陳展鵬,劉彥廷
(廣州市城市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,廣東 廣州 510060)
當(dāng)前廣州城市發(fā)展面臨新的機(jī)遇和方向,通過城市更新盤活存量用地,優(yōu)化城市綜合容量,成為實(shí)現(xiàn)廣州“老城市、新活力”必然選擇[1]。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查是開展更新改造的重要工作之一,也是科學(xué)制定改造方案,進(jìn)行項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)測(cè)算的重要基礎(chǔ)依據(jù),其主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)地籍地形數(shù)據(jù)、行政區(qū)劃、人口經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、土地?cái)?shù)據(jù)、房屋數(shù)據(jù)、歷史文保數(shù)據(jù)和市政基礎(chǔ)設(shè)施及公建配套數(shù)據(jù)成果[2]。
結(jié)合當(dāng)前基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查的技術(shù)方案和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查的工作難點(diǎn)主要集中在以下幾個(gè)方面:①如何在短時(shí)間內(nèi)采集到調(diào)查范圍內(nèi) 1∶500地籍地形圖數(shù)據(jù)并保證其精準(zhǔn)性;②能否充分利用已有數(shù)據(jù)輔助基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查,避免重復(fù)作業(yè),減少外業(yè)調(diào)查工作量;③作業(yè)過程中采集到的多元異構(gòu)數(shù)據(jù),如何方便快速地信息化入庫、存儲(chǔ)及處理。傳統(tǒng)調(diào)查方法一方面外業(yè)采集要素多,需要投入大量人員實(shí)地測(cè)量[3],另一方面采集信息復(fù)雜,需要內(nèi)業(yè)人員根據(jù)不同種類數(shù)據(jù)選擇專業(yè)軟件進(jìn)行調(diào)繪和處理,從而需要較高的時(shí)間和人力成本。
近年來為了解決和改善以上問題,新型測(cè)繪技術(shù)配合信息化平臺(tái)的模式開始應(yīng)用在城市基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查。本文以廣州市大源村整村基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查項(xiàng)目為例,采用無人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)[4]和智慧廣州時(shí)空信息云平臺(tái)[5,6]建立從外業(yè)數(shù)據(jù)采集到內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理、管理、分析的一體化方案,取得以下成果:①制作 3 cm地面分辨率的大源村正射影像底圖;②建立 3 cm地面分辨率的實(shí)景三維模型并編繪滿足主要地物點(diǎn)位中誤差優(yōu)于 ±5 cm的 1∶500地形圖;③獲取房屋、土地、人口、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)等現(xiàn)狀數(shù)據(jù),按統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)入庫智慧廣州時(shí)空信息云平臺(tái);④實(shí)現(xiàn)大源村非空間數(shù)據(jù)在實(shí)景三維模型上的展示,探索新型測(cè)繪技術(shù)全流程作業(yè)模式在城市更新中的可能性及適用性,為引導(dǎo)測(cè)繪服務(wù)升級(jí)和落地提供經(jīng)驗(yàn)。
大源村位于廣州市白云區(qū)太和鎮(zhèn),現(xiàn)常住人口15萬,總占地面積為 25 km2,是廣州市最大的城中村。大源村基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查范圍為大源村內(nèi)所有廠房、物業(yè)和村民住宅等建筑覆蓋的建成區(qū)域共計(jì) 8 km2,區(qū)域內(nèi)房屋 8 777棟,單體房屋建筑面積均超過 1 000 m2。無人機(jī)航飛面積 11.06 km2,占大源村總體面積的44.24%,實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查范圍全覆蓋。
(1)無人機(jī)平臺(tái)設(shè)計(jì)
項(xiàng)目采用的平臺(tái)是哈瓦四軸八旋翼折疊雙電版無人機(jī)MEGA-V8Ⅲ,無人機(jī)搭載五鏡頭,機(jī)身采用碳纖維設(shè)計(jì)以增強(qiáng)整體抗風(fēng)能力。正攝相機(jī)使用 20 mm焦距鏡頭,側(cè)視相機(jī)使用 35 mm焦距鏡頭,傾斜相機(jī)角度為45°??紤]到大源村城區(qū)建筑密集,衛(wèi)星信號(hào)接收不穩(wěn)定等因素,平臺(tái)采用雙RTK設(shè)計(jì),能夠接收三星(北斗、GPS、GLONASS)七個(gè)頻段數(shù)據(jù),用以保障POS數(shù)據(jù)的精度。
(2)無人機(jī)航飛設(shè)計(jì)
按照像控點(diǎn)布設(shè)距離在設(shè)計(jì)地面分辨率 20 000倍的范圍要求,當(dāng)航飛地面分辨率為 3 cm時(shí)像控點(diǎn)應(yīng)以 600 m間距設(shè)計(jì),共布控254個(gè)像控點(diǎn)(圖1左),均勻分布于整個(gè)測(cè)區(qū)。航線設(shè)計(jì)采用沿測(cè)區(qū)邊界外擴(kuò)3條基線長度進(jìn)行航飛(圖1右)。外業(yè)飛行時(shí)間共計(jì)20天80個(gè)架次,有效飛行面積約 19 km2,共拍攝影像12萬張。無人機(jī)航飛參數(shù)如表1所示。

圖1 大源村控制點(diǎn)分布及航線示意圖

無人機(jī)航飛參數(shù)表 表1
(3)空中三角解析及三維建模
下視、前視、后視、左視和右視5個(gè)鏡頭采集的數(shù)據(jù)容量共 1 048 GB,在通過照片、POS數(shù)據(jù)檢查后,項(xiàng)目基于Context Capture進(jìn)行空三解析,采用多視角影像聯(lián)合平差方案配合8組CPU進(jìn)行分布式并行計(jì)算。獲得空三成果后提交建模任務(wù),通過劃分模型格網(wǎng),采用DP-Molder軟件進(jìn)行建模,由于傾斜攝影影像相對(duì)于傳統(tǒng)的垂直攝影影像具有重疊度高、相鄰影像間基高比小、傾斜影像尺度變化大的特點(diǎn)[7],因此便于多角度獲取房屋天頂、立面炒高密度點(diǎn)云信息,通過模型貼圖和修飾最終得到大源村實(shí)景三維模型,克服傳統(tǒng)建模軟件人工建模和貼圖失真的缺點(diǎn)。
對(duì)于三維模型精度檢測(cè)包括平面點(diǎn)和高程點(diǎn),采用全站儀高精度地獲取所有檢查點(diǎn)的實(shí)測(cè)三維坐標(biāo),然后從三維模型中識(shí)別相應(yīng)檢查點(diǎn)的影像三維坐標(biāo),進(jìn)行誤差統(tǒng)計(jì)分析。共檢測(cè)了562個(gè)平面點(diǎn)和468個(gè)高程點(diǎn),結(jié)果顯示(表2),大源村實(shí)景三維模型精度滿足 1∶500大比例尺測(cè)圖點(diǎn)位中誤差 ±15 cm;間距中誤差 ±10 cm;高程中誤差 ±15 cm的精度要求,可以作為 1∶500地形圖測(cè)圖數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

大源村實(shí)景三維模型精度檢查成果統(tǒng)計(jì)表 表2
(4)1∶500高精度三維測(cè)圖
項(xiàng)目采用DP-Molder Mapper軟件構(gòu)建多視角三維測(cè)圖環(huán)境,首先針對(duì)實(shí)景三維模型匹配傾斜攝影同名點(diǎn),建立模型與影像關(guān)系,其次通過垂直輔助線解決測(cè)圖時(shí)房屋的遮擋問題,保證要素的多角度閉合,最后測(cè)繪內(nèi)容與圖形表示參照《1∶500 1∶1 000 1∶2 000地形圖圖式》(DBJ 440100/T 230-2015)進(jìn)行 1∶500地形圖測(cè)圖,如圖2所示。

圖2 1∶500高精度三維測(cè)圖
針對(duì)地形圖成果隨機(jī)抽取32%共計(jì)140個(gè)圖幅,布設(shè)RTK圖根控制起算點(diǎn)6點(diǎn),引測(cè)圖根導(dǎo)線5條進(jìn)行點(diǎn)位、高程注記、間距檢測(cè),根據(jù)表3結(jié)果顯示,基于自動(dòng)化三維測(cè)圖生產(chǎn)的 1∶500地形圖均滿足要求。相比傳統(tǒng)地形圖測(cè)量方法,在同樣的人員配置下,每平方公里的外業(yè)測(cè)量時(shí)間從20天減少至4天,內(nèi)業(yè)成圖時(shí)間從12天縮短到6天,整體作業(yè)效率提升近1倍。

大源村1∶500地形圖精度檢查成果統(tǒng)計(jì)表 表3
廣州市作為國家首批3個(gè)試點(diǎn)城市之一,基于Oracle和Redis設(shè)計(jì)和搭建了智慧廣州時(shí)空云平臺(tái),可提供包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)、接口服務(wù)、地名址引擎在內(nèi)的數(shù)據(jù)共享、處理、管理服務(wù)[8]。項(xiàng)目為減少外業(yè)調(diào)查工作量,利用云平臺(tái)的數(shù)據(jù)服務(wù)調(diào)取測(cè)區(qū)內(nèi)的歷史與現(xiàn)狀公共專題數(shù)據(jù),并與基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)中的房屋進(jìn)行實(shí)體連接,分別形成房屋API、人口 API、經(jīng)濟(jì) API 等一系列專題分布圖(圖3),作為支撐外業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查的工作底圖。

圖3 大源村“四標(biāo)四實(shí)”數(shù)據(jù)空間化
在對(duì)專題數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充調(diào)查后,利用云平臺(tái)的外部數(shù)據(jù)接口將獲取的無人機(jī)內(nèi)外業(yè)數(shù)據(jù)、更新后的土地、人口、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)等專題數(shù)據(jù)統(tǒng)一入庫,通過地名址引擎建立空間關(guān)系,結(jié)合數(shù)據(jù)引擎和服務(wù)引擎提供的配套功能,配合少量人工干預(yù)和校正,形成以云平臺(tái)為核心的交互式大源村空間信息數(shù)據(jù)庫,實(shí)現(xiàn)大源村二維屬性信息在三維空間載體上系統(tǒng)性的結(jié)合(如圖4所示),為快速獲取建筑量等測(cè)算數(shù)據(jù)提供了一條新的路線[9]。

圖4 基于實(shí)景三維模型的房屋信息查詢
大源村基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查項(xiàng)目通過無人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)制作了村內(nèi)共計(jì) 11.06 km2的 3 cm地面分辨率的TDOM影像,生產(chǎn)了滿足點(diǎn)位中誤差精度的實(shí)景三維建模并繪制了 1∶500大比例尺地形圖;利用智慧廣州時(shí)空信息云平臺(tái)數(shù)據(jù)共享機(jī)制,進(jìn)行外業(yè)補(bǔ)充調(diào)查完成了大源村建成區(qū)域共計(jì) 8 km2土地、人口、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)等專題數(shù)據(jù);最后,利用云平臺(tái)的數(shù)據(jù)服務(wù)將外業(yè)采集和內(nèi)業(yè)核實(shí)后的數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)入庫,搭建了大源村空間信息數(shù)據(jù)庫,實(shí)現(xiàn)大源村非空間數(shù)據(jù)在實(shí)景三維模型上的展示,并按照城市更新基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查項(xiàng)目要求生成各類圖表文件。
本文以大源村基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查為例,利用無人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)和智慧廣州時(shí)空信息云平臺(tái)等測(cè)繪新型技術(shù),探索了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查項(xiàng)目從外業(yè)數(shù)據(jù)采集到內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理、管理、分析的一體化方案。這套方案相比傳統(tǒng)地形圖測(cè)量方法,在同樣的人員配置下整體作業(yè)效率提升1倍,同時(shí)達(dá)到了主要地物點(diǎn)位中誤差優(yōu)于 ±5 cm的精度要求。此外,通過智慧廣州時(shí)空信息云平臺(tái)不僅充分發(fā)揮了已有數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),避免重復(fù)數(shù)據(jù)采集,將數(shù)據(jù)調(diào)查轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)核查,降低了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查采集要素多元化導(dǎo)致的數(shù)據(jù)管理難度。相比于傳統(tǒng)測(cè)圖單一化的控制點(diǎn)成果和數(shù)字線畫圖,還能獲取正射影像和實(shí)景三維模型等多種數(shù)據(jù)成果,提高了數(shù)據(jù)的利用率和成果的多樣性,拓展了調(diào)查成果的應(yīng)用維度。
測(cè)繪新技術(shù)的有效應(yīng)用為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查提高了工作效率,豐富了數(shù)據(jù)成果,降低了人力成本,打造新型測(cè)繪平臺(tái),更新數(shù)據(jù)采集手段,結(jié)合大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)處理技術(shù)將是今后測(cè)繪工作的發(fā)展方向。