基于Mirauge3D和Context Capture的無(wú)人機(jī)傾斜攝影空中三角測(cè)量?jī)?yōu)化研究

王審娟

（三和數(shù)碼測(cè)繪地理信息技術(shù)有限公司，甘肅 天水 741000）

隨著農(nóng)村房地一體項(xiàng)目和美麗鄉(xiāng)村建設(shè)項(xiàng)目如火如荼地開(kāi)展，以及傾斜攝影技術(shù)的日益完善，傳統(tǒng)的生產(chǎn)地籍圖和立面圖的作業(yè)方式也發(fā)生了改變[1-2]。傾斜攝影技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到大比例尺地形圖生產(chǎn)、地籍圖生產(chǎn)、立面圖生產(chǎn)和4D 產(chǎn)品生產(chǎn)中來(lái)，隨著實(shí)景三維中國(guó)項(xiàng)目的推進(jìn)，傾斜攝影成果的用途越來(lái)越廣泛。基于垂直攝影的攝影測(cè)量軟件目前已經(jīng)很多，且基本上都可以滿(mǎn)足生產(chǎn)需要，然而傾斜攝影測(cè)量軟件目前并不多，且每款軟件都有不足，很難利用一款軟件解決實(shí)際項(xiàng)目生產(chǎn)中的需求。本研究從傾斜攝影空中三角測(cè)量解算入手，對(duì)目前兩款用戶(hù)較多的軟件，利用兩組影像數(shù)差異較大的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，所測(cè)試的兩款軟件在對(duì)傾斜攝影數(shù)據(jù)進(jìn)行空中三角測(cè)量解算時(shí)，各有優(yōu)劣勢(shì)，通過(guò)將兩款軟件的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，不但可以提高空中三角測(cè)量解算的精度，且提升了解算的成功率，可為從事相關(guān)工作的作業(yè)人員提供一種新的思路，來(lái)提高自身的技術(shù)水平，提高工作效率，為數(shù)據(jù)按時(shí)生產(chǎn)提供保障。

1 無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)

1.1 無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量

無(wú)人機(jī)傾斜攝影是指在無(wú)人機(jī)的飛行平臺(tái)上掛載多個(gè)航攝儀，完成對(duì)地面影像數(shù)據(jù)的采集。常見(jiàn)的搭載的是5 個(gè)相機(jī)，其中1 個(gè)垂直相機(jī)，4 個(gè)側(cè)視相機(jī)，側(cè)視相機(jī)與垂直相機(jī)夾角一般為45°，側(cè)視相機(jī)焦距為垂直相機(jī)焦距的1.4 倍[3-4]。目前由于無(wú)人機(jī)對(duì)荷載質(zhì)量有要求，加上相機(jī)價(jià)格昂貴，因此搭載的常為非量測(cè)數(shù)碼相機(jī)[5-6]。該相機(jī)存在畸變差，因此在使用影像進(jìn)行數(shù)據(jù)解算時(shí)，都是需要對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行畸變糾正的[7]。畸變糾正一般有軟件外部糾正和軟件內(nèi)部糾正兩種，由于不同軟件對(duì)數(shù)據(jù)糾正解算原理不一樣，因此常用的為軟件內(nèi)部糾正，這樣便于軟件更好地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解算。利用建模軟件對(duì)傾斜攝影數(shù)據(jù)進(jìn)行解算，可以得到空中三角測(cè)量加密成果和實(shí)景三維模型，基于上述產(chǎn)品，又可以生產(chǎn)傳統(tǒng)的4D 產(chǎn)品和立面圖、地籍圖等產(chǎn)品。

1.2 無(wú)人機(jī)傾斜攝影建模流程

無(wú)人機(jī)傾斜攝影建模主要包括兩部分，即外業(yè)數(shù)據(jù)采集和內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)加工處理。外業(yè)數(shù)據(jù)采集是指按照一定作業(yè)流程，通過(guò)航飛的方式獲取航攝影像，主要包括航飛前的測(cè)區(qū)資料收集和調(diào)查，空域申請(qǐng)、航線規(guī)劃、控制點(diǎn)噴涂和測(cè)量、外業(yè)數(shù)據(jù)獲取。內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理是指利用專(zhuān)業(yè)的建模軟件，通過(guò)自動(dòng)或半自動(dòng)的操作方式，將傾斜攝影數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為實(shí)景三維模型的過(guò)程。傾斜攝影建模主要流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，空中三角測(cè)量，像控點(diǎn)轉(zhuǎn)刺與平差調(diào)整，多視影像密集匹配，密集數(shù)字地表模型（Digital Surface Model,DSM）生成，不規(guī)則三角網(wǎng)（Triangulated Irvegulav Network,TIN）構(gòu)建與優(yōu)化，白膜生成、紋理映射和格式轉(zhuǎn)換輸出[8-10]，其主要作業(yè)流程如圖1 所示。

圖1 無(wú)人機(jī)傾斜攝影建模流程示意圖

2 空中三角測(cè)量原理

航攝影像，具有一定的重疊度，然后基于特征檢測(cè)、特征提取、圖像相似度計(jì)算、特征匹配、平差調(diào)整等一系列算法，得到基于定位定姿系統(tǒng)（Position and Orientation Systen,POS）坐標(biāo)系下的虛擬坐標(biāo)，然后結(jié)合外業(yè)采集的像控點(diǎn)，將像控點(diǎn)轉(zhuǎn)刺到影像對(duì)應(yīng)的實(shí)際位置上，再通過(guò)平差調(diào)整，將虛擬坐標(biāo)系下的虛擬坐標(biāo)轉(zhuǎn)為控制點(diǎn)坐標(biāo)系下的絕對(duì)坐標(biāo)。通過(guò)空中三角加密解算，就可以得到立體像對(duì)，通過(guò)立體像對(duì)，就可以獲得影像上任何一點(diǎn)的三維坐標(biāo)，基于此，才可進(jìn)行地形圖等其他測(cè)繪產(chǎn)品的生產(chǎn)。

3 實(shí)景三維模型生產(chǎn)原理

空中三角加密成果只是一個(gè)定位點(diǎn)，對(duì)于后期生產(chǎn)實(shí)景三維模型是不夠用的。其加密的成果，只是少量稀疏的三維點(diǎn)坐標(biāo)，這些點(diǎn)坐標(biāo)，由于密度低，不能準(zhǔn)確地反映實(shí)地的地形起伏變化。為了解決這一問(wèn)題，在算法方面，引入了多視影像密集匹配技術(shù)。多視影像密集匹配是基于現(xiàn)有的空中三角成果，計(jì)算測(cè)區(qū)每個(gè)物方點(diǎn)的三維坐標(biāo)，并將計(jì)算得到的結(jié)果保存下來(lái)。通常主要分為構(gòu)建尺度空間、特征點(diǎn)檢測(cè)及定位和確定特征點(diǎn)方向3 步。得到密集的三維點(diǎn)坐標(biāo)后，需要通過(guò)構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)的形式，對(duì)離散的三維坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行構(gòu)網(wǎng)，這樣就可以得到TIN 模型，而TIN 模型是目前公認(rèn)的，最能準(zhǔn)確描述地表的真實(shí)起伏形態(tài)。在構(gòu)建三角網(wǎng)的時(shí)候，應(yīng)遵循構(gòu)建的面互不交叉、互不重疊這一原則。

實(shí)景三維模型可以真實(shí)準(zhǔn)確地反映現(xiàn)實(shí)狀態(tài)，而構(gòu)建的TIN 模型屬于白膜，沒(méi)有貼圖，這樣給人的感覺(jué)不直觀、不真實(shí)，因此需要對(duì)其進(jìn)行紋理映射。紋理映射目前主流的方法有正向映射和反向映射。紋理映射依據(jù)的核心理論是共線方程，即攝影測(cè)量基礎(chǔ)理論中的物像空間中的物點(diǎn)、紋理影像空間中的像點(diǎn)和投影中心這三點(diǎn)共線。依據(jù)共線方程與影像的外方位元素將三角網(wǎng)上的3 個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)投影至影像的像方坐標(biāo)系中，結(jié)合建模工作前期計(jì)算過(guò)程中金字塔解算、點(diǎn)云匹配、空中三角運(yùn)算等工作，最后計(jì)算出3 個(gè)投影點(diǎn)的紋理坐標(biāo)，通過(guò)這個(gè)三角形在二維影像上形成的區(qū)域?qū)⑺璧募y理投影至三角網(wǎng)上，最后通過(guò)處理篩選多幅影像內(nèi)的紋理進(jìn)一步選出貼近現(xiàn)實(shí)的模型紋理，這樣就可以得到帶有紋理貼圖信息的三維模型，也就是常說(shuō)的實(shí)景三維模型。

4 項(xiàng)目驗(yàn)證

4.1 測(cè)區(qū)概況

（1）測(cè)區(qū)1 位于某一農(nóng)村村落，房屋較密集，測(cè)區(qū)面積約1 km2，高差約10 m，項(xiàng)目主要是通過(guò)傾斜攝影的方式生產(chǎn)地籍圖。結(jié)合地形和項(xiàng)目需求，選用旋翼機(jī)，搭載5 鏡頭相機(jī)，垂直焦距35 mm，側(cè)視焦距均為50 mm，航向、旁向重疊度均設(shè)置為85%，航飛90 m，地面采樣分辨率為1.3 cm，航飛2 架次，共獲得有效影像數(shù)13 055 張，5 個(gè)相機(jī)共用下視鏡頭POS 數(shù)據(jù)，按照150 m 距離均勻采集像控點(diǎn)40 個(gè)。

（2）測(cè)區(qū)2 位于某城區(qū)某一巷道，巷道兩側(cè)樹(shù)木較少，房屋較規(guī)整，長(zhǎng)約150 m，項(xiàng)目主要是通過(guò)傾斜攝影的方式生產(chǎn)立面圖。結(jié)合巷道實(shí)際情況和項(xiàng)目需求，選用旋翼機(jī)，搭載5 鏡頭相機(jī)，航飛80 m，地面采樣分辨率為1.2 cm，沿巷道走向?qū)ο锏纼蓚?cè)建構(gòu)筑物進(jìn)行傾斜攝影，航飛1 架次，共獲得有效影像數(shù)1 540 張，5 個(gè)相機(jī)共用下視鏡頭POS 數(shù)據(jù)，采集像控點(diǎn)6 個(gè)。

4.2 建模軟件簡(jiǎn)介

（1）Mirauge3D（以下簡(jiǎn)稱(chēng)M3D）軟件。該軟件是北京中測(cè)智繪自主研發(fā)的一款實(shí)景三維建模軟件，可自動(dòng)對(duì)POS 數(shù)據(jù)坐標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，可自動(dòng)將二維影像轉(zhuǎn)為實(shí)景三維模型，支持海量數(shù)據(jù)的運(yùn)算。獨(dú)特的空中三角測(cè)量機(jī)制，將海量數(shù)據(jù)自動(dòng)劃分為多個(gè)任務(wù)，依次完成每個(gè)任務(wù)的解算，最后利用單機(jī)模式完成區(qū)塊空三成果的自動(dòng)融合，在空中三角解算方面，具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)。但是通過(guò)對(duì)現(xiàn)有版本進(jìn)行測(cè)試，該軟件生產(chǎn)的模型，優(yōu)勢(shì)不明顯，在多數(shù)情況下，是難以滿(mǎn)足項(xiàng)目需求的，因此該軟件并不適合用于模型的生產(chǎn)。

（2）Context Capture（以下簡(jiǎn)稱(chēng)CC）軟件。該軟件是Bentley 公司名下的一款自動(dòng)建模軟件，支持多源數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)的建模，軟件解算效率高，生產(chǎn)的模型精細(xì)度很高，支持集群提取特征點(diǎn)，單機(jī)完成平差調(diào)整，輸出成果格式多，是目前用戶(hù)使用最多的一款建模軟件。但是該軟件劣勢(shì)也比較明顯，就是不適合用于解算影像數(shù)較多的空中三角，通過(guò)率并不理想。

4.3 基于M3D 軟件的空中三角測(cè)量解算

對(duì)測(cè)區(qū)1 和測(cè)區(qū)2 的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。M3D 軟件中不允許導(dǎo)入的影像存在重名，因此需要對(duì)影像和POS 進(jìn)行重命名。利用拖把更名器對(duì)5 鏡頭影像進(jìn)行重命名，確保5 鏡頭影像無(wú)重名；對(duì)POS 數(shù)據(jù)重命名，確保POS 名和影像名一一對(duì)應(yīng)。按照常規(guī)操作，新建工程，導(dǎo)入影像和POS 數(shù)據(jù)，完善相機(jī)參數(shù)，根據(jù)像控點(diǎn)求出測(cè)區(qū)平均高程，提交空中三角測(cè)量任務(wù)，打開(kāi)并設(shè)置引擎路徑，開(kāi)始空中三角測(cè)量解算。解算完成后，查看成果，測(cè)區(qū)1 和測(cè)區(qū)2 解算成果均無(wú)明顯分層，將像控點(diǎn)全部進(jìn)行轉(zhuǎn)刺，并提交平差任務(wù)。平差完成后，查看平差報(bào)告，可得出：測(cè)區(qū)1 中加密點(diǎn)重投影中誤差為0.94 個(gè)像素，加密點(diǎn)中誤差為0.76 個(gè)像素，像控點(diǎn)平面中誤差為0.054 m，約為，高程中誤差為0.061 m。測(cè)區(qū)2 中加密點(diǎn)重投影中誤差為0.91 個(gè)像素，加密點(diǎn)中誤差為0.74 個(gè)像素，像控點(diǎn)平面中誤差為0.049 m，高程中誤差為0.057 m。測(cè)區(qū)1 和測(cè)區(qū)2 中加密點(diǎn)重投影中誤差均小于1 個(gè)像素，加密點(diǎn)中誤差均小于0.8個(gè)像素，空中三角測(cè)量成果可用，但是精度較差。

4.4 基于CC 軟件的空中三角測(cè)量解算

對(duì)測(cè)區(qū)1 和測(cè)區(qū)2 數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。CC 軟件中允許影像重名，因此無(wú)需對(duì)影像進(jìn)行重命名。新建工程，導(dǎo)入影像和POS 數(shù)據(jù)，完善相機(jī)參數(shù)，對(duì)影像進(jìn)行快速檢查，影像無(wú)損壞，均可使用。按照軟件默認(rèn)參數(shù)，提交空中三角測(cè)量任務(wù)，設(shè)置路徑并開(kāi)啟引擎，完成對(duì)任務(wù)的解算。解算完成后，查看成果，測(cè)區(qū)1 解算成果不可用，出現(xiàn)了明顯的分層，5個(gè)鏡頭數(shù)據(jù)分成了5 個(gè)層；測(cè)區(qū)2 成果無(wú)明顯分層，轉(zhuǎn)刺像控點(diǎn)并平差，平差結(jié)束后查看平差報(bào)告，報(bào)告中加密點(diǎn)重投影中誤差為0.31 個(gè)像素，加密點(diǎn)中誤差為0.28 個(gè)像素，像控點(diǎn)平面中誤差為0.011 m，高程中誤差為0.015 m。測(cè)區(qū)2 空三解算成果可用，精度較好。

4.5 基于M3D 和CC 軟件的空中三角測(cè)量解算

將M3D 軟件中2 組測(cè)試數(shù)據(jù)空中三角測(cè)量成果導(dǎo)出為可交換格式的xml，在導(dǎo)出時(shí)將連接點(diǎn)也一并導(dǎo)出，將導(dǎo)出的成果導(dǎo)入CC 軟件中，并在成果的基礎(chǔ)上再次提交一次任務(wù)，加密點(diǎn)重新進(jìn)行計(jì)算，待解算完，查看空中三角測(cè)量報(bào)告。具體數(shù)值見(jiàn)表1。

表1 在不同測(cè)區(qū)各軟件成果統(tǒng)計(jì)表

通過(guò)表1 可以看出，M3D 在空中三角測(cè)量解算時(shí)，通過(guò)率很高，但是精度較差，在精度要求高的前提下，其不具有明顯的優(yōu)勢(shì)；CC 在空中三角測(cè)量解算時(shí)，通過(guò)率較低，但是精度較高，適合用于高精度空中三角測(cè)量，但是由于失敗率高，因此在實(shí)際作業(yè)過(guò)程中，可能會(huì)浪費(fèi)很多時(shí)間在解算上；將M3D解算的成果導(dǎo)入CC 軟件再次解算，不但空中三角測(cè)量解算通過(guò)率提高了，而且精度也有了明顯的提升，對(duì)于多數(shù)項(xiàng)目而言，該方案可能更適合用于項(xiàng)目的生產(chǎn)。

雖然優(yōu)點(diǎn)很明顯，但是也存在一定的缺點(diǎn)。第一，兩款軟件搭配使用，對(duì)作業(yè)員要求比較高，需要作業(yè)人員掌握兩款軟件；第二，兩款軟件均屬于商業(yè)軟件，同時(shí)采購(gòu)兩款軟件，對(duì)多數(shù)單位來(lái)說(shuō)，并不容易實(shí)現(xiàn)。

5 結(jié)束語(yǔ)

本研究以2 組數(shù)據(jù)為例，對(duì)兩款軟件在空中三角測(cè)量解算環(huán)節(jié)的精度和通過(guò)率進(jìn)行對(duì)比分析，得出兩款軟件各自的優(yōu)勢(shì)，并將二者的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，再次進(jìn)行空中三角測(cè)量解算驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)表明，將二者的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，不但可以提高空中三角測(cè)量環(huán)節(jié)解算的通過(guò)率，而且精度也有了明顯的提升。對(duì)于要求不高的項(xiàng)目，可以采用M3D 軟件直接進(jìn)行解算；對(duì)于影像數(shù)少，要求高的項(xiàng)目，可以采用CC 軟件作業(yè)；對(duì)于要求較高，且影像數(shù)多的項(xiàng)目，可以采用本研究的方案進(jìn)行作業(yè)。