傾斜攝影測量實景三維模型在困難地區地形圖質量檢驗中的應用

黃 威

（廣東省國土資源測繪院，廣東廣州 510500）

0 引言

當今測繪地理信息技術與物聯網、大數據等信息技術深度融合，測繪地理信息產業進入了蓬勃發展階段［1］。在傳統的地形圖質量檢驗過程中，存在資源消耗過多以及低效率等問題。尤其針對測繪困難地區的大比例尺數字地形圖檢驗，傳統以外業為主、內業為輔的質檢方式具有極大的局限性［2］。眾多學者對困難地區的測繪與地形圖質檢優化進行了深入探討。滿亞洲等使用低空無人機傾斜攝影技術獲取高寒山地區的影像數據［3］，并構建實景三維模型，試驗驗證了該方法的有效性。李國鋒使用拓普康天狼星無人機規劃航線［4］，通過一系列技術獲取高質量的地形圖數據，并結合實際案例分析無人機地形圖測繪數據質量的關鍵影響因素。

綜上所述，將無人機應用于測繪的研究取得較好成果，但針對地形復雜地區的測量技術較少。因此，研究針對復雜地區引入無人機傾斜攝影測量方法優化原傾斜攝影測量（Oblique Photogrammetry，OP）方案，構建研究區域的實景三維模型，并且為大比例尺數字地形圖檢驗工作創建一種新型質檢方式。研究以期提升質檢工作的效率與質量，為地形復雜地區的質檢模式提供切實有效的新方法，為測繪地理信息行業的新型質檢體系建設與服務保障能力建設奠定堅實的基礎。

1 OP實景三維模型構建

1.1 OP模型與方案的設計

OP 是一個在飛行平臺上搭載多臺傳感器，并從垂直和傾斜等多角度采集地面影像數據，經過一系列處理后獲取地物準確、完整的位置信息與紋理數據。前期準備工作是進行傾斜攝影測量的基礎，主要內容包括對測量地區進行實地勘探，確定測量區域的地物地貌情況，以及結合實地情況和測量區域存在的基礎像控點設計傾斜測量方案。其中，像控點位置的選取與布設需要滿足以下要求：首先，需要保證其在影像中清晰且有區分性，便于后續空三加密過程像片刺點；其次，盡可能布設在旁向中心線附近，盡量避開樹木與密集建筑物等不易于測量的位置；最后，需要滿足地面影像分辨率、攝影區域地形地貌特點與成圖要求分辨率等因素，區域網布設區域的最佳形狀為矩形，可根據測量區域的實際情況增加像控點數量。目前像片控制點常用的布設方法有單航線布點法與區域網布點法，傾斜攝影測量獲取的影像后續需使用空三加密平差方法，故選用區域網布點法。區域網像控點布設方案如圖1 所示。

圖1 區域網像控點布設方案

圖1（a）為常規區域網的布設方案，滿足保證外圍點的控制范圍的基本需求；圖1（b）是航片旁向重疊度（Lateral Overlap，LO）較低時區域網的布設方案，通過在航線旁向加高程點來保證不規則測量區域的精度；圖1（c）是光束法區域網聯合平差（Regional Combined Adjustment by Beam Method，RCABM）的基礎區域布設策略，在矩形頂點處進行雙平高點布設，同時整體使用平高點與高程點間隔的布設方案。在航攝時，無人機傾斜攝影測量需設置航高、像片重疊度與航線參數，航高的設置需按照規范要求與實際情況進行設置。航高h的計算如式（1）所示：

式中：F為物鏡的鏡頭焦距；RP為航攝像片要求的分辨率；S為像元尺寸；g為重力加速度。

根據無人機傾斜攝影測量相應規范的要求，航向重疊度一般在60%~80%，旁向重疊度設為15%~60% ，且重疊度的判定以區域內高程最大處為準。針對困難地區的無人機航攝優化設計如下：高原測繪困難地區，選擇氣候溫和且干燥的時間進行工作，且機體應更換為高原適用型機翼，與平原作業相比，高原作業還需縮短單架次時間。研究區域內像控點使用超額布設，且航飛面積為1.1×104m2，像控點布設數量為123 個，在高差較大或坡度較緩的區域在坡頂與坡底等地形復雜區增加像控點的布設。此外，根據研究區域地形復雜、怪石分布現狀，航高設為80～120 m，航向重疊度與旁向重疊度分別為80% 和75% ，航線彎曲度低于5% 。針對貼近山區與高度差較大的區域，研究采用分區塊多架次航飛，航高根據區域情況進行設定，若出現航片分辨率不足、影像缺失等情況，需在原航線進行補拍。航攝影像作業完成后，需要進行影像特征提取與匹配。目前特征提取方法適用最廣泛的是尺度不變特征變換（Scale Invariant Feature Transformation，SIFT）算法，其能對不同視角下的物體或場景實現可靠匹配，且提取的特征對圖像的尺度和旋轉具有不變性及較高的魯棒性，此外，還具有較快的計算速度和可擴展性等優點。SIFT 特征提取算法與影像匹配流程如圖2 所示。

圖2 SIFT 特征提取算法與影像匹配流程

空中三角測量是用攝影測量解析法確定區域內所有影像的外方位元素，通過1 張像片組成的一束光線作為平差的基本單元，以中心投影的共線方程作為平差的基礎方程，通過各光線束在空間的旋轉與平移，使模型間的公共點的光線實現最佳交會。同時使整個區域最佳地納入已知的控制點坐標系統中，以相鄰像片公共交會點坐標相等、控制點的內業坐標與已知的外業坐標相等為條件，列出控制點與加密點的誤差方程式，進行全區域的統一平差計算，最終求解出每張像片的相關地面坐標。OP 數據處理較為主流的方法為RCABM，具體操作如下：將航攝相機的全球導航衛星系統（Global Navigation Satellite System，GNSS）、慣性傳感器（Inertial Measurement Unit，IMU）作為外方位元素的初始值，然后與地面像控點坐標進行聯合平差。但傾斜攝影影像點云數據量過大，因此，研究使用密集匹配的方法減少影像空中三角測量加密后點云數據的冗余。如今性能最為優秀的密集匹配算法是基于貼片模型的半全局匹配（PMVS）算法。在數字表面模型（Digital Surface Model，DSM）構建完成后，使用紋理映射將真實的地物紋理與色彩賦予DSM，最終完成實景可視立體三維模型的構建。

1.2 基于實景三維模型對數字地形圖的質檢

由于現今大比例尺數字地形圖的質檢工作不能滿足測繪地理信息行業需求，因此，研究針對測繪行業新需求，設計新型大比例尺數字地形圖的質檢模式。根據國家標準要求，大比例尺數字地形圖的質檢內容分為詳查與概查，詳查內容包括樣本單位成果的數學精度（Mathematical Precision，MP）、數據及結構的正確性（Correctness Of Data and Structure，CODS）、地理精度（Geographic Accuracy，GA）、整飾質量（Finishing Quality，FQ）與附件質量（Accessory Quality，AQ）；概查內容包括成圖范圍、區域的符合性、圖幅分幅與編號、測圖控制覆蓋面、密度的符合性和詳查以外圖幅的重要或特別關注的質量要求或指標。大比例尺數字地形圖具體的檢查項及其質量子元素（Mass Sub Element，MSE）權重如表1 所示。

表1 大比例尺數字地形圖檢查項及其質量子元素權重

成果質量錯漏類型有A、B、C 與D 四類，對應扣分值為42、12、4 與1 分。MP 檢驗的相關計算，如式（2）所示：式中：T1為相應質量子元素分值；T2為各質量子元素評分分值；b、c與d分別為質量子元素中相應的B、C 與D 類錯漏個數；t為調整系數；Δe為MSE 的中誤差限差（Error Tolerance，ET）與檢測中誤差的差值；ζe為MSE 的ET。

地理精度檢驗首先根據數字線劃圖進行內業邏輯性判別，然后按照國家規范中檢查項內容和錯漏分類，逐地物和實景三維模型進行對照判別。數據與結構的正確性檢驗包括：首先按照生產方提供經過審批的項目設計書的要求，檢查文件命名與大比例尺數字地形圖文件格式是否合理。然后數據產品分層與層名代碼執行CASS 默認的分層方法與層名代碼。最后檢查地物屬性代碼與標識以及圖幅邊界分割地物屬性接邊。FQ 內容包括圖名圖號、圖廓外整飾質量等內容；AQ 包括被檢成果作業單位提交的成果附件和相關材料。

2 傾斜攝影測量實景三維模型在困難地區地形圖質量檢驗中的應用分析

為驗證OP 實景三維模型在地勢與地貌的復雜地區進行地形圖質檢中的應用，研究選擇廣東省羅定市船步鎮所在的八排山區域作為研究區域。八排山屬于高原地區，海拔1081 m，季節性氣候特征顯著，地類為高山地，地形圖成果等高距3 m。研究區域內奇石滿布，怪樹叢生，云遮霧繞，測繪十分困難。

研究使用軟件ThingPano 生成測量區域的實景三維模型，結果如圖3 所示。此外研究選用大疆無人機進行航拍作業，其能極大減少相機拍攝與手工選擇連接點的流程。圖3（a）與圖3（b）分別為數字正射影像圖與實景三維模型的局部圖。

圖3 實景三維模型成果

為了檢驗數字地形圖質量中的MP，研究按照1∶500 比例尺地形圖精度生成實景三維模型，待檢成果為八排山1∶1000 大比例尺數字地形圖，其中，實景三維模型的制作范圍要大于八排山的待檢成果。針對研究區數字正射影像成果，傾斜攝影測量三維模型隨機采集20 個平面檢測點，傳統質檢方式采用航測外業調繪方法采集數據，共取同名的20個驗證點。新型質檢方式與傳統質檢方式的平面點誤差分布如圖4 所示，在點位較差為（0，0.1］，（0.1，0.2］、（0.2，0.3］、（0.3，0.4］與大于0.4 的5 種范圍中，新型質檢方式的檢測點數量分別為3、9、6、0、2；傳統質檢方式的檢測點數量分別為3、14、2、1、0。傳統質檢方式平面檢查點的誤差為0.35 m，人工調繪平面點誤差為0.27 m，中誤差限差為0.67 m。與傳統質檢方式平面檢查點相比，新型質檢方式平面檢查點的誤差較其低0.13 m，人工調繪平面點誤差較其低0.09 m，中誤差限差較其低0.09 m。研究結果表明：新型質檢方式擁有更高的MP，能充分滿足相關規范。

圖4 新型質檢方式與傳統質檢方式平面點誤差分布

高程精度檢測中新型質檢方式與傳統質檢方式各選取30 個高程檢測點，其中，傳統質檢方式仍采取航測外業調繪方法采集檢測點數據，可得不同質檢方式高程檢測點高差分布結果，如圖5 所示。可見，新型質檢方式檢測點高程中誤差在0.14 m，中誤差限差為0.17 m。傳統質檢方式檢測點高程中誤差為0.39 m，中誤差限差為0.73 m。對于地理精度的檢查，在傳統方法的外業實地核查過程中，無法從地形圖中對地勢險要區域進行踏勘，作業員4人分2 組，共耗時4 d。而新型質檢方式僅需1 個作業員，總耗時1 d。傳統質檢方式的結果與新型質檢方式相比，C 類問題少發現1 個，D 類問題少發現若干。

傳統質檢方式與新型質檢方式的質量評定結果如表2 所示，新型質檢方式的數學精度與數據及結構的正確性質量評分大于傳統質檢方式，二者質量等級均為優。

表2 傳統質檢方式與新型質檢方式質量評定結果單位：分

3 結語

在困難地區的大比例尺數字地形圖的質量精度檢驗中，傳統方法存在成本消耗過大、效率低、檢測范圍不全等問題。為解決上述問題，研究提出無人機OP 方法，并進一步改進常規OP 方案，使其更加符合地形困難地區的需求，最終建立八排山地區的實景三維模型，為大比例尺數字地形圖的質檢工作提供新方式。試驗結果顯示：在平面檢測與高程檢測中，新型質檢方式在絕大部分指標結果中的效果優于傳統質檢方式的效果。在質量評分中，新型質檢方式的評分為89.8 分，較傳統的質檢方式高1.5 分。綜上所述，研究提出基于傾斜攝影測量的實景三維模型與新型質檢方案具有更高的精度與適用性。但研究仍存在不足，該方法僅為靜態地獲取區域地理狀況，但地理空間信息是隨時間動態變化的，故需在未來研究中尋找動態化使用層面的質檢方法。