次重點區域進行低空高分辨率傾斜攝影測量，但該層飛行范圍不可超出上層正攝區域，否則后期內業需人工介入，手動添加連接點。本次航高與第一次航高存在一定的比例關系，經多次測試發現，低空傾斜攝影測量航高最好是上層正攝航高的1/3。該層的作用是承上啟下，連接上層和地面手動補拍影像。由于相機在拍攝過程中，為了追求高分辨率，中間航高發生了變化，相機焦距也隨之改變；而在后期建模過程中，程序自動識別影像焦距，若二者焦距相差倍數過大，則極可能導致空三加密解算的失敗，因此在空地影像數據融合過程中，為了關聯上層和地面手動補拍影像的焦距，該中間層的傾斜攝影不可缺少。本文中上層正攝航高設置為80 m，因此中層航高可設置為25 m。

3）地面手動補拍。20 m航高在傾斜攝影測量中已屬于低空攝影測量，其拍攝影像分辨率可達1.0 cm，但為了更清晰地解譯地質參數，仍需在地面進行手動拍攝，以獲取高清紋理結構信息。與空中中層傾斜攝影要求一致，地面手動補拍的范圍需在中層傾斜攝影覆蓋區域內，若為手機補拍，則在內業數據處理中，需手動添加連接點，以確保將其與上層航拍影像進行關聯。

后期的空三加密解算結果如圖2所示，圖2a中黃色相機是通過空三加密且參與到計算的影像，紅色相機為空三加密未使用的數據，未使用的影像是第三層手動補拍的相片。分析其原因為：其上空沒有覆蓋第二層傾斜攝影數據，從而導致第一層正攝與第三層地面手動補拍相片的焦距差異過大，不能完成同名特征點匹配。圖2b中遠處地面手動補拍的影像則完全參與到空三加密解算中，由于其有中間層過渡，使上、中、下3層數據的焦距依次關聯，程序能自動識別同名點。

圖2 空三加密解算成果

2.2 精細化建模示例

通過空三加密解算、三角網構面、紋理映射后，可構建飛行測區范圍內的三維實景模型，如圖3所示。本次精細化建模測試是通過對比測區內部兩個水準監測點來完成的，一個經過上、中、下3層航拍和補拍，另一個只完成上層正攝航拍和地面手動補拍。從空三加密解算結果來看，中間傾斜攝影層未參與的水準點，其地面手動補拍影像同時作廢，只用到了上層正攝航拍數據，建模結果如圖4a、4b所示，該水準點三維模型顯示模糊、分辨率低、質量較差；而經過上、中、下3層拍攝的水準點，三維模型清晰，建模精度高，點位附近雜物、地表紋路以及觀測標志表面紋理清晰可見，如圖4c、4d所示。

經過多次驗證，該方法均獲得了很好的測試結果。超低空航攝與精細化建模的最大優勢在于：只需在外業飛行工作中，通過航飛技巧控制，即可確保內業空三加密解算較高的通過率以及精細化三維實景模型的構建，后期無需格式轉換以及3ds Max、DP-Modeler、SVS等修模處理。追其原理，不難發現，傾斜攝影測量如同傳統測量手段一樣，雖然內業數據處理會有一定的精度損失，但最終成果質量還是由外業數據采集環節決定的。

基于傾斜攝影測量空地融合與精細化建模技術，本文構建了甘肅省榆木山東緣斷裂一處場地的高分辨率三維模型，并利用實景模型解譯了該斷層微地貌的相關地質參數，如圖5所示。

圖3 測試場地構建三維實景模型

圖4 水準點精細化建模對比效果

圖5 榆木山東緣斷裂場地三維實景模型

3 精度分析

為了探討該三維模型的實際精度，本文前期布設了4個定向點與18個檢查點。通過將外業實測定向點、檢查點與三維模型中對應的點位進行一階差分處理和中誤差計算，最終獲取定向點與檢查點的精度結果如表1、2所示，可以看出，點位平面中誤差與高程中誤差均滿足相關精度要求。

表1 空三光束法區域網平差結果/m

表2 地物檢查點平面和高程誤差統計表/cm

本文對線劃地形圖的地物點進行了精度檢驗，地形圖中基本等高距為1 m，求解得到比例尺為1∶500的DLG中，平面中誤差在圖上的距離為0.122 mm，小于規范要求的圖上0.6 mm（一般地區平坦地）；高程中誤差為0.086 m，小于0.333 m（1/3基本等高距）。

4 結 語

本文通過傾斜攝影測量空地融合技術構建了精細地質三維實景模型，并從中獲取了利用空地融合關鍵技術的經驗：①為了確保空地影像數據能很好的融合，要求從3個不同航高進行航拍，且中層航高是上層航高的1/4～1/3，地面手動補拍是中層航高的1/4；②上層正攝航拍采集范圍應盡可能放大，將測區外擴范圍包含在內，中層為傾斜攝影測量，其采集區域不可超出上層范圍，而地面手動補拍區域又在中層傾斜攝影范圍之內，若沒有中層航拍環節，則需在內業空三加密解算前手動添加多個連接點； ③為了提高空三加密解算的成功率，可檢查未參與計算影像的傳感器尺寸與相機焦距，一般情況下是錯誤的，將其改正即可，再重新提交空三加密計算；也可從Engine中查詢空三加密解算失敗的原因，將其對應的參數設置更改后再重新提交，并將POS或控制點精度調到最低；若因空三分層而失敗，則應在此空三加密的基礎上將自動計算的外方位元素依次按鏡頭編號導出，再依次導入空三加密前的工程中去，最后重新提交空三加密解算即可。