無人機傾斜攝影在農房不動產調查中的應用

余 城

（碩威工程科技股份有限公司，福建 福州 350000）

當前世界正處于“互聯網+經濟”時代，要想在這一時代搶占科技制高點，中國制造業必須提升平臺決策力、串聯各方終端、穿插虛實空間，打造出萬物互聯、萬物智慧的創新發展新生態。無人機傾斜攝影測量具有成本低、精度高、周期短的特性，將該技術應用在測繪中有利于促進測繪技術體系的結構化、三維化、實體化，能夠為各行業智慧化、創新型發展提供技術支撐。無人機傾斜攝影測量技術在農房不動產權籍測量中應用空間十分廣闊，它彌補了過去不動產權籍測量工具精度、成本、效率等方面的不足，大幅提高了農房不動產測繪工作效率。

1 無人機傾斜攝影測量技術的特性與優勢

1.1 適用場景廣泛

傳統的測量技術雖然也能采集到必要的地物數據，但面對崎嶇、陡峭的地域環境，此類工作方式的人力與風險成本驟增。無人機不僅體積小、質量輕、對起降點要求不高，還具有高敏捷性與強操作性，可以在復雜空間里閃轉騰挪，不懼溶洞、礦山等險峻地勢，這十分有利于地勢險要的農房不動產的信息采集工作。

1.2 影像信息豐富

無人機傾斜攝影一般會集成多臺傳感器，抓取前、后、左、右、下五個視角（見圖1），因此與衛星、遙感技術相比，無人機所采集的影像數據精度更高、重疊度更大。這一特點也有效解決了視線遮擋、邊緣變形等傳統航拍的技術缺陷。無人機傾斜攝影測量使用計算機視覺技術保證各視角之間的一一對應，按照精度級別建立起圖像與地標點的精確像對關系，并將這些點位連接成高匹配度、高連接度的區域網。

圖1 無人機傾斜攝影五視角示例

1.3 平差技術優越

無人機傾斜攝影測量借助POS系統獲取多視角初始參數，再利用金字塔匹配法對這些外方位元素值按由粗到細的影像等級進行基于光束的自由網平差。它還能夠配合GPS、慣性測量單元所采集的地物數據展開聯合平差。在平差過程中，無人機可以實時列舉各地標點觀測值與實際值的差異，以便及時調整誤差方程權重，減少控制點成像形變，這有利于提升后續工作中圖像空間姿態復原的效率。

1.4 三維數據精確

以往面向農房不動產測繪的三維建模工作在拓撲、展UV、貼圖方面均會耗費巨大精力。無人機傾斜攝影測量技術使用傾斜視角攝取多方位視圖，從中可以優選出最貼合模型的紋理貼圖。無人機通過嚴格的像位匹配技術建立起同名點之間的對應關系，將圖片信息與實際物理環境緊密聯系起來。并且，無人機采集的側視圖像極大補充了樹木、山巖、屋檐等自然地物或人工造物遮擋下的農房結構、紋理信息，不僅明晰了房屋邊界，還降低了貼圖紊亂、房屋主體結構不明的麻煩，有利于減少外業作業的時間與安全隱患。

2 無人機傾斜攝影測量技術在農房不動產中的應用

以“古田縣地籍調查項目”為主要案例，探析無人機傾斜攝影測量技術在古田縣農房不動產權籍調查中的應用情況。古田縣地貌多樣、河流交錯、丘陵縱橫，無人機的使用為本次測繪工作帶來很大方便，具體地勢格局見圖2。

圖2 古田縣地形圖

2.1 控制測量

在本次調查中，為保證調查精度，首級控制采用E級GPS控制網。每一村莊都設置2～4個E級控制點，在地處偏遠、圖斑密度低的村莊應酌情增加點位。控制點盡可能鋪設在平坦、開闊、質地堅硬、無構筑物投影的地面或房頂，以保證相關輔助設備能夠在其周圍安置妥當，并使視域內障礙物的高度角小于15°。為避免無線電干擾，本次測繪活動控制點選址同電視臺、發電站等至少間隔200 m。在不同質地澆筑標志物時參數略有不相同，比如房頂標與巖標規格為20 cm×30 cm×15 cm，而土質標石則是20 cm×40 cm×40 cm。像控點、檢查點采用RTK測量技術獲取。

2.2 航飛影像采集

古田縣地籍測繪活動采用迪奧普自主研發SV360-61多旋翼無人機，航飛拍攝時平均飛行速度為8 m/s，相對航高80 m，每次飛行35 min。航拍時段一般選在天氣晴朗的中午，因為這一階段光照充足且風力小于15 m/s。航線設計須保證彎曲度不大于3%，下視地面分辨率優于0.02 m。下視影像旁向重疊度不低于70%、航向重疊度則不低于80%，農房密集區還要適當增加影像重疊度。航線敷設與航向覆蓋均需考慮攝區邊界三維建模，超出攝區邊界線不少于三條航線、四條基線，這樣可以排除所有測量盲區，確保后續影像匹配、宗地面積計算、房屋現狀測量等工作不會出現誤讀、漏報等情況。無人機拍攝采用全畫幅或APS-C相機并搭載POS系統，以獲取分辨率高、保真度高、色調一致、層次鮮明的多視圖航空影像，從而滿足農房地籍確權所需要的室內核驗、判繪要求。航拍過程中或出現攝制疏漏、數據缺失等現象，對其查缺補錄時焦距、角度、主距均參照先前拍攝規格，針對補拍內容至少重疊7張相片。這樣，無人機所采集的農房不動產影像平整、無破面，窗框、雕花、煙囪、信標等農房附加物也清晰明確，能夠達到數據預處理要求。在無人機傾斜攝影測量技術的加持下宗地主要界址點影像放大至實際像素大小后仍不失真，這對每一宗土地的界址、權屬推定而言都具有重要意義，從中也可以反推出農房的基礎信息，為農房不動產登記建立統一性、整體性資料庫。

2.3 影像數據處理

無人機采集的影像數據入庫前需要經過預處理與平差計算，以排除不合格的影像及數據，滿足三維系統對完整、高質量數據成果的使用需求。首先，檢查航飛影像的色調、灰度、銳度、POS參數，確保影像數與外方位值相對應，并根據WGS84坐標系檢視航線間隔與航向重疊。其次，利用ContextCapture Center（原Smart3D）引擎對空三進行運算，以得到傾斜攝影實景三維建模。在提交空三后需要分區、分塊、分機對集群信息進行運算處理、同名點匹配、粗差點剔除等自由網平差計算以及基于像控點的約束網平差計算。最后，如果某一區塊影像多于5 000幅，可以將這一區塊細分為子區塊。同理，大區域三維場景也需要切分為小區域瓦片，瓦片尺寸視情況而定，如果農房密集、結構復雜可以進一步細分，但每一區塊瓦片的長寬均需為50 m的倍數。隨后，利用ContextCapture Center（原Smart3D）軟件將三維實景模型輸出為OSGB格式，為后續數字線劃圖生產提供基礎資源。

2.4 數字線劃圖生產

在影像數據處理的基礎上，將無人機航測所獲取的OSGB實景模型導入SV365智能三維測繪系統進行數據采集內業處理并繪制線劃圖。借助三維模型的交互性、準確性與情境性，內業測繪數據定位精準、所見即所得，大大減輕了外業核實的壓力。在農房密集區域，SV365不僅能直接推算出屋檐、墻體、陽臺、通廊等結構的空間參數，還能借助三維視野的全盤性還原層數、程高、房屋內部信息并直接導出為DWG格式。但這也不必然表明已有三維模型信息是精準無誤的，一些新增地物、遮蔽物以及內外業測量紕漏要素仍需外業核查對其進行數據修補。比如本項目試點階段，在依托于SV365智能三維測繪系統的線劃圖采集過程中，經外業檢查及實地打點檢查發現，采用全站儀與測距儀采集的界址點精度誤差存在明顯差異。造成這一現象的主要原因是：

（1）采集人員吸附的是房角點，而非房屋面，農村房屋存在局部變形的情況。

（2）內業采集人員在采集工作中習慣吸附屋頂的像元進行采集，而檢查人員采用測距儀量邊，采集點大概位于1.2 m附近。此類疏忽加大了誤差產生的概率。因此本項目在后期鋪開作業的時候改進了作業工藝，房屋角點選在兩個相鄰面交會處，同時將采集的面整體下移。通過工藝改進，本次地籍調查采用傾斜攝影測量技術獲取了滿足地籍精度的地形圖，為古田縣農房不動產調查的順利達標提供了技術資源支撐。

3 調查結果

借助無人機傾斜攝影測量技術，本次地籍調查工作旗開得勝，各項測量數據誤差均控制在指標之內，并完成62村共計15.77 km2的地籍測量工作，獲得成圖比例1∶500地籍精度的地形圖，調查成果順利通過專家組驗收。得益于航拍數據成果的直觀性與系統性，古田縣農房不動產登記發證業務辦理效率大大增強。此外，測繪成果不僅能夠應用于土地權屬調查方面，還能夠助力于礦產偵查、災害防治、土地衛片執法檢查等行政活動。

4 結語

以古田縣農房不動產調查為研究實例展現的無人機傾斜攝影測繪成果反映出該技術在人工智能、無人駕駛、城市智能化管理等領域的極高應用價值。“新測繪”的興起始于國內加工制造業創新發展轉型的倒逼，為順應ICT時代對各行各業提出全新要求，需要以新測繪技術助力智能科技的探索研發，為高新行業提供高精度地物、空間、地圖、自然資源信息。這能夠提升我國加工制造業的智造研發能力，促使其把握發展先機，搶占國際智能市場，并完成由“做大”向“做強”的增長模式轉變。