隨著數(shù)字城市和智慧城市的提出，城市模擬從二維發(fā)展到三維，對城市三維現(xiàn)場建模的要求越來越高。本文以中國科學院大學為研究區(qū)，結合無人機傾斜攝影的效率和地面激光掃描的準確性，提出了以無人機傾斜攝影為主、地面激光雷達為輔的城市三維現(xiàn)場一體化建模方法。在實驗過程中，外部行業(yè)采用“規(guī)則路線自動拍攝、興趣區(qū)手動拍攝為輔”的無人機圖像采集策略；內部行業(yè)采用“手動粗準、ICP算法準確”的方法，將地面雷達點云統(tǒng)一到無人機圖像坐標系統(tǒng)中。實驗結果表明，多源數(shù)據集成方法不僅可以保證三維建模的效率，還可以糾正無人機單獨建模模型的地物扭曲和空洞，提高模型的準確性，優(yōu)化城市三維模型。

1技術路線

三維建模的基本原理是利用獲得的數(shù)據生成點云數(shù)據，從而構建TIN三角網，最后對TIN三角網進行貼膜處理。傾斜攝影技術與地面激光雷達技術融合建模的本質是利用無人機圖像生成的稀疏點云與激光雷達點云融合，最終生成更高精度的三維模型。具體技術流程如圖1所示。

2設計方案

2.1無人機數(shù)據采集

傳統(tǒng)的無人機傾斜攝影測量過程：

1）確定測量區(qū)域，利用無人機飛行控制平臺規(guī)劃自動航線；

2）按規(guī)劃航線飛行，完成外部測量任務。

無人機數(shù)據采集采用傳統(tǒng)方式，由于航線固定、航空高度固定，不能靈活控制飛行高度和拍攝角度，不能對感興趣的物體進行精細測量，導致三維模型在細節(jié)上扭曲變形，達不到理想效果。在城市中，由于建筑高度高，建筑間距相對較小，城市數(shù)據采集中航線固定測量方法不足，無人機航空攝影視野盲區(qū)。

因此，改進無人機數(shù)據采集方法(圖2)：

1)根據傳統(tǒng)的獲取方式，設置110m的航高，75%的航向重疊，65%的旁向重疊，采集固定航線；

2)調整無人機飛行高度和攝像頭拍攝角度，手動拍攝興趣區(qū)域。

▲圖2自動拍攝與手動調整拍攝相結合

2.2地面激光雷達數(shù)據采集

獲取現(xiàn)場激光數(shù)據時，首先確定測量區(qū)域，然后根據測量區(qū)域的范圍布置測量站。由于徠卡BLK360的掃描范圍為0.6～60m，掃描點距離越遠，點云精度和測距精度越低。因此，為了獲取高精度數(shù)據，測量站的實際掃描距離控制在20~30m之間。為了方便點云的智能拼接，相鄰測量站之間需要有一定的重疊，以確保相鄰測量站之間的連接，如圖3所示。

3數(shù)據處理與精度評估

3.1無人機圖像處理與分析

由于天氣、光線等方面的影響，航空攝影圖像存在亮度不一致、照片不清晰等問題，導致后續(xù)圖像匹配錯誤。因此，對航空攝影圖像進行預處理，利用Photoshop調整航空攝影圖像的亮度、飽和度和對比度（圖4）。

圖像預處理后，需要對圖像數(shù)據進行空中三角測量，以確定圖像拍攝的位置和方向，即確定圖像的內外方向元素。由于相機的傳感器尺寸和鏡頭焦距在拍攝過程中是固定的，因此內部方向是固定的?？罩腥菧y量（圖5）的主要任務是利用航空圖像提取特征點和匹配特征點，然后連接特征點，計算外部元素，將測量區(qū)域的所有圖像納入統(tǒng)一的方形坐標系。

根據空中三角測量質量報告，分析空中三角解算的準確性。如圖6所示，共有1253張圖像，其中2張不能用于重建，因為這兩張圖像與其他照片重疊不夠高或沒有提取連接點。圖7給出了這兩張照片中可能存在的連接點。圖中虛線前的圖像是未參與空中三角測量的圖像，后來圖像中的點是其他圖像中可能存在的對應連接點。質量報告概述指出，平均每張圖像提取13706個關鍵點，共268548個連接點，平均每張圖像831個連接點，重投影誤差為0.75個像素。一般來說，重投影誤差小于1沒有問題；否則，空中三角測量需要重復多次，直到誤差小于1。

完成空三解算后，生成三維模型和傾斜攝影稀疏點云。如圖8所示，該模型的整體效果和精度都相對較好。但在某些細節(jié)區(qū)域，由于地物屏蔽、圖像質量低，地物會出現(xiàn)扭曲、空洞等問題，如圖9所示。因此，有必要補充興趣區(qū)域的地面激光雷達數(shù)據，以彌補該區(qū)域的缺陷。

3.2地面激光雷達數(shù)據處理與分析

根據無人機圖像生成的三維模型的缺陷，掃描該區(qū)域的地面激光雷達。如圖10所示，該區(qū)域共有23個車站，測量站之間的連接數(shù)為67個，點群誤差為0.007m，整體誤差為0.001m，誤差值在可接受范圍內。地面激光雷達點云數(shù)據的坐標系為相對坐標系，需要將地面激光點云數(shù)據坐標系轉換為WGS84坐標系，與無人機點云數(shù)據進行集成建模。

首先，地面掃描點云與無人機生成的點云進行準確匹配。點云手動準確結果（圖11）得到旋轉變換矩陣，變換精度RMS為0.298，顯然不能滿足要求，需要進一步精準。

使用ICP算法進行精準匹配。由于兩點云的大小不一致，在使用ICP算法時，應相應修改設置的重疊度（圖12）。重疊度為10%，RMS為0.05。圖13顯示了最終匹配效果。

3.3融合建模

利用Contextcapture三維建模軟件進行集成建模，將準確的激光點云數(shù)據和無人機圖像數(shù)據導入Contextcapture，并在Contextcapture中進行空中三角測量，最終得到集成模型。為了更好地查看集成建模與單獨建模的區(qū)別，同時生成集成模型和傾斜攝影三維模型。圖14(a)在中間，傾斜攝影模型的建筑墻體有明顯的扭曲變形，圖14(b)為了整合模型中對應墻體的模型效果，可以看出整合建模方法可以改善三維模型中地物的扭曲。如圖15所示(a)如圖15所示，傾斜攝影模型中存在地物空洞問題。(b)集成建模方法也可以解決三維模型地物空洞的問題。圖16(a)可見傾斜攝影模型的地物細節(jié)比較粗糙，圖16(b)結合建模的三維模型在細節(jié)上大大提高了三維模型的紋理精度。

3.4三維模型精度評估

如表2所示，質量評價要素主要包括空間參考系統(tǒng)、位置精度、模型質量、邏輯一致性、場景效果和附件質量六個部分。

根據上述檢查元素，檢查結果如下：

1）空間參考系統(tǒng)：集成模型的坐標系統(tǒng)為WGS84坐標系統(tǒng)，空間參考系統(tǒng)符合要求。

2）位置精度：根據上述空中三角測量質量分析，模型平面精度為0.038m，高精度約為經驗模型平面精度的3倍，約為0.114m。

3）模型質量：初始模型中建筑結構出現(xiàn)一定程度的變形和扭曲，甚至出現(xiàn)空洞。集成建模的三維模型更好地解決了這個問題；提高了模型的結構和紋理質量。

4）邏輯一致性：未發(fā)現(xiàn)問題。

5）場景效果：模型整體效果更好，更符合實際對象。6）數(shù)據質量：符合要求。

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