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    多源數(shù)據(jù)融合的城市三維實(shí)景建模

    2022-04-23 04:47:58謝云鵬呂可晶
    重慶大學(xué)學(xué)報(bào) 2022年4期
    關(guān)鍵詞:激光雷達(dá)建模精度

    謝云鵬,呂可晶

    (1. 中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所 資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100101;2. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院,北京 100049)

    隨著各類測(cè)量手段的進(jìn)步,空間數(shù)據(jù)獲取技術(shù)和地理信息系統(tǒng)(GIS)產(chǎn)業(yè)得到了迅猛發(fā)展[1,2]。在此背景下,地理信息的三維可視化表達(dá)因其相較于二維方式具有更直觀、更真實(shí)和更高精度的空間位置優(yōu)勢(shì),地理空間知識(shí)的三維可視化表達(dá)成為研究熱點(diǎn)。在地理國(guó)情監(jiān)測(cè)、城市模擬、區(qū)域可持續(xù)發(fā)展等多個(gè)領(lǐng)域,三維地理信息系統(tǒng)正發(fā)揮著重要的作用[3]。因此,城市三維實(shí)景建模對(duì)于研究城市的發(fā)展具有重要的作用。

    目前,三維建模的技術(shù)主要分為3種:人工建模,傾斜攝影建模和激光雷達(dá)建模。人工建模是利用三維建模的軟件,如3DMAX,Maya等結(jié)合已有的影像或者大比例尺規(guī)劃圖等進(jìn)行建模。該建模方法模型效果較好,但是制作周期較長(zhǎng),與真實(shí)世界反差大,并且人工成本高,適用于小范圍、特定目標(biāo)的三維建模。在城市三維建模領(lǐng)域,一般不采用該方法。譚仁春等[4]針對(duì)人工建模的不足,開發(fā)了人機(jī)交互的輔助工具,提高了人工建模的效率,但是該方法耗費(fèi)了大量的時(shí)間成本和人力成本,仍然不足以滿足大規(guī)模城市三維建模的需求。

    傾斜攝影測(cè)量技術(shù)是測(cè)繪遙感領(lǐng)域近年來發(fā)展起來的一項(xiàng)新技術(shù),利用該技術(shù)可以快速獲取地物不同角度的影像,得到更為詳盡的物體側(cè)面信息[5],獲取的數(shù)據(jù)也更能夠直觀、真實(shí)地反映實(shí)際地物特征[6];并且無人機(jī)傾斜攝影具有效率高、成本低、靈活便捷等特點(diǎn)。目前該技術(shù)已在多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和研究。王娟娟等[7]利用旋翼無人機(jī)對(duì)北京市高新區(qū)進(jìn)行了傾斜攝影,并生成了該區(qū)域的三維模型,對(duì)傾斜攝影技術(shù)進(jìn)行了建??尚行?、精度和效率等的分析和評(píng)價(jià),但是該研究的研究區(qū)地形為平地,面積約為1 000 m2,對(duì)城市的復(fù)雜地形、大面積等未作更詳細(xì)的研究;譚仁春等[8]對(duì)無人機(jī)傾斜攝影的建模方法進(jìn)行了改進(jìn),將傾斜攝影與MAX技術(shù)結(jié)合,改善三維模型的精度,但是該技術(shù)對(duì)三維模型的優(yōu)化還是依賴人工二次處理;劉文壯等[9]探討了不同重疊度下無人機(jī)傾斜攝影模型的質(zhì)量,得出了城市建模中,重疊度設(shè)計(jì)的原則;Kelly等[10]通過無人機(jī)影像對(duì)建筑物進(jìn)行了三維重建,驗(yàn)證了該方法在大區(qū)域建模中的可行性;Lingua等[11]利用無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)對(duì)意大利西北部某個(gè)城市中的古建筑物進(jìn)行了三維建模,驗(yàn)證了該技術(shù)的可行性,對(duì)該技術(shù)中的重疊度、飛行高度等進(jìn)行了細(xì)節(jié)探討;Li等[12]針對(duì)大規(guī)模的城市三維建模,利用傾斜攝影技術(shù)對(duì)北京4 000 km2的區(qū)域進(jìn)行三維建模,驗(yàn)證了該解決方案的可行性。但是他們都沒有對(duì)模型精度進(jìn)行探究,也沒有探討三維模型紋理細(xì)節(jié)的優(yōu)化。

    激光雷達(dá)具有分辨率高、抗干擾能力強(qiáng)、低空探測(cè)性能好等特點(diǎn)[13]。并且隨著激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)的進(jìn)步,目前已有大量的研究利用激光雷達(dá)技術(shù)進(jìn)行三維重建。王丹陽等[14]闡述了地基激光雷達(dá)的工作原理,并利用此技術(shù)進(jìn)行建筑物三維建模,得到了高精度的三維模型,但是該方法對(duì)于城市大區(qū)域三維建模效率較低;駱鈺波等[15]利用地基激光雷達(dá)技術(shù)對(duì)森林樹木進(jìn)行了高精細(xì)的三維建模;Heo等[16]利用地面激光雷達(dá),提出一種3D建筑面的半自動(dòng)重建方法,但是該方法效率相對(duì)較低。

    目前的研究?jī)H對(duì)三維模型的地理位置精度進(jìn)行了分析與驗(yàn)證,但是對(duì)三維模型紋理精度改進(jìn)還有所欠缺。對(duì)三維模型紋理模糊、地物空洞等問題采用的大多是人工修模的低效策略。而對(duì)大區(qū)域的激光雷達(dá)三維建模,目前的研究大多采用的是機(jī)載激光雷達(dá)的方法,該方法與無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)一樣,無法解決城市地物遮擋等問題;同時(shí)還需要對(duì)城市地物進(jìn)行紋理采集,成本高、效率低。因此地面激光雷達(dá)技術(shù)目前大多應(yīng)用于單體建筑的建模,現(xiàn)有的研究沒有將地面激光雷達(dá)技術(shù)應(yīng)用于綜合城市三維建模中。

    綜上所述,對(duì)3種建模方法的優(yōu)缺點(diǎn)以及適用范圍進(jìn)行了總結(jié)(表1)。人工建模效果較好,但效率低、成本高,只適用于小范圍或單體建模;無人機(jī)傾斜攝影建模方法效率高、成本低,適用于大范圍建模,但抗光照、風(fēng)速干擾能力差,無法解決因地物遮擋造成的局部紋理扭曲、地物拉花、地物空洞等問題;因此,筆者提出無人機(jī)傾斜攝影與地面激光雷達(dá)融合建模的方法,將兩種數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一套坐標(biāo)系中進(jìn)行三維重建,獲得高效率、低成本、精細(xì)化的城市三維模型。經(jīng)實(shí)驗(yàn),該方法可以應(yīng)用于城市復(fù)雜環(huán)境中,取得了較好的效果。

    表1 三維建模方法對(duì)比

    1 技術(shù)路線

    三維建模的基本原理是利用獲取的數(shù)據(jù)生成點(diǎn)云數(shù)據(jù),從而構(gòu)建TIN三角網(wǎng),最后對(duì)TIN三角網(wǎng)進(jìn)行貼膜處理。傾斜攝影技術(shù)與地面激光雷達(dá)技術(shù)進(jìn)行融合建模的本質(zhì)是利用無人機(jī)影像生成的稀疏點(diǎn)云與激光雷達(dá)點(diǎn)云融合,最后生成更高精度的三維模型。其具體技術(shù)流程如圖1所示。

    圖1 融合建模技術(shù)路線Fig. 1 Fusion modeling technology route

    對(duì)于無人機(jī)傾斜攝影獲取的影像首先需要進(jìn)行預(yù)處理,從而進(jìn)一步進(jìn)行空中三角測(cè)量,得到空中三角測(cè)量質(zhì)量報(bào)告。分析質(zhì)量報(bào)告中關(guān)鍵點(diǎn)、連接點(diǎn)個(gè)數(shù),初步判斷其精度。再判斷重投影誤差(RMS of reprojection error)是否滿足精度要求,若滿足要求,則利用傾斜攝影影像同時(shí)生成稀疏點(diǎn)云和初步的三維模型。其中稀疏點(diǎn)云是為了與地面激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),初步的三維模型則是為了分析其精度,從而確定地面激光雷達(dá)的測(cè)區(qū)。若不滿足要求,則進(jìn)行無人機(jī)外業(yè)重測(cè)。

    地面激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理主要包括2個(gè)部分:點(diǎn)云濾波處理以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)中,地面激光雷達(dá)獲取的數(shù)據(jù)極限范圍是60 m,為了確保數(shù)據(jù)精度,只保留20 m以內(nèi)的數(shù)據(jù),這樣既能夠有效去除數(shù)據(jù)中的噪音點(diǎn)以及無效點(diǎn),還能夠?qū)?shù)據(jù)量減少,提高后續(xù)的數(shù)據(jù)處理速度。因此首先利用徠卡Cyclone Register360將點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)出,并進(jìn)行裁剪。

    由于地面激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云密度較高,需要對(duì)其進(jìn)行下采樣,從而減少點(diǎn)云數(shù)據(jù)量,提高后續(xù)點(diǎn)云處理效率。體素濾波器將輸入的點(diǎn)云數(shù)據(jù)分割成一個(gè)個(gè)微小的三維體素網(wǎng)格,以體素網(wǎng)格重心近似代表其他點(diǎn),體素濾波器既能夠減少點(diǎn)云數(shù)據(jù)量,又不會(huì)破壞點(diǎn)云數(shù)據(jù)本身的幾何結(jié)構(gòu)。下一步則利用統(tǒng)計(jì)濾波器(statistical outlier removal)將點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中的噪音點(diǎn)去除。統(tǒng)計(jì)濾波器原理是計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到與它相鄰的K個(gè)點(diǎn)的平均距離。假設(shè)得到的結(jié)果是一個(gè)高斯分布,其形狀由平均距離的均值和標(biāo)準(zhǔn)差決定,平均距離在標(biāo)準(zhǔn)范圍之外的點(diǎn),可以被定義為離群點(diǎn)并從數(shù)據(jù)中去除。

    數(shù)據(jù)配準(zhǔn)是將處于不同的空間坐標(biāo)系的點(diǎn)集轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的坐標(biāo)系中,即計(jì)算出2個(gè)空間坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)變換關(guān)系[17]。這里采用手動(dòng)粗配準(zhǔn)與自動(dòng)精配準(zhǔn)結(jié)合的方法進(jìn)行點(diǎn)云配準(zhǔn)。精配準(zhǔn)采用的是ICP點(diǎn)云匹配算法,而ICP算法的配準(zhǔn)效果與點(diǎn)集的初始位置有很大的關(guān)系,因此不能直接用于點(diǎn)云精配準(zhǔn),需要利用其他手段進(jìn)行粗配準(zhǔn)之后才能得到較好的效果。

    ICP的基本原理是:先獲取2個(gè)點(diǎn)集的特征點(diǎn),根據(jù)特征點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配,并設(shè)這些匹配點(diǎn)為假想的對(duì)應(yīng)點(diǎn),然后根據(jù)這種對(duì)應(yīng)關(guān)系求解運(yùn)動(dòng)參數(shù),最后利用這些參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換[18-19]。ICP算法簡(jiǎn)單來講就是通過對(duì)應(yīng)點(diǎn)使目標(biāo)函數(shù)S2最小化,其計(jì)算公式如下,

    (1)

    式中:N為迭代次數(shù),Qi為參考點(diǎn)云中的點(diǎn),Pi是目標(biāo)點(diǎn)云中對(duì)應(yīng)的點(diǎn),R和t就是需要計(jì)算出的旋轉(zhuǎn)平移矩陣。

    最后,將無人機(jī)傾斜攝影影像與配準(zhǔn)之后的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)同時(shí)導(dǎo)入Context Capture三維建模軟件中,利用該軟件生成城市實(shí)景三維模型。

    2 設(shè)計(jì)方案

    2.1 無人機(jī)數(shù)據(jù)采集

    傳統(tǒng)的無人機(jī)傾斜攝影測(cè)量流程:1)確定測(cè)區(qū),利用無人機(jī)飛控平臺(tái)進(jìn)行自動(dòng)化航線規(guī)劃;2)按照規(guī)劃好的航線進(jìn)行飛行,完成外業(yè)測(cè)量任務(wù)。利用傳統(tǒng)的方式進(jìn)行無人機(jī)數(shù)據(jù)采集時(shí),因其航線固定、航高固定,無法靈活地控制飛行的高度和拍攝角度,對(duì)于目標(biāo)地物無法進(jìn)行精細(xì)測(cè)量,導(dǎo)致生成的三維模型在細(xì)節(jié)方面扭曲變形,達(dá)不到理想的效果。在城市中,由于建筑物的高度較高,建筑物之間的間距相對(duì)較小,航線固定的測(cè)量方法在城市數(shù)據(jù)獲取中存在很大的不足,會(huì)出現(xiàn)無人機(jī)航拍的視域盲區(qū)。因此,對(duì)無人機(jī)數(shù)據(jù)采集方法進(jìn)行改進(jìn)(圖2):

    1)按照傳統(tǒng)獲取方式,設(shè)定航高110 m,設(shè)置航向重疊度為75%,旁向重疊度為65%,進(jìn)行固定航線采集;

    2)調(diào)整無人機(jī)飛行高度以及攝像頭拍攝角度,對(duì)興趣區(qū)域進(jìn)行手動(dòng)拍攝。

    圖2 航線自動(dòng)拍攝與手動(dòng)調(diào)整拍攝結(jié)合Fig. 2 Combination of Automatic route shooting with manual adjustment shooting

    2.2 地面激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集

    地面激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的獲取設(shè)備采用徠卡BLK360激光掃描儀。在進(jìn)行實(shí)地激光數(shù)據(jù)獲取時(shí),首先是確定測(cè)區(qū),然后根據(jù)測(cè)區(qū)的范圍進(jìn)行測(cè)站的布設(shè)。由于徠卡BLK360的掃描范圍是0.6~60 m,而掃描點(diǎn)的距離越遠(yuǎn),點(diǎn)云精度和測(cè)距精度則越低,因此為了獲取高精度的數(shù)據(jù),一個(gè)測(cè)站的實(shí)際掃描距離控制在20~30 m之間。為了方便點(diǎn)云的智能拼接,相鄰測(cè)站之間需要有一定的重合度,保證相鄰測(cè)站之間能夠建立連接,如圖3所示。

    圖3 地面激光雷達(dá)測(cè)站Fig. 3 Ground lidar station

    3 數(shù)據(jù)處理與精度評(píng)估

    3.1 無人機(jī)影像處理與分析

    由于航拍照片受到天氣、光照等多方面的影響,航拍影像存在亮度不一致、照片不清晰等問題,從而導(dǎo)致后續(xù)影像匹配錯(cuò)誤。因此,對(duì)航拍影像進(jìn)行預(yù)處理,利用Photoshop對(duì)航拍影像的亮度、飽和度、對(duì)比度等多方面進(jìn)行調(diào)整(圖4)。

    圖4 無人機(jī)影像預(yù)處理Fig. 4 Drone image preprocessing

    對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理之后,需要對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行空中三角測(cè)量,從而確定影像拍攝時(shí)的位置和方向,即確定像片的內(nèi)外方位元素。由于在進(jìn)行拍攝時(shí),相機(jī)的傳感器尺寸、鏡頭焦距等是固定的,因此內(nèi)部定向是固定的??罩腥菧y(cè)量(圖5)的主要任務(wù)是利用航拍影像提取特征點(diǎn)以及匹配特征點(diǎn),然后將特征點(diǎn)進(jìn)行連接,從而計(jì)算外方位元素,將測(cè)區(qū)的所有影像納入統(tǒng)一的物方坐標(biāo)系。

    圖5 空中三角測(cè)量結(jié)果Fig. 5 Air triangulation results

    根據(jù)空中三角測(cè)量質(zhì)量報(bào)告分析空三解算的精度。如圖6所示,導(dǎo)入的影像總共有1 253張,其中有2張不能用于重建,原因是這2張照片與其他的照片重疊度不夠高或者沒有提取出連接點(diǎn)。圖7給出了這2張照片中可能存在的連接點(diǎn),圖中虛線之前的圖片是未參與空中三角測(cè)量的影像,之后的影像中的點(diǎn)是其他影像中可能存在的對(duì)應(yīng)連接點(diǎn)。質(zhì)量報(bào)告概述中指出平均每張影像提取出了13 706個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),總共268 548個(gè)連接點(diǎn),平均每張照片831個(gè)連接點(diǎn),重投影誤差為0.75個(gè)像素。一般來講,重投影誤差小于1則沒有問題;否則需要重復(fù)多次進(jìn)行空中三角測(cè)量,直到誤差小于1為止。

    圖6 空中三角測(cè)量質(zhì)量報(bào)告Fig. 6 Air triangulation quality report

    圖7 空三失敗的影像Fig. 7 Image of aerial triangulation failure

    完成空三解算之后,生成三維模型和傾斜攝影稀疏點(diǎn)云。如圖8所示,模型整體效果與精度都比較不錯(cuò),但是某些細(xì)節(jié)區(qū)域,由于地物遮擋、影像質(zhì)量不高等原因,地物會(huì)出現(xiàn)扭曲、空洞等問題,如圖9所示。因此需要對(duì)該興趣區(qū)進(jìn)行地面激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充,以彌補(bǔ)該區(qū)域的缺陷。

    圖8 無人機(jī)影像建模整體效果圖Fig. 8 Drone image modeling overall rendering

    圖9 三維模型中的缺陷Fig. 9 Defects in 3D models

    3.2 地面激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理與分析

    針對(duì)無人機(jī)影像生成的三維模型的缺陷,對(duì)該區(qū)域進(jìn)行地面激光雷達(dá)掃描。如圖10所示,在該區(qū)域總共設(shè)站23個(gè),測(cè)站之間的連接數(shù)為67個(gè),點(diǎn)群誤差為0.007 m,全局誤差0.001 m,誤差值在可接受范圍之內(nèi)。地面激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系為相對(duì)坐標(biāo)系,需要將地面激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到WGS84坐標(biāo)系下,從而與無人機(jī)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合建模。

    圖10 激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)拼接Fig. 10 Lidar point cloud data automatic stitching

    首先利用手動(dòng)配準(zhǔn)方法將地面掃描點(diǎn)云與無人機(jī)生成的點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)。點(diǎn)云手動(dòng)配準(zhǔn)的結(jié)果見圖11,得到了一個(gè)旋轉(zhuǎn)變換矩陣,同時(shí)也得到了變換的精度RMS為0.298,這個(gè)配準(zhǔn)精度明顯不能夠滿足要求,需要進(jìn)一步進(jìn)行精配準(zhǔn)。

    圖11 手動(dòng)配準(zhǔn)結(jié)果Fig. 11 Manual registration results

    利用ICP算法進(jìn)行精配準(zhǔn),由于2個(gè)點(diǎn)云的大小不一致,在使用ICP算法時(shí),設(shè)置的重疊度也應(yīng)該相應(yīng)地進(jìn)行修改(圖12),設(shè)置重疊度為10%,得到的RMS為0.05。圖13展示了最終的配準(zhǔn)效果。

    圖12 ICP配準(zhǔn)結(jié)果Fig. 12 ICP Registration results

    圖13 配準(zhǔn)效果Fig. 13 Registration effect

    3.3 融合建模

    利用Context Capture三維建模軟件進(jìn)行融合建模,將已經(jīng)經(jīng)過配準(zhǔn)的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與無人機(jī)影像數(shù)據(jù)導(dǎo)入Context Capture中,并在Context Capture中進(jìn)行空中三角測(cè)量,最后得到一個(gè)融合模型。為了更好地查看融合建模與單獨(dú)建模的差異,同時(shí)生成融合模型和傾斜攝影三維模型。圖14(a)中,傾斜攝影模型的建筑物墻體有明顯的扭曲變形,圖14(b)為融合模型中對(duì)應(yīng)墻體的模型效果,可以看出,融合建模方法能夠改善三維模型地物扭曲的問題。如圖15(a)所示,傾斜攝影模型中存在地物空洞的問題,圖15(b)展示了融合建模方法也可以解決三維模型地物空洞的問題。由圖16(a)可以看出,傾斜攝影模型的地物細(xì)節(jié)較為粗糙,圖16(b)表明融合建模的三維模型在細(xì)節(jié)上極大地提高了三維模型的紋理精度。

    圖14 地物扭曲變形糾正Fig. 14 Ground distortion correction

    圖15 地物空洞彌補(bǔ)Fig. 15 Ground hollow make-up

    圖16 地物細(xì)節(jié)優(yōu)化Fig. 16 Feature optimization

    3.4 三維模型精度評(píng)估

    目前,三維模型精度的評(píng)估還沒有統(tǒng)一的技術(shù)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)。眾多研究者利用外業(yè)控制點(diǎn)對(duì)構(gòu)建的三維模型進(jìn)行精度評(píng)估,周呂等[20]以武漢大學(xué)卓爾體育館作為研究區(qū)域,利用外業(yè)控制點(diǎn)對(duì)無人機(jī)傾斜攝影所構(gòu)建的三維模型進(jìn)行了精度的評(píng)估,但是這類精度評(píng)估方法只對(duì)三維模型的地理位置精度進(jìn)行了評(píng)估。張?zhí)柕萚21]在《傾斜攝影實(shí)景三維模型質(zhì)量評(píng)價(jià)》一文中利用相關(guān)實(shí)驗(yàn)并結(jié)合傾斜攝影三維模型的特點(diǎn)和成果質(zhì)量表現(xiàn)形式,歸納了三維模型質(zhì)量評(píng)價(jià)的內(nèi)容和方法。如表2所示,質(zhì)量評(píng)價(jià)元素主要包括6個(gè)部分:空間參考系、位置精度、模型質(zhì)量、邏輯一致性、場(chǎng)景效果、附件質(zhì)量。

    表2 質(zhì)量檢查元素與權(quán)重

    根據(jù)以上的檢查元素,檢驗(yàn)結(jié)果如下:1)空間參考系:融合模型的坐標(biāo)系為WGS84坐標(biāo)系,空間參考系符合要求。2)位置精度:根據(jù)上文空中三角測(cè)量質(zhì)量分析,模型的平面精度為0.038 m,高程精度根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?,為平面精度?倍左右,即0.114 m左右。3)模型質(zhì)量:初步模型中建筑物結(jié)構(gòu)出現(xiàn)一定程度的變形和扭曲,甚至是出現(xiàn)空洞,融合建模的三維模型較好解決了該問題;在結(jié)構(gòu)和紋理上改善了模型質(zhì)量。4)邏輯一致性:未發(fā)現(xiàn)問題。5)場(chǎng)景效果:模型整體效果較好,與實(shí)際地物較為吻合。6)資料質(zhì)量:符合要求。

    4 結(jié) 語

    分析比較了無人機(jī)傾斜攝影三維建模與地面激光雷達(dá)三維建模的優(yōu)缺點(diǎn),結(jié)合無人機(jī)傾斜攝影的高效性和地面激光掃描的精確性,提出了以無人機(jī)傾斜攝影為主,地面激光雷達(dá)為輔的城市三維實(shí)景融合建模方法。在實(shí)驗(yàn)過程中,總結(jié)了一套數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)處理的流程,包括外業(yè)無人機(jī)影像獲取策略、多種濾波算法結(jié)合的濾波方法以及數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法優(yōu)化等,解決了無人機(jī)影像三維建模中的部分缺陷,提高了三維模型的精度,完善了三維模型的部分紋理細(xì)節(jié)。但是,對(duì)于獲取時(shí)間差異很大的數(shù)據(jù),無人機(jī)影像和激光掃描數(shù)據(jù)存在色調(diào)、色差等問題,還需要進(jìn)一步的深度探究,同時(shí)更高效的點(diǎn)云濾波處理方法和點(diǎn)云配準(zhǔn)方法也有待進(jìn)一步的研究。

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