GNSS輔助智能手機(jī)近景攝影測(cè)量定位精度研究

李德乾，梁玉斌，崔鐵軍

（天津師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，天津 300382）

近景攝影測(cè)量（Close-range Photogrammetry）是一種針對(duì)近距離目標(biāo)物的攝影測(cè)量技術(shù)。該技術(shù)在工業(yè)、建筑、醫(yī)療、考古和文物保護(hù)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。早期的近景攝影測(cè)量依賴高精度量測(cè)型相機(jī)實(shí)現(xiàn)數(shù)碼照片的獲取。近年，隨著芯片、傳感器和移動(dòng)操作系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能手機(jī)在全世界范圍內(nèi)迅速普及。在智能時(shí)代的背景下，測(cè)繪地理信息領(lǐng)域的大量研究和應(yīng)用正在借助智能手機(jī)向大眾化方向發(fā)展[1]。

早期研究顯示，智能手機(jī)在攝影測(cè)量領(lǐng)域具有應(yīng)用潛力。Akca等[2]研究了智能手機(jī)照片的測(cè)量精度，研究顯示經(jīng)過檢校后智能手機(jī)能夠用于多種攝影測(cè)量任務(wù)。徐殿成等[3]利用室內(nèi)檢校場(chǎng)研究了智能手機(jī)的測(cè)量精度，研究表明智能手機(jī)用于10 m左右的近距離攝影測(cè)量可達(dá)到毫米級(jí)精度。Micheletti等[4]利用智能手機(jī)對(duì)河岸立面和沖積扇進(jìn)行了控制點(diǎn)輔助的近景攝影測(cè)量實(shí)驗(yàn)。研究結(jié)果顯示，10 m以內(nèi)三維重建精度可達(dá)到厘米級(jí)。沈亞峰等[5]以安卓手機(jī)為平臺(tái)開發(fā)了2種用于樹木胸徑測(cè)量的近景攝影測(cè)量方法。2種方法的絕對(duì)測(cè)量精度為厘米級(jí)，能夠用于野外植被調(diào)查。

隨著智能手機(jī)的照片質(zhì)量和衛(wèi)星定位精度的不斷提高，攝影測(cè)量和三維計(jì)算機(jī)視覺的研究和應(yīng)用開始從專業(yè)化向大眾化方向發(fā)展。Snavely等[6]利用公眾上傳到網(wǎng)上的眾源數(shù)碼照片實(shí)現(xiàn)了全球多處地標(biāo)建筑的全自動(dòng)三維重建。Agarwal等[7]利用集群處理技術(shù)在1 d內(nèi)基于15萬張照片完成了城市級(jí)的三維重建。

本研究利用市面常見的智能手機(jī)對(duì)一典型建筑目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行攝影，通過全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System，GNSS）輔助全自動(dòng)空中三角測(cè)量（空三）實(shí)現(xiàn)了照片的自動(dòng)對(duì)地定位，并利用高精度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)照片的空間定位精度進(jìn)行了定量評(píng)估。

1 研究方法

本研究使用2款智能手機(jī)獲得帶有空間位置信息的數(shù)碼照片。在衛(wèi)星定位信息的輔助下，實(shí)現(xiàn)照片的全自動(dòng)空三和對(duì)地定位。利用RTK（實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)）測(cè)量數(shù)據(jù)，對(duì)手機(jī)的衛(wèi)星定位精度進(jìn)行評(píng)價(jià)?；诿饫忡R全站儀測(cè)量數(shù)據(jù)，對(duì)GNSS輔助的智能手機(jī)照片全自動(dòng)空三的精度進(jìn)行評(píng)定。

1.1 數(shù)據(jù)獲取

本研究使用市面上2款不同配置的智能手機(jī)進(jìn)行近景攝影。其中，華為Mate 20于2018年10月發(fā)布，是一款雙頻GNSS中高端智能手機(jī)。華為Honor 8于2016年7月上市，是一款單頻GNSS中低端智能手機(jī)。

本研究以天津師范大學(xué)圖書館主樓南立面作為拍攝對(duì)象。攝影位置在圖書館南面的廣場(chǎng)上，廣場(chǎng)北側(cè)為圖書館，廣場(chǎng)東西兩側(cè)為教學(xué)樓，廣場(chǎng)和教學(xué)樓之間為綠化帶。圖書館主樓高約60 m，寬約70 m。廣場(chǎng)東西兩側(cè)教學(xué)樓高約16 m。5條攝影線分別距圖書館立面80 m、92.5 m、105 m、117.5 m和130 m。在每條攝影線上，自西向東以6 m為間隔確定一組攝站點(diǎn)位（圖1）。在每一攝站點(diǎn)位處做地面標(biāo)記，采用RTK測(cè)量標(biāo)記點(diǎn)的坐標(biāo)。坐標(biāo)采用WGS84大地坐標(biāo)系統(tǒng)，標(biāo)記點(diǎn)的測(cè)量精度約為3 cm。

圖1 攝站點(diǎn)位

在每個(gè)曝光點(diǎn)位上，使用2款智能手機(jī)分別對(duì)圖書館立面進(jìn)行攝影。在攝影之前，開啟手機(jī)的空間定位服務(wù)功能，并設(shè)置手機(jī)的拍攝功能，使之在拍照時(shí)將地理空間坐標(biāo)（WGS84坐標(biāo)）同步寫入照片。為了獲得可靠的手機(jī)衛(wèi)星定位坐標(biāo)值，在每一攝站點(diǎn)位處待手機(jī)定位結(jié)果收斂后再拍攝照片。攝影時(shí)利用手持激光測(cè)距儀實(shí)現(xiàn)手機(jī)和地面標(biāo)記點(diǎn)的垂直對(duì)準(zhǔn)，并測(cè)得手機(jī)攝像頭距地面的高度。利用地面標(biāo)記點(diǎn)坐標(biāo)測(cè)量值和手機(jī)距地面高度測(cè)量值推算曝光點(diǎn)的WGS84大地坐標(biāo)。

為了評(píng)價(jià)近景攝影測(cè)量全自動(dòng)空三的定位精度，使用Trimble S5免棱鏡全站儀在圖書館南立面采集了17個(gè)檢查點(diǎn)。檢查點(diǎn)采用WGS84大地坐標(biāo)系統(tǒng)，測(cè)量精度約為3 cm。檢查點(diǎn)在圖書館建筑立面上的分布如圖2所示。

圖2 圖書館立面上的檢查點(diǎn)分布

1.2 數(shù)據(jù)處理

本研究的攝影測(cè)量數(shù)據(jù)處理坐標(biāo)系為東北天坐標(biāo)系（East-North-Up，ENU）。數(shù)據(jù)處理過程如下：首先，將照片自帶的大地坐標(biāo)、曝光點(diǎn)位的RTK測(cè)量值和圖書館立面的檢查點(diǎn)大地坐標(biāo)變換到選定的東北天坐標(biāo)系下。利用曝光點(diǎn)位的RTK測(cè)量值對(duì)手機(jī)定位精度進(jìn)行評(píng)估；其次，利用特征提取算法在影像中提取特征點(diǎn)，包括點(diǎn)位、尺度及所在鄰域的特征描述。利用特征描述對(duì)不同照片中的特征點(diǎn)進(jìn)行兩兩匹配，得到初步匹配結(jié)果。利用少量同名點(diǎn)觀測(cè)值解算照片之間的基礎(chǔ)矩陣（fundamental matrix），利用RANSAC方法剔除誤匹配的特征點(diǎn)，從而得到較為準(zhǔn)確的同名點(diǎn)集；再次，在影像穩(wěn)健匹配的基礎(chǔ)上，利用同名點(diǎn)觀測(cè)值求解照片的相對(duì)位置和姿態(tài)；最后，利用照片自帶的坐標(biāo)信息，將相對(duì)定向結(jié)果變換到東北天坐標(biāo)系下。通過光束法區(qū)域網(wǎng)平差，整體解算照片的攝影位置和姿態(tài)、同名點(diǎn)的坐標(biāo)及相機(jī)的檢校參數(shù)。在照片上標(biāo)記檢查點(diǎn)的位置，保證每個(gè)檢查點(diǎn)被3張照片標(biāo)記。利用圖書館立面檢查點(diǎn)對(duì)空三精度進(jìn)行評(píng)定，計(jì)算3個(gè)方向的定位精度和點(diǎn)位精度。

2 實(shí)驗(yàn)與分析

2.1 手機(jī)衛(wèi)星定位精度

2款智能手機(jī)的定位精度見表1。從表中數(shù)據(jù)可知，2款手機(jī)的單點(diǎn)定位精度均為米級(jí)。由于具備雙頻衛(wèi)星定位功能，Mate 20在3個(gè)方向上的定位精度明顯優(yōu)于Honor 8。2款手機(jī)均存在一定程度的定位偏差。Mate 20在3個(gè)方向的定位偏差的絕對(duì)值均在1 m以內(nèi)。Honor 8在北向和天向的定位偏差絕對(duì)值超過1 m。

表1 2款智能手機(jī)的衛(wèi)星定位精度

圖3顯示了2款手機(jī)衛(wèi)星定位誤差的空間分布。圖中誤差向量的長度表示衛(wèi)星定位的平面誤差大小。從圖上可見，Mate 20的衛(wèi)星定位精度明顯優(yōu)于Honor 8。Honor 8在建筑和樹木附近處的衛(wèi)星定位誤差較大。由于Mate 20使用的L1+L5雙頻衛(wèi)星定位有效抑制了多路徑效應(yīng)，因而建筑和樹木的遮擋對(duì)Mate20的定位精度影響較小。

圖3 衛(wèi)星定位誤差的空間分布

2.2 GNSS輔助單攝距攝影測(cè)量精度

傳統(tǒng)的近景攝影測(cè)量通常在同一距離上對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行垂直或交向攝影，然后通過自動(dòng)空三建立立體模型。參照傳統(tǒng)處理方法，將照片按攝影距離進(jìn)行分組處理。使用Agisoft PhotoScan軟件實(shí)現(xiàn)照片的自動(dòng)空三，空三定位精度見表2。

表2 GNSS輔助單攝距空三精度 m

由表2可知，2款智能手機(jī)單攝距自動(dòng)空三的定位精度起伏不定。2款智能手機(jī)的東向精度較高。在北向和天向上，Mate 20和Honor 8的空三定位不可靠。圖4顯示了某一攝距影像的空三結(jié)果。從圖上可以發(fā)現(xiàn)，空三重建的稀疏點(diǎn)云偏離檢查點(diǎn)的實(shí)際位置，兩者之間存在一個(gè)以基線方向?yàn)檩S的旋轉(zhuǎn)。單攝距空三結(jié)果不可靠的主要原因在于同一攝影距離上采集的照片在空間上呈線性分布，照片的位置觀測(cè)值缺乏對(duì)南北方向和天向的控制，使得系統(tǒng)無法準(zhǔn)確估計(jì)模型的相似變換參數(shù)，導(dǎo)致模型嚴(yán)重偏離實(shí)際位置。

圖4 單攝距影像GNSS輔助空三結(jié)果

2.3 GNSS輔助多攝距攝影測(cè)量精度

將手機(jī)在不同拍攝距離獲得的全部照片進(jìn)行一次性空三處理，定位精度見表3。由表3可知，Mate 20的空三精度優(yōu)于Honor 8，2款智能手機(jī)多攝距照片的整體空三均達(dá)到米級(jí)定位精度。Mate 20的空三點(diǎn)位精度與其衛(wèi)星定位精度基本一致。而Honor 8的空三定位精度優(yōu)于其衛(wèi)星定位精度，這表明在模型的絕對(duì)定向過程中通過使用穩(wěn)健算法，可以有效排除衛(wèi)星定位的不可靠坐標(biāo)值和粗差，從而提高攝影測(cè)量空三的定位精度。

表3 GNSS輔助空三精度 m

圖5所示為Mate 20的多攝距照片整體空三結(jié)果。從圖上可以發(fā)現(xiàn)，檢查點(diǎn)的空間位置與預(yù)期一致。與單攝距照片空三相比，多攝距照片在東向和北向均勻分布，區(qū)域網(wǎng)結(jié)構(gòu)更加合理。增加的深度方向上的觀測(cè)使得自動(dòng)空三系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確估計(jì)模型的絕對(duì)定向參數(shù)，從而獲得與預(yù)期一致的空三結(jié)果。

圖5 多攝距影像GNSS輔助空三結(jié)果

表4為GNSS輔助多攝距空三的相對(duì)定位精度。由表4可知，Mate 20多攝距空三相對(duì)定位達(dá)到分米級(jí)精度，而Honor 8多攝距空三相對(duì)定位僅達(dá)到米級(jí)精度2款智能手機(jī)的空三相對(duì)定位精度均優(yōu)于其絕對(duì)定位精度。

表4 GNSS輔助多攝距空三相對(duì)精度 m

在GNSS輔助空三的基礎(chǔ)上，通過引入控制點(diǎn)（Ground Control Point，GCP）可以進(jìn)一步提高空三的定位精度。表5為在引入1個(gè)控制點(diǎn)（p8）、2個(gè)控制點(diǎn)（p1和p18）、3個(gè)控制點(diǎn)（p1、p10和p15）和4個(gè)控制點(diǎn)（p1、p5、p8和p18）的情況下，GNSS和控制點(diǎn)輔助多攝距照片的空三精度。由表5可知，在引入1個(gè)控制點(diǎn)的情況下，Mate 20的空三精度提高到分米級(jí)，而Honor 8的空三精度也有顯著提高。當(dāng)引入2個(gè)控制點(diǎn)時(shí)，2款手機(jī)的空三精度均達(dá)到分米級(jí)。當(dāng)引入3個(gè)控制點(diǎn)時(shí)，2款手機(jī)的空三精度接近厘米級(jí)，但精度提高緩慢。引入4個(gè)控制點(diǎn)后，2款手機(jī)的空三精度趨于穩(wěn)定。

表5 控制點(diǎn)輔助空三精度 m

2.4 模擬眾源攝影測(cè)量精度

眾源影像由大眾拍攝獲得，所用的智能手機(jī)類型多樣，手機(jī)的衛(wèi)星定位精度和照片質(zhì)量各不相同。本文通過將Mate 20和Honor 8這2款手機(jī)拍攝的照片進(jìn)行混合，并從中隨機(jī)抽選照片進(jìn)行三維重建，從而對(duì)眾源影像的攝影測(cè)量精度進(jìn)行模擬。利用計(jì)算機(jī)程序從照片總體中選取20、40、60和76張照片生成4組采樣數(shù)據(jù)，表6為4組采樣數(shù)據(jù)的空三精度。從表中可知，照片數(shù)量為20張時(shí)，其空三精度低于2款手機(jī)的衛(wèi)星定位精度。40張照片的空三精度明顯提高，介于2款手機(jī)衛(wèi)星定位精度之間。當(dāng)照片數(shù)達(dá)到60張時(shí)，空三精度與Mate 20手機(jī)衛(wèi)星定位精度一致。當(dāng)使用全部76張照片進(jìn)行重建時(shí)，空三精度趨于穩(wěn)定。

表6 模擬眾源攝影測(cè)量空三精度 m

3 結(jié)論與展望

本研究利用市面常見的智能手機(jī)對(duì)近距離目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行攝影，通過GNSS輔助空三實(shí)現(xiàn)了照片的自動(dòng)對(duì)地定位，并利用高精度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)照片的定位精度進(jìn)行了定量研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：（1）無控制點(diǎn)的情況下使用單一攝距的影像無法實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的三維重建，多攝距影像的整體重建結(jié)果更為可靠；（2）智能手機(jī)照片的GNSS輔助空三可達(dá)到米級(jí)絕對(duì)定位精度和分米級(jí)相對(duì)定位精度，在1個(gè)控制點(diǎn)的輔助下，手機(jī)照片的GNSS輔助空三可達(dá)到分米級(jí)絕對(duì)定位精度；（3）照片數(shù)量較少時(shí)，眾源攝影測(cè)量的精度將低于手機(jī)的衛(wèi)星定位精度。照片數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模后，眾源攝影測(cè)量精度接近手機(jī)的最優(yōu)衛(wèi)星定位精度。

隨著智能手機(jī)衛(wèi)星定位精度的不斷提高，手機(jī)照片的攝影測(cè)量空間定位精度必然相應(yīng)提高。未來，伴隨多種傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能手機(jī)必然在測(cè)繪地理空間數(shù)據(jù)采集和分析中發(fā)揮越來越重要的作用。