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    傾斜攝影測量在農(nóng)房一體不動產(chǎn)中的應(yīng)用解析

    2021-11-24 14:15:04章婷婷
    中國房地產(chǎn)業(yè)·中旬 2021年11期
    關(guān)鍵詞:測量模型

    章婷婷

    【摘要】傾斜攝影測量作為高精準(zhǔn)測量技術(shù),能夠有效改善農(nóng)房一體不動產(chǎn)傳統(tǒng)測量中的短板。通過對傾斜攝影測量技術(shù)流程介紹,及時總結(jié)傾斜攝影測量的應(yīng)用優(yōu)勢。隨后深層次剖析傾斜攝影測量技術(shù)的應(yīng)用,總結(jié)農(nóng)戶一體不動產(chǎn)中應(yīng)用的注意事項。目的在于有效發(fā)揮出農(nóng)房一體不動產(chǎn)中傾斜攝影測量的應(yīng)用價值。

    【關(guān)鍵詞】傾斜攝影測量;農(nóng)房一體不動產(chǎn);三維模型;數(shù)據(jù)采集【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.

    傾斜攝影測量在農(nóng)房一體不動產(chǎn)中的應(yīng)用研究,是不動產(chǎn)技術(shù)發(fā)展的重要突破,提高農(nóng)房一體不動產(chǎn)測量效率與精準(zhǔn)性。傾斜攝影技術(shù)作為不動產(chǎn)測繪的關(guān)鍵技術(shù)之一,其核心在于多臺傳感器集中于一個飛行平臺,實現(xiàn)多鏡頭運轉(zhuǎn),垂直、傾斜或者其他角度共同完成影像采集,確保對地面物體信息精準(zhǔn)獲取。傾斜攝影測量技術(shù)近些年應(yīng)用范圍越來越廣,農(nóng)房一體不動產(chǎn)因為分散性特點,一直是鄉(xiāng)村規(guī)劃與建設(shè)的難點。為貫徹落實農(nóng)村產(chǎn)權(quán)制度建設(shè)工作,加快農(nóng)村改革創(chuàng)新步伐,保障群眾合法權(quán)益,科學(xué)應(yīng)用傾斜攝影測量技術(shù),充分發(fā)揮其采集精度高的優(yōu)勢,為農(nóng)房一體不動產(chǎn)工作的開展提供幫助,有效實現(xiàn)提質(zhì)增效。

    1、傾斜攝影測量技術(shù)建模流程介紹

    傾斜攝影測量在農(nóng)房一體不動產(chǎn)中的應(yīng)用,必須對該技術(shù)的應(yīng)用原理與流程詳細了解。以飛行器為載體,多個可測量相機同時工作,多角度獲取地面影響數(shù)據(jù)。當(dāng)前傾斜攝影測量技術(shù)的應(yīng)用,主要包括三種類型,其一是兩鏡頭搖擺相機;其二是五鏡頭相機;其三是五鏡頭掃擺相機。傾斜攝影測量技術(shù)打破傳統(tǒng)垂直攝影的局限,增加傾斜相機,為地面物體參數(shù)獲取提供更有利的條件,尤其是側(cè)面信息的掌握,有效減少農(nóng)房一體不動產(chǎn)測繪中的航攝盲區(qū)[1]。傾斜攝影測量的應(yīng)用,需要進行建模處理,建模流程包括內(nèi)業(yè)、外業(yè)兩方面。測區(qū)踏勘、航線規(guī)劃、資料收集(已有)、影響數(shù)據(jù)采集、像控點采集屬于外業(yè),空中三角測量結(jié)算、三維模型生產(chǎn)等屬于內(nèi)業(yè)。圖1為傾斜攝影建模流程圖。

    2、剖析傾斜攝影測量技術(shù)在農(nóng)戶一體不動產(chǎn)中的應(yīng)用優(yōu)勢

    傾斜攝影測量技術(shù)在農(nóng)戶一體不動產(chǎn)中的應(yīng)用,以實景三維模型為基礎(chǔ),方便農(nóng)戶一體不動產(chǎn)測量參數(shù)統(tǒng)計,呈現(xiàn)更直接的觀察畫面,從技術(shù)上取得更多突破。通過三維數(shù)字測圖軟件,科學(xué)調(diào)整實景三維模型,根據(jù)農(nóng)戶一體不動產(chǎn)工作需要靈活放大、移動,并且實現(xiàn)多角度、全方面查看,準(zhǔn)確測量實景物體參數(shù)。除了基礎(chǔ)的長、寬、高之外,還能夠?qū)y量數(shù)據(jù)自動校正,確保傾斜攝影測量的精準(zhǔn)性[2]。傾斜攝影測量技術(shù)以高效的測量流程,迅速對農(nóng)房一體不動產(chǎn)測量對象的坐標(biāo)確定,隨后結(jié)合測量參數(shù)得到宅基地面積,還會附帶周圍設(shè)施參數(shù),方便一體不動產(chǎn)的數(shù)據(jù)整理與登記。除此之外,傾斜攝影測量技術(shù)打破解析法數(shù)據(jù)采集的局限,實現(xiàn)了多角度觀察農(nóng)房一體不動產(chǎn),及時對實際建設(shè)情況詳細了解。能夠做到“非現(xiàn)場”測量農(nóng)房不動產(chǎn),減少外業(yè)工作壓力,縮短測量周期,工作人員強度得到有效緩解[3]。改善傳統(tǒng)農(nóng)房不動產(chǎn)入戶測量的問題,實景三維模型的支持下,映射真實空間,提高地面分辨率,更直觀地呈現(xiàn)出農(nóng)房不動產(chǎn)的情況。正因為傾斜攝影測量技術(shù)的上述應(yīng)用優(yōu)勢,很大程度上提高了農(nóng)房測量與等級效率[4]。

    3、農(nóng)房一體不動產(chǎn)中傾斜攝影測量技術(shù)的應(yīng)用深層次剖析

    3.1數(shù)據(jù)采集

    農(nóng)房一體不動產(chǎn)是加快鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的關(guān)鍵,為了盡快實現(xiàn)農(nóng)村制度改革,必須積極開展農(nóng)房一體不動產(chǎn)登記工作,這樣才能為城鄉(xiāng)融合創(chuàng)造有利條件,全面實現(xiàn)推進宅基地“三權(quán)分置”改革。農(nóng)村一體不動產(chǎn)登記中,數(shù)據(jù)采集至關(guān)重要。傾斜攝影測量技術(shù)的應(yīng)用,通過多鏡頭拍攝的方式,實現(xiàn)農(nóng)房全方面、多角度數(shù)據(jù)采集。借鑒某市某村農(nóng)房一體不動產(chǎn)測量工作,該村的整體面積達到1.5平方公里。選擇六旋翼無人機作為航拍基礎(chǔ),應(yīng)用五鏡頭航拍設(shè)施,完成整體的航拍數(shù)據(jù)采集,此次航拍飛行架次為5個。

    3.2布設(shè)像控點

    航拍的順利完成,需提前對像控點進行布設(shè)。布設(shè)之前深入到拍攝地進行考察,利用白色膩子粉明確標(biāo)志點,同時還要應(yīng)用白色油漆對標(biāo)志點涂刷L形。檢查網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài),保證航拍模式正確的基礎(chǔ)上,將儀器穩(wěn)定架設(shè),所有的像控點都必須觀察兩次以上。觀測期間注意,觀測歷元必須≥10個,對比觀測結(jié)果并準(zhǔn)確計算平均值,由此得到采集數(shù)據(jù)。

    3.3三角測量

    傾斜攝影測量中,需提前對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,這是數(shù)據(jù)檢查的前提。因為傾斜攝影數(shù)據(jù)基數(shù)大,涉及到大傾角側(cè)視影像、垂直影像等多種類型,所以不能應(yīng)用自動量測算法。設(shè)定初始方位元素為傾斜攝影觀測值,在POS系統(tǒng)的運行下,及時得到成像模型,隨后對像元坐標(biāo)進行計算。此外參考物方坐標(biāo),借助多基線多特征匹配技術(shù),及時得到傾斜影像測量計算的連接點。根據(jù)外業(yè)像控點的分布,計算農(nóng)房一體不動產(chǎn)區(qū)域網(wǎng)平差,這樣就可以做到傾斜攝影測量的多視角共同測量,待測量完畢迅速給出空中三角測數(shù)值。整個程序運行效率非常高,雖然需要設(shè)置點位、各種數(shù)據(jù)參數(shù)等,但是整體測量時間短、準(zhǔn)確到位,為農(nóng)房一體不動產(chǎn)登記測量提供了幫助。

    3.4三維模型

    三角測量完畢,對農(nóng)房測量的像控點轉(zhuǎn)刺平差進行計算,并生成三維模型。提前對空三關(guān)系相關(guān)參數(shù)進行計算,準(zhǔn)確掌握其中的錯誤數(shù)值,隨后進行三維模型生成推算,得到三維模型精準(zhǔn)參數(shù)。傾斜攝影測量技術(shù)中多視影像對參數(shù)進行迅速匹配,待匹配完成后整合高密度點云數(shù)據(jù)。隨即借助優(yōu)化構(gòu)網(wǎng)算法,對傾斜攝影測量的數(shù)字表面模型進行構(gòu)建。以空三解算為基礎(chǔ),有效整合傾斜影像,對外方位元素進行推算觀察,為特征匹配的完成提供最佳影像,為逐像素級匹配的完成奠定基礎(chǔ)。待各方匹配完畢,應(yīng)用并行算法,迅速完成三維模型中各參數(shù)的計算,將計算效率提高。

    因為參數(shù)基數(shù)大,加上密集匹配要求嚴(yán)格,所以必須對高密度點云數(shù)據(jù)進行分割。具體分割處理,需提前了解計算機性能,并且按照不規(guī)則三角網(wǎng)的規(guī)范在設(shè)置中對點云數(shù)據(jù)進行設(shè)計,調(diào)整到優(yōu)先級別,借助影像匹配,完成三角網(wǎng)處理,必須保證所有操作都在三維視角下完成。分析三角網(wǎng)情況,并且對比視角進行簡化處理,這樣不僅可以將數(shù)據(jù)錯亂風(fēng)險排除,同時還可以生成TIN架構(gòu)。對傾斜攝影測量中三維模型中的參數(shù)按照大小的要求迅速分瓦,如此便可得到農(nóng)房瓦片相關(guān)參數(shù),即分割建模區(qū)域,得到無數(shù)子區(qū)域,子區(qū)域便是農(nóng)房瓦片。對農(nóng)房瓦片大小進行計算,在系統(tǒng)運行下,打包農(nóng)房瓦片,立即生成計算任務(wù),為計算節(jié)點自行分配,隨后在紋理影響、模型配準(zhǔn)下,得到子區(qū)域計算結(jié)果。待所有計算完畢,分割處理與區(qū)域劃分后,得到最直觀的三維模型。

    3.5三維測圖

    傾斜攝影測量三維模型生成后,進入到三維測圖階段。三維模型的相關(guān)數(shù)據(jù)完成計算與轉(zhuǎn)換后,為三維測圖的運行提供數(shù)據(jù)支撐。以EPS軟件為載體,對農(nóng)房一體不動產(chǎn)測量數(shù)據(jù)與信息迅速采集,隨即整合資料生成地籍,在此基礎(chǔ)上得到清晰精準(zhǔn)的房屋成果圖。當(dāng)然這其間不能忽略矢量化圖空間校正。三維測圖中主要依據(jù)三維模型提供的參數(shù),雖然數(shù)值精準(zhǔn)并全面,并不會出現(xiàn)較大的測繪誤差,但是不能忽視校正環(huán)節(jié)。以矢量化圖空間校正的形式,對三維測圖展開幾何校正。提前設(shè)定好目標(biāo)圖層,將需要校正的圖層錄入并對其,出現(xiàn)需要糾正之處,則通過橡皮頁變換法的方式及時糾正,當(dāng)然還會應(yīng)用到線性法與自然鄰域法。

    4、傾斜攝影測量在農(nóng)房一體不動產(chǎn)中的應(yīng)用注意事項

    傾斜攝影測量在農(nóng)房一體不動產(chǎn)中的應(yīng)用,必須注意以下事項:第一,加大飛行質(zhì)量控制力度。傾斜攝影測量采用無人機形式,飛行數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性關(guān)系飛控設(shè)備的正常操作。借助全球定位導(dǎo)航系統(tǒng),及時檢查飛控設(shè)備狀態(tài),隨時觀察飛行數(shù)據(jù)變化。第二,注意攝影質(zhì)量的有效控制。首先保證攝影的天氣能見度必須達到≥1km的條件;其次是攝影時間的精準(zhǔn)控制與攝影天氣的要求,必須在地面無云影的情況下進行攝影;再次是飛行高度的控制,參保曝光參數(shù)與大氣能見度等,對攝影質(zhì)量科學(xué)控制;最后是傾斜攝影成果影像方面,需保證農(nóng)房全范圍測量色調(diào)一致,注意對飛行管理軟件的應(yīng)用,及時處理全球定位坐標(biāo)數(shù)據(jù),保證所有航線均符合傾斜攝影測量標(biāo)準(zhǔn)。在此基礎(chǔ)上,提前制定預(yù)處理方案,對可能出現(xiàn)的問題做出預(yù)測,做到傾斜攝影測量有序開展。

    結(jié)語:

    綜上所述,作為城鄉(xiāng)規(guī)劃與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要內(nèi)容,農(nóng)房一體不動產(chǎn)登記對群眾權(quán)益保障與社會發(fā)展有重大意義。農(nóng)房一體不動產(chǎn)中科學(xué)應(yīng)用傾斜攝影測量技術(shù),打破傳統(tǒng)測量單一的局限性,以多角度共同測量的方式,在三維模型與三維測圖的支持下,得到精準(zhǔn)的農(nóng)房不動產(chǎn)信息,并且減少測量環(huán)節(jié),減輕農(nóng)房測量壓力。有序開展傾斜攝影測量處理,為農(nóng)房一體不動產(chǎn)的測量統(tǒng)計等工作提供技術(shù)性支持。

    參考文獻:

    [1]張艷明,楊永崇,郭嵐,王益展.單鏡頭無人機在農(nóng)房測量中的應(yīng)用及精度驗證[J].遙感信息,2020,v.35;No.171(05):

    93-96.

    [2]高春輝,曾翊城,王振.傾斜攝影測量技術(shù)在拆遷測繪中的應(yīng)用[J].測繪通報,2019(8):82-87.

    [3]陳澤鵬,萬寶林,李清.不動產(chǎn)空間數(shù)據(jù)二三維一體化存儲設(shè)計與應(yīng)用探討[J].測繪通報,2019(004):162-164.

    [4]楊鑫.淺談傾斜攝影測量在農(nóng)房一體不動產(chǎn)中的應(yīng)用[J].黑龍江科技信息,2019,000(017):191-192.

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