馮鋒

(江西省地礦測繪院，江西 南昌 330000)

1 引 言

測繪技術隨著物聯(lián)網技術的發(fā)展，得到較快的發(fā)展機遇，傳統(tǒng)方式的經緯儀測量和手繪方法已經難以滿足當前測繪工作的進步與發(fā)展趨勢。近些年來出現雷達測繪技術、數據一體化測繪技術和數字攝影測量技術等，能夠完成更高精度的地圖實景數據采集，將大比例尺地圖推向更高的表現階段[1]。針對數字化技術，主要應用RTK大比例尺地形圖測繪技術，能夠有效地將測繪數據實時上傳至數據管理中心，這種方法應用在野外較大范圍的地圖數據測繪，會出現測繪數據間斷性測量、測繪周期增加等現象，不能從較多的角度完成大比例尺地形圖的野外復雜地形測繪[2]。

本文應用傾斜攝影測繪技術進行大范圍內地圖相關數據的采集，再建立實景三維模型創(chuàng)建數據的體現平臺。傾斜攝影技術能夠以立體角度對復雜地形的實景信息完成數據獲取，再加上三維實景模型的數據精確表現平臺，將使傾斜攝影技術采集的地形信息具有更高的精確性與可表達性?；诖蟊壤叩匦螆D，需要表達的數據必須要具有較強的地圖要素表現能力，在三維實景模型中體現的同時還要滿足大比例尺地形圖內部的測繪周期、作業(yè)方式匹配程度等問題。

2 傾斜攝影實現流程

2.1 設備及軟件介紹

本文主要研究以無人機為基礎進行的傾斜攝影測繪技術，選用多旋翼無人機作為載體，搭載六個傾斜式攝影機進行圖像信息的采集，裝置三臺數據云系統(tǒng)能夠在飛行傾斜攝影過程中將數據完全表達并傳輸至地形圖數據管理中心，且能夠與地面衛(wèi)星系統(tǒng)進行通信連接，參考衛(wèi)星中原始像素圖形進行高強度數據完善與新圖形的組件任務。無人機傾斜攝影過程中還裝設云臺運行系統(tǒng)，在絕對空間控制的情況下與衛(wèi)星系統(tǒng)實現數據交流，采集衛(wèi)星中大比例尺地形圖比例數據作為傾斜攝影數據的落實平臺，同時也為后期的傾斜攝影實景三維模型構建數據基礎[3，4]。實景三維模型的建立應用Smart 3D軟件，此軟件能夠在較短時間內與數據控制中心進行數據互動，且能夠將傾斜攝影中采集的二維圖形數據與衛(wèi)星中的二維圖形數據相結合，通過云計算與大數據處理方式實現三維圖形數據的組建。三維模型中的矢量信息與基礎圖形為指導地形，這表現數據周圍信息數據以多角度形式實現，在相同時間內能夠表達出多種地形圖信息。在矢量信息的引導下，還可以增加數據管理人員的像素操控功能，對地形圖內容進行精確度編輯，防止三維模型受到外部因素的干擾。

2.2 技術路線

根據大比例尺地形圖的測繪標準范圍，需要對傾斜攝影測繪參數進行規(guī)范性要求，在傾斜攝影技術方面主要規(guī)范無人機的運行過程以及運行動作。無人機在獲取傾斜攝影采集地形圖數據時，可以同時控制像素點的形成，能夠節(jié)省后期大量的測繪要素篩選時間；實景三維空間模型內部的實景數據在多攝像元素的共同作用下要完成像素匹配，只有在模型像素與地形圖像素相匹配的情況下才能夠應用到大比例尺地形圖中，三維模型具有大量的云數據節(jié)點，用來儲存未識別傾斜攝影數據，在后期的數據預處理流程中要進行節(jié)點的自主生成；還要保障模型實現紋理的真實性，參照雷達原始數據進行大范圍規(guī)范，具體精確度需要依靠映射技術實現；大比例尺地形圖實際測繪過程中既要滿足實景模型的承載能力，還要對實景三維模型中體現的內容進行分割式數據提取，在大比例尺地形圖中構建建筑輪廓時盡量應用到周圍線性物體作為參照，詳細標注測繪符號，以實景三維模型內數據為基礎，對大比例尺地形圖實現數據輸出。傾斜攝影流程如圖1所示。

圖1 傾斜攝影流程圖

3 實例研究

3.1 數據獲取

應用傾斜攝影技術進行地形圖相關數據采集，內容主要分為城區(qū)結構數據、“三生”空間格局數據以及建設用地數據[5～7]。對于城區(qū)結構數據的提取內容需要嚴格按照最新版的《城市規(guī)劃基本術語標準》，在城市中的傾斜攝影一般采用中心軸方法，以城區(qū)中心為傾斜攝影初始地點，通過模式拓展的方式對外發(fā)散攝影，攝影同時能夠通過通訊數據識別城市設施中的具體類別，后期上傳至數據中心的數據需要進行人工識別，進一步保障應用在大比例尺地形圖中數據精準性。還可以采用增量法進行城區(qū)內傾斜攝影，在原始雷達監(jiān)測數據基礎上，控制傾斜攝影設備采集與雷達中數據不相同數據，提出數據創(chuàng)新概念，最后創(chuàng)新出的數據需要與原始數據相結合，組建成為最新版的地形圖數據結構[8～11]。

“三生”空間格局包括生活、生產和生態(tài)三類。應用傾斜攝影采集三生空間相關數據過程中，需要傾斜攝影自身對三生格局相關數據具有一定的識別能力，在大比例尺地形圖中進行標注的過程中不能完全參照傾斜攝影采集的數據內容，還要參照我國規(guī)定的種類編號實現數據結合。三生空間格局數據內容監(jiān)測作業(yè)過程較為簡單，但是數據處理難度較大，在數據處理過程中要準確結合地類代碼，再參照遙感影像內容進行傾斜攝影內容的數據格式統(tǒng)一化處理。監(jiān)測過程中需要逐一檢查三生數據的存在特點，查看城區(qū)項目規(guī)劃面積與實際攝影面積是否一致[12～14]。

建設用地數據采集主要采集人工構造建筑邊界或結構數據。建設用地一般需要與基礎性開發(fā)用地資源相結合，通過傾斜攝影獲取的建設用地可以通過人工協(xié)調的方式進行修正，對于建設用地的最底層圖形要素主要包括工礦企業(yè)、居住小區(qū)、體育活動中心、活動廣場等基本用地數據，傾斜攝影數據可以直接進行提取用在大比例尺地形圖中。但是部分數據在地形圖中容易造成圖像填充過度、地表覆蓋數據超出實際范圍等情況，需要對這部分數據進行編輯與閾值設定，因此要及時刪除多余數據。

3.2 模型建立

本文將建立大比例尺三維地形圖模型作為傾斜攝影采集數據的表現平臺，應用模型中的數據節(jié)點控制傾斜攝影采集的精確位置以及角度等信息，實景三維模型中的數據計算形式也應當與模型中的構建紋理相對應，不同形式的采集數據應當在不同的算法下完成在地形圖中的應用，模型中的數據主要算法有空三加密算法、點云數據統(tǒng)計法以及映射等。空三加密算法在實景三維模型中可以構架多種光學角度影像，從而將傾斜攝影中存在的角度感不強的問題進行改善，在追求傾斜影像能夠在模型中精確表達過程中，也要追求地形圖數據能否在外方位元素中精確體現，使模型中匹配的數據節(jié)點可以從多種角度進行數據測算。空中三角相關數據加密后可以參考模型中的位置偏差較小的數據重新進行迭代運算，可以建立傾斜攝影數據在區(qū)域網中的特征性視角[15]。

模型中的點云數據主要用來建設三維模型體系坐標，通過密集度較高的數據集合完成匹配算法，傾斜攝影中產生具有邊界特性數據在點云構建模型中也可以通過最小二乘法實現立體視覺實現，減少大比例尺地形圖后期數據融合運算流程。建立模型中也會應用到三維TIN構建具有多面結構的數據結構，將多層次的數據切換成為不同種類數據塊，將各個種類數據塊編號處理，實現號碼與號碼之間的映射。所建立的模型數據底層均具有矢量化結構特點，能夠承載大部分傾斜攝影所采集的數據體系，外部數據管理人員可以隨時協(xié)調數據瀏覽模式，增加大比例尺地形圖數據融入的概率，為后期的地圖繪制奠定數據基礎。實景三維模型內部圖像分辨率是傾斜攝影采集要求的重要項目，每個階層的分辨率都要對應不同階層的地形圖繪制范圍，通常采用2倍率方式進行分辨率計算，可改變原始數據結構，加強數據在實景三維模型中的表現水平，在模型設計中加強了模型的切割作用，可以對扭曲性數據或空洞性數據進行圖形切割，避免后期的地形圖數據提取。

3.3 地圖繪制

繪制大比例尺地形圖的規(guī)范與要求將采用傳統(tǒng)標準，應用相關符號代表描繪物體以及地理位置等信息，并且應用三維模型中的矢量化繪畫工具完成高分辨率小范圍內的要素標注，最終能夠在極度放大的狀態(tài)下觀察到標注在大比例尺地形圖中進行體現。本文進行傾斜攝影區(qū)域地勢復雜，總測繪面積是半徑為 50 km的圓形，地形圖繪制過程中主要先進行點坐標的確定，完成模型數據在大比例尺地形圖中的精準落實。

地圖繪制過程中常常應用大量的傾斜影像，若直接應用在實景三維模型中會造成圖像與實際扭曲空間的問題。本文將應用Smart 3D三維模型軟件對傾斜攝影產生的傾斜影像做正像處理，使地圖繪制過程的正射影像與原始三維模型影像相結合，并與傳統(tǒng)雷達數據模型進行比對，參照基礎數據進行遠端與近端的同時更正。實景三維模型中直接應用在地形圖繪制中會造成遠端影響遮蓋近端實物現象，所以在進行實景描繪過程中應當采取實景三維模型中多個視角同時繪制，保證繪制畫線能夠精準勾勒地物要素。

3.4 精確度分析

在實景三維模型中安裝30個監(jiān)測點，平均分布在繪制地圖中，主要通過大比例尺地形圖中的模型坐標進行兩個監(jiān)測點之間的數據誤差分析，如圖2所示為30個監(jiān)測點在模型中的精確度監(jiān)測數據：

圖2 監(jiān)測點精度統(tǒng)計

根據圖中的監(jiān)測結果可知，監(jiān)測點之間產生的最大誤差為0.8 m左右，對整個測區(qū)按照實際航飛情況每 10 km2～20 km2規(guī)劃一個數據處理分塊，共劃分49個數據處理分塊。利用對GPS/IMU解算得到的外方位元素，編輯制作每個架次的POS數據文件，并在航攝影像中進行像控點轉刺，使用ContextCapture軟件進行空中三角測量計算。對同名點匹配點云檢查、航線曝光點檢查、像控點檢查后，確認空中三角測量滿足指標要求。其中的監(jiān)測點數據真值自身便具有一種數據狀態(tài)誤差，所以需要進行PTK誤差計算，減少自身誤差對整體精準度統(tǒng)計干擾，設定誤差算法在繪制地形圖中標準誤差為±0.1，根據誤差在實景三維模型中的傳播原理，可將誤差算法表示為：

(1)

(2)

公式中β代表傾斜攝影數據采集過程中產生的角度誤差，f代表實景三維模型中的高度誤差，x代表實景三維模型中的水平誤差，z代表大比例尺地形圖繪制過程中產生的精度誤差。此算法能夠滿足比例尺為 1∶150萬地形圖精確度要求，將誤差縮小到 0.000 5以內。

通過上述公式計算得出，所采用三維重建軟件進行傾斜攝影快速三維建模，真三維模型可輸出的數據格式為*.osgb格式。模型成果所有建筑物的空間關系和紋理，均采用分層顯示技術(LOD)，以保證任何配置的計算機均能流暢地顯示地物模型，充分詳細地表達建筑物細部特征。輸出的三維實景模型是按一個個小矩形的范圍來輸出的。

4 應用實例

4.1 測區(qū)概況及成圖要求

某水電工程設計項目，需制作實景三維模型及地形圖，測區(qū)分為兩部分：水電站堆積體和水電站樞紐區(qū)，測區(qū)面積分別為 1.8 km2、1.9 km2。測區(qū)為高山地，主要水系為牛欄江，平均海拔約 1 000 m。

所設計的地形圖測圖中，比例尺為 1∶1 000，要求為平面精度中誤差為 ±0.8 m，等高距為 1 m，高程精度中誤差為 ±1 m。

4.2 無人機航攝與像控點布設

本次航飛以谷歌影像為基礎背景，確定目標區(qū)域范圍，采用白色精靈旋翼機實現數據采集。設計相對航高 200 m，航向重疊度為80%，旁向重疊度為70%，地面分辨率優(yōu)于 8 cm，共獲取正射影像 2 138張，傾斜影像 2 470張。

本次像控布設采用區(qū)域網布點方式，共布設38個像控點，部分像控分布如圖3所示；其中28個像控點參與平差計算，10個點為檢查點。像控點采用RTK量測，控制點平面坐標系統(tǒng)為1954北京坐標系，高程基準測繪為2000國家高程基準。

圖3 部分影像控制分布

4.3 實景三維模型生產

項目采用ContextCapture實現三維模型生產，該軟件數據處理的過程簡捷高效，基本無須人工干預便能生產出高分辨率實景三維模型。生產過程主要包括多視影像聯(lián)合平差及密集匹配、構建三維TIN并生成白模及紋理映射。

本次生產共有28個點參與平差計算，10個點為檢查點，空三檢查結果為檢查點平面中誤差絕對值為 5 cm，高程中誤差絕對值為 10 cm，依據《數字攝影測量空中三角測量》規(guī)范，空三精度達到規(guī)范要求。在查看空三關系模型無明顯錯誤后，基于空中三角測量成果，計算生成OSGB格式的實景三維模型。

4.4 地形要素采集

立體像對的地形要素采集選用MapMatrix圖陣立體測圖系統(tǒng)，內業(yè)人員佩戴立體眼鏡進行測圖。該方式可以準確地識別出獨立桿狀物，但對作業(yè)人員要求較高。

實景三維模型的地形要素采集選用清華山維EPS三維測圖軟件，通過EPS軟件加載OSGB格式的三維模型數據，進行裸眼測圖。該方式易于采集房屋主體結構并識別房屋層數進行標注，且分辨各類坎，裸露地表可精確采集，對作業(yè)員要求較低。但該生產方式對航攝要求較高，空三及建模耗時較長，對于電桿等獨立桿狀物的建模效果差，識別度低，難以采集數據；對于植被覆蓋區(qū)及高層建筑物遮擋難以準確采集。

5 結 語

本文應用傾斜攝影技術建立實景三維模型數據體現平臺，方便應用在大比例尺地形圖繪制中，由于傾斜攝影限制條件較多，所以本文采用無人機與軟件結合方式減輕無人機數據采集壓力，提升傾斜攝影效率。傾斜攝影過程中地物地表中高表面常常遮擋低表面物體，造成傾斜攝影死角，此時應用通訊設備與雷達原始設備相關聯(lián)，組建新實景模型。在實例應用過程中對數據誤差實現貫穿性地判定，提升傾斜攝影實景三維模型在大比例尺地形圖中的應用程度。隨著大比例尺地形圖繪制技術的發(fā)展，無人機的多角度攝影以及三維模型技術也將會逐漸應用在其中，將會為大比例尺地形圖繪制提供更高的精準度。