高分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像全球重點區(qū)域三維建模方法
——以迪拜市為例

張俊輝，艾海濱，王慶棟，韓曉霞

(1.國家基礎(chǔ)地理信息中心，北京 100830；2.中國測繪科學(xué)研究院，北京 100830)

航空攝影三維重建技術(shù)伴隨著多視角攝影測量技術(shù)及計算機硬件和軟件的不斷更新而日漸成熟，它通過飛行器搭載多臺不同角度的傳感器，分別從垂直、傾斜等不同的角度采集影像，獲取地面物體更為完整準確的信息，以滿足用戶對三維信息的需求。中高空航天航空攝影測量能夠得到地面高程信息、地物地貌信息，對有明顯輪廓的建筑物能提供較高的三維重建精度，是目前地形及城市建筑物三維信息獲取主要的手段之一[1]。近年來，高分辨率衛(wèi)星獲得了較快的發(fā)展，其獲取的圖像經(jīng)過輻射校正后達到了相當高的精度，結(jié)合衛(wèi)星變軌或相機側(cè)擺等方式，同一地域的重訪周期大大縮短，非常有利于對目標場景的三維精細化建模，并使利用高分辨率衛(wèi)星影像制作三維地形及建筑物建模成為可能。全球地理信息資源建設(shè)工程是對全球范圍內(nèi)地形地貌、地理環(huán)境和相關(guān)自然與人文現(xiàn)象等信息進行采集、處理與應(yīng)用的活動。2018年，工程計劃完成境外重點區(qū)域約20 km2的三維模型生產(chǎn)任務(wù)，原計劃采用無人機傾斜攝影的方式在境外典型區(qū)域采集資料，但在實際實施過程中，受簽證、海關(guān)等多方面因素影響，未能實現(xiàn)境外作業(yè)。因此，如何利用高分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像進行全球重點區(qū)域的三維模型生產(chǎn)成為亟待解決的問題。

高分光學(xué)遙感測繪衛(wèi)星的分辨率和精度不斷提高。WorldView-3衛(wèi)星的分辨率為0.31 m，代表了全球商業(yè)遙感衛(wèi)星的最高水平。它利用單臺相機快速重定向，可實現(xiàn)同軌多個熱點目標定制成像、同軌大區(qū)域目標多條帶拼接成像和同軌同一目標多視角立體成像等多種成像模式[2]。同軌立體影像無控制點幾何定位精度優(yōu)于其標稱的3.5 m，平面定位精度可達1.8 m，高程精度達0.9 m[3]。GeoEye-1衛(wèi)星影像全色分辨率為0.41 m，能以3 m的定位精度精確確定目標位置，滿足影像三維建模精度要求。隨著信息通信技術(shù)、3S技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，新型地理信息數(shù)據(jù)開始涌現(xiàn)[4-5]。眾源地理數(shù)據(jù)是由民眾自行獲取并通過互聯(lián)網(wǎng)公開開放的一種新型地理空間數(shù)據(jù)[6-7]，以互聯(lián)網(wǎng)眾源影像為數(shù)據(jù)源進行全球地理信息資源建設(shè)是當前研究的前沿趨勢。針對數(shù)據(jù)源存在質(zhì)量參差不齊、信息嚴重冗余、覆蓋不均勻、三維坐標缺失等問題的情況[6-8]，基于眾源影像數(shù)據(jù)的快速檢索[9-11]、匹配[12-14]、相機位姿恢復(fù)[15-18]及三維重構(gòu)[15,19-20]等算法技術(shù)相繼出現(xiàn)，極大促進了地理信息三維建模的發(fā)展。綜上所述，針對境外重點區(qū)域精細化三維建模數(shù)據(jù)獲取與產(chǎn)品制作的技術(shù)難點，本文設(shè)計歸納一種利用高分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像進行重點目標及建筑物精細化三維建模的方法。該方法選取迪拜市中心城區(qū)為試驗區(qū)域，以國內(nèi)外主流高分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，以DEM/DOM、控制點數(shù)據(jù)等已有數(shù)據(jù)庫為控制信息，以互聯(lián)網(wǎng)眾源影像為輔助數(shù)據(jù)源，首先進行衛(wèi)星影像精準定向及眾源影像的高精度位置姿態(tài)恢復(fù)，生成高精度幾何信息(DSM/DOM)；然后利用精化的RPC參數(shù)及生成的幾何信息進行區(qū)域內(nèi)主要建筑物的三維模型生產(chǎn)制作，并由此形成高分辨率衛(wèi)星影像三維建模原型系統(tǒng)，滿足生產(chǎn)單位快速制作符合精度和精細度要求的三維數(shù)字模型的需要。

1 數(shù)據(jù)與總體流程

1.1 迪拜市城區(qū)數(shù)據(jù)概況

迪拜市位于阿拉伯半島中部、阿拉伯灣南岸，是阿聯(lián)酋第一大城市、海灣地區(qū)中心，沿海岸線呈西南—東北走向，長約30 km，最寬處大于10 km，地形以平原為主。迪拜市受地理環(huán)境等因素的影響，形成了獨特的建筑風(fēng)格，建筑多為拔地而起的后現(xiàn)代主義重重高樓，多集結(jié)于迪拜市的商業(yè)灣和Sheikh Zayed主街道兩旁，展現(xiàn)了現(xiàn)代建筑史的輝煌靚麗。原始影像數(shù)據(jù)為GeoEye-1衛(wèi)星及WorldView-3衛(wèi)星獲取的兩組立體像對，其地理位置分布及詳細信息分別如圖1、表1所示。其中，Burj Khalifa Tower是當今世界最高建筑，高度達到828 m，超過150 m高的大樓總共有233棟，且大多數(shù)建筑的形狀結(jié)構(gòu)復(fù)雜獨特，巨大的視差變化給后期的三維建模及單體化處理增加了難度。

圖1 GeoEye-1、WorldView-3原始影像及其地理位置分布(Google Earth)

表1 GeoEye-1、WorldView-3原始影像信息

1.2 影像三維建?？傮w流程

本文設(shè)計的高分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像精細化三維建模方法如圖2所示。該方法在高分辨率衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差處理及眾源影像空中三角測量得到精準定向參數(shù)，并生成影像DSM/DOM的基礎(chǔ)上，利用3ds Max建模軟件的二次開發(fā)接口，實現(xiàn)典型城市區(qū)域的三維快速建模，并從眾源影像上自動生成建筑物表面紋理，實現(xiàn)建筑物三維模型的紋理重建，構(gòu)建出更加真實、準確的三維建筑模型。

圖2 高分辨率衛(wèi)星影像三維精細化建模方法流程

2 影像數(shù)據(jù)的空三處理及精準幾何信息生成

2.1 衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差方法

為適應(yīng)全球地理信息資源建設(shè)對海量遙感數(shù)據(jù)處理規(guī)?；a(chǎn)品生產(chǎn)業(yè)務(wù)化和數(shù)據(jù)生產(chǎn)高效智能化的迫切需求，以解決海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)無控、精確、快速、一體化智能處理為目標，本文選用在工程中全面應(yīng)用的高分辨率衛(wèi)星影像大規(guī)模聯(lián)合區(qū)域網(wǎng)平差的方法進行多源衛(wèi)星影像的精準定向。以國家基礎(chǔ)測繪數(shù)據(jù)等精度已知且可驗證的參考DEM/DOM、少量控制點等構(gòu)成的數(shù)據(jù)庫為約束，選用改進的影像匹配算法[21]進行高分辨率衛(wèi)星影像間連接點的自動獲取，以整體聯(lián)合區(qū)域網(wǎng)平差[22]的方式獲取衛(wèi)星影像的精準定向RPC參數(shù)。試驗區(qū)域GeoEye-1、WorldView-3影像獲取連接點數(shù)及區(qū)域網(wǎng)平差單位權(quán)中誤差結(jié)果詳見表2。

表2 GeoEye-1、WorldView-3區(qū)域網(wǎng)平差結(jié)果

2.2 眾源無序影像位姿恢復(fù)方法

由于影像分辨率、拍攝角度等條件的限制，僅通過衛(wèi)星影像無法完全實現(xiàn)建筑物精細化建模及紋理重建，因此需要輔以互聯(lián)網(wǎng)眾源影像數(shù)據(jù)完成三維模型制作。本文選用一種大規(guī)模無序影像的自動檢索及空中三角測量方法[23]恢復(fù)影像拍攝的位置姿態(tài)信息。該方法以基于內(nèi)容的影像檢索[9]及基于SFM算法的漸進式影像姿態(tài)恢復(fù)[15]為基礎(chǔ)，通過對下載的影像數(shù)據(jù)進行分析，確立無序影像連接關(guān)系，快速準確獲取相同內(nèi)容影像，通過多角度多視影像間的穩(wěn)健匹配及平差，完成網(wǎng)絡(luò)眾源影像姿態(tài)恢復(fù)。同時，為了保證眾源影像定向坐標系與衛(wèi)星影像定向坐標系一致，本文利用衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差中的加密點作為眾源影像的控制點進行眾源影像的區(qū)域網(wǎng)平差處理，最終生成高精度位姿參數(shù)。

2.3 影像精準幾何信息生成

針對高分辨率衛(wèi)星影像特征，采用流行的SGM算法和多視影像匹配算法[22]，基于多基線、多重匹配特征(特征點、格網(wǎng)點、邊緣等)、由粗到精的多級金字塔匹配、概率松弛匹配等策略，自動獲取區(qū)域的高精度DSM，并對DSM成果進行微分糾正，完成影像成像方程式的計算，生成糾正后的正射影像圖。如圖3所示。

圖3 GeoEye-1、WorldView-3影像生成的DSM/DOM

3 影像精細單體建模

高分辨率衛(wèi)星影像精細單體建模主要包括3大部分：首先輸入原始衛(wèi)星影像、精準定位后的定位參數(shù)和定義產(chǎn)品坐標系統(tǒng)，系統(tǒng)自動構(gòu)建實時核線立體模型；然后在此立體模型的基礎(chǔ)上，分別利用模型幾何結(jié)構(gòu)、模型紋理及其他輔助3大工具集進行高質(zhì)量高效的三維模型的幾何結(jié)構(gòu)和紋理的重建；最后輸出滿足實際生產(chǎn)需求的建筑物三維模型。

3.1 模型幾何結(jié)構(gòu)

模型幾何結(jié)構(gòu)構(gòu)建主要是從立體模型上人工采集結(jié)構(gòu)點和結(jié)構(gòu)線，通過自動構(gòu)建多邊形面和幾何體完成半自動的三維模型的幾何結(jié)構(gòu)重建。建筑物按照建模的幾何結(jié)構(gòu)可以分為平頂屋、坡頂屋、多脊屋、圓頂屋、錐頂屋、圓柱形屋等[24]。

在衛(wèi)星影像立體模型上進行簡單平頂房屋量測時，首先確定屋頂角點，提取出房屋輪廓線，然后通過量測房屋附近的一個地面點坐標，計算出房屋高度信息。算法根據(jù)輪廓線和高度信息構(gòu)建房屋模型，并在3ds Max中顯示結(jié)果。坡頂屋在平頂屋策略基礎(chǔ)上，對坡頂屋脊線進行采集，算法根據(jù)采集到的屋脊線對頂面進行修改，生成坡頂屋模型。多脊屋的屋脊相互交錯，可以基于可見性的向量夾角與最近距離判別法，建立屋脊線間、輪廓線與屋脊線間的拓撲關(guān)系，完成多脊屋的幾何結(jié)構(gòu)重建。對于圓頂屋，需要在屋頂量測3個不共線的點，計算屋頂?shù)陌霃胶颓蛐?；對于錐頂屋，則需要量取一個頂點來構(gòu)建模型。本文采用基于可見性的嵌入式填充構(gòu)網(wǎng)算法[24]實現(xiàn)復(fù)雜建筑物的重建。算法要求在量測房屋的輪廓線和屋脊線的同時，一并采集房屋的特征關(guān)聯(lián)線，采集的線框越多，房屋的模型效果越細致。如圖4所示。

圖4 各類型房屋建模效果

3.2 模型紋理映射

基于衛(wèi)星影像構(gòu)建的建筑物三維模型的側(cè)面紋理不夠清晰(如圖5(a)所示)，鑒于境外數(shù)據(jù)難以實現(xiàn)直接實地地面拍攝，本文采用互聯(lián)網(wǎng)下載的眾源影像(如圖5(b)所示)進行部分知名建筑物的紋理映射，并選取互聯(lián)網(wǎng)上的相似相片進行其他建筑的虛假紋理映射。紋理貼圖結(jié)果如圖5(c)所示。涉及的具體步驟簡單分為全自動紋理映射、地面影像紋理貼圖，以及紋理編輯及色彩自動處理。

圖5 基于網(wǎng)絡(luò)相片的模型紋理映射效果

(1)全自動紋理映射：由于眾源影像有重疊，同一個建筑物的一個面可能出現(xiàn)在多張影像上，每張包含該面紋理信息的影像都有差別，可能出現(xiàn)紋理信息不全、紋理信息面積過小、紋理面朝向相反等情況。要從影像中找到最適合該墻面的最佳紋理，主要分為3步：定位紋理數(shù)據(jù)源、紋理方向性判斷、紋理面積判斷[24]。利用共線方程將地面點反投到數(shù)據(jù)源影像上的方法，可以確定紋理區(qū)域。通過計算并分配紋理坐標的方式，直接對紋理進行自動糾正，可實現(xiàn)紋理的正確映射。

(2)地面影像紋理貼圖：為了彌補側(cè)面紋理精細度問題，本文采用網(wǎng)絡(luò)下載的分辨率較高的地面照片，通過簡單交互即可實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)相片的貼圖。首先選擇三維幾何結(jié)構(gòu)中的某一個面，調(diào)入相片，三維模型選中面通過共線方程將物方點坐標投影到相片上；然后人工將面片上各個頂點拖拽到模型選中面的正確位置；最后自動計算紋理映射參數(shù)，實現(xiàn)紋理的貼圖。

(3)紋理編輯及色彩自動處理：若紋理出現(xiàn)遮擋或色彩出現(xiàn)問題，可以進行紋理編輯。首先選擇需要矯正的面；然后選擇最佳紋理影像；最后調(diào)整、提取紋理。如果需要對紋理影像進行圖像編輯，可以選擇PhotoShop進行進一步的處理，在PhotoShop中只能進行色彩方面的處理，不能修改紋理圖片長寬比例，否則紋理坐標會出現(xiàn)異常。

3.3 模型自動DEM貼合

三維建模原型系統(tǒng)中具備房屋自動直角化、模型自動與DSM貼合、自動采集捕捉、影像亮度與對比度調(diào)節(jié)、幾何精度質(zhì)檢、模型和紋理重命名等其他輔助功能。其中，模型在與DSM匹配過程中是否顧及地形的起伏是建筑物精細化三維建模和成果應(yīng)用的關(guān)鍵。若建筑物沒有與地形很好地貼合和匹配，就會造成地物飄在空中或鉆入地下等與客觀事實不符的情況[25]。本文在建筑物半自動量測過程中，基于DSM內(nèi)插原理，通過生成的DSM對建筑物底部面各頂點高程進行約束，完成建筑物底面高度信息的自動追蹤，實現(xiàn)模型與DSM的自動貼合。

圖6 建筑物模型自動DSM貼合原理

3.4 典型建筑物建模結(jié)果

本文利用GeoEye-1衛(wèi)星及WorldView-3衛(wèi)星影像處理結(jié)果及生成的DSM/DOM結(jié)果，分別選取典型建筑密集區(qū)域進行建筑物單體化模型構(gòu)建。其中，GeoEye-1影像區(qū)域建模位置為Sheikh Zayed主街道區(qū)域兩側(cè)，典型建筑包含Princess Tower、Almars Tower等，建模面積約4 km2，建筑物總數(shù)約為300棟；WorldView-3影像區(qū)域建模位置為Burj Khalifa Tower及周邊區(qū)域，建模面積約1 km2，建筑物總數(shù)約為50棟。單體化建模結(jié)果如圖7—圖11所示，單體化建模精度可以達到相同比例尺的數(shù)字線化圖精度。

圖7 GeoEye-1衛(wèi)星影像區(qū)域建筑物單體化建模結(jié)果

圖8 Princess Tower單體化建模結(jié)果

圖9 Almars Tower單體化建模結(jié)果

圖10 WorldView-3衛(wèi)星影像區(qū)域建筑物單體化建模結(jié)果

圖11 Burj Khalifa Tower單體化建模結(jié)果

4 結(jié) 語

本文以高分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像為主要數(shù)據(jù)源，以DEM/DOM、控制點數(shù)據(jù)等已有數(shù)據(jù)庫為控制信息，以互聯(lián)網(wǎng)眾源影像為輔助數(shù)據(jù)源，完成了衛(wèi)星影像精準定向及眾源影像的高精度位置姿態(tài)恢復(fù)，并生成高精度DSM/DOM。在此基礎(chǔ)上形成了高分辨率衛(wèi)星影像三維建模原型系統(tǒng)，并進行了區(qū)域內(nèi)典型建筑物單體化建模，解決了基于高分辨率影像全球重點景區(qū)高精度三維建模的關(guān)鍵技術(shù)問題，實現(xiàn)了全球重點景區(qū)精細三維模型的高效產(chǎn)出，對促進全球地理信息資源建設(shè)與維護更新具有重要意義。