無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)下的礦山三維模型構(gòu)建

顏景順，邱 潔

（1.廣西水利電力勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限責(zé)任公司，廣西 南寧 530023；2.恒企工程技術(shù)集團(tuán)有限公司，廣西 南寧 530023）

0 引言

隨著測(cè)繪設(shè)備的快速發(fā)展，無(wú)人機(jī)以其靈活性、低成本、高分辨率等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于拍攝和制圖領(lǐng)域，并延伸出攝影測(cè)量學(xué)［1］。攝影測(cè)量是測(cè)繪學(xué)科的一個(gè)分支，它通過(guò)測(cè)量相機(jī)拍攝的圖像來(lái)確定三維空間中物體的位置、形狀、大小甚至是運(yùn)動(dòng)［2］。其中，傳感器由不同角度獲取影像可以快速拼接，從而建立一個(gè)更客觀地反映地面的三維實(shí)景模型，即傾斜攝影測(cè)量。

在礦山測(cè)量中，由于地質(zhì)環(huán)境三維信息的獲取需要及時(shí)更新，三維信息的獲取難度較大，數(shù)字礦山基于全方位的場(chǎng)景感知和模型信息采集等，因此傳統(tǒng)的測(cè)量方式已經(jīng)不能滿足當(dāng)今數(shù)據(jù)采集的需要［3］。隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的不斷更新與普及，相關(guān)工作人員開始利用無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)及 Pix4Dmapper、Context Capture -Center Master（簡(jiǎn) 稱 CC）、Feature-one等有關(guān)三維建模的軟件，實(shí)現(xiàn)初始傾斜影像數(shù)據(jù)的整理與處理，實(shí)現(xiàn)實(shí)景三維模型的構(gòu)建并進(jìn)行相應(yīng)的精度分析，為數(shù)字礦山建設(shè)提供基礎(chǔ)地理信息的技術(shù)支持［4］。傾斜攝影測(cè)量提高了構(gòu)建三維實(shí)景模型的效率，促進(jìn)該技術(shù)在測(cè)地學(xué)、地圖學(xué)等行業(yè)領(lǐng)域的深入應(yīng)用，并對(duì)項(xiàng)目的實(shí)際發(fā)展起到較大作用［5］。

本文詳細(xì)地闡述如何使用無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)與Pix4Dmapper軟件進(jìn)行礦山三維建模技術(shù)實(shí)現(xiàn)礦山測(cè)量。具體工作包含以下3個(gè)方面：一是闡述無(wú)人機(jī)測(cè)量的基本原理，包括圖像匹配、多視影像聯(lián)合平差、影像密集匹配、點(diǎn)云構(gòu)建與DEM生成；二是詳述無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)采集與Pix4Dmapper處理流程；三是以銅川煤場(chǎng)為例進(jìn)行布網(wǎng)并進(jìn)行攝影測(cè)量與建模。

1 無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量三維建模概述

1.1 基本原理

無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量三維建?？蓪?shí)現(xiàn)大規(guī)模、高分辨率、紋理信息豐富的實(shí)景三維模型的構(gòu)建。

1.1.1 圖像匹配

圖像匹配即將無(wú)人機(jī)拍攝的不同的圖像根據(jù)同名點(diǎn)進(jìn)行匹配的過(guò)程。同名點(diǎn)即描述同一地物在兩張影像中不同的點(diǎn)，又稱特征點(diǎn)。利用圖像特征匹配算法可以有效檢測(cè)出特征點(diǎn)，并將特征點(diǎn)進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)，為影像的拼接提供依據(jù)。當(dāng)前的特征匹配算法較多，包括SIFT算法、Harris角點(diǎn)拼接算法等。本文選用SIFT算法。該算法可以有效識(shí)別不同影像中相同的特征點(diǎn)，并根據(jù)特征點(diǎn)集的數(shù)據(jù)對(duì)相鄰影像實(shí)現(xiàn)角度、大小的調(diào)整以保持整幅場(chǎng)景的穩(wěn)定性。SIFT算法中包括特征角點(diǎn)檢測(cè)，將同一角點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)（根據(jù)歐式距離檢測(cè)其相似性），根據(jù)姿態(tài)進(jìn)行圖幅調(diào)整（如參考目標(biāo)影像對(duì)待匹配影像進(jìn)行平移變換、縮放變換、剛性變換、透視變換等），通過(guò)影像處理器中進(jìn)行快速拼接。

1.1.2 多視影像聯(lián)合平差

多視影像聯(lián)合平差又稱為回環(huán)檢測(cè)。由于第一步“圖像匹配”中所使用的SIFT算法在拼接過(guò)程中存在影像扭轉(zhuǎn)等問(wèn)題，會(huì)使拼接后的影像產(chǎn)生“鬼影”（即同一建筑物對(duì)應(yīng)兩個(gè)房頂，或上、下錯(cuò)位等），因此需要根據(jù)空中三角測(cè)量中的控制點(diǎn)進(jìn)行控制點(diǎn)加密，進(jìn)而對(duì)外方位元素的坐標(biāo)與平差后的估值進(jìn)行求解，羅列誤差方程。在影像中的體現(xiàn)為根據(jù)誤差方程對(duì)多張影像進(jìn)行線性回歸或非線性回歸求解，以實(shí)現(xiàn)影像校正。

1.1.3 影像密集匹配

根據(jù)第二步“多視影像聯(lián)合平差”中加密點(diǎn)與外方位元素的求解，增加第一步“圖像匹配”中關(guān)于SIFT算法中的特征點(diǎn)數(shù)目，進(jìn)一步提高影像匹配的精度，克服影像單一匹配的缺點(diǎn)，消除影像中建筑物的錯(cuò)位與“鬼影”（即通過(guò)最小二乘法消除影像匹配“病態(tài)解”的問(wèn)題）。

1.1.4 點(diǎn)云構(gòu)建與DEM的生成

根據(jù)第二步“多視影像聯(lián)合平差”中加密后獲得的點(diǎn)集，形成點(diǎn)云數(shù)據(jù)。該步驟主要是為了在后期形成數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）數(shù)據(jù)。

形成DEM數(shù)據(jù)分為兩種方法，即格網(wǎng)模型（grid）與不規(guī)則三角網(wǎng)模型（Triangular Irregularly Network，TIN）。與格網(wǎng)數(shù)據(jù)模型相比，TIN模型在特定分辨率的情況下占用更少的空間和時(shí)間，能夠更精確地表示更加復(fù)雜的表結(jié)構(gòu)［1］。由于礦山地勢(shì)起伏較大，因此選擇TIN模型進(jìn)行DEM構(gòu)建。TIN模型中的數(shù)據(jù)是通過(guò)數(shù)據(jù)的內(nèi)插與擬合方法來(lái)實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建的。內(nèi)插方法包括局部?jī)?nèi)插（如分塊內(nèi)插）與全局內(nèi)插（如整體內(nèi)插）。局部?jī)?nèi)插方法關(guān)注于不同小區(qū)域之間的差異性與特殊性來(lái)構(gòu)建不同的函數(shù)，但是該方法計(jì)算量大；全局內(nèi)插關(guān)注以整體數(shù)據(jù)之間的特點(diǎn)構(gòu)建模型，該方法雖然運(yùn)算量小，但是犧牲了自特殊性與自差異性。

綜上所述，要求對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理為不規(guī)則的三角網(wǎng)。需要說(shuō)明的是，Pix4Dmapper軟件最大的優(yōu)勢(shì)就在于操作簡(jiǎn)單、靈活方便、可自動(dòng)生成DEM模型。

1.1.5 紋理映射

紋理映射即將無(wú)人機(jī)所拍攝的影像數(shù)據(jù)變?yōu)檎鎸?shí)場(chǎng)景的紋理，并將該紋理附著在已經(jīng)構(gòu)建后的模型上。紋理映射的優(yōu)點(diǎn)在于可以使三維模型由單調(diào)的點(diǎn)云型模型轉(zhuǎn)換為實(shí)景模型，真實(shí)地反映地面特點(diǎn)與地物特征，彰顯地物細(xì)節(jié)。紋理映射的本質(zhì)是根據(jù)地物的坐標(biāo)與影像所產(chǎn)生的紋理的坐標(biāo)進(jìn)行互映射。即實(shí)現(xiàn)“場(chǎng)景—地物—場(chǎng)景”變換。由于無(wú)人機(jī)拍攝的影像可能因分辨率不高等問(wèn)題導(dǎo)致模糊不清，因此根據(jù)紋理進(jìn)行了模擬仿真，使其變成一整套相對(duì)清晰的紋理。模擬仿真的紋理雖然存在失真與反復(fù)調(diào)用目標(biāo)參數(shù)的缺點(diǎn)，但是可以使整個(gè)三維場(chǎng)景的模型更加具有連續(xù)性，滿足用戶的視覺需求。

1.2 無(wú)人機(jī)航測(cè)規(guī)劃與Pix4Dmapper建模流程

在無(wú)人機(jī)航測(cè)的過(guò)程中，首先確定研究區(qū)域。所選區(qū)域應(yīng)結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況而定，包括該區(qū)域的地質(zhì)構(gòu)造與環(huán)境是否適合勘測(cè)等。接下來(lái)根據(jù)所選研究區(qū)域進(jìn)行航線規(guī)劃。所規(guī)劃的航線縱向重疊率高于70%，旁向重疊率高于30%。對(duì)無(wú)人機(jī)所拍攝的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，剔除粗差數(shù)據(jù)，刪除冗余數(shù)據(jù)等，并在運(yùn)輸途中保證數(shù)據(jù)的完整性與連貫性。依據(jù)無(wú)人機(jī)進(jìn)行空中三角測(cè)量的成果和傳感器攝取的影像數(shù)據(jù)，利用Pix4Dmapper構(gòu)建三維實(shí)景模型，其流程如圖1所示。

圖1 Pix4Dmapper建模流程圖

2 礦山測(cè)量的實(shí)施案例

2.1 布設(shè)像控

按照一定標(biāo)準(zhǔn)布設(shè)像控點(diǎn)，才能使內(nèi)業(yè)更好地處理計(jì)算，得到更高精度的三維模型。依據(jù)低空攝影測(cè)量?jī)?nèi)、外業(yè)成圖精度的規(guī)定，像控點(diǎn)布設(shè)應(yīng)該遵循以下原則：一是聯(lián)測(cè)平高點(diǎn)（即將相同區(qū)域的平面點(diǎn)與高程點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)立）；二是使用無(wú)人機(jī)航測(cè)前，應(yīng)在復(fù)雜地面上制作明顯的標(biāo)記作為控制點(diǎn)，便于后期進(jìn)行加密布控；三是為保證精度，航向重疊率高于70%，旁向重疊率高于30%；四是為便于實(shí)時(shí)檢算，使用精靈4RTK無(wú)人機(jī)，可以通過(guò)RTK進(jìn)行實(shí)時(shí)位置檢算。

本次實(shí)施案例結(jié)合銅川煤場(chǎng)概況加上實(shí)地勘察，共布設(shè)了10個(gè)像控點(diǎn)，使用白灰劃得“十”字絲及數(shù)字，通過(guò)RTK測(cè)得像控點(diǎn)坐標(biāo)。

2.2 影像采集

本實(shí)驗(yàn)通過(guò)精靈 4RTK，搭載 SONY ILCE 6 000 鏡頭采集銅川煤場(chǎng)DEM影像，感應(yīng)器尺寸23.5 mm，焦距50.883 mm，最大像素?cái)?shù)2 500萬(wàn)，有效像素2 430萬(wàn)，影像處理器 Bionz X，最高分辨率 6 000×4 000，35 mm等效77.948 4 mm，為滿足礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查需求，在采用無(wú)人機(jī)進(jìn)行影像數(shù)據(jù)采集時(shí)，比例尺1∶5 000，攝影比例尺1∶25 000，設(shè)計(jì)航高100 m，地面分辨率4 cm，航向重疊度70%，旁向重疊度40%。共規(guī)劃10條航線。以上參數(shù)的設(shè)置均來(lái)自行業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。

測(cè)區(qū)內(nèi)，無(wú)人機(jī)采用自動(dòng)航攝，即航線規(guī)劃后，無(wú)人機(jī)傾斜拍攝，使無(wú)人機(jī)的攝像頭始終面對(duì)測(cè)量區(qū)域的中心，每3 s自動(dòng)拍攝1次。飛手應(yīng)處于相對(duì)開闊地帶，確保無(wú)人機(jī)與飛手間不存在信號(hào)直線遮擋。對(duì)于存在信號(hào)遮擋的區(qū)域，使用相同參數(shù)進(jìn)行補(bǔ)測(cè)，以保證DEM模型可以進(jìn)行構(gòu)建。

2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是檢查原始影像的重疊度是否滿足航攝規(guī)范要求，影像旋偏角（要求旋偏角小于15°）、俯仰角（要求俯仰角小于3°）等是否滿足攝影測(cè)量規(guī)范要求。在預(yù)處理的檢測(cè)中，首先篩選出原始影像質(zhì)量拍攝精度高的影像，其次檢驗(yàn)影像是否具備相同比例尺（避免操作時(shí)的粗差），以及對(duì)具備局部亮度不均的影像通過(guò)線性與非線性拉伸等方法進(jìn)行勻色處理。經(jīng)過(guò)篩選處理后，共選擇41幅影像。以41張影像為目標(biāo)影像，進(jìn)行匹配、拼接與處理。

2.4 計(jì)算機(jī)處理

模型搭建主要采用 Pix4Dmapper軟件，對(duì)獲取的銅川煤場(chǎng)的41張影像和10個(gè)控制點(diǎn)進(jìn)行三維模型構(gòu)建。將相機(jī)標(biāo)定的結(jié)果輸入 Pix4Dmapper中，包括外方位姿態(tài)與內(nèi)方位參數(shù)等，通過(guò) Pix4Dmapper構(gòu)建求解矩陣。使用精靈4RTK中的定位數(shù)據(jù)直接附著在拍攝的影像中進(jìn)行像方坐標(biāo)系求解。通過(guò)相機(jī)坐標(biāo)、像方坐標(biāo)、物方坐標(biāo)之間的相互轉(zhuǎn)換來(lái)實(shí)現(xiàn)位置標(biāo)定與匹配。

具體操作步驟如下：①新建項(xiàng)目，打開Pix4Dmapper軟件，新建項(xiàng)目，輸入項(xiàng)目名稱，創(chuàng)建在合適位置，單擊“下一步”；導(dǎo)入影像，添加圖像，選擇影像文件，單擊“下一步”；編輯坐標(biāo)系，編輯相機(jī)型號(hào)參數(shù)，單擊“下一步”；選擇3D地圖，單擊“下一步”；選擇輸出坐標(biāo)系，新建項(xiàng)目完成；此步驟可以實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建預(yù)處理（如圖2所示）。②添加像控點(diǎn)坐標(biāo)，選擇控制點(diǎn)坐標(biāo)系及分度帶。本實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目所選為任意坐標(biāo)系；單擊“平面編輯器”，依次點(diǎn)擊“控制點(diǎn)”及“控制點(diǎn)所在照片具體位置”。此步驟意在將像點(diǎn)坐標(biāo)與物點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)糾正。③勾選“初始化處理”，點(diǎn)云及紋理，DSM（地表模型）、正射影像圖及指數(shù)，并自行設(shè)置參數(shù)，單擊“開始”，等待軟件自行處理；經(jīng)過(guò)處理后的影像可與DEM進(jìn)行匹配，生成三維場(chǎng)景模型（如圖3所示）。④處理完成。成圖效果如圖4所示。

圖2 在致密化之前的正交和相應(yīng)的稀疏數(shù)字表面模型（DSM）

圖3 點(diǎn)云及紋理處理過(guò)程

圖4 成圖效果

3 結(jié)束語(yǔ)

由于傳統(tǒng)測(cè)量不能滿足礦山三維實(shí)景構(gòu)建，因此數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量逐漸得到應(yīng)用。無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)不斷發(fā)展，儼然成為一種新型測(cè)繪技術(shù)，圖像采集的各個(gè)方面都可以在視場(chǎng)中進(jìn)行。

本文在數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量的基礎(chǔ)上使用精靈4RTK進(jìn)行數(shù)字影像采集，并由RTK提供位置信息，結(jié)合控制點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行空中三角測(cè)量。最后根據(jù)紋理的映射構(gòu)建出整個(gè)礦山的三維實(shí)景模型（即DEM模型）。所獲得模型具有以下特點(diǎn)：①通過(guò)無(wú)人機(jī)獲取的影像，提取影像空間位置、建筑結(jié)構(gòu)色彩及紋理信息，獲得較好的航攝數(shù)據(jù)和相控點(diǎn)數(shù)據(jù)。②結(jié)合采集到的紋理進(jìn)行拼接與多視影像聯(lián)合平差構(gòu)建視覺場(chǎng)景。經(jīng)由回環(huán)檢測(cè)進(jìn)行影像校正。③基于無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量技術(shù)和Pix4Dmapper軟件，經(jīng)過(guò)傾斜空中三角測(cè)量，點(diǎn)云模型構(gòu)建及紋理自動(dòng)貼附。構(gòu)建的三維實(shí)景模型幾乎還原了現(xiàn)實(shí)世界。隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，處理器算量不斷增大，相信無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)在未來(lái)會(huì)具有更廣闊的使用場(chǎng)景。