基于倾斜摄影三维建模的不动产高效测绘

第３２卷　第１０期２０１８年１０月　　北京测绘ＢｅｉｊｉｎｇＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＶｏｌ．３２　Ｎｏ．１０Ｏｃｔｏｂｅｒ２０１８引文格式：原喜屯，高鹏伟．基于倾斜摄影三维建模的不动产高效测绘［Ｊ］．北京测绘，２０１８，３２（１０）：１１３８１１４２．犇犗犐：１０．１９５８０／ｊ．ｃｎｋｉ．１００７３０００．２０１８．１０．００６［收稿日期］　２０１８０６２６［作者简介］　原喜屯（１９６６－），男，山西运城人，大学本科，教授级高级工程师，研究方向为倾斜摄影测量。犈犿犪犻犾：[e-mail]基于倾斜摄影三维建模的不动产高效测绘原喜屯　高鹏伟（西安科技大学测绘科学与技术学院，陕西西安７１００５４）［摘　要］　针对传统不动产测绘外业工作量大、耗时长且成本高等问题，尤其是针对农村地区部分院落长期无人居住造成无法进入庭院进行测绘作业的问题。本文将无人机倾斜摄影测量三维建模技术运用于不动产测绘，通过对外业实测数据与基于在倾斜摄影三维模型上所采集到的不动产平面图图形数据的对比分析，论证了基于倾斜摄影三维建模的不动产测绘的可行性，且与传统不动产测绘相比，在效率、精度、成本和工期等方面都有着明显的优势，为不动产测绘提供了一种快捷、高效的作业方法。［关键词］　倾斜摄影测量；三维建模；不动产测绘［中图分类号］　Ｐ２３２　　　［文献标识码］　Ａ　　　［文章编号］　１００７－３０００（２０１８）１０－１１３８－５０　引言一般不动产测绘包括房产测绘、地籍测绘、林业资源调查、草场资源调查和海籍测量等，其中房产测绘和地籍测绘的主要对象是城镇及农村房屋的面积、权属、结构属性、利用现状等［１］。随着我国社会经济不断高速发展，不动产价值相应不断提高，这使得国家对不动产测绘越来越重视、要求越来越高。而传统不动产测绘工作量大、耗时长、成本高的问题一直没有较好的解决。基于无人机倾斜摄影测量模型重建技术是近年来发展起来的一项新技术，因其数据采集成本低、效率高，重建的三维模型现势性好等特点，将无人机倾斜摄影测量三维建模技术应用于不动产测绘实际生产有着诸多优势。本文阐述了基于倾斜摄影三维建模的不动产测绘方法；并将该方法应用于实际作业进行试验，对其结果进行了对比分析；此外，将该方法与传统不动产测绘做了全面的优势比较。１　基于倾斜摄影三维建模的不动产测绘方法本文所研究方法的基本思路为：相控点的布设与测量、航空影像采集、空三解算、生成三维模型与正射影像、三维裸眼采集平面图等，具体流程如图１所示。图１　技术流程图１．１　无人机倾斜摄影数据采集无人机倾斜摄影是通过在无人机上搭载五镜头倾斜摄影系统，其中一个镜头获取地面目标物的正射影像，其余四个镜头采集地面目标物前、后、左、右四个方向的倾斜影像，并可在拍摄瞬间获取包含影像位置、高度、姿态等信息的ＰＯＳ数据［２］。超低空飞行；即无人机航高设置为６０ｍ左右，以便获得地面分辨率较高的影像，以保证三维模型重建的精度。如测区高差较大，应分区采集影像、分区建模。密集相控；即每隔２００３００ｍ左右布设一个像控点，每平方公里不少于９个像控点，并且应该事前做好相控，以减小模型远距离的几何失真。第３２卷　第１０期原喜屯，高鹏伟．基于倾斜摄影三维建模的不动产高效测绘１．２　倾斜摄影三维模型重建倾斜摄影三维模型重建是通过对倾斜摄影获取的影像进行多视影像联合平差、多视影像密集匹配即基于物方的多视立体匹配、构建ＴＩＮ格网、纹理映射等，进而实现三维模型的重建［３］。其中，多视影像联合平差是基于影像间的几何变形和遮挡问题，结合ＰＯＳ数据，在每级影像上进行同名点匹配和自由网光束法平差；多视影像密集匹配，即检索多视影像上的特征点、特征线进而确定二维矢量数据集，再将不同视角二维数据集转化为三维矢量数据，然后进行滤波处理，将不同匹配单元进行融合，进而形成统一的数字表面模型（ＤＳＭ）。具体流程如图２所示。图２　三维建模流程１．３　三维裸眼采集三维裸眼采集主要是运用建筑物侧面散点正交原理进行立体房屋的采集，其主要依据是常规房屋的相邻面相互垂直、等高以及相对面的相互平行、等距的特性［４１５］。如图３所示：图３　建筑物侧面散点正交原理点犅′、犆′分别为点犅、犆在犃点所在水平线上的投影点，面犛１与面犛２相邻，故有：犛１⊥犛２；犅犅′⊥犃犗１；犆犆′⊥犆′犗１；则犃犗１⊥犆′犗１。据此，可在常规房屋侧面上选点依次得到房角点犗１、犗２、犗３、犗４，连接即为房屋边线。三维裸眼采集过程主要为建筑物的采集，由上文提到的建筑物侧面散点正交原理可知在建筑物采集过程中，应选取建筑物侧面上平整无凹凸能真实表现建筑物侧面的区域，以减小建筑物模型ｍｅｓｈ面误差造成的采集误差。同时，利用ＥＰＳ三维采集系统二、三维操作界面联动的优势，保证采集到的房屋边、角与模型紧密贴合。２　试验及精度分析本次试验测区位于陕西省略阳县仙台坝镇，地处略阳县东北部、汉中盆地西，地势较平坦，平均海拔１２００ｍ，区域内主要为居民区，且建筑物大多为１２层。本次试验采用六旋翼无人机搭载五镜头倾斜摄影相机进行影像数据的采集，其中无人机相对航高为６５ｍ，飞行速度为８．２ｍ／ｓ，航向重叠度为８０％，旁向重叠度为７５％，影像尺寸为４８６４３６４８像素，影像地面分辨率为１．８ｃｍ。２．１　试验结果根据上述基于倾斜摄影三维建模的不动产测绘方法，首先对倾斜影像数据进行预处理，即检查影像质量问题，并对影像进行色差调整，减小在倾斜拍摄曝光瞬间，各影像光线反差、强度不一致导致的模型精度而引起的误差影响；检查ＰＯＳ数据，剔除姿态不好的影像。然后将预处理过的倾斜影像导入Ｓｍａｒｔ３Ｄ进行空三处理及数字表面模型（ＤＳＭ）和数字正射影像（ＤＯＭ）的生成。生成的数字表面模型（ＤＳＭ）与数字正射影像（ＤＯＭ）分别如图４和图５所示。图４　数字表面模型（犇犛犕）　图５　数字正射影像（犇犗犕）三维裸眼采集；将上述用Ｓｍａｒｔ３Ｄ生成的数字表面模型和数字正射影像导入ＥＰＳ三维采集系统，进行地物、地貌的采集，采集到的平面图和三维立体图分别如图６和图７所示。　图６　平面图　　　　　图７　三维立体图９３１１北京测绘第３２卷　第１０期２．２　精度分析房产测绘、地籍测绘等不动产测绘的精度要求是以界址点点位误差和相邻界址点间距误差以及面积测算精度为依据的。现对各指标进行如下对比分析：（１）界址点点位精度对比分析；为了验证所采集到的不动产平面图的点位精度，在测区采用全站仪常规测量手段采集到一些房角、墙角、道路拐角等特征点，以这些特征点的点位坐标作为已采不动产平面图的检核点，通过计算验证点点位中误差，得出验证点点位中误差是否满足相关规范要求，进而论证基于在倾斜摄三维影模型上所采集到的不动产平面图的精度。常规测量手段共采集到检核点位１０个，具体数据如表１所示。根据表１数据，运用公式计算检核点的点位中误差，公式如下：犿＝∑（Δ犡犢）２狀－槡１（１）式中：狀为检核点个数。经计算检核点点位中误差为：０．０４７ｍ；根据《城市测量规范》（ＣＪＪ／Ｔ８２０１１）房产测绘规定：二级界址点点位中误差为０．０５ｍ，其中有６个点的点位误差在区间［０，犿］内，４个点的点位误差在区间（犿，２犿］内。由此可知，检核点点位误差符合规范要求。（２）边长精度分析；为了验证边长精度，在平面图上选取２０条边进行分析，同样在测区内实测得到这２０条边相应的长度，作为检核边。具体统计数据如表２。《城市测量规范》（ＣＪＪ／Ｔ８２０１１）房产测绘规定：二级相邻界址点间距大于５０ｍ时，间距中误差为０．０５ｍ；当相邻界址点间距不大于５０ｍ时，间距中误差应在按如下公式（２）计算的结果之内；Δ犇＝±（犿犼＋０．０２犿犼犇）（２）式中，犿犼为相应等级界址点的点位中误差（ｍ）；犇为相邻界址点间的距离（ｍ）；Δ犇为界址点间的间距误差。表１　检核点点位精度统计单位：ｍ点实测犡实测犢量测犡量测犢Δ犡Δ犢Δ犡犢Ｐ０１９６２０２．５２７７１２８．３９２９６２０２．５４４７１２８．４３１０．０１７０．０３９０．０４３Ｐ０２９６２０８．３８７７１３２．１１９９６２０８．４１０７１３２．１３５０．０２３０．０１６０．０２８Ｐ０３９６２１３．２０２７１４９．６２９９６２１３．１５９７１４９．６６１０．０４３０．０３２０．０５４Ｐ０４９６２０５．６９１７１３５．１６１９６２０５．７１２７１３５．１８８０．０２１０．０２７０．０３４Ｐ０５９６２０１．２６９７１４２．１９１９６２０１．３００７１４２．２１００．０３１０．０１９０．０３６Ｐ０６９６２１７．５２６７１４２．６７７９６２１７．５７２７１４２．６３９０．０４６０．０３８０．０６０Ｐ０７９６１５９．５１５７２５１．９５９９６１５９．４８１７２５１．９４４０．０３４０．０１５０．０３７Ｐ０８９６１５５．８４８７２５０．００４９６１５５．８０２７２４９．９７５０．０４６０．０２９０．０５４Ｐ０９９６１５３．２９３７２５４．５６０９６１５３．３２８７２５４．５９７０．０３５０．０３７０．０５１Ｐ１０９６１５７．０３８７２５６．５４６９６１５７．０１６７２５６．５６４０．０２２０．０１８０．０２８表２　边长精度统计单位：ｍ犔＞５０犔≤５０序号实测犔量测犔Δ犔序号实测犔量测犔Δ犔Δ犇Ｌ０１５１．６９１５１．７１７０．０２６Ｌ１１２４．４０６２４．４６１０．０５５±０．０７４Ｌ０２５３．５７２５３．６０６０．０３４Ｌ１２８．１４５８．０９８０．０４７±０．０５８Ｌ０３６０．２９９６０．２２８０．０７１Ｌ１３４２．３９６４２．３２４０．０７２±０．０９２Ｌ０４６８．７９９６８．８６２０．０６３Ｌ１４３６．５２９３６．４７５０．０５４±０．０８６Ｌ０５５４．０１６５３．９７９０．０３７Ｌ１５２７．５９９２７．６４２０．０４３±０．０７８Ｌ０６５１．１６５５１．２０７０．０４２Ｌ１６２４．５６５２４．５２８０．０３７±０．０７５Ｌ０７５６．８１４５６．７８７０．０２７Ｌ１７１４．６０３１４．６４１０．０３８±０．０６５Ｌ０８５６．９４２５６．８９９０．０４３Ｌ１８１０．９４２１０．９０２０．０４０±０．０６１Ｌ０９５２．３６１５２．３９９０．０３８Ｌ１９１９．６８８１９．６４３０．０４５±０．０７０Ｌ１０６６．６２２６６．６７３０．０５１Ｌ２０１１．０６３１１．０３１０．０３２±０．０６１０４１１第３２卷　第１０期原喜屯，高鹏伟．基于倾斜摄影三维建模的不动产高效测绘　　当犔不大于５０ｍ时，按公式（２）计算得出每边的允许误差，计算结果如表２所示。明显，检核边边长误差都在允许误差范围内。当边长犔大于５０ｍ时，可根据如下边长中误差计算公式（３）：犿＝∑（Δ犔）２狀－槡１（３）式中，狀为边长个数。计算得：检核边中误差为０．０４８ｍ，其中有７条边的边长误差绝对值在误差区间［０，犿］内，其余３条边的边长误差绝对值在误差区间（犿，２犿］内。由以上论述可得出：基于无人机倾斜摄影三维建模的不动产测绘边长（即相邻界址点间距）量测精度符合规范要求。（３）面积精度分析；在平面图上选取并量测１５幢房屋的面积，在测区内相应实测这１５幢房屋的面积，作为检核面积精度的依据，具体数据统计如表３所示：表３　面积精度统计单位：ｍ２序号实测犛量测犛Δ犛中误差犿限差２犿Ｓ０１１０２．３１４１０２．１０６０．２０８０．３０５０．６１０Ｓ０２４９．３０８４９．５９７０．２８９０．１９００．３８０Ｓ０３１１６．７８０１１６．１６００．６２００．３３３０．６６６Ｓ０４１７８．３６４１７８．８１１０．４４７０．４４５０．８９０Ｓ０５１３０．４９７１３０．１０７０．３９００．３５９０．７１８Ｓ０６１６０．７７６１６０．２９２０．４８４０．４１４０．８２８Ｓ０７１０７．２８９１０７．５４６０．２５７０．３１４０．６２８Ｓ０８１４．１１７１４．２６９０．１５２０．０８９０．１７８Ｓ０９５８．４１７５８．２４５０．１７２０．２１１０．４２２Ｓ１０６３．０８５６２．８６７０．２１