新闻倾斜摄影+地面激光雷达景融合建模法

且行且学

随着数字城市和智慧城市的提出，城市模拟从二维发展到维，对城市维现场建模的要求越来越高。本文以科学院大学为研究区，结合人机倾斜摄影的效率和地面激光扫描的准确性，提出了以人机倾斜摄影为主、地面激光雷达为辅的城市维现场一体化建模方法。在验过程中，外部行业采用“规则路线自动拍摄、兴趣区手动拍摄为辅”的人机图像采集策略；内部行业采用“手动粗准、ICP算法准确”的方法，将地面雷达点云统一到人机图像坐标中。验结果表明，多源数据集成方法不仅可以保证维建模的效率，还可以纠正人机单独建模模型的地物扭曲和空洞，提高模型的准确性，化城市维模型。


1技术路线


维建模的基本原理是利用获得的数据生成点云数据，从而构建TIN角，比较后对TIN角进行贴膜处理。倾斜摄影技术与地面激光雷达技术融合建模的本质是利用人机图像生成的稀疏点云与激光雷达点云融合，比较终生成更高精度的维模型。具体技术流程如图1所示。


2方案


21人机数据采集


传统的人机倾斜摄影测量过程：


1）确定测量区域，利用人机飞行控制平台规划自动航线；


2）按规划航线飞行，完成外部测量任务。


人机数据采集采用传统方式，由于航线固定、航空高度固定，不能灵活控制飞行高度和拍摄角度，不能对感兴趣的物体进行精细测量，导致维模型在细节上扭曲变形，达不到理想效果。在城市中，由于建筑高度高，建筑间距相对较小，城市数据采集中航线固定测量方法不足，人机航空摄影视野盲区。


因此，改进人机数据采集方法(图2)：


1)根据传统的获取方式，设置110的航高，75%的航向重叠，65%的旁向重叠，采集固定航线；


2)调整人机飞行高度和摄像头拍摄角度，手动拍摄兴趣区域。





▲图2自动拍摄与手动调整拍摄相结合


22地面激光雷达数据采集


获取现场激光数据时，首先确定测量区域，然后根据测量区域的范围布置测量站。由于徕卡BLK360的扫描范围为06～60，扫描点距离越远，点云精度和测距精度越低。因此，为了获取高精度数据，测量站的际扫描距离控制在20~30之间。为了方便点云的智能拼接，相邻测量站之间需要有一定的重叠，以确保相邻测量站之间的连接，如图3所示。





3数据处理与精度评估


31人机图像处理与分析


由于天气、光线等方面的影响，航空摄影图像存在亮度不一致、照片不清晰等问题，导致后续图像匹配错误。因此，对航空摄影图像进行预处理，利用P调整航空摄影图像的亮度、饱和度和对比度（图4）。





图像预处理后，需要对图像数据进行空中角测量，以确定图像拍摄的位置和方向，即确定图像的内外方向元素。由于相机的传感器尺寸和镜头焦距在拍摄过程中是固定的，因此内部方向是固定的。空中角测量（图5）的主要任务是利用航空图像提取特征点和匹配特征点，然后连接特征点，计算外部元素，将测量区域的所有图像纳入统一的方形坐标系。


根据空中角测量质量报告，分析空中角解算的准确性。如图6所示，共有1253张图像，其中2张不能用于重建，因为这两张图像与其他照片重叠不够高或没有提取连接点。图7给出了这两张照片中可能存在的连接点。图中虚线前的图像是未参与空中角测量的图像，后来图像中的点是其他图像中可能存在的对应连接点。质量报告概述指出，平均每张图像提取13706个关键点，共268548个连接点，平均每张图像831个连接点，重投影误差为075个像素。一般来说，重投影误差小于1没有问题；否则，空中角测量需要重复多次，直到误差小于1。





完成空解算后，生成维模型和倾斜摄影稀疏点云。如图8所示，该模型的整体效果和精度都相对较好。但在某些细节区域，由于地物屏蔽、图像质量低，地物会出现扭曲、空洞等问题，如图9所示。因此，有必要补充兴趣区域的地面激光雷达数据，以弥补该区域的缺陷。





32地面激光雷达数据处理与分析


根据人机图像生成的维模型的缺陷，扫描该区域的地面激光雷达。如图10所示，该区域共有23个车站，测量站之间的连接数为67个，点群误差为0007，整体误差为0001，误差值在可接受范围内。地面激光雷达点云数据的坐标系为相对坐标系，需要将地面激光点云数据坐标系转换为WGS84坐标系，与人机点云数据进行集成建模。


首先，地面扫描点云与人机生成的点云进行准确匹配。点云手动准确结果（图11）得到旋转变换矩阵，变换精度RMS为0298，显然不能满足要求，需要进一步精准。


使用ICP算法进行精准匹配。由于两点云的大小不一致，在使用ICP算法时，应相应修改设置的重叠度（图12）。重叠度为10%，RMS为005。图13显示了比较终匹配效果。


33融合建模


利用C维建模软件进行集成建模，将准确的激光点云数据和人机图像数据导入C，并在C中进行空中角测量，比较终得到集成模型。为了更好地查看集成建模与单独建模的区别，同时生成集成模型和倾斜摄影维模型。图14()在中间，倾斜摄影模型的建筑墙体有明显的扭曲变形，图14()为了整合模型中对应墙体的模型效果，可以看出整合建模方法可以改善维模型中地物的扭曲。如图15所示()如图15所示，倾斜摄影模型中存在地物空洞问题。()集成建模方法也可以解决维模型地物空洞的问题。图16()可见倾斜摄影模型的地物细节比较粗糙，图16()结合建模的维模型在细节上大大提高了维模型的纹理精度。





34维模型精度评估


如表2所示，质量评价要素主要包括空间参考、位置精度、模型质量、逻辑一致性、场景效果和附件质量六个部分。





根据上述检查元素，检查结果如下：


1）空间参考：集成模型的坐标为WGS84坐标，空间参考符合要求。


2）位置精度：根据上述空中角测量质量分析，模型平面精度为0038，高精度约为经验模型平面精度的3倍，约为0114。


3）模型质量：初始模型中建筑结构出现一定程度的变形和扭曲，甚至出现空洞。集成建模的维模型更好地解决了这个问题；提高了模型的结构和纹理质量。


4）逻辑一致性：未发现问题。


5）场景效果：模型整体效果更好，更符合际对象。6）数据质量：符合要求。


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