傾斜攝影測(cè)量與機(jī)載LiDAR點(diǎn)云融合在三維建模中的應(yīng)用

賀丹

(重慶市勘測(cè)院，重慶 401121)

1 引 言

傾斜攝影技術(shù)可以得到更逼真的實(shí)景三維模型，同時(shí)減少人工操作的步驟，是目前三維建模的主流趨勢(shì)[1～3]。但是通過(guò)傾斜攝影測(cè)量得到的三維模型，受數(shù)據(jù)采集設(shè)備、時(shí)空天氣環(huán)境及數(shù)據(jù)處理算法的影響，其成果會(huì)存在一定的畸變和錯(cuò)誤，不利于更進(jìn)一步的應(yīng)用，目前造成模型畸變的主要原因有以下幾個(gè)方面：①飛行器姿態(tài)變化引起的誤差；②大氣環(huán)境噪聲誤差；③受相片分辨率影響導(dǎo)致同名點(diǎn)匹配誤差。造成模型畸變和缺陷的原因復(fù)雜多樣，這也是目前基于傾斜攝影測(cè)量進(jìn)行三維重建面臨的最普遍的問(wèn)題[4]。對(duì)于單體建筑物，可以通過(guò)人機(jī)交互的方式進(jìn)行優(yōu)化，但在大場(chǎng)景下，手動(dòng)優(yōu)化的方式就會(huì)降低模型生產(chǎn)的效率。

LiDAR具有分辨率高、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)[5]。利用這些優(yōu)點(diǎn)來(lái)輔助傾斜攝影測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合建模，可以提高模型精度。隨著LiDAR技術(shù)的進(jìn)步，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始研究利用LiDAR點(diǎn)云進(jìn)行三維模型重建的技術(shù)[6]。張平等[7]通過(guò)無(wú)人機(jī)傾斜攝影和地面擺站激光掃描相結(jié)合，有效改善了傾斜攝影模型的建模效果，但地面激光掃描儀需要搬站，工作量較煩瑣。王丹陽(yáng)等[8]利用LiDAR進(jìn)行建筑物三維建模，獲取到了較高精度的三維模型，但在大場(chǎng)景下該方法效率偏低。

利用傾斜攝影測(cè)量和LiDAR點(diǎn)云各自的優(yōu)點(diǎn)和特性(表1)，本文設(shè)計(jì)了一種融合傾斜攝影與LiDAR點(diǎn)云的三維建模方法，通過(guò)以?xún)A斜攝影為主，激光雷達(dá)為輔的方式，在ContextCapture軟件中對(duì)二者進(jìn)行融合建模，從而實(shí)現(xiàn)提高三維模型精度的目的。經(jīng)實(shí)驗(yàn)，該方法在應(yīng)用于城市復(fù)雜環(huán)境時(shí)可以取得較理想的效果。

三維建模方法優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比 表1

2 傾斜攝影與LiDAR點(diǎn)云融合建模

2.1 基于ContextCapture的傾斜攝影建模流程

ContextCapture是一款基于圖形運(yùn)算單元GPU的快速三維場(chǎng)景運(yùn)算軟件，國(guó)內(nèi)有多家重要的數(shù)據(jù)生產(chǎn)單位正在使用該軟件[9]。使用ContextCapture軟件進(jìn)行三維建模的整體流程如圖1所示。

圖1 ContextCapture常規(guī)建模流程

通過(guò)上述流程得到的三維模型較粗糙，通常建筑物會(huì)由于氣候條件、拍攝距離、航高、分辨率等原因產(chǎn)生不同程度的屋頂凸包、立面缺失等問(wèn)題，將LiDAR點(diǎn)云與傾斜攝影成果進(jìn)行融合建模，可以有效地彌補(bǔ)傾斜攝影模型的這些缺點(diǎn)，提高精度。

2.2 融合建模流程

首先按照常規(guī)流程在ContextCapture軟件中進(jìn)行傾斜攝影數(shù)據(jù)的解算，構(gòu)建空三工程后，再處理LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)。由于LiDAR點(diǎn)云與傾斜攝影測(cè)量的采集時(shí)間、數(shù)據(jù)獲取平臺(tái)、坐標(biāo)系統(tǒng)通常都不一樣，所以要先將數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，然后進(jìn)行第二次空三解算，最后生成融合后的三維模型即可，整個(gè)融合建模的流程如圖2所示。

圖2 基于ContextCapture的多源數(shù)據(jù)融合建模流程

2.3 數(shù)據(jù)采集及處理

傾斜攝影測(cè)區(qū)共2.32 km2，數(shù)據(jù)采集設(shè)定航高 150 m，航向重疊度為75%，旁向重疊度為65%，進(jìn)行固定航線采集，采集并處理后結(jié)果如圖3(a)所示；機(jī)載LiDAR測(cè)區(qū)共 0.86 km2，數(shù)據(jù)采集設(shè)定航高 200 m，航線帶寬 120 m，飛行速度 10 m/s，采集并處理后結(jié)果如圖3(b)所示。

圖3 數(shù)據(jù)采集及處理結(jié)果

根據(jù)POS文件來(lái)對(duì)原始相片進(jìn)行處理，首先要根據(jù)相片參數(shù)和相機(jī)參數(shù)來(lái)編輯POS文件，POS文件中包括了相片名、經(jīng)緯度和高程四項(xiàng)數(shù)據(jù)，將經(jīng)緯度和高程數(shù)據(jù)投影到目標(biāo)平面坐標(biāo)系上，得到一個(gè)相片名與XYZ坐標(biāo)一一對(duì)應(yīng)關(guān)聯(lián)的POS文件。通過(guò)軟件，將POS文件與航攝相片進(jìn)行空三解算，進(jìn)而通過(guò)密集匹配來(lái)匹配同名點(diǎn)，從而得到整個(gè)測(cè)區(qū)的密集匹配點(diǎn)云。處理LiDAR點(diǎn)云時(shí)，要先檢查L(zhǎng)iDAR點(diǎn)云與采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)的航跡數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系的一致性，若坐標(biāo)系不一致則要先進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，待航跡和點(diǎn)云坐標(biāo)系匹配后，再導(dǎo)入ContextCapture軟件中進(jìn)行LiDAR點(diǎn)云與空三工程的配準(zhǔn)。

2.4 三維融合建模與分析

將LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)與傾斜攝影數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，并將配準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入ContextCapture軟件中，通過(guò)ContextCapture軟件中的Merge blocks功能，將兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，然后再次提交空三解算任務(wù)。此時(shí)，LiDAR點(diǎn)云將會(huì)和傾斜攝影密集匹配點(diǎn)云同步解算，待空三任務(wù)完成后，得到融合后目標(biāo)測(cè)區(qū)的實(shí)景三維模型，如圖4所示，左圖為L(zhǎng)iDAR點(diǎn)云和密集匹配點(diǎn)云融合后的效果，右圖為融合后的實(shí)景三維模型成果。

圖4 點(diǎn)云融合后空三工程(左)與融合后三維模型(右)

將融合后的模型與傾斜攝影模型對(duì)比，可以看出凸包扭曲變形等問(wèn)題都得到了較明顯的改善。因?yàn)樵跓o(wú)紋理的狀態(tài)下能更清楚地觀察模型的幾何結(jié)構(gòu)，所以使用白模進(jìn)行對(duì)比。圖5為測(cè)區(qū)內(nèi)的一棟建筑，融合LiDAR數(shù)據(jù)后，其頂部原有的凸包和凹陷部分變得較為平整，屋頂細(xì)節(jié)得到了改善。圖6為測(cè)區(qū)內(nèi)的另一棟建筑，對(duì)比融合前后的模型，融合后的模型精度有了較大的提升，大部分凹陷被修復(fù)，頂部邊緣的一些鋸齒狀凸起也得到了平滑，屋頂?shù)慕Y(jié)構(gòu)更加接近真實(shí)狀態(tài)。通過(guò)TIN格網(wǎng)的構(gòu)建細(xì)節(jié)，發(fā)現(xiàn)融合LiDAR點(diǎn)云后，其構(gòu)網(wǎng)密度更密集，另外由于LiDAR點(diǎn)云本身分辨率高、數(shù)據(jù)坐標(biāo)精確，所以模型的精度得到了較明顯的提升。綜上，傾斜攝影與LiDAR點(diǎn)云融合可以有效提升實(shí)景三維模型的精度，修復(fù)模型的漏洞，優(yōu)化模型的細(xì)節(jié)，能夠明顯提升傾斜攝影模型的精細(xì)度。

圖5 建筑物屋頂凸包問(wèn)題的改善

圖6 建筑物屋頂其他問(wèn)題的改善

3 融合建模精度

相對(duì)于傳統(tǒng)測(cè)繪，傾斜攝影測(cè)量是一門(mén)較新的技術(shù)，而三維模型的應(yīng)用更是近年來(lái)才轉(zhuǎn)向市場(chǎng)。所以直至目前，三維模型的質(zhì)量評(píng)定方式還沒(méi)有形成一個(gè)較完善的技術(shù)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，一些專(zhuān)家、學(xué)者、研究人員也正在努力推動(dòng)技術(shù)規(guī)范的形成。宮巖[11]以傳統(tǒng)手工三維模型質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，結(jié)合實(shí)景三維模型的特點(diǎn)，總結(jié)出實(shí)景三維模型數(shù)據(jù)檢查方法。張?zhí)柕萚12]通過(guò)分析傾斜攝影實(shí)景三維模型的特點(diǎn)和成果質(zhì)量表現(xiàn)形式，歸納了常規(guī)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)定的內(nèi)容和方法，為實(shí)景三維模型質(zhì)量評(píng)價(jià)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定提供了一些思路。

如表2所示，實(shí)景三維模型質(zhì)量評(píng)價(jià)元素主要可以參考空間參考系、位置精度、模型質(zhì)量、場(chǎng)景效果、附件質(zhì)量等幾個(gè)方面來(lái)進(jìn)行。根據(jù)上述評(píng)定元素，對(duì)融合建模成果進(jìn)行質(zhì)量評(píng)定：①空間參考系：模型的坐標(biāo)系為重慶獨(dú)立坐標(biāo)系中帶，符合要求。②位置精度：通過(guò)控制點(diǎn)坐標(biāo)檢查模型的位置精度，中誤差為 0.042 m。③模型質(zhì)量：融合建模解決了大部分建筑物出現(xiàn)的立面缺失、空洞，屋頂凸包、變形等問(wèn)題。④場(chǎng)景效果：融合建模的場(chǎng)景更加精細(xì)，與真實(shí)場(chǎng)景更加接近。⑤附件質(zhì)量：附件質(zhì)量包括數(shù)據(jù)采集設(shè)備、采集外部條件的基本記錄文檔，符合要求。

實(shí)景三維模型精度評(píng)定的主要元素 表2

4 結(jié) 語(yǔ)

本文從實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā)，討論了常用的實(shí)景三維建模軟件存在的一些問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于ContextCapture軟件的傾斜攝影與LiDAR點(diǎn)云融合建模方法，研究了該方法對(duì)于提高模型質(zhì)量的優(yōu)勢(shì)，并結(jié)合目前主流的精度評(píng)定元素對(duì)模型精度做出了定性的評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)表明，傾斜攝影與LiDAR點(diǎn)云融合建模，可以有效提高實(shí)景三維模型的精度，解決傾斜攝影模型的空洞、凸包、扭曲等重大問(wèn)題，彌補(bǔ)傾斜攝影測(cè)量的部分缺陷，優(yōu)化了模型的紋理和細(xì)節(jié)，為三維模型的可量可算提供更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。但是，LiDAR數(shù)據(jù)的采集成本較高，在使用時(shí)需要考慮經(jīng)費(fèi)問(wèn)題，而且進(jìn)行配準(zhǔn)和點(diǎn)云融合的耗時(shí)也會(huì)隨著數(shù)據(jù)量的增加而上升，所以數(shù)據(jù)采集利用的方式和點(diǎn)云融合的方法需要更進(jìn)一步的研究。