无人机倾斜摄影测量技术在城市轨道交通中的应用
时间：2023-04-16 17:35:05 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
贾彦昌，杨 辉
（山东轨道交通勘察设计院有限公司，山东 济南）
计算机处理能力的不断提高使数字城市到智慧城市再到孪生城市建设都发生了质的飞跃。学者们利用无人机倾斜摄影测量技术开始在不同领域开展研究和应用。张众[1]借助无人机倾斜摄影测量技术建立三维模型，实现了图形数据快速获取，提升了规划测量项目作业效率，节省了大量人力财力，提升了测绘服务效能。盛海泉等[2]利用无人机倾斜摄影测量与GNSS 测量分别获取研究区数据。通过无人机影像建立研究区三维模型，并使用中误差评定模型精度，结果表明，无人机倾斜摄影测量数据精度可靠，能够满足大比例尺测量精度要求。张秦等[3]提出通过无人机倾斜摄影测量技术建立灾害现场三维模型，利用三维模型进行统计和分析，以便快速展开道路抢通、灾害评估及灾害监测等工作。莫寅[4]利用正射影像绘制地形图时远地地物遮挡近地地物的问题, 将无人机倾斜影像通过空三加密、点云数据匹配、三维TIN 构建与纹理映射建立实景三维模型,并绘制地形图。邹馨等[5]利用无人机倾斜摄影测量获取不动产测量数据，处理得到三维模型并进行精度分析。结果表明，免像控情况下得到的不动产数据的平面中误差满足三级精度要求，有控制点情况下得到的不动产数据的平面中误差满足一级精度要求。
无人机倾斜摄影测量是指将倾斜镜头安装在旋翼无人机或固定翼无人机上，按照一定的技术要求进行摄影测量的过程。一般情况下，相机的主光轴与主垂线的夹角，即倾斜角大于3°，倾斜相机一般选用宽角或者特宽角镜头以便于三维测图。基于倾斜摄影重建三维模型技术是利用倾斜相机根据多角度获取地物信息，并通过算法处理海量影像，营造出三维立体效果。倾斜摄影其核心组成为无人机平台、传感器、惯性导航系统。基于倾斜摄影的技术重建三维模型主要通过以下流程：
首先，根据倾斜相机获取的大量影像寻找其特征点，通过提取影像间特征点进行同名点匹配，反向解算出每一幅影像的姿态、角度和空间位置，以及影像之间的关系[6]。根据空中三角测量解算影像6 个外方位元素并进行立体像对构建，利用影像匹配产生地物密集点云，根据不同区块的密集点云构建不同层次的不规则三角网，然后通过优化三角网生成三维的白膜，最后根据纹理信息映射到每一个三角形面片上生成三维模型。
1.1 影像匹配
影像匹配即同名像点的提取和匹配，SIFT（Scale Incariant Feature Transform）特征匹配算法是目前常用方法之一。SIFT 特征匹配算法有两个方面构成：首先是生成SIFT 特征向量，然后是SIFT 特征向量的匹配[7]。其思想是根据物方空间最小二乘法匹配垂直的影像，通过前方交会得到各个像点的物方三维坐标，根据共线条件方程利用垂直影像的POS 数据和平台检校参数将其反投影到待匹配的倾斜影像上面，从而得到同名像点的概略位置[8]。最后建立核线多边形算出几何约束缩小同名点的搜索范围。共线条件方程公式如下：
式中：x、y 为像点的像平面坐标；
x0、y0和f 为摄影的内方位元素；
系数ai、bi和ci（i=1，2，3）为影像的3 个外方位角元素组成的9 个方向余弦。
1.2 空中三角测量
空中三角测量是根据GNSS 或高精度POS 数据利用解析法通过少量控制点的像方和物方坐标进行控制点加密，通过同名像点量测和同名光线的后方交会，利用已知点解求所有影像的外方位元素进而为测图提供绝对定向的控制点坐标。其核心技术之一为光束法区域网平差，以影像为单位，利用影像与所有相邻影像重叠区内的公共点、外业控制点，进行整体求解所有影像的6 个外方位元素[9]。
1.3 纹理映射
通过同名点前方交会得到地面点坐标的思想，在空三测量的基础上，根据各种匹配算法获得密集点云。利用影像图和模型上的每一个三角形面片的法线方程之间的角度关系进行不规则三角网贴纹理影像[10]。根据计算所有三角形面片和对应的影像区域之间的几何关系实现不规则三角网和纹理影像的配准，配准好的纹理映射到三角面片上，完成贴图。其技术路线见图1。
图1 倾斜摄影测量技术路线
2.1 工程概述
为了更好的验证无人机倾斜摄影技术在城市轨道交通中的应用，本次选在山东济南市城市轨道交通某车辆段作为试验区域。该区域大约0.2 km2，地处市区待开发区域，房屋布局较为规整，植被较少。试验区域见图2。
图2 试验区域
执行本次航飞任务的是飞马D2000 无人机搭载着OP-3000 五镜头倾斜摄影相机，像幅大小为6 000*4 000，倾斜镜头的焦距为35 mm，垂直镜头的焦距为25 mm，像元尺寸3.9 μm。
2.2 野外数据采集
2.2.1 飞行计划的制定
通过野外现场勘察，对本次倾斜航飞设计如下：影像分辨率为0.015 m，航向重叠度为75%，旁向重叠度为70%，定时曝光1.5 s，曝光间距15 m，航线间距为27 m，飞行高度107 m，规划航线26 条。为了确保外围模型完整，航摄范围线外扩一个航高距离（107 m）。
2.2.2 像控点的布设和测量
本次项目按照测区范围内每隔20 000～40 000像素布设一个平高点，尽量使用油漆或者腻子粉在地面绘制人工标记作为像控点，当测区内不易绘制人工标记时，需选择平整地面明显标志点[11]。像控点的布设分布见图3。
图3 像控点选点与测量
2.3 三维模型的建立
将野外飞行获取的影像资料，POS 数据和像控点坐标在飞马无人机管家进行预处理，并完成基础数据的整理，制作区块导入表格。将整理好的数据导入Context Capture 软件中，提交两次空三计算，第一次对像片进行匹配；
第二次加入控制点对空间位置进行进一步矫正。通过第一次空三中的影像视图，并检查影像文件，在此界面中导入相机参数文件。根据像控点的编辑视图，一般情况下，对像片进行匹配后，比较容易确定控制点的位置。最后通过区域网平差、密集匹配和纹理映射生产出OSGB 格式的三维模型。
2.4 精度检核
精度检核通常分为绝对精度精检核：如房角、平面特征点等，相对精度检核：如边长。为了验证成果精度，使用RTK 和全站仪进行外业实测坐标和边长丈量与三维立体模型采集、DLG 图上边长进行精度对比。根据《城市测量规范》( CJJ/T 8-2011) 中二级房产界址点精度，相对于邻近控制点的点位误差和相邻界址点间的间距误差中误差不超5 cm，允许误差不超过10 cm[12]。邻近地物点的间距误差不得超过图上中误差0.4 mm，图上允许误差不得超过0.8 mm。
本次共采集了37 个检查点，包含房角10 个，地面特征点27 个，边长丈量了21 条边，根据表格所示结果，检验点平面中误差为0.036 m，最大误差为0.067 m，最小误差0.011 m，误差超过0.05 m 的检查点有11 个，所有检验点精度均在限差范围内。相对精度检验中平均误差为0.056 m，最大差值为0.13 m，最小差值为0.01 m。因此，三维测图的精度可以满足测量要求。
3.1 模型多数据融合
由于无人机的视角的局限性，当建筑物比较密集时，其底部因被其它物体遮挡，造成底部扫描的成像精度较差。为了达到很好的效果，通常可结合地面三维激光扫描的方式，来使建筑物的整体外观图像达到较高的精度。倾斜摄影测量可以提供全方位的全景影像并生成较高精度的点云模型，三维激光扫描仪能快速得到高精度的室内三维激光雷达点云数据和室内影像，由此倾斜摄影测量获取的室外三维数据和三维激光扫描仪获取的室内点云数据一体化为空间数据的精细化管理提供了支持。
3.2 信息管理
根据倾斜摄影模型基于模型重建单体化，结合对建构筑物进行的矢量化处理和实际调查数据信息，将建构筑物的属性信息录入挂接至矢量文件，同时套叠倾斜摄影模型，已达到轨道交通沿线信息化管理的目的。根据轨道交通线路、车站规划设计方案，从而计算出沿线房屋信息及用地面积，评估拆改费用和协调难度。
本研究针对目前济南市广泛开展的城市轨道交通工程，引入无人机倾斜摄影测量以及三维建模技术，是对传统测绘的重要补充。其作业效率高，生产成本低、机动灵活的特点在目前的市场上占据着主流地位。重点介绍了空间数据的获取流程和技术关键，野外检测了37 个平面点和21 条边长，其精度和可靠性可以满足城市轨道交通设计阶段的要求，技术方法具有可行性。同时，详细阐述了无人机倾斜摄影测量以及多数据融合技术在城市轨道交通中应用的展望，致力于创造三维城市建设的智慧化及精细化管理。但是，无人机倾斜摄影测量也存在诸多不足，如像控点的布设和测量任务繁琐、获取的数据存在一定数量的粗差、无人机稳定性欠缺、受环境干扰较大。不过现代科技的快速发展，尚存在的不足也会得到进一步解决，基于无人机倾斜摄影的三维模型技术在城市轨道交通建设中仍然发挥着不可替代的作用。
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