無人機傾斜攝影測量技術在可建設城市屋頂光伏資源調查中的應用

劉 麗,魏海霞,祖為國,譚金石

(廣東工貿職業(yè)技術學院,廣東 廣州 510000)

光伏產業(yè)是指利用光電效應將太陽輻射能轉化為電能的產業(yè)。光伏產業(yè)作為低碳環(huán)保新能源,在國家構建綠色低碳循環(huán)發(fā)展經濟體系戰(zhàn)略下,必將進入發(fā)展快車道,成為快速興起的朝陽產業(yè),是實現制造強國和能源革命的重大關鍵領域[1]。屋頂光伏發(fā)電是一種利用太陽能將光能直接轉換成電能的技術,具有環(huán)保、可再生、分布式等優(yōu)點。為了合理規(guī)劃光伏電站的建設,需要進行屋頂光伏資源調查,以確定光伏電站建設的最佳地點和電站容量。

光伏資源調查主要包括光照強度、光伏組件的傾角和朝向、溫度、風速、氣象數據等方面[2]。其中,光照強度的調查需要摸清區(qū)域內建筑屋頂面積及屋頂遮擋情況,測算屋頂立面總面積,進而結合單位面積光伏發(fā)電量推算發(fā)光發(fā)電量。傳統(tǒng)的屋頂光伏資源調查采用實地勘測的方法,但是該方式需要統(tǒng)計每棟建筑的樓頂面積及遮擋情況,存在外業(yè)工作量大、成圖效率低等問題[3-5],難以達到高效光伏調查的目的。無人機傾斜攝影測量作為近幾年廣泛興起的一項高新技術,具有非接觸式、高效率、高精度獲取物體表面三維點云數據的優(yōu)勢,可以快速獲取豐富的地面信息,在大比例尺地形測圖、城市實景三維建模、城市規(guī)劃等方面具有廣泛的應用。該技術相比于傳統(tǒng)角度局限的垂直攝影技術,可以獲取更高分辨率、高視場角、多視維度的地物信息,再結合三維模型測圖,可以快速識別建筑物輪廓范圍和實現立面信息采集[6-7]。

因此,本文以廣東省南海區(qū)屋頂光伏資源調查為例,從無人機傾斜攝影、三維建模、圖件制作、測圖精度評估等方面進行分析評估,為無人機傾斜攝影技術用于可建設屋頂資源調查提供科學依據。

1 傾斜攝影測量關鍵技術

傳統(tǒng)攝影測量是通過一個正射鏡頭獲取目標物影像數據,這種方式只能得到地物的俯視面紋理,若要同時獲取地物的立面紋理,則需要利用傾斜攝影測量從不同的傾斜角度采集目標物紋理數據,從而得到高精度、可量測性的立體模型[8]。目前解決方案有單鏡頭、搖擺雙鏡頭及五鏡頭,由于傾斜角度的方向有差異,同一目標物可以在多張相片上找到,在建模時選取分辨率最高的照片進行紋理映射[9]。其中,主要涉及的關鍵技術有多視影像聯合平差、多視影像聯合匹配和紋理映射。

1.1 多視影像聯合平差

多視影像聯合平差將下視影像數據與傾斜影像有效結合,且在空中三角測量時多方面顧及源數據之間的幾何變形與遮擋關系,利用初始外方位元素,選擇金字塔匹配策略,在各級數據上選用連接點自動匹配及自由網光束法平差,獲取效果不錯的同名點匹配結果,且組成的同名點和連接線、像控點位置、POS數據的多視影像自檢校區(qū)域網平差的誤差方程,經過一并求解,保證運算結果的準確性[10-11]。

1.2 多視影像聯合匹配

同名點匹配誤差是攝影測量不可避免的問題之一,擁有重疊度高、紋理清晰的多視影像在同名點匹配上具有很大優(yōu)勢,在匹配中如何多方面考慮冗余數據,高效地得到連接點位置,從而獲得目標物的立體信息,是多視影像匹配的關鍵。多種策略并用往往能達到意想不到的效果,因此,計算機視覺等新解決方案成為影像匹配的研究熱點。目前,在計算機視覺研究領域中已得到了關鍵性的突破,如目標地物側面紋理信息的自動獲取,通過遍歷地物影像上的特征,獲取目標物的二維矢量數據集,并將不同視角的影像聯合分析,從而得到地物的三維矢量數據[12]。

1.3 紋理映射

紋理映射是將影像上的紋理一一對應到三維模型上。但是由于傾斜攝影獲取的是地形目標的多視角影像,因此,三維模型上同一個點會出現在多張不同視角的原始影像中。為了選取合適的目標影像,紋理映射主要依據影像與模型三角形面片法線方程間夾角關系進行取舍,夾角較小的影像和三角形面片更接近平行關系,紋理映射效果更好。通過計算每個三角形面片與影像間的角度關系,逐一完成紋理映射,生成逼真的三維模型。

2 研究區(qū)概況與數據源

研究區(qū)位于廣東省佛山市南海區(qū),試驗區(qū)內有學校、醫(yī)院、政府部門等公有物業(yè)建筑,共計272個地塊。選取具有代表性的西樵高級中學作為研究對象,該區(qū)域位于西樵鎮(zhèn)中心地帶,東臨北江,毗鄰樵高路、樵金路,距西樵大橋、龍灣大橋,占地約8.67 hm2。其中有教學樓、教職工宿舍共17棟,均為多層框架結構建筑。

采用大疆M300 RTK無人機作為飛行平臺,搭載禪思P1鏡頭組成傾斜攝影測量系統(tǒng),該系統(tǒng)采用“下置旋翼”技術,可實現精準垂直起降功能,同時具備高精度差分導航定位系統(tǒng)。

在研究區(qū)內均勻布設了5個像控點,設置航向重疊度為80%、旁向重疊度為65%、航高為150 m。航線飛行共1個架次,獲取像片532張,其中有效像片522張。根據飛行航高和地面分辨率的關系,計算獲得影像地面分辨率為3 cm,滿足制作1∶500比例尺地形圖要求。公式為

(1)

式中,H為相對航高;a為相機像元尺寸;f為相機焦距。

為了評估項目精度,選取20個特征點作為模型精度檢查點、20個房角點作為成果圖件精度檢查點、10條邊作為圖件成果精度檢查邊、10組面積作為成果建筑面積檢查項。

3 研究方法

3.1 總體技術流程

外業(yè)作業(yè)前首先完成收集資料,制定像控點布設方案,并依據方案實地采集和布設像控點。然后開展無人機傾斜攝影航測工作,獲取測區(qū)下視、前視、后視等多視角影像,航測后,通過數據預處理、影像匹配、區(qū)域網聯合平差、多視影像密集匹配、三維模型生產,并進行裸眼三維數字化測圖,完成建筑物面積測量,標注可能存在遮擋的物體與建筑物之間的高度差及水平距離[13]。最后根據區(qū)域所在位置的單位光伏板年發(fā)電量測算屋頂光伏電量,同時利用全站儀外業(yè)實測點坐標對模型、方角點、建筑物邊長和房屋建筑面積進行精度評定,并將評定結果與國家相關標準規(guī)范要求比對,探索該研究方案的可行性?？傮w技術流程如圖1所示。

圖1 可建設屋頂光伏資源調查總體技術流程

3.2 數據處理

基于Dji Terra開展實景三維建模。首先聯合下視影像和傾斜影像進行光束法區(qū)域網聯合空中三角測量,計算得到影像準確的外方位元素;然后利用多視影像密集匹配處理技術,生成高密度三維點云,基于點云構建不規(guī)則三角網,再優(yōu)化三角網模型制作三維模型白模;最后根據影像紋理,映射到白模三角形面片上,制作高精度數字三維模型。最終實景三維模型局部效果如圖2所示。

圖2 實景三維模型局部效果

3.3 圖件制作

基于南方CASS平臺,結合CASS 3D插件進行裸眼三維數字化測圖,將實景三維模型和數字正射影像導入三維測圖軟件,基于二、三維聯動窗口開展地形圖測繪。屋頂光伏資源調查需要準確的屋頂平面結構和面積信息。按照要求繪制屋頂平面結構圖且標注面積,如屋頂有構筑物或大型設備,需標注屋頂構筑物或大型設備高度、平面面積,如建筑物周邊有更高且明顯遮擋太陽光照射的遮擋物(如其他建筑物、樹木等),需標注遮擋物與建筑物之間的高度差及水平距離。對內業(yè)無法確定屬性的地物、地貌要素進行外業(yè)調繪補測,整飾編輯圖形,圖3為完成的建筑物地形圖繪制成果。

圖3 圖件成果

3.4 可建設屋頂光伏資源評估

可建設屋頂光伏發(fā)電量估算最重要的是確定城市中建筑屋頂的總面積和區(qū)域光伏板年發(fā)電量。如圖4所示,建筑物屋頂總面積可以根據無人機傾斜攝影三維測圖的結果計算,光伏板輻射面積一般取屋頂總面積的30%～50%;而區(qū)域光伏板年發(fā)電量則結合城市年輻射總量和光伏組件效率推算得到。如監(jiān)測可得,2015-2020年廣州市的年太陽輻射量為3 943.35～5 007.85 MJ/m2,多晶硅光伏組件的效率為16%,兩者相乘可以得到區(qū)域單位光伏板年發(fā)電量[14]。

圖4 屋頂光伏發(fā)電量推算方式

由光伏有效面積和區(qū)域單位光伏板年發(fā)電量計算得到屋頂光伏發(fā)電量。公式為

Epotential=Apv×Gt×η×λ

(2)

式中,Epotential為城市年輻射總量;Apv為屋頂光伏組件面積;η為光伏轉換效率,本文取16%;λ為光伏系統(tǒng)運行效率,常見屋頂光伏運行效率為0.75～0.8。

4 試驗結果與精度評定

4.1 實景三維模型精度評定

為了驗證實景三維模型的數學精度,將外業(yè)實測的20個明顯特征點與模型同名點進行精度驗證,具體誤差統(tǒng)計值如圖5所示。其中,ΔX、ΔY、ΔZ為模型坐標和實測坐標的差值,其中3個方向的最大誤差值分別為6.2、5.7、6.7 cm。

圖5 檢查點誤差統(tǒng)計

根據中誤差計算公式,三維模型平面位置中誤差為3.9 cm,高程中誤差為4.3 cm,成果精度滿足1∶500地形圖規(guī)范要求。

4.2 房角點點位精度評定

房角點測量是測定房屋建筑物實際地理位置,是準確量算房屋建筑面積的基礎。本文使用全站儀施測了20個房角點,并將施測坐標與裸眼測圖圖解坐標比對,計算坐標差值,計算結果見表1。

表1 房角點精度統(tǒng)計

圖6為檢查點平面和高程誤差統(tǒng)計。可以看出,20個房屋角點誤差X、Y、Z3個方向波動均較小。其中,最小誤差為1.6 cm,最大誤差為6.2 cm。計算可得房角點點位平面中誤差為3.1 cm。房角點點位中誤差滿足《房產測量規(guī)范》(GB/T 17986-2000)中高精度中誤差要求。計算公式分別為

圖6 檢查點平面和高程誤差統(tǒng)計

(3)

4.3 建筑物邊長精度評定

為了評估成果相對精度,選擇10條建筑物邊長與實測結果進行對比。實測建筑物邊長采用精度為2 mm的激光測距儀測量得到。實測邊長和圖上量測邊長誤差見表2。根據中誤差公式計算可得,邊長中誤差為3.1 cm,建筑物間距滿足《房產測量規(guī)范》(GB/T 17986-2000)精度要求。

表2 建筑物邊長較差統(tǒng)計 m

4.4 房屋建筑物面積精度評定

通過對實景三維模型進行裸眼測圖,獲取每幢樓建筑物樓頂面積。為了驗證裸眼測圖精度,通過全站儀實測房角點坐標,計算對應房屋實際面積,將全站儀施測計算的面積與裸眼測圖計算的面積進行房屋樓頂面積較差計算,計算結果見表3。依據《房產測量規(guī)范》(GB/T 17986-2000)規(guī)范要求,房屋面積誤差限差符合城市商品房二級精度面積限差要求。

表3 房屋建筑物面積較差統(tǒng)計 m2

綜上所述,通過案例結果可知,實景三維模型的模型點中誤差,地形圖的房角點點位中誤差和建筑物邊長中誤差均在厘米級,符合國標規(guī)范相應限差要求。

5 結 語

本文將無人機傾斜攝影測量技術應用于可建設光伏屋頂面積調查,通過無人機搭載可見光傳感器獲取測區(qū)影像,并通過內業(yè)建模、裸眼測圖、成果圖件制作及精度評定,證明了該技術用于屋頂光伏資源調查任務可行、可靠。

無人機傾斜攝影測量技術為南海區(qū)可建設光伏屋頂資源調查提供了強大的技術服務,降低了外業(yè)工作強度與風險,提高了成圖效率,彌補了實地勘測中效率低,地物要素測量不全的不足。