基于無人機傾斜攝影技術的三維地形輔助測量方法研究

曾聰

（梅州市測繪與地理信息中心，廣東 梅州 514071）

1 引言

建立具有真實紋理的地形三維模型有著巨大的市場價值和廣闊的發展前景。不少專家學者針對地形三維模型構建方法開展了研究[1]，將傳統航拍技術和數字地表采集技術相結合，研究了一種高新技術，即機載多角度傾斜攝影。該技術突破常規航拍技術僅從單一視角對地形進行成像的局限，可實現單幅和多幅斜視圖像的同步采集，有效解決正向影像無法精確反映地表真實狀況的問題[2]。同時，基于航空POS 數據和其他矢量數據，可實現對傾斜影像的三維測量，進而對真實三維地形建模。

目前，實際構建地形三維模型時仍存在諸多問題，例如獲取影像數據速度慢、成本高等。本文引入無人機傾斜攝影技術，對三維地形輔助測量方法開展設計研究，為地形三維模型的構建提供參考。

2 基于無人機傾斜攝影技術的影像獲取

基于無人機傾斜攝影技術，利用攜帶多角度航拍相機的多功能八旋翼無人機飛行平臺獲取測區影像數據，其中包含垂直影像和傾斜影像兩種。垂直攝影的飛行器攝影機主光軸與目標物頂部保持垂直，可獲取目標物的頂部視圖，清晰展示目標物的頂部形狀和特征。然而，這種方式無法獲取目標物的側面信息，存在一定的局限性。而傾斜攝影是在同一載體搭載多臺傳感器，可同時從多個角度采集影像，其飛行器攝影機主光軸偏離垂線，使得拍攝角度大于3°，從而能獲取目標物側面信息。傾斜影像具有傳統垂直影像與地面影像的雙重特性，能同時獲得地物的頂面和側面信息，呈現的效果更加真實、完整。

無人機航拍前應嚴格按照特定的作業任務要求來規劃航拍流程：（1）了解測區概況，全面掌握測區的地形地貌、植被分布、氣候特征等，以判斷可能遇到的飛行挑戰和安全風險。（2）確定測區范圍，精確劃定航拍的目標區域，確保無人機能全面覆蓋所需拍攝范圍。（3）選擇合適的照相機[3]，挑選出高分辨率、高精度、穩定性好的照相機。同時考慮照相機的重量、體積以及續航能力等因素，確保其與無人機飛行平臺兼容。（4）決定照相尺度與高度，根據測區分辨率要求和無人機飛行高度，計算出合適的照相尺度，確保拍攝到的影像既清晰又完整。（5）選擇合適的照相時間，避開陰雨、大風等惡劣天氣，選擇晴朗、風力較小的時段進行航拍，確保無人機飛行穩定，減少因天氣因素導致的影像質量下降。（6）確定無人機起飛與降落的確切地點，選擇平坦、開闊且遠離高大建筑物的場地作為起降點，確保無人機能夠安全起降。

為了保證無人機低空飛行的安全性，提高空域資源的利用率，航拍前必須根據有關規定，向空域管理部門提出申請，取得對該區域的飛行許可。如未獲許可，則須重新制訂飛行計劃，做好充分準備后再向空域管理部門申請。結合無人機飛行任務和低空數字航空攝影的相關規范，確定航攝參數，確保無人機能夠按照規定軌跡完成飛行任務。對于飛行高度，需要結合不同比例尺航攝成像要求設定，不同測圖比例尺的地面分辨率標準如表1 所示。

表1 不同測圖比例尺的地面分辨率標準

結合表1 數據與公式（1），確定無人機飛行高度：

公式（1）中，H 表示無人機的飛行高度，f 表示物鏡鏡頭焦距，GSD 表示航攝影像地面分辨率，a 表示像元尺寸。結合測區規模，確定無人機飛行的航向和航線長度，計算公式為：

公式中，Bx 表示實地拍攝長度，Dx 表示實地航線間寬，Lx 表示相幅長度，Ly 表示相幅寬度，px 表示航向重疊度，qy 表示旁向重疊度。選擇在晴朗無云天氣開展航攝，避免環境因素對測量精度的影響。

采用Wallis 濾波變換處理影像數據，公式如下：

公式(4)中，f(x，y)表示濾波轉換后影像灰度值 ，g（x，y）表示原始影像灰度值，c 表示方差擴展系數，mg表示原始影像灰度均值，sg表示灰度標準方差，sf表示方差目標值，mf表示影像灰度均值，b表示影像亮度系數。利用上述公式對影像進行處理，目的是增強影像反差，減少噪聲。無人機傾斜攝影獲取的影像數據如圖1 所示。

圖1 無人機傾斜攝影獲取的影像數據

3 布設外業像控點

外業像控點的布設直接影響最后結果的準確性，因此，要遵循布點原則，選擇科學合理的像控點布設方案[4]，具體如圖2 所示。

圖2 外業像控點布設方案

根據不同成圖比例尺對平面點和高程點的檢查標準，確定像控點航向和旁向的基線數間隔，合理布設像控點。運用GPS-RTK（1+N）測量方法獲取像控點的大地坐標。GPS-RTK 由一個參考站和幾個流動站構成，在測區設置一個參考站，實時接收GPS 衛星信號，并對其進行載波相位、偽距離等測量，通過數據鏈路向流動站實時傳送其準確坐標及衛星觀測資料。利用內置的實時處理軟件，對參考站差分數據進行處理，求解參考站之間的基線矢量、各點坐標，最終獲得較高的參考站坐標。

4 多視影像密集匹配

采用CMVS 方法進行三維地形多視影像密集匹配測量，通過多視影像空中三角測量，獲得測區影像的外方位元素，并與CMVS 相結合，對其進行聚簇分類，以減少數據量。假設在圖像I1和Im上存在兩個SFM 點，并且圖像I1和Im相鄰，兩個圖像集相鄰是指兩個圖像集有某些圖像相鄰。若P1和Pk分別對應圖像集Vj和Vk，則具有相似可見性。P1和Pk點的投影位置差小于ω1，ω1的取值為64。

首先，將局部鄰居中某一SFM 特征點的視覺信息設定為各區域位置的平均，反復進行，直至得到點集的輸出。其次，檢索時先剔除分辨率較差的圖片，再選取滿足覆蓋率要求的圖片[5]。然后，將圖像大小作為約束條件，對不滿足圖像大小的簇進行分割。對MVS 重構貢獻的邊緣值越小，則被去除的希望越大[6]。最后，增加圖像，由公式（5）作為每個未鍵入SFM 特征點Pj構建的一個圖像簇Ck：

再將公式（6）作為評判效率的標準，最后選擇最大的g值作為加入簇的行為。

不斷重復上述操作，直到最終結果能覆蓋范圍約束和圖像大小約束條件，輸出結果即為匹配測量結果。

5 對比實驗

為驗證基于無人機傾斜攝影技術的三維地形輔助測量方法在實際應用中的可行性，設計了對比實驗。

將本文測量方法作為實驗組，將基于Web 的測量方法作為對照A 組，將基于AutoCAD 的測量方法作為對照B 組，以某城市村寨社區為實驗區，采用三種方法進行輔助測量。實驗區東西方向長度為880m，南北方向長度為450m，地形復雜，交通便利，氣候四季分明，季節過渡明顯，雨量適中，平均降水量為720.4mm，自然災害頻繁發生。基于本文測量方法，實驗選用IFA2022i 無人機采集影像數據，無人機及其航攝技術參數分別如圖3 和表2 所示。

圖3 IFA2022i無人機

表2 航攝技術設置參數

利用三種方法完成測量后，對測量結果與實際數據進行對比，得到平面坐標中誤差、高程坐標中誤差、高度中誤差及長度中誤差，并計算各項指標對應的最大誤差，計算公式如下：

公式中，mx表示測量結果橫坐標誤差，x表示測點橫坐標測量結果，Ax表示測點橫坐標標準值，n表示測點數量，my表示測量結果縱坐標誤差，y表示測點縱坐標測量結果，Δy表示測點縱坐標標準值，m表示中誤差。計算出各個中誤差值后，對結果進行統計對比，具體如表3 所示。

表3 三種測量方法測量精度對比（單位：m m）

從表3 數據可以看出，實驗組測量方法各項指標的數值均小于其他兩組。由此可以得出，實驗組測量方法的精度更高。將該方法應用于實際，可以為三維地形模型構建、災害監測、礦產資源開發等提供更加有利的數據依據。

6 結束語

基于無人機傾斜攝影技術的應用優勢，本文設計了一種全新的三維地形輔助測量方法，并與現有測量方法進行實驗對比，驗證了該方法的可行性。無人機傾斜攝影獲取的影像是多角度的，尺度差別較大，加之存在遮擋和陰影等問題，會導致后續與模型匹配時出現扭曲變形現象，在一定程度上影響該方法的應用性能，后續將通過后期補修和改正等精細化處理技術，改善這一問題。