傾斜攝影技術在農村不動產測繪中的應用研究

高建彩

（三和數碼測繪地理信息技術有限公司，甘肅 天水 741000）

地籍測繪主要分為測繪位置和量測邊長，傳統的位置測繪，主要采用全站儀、GPS-RTK 等設備進行，利用全站儀進行房屋、宗地界址點采集，精度高，但是要求通視，不然會因設站太多而導致作業效率低[1-2]；GPS-RTK 采集界址點精度較低，且在實際作業的過程中，由于墻面等因素的影響，氣泡很難居中，因此采集的點位和實際點位總是存在一定的偏差，這種偏差進一步降低了采集成果的精度[3-5]。上述方法全程都是外業工作，對于宗地內部的房屋，需要入戶進行采集，不但風險高，而且有時家中無人，無法入戶進行采集，影響了作業效率[6]。隨著無人機技術，特別是傾斜攝影技術的出現，測繪開始應用傾斜攝影建模，然后利用模型進行地籍圖采集成為了不動產測繪的一個主要作業方案。本研究以實際生產項目為例，對無人機傾斜攝影技術在不動產測繪中的應用進行了探究，并對最終的地籍圖成果精度進行了檢測，成果能夠滿足地籍規范要求，并且主要工作量都是在內業完成，較傳統的作業方式，效率更高，風險更低。

1 傾斜攝影技術

傾斜攝影是指在飛行平臺上同時搭載多臺航攝儀，由飛控控制多臺航攝儀同時對地面進行影像數據獲取的技術[7-8]。通常見到的多臺航攝儀主要有搖擺2 鏡頭、3 鏡頭和固定5 鏡頭，其中以固定5 鏡頭最為常見。5 鏡頭由1 個下視航攝儀和4 個側視航攝儀組成，其下視航攝儀在作業時，主要采集建構筑物頂部的紋理信息，而側視航攝儀則主要獲取建構筑物側面紋理信息[9-10]。在獲取影像數據和相機曝光時的位置和姿態數據后，就可以利用專業的數據處理軟件進行模型生產了，并基于模型進行地籍圖生產，其主要流程如圖1 所示。

圖1 基于傾斜攝影技術生產地籍圖流程圖

2 項目驗證

本次選取甘肅省天水市某縣區一村莊作為實驗對象，該村莊面積約2 km2，有住戶約300 戶，房屋分布較集中，地勢平坦，房屋主要以1 層2 層為主，整個范圍內高差約15 m，采用常規傾斜攝影方式就可以完成影像數據的采集。該村之前已完成宗地普查和農村土地確權項目，已有較齊全的材料，因此本次入戶調查工作量較小，主要工作是地籍圖的測繪。實驗區非禁飛區域，因此在確保飛行安全時，可以不進行空域申請。

2.1 控制點采集

主要包括點位的布設、選取、噴涂與采集。點位的布設按照150 m 的間距在范圍線內均勻選取，外業根據內業布設的點位分布在現場進行點位的選取，并利用紅色油漆進行點位的噴涂，在噴涂時，利用模板噴L 形狀點位，大小為80 cm，這樣在內業可以清晰地對點位進行判斷。利用GPS-RTK 采集L形狀的內三角，在采集的過程中，確保儀器是經過檢校合格的，且氣泡居中，平滑3 次，且較差均在1 cm內，所有采集的坐標均要求為固定解，并通過遠景、近景采集現場照片，便于后期在轉刺點位時，準確對點位進行判斷。在采集完成后，對坐標成果和現場照片成果進行整理提交。在完成控制點的采集后，隨機均勻選取范圍線內的房屋、宗地的界址點進行采集，采集要求和控制點采集一樣，共采集特征點31 個，這些點主要用來對后期的地籍圖成果精度進行檢測，外業實地噴涂的靶標如圖2 所示。

圖2 實地噴涂靶標

采集完檢測點，利用鋼尺對宗地邊長和房屋邊長進行丈量，共量取檢測邊長15 條，其長短不一，具有一定的代表性，基本上可以反映本次成果的整體精度。

2.2 航線規劃

結合實驗區的特點，本次選用SH-30X 無人機進行作業，考慮到飛機的續航時長，對任務區進行劃分，共劃分為4 架次，每架次有100 m 的重疊區域，確保在數據采集的時候，能夠有效采集架次邊緣的影像數據，并在后續數據處理時，能夠保證邊緣區域模型的完整性。

結合地籍精度要求，本次航線規劃地面采樣分辨率為1.3 cm，航向和旁向重疊度設置為85%和80%，相對航高為80 m，按照東西方向進行架次劃分。為了有效保障測區邊緣后期成果的可用性，在規劃航線的過程中，對邊緣區域航線進行外擴，航向外擴3個展點，旁向外擴2 條航線，這樣按照航線飛行，可以保證后期任務區邊緣的模型是完整的。

2.3 影像采集

影像采集在2 d 內完成，且是在上午十點到下午兩點之間，這樣可以減少陰影區域，提高影像的質量。每次作業時，在起飛前，均對無人機進行2 次檢查，確保各連接正確，檢查電池電量，并在地面進行試拍，確保內存卡可以正常讀寫數據，確保相機未發生變焦，在一切檢查完成后，進行起飛采集影像數據。在采集的過程中，通過地面站時刻關注無人機在空中的飛行狀態，確保飛機是按照航線進行正常作業，在采集完成后，完成無人機的降落，然后進行更換電池和下載數據，并對數據進行快速檢查，確保數據成果的可用性。剔除地面試拍影像和POS（定位定姿系統）數據，本次共采集有效影像25 785 張，5 鏡頭POS 共用，因此采集POS 位置5 157 個。

2.4 新建工程

本次數據解算選用上海瞰景科技的Smart 3D軟件，4 架次數據合在一起進行解算。新建工程主要是設置工程名和工程路徑，并設置集群作業時的任務讀取路徑，在設置完成后，加載影像數據和POS數據，并手動輸入相機參數，主要是焦距和像元大小，在完成數據的輸入后，復制空三任務，并在復制的空三基礎上提交空三任務，進行空三數據的解算。

2.5 空三加密

空三加密是對所有影像進行特征點提取和匹配的一個過程，并結合輸入的POS 數據，對匹配出來的同名點進行平差調整，剔除誤匹配的點和殘差較大的點。本次數據解算完成后，通過人機交互方式對加密成果進行查看，解算過程中，丟掉13 張影像，但是位于測區邊緣，不會對后期成果帶來影響，因此可以忽略。空三成果未出現分層和彎曲現象，并且查看加密報告可以得到其加密點重投影中誤差為0.41 pix，精度滿足2/3 個像元大小，成果可用。

2.6 刺點平差

目前無人機上安裝的定位裝置，通常定位精度在數十米，只是一個相對坐標，并不能直接用于測繪精度，因此需要轉刺像控點。本次采集的像控點成果，其坐標是2 000 國家大地坐標系，主要的作用是通過局域網平差，將POS 坐標系下的成果，轉換到控制點對應的坐標系統下，以實現成果的絕對坐標。將整理好的控制點引入軟件中并進行轉刺，這樣就對照片進行位置的約束，然后利用區域網平差算法對空三成果進行平差調整，得到精度可以滿足地籍圖測繪精度要求的空三成果。在轉刺的過程中，對于點位位于照片邊緣的照片進行剔除，不進行點位轉刺，這樣可以有效降低影像畸變帶來的誤差影響。通過刺點平差，本次的控制點中誤差為0.003 m，精度完全可以滿足地籍精度要求。

2.7 三維重建

三維重建是基于空三成果的基礎上，通過多視影像密集匹配和不規則三角網的構建算法進行三維密集點云的生成和白膜的生成，然后結合紋理和坐標之間的關系，對白膜進行紋理的優化選取和映射，得到最終的帶有紋理信息的三角網，并按照后續需求輸出OSGB 格式的三維模型。首先需要選擇輸出框架，在這里選擇和控制點對應的框架即可。由于數據量較大，在輸出的過程中，對整個范圍內的模型進行劃分，結合集群電腦的配置，最小內存為32 G，按照100 m 的間距，采用水平規則格網的方式進行瓦片的劃分，預計需要內存15 G，小于電腦內存的一半，可以確保模型能夠正常輸出。輸出格式選擇OSGB，輸出坐標系選擇控制點一致的坐標系統，其余參數默認即可，最終得到100 m×100 m 的瓦片成果共245 個。

2.8 地籍圖測繪

本次地籍圖測繪選用EPS 裸眼測繪軟件，首先對OSGB 格式的模型進行索引創建，得到EPS 軟件能夠識別的DSM 文件，然后加載三維模型和正射影像，根據不同的地物選擇，不同的圖層命令進行房屋和宗地的采集，并對屋檐進行改正，在采集的同時完成房屋類型、層高等屬性的完善。對于采集完成的成果，可以套合正射影像進行檢查，找到采集錯誤地進行修改，使采集的成果可用。對于遮擋嚴重、模型變形嚴重區域，利用全站儀和GPS-RTK 進行外業補充采集，對于內業無法判斷的房屋類型和材質進行外業調繪，對內業成果進行修改和完善，最后對內外業采集的成果進行整合，得到最終的地籍圖成果。

3 精度統計分析

將外業采集的31 個特征點導入到EPS 軟件中，利用EPS 軟件中精度檢測工具，通過人機交互的方式，對采集的地籍圖成果精度進行檢測，結果見表1。

通過表1 可以看出，本次31 個檢測點中，平面較差最大為7.1 cm，最小為3.5 cm，按照同精度中誤差計算公式可以得到31 個點的平面點位位置中誤差為3.6 cm，成果精度可以滿足地籍規范二級精度要求，成果可用。

表1 地籍圖界址點精度檢測統計表

將采集的15 條檢測邊長轉為dxf 格式加載到CASS 制圖軟件中，量取每條檢測邊長對應的地籍圖的實際距離，然后求出二者之間的較差，具體的檢測結果見圖3。

圖3 檢測邊長精度統計圖

通過圖3 可知，15 條檢測邊，其較差基本上分布在5～9 cm，成果精度可以滿足地籍精度要求。

4 結束語

通過本次實驗可知，采用傾斜攝影方式生產的地籍圖，精度可以滿足地籍規范要求，且較傳統方式而言，工作量主要集中在內業的建模和采集環節，這樣就大大降低了出外業的風險，且效率得到了有效地提升，可以作為農村不動產測繪的一種新的作業方法進行推廣使用。