貼近攝影影像與傾斜影像融合精細化建模方法

買小爭 馮學勝 顏振能 劉一軍

(自然資源部第七地形測量隊, 海南 ?？?570203)

0 引言

近年來,隨著無人機技術和傾斜攝影測量技術的不斷發展,利用無人機傾斜攝影技術快速生產實景三維模型,成為獲取城市級三維地理信息的主要技術手段。但是受飛行高度、拍攝角度、遮擋等因素的影響導致模型幾何和紋理信息缺失,模型存在拉花、漏洞等問題,嚴重影響模型的完整度和精細度,后期需要投入大量的技術人員進行模型修飾工作。因此,建立精細化實景三維模型具有重要意義和廣闊的前景。

貼近攝影測量是由張祖勛院士團隊針對精細化測量要求提出的全新攝影測量技術[1-3],是精細化對地觀測需求與旋翼無人機發展結合的必然產物。貼近攝影測量是面向對象的攝影測量,它以物體的“面”為攝影對象,利用旋翼無人機貼近攝影獲取超高分辨率影像,進行精細化地地理信息提取,可高度還原地表和物體的精細結構,彌補了其他攝影測量無法達到的精細度要求。貼近攝影測量為城市建筑精細三維重建、古建筑修復、地質、滑坡監測等方面提供一種有效的補充手段。

文章基于傾斜攝影測量和貼近攝影測量兩種技術的優點,選用多旋翼無人機分別采集建筑的傾斜影像和貼近影像數據,將貼近攝影影像與傾斜影像數據進行融合建模,模型精細度明顯提升,能夠極大程度地改善目前單一傾斜攝影建模存在的系列問題[4-6],并從模型精度、紋理結構上對融合建模模型進行質量評價。

1 攝影測量基本原理

1.1 傾斜攝影測量原理

傾斜攝影技術是國際測繪遙感領域近年發展起來的一項高新技術,通過同一飛行平臺上搭載一臺或多臺傳感器,多次獲一次性從垂直、傾斜等不同角度采集影像,獲取地面物體更為完整的側面紋理信息,采集的垂直和傾斜影像經建模軟件可以完成大面積實景三維模型構建。

1.2 貼近攝影測量原理

貼近攝影測量是以物體“面”為對象,利用無人機或其他拍攝設備貼近物體表面攝影,獲取(亞厘米級)高分辨率影像,并進行攝影測量處理,從而恢復被攝對象的精確坐標和精細形狀結構。相對于傾斜攝影測量,貼近攝影重點在于在適當的角度下近距離拍攝建筑側面,獲取的建筑立面信息更完整,紋理細節更豐富,實現其他攝影測量無法達到的精度要求。貼近攝影原理如圖1所示。

圖1 貼近攝影測量

2 融合精細化建模技術思路

貼近攝影影像與傾斜影像融合精細化建模的技術思路是：由無人機獲取大場景傾斜影像并在建模軟件中構建粗模,貼近攝影采集目標物側面高分辨率影像并進行空三加密處理,生成密集點云數據,將貼近攝影影像空三加密成果與大場景空三成果進行融合,兩者匹配點云數據互相補充使模型精細度得到提升。由于貼近攝影影像生成的點云不包含地面信息,需要在粗建模型中提取特征點作為控制點提供精確坐標輔助貼近攝影影像進行空三加密,保證貼近攝影與傾斜影像模型坐標系的統一,實現兩者數據的融合[7-8]。

傾斜影像與貼近影像融合精細化建模的主要技術流程是：①常規傾斜攝影與粗模構建。無人機常規飛行采集低分辨率傾斜影像數據,經建模軟件空三加密、多視角影像密集匹配、3DTIN模型構建與優化、紋理關聯貼附后生成實景三維模型成果[9];②貼近影像采集。貼近攝影采集數據有根據設計三維航線飛行和手動遙控飛行兩種方式。前者是基于第三方航線規劃軟件,在粗模三維立體環境下進行貼近飛行曝光點設計航線。后者則完全依靠技術人員現場手動操控無人機飛行采集影像。前者相對于后者,能夠保證貼近攝影影像均勻的重疊度,自動化飛行程度高,避免漏拍,但設計時要特別注意近地障礙物對無人機飛行的影響和近地飛行安全;③貼近攝影空中三角測量。貼近攝影影像導入建模軟件進行密集匹配,從傾斜影像生成的粗模中選取明顯特征點作為貼近攝影空三加密控制點,從而統一兩者的坐標系；④空三成果融合。合并兩者的空三加密成果,實現加密點云的融合拼接；⑤融合精細化建模?；诤喜⒑蟮目杖用艹晒?使用建模軟件進行精細化模型構建。整體技術流程如圖2所示。

圖2 融合建模技術路線

3 融合建模試驗

3.1 數據獲取

本次試驗使用大疆M300多旋翼無人機搭載P1相機采集原始影像數據。常規傾斜影像獲取方案是：飛行高度120 m,航向重疊度80%,旁向重疊度70%,云臺角度為-45°;貼近攝影影像采集方案是：飛行高度2～64 m,距離建筑立面8 m左右,航向重疊度80%,旁向重疊度50%,鏡頭垂直于建筑立面,近地面鏡頭傾斜拍攝[10-11]。數據采集過程中,傾斜攝影、貼近攝影和像控點測量工作同時進行,采集到的原始影像具有相似的光照效果,使融合建模效果達到最佳。兩種方案的航攝設計和曝光點設計見表1和圖3。

表1 兩種方案的航攝設計

圖3 兩種方案的曝光點設計

3.2 空三加密

將無人機傾斜影像、貼近影像、控制點成果導入重建大師建模軟件中各自進行空三加密。無人機傾斜影像使用地面控制點進行平差,并生成粗模;貼近影像進行密集匹配,從傾斜影像生成的粗模中選取明顯特征點作為控制點輔助貼近攝影進行空三加密,以保證兩者數據具有統一的空間參考基準。提取特征點時選擇建筑立面盡量不少于3個面,位置選取盡量準確。特征點坐標提取見圖4。

圖4 特征點坐標提取

3.3 空三成果融合

傾斜影像和貼近影像融合精細化建模的關鍵步驟是兩者空三成果的融合,即空三加密點的融合拼接,空三加密點融合的質量直接影響到模型的精細程度。單一傾斜影像匹配點相對較稀疏,貼近影像匹配點較密集。在重建大師軟件中將兩者空三加密成果進行合并,點融合前后的具體情況見圖5和圖6。

圖5 傾斜影像匹配點

圖6 融合后密集點

3.4 精細模型重建

根據已經融合好的空三加密成果,利用重建大師軟件構建TIN結構,對三角網進行優化[12-15];在傾斜影像和貼近影像中選擇最佳的目標影像進行紋理映射與優化,構建精細三維模型時劃分小區域瓦片,通過多節點集群系統并行處理,完成三維模型重建。需要注意的是,融合后點云密度和影像像素大幅度增加,建模時對集群服務器的運算能力和顯卡都有很高要求,應適當減小分塊避免建模失敗情況發生。融合前后三維模型對比情況如圖7所示。

(a)融合前

4 融合建模質量評價

三維模型質量主要包含位置精度、幾何完整性、邏輯一致性等。本文從模型精度、紋理結構和精細度上對融合后模型進行質量評價。

4.1 模型位置精度

為檢驗融合建模模型的位置精度,采用RTK和全站儀實地測量11個檢查點作為檢核數據,在DasViewer瀏覽軟件中,以實地測量的三維坐標值與模型上采集的同名點坐標值進行對比。通過精度對比分析,融合后三維模型的平面位置中誤差m=0.030 1,高程中誤差mz=0.016 6,滿足CH/T9015—2012《三維地理信息模型數據產品規范》中Ⅰ級1∶500成圖比例尺三維模型產品規定的平面中誤差小于0.3 m、高程中誤差小于0.5 m的要求。模型精度統計結果見表2。

表2 模型精度統計 單位：m

4.2 模型紋理結構及精細度

通過融合后模型與傾斜影像建立的三維模型這兩套模型的紋理結構和精細度對比,可以直觀地看出：①融合建模模型地物幾何結構更完整，尤其是建筑檐下結構表現真實,極大程度地改善拉花、粘連、破洞現象;②融合后模型的紋理細節更細膩,清晰度有明顯提升;③融合后建筑模型后期修模工作大大減少。如圖8所示。

5 結束語

針對常規無人機傾斜攝影測量技術建模,采用貼近攝影影像和傾斜影像融合的建模方法,極大程度改善了常規傾斜影像存在的模型粘連、破洞、拉花等現象,融合后建筑模型尺寸、幾何結構更加完整,模型紋理更加細膩,精細度有明顯提升,大大減少后期修模工作,建模效率得到整體提高。貼近攝影測量技術作為攝影測量發展的一個新的研究方向,貼近攝影影像和傾斜影像融合的建模方法在一定程度上解決了局部三維模型優化問題,但在面對狹窄街道的老舊街區、高層建筑底部植被遮擋嚴重等復雜空間環境和大面積精細化建模任務時,還存在一些困難和實際問題。因此,后續將會對復雜空間貼近攝影航線規劃、多技術組合應用進行大面積精細化建模等問題進一步深入研究。