基于Leica CityMapper混合數據的地形級地理場景構建

朱 磊,趙 菲,王宏昌

(1. 山東省國土測繪院,山東 濟南 250102; 2. 山東省國土空間生態修復中心,山東 濟南 250014)

地理場景是指一定時空范圍內的各種自然要素和人文要素相互聯系、相互作用所構成的具有特定結構和功能的地域綜合體。地形級地理場景主要反映地形特征及地表地物信息,側重于對地表高程、紋理等大范圍地理環境的三維描述,適用于現實世界的宏觀可視化表達。地理場景數據是對地理場景的空間位置、形態、紋理進行數字化表達的地理信息數據,是新型基礎測繪的一種基礎產品,是實景三維中國建設的重要組成部分[1]。

地理場景構建與快速更新技術已成為測繪界專家學者研究的熱點,并取得了豐碩的成果。文獻[2]以高速固定翼飛機搭載多鏡頭傾斜航攝儀獲取3 cm分辨率傾斜影像,經空三加密、稠密點云生成、白模構建、紋理映射等步驟實現了城市級地理場景快速構建技術;文獻[3]針對地理場景數據瓦片式建模的特點,綜合模型數據生產組織和時空索引更新處理兩個階段,提出了適用于同類數據增量更新和不同類數據聯動更新的技術策略和方法,研究了基于傾斜攝影模型的地理場景更新方法;文獻[4]為解決地理場景更新的及時性和高效性,提出了利用無人機獲取變化圖斑點云數據,經濾波提取地面點,并進行平滑處理,輸出數字模型,實現了地形級實景三維地理場景更新。

地形級地理場景構建一般采用DEM疊加DOM的方式,DEM與DOM生產一般需獲取兩次數據,且影像與點云時相較難一致。本文提出一種基于Leica CityMapper-2L混合航攝儀同步獲取的點云與影像數據,聯合生產DEM和DOM融合制作地形級地理場景的技術方法,以及對低旁向重疊度航空影像連接點匹配等關鍵技術進行分析,并通過試驗對該方法進行驗證。

1 關鍵技術

1.1 技術流程

基于混合數據的地形級地理場景構建主要技術流程為:①采用CityMapper-2L混合航攝儀同步獲取點密度優于1個/m2的點云數據和0.2 m分辨率的航空影像數據;②對點云數據進行航帶匹配、濾噪、自動分類和細分類處理,生成DEM和DSM數據;③對航空影像進行空三加密、基于密集匹配點云和同步LiDAR點云對航片進行數字微分糾正、鑲嵌處理制作DOM;④DEM和DSM疊加DOM數據,融合制作地形級地理場景數據,制作流程如圖1所示。

圖1 地形級地理場景制作流程

1.2 DEM制作

通過IMU/DGPS數據解算、點云預處理、自動分類、人工編輯分類等工序,提取符合要求的地面點云,然后構建TIN、重采樣制作DEM。

1.3 低重疊度影像連接點匹配

航空影像數據處理過程中,連接點匹配受影像質量、鏡頭畸變、地形、POS數據等多種因素的影響,其匹配效果直接影響空三精度[5-6]。

當相鄰航帶的影像重疊度低于20%時,影像之間的共同特征點數量減少,對連接點匹配造成一定困難。此時,連接點匹配可采取根據特征點方向分量和灰度進行匹配的方式完成,并通過最小二乘法(LSM)提高匹配精度。通過對圖像進行多層不同程度的模糊處理,在每個金字塔層上運行自動的整體測區平差程序,以達到對連接點的強有力的內部質量控制,即使在結構較差的地區及山區也能產生有效的連接點。當連接點提取沒有達到預期的精度和連接性時,再通過最小二乘法自動優化連接點,進一步優化結果。通過組合匹配方式,可使連接點的匹配達0.1像元的精度。

1.4 影像數字微分糾正

航空影像數字微分糾正可基于影像密集匹配生成的點云或同步獲取的LiDAR點云兩種方式進行[7-9]?；诿芗ヅ潼c云進行數字微分糾正,優點是可以利用現有的航空影像資源,但生成的點云精度可能受到影像質量、特征點匹配算法等因素的影響;基于LiDAR點云進行數字微分糾正,優點是LiDAR點云具有較高的精度和穩定性,可以提供更準確的糾正結果。

LiDAR點云濾波方式生成的 DEM 在平坦區域微分糾正效果較好,房子基本不會變形,山區植被覆蓋率高的地方正射糾正的單片則會產生大量的樹木拉伸現象,而采用影像密集匹配點云進行影像正射糾正效果較好,兩者之間形成互補。因此,采用基于LiDAR點云為主、密集匹配點云為輔的微分糾正方式,可取得理想的糾正效果[10-11]。

1.5 融合構建地形級地理場景

以DEM為基底,疊加DOM作為地面紋理,并進行場景編譯[12-13]。此種方式的優點是山體、地形等立體感表現較好,高程精度高,可進行精確的土方量算、淹沒分析等。缺點是房屋、橋梁等地物因DEM置平,表現不出三維立體形態,陡涯等地形高差大的地區紋理不足,有拉花現象。

2 試驗與分析

2.1 CityMapper-2混合航攝儀

CityMapper-2混合航攝儀是徠卡測量系統混合型傳感器(如圖2所示),集成了五視角傾斜相機和高性能激光雷達,單次飛行即可獲取高分辨率五視角影像和高密度點云成果,影像與激光點云多源數據提供的信息具有一致性、冗余性和互補性,可以進行目前航空攝影測量常見的4D產品和三維模型生產。

圖2 CityMapper混合航攝儀組成

2.2 試驗情況

地理場景產品分級建設,省級層面負責亞米級地形場景建設,主要由0.5～2 m格網尺寸的DEM和0.2～1 m分辨率的DOM數據融合形成。在《實景三維山東建設總體實施方案》(2023-2025年)中,山東省級建設0.2 m分辨率的DOM和2 m格網的DEM[14]。

以山東某區域地形級地理場景建設項目為例,試驗區位于膠東丘陵地區,采用CityMapper-2L混合航攝儀同步獲取點云和影像數據,相對航高為3777 m,飛行速度為300 km/h。激光視場角設置為40°,旁向重疊度為20%,相機下視角旁向視場角為41.2°,影像旁向重疊度為22%,單架次獲取優于1點/m2點云數據和GSD為0.2 m的航空影像數據約1800 km2。

首先對LiDAR點云進行航帶匹配、濾噪、濾波處理,制作1 m格網DEM;其次航空影像匹配采用根據特征點方向分量和灰度進行匹配且與最小二乘法組合的方式,這樣克服了航帶重疊度小的難題;然后經空三加密,基于LiDAR點云與密集匹配點云相結合的方式進行微分糾正,以及影像鑲嵌等步驟制作DOM;最后DEM疊加DOM并進行場景編譯制作省級地形級地理場景,如圖3所示。

圖3 地形級地理場景

2.3 精度分析

(1)平面精度。在試驗區域內均勻選擇60個檢測樣本區域,并與采用網絡RTK方法采集的平面坐標進行對比,計算模型平面位置誤差。采用高精度統計方法,得到模型平面位置誤差為0.498 m。

(2)高程精度。在試驗區均勻選擇6組精度驗證區,采用網絡RTK方法采集了312個高程檢核點,去除粗差后,共獲得305個高程差值,誤差值呈正態分布,中誤差為0.127 m。其中,21%的誤差值優于4 cm;36%的誤差值優于6 cm;74%的誤差值優于8 cm;95%的誤差值優于10 cm。

3 結 語

本文對地形級地理場景建設技術現狀進行了分析,提出了基于同源混合遙感數據制作地形級地理場景的方法和技術路線,并對該技術中存在的技術難題給出了解決方案。結合省級基礎測繪項目,通過山東某地區對該技術方法進行了驗證。

采用該技術進行地形級實景三維更新,具有高程精度高、紋理與模型時相一致、節省更新成本等特點。該技術革新了地形級地理場景構建模式,在地形級地理場景更新,尤其是帶狀區域(新建高速鐵路、公路、運河等)更新具有明顯優勢,且具有極高的推廣應用價值。