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无人机倾斜摄影实景三维建模分析与质量评价

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  【摘 要】相较于传统三维建模技术而言,无人机倾斜摄影测量系统具有突出优势。因此,论文以无人机倾斜摄影实景三维建模系统应用的优势为切入点,基于DM5-2015倾斜摄影测量系统,分析了无人机倾斜摄影实景三维建模方式,并对无人机倾斜摄影实景三维建模质量进行了简单评价,以期为无人机倾斜摄影实景三维建模应用提供有效的借鉴。
  【Abstract】Compared with the traditional 3D modeling technology, UAV tilt photogrammetry system has outstanding advantages. Therefore, based on the application advantages of 3D modeling system of real scene by UAV tilt photography, and the DM5-2015 tilt photogrammetry system, this paper analyzes the 3D modeling method of real scene by UAV tilt photography, and simply evaluates the 3D modeling quality of real scene by UAV tilt photography, so as to provide some effective reference for the application of UAV tilt photography 3D modeling of real scene.
  【關键词】无人机倾斜摄影;实景三维建模;质量评价
  【Keywords】 UAV tilt photography; 3D modeling of real scene; quality evaluation
  【中图分类号】TP311.13                                             【文献标志码】A                                【文章编号】1673-1069(2019)06-0135-02
  1 引言
  在无人机传统倾斜摄影建模系统运行过程中,主要是在工作面中心进行相机的垂直竖立。随后沿四个方向分别布设一光轴与水平面成45°的相机。上述布设方式,虽然可以获得多张影像,但是不同角度影像覆盖度、重叠度较高,额外工作量较多,再加上无人机飞行中倾斜角度控制问题,导致实际运行效益不佳。因此,探究无人机倾斜摄影实景建模新方式具有非常重要的意义。
  2 无人机倾斜摄影实景三维建模优势
  基于无人机倾斜摄影实景三维建模的方式,广泛用于资源管理、三维导航、城市旅游管理、安保警戒等模块[1]。其不仅可以实现一次飞行获取同一地物或者特征点三张以上的不同角度高精度影像的覆盖,而且可以降低工作成本及工作风险。
  3 无人机倾斜摄影实景三维建模
  3.1 无人机倾斜摄影实景三维建模技术线路
  在无人机倾斜摄影实景三维建模前期,技术人员需要依据所需获取的航摄、像控测量数据情况,进行技术线路的预先设置。整体无人机倾斜摄影实景三维建模技术线路主要包括工作准备、模型构建两个模块[2]。其中工作准备主要包括航摄数据下载及预处理、倾斜摄像数据、POS数据、外业像控测量、像控测量数据等几个模块。而模型构建主要是在Smart 3D工作集群构建的基础上,进行空中三角测量、密集点云生成、基于点云的TIN模型构建、纹理切片自动映射、场景构建等几个模块。
  3.2 无人机倾斜摄影实景三维建模方案实践
  首先,在无人机倾斜摄影实景三维建模前期,需要具有一定重叠度的多个视角的POS数据、像控测量成果、影像数据等。此时需要利用多镜头倾斜云台从不同视角相机中提取影像数据。同时为保证数据处理效率,无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可进行Smart 3D工作集群构建。即在集群电脑接入同一局域网之后,允许主机电脑中存放影像数据、位置盘与同一局域网中集群电脑共享,并修改主机电脑盘符,同时在同一局域网其他集群电脑中进行M盘映射的构建。此时,无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可在M盘中进行Smart 3D Block构建。
  其次,为保证无序影像在空间层面可相互对齐,无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可以影像空中三角加密为核心,在3DView中沿数据载入——影像特征点提取——同名特征点匹配——影像外方位元素反算——加密结束——空中三角加密后成果导出顺序,进行数据可视化操作。需要注意的是,在空中三角加密后成果导出阶段,为保证成果信息的有效性,无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可将最终结果转换为XML格式的数据。
  再次,在空中三角加密作业结束之后,为保证空中三角加密阶段影像匹配精度及空中三角加密成果控制效果,无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可以在软件中预先导入具有像控点投影文件,进行像控点加密[3]。
  最后,在像控点加密完成之后,无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可根据Smart 3D 软件中建模项目自动划分的若干个瓦片运行特点,逐步进行密集点云生成、Yin模型构建、纹理自动映射等操作,以获得完善的无人机倾斜摄影实景三维模型。   在具体工作开展过程中,无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可根据空中三角测量运算,提取影像外方位元素。随后结合多视角影像密集匹配,可得到密度较高的数据点云。同时考虑到数据点云数据量较大,无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可将数据分块后,进行多层细度的Tin模型构建。随后无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可根据三角网画面去读变化,对Tin模型进行简化。在这个基础上,无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可以纹理影像为依据,将简化后Tin模型进行配准、贴图,并进行多细节、多层次的LOD组织结构设置。
  4 无人机倾斜摄影实景三维建模质量评价
  4.1 项目区概况
  在***街区与建筑保护项目中,利用无人机对***街区中央商务区核心区2.85km2区域进行了十字交叉航线法区域倾斜影像采集,并通过倾斜摄像测量技术进行了初始三维建模,同时对区域内多处重点保护建筑进行了三维精细化建模。
  4.2 无人机倾斜摄影实景三维建模精度影响因素
  基于无人机倾斜摄影实景测量技术生成的初始三维模型具有不同类型的畸变情况:首先,无人机姿态变化、颠簸等操作,会直接导致无人机倾斜摄影影像重叠度、几何畸变,进而导致无人机倾斜摄影实景三维模型出现凸包、破洞情况[4]。
  其次,大气环境噪声、不同时段光照变化,均会导致无人机倾斜摄影实景三维模型出现飞面、凸包、纹理不均、破洞情况。
  最后,影像主控点落水、影像分辨率不足、影像模糊等问题,均会导致无人机倾斜摄影实景三维模型地物模型边缘平滑度不足、水面缺失等问题。
  4.3 无人机倾斜摄影实景三维建模二次优化
  基于上述无人机倾斜摄影实景三维模型建立过程中出现的精度影响因素,初始生产的无人机倾斜摄影实景三维模型并不能满足实际工程应用需求。因此,无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员应在初始模型构建的基础上,利用几何修复、细节整理装饰、纹理修补等措施,对无人机倾斜摄影实景三维模型进行二次优化措施。其中,几何修复主要针对无人机倾斜摄影实景三维模型破洞、凸包等问题,进行修补、抹平还原。同时筛除飞面碎部,而细节整理装饰主要是利用替换或者修补措施,进行重要地物、标志物的处理;纹理修补则是通过替换、修补等措施,进行不均匀纹理处理。
  除以上方法之外,无人机倾斜摄影实景三维建模技术模型可以结合传统建模优势,针对无人机倾斜摄影实景三维模型中待改进地物目标或者区域,进行二次处理。如无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可以利用前期摄影测量空中三角加密成果,根据若干均匀分布于区域内控制点,利用立体测图技术。经三维模型瓦片分割——数据格式转换——重点目标及区域提取——破洞修补+凸包整平+细节整理锈蚀+模型替换+水面修复——成果输出,进行模型辅助编辑优化系统开发应用。无人机倾斜摄影实景三维模型辅助编辑优化系统主要针对具体过程,进行目标模型区域的处理[5]。以凸包变形处理为例,无人机倾斜摄影实景三维建模技术人员可以利用空中三角加密成果,进行空中三角校正影像——自动纹理提取——均匀变色处理——自动纹理贴图等过程,保证无人机倾斜摄影实景三维模型问题的有效处理。
  5 结语
  综上所述,在数字地球、建筑物景观设计、智慧社区不断发展的背景下,人们逐渐认识到了建立具有真实纹理的数字城市三维模型的市场价值。基于无人机倾斜摄影实景三维模型具有低成本、高分辨率、低风险、高时效的优良特点。因此,為保证无人机倾斜摄影实景三维模型实际价值的充分发挥,相关人员可在研究无人机倾斜摄影实景三维建模方法的基础上,对无人机倾斜摄影实景三维模型可以达到的精度水平进行深入探究,明确无人机倾斜摄影实景三维模型质量影响因素,为无人机倾斜摄影实景三维模型的有效应用提供依据。
  【参考文献】
  【1】王阳.基于无人机倾斜摄影数据的实景三维建模研究[J].城市地理,2017(8):12-13.
  【2】盛一楠,褚杰.利用无人机倾斜摄影技术制作实景三维模型在棚户区改造中的应用[J].测绘通报,2017(s1):117-118.
  【3】范攀峰,李露露.基于Smart3D的低空无人机倾斜摄影实景三维建模研究[J].测绘通报,2017(S2):111-113.
  【4】白阳,万鲁河.基于无人机倾斜摄影测量实景三维模型构建方法[J].哈尔滨师范大学自然科学学报,2017(5):14-15.
  【5】连蓉,丁忆,胡艳,等.旋翼无人机倾斜摄影实景三维建模技术研究[J].地理空间信息,2018,16(7):155-156.
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