消費型傾斜無人機技術在舊城區改造的應用

劉 靜 何永鐘

(廣東聯合金地不動產評估勘測設計有限公司, 廣東 韶關 512026)

0 引言

隨著城市快速發展,老城區內的舊建筑物急需改造翻新,依據城市發展理念改造翻新的建筑物需同時考慮建筑物外形設計的合理性以及與周邊建筑物的協調性。利用構建的實景三維數字模型,在建筑物方案設計時能夠幫助設計師全面考慮整個區域的整體建筑結構特點、設計與之協調的建筑物[1]。通過近年發展成熟的消費型傾斜無人機技術,快速獲取多視序列影像數據,結合數據處理平臺能夠準確地構建實景三維模型,真實展現建筑物整體外觀結構、相對位置關系,提高三維模型構建效率、縮短項目周期、節約人力成本[2]。

舊城區的平房密度較大、使用年限久、交通不便利,而且存在違建和“釘子戶”情況,這給舊城區建設情況的調查、城鎮實景三維模型構建帶來了挑戰[3]。常規城市調繪以實地外業勘察為主,手段相對比較單一,外業勞動量大、成本高且易出錯。勘察采用的測量成果數據現實性較差,通常為衛星影像或航拍數據分辨率不高,容易受天氣影響[4]。航空航天遙感數據，難以采集建筑物的側面紋理信息,成果難以用于外業調查使用。消費型傾斜無人機攝影測量技術作為新興的測圖方法,在不動產登記工程[5]、交通勘察規劃[6]、城鎮建設規劃[7]等方面得到廣泛的應用。

本文首先詳細介紹消費型傾斜無人機攝影測量系統與傾斜攝影測量涉及的關鍵技術,然后探討消費型無人機在舊城改造三維重建工程上的應用,最后對構建的三維模型進行精度驗證。

1 傾斜無人機助力舊城改造技術路線

1.1 數據采集系統

無人機傾斜攝影測量系統由高精度位置與姿態測量系統(Position and Orientation System, POS)、時間同步裝置與多鏡頭設備組成。通過對測區范圍內的舊城地物、地貌進行拍攝獲取多視序列影像,利用成熟的傾斜攝影測量數據處理系統構建實景三維模型,提取所感興趣的信息并實時分析。無人機傾斜攝影測量系統具有機動性高、成本低、操作簡單等優點,通過獲取的多視序列高分辨率傾斜航測數據,能夠快速生成數字表面模型、數字地面模型以及實景三維模型等。

1.2 傾斜攝影測量關鍵技術

利用傾斜攝影測量系統獲取多視影像數據,包括垂直數據、多方向的傾斜數據。傾斜攝影測量的關鍵技術主要為多視影像區域網平差、多視密集匹配、實景模型處理技術。

1.2.1多視影像區域網平差

傾斜攝影測量系統能夠同時獲取多個方向影像數據,每個鏡頭存在較大的視角差別以及舊城區地理環境復雜,導致獲取的影像數據間存在較大的幾何變形和陰影現象,僅利用專業的攝影測量軟件難以有效地進行多視角影像處理,需要人機交互處理多視影像數據。通過POS系統可以獲取多視影像數據初始定位、定姿數據,采用由粗到細的匹配策略對多視影像進行匹配,獲取多視影像的多度重疊同名點,利用多種約束策略剔除誤匹配點,確保匹配同名點的定位精度。采用全球定位系統(Global Positioning System，GPS)輔助光束法平差方法建立多鏡頭影像數據區域網的誤差方程,利用最小二乘算法解算加密點物方坐標以及每張影像精確的定位、定姿參數[8]。針對傾斜攝影測量系統獲取多視傾斜數據特點,采用曝光延遲補償的光束法區域網平差方法彌補相機曝光時刻無人機飛行速度難以保障勻速的問題[9]。當前采用自動化的傾斜影像空三解算方案,在平差處理過程中通過解算定位、定姿參數時計算像點誤差,通過人機交互的方式剔除誤差較大的點,迭代計算影像的定位、定姿參數。

1.2.2多視密集匹配

經過空三處理獲取多視影像精確的定位、定姿數據,利用多視影像密集匹配方法構建實景三維模型。多視影像密集匹配處理恢復復雜場景表面的三維點云數據,能夠真實表達場景下的完整信息與局部細節信息。雖然激光掃描獲取點云數據與多視影像密集匹配獲取點云功能相似,但目前激光掃描設備存在價格昂貴、缺乏紋理信息且獲取點云數據量較大等問題[10]。常用的多視影像密集匹配方法主要包括半全局匹配、基于面片的密集匹配[11]。半全局密集匹配方法進行密集匹配時采用矩形窗口的低代價影像聚合,最大優點是計算數據量小、適當的數據冗余量,算法復雜度相對較低;但極易陷入局部最優的計算情況導致陰影、水系以及植被等弱紋理區域匹配完整度較差情況。另一種基于面片的匹配方法主要是對多視影像數據中影像像素信息進行實時綜合分析匹配,該方法能有效地避免弱紋理區域匹配失敗問題,匹配結果較好、精度高,但匹配效率較低、工作量大。目前在傾斜無人機多視影像三維重建中應用最為廣泛的為三維多視角立體視覺算法,在算法中通過引入并行計算優化計算效率,依據場景選擇參數值和重建測量,加入空間約束與自適應擴展方式,提升算法的運算效率與應用場景[12]。

用無人機搭載的高精度相機,對建筑物從垂直、前視、后視、左視、右視五個角度進行拍攝。攝像同時記錄巡航高度、曝光時間、經緯度坐標、大地高、飛行姿態等信息,為后續的數據處理提供信息。利用Context Capture軟件對多視傾斜影像數據進行自動化構建舊城區實景三維模型的主要技術流程見圖1。

圖1 實景三維模型構建技術流程圖

1.3 實景模型處理

針對舊城改造翻新過程中需要重新設計建筑物或改造部分建筑物的側面問題,將實景三維模型中部分建筑物刪除并將設計好的建筑物替換上,評價整體區域的協調性。常用的剔除替換主要有切割法、矢量法,切割法采用待切割物體對應的矢量面信息,切割傾斜多視序列影像數據構建的三維模型,通過對序列三角片網的切割實現建筑物模型的單體化生成。矢量法將相同場景的實景三維模型與二維矢量數據疊加,渲染三維模型表面的對象,通過對矢量面透明度與顏色的設置,實現單體模型的突出顯示選中。由于矢量法單體化方法僅能選中突出渲染的對象,難以滿足單體物體的分離,因此,采用切割方法對生成的實景三維模型進行單體化切割處理。利用成熟的CityMaker 軟件,將單體模型從實景三維模型切割出來,對需要替換的單體化建筑物進行剔除處理。依據待切割實景三維模型數據量測出建筑物的角點坐標,依次串聯生成對應的矢量數據信息,完成特定建筑物單體化模型的刪除。該方法對實景三維模型進行垂直方向的切割處理,為保證切割出的單體模型的完整性在切割建筑物時需要確保包括屋檐、陽臺等建筑物突出部分信息。依據上述矢量信息,將新建的建筑物設計三維模型植入到整體實景三維模型內,完成單體建筑物模型的替換更新。

2 傾斜攝影技術在舊城改造工程應用分析

在舊城改造設計階段，需獲取整個舊城區整體建筑物結構、風格等方面信息。采用谷歌影像無法獲取舊城區建筑物的高度,若采用純野外的測量或拍攝的方式獲取建筑物的高度,作業效率低,難以滿足精度與質量的保證。故采用消費型傾斜無人機攝影測量技術獲取多視序列無人機影像構建實景三維模型,通過在實景三維模型上量測建筑物的高度測量、尺寸以及更新面積的預測等相關工作,避免外業測量工作的增加;通過將新設計的模型引入到實景三維模型中,實現設計與現實的整體對比。

2.1 多視傾斜影像數據采集

采用大疆公司的Phantom 4 Pro四旋翼無人機平臺搭載標配相機,通過多次不同航高的飛行獲取多視影像數據,生成分辨為0.05 m的多視影像數據,消費型傾斜無人機系統的具體參數如表1所示。

表1 無人機相機參數

依據舊城區不同建筑物的高度,將整個測區的相對航高控制在100～200 m之間。對建筑物高差較大的區域采用1～2層的航高飛行，體育場特殊區域設置為3層航高，采集多視序列影像數據。為了保證生成實景三維模型的精細化程度,從建筑物左、右、前、后、下等五個方向分別獲取多視序列影像。為保證生成實景三維模型精度,旁向重疊度與航向重疊率分別控制在70%、80%左右。為了保證整個測區內飛行高度穩定不變,將整個大的測區劃分為五個子區域(圖2),各子區域參數如表2所示。

圖2 實驗區域舊城區全景圖

表2 航線設計

2.2 實景三維構建數據處理

多視傾斜影像數據處理采用Context Capture 軟件,利用多視影像的POS數據將多視影像數據進行水平糾正處理,消除不同視角間影像的幾何變形,然后利用尺度不變特征變換算法提取多視影像數據的初始同名點坐標,為了保證同名點正確率,采用隨機抽樣一致算法剔除同名點中存在的明顯錯誤點。利用剩余的同名點對進行同名點引導的約束匹配,提高同名點的數量與正確性,最后采用最小二乘匹配算法提高同名點的定位精度。為了避免無人機在相機曝光時刻飛行速度不均勻問題,引入曝光延遲的GPS輔助光束法區域網平差方法,通過將各曝光瞬間位置偏移參數與曝光延遲時間作為未知參數統一解答,對各個曝光點的曝光延遲誤差進行逐點曝光補償,減弱因相機曝光不一致引入的曝光延遲誤差,提高GPS輔助光束法區域網平差的整體精度。

舊城區的實景三維建模生產過程使用天工軟件空三處理的成果作為主要的輸入數據。由于舊城區內建筑物密集、整體區域較大,三維模型構建的計算量相對比較大,采用以格網為基本處理單元,進行點云數據與紋理影像的自動映射處理，生成舊城區的實景三維模型。由于篇幅限制本文以該范圍內一棟6層高酒店為例,生成稀疏點云、不規則三角網、建筑物白模以及實景三維模型如圖3所示。通過對酒店及其周邊區域的全景和細節進行檢查,區域內不存在較大結構缺失和變形現象,生成的建筑物整體結構模型效果較好。

圖3 實景三維模型

2.3 模型精度分析

通過外業均勻采集10個控制點坐標與在實景三維模型上量測的模型點坐標進行對比分析,確定本文方法構建實景三維模型的精度。通過比較實際測量值和模型上量測的值計算獲取平面與高程方向的中誤差。由表3可知，獲取實景三維的平面中誤差和高程中誤差,最終評定整個測區的實景三維模型的整體精度。其中，Δx、Δy、Δz分別表示實際測量值和模型上量測的值計算差。計算可知:平面x方向最大誤差0.036 m,最小誤差為0.012 m,平面y方向最大誤差0.031 m,最小誤差為0.014 m,高程方向最大誤差0.028 m,最小誤差為0.011 m,平面中誤差為0.027 7 m,高程中誤差為0.022 2 m。依據《三維數字地圖技術規范》(DB33T 934-2014)中1∶500大比例成圖規范要求(平面精度優于0.3 m,高程精度優于0.24 m)可知，傾斜多視影像數據構建實景三維模型的精度滿足1∶500大比例尺平面與高程測量精度要求。

表3 檢查點誤差統計表 單位:m

3 結束語

采用無人機傾斜攝影測量系統獲取多視影像數據,對舊城區進行立體測繪,通過傾斜攝影測量技術創建實景三維模型,利用該模型實現標高量測,建筑尺寸、高度量測,拆遷面積預測算等工作;并通過植入改造后的模型實現現狀與設計對比,為后續工作提供設計依據。通過構建的實景三維模型與外業采集的控制點進行精度對比,實驗結果表明，生成三維模型精度完全能夠滿足規范要求,對傾斜無人機攝影測量技術在舊城區改造工程方向的廣泛應用提供一種思路。