傾斜攝影測量模型精度影響因素驗證分析

原 濤

（核工業二〇八大隊，內蒙古 包頭 014010）

0.引言

“實景三維中國”成為“十四五”基礎測繪規劃編制的重點關注方向，基于新型成像系統的傾斜攝影測量技術以其獨特的優勢得到了廣泛地關注和飛速地發展，已成為測繪領域一項新的技術手段。其通過多臺傳感器從不同的角度進行數據采集，通過內業處理能夠快速、高效獲取豐富的數據信息，真實反映地物的外觀、位置和高度等屬性信息，能夠彌補傳統人工模型仿真度低的缺點，并且在滿足航空攝影測量要求的同時獲得多種類型數據成果，可以有效降低三維建模成本，并且傾斜攝影測量技術屬于全自動數據采集模式，數據采集效率高，因此在智慧城市建設、拆遷規劃、智慧旅游和數字化警用系統等方面有著廣泛地應用。但是在后期影像匹配時，由于比例尺、分辨率等差異，導致獲取的數據中含有較多的粗差，影響空三解算精度，因此外業數據采集時，如何減少冗余信息，提高數據匹配精度是提高傾斜攝影測量技術實用性的關鍵。本文通過對比實驗的方式，分析了不同像控點數量、不同重疊率和飛行高度對傾斜模型精度的差異，研究成果具有一定的生產針對性。

1.傾斜攝影測量理論基礎

傾斜攝影測量是指相機主光軸有一定的傾斜角度時拍攝的影像，其采集鏡頭包括單鏡頭、三鏡頭、五鏡頭和九鏡頭，最常見的還是包括一個下視鏡頭和四個傾斜鏡頭（如圖1所示），其搭載平臺分為有人機和無人機，而無人機又分為旋翼型無人機、固定翼型無人機和復合翼型無人機。根據鏡頭和搭載平臺不同又分為飛行高度在600m以上的大型平臺、300m—600m的中型平臺以及300m以下的小型平臺。

圖1 傾斜攝影測量

內業傾斜模型生產，首先對數據進行預處理，包括處理航攝像片和POS數據，生成地物清晰、層系分明、反差適中、色彩鮮明以及色調一致的無畸變影像，然后通過POS數據中得到的傾斜圖像外方位元素，采用由粗到精的金字塔匹配策略，在每一級像片上進行同名點的自動匹配以及區域網光束法平差，能夠得到較好的同名點匹配結果。同一時刻，構建了連接點與連接線、POS數據與GPS/IMU數據的傾斜圖像自檢校區域網平差的誤差方程，對其采用聯合平差計算，來確保平差結果精度能夠滿足要求；再通過匹配策略或者基元的方式從傾斜圖像中提取三維建模時需要的同名點；最后構成TIN三角網，生產出高分辨率和高精度的數字表面模型，基本流程（如圖2所示）：

圖2 傾斜攝影測量三維模型重建基本流程

2.測區概況及影像數據采集

實驗測區選擇的是某農村居民區，地勢較為平坦、房屋密集，建筑物以普通民宅等低矮建筑為主，測區面積約為2km2，高程變化范圍在20m內，測區大部分地面坡度在25°以下，但是測區周邊大都為山地地形，高程變化范圍在300m范圍內，測區范圍（如圖3所示）：

圖3 實驗測區范圍

由于測區范圍不大，飛行時長較短，因此搭載平臺選擇的無人機是Phantom 4 RTK旋翼型無人機，該款無人機是大疆公司推出的小型多旋翼高精度航測無人機，面向低空攝影測量應用，具備厘米級導航定位系統和高性能成像系統，集成了測量精度高和機動靈活、響應迅速、攜帶方便、成本低廉、地面分辨率高、系統集成度高等諸多優點，因而在小區域測繪中得到廣泛應用。相關技術參數（如表1所示）：

表1 Pha ntom 4 RTK無人機主要參數

傳統的傾斜攝影測量技術都是同一個飛行平臺搭載5臺傳感器，從“前、后、左、右、中”五個角度采集完整的影像數據，同時記錄航高、航速、坐標信息、旁向和航向重疊率，然后對傾斜影像進行分析和整理。但是由于本實驗選擇的是多旋翼無人機，只有一個影像采集設備，因此為達到多傳感器影像采集效果，實際作業時每個架次影像采集完畢，在不改變航線飛行路徑前提下，設置不同飛行角度進行影像數據采集。

3.內業數據處理及模型精度驗證分析

在不同實驗驗證條件下，將影像數據采集完成后，傾斜攝影測量三維建模選擇的是Smart3D軟件，整個項目過程主要分三部分：新建工程（包括導入照片、檢查照片）、提交空三解算（包括一系列定義選擇、打開引擎運算）和新建重建工程（包括空間框架設置、一系列生產項目定義選擇）。傾斜攝影測量模型重建效果（如圖4所示）：

圖4 傾斜攝影測量模型重建效果

3.1 像控點數量對模型精度影響分析

像控點是傾斜攝影測量控制加密和測圖的基礎，像控點布設方案選擇直接模型成果的精度。其作用原理是在空三解算時，主要糾正無人機因定位受限或電磁干擾而產生的位置偏移、坐標精度過低等問題。因此，每個像控點都要按照一定標準布設，才能幫助內業更好地處理數據，提高傾斜模型精度。因此在實際傾斜攝影測量作業中都需要布設一定數量像控點，否則僅依靠無人機內部定位系統精度難以滿足相關規范要求。

在實際外業數據采集中，像控點數量和分布就尤為重要。為探究像控點數量對模型精度影響，共進行了四組實驗，像控點的數量分別選擇0個、2個、4個和6個。其中第一組不設像控點；第二組設cp1和cp4為像控點；第三組設cp1、cp2、cp3和cp4為像控點；第四組設cp1、cp2、cp3、cp4、cp5、cp6為像控點。驗證點和像控點使用的是人工自制的平面靶標，三維坐標采用的是GPS-RTK采集（如圖5所示）：

圖5 像控點坐標采集

四組實驗飛行高度均為135m，航向重疊率設置為80%、旁向重疊率設置為70%，不同像控點傾斜攝影測量模型x、y、z坐標和實測結果偏差，像控點數對模型精度驗證結果（如表2所示）：

表2 像控點數對模型精度驗證結果 單位：m

通過表2可以看出，加入像控點對傾斜模型精度有顯著提高。在該實驗中，隨著像控點數量增加，傾斜攝影測量模型精度也不斷增加，但是當像控點數量達到一定程度時，像控點數量對模型精度影響效果逐漸減弱。

3.2 影像重疊率對模型精度影響分析

重疊率是通過影像密集匹配特征點數量來影響模型精度，重疊率高則特征點數量多，錯誤匹配點數量少，模型精度高，并且重疊率高覆蓋的影像越多，所包含的空間和紋理信息就越多，建模的效果就會越好。但是考慮到作業效率的問題，重疊度并不是越高越好，超過某個“標準”后，提高重疊率對模型效果的提升有限。并且由于小型多旋翼無人機重量越輕、體積越小，越容易受到外界氣流的干擾，對飛行姿態影響較大，因此對重疊率要求更高。

本實驗為探究重疊率對模型精度影響，共進行了五組實驗，分別為航向重疊率70%和旁向重疊率為65%的第一組實驗、航向重疊率75%和旁向重疊率為70%的第二組實驗、航向重疊率80%和旁向重疊率為75%的第三組實驗、航向重疊率85%和旁向重疊率為80%的第四組實驗、航向重疊率90%和旁向重疊率為85%的第五組實驗，五組實驗均使用四個像控點，飛行高度均為135m，驗證結果（如表3所示）：

表3 重疊率對模型精度驗證結果 單位：m

通過表3可以看出，重疊率對模型精度影響顯著，由于影像重疊率低，所以每個地物點僅會在少量航片中顯現，再提取連接點的量會很少，相片的連接點少自然會導致飛機的照片連接粗糙，最終導致提取的連接點平差結構弱，因而模型精度偏低，可以看出當橫向和旁向重疊率達到80%左右時，外業采集效率和模型精度都較高。

3.3 飛行高度對模型精度影響分析

飛行高度對傾斜模型精度影響，是由于飛行高度影響地面分辨率進而影響模型精度。根據《低空數字航空攝影規范》，由相對航高計算公式可得，飛行高度越高，地面分辨率越低，而地面分辨率越低則會導致多視角影像密集匹配時錯誤匹配特征點數量增多，進而影響傾斜模型精度。

為探究飛行高度對模型精度影響，共進行了四組實驗，飛行高度分別為45m、90m、135m和180m，橫向和旁向重疊率均為80%，像控點數量均為4個，驗證結果（如表4所示）：

通過表4可以看出，本實驗中飛行高度對模型精度影響不大，但是在實際工程作業中，飛行高度主要影響的是飛行航片中的GSD（每個像素的實際大小），飛機離地面越近，GSD數值越小，則模型精度越高。

表4 飛行高度對模型精度驗證結果 單位：m

4.結束語

通過以上實驗可以看出，像控點數量對模型精度影響較大，但是當像控點達到一定數量時，其影響效果減弱；影像重疊率對模型精度也有一定影響，但重疊率過高會影響外業作業效率，傾斜攝影測量外業作業時，合理的橫向和旁向重疊率在80%左右；飛行高度對傾斜模型精度也有一定影響，但是較前兩種因素，影響效果不大，在實際作業時，在保證精度和安全飛行高度下可選擇合適的飛行高度即可。