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      應(yīng)用傾斜攝影測量的不動產(chǎn)測繪技術(shù)研究

      2021-09-05 13:46:01王喬
      科技資訊 2021年13期
      關(guān)鍵詞:傾斜攝影不動產(chǎn)測繪

      王喬

      摘? 要:該文結(jié)合北京市大興區(qū)某村的測量實(shí)踐,將無人機(jī)傾斜攝影測量三維建模技術(shù)應(yīng)用于不動產(chǎn)測繪,探討基于傾斜攝影測量三維建模的不動產(chǎn)測繪的可行性,并進(jìn)行精度驗(yàn)證。研究對比基于傾斜攝影三維建模的不動產(chǎn)測繪相較于傳統(tǒng)不動產(chǎn)測繪的優(yōu)勢,與全站儀相比,其盲點(diǎn)非常小,減少了復(fù)雜地形上支點(diǎn)引起的誤差,突出了精度方面的優(yōu)勢。對不動產(chǎn)測繪的具體生產(chǎn)作業(yè)具有一定的借鑒和參考價值。

      關(guān)鍵詞:不動產(chǎn)? 測繪? 傾斜攝影? 精度

      中圖分類號:P231? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1672-3791(2021)05(a)-0080-03

      Abstract: Based on the survey practice of a village in Daxing District, Beijing City, this paper applies UAV tilt photogrammetry 3D modeling technology to real estate surveying and mapping, discusses the feasibility of real estate surveying and mapping based on tilt photogrammetry 3D modeling, and verifies the accuracy. Compared with traditional real estate surveying and mapping, the advantages of real estate surveying and mapping based on oblique photography 3D modeling are compared, which has certain reference value for the specific production of real estate surveying and mapping.

      Key Words: Real estate; Surveying and mapping; Tilt photography; Precision

      房產(chǎn)和地籍測繪的主要對象是面積、權(quán)屬、結(jié)構(gòu)屬性以及城市和農(nóng)村房屋的用途。隨著中國社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展,房地產(chǎn)的價值不斷提高,使得中國越來越重視房地產(chǎn)研究[1]。但是,勞動密集、費(fèi)時、成本高的傳統(tǒng)房地產(chǎn)測繪問題尚未得到很好的解決,且基于無人機(jī)傾斜攝影測量模型的重建技術(shù),是近年來發(fā)展起來的一項(xiàng)新技術(shù)。由于其低成本的數(shù)據(jù)采集和高效率,且能近實(shí)時重建3D模型等,該技術(shù)在房地產(chǎn)測量和制圖的實(shí)際生產(chǎn)中具有許多優(yōu)勢。

      該文主要介紹了基于傾斜攝影三維建模的房地產(chǎn)調(diào)查和制圖方法,將該方法應(yīng)用于實(shí)際工作當(dāng)中,并對其結(jié)果進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的房地產(chǎn)測量和制圖相比,該方法具有全面的優(yōu)勢。

      1? 基于傾斜攝影三維建模的不動產(chǎn)測繪方法

      該文采用如下方法:圖像控制點(diǎn)的設(shè)計(jì)和測量、航空圖像的采集、空三解算、三維模型和正射影像的生成、裸眼3D采集等,具體過程見圖1。

      1.1 無人機(jī)傾斜攝影數(shù)據(jù)采集

      無人機(jī)傾斜航測是通過在無人機(jī)上安裝5鏡頭傾斜攝像頭系統(tǒng)進(jìn)行的,其中一個鏡頭捕獲地面目標(biāo)的正射影像,而其他4個鏡頭則是收集地面目標(biāo)的前、后、左、右影像。可以在拍攝時獲得POS數(shù)據(jù),包括圖像的方向、位置、高度和姿態(tài)信息[2]。超低空飛行的無人機(jī)高度設(shè)置為大約60~80 m,可以獲取更高地面分辨率圖像,以確保3D模型重建的準(zhǔn)確性。如果調(diào)查區(qū)域的高度差較大,則必須在不同區(qū)域中采集圖像并進(jìn)行建模。采用高密度相位控制,即圖像控制點(diǎn)每100~200 m放置一次,每平方公里有40個以上圖像控制點(diǎn)需要預(yù)先布設(shè),以針對遠(yuǎn)距離減少模型的幾何變形。

      1.2 傾斜攝影三維模型重建

      傾斜攝影三維模型重建是通過對傾斜攝影獲取的影像進(jìn)行多視影像聯(lián)合平差、多視影像密集匹配即基于物方的多視立體匹配、構(gòu)建TIN格網(wǎng)、紋理映射等,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)三維模型的重建[3]。其中,多視影像聯(lián)合平差是基于影像間的幾何變形和遮擋問題,結(jié)合POS數(shù)據(jù),在每級影像上進(jìn)行同名點(diǎn)匹配和自由網(wǎng)光束法平差;多視影像密集匹配,即檢索多視影像上的特征點(diǎn)、特征線進(jìn)而確定二維矢量數(shù)據(jù)集,再將不同視角二維數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為三維矢量數(shù)據(jù),然后進(jìn)行濾波處理,將不同匹配單元進(jìn)行融合,進(jìn)而形成統(tǒng)一的數(shù)字表面模型(DSM)。

      傾斜攝影3D模型的重建是通過將傾斜攝影獲得的多視點(diǎn)圖像進(jìn)行聯(lián)合平差,采用多視圖像立體匹配、TIN網(wǎng)格構(gòu)造、紋理貼圖等重建3D模型。其中,多視圖像聯(lián)合平差是基于圖像之間的幾何變形和遮擋,并結(jié)合POS數(shù)據(jù),在每級影像上進(jìn)行相同的名稱點(diǎn)匹配以及自由網(wǎng)光束法平差;多視圖像的密集匹配,即多視圖檢索圖像中的特征點(diǎn)和特征線確定二維矢量數(shù)據(jù)集,然后將不同角度的二維數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為三維矢量數(shù)據(jù),然后對他們執(zhí)行濾波處理以合并不同的匹配單元,以形成統(tǒng)一的數(shù)字表面模型(DSM)。

      1.3 三維裸眼采集

      用裸眼進(jìn)行三維采集主要是基于建筑物側(cè)面分散點(diǎn)的正交性原理,以采集三維房屋,這主要是基于常規(guī)房屋的相鄰面為特征的。這些相鄰面彼此垂直、相同的高度和相對的面彼此平行。三維EPS采集系統(tǒng)二三維操作界面聯(lián)動的優(yōu)勢,可確保房屋的邊緣、角落和模型完美契合[4]。

      2? 試驗(yàn)及精度分析

      試驗(yàn)區(qū)位于北京市大興區(qū)某村,面積約0.5 km2,主要是住宅樓,大部分為3~4層。在此測試中,使用配備5鏡頭傾斜相機(jī)的六旋翼無人機(jī)收集圖像數(shù)據(jù)(見圖2)。無人機(jī)相對高度65 m,飛行速度8.2 m/s,航向重疊率為80%,水平重疊率為75%,圖像尺寸像素為4864×3648,圖像背景分辨率為1.2 cm[5]。

      2.1 試驗(yàn)結(jié)果

      根據(jù)上述基于傾斜攝影三維建模的房地產(chǎn)制圖和測量方法,首先,為了檢查圖像質(zhì)量問題,對傾斜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。調(diào)整圖像的色差,以減少斜射曝光時圖像中每種光的對比度,減少強(qiáng)度不一致所帶來的模型精度引起的誤差影響;檢查POS數(shù)據(jù)并刪除姿態(tài)不好的影像。然后,將預(yù)處理的傾斜圖像導(dǎo)入到Smart3D中,以進(jìn)行空三處理以及數(shù)字表面模型(DSM)和數(shù)字正射影像(DOM)生成。將Smart3D生成的數(shù)字表面模型和數(shù)字正射影像導(dǎo)入EPS三維采集系統(tǒng)中,以收集地形特征和地貌,獲得平面圖和三維地圖,具體情況見圖3。

      2.2 精度分析

      房地產(chǎn)測繪、地籍測繪等房地產(chǎn)測繪的精度要求是基于邊界點(diǎn)位置誤差、相鄰邊界點(diǎn)距離誤差、面積測量精度[6]。對每個指標(biāo)進(jìn)行如下對比分析。

      2.2.1 邊界點(diǎn)精度分析對比

      為了驗(yàn)證采集到的樓盤平面圖的點(diǎn)精度,采集了拐角、墻壁、道路拐角等一些特征點(diǎn)。通過將這些特征點(diǎn)的點(diǎn)坐標(biāo)作為房地產(chǎn)平面圖的驗(yàn)證點(diǎn),計(jì)算驗(yàn)證點(diǎn)的誤差,可以判斷驗(yàn)證點(diǎn)的誤差是否符合相關(guān)規(guī)定要求。采用常規(guī)測量方法共采集到620個檢測點(diǎn),計(jì)算得到的檢測點(diǎn)誤差為0.03 m。其中,455個點(diǎn)的點(diǎn)誤差為區(qū)間[0, m],146個點(diǎn)的點(diǎn)誤差為區(qū)間(m, 2m],超過2 m的點(diǎn)數(shù)為19,總錯誤率點(diǎn)位誤差是否滿足標(biāo)準(zhǔn)要求(平均誤為5 cm)。

      2.2.2 橫向長度精度分析

      為確認(rèn)橫向長度精度,選取46條邊進(jìn)行面內(nèi)分析,并在該區(qū)域內(nèi)測量這46條邊對應(yīng)的長度作為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。校驗(yàn)邊長度誤差計(jì)算為0.037 m,39邊長度誤差絕對值為誤差區(qū)間[0,m],6邊長度絕對值為誤差絕對值,誤差區(qū)間(m,2m)為一側(cè)橫向長度誤差大于2 m,總誤差率為2.2%。從以上討論可以得出,精密無人機(jī)斜圖三維建模的建筑物邊長(即相鄰邊界點(diǎn)之間的距離)的測量結(jié)果滿足規(guī)范要求(平均誤差5 cm)。

      2.2.3 面積精度分析

      選擇并測量計(jì)劃中15棟房屋的面積作為檢查面積精度的依據(jù),并據(jù)此對測量區(qū)域內(nèi)的15棟房屋的面積進(jìn)行測量。這15棟房屋中6棟的面積誤差絕對值在[0,m]范圍內(nèi),9棟房屋的面積誤差絕對值為(m,2m)。因此,基于3D建模房地產(chǎn)地形和無人機(jī)傾斜攝影的測區(qū)測量精度符合規(guī)范。

      總之,通過對界址點(diǎn)位置誤差和相鄰界址點(diǎn)間距誤差以及面積測量精度的比較分析,可以得出結(jié)論:房地產(chǎn)測量和制圖精度,如采用傾斜攝影的3D建模方法,可以滿足規(guī)范要求,將傾斜攝影的3D建模技術(shù)應(yīng)用于房地產(chǎn)測量和制圖是有效的。

      3? 相較傳統(tǒng)不動產(chǎn)測繪具有的優(yōu)勢

      該文將無人機(jī)傾斜攝影測量的3D建模技術(shù)應(yīng)用于房地產(chǎn)測量和制圖。根據(jù)實(shí)踐,與傳統(tǒng)的測繪操作相比,具有以下優(yōu)點(diǎn)。

      (1)與傳統(tǒng)的房地產(chǎn)測繪相比,不需要進(jìn)入院子進(jìn)行測繪作業(yè),只需要在開闊地進(jìn)行測量,即可得到真實(shí)的三維模型,并且可以使用五點(diǎn)方法在模型中。

      (2)與傳統(tǒng)的測繪操作相比較,可以直接在3D模型中收集門廊、屋檐廊道、天棚廊道和其他附屬房屋設(shè)施,而無需選擇在地面上的投影點(diǎn),減少了人為因素造成的誤差;三維映射可以從多個視角收集數(shù)據(jù)。與全站儀相比,盲點(diǎn)非常小,減少了復(fù)雜地形上支點(diǎn)引起的誤差,突出了精度方面的優(yōu)勢。

      (3)與傳統(tǒng)的測繪操作相比,節(jié)省了來自外部行業(yè),層數(shù)、屬性等方面的屋檐校正測繪。方便快捷、高效、快速地完成測繪任務(wù),大大降低了測量單元的運(yùn)行成本。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 李哲.基于無人機(jī)傾斜攝影測量技術(shù)的廢棄礦山測量[D].華北理工大學(xué),2020.

      [2] 王英.傾斜攝影測量技術(shù)在房地一體確權(quán)中的應(yīng)用[J].地礦測繪,2020,36(4):41-43.

      [3] 牛利偉.基于無人機(jī)傾斜攝影測量的行道樹特征提取與分類研究[D].北京林業(yè)大學(xué),2020.

      [4] 劉旭.無人機(jī)傾斜攝影測量在農(nóng)村不動產(chǎn)權(quán)籍調(diào)查中的應(yīng)用[J].測繪與空間地理信息,2021,44(1):200-203.

      [5] 邢曉平.無人機(jī)傾斜攝影測量在大比例尺地形圖測圖中的精度分析及應(yīng)用研究[D].山東科技大學(xué),2020.

      [6] 盛輝,池海旭.傾斜攝影測量在建筑附屬設(shè)施施工中的應(yīng)用[J].地理空間信息,2021,19(1):109-111.

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