基于無人機傾斜攝影的化工園三維精細建模

張 敏

（碩威工程科技股份有限公司，福建 福州 350400）

傳統的人工三維造型方法需要大量的人為交互，不僅費時費力、昂貴、低效，而且還存在紋理不均勻等問題。目前，利用衛星遙感、航拍等手段獲取的建筑物表面紋理信息也存在成本高、效率低、紋理信息缺乏和數據處理煩瑣等缺陷[1]。為解決紋理信息匹配精度低等問題，引進基于激光掃描的3D 建模技術，但利用該項技術生成的3D 紋理模型，由于其制作過程中所需的儀器成本高、攜帶不便，導致所獲得的數據冗余嚴重，無法滿足現場大規模3D 建模要求，因此限制了該項技術在市場內的推廣應用[2]。和上述3 種方式相比，該文研究項目提出的傾斜影像建模技術可實現多視角、同步獲取信息，并能彌補常規航拍獲取信息的不足。

和傳統的照相測量相比，采用工業級的無人駕駛飛機配合相機，能夠滿足三維模型構建過程中的精度要求[3]。此外，利用無人駕駛飛機進行數據收集也能極大提高工作效率，因此在目前階段，無人駕駛飛機是最適合進行大規模三維重構的工具。隨著3D 模型的不斷發展和應用，無人機傾斜攝影技術將逐漸成為3D GIS 的重要方法。下述將對此進行深化設計與研究。

1 像控點布置與測量

為了確保后續建模的精度符合預期要求，需要對像控點進行布設。該文選擇利用GoogleEarth 進行布點，并以kml 格式文件導出。結合影像圖上的各個表示點進行測量。選擇像控點時，盡可能選擇內業的原選點來進行測量，如果外業的原選點與實際情況不一致，則需要重新選擇點位[4]。選擇新點時，要盡可能地將新點的范圍控制在原選點的20 個以內，如果是特別困難的區域，還可以適當擴大選點的范圍。而且新的選點必須位于相鄰航空片的交疊范圍之內，這樣新的選點就可以獲得多個航片的公共信息。

將參考站與移動站各設一部，參考站與移動站同步接收同一時刻由同一GPS 衛星發出的信號，對比參考站所取得的觀測資料與已知的定位資料得出GPS 差分修正值，并將修正值經由數據通信鏈路傳送至移動站，從而得出經過差分后的流動站相對精確的定位[5]。它的載波相位測量模型如公式（1）所示。

式中：f代表相位測量結果；r代表測點之間的幾何距離；clight代表光速；dT代表接收機鐘差；dt代表衛星鐘差；I代表載波相位波長；N代表整周未知數；dtrop代表對流層折光效應系數；dion代表折射效應在電離層中的作用；dpreal代表相對論效應系數；e（f）代表觀測過程中噪聲影響系數。

利用上述公式，完成對各個像控點相關參數的計算。

2 設計航線與飛行作業

在確定像控點后，根據各個像控點位置設計航線。在該過程中不僅要結合地形、地貌特點進行設計，同時還需要為后續內業正射影像圖的制作提供其所需的重疊率[6]。后續三維模型構建需要使用1 ∶500 的比例尺測圖，其地面分辨率通常小于5cm。結合航空攝影規范，無人機飛行高度的計算如公式（2）所示。

式中：H代表無人機飛行相對高度；f代表攝像機鏡頭焦距；a代表相機像元尺寸大小；GSD代表影像的地面分辨率。

結合地面站軟件聯網完成對航線的規劃，航線必須滿足朝向一致原則。完成規劃后，將設計好的航線保存到云端，最后通過編譯傳輸到飛行控制系統中。

為了確保無人機在飛行的過程中更安全、高效，需要注意飛行前的各項細節。無人機飛行作業的基本步驟為“搭建設備——檢查與調試——參數設置——飛行操控——數據采集”。按照上述步驟進行無人機飛行作業，需要在測區完成對無人機的組裝，并將航攝儀、電池等搭載在無人機上，正確連接各個配件和接線，在起飛地點進行地面站聯機測試，對無人機各個旋翼的轉動是否正常進行判斷和調試。在確保檢查無誤后，設置航攝儀的曝光參數、航線參數等[7]。通過飛行控制系統對無人機進行操控，向無人機發送運行指令，并按照規定設計航線飛行。在無人機飛行的過程中由航攝儀進行地面影像的實時獲取，并將其自動存儲在設備內。

3 影像數據預處理

3.1 勻光勻色處理

對上述操作獲取到的影像資料進行預處理。預處理包括勻光勻色、幾何校正等。POS 數據重命名后，相應的航空膠片也要重命名，可以通過拖把改名器或Excel 軟件進行批量處理。用無人機進行傾斜攝影獲取數據時，因為光線條件和拍攝角度的不同，往往會造成航空照片中的對比度、亮度、對比度以及色調等方面的不同，而航空照片質量的好壞將直接影響三維模型的準確性，因此有必要對航空照片進行勻光和勻色處理[8]。目前，Wallis 算法是最常見的用于圖像勻光和勻色的算法。Wallis 濾波器的計算如公式（3）所示。

式中：f（x，y）代表經過濾波處理后得到的影像灰度值；g（x，y）代表原始影像的灰度值；mg代表原始影像局部灰度值的均值；sg代表原始影像局部灰度值的標注差；mf和sf代表經過處理后的局部圖像灰度均值和標準差；b代表影像亮度系數；c代表影像方差擴展系數，c的取值為0～1。

經過上述處理得到的影像，無論是色調、亮度還是對比度都更均勻。

3.2 幾何校正處理

在無人機傾斜攝影中，各種因素的共同作用使原影像在形狀、尺寸、幾何位置等與地面特性等方面存在明顯的差異，這種差異被稱為幾何失真，需要進行幾何修正。幾何校正示意圖如圖1所示。

圖1 中左側為校正前圖形，右側為校正后圖形。從圖1可以看出，幾何圖形的校正包括2 個過程，一個為空間坐標的轉換，另一個為灰度值的重新采集。在該過程中引入間接法多項式進行校正，如公式（4）所示。

圖1 幾何校正示意圖

式中：x和y代表圖像在變換前的坐標；X和Y代表圖像在變換后的坐標；aij和bij均代表多項式系數；n代表正整數。

4 紋理映射與三維模型建模

構建三維模型時，引入多視影像密集匹配，該過程的實質是確定傾斜影像同名點。采用一種以特征抽取為基礎的圖像匹配方法，在匹配的過程中要對圖像中的冗余信息進行過濾。以獲得的同名點云為基礎，通過對點云進行拼接，形成具有不同細部的不規則三角形網格模型。TIN 網格用于表達數字高程模型，能夠減少規則網格法帶來的數據冗余，充分利用全部樣本點的離散度，并通過最優組合的方式將離散點連接起來，形成彼此相互連續的三角面。多視角圖像的稠密配準及3D-TIN 網格點對后續的數字曲面模型及真射圖像的生成至關重要。經過空三角測量和圖像密度匹配，可以將所有傾斜圖像間的點云計算成TIN 網格，然后由三角形網格構造出模型，將紋理自動映射到相應的白色模型上，最終形成實景三維模型。

5 精度分析

5.1 研究區概況

選擇某地區作為此次研究中的試點區域，所選的化工園區成立在2004年，總體規劃面積為56km2，該地區具有地理環境優越、周邊交通條件便利等優勢。該園區的衛星影像如圖2所示。

圖2 園區的衛星影像與特征區域分割

圖2 中，左側為園區的衛星影像，右側為根據巖區的特征與不用區域地物特征劃分的特征區域。

5.2 數據檢查與整理

對研究區概況進行分析后，在區域①～區域⑤中的布置測點，使用無人機進行該區域的航拍。在無人機完成飛行任務后，要對飛機攝影圖像的品質和所獲得圖像的傾斜角度進行檢驗，包括圖像的重疊程度、圖像的傾斜角度、旋轉角度、航跡的曲率、圖像的覆蓋范圍、圖像的清晰度以及像素的偏移等。為保留大多數拍攝成果，可在拍攝后根據具體情況，根據上述內容進行拍攝圖像的處理，如處理后圖像滿足需求也可將其保留。以某航拍圖像為例，對其進行勻光勻色處理，處理前與處理后的圖像如圖3所示。

圖3 勻光勻色處理前、后的無人機拍攝圖像

如果完成圖像預處理后，對應的圖像內容不符合建模規范及工作任務的要求，應視具體情況重新制定相應的飛行計劃，在當地進行補飛或復飛。該文無人機在完成飛行后所采集的圖像與數據見表1。

表1 無人機在完成飛行后所采集的圖像與數據

5.3 建模成果精度分析

對建模成果進行精度分析，根據圖2 中所述內容，對模型中5 個區域的中誤差進行計算，如公式（5）所示。

式中：m代表三維模型測點中誤差；Δ代表觀測值與實測值的偏差；n代表有效觀測次數。

在上述內容的基礎上，對模型精度進行分析，其結果見表2。

6 結語

通過上述研究，該文得出如下方面的結論：1）根據表2 化工園區三維模型成果精度分析結果可以看出，區域①～區域⑤中，只有垂直方向最小誤差為0.000m，其他方向均存在一定的誤差。但綜合誤差統計結果可知，所有測點的誤差均＜0.1m，由此可見，該文設計的方法在應用中可以實現對三維模型精度的控制，進而可實現對化工園區的精細化建模。2）隨著“智慧城市”和“GIS 技術”的發展，人們不再僅通過二維圖像描述現實世界，三維數字實景可視化模型具有可直接、準確地反映建筑空間位置、地表紋理等特點，正逐步被廣泛應用于各個領域。目前，根據市場調研統計，各地化工園區內發生事故的數量呈增加趨勢，不僅造成了大量人員死亡，還給園區的經濟發展帶來了負面影響。2021年，南京某化工園區因火災而引發了一系列事故，造成事故的原因是化工園區內沒有形成統一的管理體系。可見應用三維建模技術進行化工園區的綜合監控與管理具有重要的現實意義。在深入該方面內容的研究中可發現，三維建模在智慧交通、城市規劃、文物考古以及災害應急等方面都有很大的應用價值。