亞米級衛片在城市級三維建模方面的應用

文|曹景慶

南方遙感(哈爾濱)科技有限公司

衛星影像在地形級三維建模開展的相關經驗，開展城市級三維建模技術與應用研究，展現了其在機場凈空區障礙物監測、數字孿生等領域的應用前景。

二、基于亞米級衛片構建城市級白模技術路線

1.作業資料

本文使用高分七號作為白模生產的原始作業資料。高分七號衛星是我國自主研發的高分辨率對地觀測應用衛星，于2019 年11 月3 日成功發射，并于2020 年8 月20 日正式投入使用[4]。高分七號衛星搭載了雙線陣立體相機，分辨率達到0.6m，能夠獲取高空間分辨率光學立體觀測數據，大幅提升了中國衛星對地觀測與立體測繪的水平。

2.技術流程

利用經過輻射校正和幾何校正的L1 級立體測繪衛星影像數據，處理獲取2m 格網DSM 數據與DEM 數據、0.65m 分辨率DOM 數據，基于DOM 數據自動提取出建筑輪廓并進行人工編輯修正，獲取建筑物平面位置信息，基于DSM 與DEM 獲取建筑物的高度信息，從而構建出滿足LOD1.3 級別精度指標的單體三維模型，總體生產流程如圖1 所示。

圖1 城市級三維模型數據總體生產技術流程

3.主要環節

主要環節包括以下三個方面：

（1）數據預處理

1）作業資料檢查。檢查數據范圍是否滿足需要，檢查影像紋理細節清晰程度、光譜豐富程度以及對是否有云或雪覆蓋及覆蓋度等方面進行全面檢查，影像紋理清楚，地物清晰可讀。

2）空中三角測量解算。根據影像成像幾何模型類型、影像類型和自身幾何質量等，選取適宜的區域網平差數學模型和平差策略進行區域網平差計算。通過同名點匹配及區域網平差完成空中三角測量解算。

（2）建筑物空間信息提取

1）傳統測繪產品制作。利用立體像對進行DEM、DSM、DOM 生產。采用密級點匹配的方式生產2m 分辨率的初始DSM，在此基礎上進行DSM精編及DEM 編輯。生產0.65m 分辨率的DOM。

2）建筑物輪廓信息提取。建筑物要素智能提取包括DOM 數據及提取軟件準備、提取矢量屬性字段設置、提取參數設置及調優、軟件運行等步驟，具體流程包括建筑物樣本采樣、模型訓練、建筑物輪廓提取、建筑物矢量修正等步驟。

3）建筑物空間信息提取。利用軟件將人工編輯后的精細化的DEM 成果、DSM 成果進行差值運算，獲取項目區地物高度模型。

基于編輯修正后的建筑物矢量數據在隨機位置進行點位采樣。使用創建隨機點地理處理工具生成一組隨機采樣點，這些點受建筑物輪廓線約束并引用其唯一對象標識符。確定每個建筑物輪廓線創建的點數。采樣點越多，平均高度越精確，處理時間越長。設置采樣點間允許的最小距離，該距離不小于采樣柵格格網大小。結果為包含點組的新要素類，每組對應一個建筑物。人工對點位置進行檢查，確保點位完全落在建筑物矢量內部。各建筑物可能不具有在地理處理工具中指定的采樣點總數。該工具在無法放置新點時將停止創建點，以便不違反允許的最小距離。

將隨機采樣的點矢量分別與DEM 成果、DSM 成果、地物高度模型進行空間計算，獲取點矢量的地面高程信息、建筑物高程信息及建筑物高度信息，使用添加表面信息地理處理工具將高程信息作為屬性添加到各個點。使用均值統計法為各建筑物生成單一值。通過唯一對象標識符將采樣點統計出的地面高程信息、建筑物高程信息及建筑物高度信息分別賦予建筑物矢量的GLH 字段、AMSL 字段、AGL 字段。

三、應用試驗

項目區域為烏魯木齊主城區，面積約30km2，作業資料使用2022 年7—9 月的高分七號衛星影像。基于平差處理后的高分七號立體觀測影像，對前視、后視全色影像進行立體模型構建、匹配 DSM，獲取地表高程信息[5]。作業區域如圖2 所示。

圖2 試驗區域范圍

試驗區使用兩景2022 年9 月3 日獲取的兩景高分七號衛星影像數據，包括前后視、多光譜影像，影像分布如圖3 所示。

圖3 試驗區域影像分布

原始數據下載完成后對其表征質量、初始定位精度進行檢查，確認沒有問題后進行空三解算。本項目使用PixGrid 軟件的空三模塊進行連接點自動匹配及區域網平差。

利用GPX 軟件進行DSM 匹配，使用PhotoMap軟件進行DSM、DEM 編輯。

利用ARP 軟件進行DOM 數據生產，以同期生產的DEM 數據為基礎、衛星影像與區域網平差后的RPC 參數，對全色下視影像與多光譜影像進行正射糾正，對糾正后的全色數字正射影像和多光譜數字正射影像進行影像融合、影像鑲嵌、勻光勻色、影像分幅等處理。

原始影像生產的DOM、DEM、DSM 及提取的建筑物輪廓數據圖4、圖5 所示。

圖4 試驗區域DOM/DSM/DEM/DLG 成果示意圖

圖5 白模數據效果圖

在立體模式下通過人工打點的方式對建筑物白模數據平面與高程進行精度檢測，共打點25 個，點位均勻分布，提取檢測點的空間坐標信息與模型特征點空間坐標信息，計算模型高程中誤差。

通過對該技術流程生產的LOD1.3 級白模數據進行精度檢測，得到三維白模的高程精度0.8m，達到LOD1.3 精度指標要求。

四、成果應用

1.機場凈空區障礙物監測

傳統的機場凈空區超高建筑監測手段是靠人力實地巡查，由于機場凈空區范圍較大，調查工作量繁重，通過人力巡查效率較低，而且人為判斷錯誤容易造成障礙物少判、漏判，影響調查進度與飛機飛行安全。基于衛星遙感技術開展超高地物提取，可快速實現障礙物的快速發現。利用衛片三維建模技術構建的機場周邊建筑三維模型如圖6 所示。

圖6 機場周邊建筑三維模型

在獲取機場周邊建筑空間位置信息基礎上，對地物數據進行超高分析，獲取超高建筑物數據，如圖7 所示。

圖7 機場周邊超高建筑物點位分布情況

2.數字孿生

基于衛片建模快速生成三維模型的特點可為區域級數字孿生、智慧園區等平臺提供基礎數據，如圖8 所示，利用紋理映射技術將白模模型貼圖，引入到三維GIS 平臺中。

圖8 GIS 平臺基礎模型數據

五、結語

本文通過對衛星遙感數據和深度學習結合應用，提出了一種基于衛片的建筑物白模生產技術，其制作方法簡便、成本低廉、制作效率高，可以滿足建筑物白模在建筑設計、工程施工、景觀規劃等領域的需要。實驗結果表明，該技術制作的白模準確度高，精度可達到米級，可以滿足一般建筑物白模的需求。同時，該技術可以大幅降低制作白模的成本和制作周期，提高建筑物白模的生產效率和制作質量。基于衛片的建筑物白模生產技術具有廣闊的應用前景，可以滿足建筑設計、工程施工、景觀規劃等領域對白模的需求。在不斷深化技術研究的同時，還需要解決存在的問題，進一步完善該技術，推動其在實踐中的廣泛應用。