直升機傾斜攝影測量在違法建設巡查中的應用

金兵兵，金 婷，劉 洋， 吳子為

（1.廣州市城市規(guī)劃勘測設計研究院，廣東 廣州 510060）

大城市經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，也引發(fā)了城市的一些病態(tài)現(xiàn)象，不斷涌現(xiàn)的違法建設就是其中一個非常突出的問題[1-2]。然而目前違法建設巡查方式略顯粗放被動，主要依靠執(zhí)法部門的人工現(xiàn)場巡視和群眾舉報，屬于粗放被動接受式巡查，難以滿足違法建設動態(tài)監(jiān)管需要。因此迫切需要對當前的違法建設巡查工作提檔升級，研究更為科學、實用且高效的巡查技術方法[3-10]?；诖?，本文以廣州市天河區(qū)為例，提出一種以傾斜攝影測量技術為基礎，融合多節(jié)點并行計算、建筑單體化建模、快速變化檢測、內業(yè)三維矢量提取技術為一體的違法建設巡查模式，精準、高效地獲取違法建設數(shù)據(jù)信息，解決違法建設執(zhí)法存在的問題，助力違法建設治理工作。

1 總體技術路線

1）圍繞違法建設監(jiān)管需求，針對研究區(qū)的復雜場景，采用直升機平臺搭載框幅式5 鏡頭數(shù)碼航攝儀，合理分區(qū)進行航線規(guī)劃，進行傾斜攝影外業(yè)數(shù)據(jù)采集。

2）在影像預處理、POS 解算、像控點加密、控制測量的基礎上，基于多節(jié)點并行計算數(shù)據(jù)處理，開展空三解算、數(shù)據(jù)密集匹配及三維建模，得到實景三維模型、正射影像和數(shù)字表面模型（DSM）。

3）基于面向對象分類方法構建可靠決策樹，實現(xiàn)建筑物快速單體化，提取建筑物輪廓邊線。

4）利用正射影像和數(shù)字表面模型（DSM），基于分類后比較法的變化檢測技術，提取農村地區(qū)隱蔽、分散的違法新建圖斑。

5）在EPS 中加載實景三維模型和正射影像，二三維聯(lián)動勾繪違法建設圖斑，開展內業(yè)三維矢量提取和面積量算，輔以適當?shù)耐鈽I(yè)核查及修補測，構建違法建設圖斑數(shù)據(jù)庫，編制指引圖冊和統(tǒng)計表格，建立違法建設動態(tài)監(jiān)控的臺賬。整體技術路線如圖1 所示。

圖1 總體技術路線

2 關鍵技術

2.1 復雜場景下的直升機傾斜攝影外業(yè)數(shù)據(jù)采集

航攝區(qū)域總面積200 km2，地面分辨率設計精度優(yōu)于2 cm，總體地勢由北向南傾斜，形成低山丘陵、臺地、沖積平原三級地臺，地勢復雜，既覆蓋了高樓林立的CBD 珠江新城，也包含廣州典型的城中村區(qū)域，建筑物高程起伏較大，且位于南部戰(zhàn)區(qū)機場的凈空五邊以內，空域控制嚴格。

傾斜攝影數(shù)據(jù)采集具體包含飛行平臺及相機選型、航線設計、數(shù)據(jù)采集、像控點布設加密、影像預處理、POS 解算、控制測量等多個技術環(huán)節(jié)，其中針對航攝區(qū)域的復雜場景，飛行平臺及相機選型、航線設計是傾斜攝影外業(yè)數(shù)據(jù)采集的關鍵。

在飛行平臺及相機選型方面，針對上述復雜場景，綜合考慮飛機布局、航速、航高及安全性能，采用較無人機平臺續(xù)航時間更長的“貝爾206”直升機作為航空攝影飛行平臺，對于復雜大場景下航攝任務的實施更具有可行性。搭載框幅式數(shù)碼航攝儀SWDC5-P100，單鏡頭1 億像素，5 鏡頭總像素高達 5 億像素，滿足地面高分辨率要求（如圖2 所示）。

圖2 貝爾206 直升機平臺和數(shù)碼航攝儀

在航線設計方面，由于航攝影像地面分辨率受飛行高度的影響，若對地形起伏較大的區(qū)域采用同樣的飛行高度，將會導致影像地面分辨率存在較大起伏，不滿足精度要求。因此，依據(jù)地形、機場位置、空域情況等，將全區(qū)分為高程分布較為均勻的多個區(qū)域，對各個區(qū)域分別實施航線規(guī)劃（如圖3 所示），從而保證測區(qū)具有相似且滿足精度要求的影像地面分辨率。

圖3 航線規(guī)劃分區(qū)

2.2 并行計算數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理是攝影測量中至關重要的一步，由于外業(yè)采集采用了5 鏡頭相機傳感器，航攝范圍約200 km2，攝影重疊度和像對數(shù)的大幅增加，傳統(tǒng)的單機串行處理計算難以滿足要求，故引入多節(jié)點并行計算數(shù)據(jù)處理模式。①并行計算是指將數(shù)據(jù)處理任務劃分為若干并行的子任務，安排至相應的節(jié)點位置，基于各節(jié)點位置處理器的協(xié)同操作，可同時對子任務進行處理，極大地縮短了計算耗時。②并行計算系統(tǒng)是由并行算法、并行編程以及并行機組合而成的，其具體結構如圖4 所示。③并行機作為該系統(tǒng)的基礎，其核心部分由處理器、互聯(lián)網(wǎng)絡及內存組成，并行機之間通過互聯(lián)網(wǎng)絡實現(xiàn)連接和同步操作。④并行算法的核心設計主要包括任務分解、任務聚合、通信設計及處理器映射4 個步驟，運算時在不同編程環(huán)境中獲得最終計算結果。

圖4 并行計算流程示意圖

本研究涉及的數(shù)據(jù)密集匹配、空三解算、三維建模均基于并行計算模式，利用Smart3D 軟件完成。以三維建模處理為例，將任務進行空間分塊，將攝區(qū)分為若干個100 m×100 m 等面積的規(guī)則子區(qū)域塊，基于多節(jié)點并行計算技術，利用一臺計算機發(fā)布任務，將原先集中在單節(jié)點上的龐大計算任務，負載均衡地分派給分布式網(wǎng)絡中的數(shù)十臺計算機上并行處理，最后進行成果合并，大大提升了數(shù)據(jù)處理效率。

2.3 面向對象分類的建筑單體化建模

建筑物是城市場景中最重要的對象，雖然通過傾斜攝影技術能夠重建三維實景模型，這種方式得到的場景模型是一個整體，基本能滿足視覺上的觀感，但不能實現(xiàn)計算機對目標對象的識別、屬性的賦予且無法對違法建設進行量算。因此，還需要實現(xiàn)目標的語義分割，尤其是建筑物的單體化建模。

為此，本研究充分利用傾斜攝影多視影像密集匹配快速獲取的高精度、高密度點云數(shù)據(jù)，在對點云進行濾波處理及水平點云提取、聚類的基礎上，以多尺度平面分割為基礎，結合多層次面向對象分類方法，構建典型目標的可靠決策樹，基于柵格圖像計算點云面域之間的拓撲關系，得到各建筑單體的點云覆蓋范圍，并利用最小二乘擬合法，提取合并后的點云外輪廓，最終得到獨棟建筑的水平外輪廓范圍。

2.4 基于分類后比較法的快速變化檢測

違法建設包含違法加建和違法新建兩類，相較于城市違法加建行為，廣大農村地區(qū)占用地和未利用地的違法新建行為具有分布零散、隱蔽等特征，人工巡查較為困難。利用傾斜攝影測量形成的正射影像數(shù)據(jù)、數(shù)字表面模型，比對不同時相影像數(shù)據(jù)，基于分類后變化檢測技術開展動態(tài)監(jiān)測，提取違法監(jiān)測圖斑，保障了巡查效率，具體包含土地利用分類和變化檢測2 個步驟（如圖5 所示）。

圖5 分類后比較法的變化檢測圖斑提取

1）多尺度土地利用分類。采用不同尺度下的分水嶺算法進行多次數(shù)的分割，最終生成網(wǎng)絡層次結構，其中的每一次分割過程均以低一層的影像對象為基礎，進行區(qū)域合并，依據(jù)經(jīng)驗參數(shù)設置尺度參數(shù)閾值。對影像分割結果進行樣本訓練，通過人工判斷方法分析不同地物類別在特征波段上的特征值，采用人工篩選的方法制定分類規(guī)則，并采用模糊分類法對影像進行基于對象的分類，最終得到各地物類別分類結果。

2）變化檢測。對同一區(qū)域的前后時相影像數(shù)據(jù)，采取上述分類后，對得到的分類結果進行基于變化檢測算法深入比較，提取違法建設圖斑。經(jīng)實驗表明，自動提取的違法建設圖斑精度高，能有效提高生產(chǎn)效率，降低人工漏查幾率。

2.5 二三維聯(lián)動矢量提取和面積測算

本項目違法建設圖斑的巡查目標和判定標準，主要是城鎮(zhèn)、農村、公共管制等區(qū)域內亂搭亂建的陽光房、簡易房、磚木結構、藍皮屋、田間窩棚等違法建筑。依托清華山維EPS 平臺，加載實景三維模型和正射影像數(shù)據(jù)，依據(jù)上述判定標準，實現(xiàn)房屋輪廓的自動提取，同時針對違法建設的建構筑物，從不同角度借助十字與垂直輔助線進行點與線的量測，實現(xiàn)二三維聯(lián)動矢量勾繪（如圖6 所示）。在圖斑構面和屬性錄入階段，將重復性錄入工作通過在EPS 中編寫腳本，一鍵化實現(xiàn)房屋構面及房屋結構、層數(shù)、天面等屬性信息導入，形成違法建設巡查圖斑數(shù)據(jù)庫，制作違法建設指引圖冊和統(tǒng)計表格。

圖6 EPS 三維測圖模塊下違法圖斑勾繪

3 結果分析

3.1 成果制作及分析

在天河區(qū)136.43 km2的轄區(qū)范圍內，查清了7 萬余個約600 萬m2建設量的違法建設圖斑，形成了全區(qū)21 個街道的違法建筑指引圖冊、統(tǒng)計表格，以供城管執(zhí)法部門實地核實；建設了違法建筑數(shù)據(jù)庫，納入違法建設信息化動態(tài)監(jiān)管（部分成果如圖7 所示）。

從全區(qū)違法建筑數(shù)量的地域分布來看，位于城鄉(xiāng)結合部的鳳凰街道違法建設最為嚴重，圖斑數(shù)量為8 107 個，其中村級工業(yè)園違法亂建情況較為突出，其次是棠下（7 064 個）、長興（6 941 個）、員村（5 963 個）、車陂（5 719 個）、珠吉（5 534 個）等城中村聚集區(qū)域，反映出城郊和城中村的違法巡查任務較為嚴峻。

3.2 成果精度檢測

采用傳統(tǒng)全站儀，布設圖根導線63 條，外業(yè)設站對違法建設巡查成果的地物點點位進行精度檢測，采用鋼尺對地物點間距進行檢測。共抽取檢測地物點位2 000 個，點位中誤差4.1 cm；抽取檢測地物間距2 000 個，間距中誤差為5.7 cm，具體指標如表1 所示，精度符合測量規(guī)范及技術設計要求（點位中誤差±15 cm；間距中誤差±10 cm）。

表1 精度檢測統(tǒng)計表

4 結 語

本研究構建了一種以傾斜攝影測量技術為基礎，融合多節(jié)點并行計算、建筑單體化建模、變化檢測、二三維聯(lián)動矢量提取技術為一體的違法建設巡查模式，能快速獲取大場景下的違法建設情況，提供了時效性強、分辨率高、精度符合技術要求的正射影像、實景三維、數(shù)據(jù)庫、圖冊、統(tǒng)計表格等佐證資料，摸清了天河區(qū)全域違法建設的底數(shù)，健全完善了違法建設治理查處工作臺賬，為城市違法建設治理提供了精確的數(shù)據(jù)支撐。