結合激光掃描與傾斜攝影的歷史街區改造測繪技術研究

李東晉

（重慶市勘測院，重慶 400000）

0.引言

歷史文化街區和歷史建筑是城鄉記憶的物質留存，具有不可再生的寶貴價值[1]。加強歷史街區建筑保護、更新改造及活化利用，對傳承和弘揚歷史建筑文化具有重要意義。隨著空間信息技術的發展，歷史街區保護已從傳統保護轉變為數字化保護[2]。在歷史街區環境與結構復雜等因素制約下，如何采用新興空間信息技術實現歷史街區高精度測繪已成為眾多測繪學者研究的熱點與重點。

國內外很多研究者利用新技術手段對歷史街區進行地形圖和立面測繪，文獻[3]、文獻[4]提出利用免棱鏡全站儀測量歷史建筑的坐標和邊長；文獻[5]提出利用三維激光掃描技術獲取街區高精度點云數據進行立面測量。以上研究與應用雖可實現歷史街區立面圖測繪，但都存在一些弊端：全站儀和三維激光掃描儀測量工作量大、效率低，缺乏頂部信息；無人機傾斜攝影方法在狹窄歷史街道難以實施，且缺乏底層立面信息；傳統架站式三維激光掃描工作量大、測站數多，在狹窄街區掃描效率較低。三維激光掃描與傾斜攝影相結合的方法能解決以上弊端，在對歷史街區地形圖和立面測繪時能減少工作量、提高精度，適用于狹窄歷史街道，進而提高測繪工作效率。

1.項目概況與技術路線

1.1 項目概況

項目案例位于重慶某地老街，為典型的老縣城騎樓，全長約1.2 km，街道平均寬度為5 m。沿街兩邊建有中西合璧式二層騎樓，樓上為住房，樓下經商，設有當鋪、書局、中西藥房以及教堂等，全縣最有名的商鋪、當鋪、銀行皆集中于此，有“民國一條街”之稱。

1.2 技術路線

為了對老縣城騎樓進行更新改造規劃設計，前期需獲取街區平面圖和建筑立面圖。測繪難點在于歷史建筑街區狹窄，商業廣告位位置雜亂隨意、形式各異，外立面中房屋老舊且立面風格不統一，沿街電線桿雜亂，電線桿排列密集，電線分布雜亂無章等。傳統測繪方法難以實施，本文提出基于先進三維激光掃描與傾斜攝影技術的綜合測繪方案，基本思路：采用低空無人機傾斜攝影方法，采集街區頂部與上部分側面信息，地面街區底層采用視覺跟蹤的三維激光掃描技術，將空中傾斜攝影與地面激光掃描數據相融合，從而獲取滿足街區測繪的完整三維空間數據。

2.技術方法

2.1 激光掃描及處理

三維激光掃描技術被稱為“實景復制技術”，具有高精度、高密度點云的優勢。采用三維激光掃描技術進行數據的采集、處理，對外業獲取的點云進行拼接是重要的工作環節，拼接效率及精度直接影響后續點云成果的應用。在狹窄街區進行激光掃描，掃描空間受限，每個測站掃描的范圍小。在傳統三維激光掃描儀作業方式中，外業每站需對中、整平，布設標靶或控制點，內業需要進行配準、拼接、優化等，現場情況越復雜，外業架站數越多，拼接所需時間越多，誤差累計越大。本文采用Trimble X7三維激光掃描儀對歷史街區進行三維激光掃描。

2.1.1三維激光掃描儀設備介紹

Trimble X7激光掃描儀具有超高速的點云和影像掃描效率，無需對中、整平，擺放穩定即可，單站掃描時間短，有影像時約2.5 min，無影像時約1.5 min，即掃即走，減少外業等待時間；測角精度為21"，測距精度2 mm，測程0.6～80 m，測距噪聲＜2 mm@30 m，提供高質量、高密集點云，實現高精細掃描，滿足高精度的測繪要求；具有3個同軸相機，每個相機像素達1 000萬，1 min拍攝15張高清影像；通過內置視覺追蹤相機和IMU實時計算兩個連續站點間的相對位置，提供精確點云拼接，現場作業無需布設標靶或公共點，現場掃描過程中實時完成相鄰測站點云拼接。

2.1.2外業三維激光掃描

圖1街區三維激光掃描彩色點云數據

利用三維激光掃描儀掃描街區沿街建筑立面數據之前，需要進行現場勘察，制定掃描工作方案。街道狹窄，從街道一頭往另一頭逐站掃描，掃描過程中實時拼接，拼接精度控制在2 mm以內。外業檢查數據完整性，如有缺失，現場補測。本試驗街區長度為1.2 km，共架設141個測站，數據量約26 GB，耗時約564 min。基于外業掃描點云坐標系相對坐標，沿街利用GDCORS測設10個地面控制點用于坐標配準，將掃描拼接好的點云數據導入Trimble RealWorks，采用全局優化配準算法實現整體點云的高精度配準和坐標統一。街區三維激光掃描點云數據效果如圖1所示。

由圖1可知：激光掃描點云密度高，掃描細節表現較佳，街區底部掃描完整，但建筑側面和頂部點云缺失較多。同時，在街區掃描過程中，存在車輛、行人等因素的干擾，出現較多的噪聲點，需要進行去噪處理。

2.2 傾斜攝影及建模

傾斜攝影通過在同一飛行平臺上搭載多鏡頭傳感器，按一定間距同時觸發曝光，同時拍攝垂直、前、后、左、右不同角度影像，呈現建筑豐富的影像信息。試驗區頂部和上半部分側面信息主要通過傾斜攝影方式獲取，采用大疆M 300搭載睿鉑五鏡頭，沿街區走向進行傾斜攝影，設置航向重疊度80%，旁向重疊度60%。借助傾斜影像處理軟件Context Capture Center，導入傾斜攝影數據和地面像控點進行空三處理，再進行分塊建模。建模完成后，輸出密集點云，與三維激光掃描點云數據進行融合。街區傾斜攝影三維建模的局部效果如圖2所示。

圖2傾斜攝影三維建模效果圖及對局部放大圖

由圖2可知：傾斜攝影三維建模可以清晰地獲取街區建筑頂部和上半部分信息，缺點在于底部模型出現拉花、漏洞等現象。

2.3 激光點云與影像點云融合

三維激光掃描和傾斜攝影在街區建筑信息獲取方面有互補效果：三維激光掃描獲取底部數據，而傾斜攝影主要獲取頂部和上半部分信息。為滿足街區測繪的數據完整性要求，將激光點云數據和傾斜攝影點云數據進行融合，以便得到街區建筑全方位、完整的點云數據。

在生成影像點云過程中利用地面像控點能生成高精度的絕對坐標，而激光點云是相對坐標，因此，必須將激光點云配準到影像點云，實現坐標統一。

坐標統一過程通常分兩步：先由公共點（3個以上）坐標解算轉換參數，再由轉換參數轉換非公共點。轉換參數通常分為旋轉、平移和尺度參數，其中不涉及尺度變換，旋轉參數的確定是坐標轉換的核心。

假設源坐標系（激光點云坐標系）為（OA,iA,jA,kA），目標坐標系（影像點云坐標系）為（OB,iB,jB,kB），具體如圖3所示。

圖3兩個不同坐標系轉換

采用羅德里格矩陣公式來計算轉換參數，不考慮尺度因子，建立基于羅德里格矩陣的六參數坐標轉換模型，轉換式如式（1）所示：

引入反對稱矩陣S，如式（2）所示：

式（2）中，a、b、c為獨立參數，旋轉矩陣與反對稱矩陣之間的關系如式（3）所示：

將式（2）代入式（3），羅德里格旋轉矩陣R如式（4）所

根據n組公共點，可生成n個方程，構成平差方程，如式（5）、式（6）所示：

式（5）、式（6）中，A為系數矩陣；l為常數項；x=[ΔaΔb ΔcΔTXΔTyΔTz]T為待解算的旋轉參數。

以影像點云為基準點云，將激光點云配準到影像點云，利用轉換參數進行激光點云和影像點云的融合，并刪除多余數據，進行點云簡化處理。利用該方法對其中一棟標志性建筑進行融合處理，融合殘差達0.0033 m，點云的重疊度約43.1%，融合前后的效果對比如圖4所示。

圖4激光點云與模型點云融合效果對比圖

由圖4可知：激光點云在沿街的正面和底部的點云較完整，而模型點云主要是頂部和側面的點云較完整，將兩種類型的點云數據進行融合，實現點云互補，建筑物的點云數據較完整，為后續建筑立面測繪和平面地形圖測繪提供數據保障。

2.4 街區測繪應用

根據數據處理后的傾斜三維模型、激光點云數據及與影像點云融合后的點云數據，開展歷史街區更新改造前期地形圖和沿街建筑立面圖測繪。

對于街區地形圖測繪，主要利用實景三維測圖軟件DPModeler，使傾斜攝影實景三維模型具有親臨式的場景，實現所見即所得測繪。采集過程中用裸眼3D，無需佩戴立體眼鏡，按照地形圖要素，按一定規則直接對地物特征輪廓、點狀地物進行矢量采集，并在真三維環境中完成屋檐改正、樓層判讀、部件等地物要素和地形要素采集。對于小部分遮擋及未能確認屬性等內容，可結合其他點云數據綜合判讀。測繪地形圖如圖5所示。

對于沿街建筑立面圖測繪，主要利用AutoCAD軟件采集建筑表面的外貌和外部結構信息、各部分垂直方向高度及外部裝飾造型等，如，房屋主體、陽臺、門、窗、柱子、廣告牌、裝飾欄桿、空調外機等。考慮到點云數據量大，利用Trimble RealWorks軟件對點云數據進行分割，然后導入AutoCAD中進行立面圖繪制。需繪制建筑物3個面，即正視圖、左視圖和右視圖。

圖5街區地形圖（局部）

3.分析與討論

3.1 效果分析

從上述三維激光點云、傾斜攝影建模及兩者融合效果分析可知，利用地面三維激光掃描單一數據源時，點云表達紋理清晰、反差適中、顏色飽和、色彩鮮明、色調一致，可清晰構建街區建筑頂部門面和正面信息，空曠區還可掃描建筑側面信息。掃描過程中街道狹窄，建筑本身遮擋嚴重，導致建筑上半部分三維點云缺失嚴重。利用傾斜攝影三維建模方法，模型基本成型，建筑頂部和側面基本可用于測繪，但在街區狹窄區域，尤其容易存在拍攝盲區，導致街區底層門面、凹部區域模型拉花或漏洞。以上兩種方法具有較強的互補性，鑒于此，提出將三維激光掃描點云與傾斜三維模型點云相融合，使街區模型更完整、更美觀，精度更高，以滿足街區建筑的平面和立面測繪。

3.2 精度分析

為驗證本文提出方法的精度可靠性，對測繪平面圖和立面圖進行外業檢驗。

平面圖精度檢驗主要用傳統測繪儀器（全站儀）測量模型中房屋角點坐標，并與本文方法測繪同一位置的坐標進行對比。本次檢驗抽取20個點坐標進行精度評估，平面坐標中誤差為±0.058 m，高程中誤差為±0.088 m，具體誤差分布如圖6所示，可知此精度可滿足1∶500地形圖要求。

圖6坐標差值分布圖

立面圖精度檢驗主要選取街區兩側的建筑，隨機抽取對象包括建筑尺寸、門、窗、陽臺等部位，用激光測距儀測量其長度，并與本文測繪的長度進行對比分析。精度檢測采用隨機抽樣方法，抽樣50個樣本，最大值為0.04 m，最小值為-0.032 m，邊長中誤差為±0.023 m，具體分布如圖7所示。

圖7%邊長誤差分布圖

由圖7可知：利用三維激光掃描與傾斜攝影相結合的技術，基于內部高精度數據，結合地面高精度控制點，將兩者進行融合，可實現高精度地形圖和立面圖測繪。

3.3 效率分析

從整個生產過程進行分析，以1人為例，對傳統全站儀測繪方法、全站儀與三維激光掃描結合方法及本文提出的三維激光掃描與傾斜攝影結合方法進行對比，分別統計外業數據采集、內業數據處理及成圖兩個方面的耗時，從而評估三種方法的作業效率，具體耗時如表1所示。

由表1可知：傳統全站儀測繪方法在街區狹窄區域測繪困難，甚至難以測繪。以往多采用全站儀與三維激光掃描結合的方法，隨著傾斜攝影技術的發展，本文提出三維激光掃描與傾斜攝影相結合的方法，其效率相對于傳統測繪方法可提升4倍以上。

表1不同測繪方法效率分析表 單位：天

4.結束語

結合實際工程案例，詳細闡述基于三維激光掃描技術并結合傾斜攝影對歷史街區進行高精度空間數據采集工作，將兩者優勢互補，進行激光點云與影像點云融合處理，從而實現街區地形圖和立面圖測繪，為歷史街區更新改造測繪提供新方法、新思路。本文得出以下結論：

（1）利用基于視覺跟蹤的三維激光掃描技術，不需要對中、整平，掃描效率高，點云質量好，適合街區的立面掃描；

（2）利用激光掃描與傾斜攝影相結合，優勢互補，空地一體化，多源異構數據融合，可快速獲取街區完整、全方位的空間數據，為街區更新改造提供數據支撐；

（3）把激光掃描和傾斜建模高精度、自動化等特性，本文方法具有高效性和準確性，地形圖和立面圖的精度高，滿足街區文化保護和更新改造要求；

（4）與傳統測繪方法相比，數據成果更直觀，內業可反復檢查與存檔，避免測量過程中細節遺漏、返回補測等情況。