倾斜摄影与三维激光扫描在实景三维测绘中的探讨

顾春雷 黄艺浩

延吉市规划设计研究院有限公司 吉林 延吉 133000

1 引言

随着社会发展和科技水平的迅速提高，三维激光扫描与倾斜摄影测量新型测绘技术以高效率、高精度、全要素、自动化、低成本脱颖而出，逐步在大部分测绘场景中替代了碎步测量等技术成为获取测绘数据的主要技术手段，使城市建设、审批、管理、决策、改造的依据数据由二维矢量数据升级为实景三维数据，提供了丰富全面、直观可视的数据信息。

目前无人机倾斜摄影技术和地面三维激光扫描技术比较成熟，但存在布设像控点、靶球、空三失败、拼接失败、点云分层、点云放大可视颗粒感、倾斜模型局部扭曲漏洞等问题，这个步骤在整个生产过程中需要投入较多的人力、物力和时间， 因此研究和优化内外业生产工艺具有重大意义。

本文以旧城区改造项目为实例，协同外业、内业生产流程，改良生产工艺，引入空地融合处理、免相控、点云自动拼接等方法，利用RTK（全站仪）进行精度评定， 构建高精度实景三维模型，并以此为基础生产1：500比例尺地形图、建筑立面图、竣工图、地下管网、车位图等，取得了较好的效果。

2 问题分析与技术流程优化

三维激光扫描技术与倾斜摄影技术应用于实景三维测绘的作业主要分为四大部分：现场数据的获取、数据的预处理、实体建模生产、衍生产品的生产。

2.1 问题分析

本项目倾斜摄影是通过飞行器搭载多视角相关模块（五向定焦摄像机）获取丰富的空间信息，主要原因在于单镜头窄角相机构建立体像对的基高比太小，难以保证高程测量精度[1]，解决了单个相机幅面较小、数据不稳定、图像不清晰的问题[2]。通过先进的定位、融合、建模技术生成实景三维模型。

三维激光扫描技术是通过一台高速精确的激光测距仪，搭配一组反射棱镜系统在单位时间内得到大量高精度、连续的空间三维信息，进而真实还原目标的三维实景模型。

但这两种技术在数据获取过程中，由于多种因素的限制，各自都难以完整地获取目标表面的三维数据[3]。其技术特点决定产品存在优势互补的特征，即实景三维模型建构筑物顶（高）部与底部、隐蔽区域的三维空间信息互补，其中倾斜摄影技术的顶部信息详尽，底部变形、缺失、错投，三维激光扫描技术底部空间信息数据丰富准确，顶部数据缺失。

经项目生产实践发现，两种技术的内业、外业作业流程繁杂交织，工作准备时间长、数据处理易错等问题。反复研究、测试后发现因为采集数据的可信参数过少，为了得到准确的结果需要大量辅助性工作，如：布设像控点、布设靶球、分区、刺点、人工拼接、多次空三等。

2.2 技术路线优化

根据项目特点，技术路线优化部分如图1所示，实现了免除布设像控点、布设靶球、分区、刺点、人工拼接、多次空三、坐标转换等步骤，极大的简化生产流程，减少人工干预量，降低工作强度，大幅度降低倾斜摄影近地端的模型扭曲和缺失现象，同时多元数据的融合使模型表现质量和精度得到提升，为高现势性、多元化测绘成果提供一种方案，本文重点介绍数据预处理和数据生产两部分。

图1 关键技术路线优化

3 数据预处理

3.1 误差来源及分析

在符合相关精度的前提下，为实现上述工作流程。根据生产工艺的特性和基础理论，充分解读光束法、高程归化改正原理、Python PCL库、最小二乘原理对生产工艺及流程进行论证改良。通过大量测试有4个因素，下面按影响的程度由低到高分别阐述。

（1）航线设计

为满足项目要求（地面分辨率值优于2cm），传统3D井字飞行地形高差大于1/6摄影行高。采用传统3D井字飞行需分区划分，确定基准面高度，航线曝光点尽量处于地形起伏特征点。

通过大量测试发现采用倾斜仿地飞行航线，环状飞行航线辅助补充，特征变化信息获取稳健，重叠率大致恒定，明显优于传统定高的航线设计如图2所示，同时放宽了起飞点位置的要求。

图2 环形航线和重叠率对比图

（2）相机外方位元素

外方位元素是空三过程中非常重要的元素之一，其准确度直接影响成果的精度。目前仍有部分设备无法直接获取，一般的做法是使用RTK（PPK）相位中心位置偏移到相机的摄影中心。这个过程存在两个误差来源：

1.定位精度根据RTK定位原理，良好的低延迟通信是保障。准确的曝光时间是关键。

2.物理轴的偏差：安装工艺以及惯导等模块本身的技术特性存在误差，如三轴垂直度、材料和温度敏感性、老化速度、内部应力等，直接使用相关数据会产生误差。

（3）相机内方位元素

内方位元素对免相控影响最大。目前相机的抗老化和冷热不敏性的特征有待验证，根据经验值本次使用的设备2个月内方位元素会产生微小的变化。其中准确的焦距和径向畸变和切向畸变的消除是实现免相控的关键之一。目前多数重建软件对畸变的消除效果并不能完成其苛刻的要求，其根本原因是目前相片分辨率过高，使用K1、K2、K3、P1、P2进行改正后边缘部分没有得到很好的改正，仍然存在一定的扭曲。采用K1、K2、K3、K4、K5、K6、P1、P2参数处理后，问题得到解决。

（4）三维激光扫描仪点云配准

三维激光扫描仪（站式）一般使用自定义的坐标系，坐标原点位于扫描仪的中心，X轴在横向扫描面内，Y轴在横向扫描面内与X轴垂直，Z轴垂直于横向扫描面，因其主要元器件为高速的激光测距仪，精度成果主要误差来源为配准拼接，同时若点云重叠区域内点云数据较密集、初始位姿不理想的情况下，配准效率低、精度低[4]。

综合测量速度、测距误差、角度精度、传感器的影响，提高IMU、GNSS、里程计等先验位姿中GNSS的精度，使得点云已经大致对齐，有利于寻找更加鲁棒的对应，如点对面，面对面和特征对特征，最大限度避免配准过程中陷入最小值或通用性不好的问题，本项目选择加装高精度GPS模块。

3.2 预处理参数求解

1.相机外方位元素改正

将无人机固定在强制对中的控制点上，采集多组GPS数据。使用站式三维激光扫描仪采集控制点与无人机相对几何关系，计算出接收天线相位中心、相机的摄影中心、已知控制点之间的三角函数关系，将数值合理优化后用于后续无人机的差值改正，简化后关键代码如图3所示。

图3 相机外方位元素改正关键代码

2.相机内方位元素改正

目前相机的抗老化和冷热不敏性有待验证，相机的光学畸变参数主要考虑径向畸变和切向畸变。

目前多数重建软件对畸变的消除效果并不能满足免像控的苛刻要求，经测试论证是因为目前相片分辨率过高，使用K1、K2、K3、P1、P2进行改正后其边缘并没有得到很好的改正，仍存在扭曲。因此采用K1、K2、K3、K4、K5、K6、P1、P2进行改正，关键代码见图4所示。

图4 影像实现去畸变关键代码

参数的求解方法（1）：天气要求明亮的阴天，选取0.1平方千米的特定测区，要求硬质地面，有明显特征线条，略有高差，在地面上均匀布控25个控制点，呈矩阵形式。航向、旁向重叠率80%，悬停拍摄。进行一次空三处理后，将POS的精度和地面控制点精度权重提高，进行相机参数反算。

参数的求解方法（2）：定焦无穷远，多角度拍摄10*10定制矩阵图案，使用相机内参数修正软件求解。

3.三维扫描点云围栏处理

采用以测站为中心的固定距离（72m）的球体为围栏，删除围栏外的点云数据，减少冗余数据。

4.三维扫描点云局部求值

采用已知O（x , y , h）求解P（X , Y , h）的方法如图5所示，由点云位置后处理软件计算，公式如式1所示。

图5 三维激光扫描仪点云坐标求解原理图示

5.三维扫描点云定权局部配准

使用Python PCL库进行配准拼接，其中局部已知点加入权重，未知点按预制二维码贴片进行刚性变换，无二维码特征匹配或全等四点集向已知点进行刚性变换，通过验证多组全等集得到最佳变换，二维码按流水号编制。

6.三维扫描点云去权整体配准

移去已知GNSS站点，重新配准拼接，由点云重建扫描仪位置，形成测站网，引入GNSS点进行限值约束平差调整。

7.点云去粗差去噪

当观测出现粗差时，传统的最小二乘方法则难以取到最优结果[5]。如果不考虑仪器在具体应用过程中的影响因素，导致测量中存在粗差数据的关键原因是由于受障碍物影响，最终通过激光发射回的信息为障碍物信息，而并非障碍物后面的信息[6]。经过软件剔除处理，生成可以使用的静态点云数据，供后续点云融合空三使用。

8.像片去畸变与EXIF注入

使用步骤2求得的参数对原始倾斜摄影像片进行去畸变处理。

使用步骤1求得的参数对原始倾斜摄影像片的POS数据进行改正，将改正后的POS数据注入去畸变后的相片EXIF中，简化重建软件操作流程，其中EXIF关键代码见图6所示。

图6 相片EXIF注入POS数据关键代码

9.空三及实景三维重建

因像片经过预处理后，已经无畸变且焦距准确，则重建软件外参为平差。相机内参无需填写，锁定所有参数进行空三即可计算出高精度的结果。

最后静态点云加至空三，选择图片点云混合用于几何进行融合空三，重建实景三维模型。

4 实验论证

对最终成果进行实地拍照、GPS位置记录并现场核实、判定正确性和准确性。采集105个检查点计算最终成果的精度，见表1（只展示部分统计表）。

表1 点位中误差统计表（部分）

根据点位中误差统计表结果，空地融合实景三维测绘技术精度满足1：500地形图的精度要求。

5 成果与应用

免干预自动化的测绘方式将是未来测绘的生产趋势，本文对空地融合实景三维测绘技术作业过程进行优化并实践论证，通过项目生产验证了此技术在测绘领域与数字城市建设中能大幅降低外业数据采集的劳动强度、工作时间和生产费用，其成果产品同时具有精度高、信息全面等优势，证明了在实际应用当中的可行性，具有很好的应用前景。