单位：¹《西安景嵘时代地理信息技术发展有限公司》，²《西安科技大学》，³《瞰景科技发展（上海）有限公司》在利用无人机倾斜摄影生成实景三维模型的项目实践中，在复杂条件测区，建筑与周围地形环境具有较大高差，飞行采集影像的分辨率和重叠度不能保证建筑建模精度要求，通常会出现三维模型粘连、狭窄底部扭曲，拉花无纹理等情况。针对上述问题，本文探讨了一种采用无人机倾斜测量、地面实景拍摄的新型空地融合精细化三维建模技术，以落差达一千多米的三峡河谷测区为例，首先使用飞马D200、D2000采集该测区的高分辨率影像数据，然后使用精灵4RTK人工采集无人机难以获取的地物实景影像，再把所获取的影像数据输入到实景三维建模平台瞰景Smart 3D软件进行空三建模，最终得到符合项目要求的精细化实景三维模型。项目实践表明，本方法具有一定的技术可行性，可为类似项目作业提供技术参考。
无人机倾斜摄影；空地融合；精细化三维建模；飞马无人机；瞰景Smart3D；近年来随着无人机航摄技术的推广，高精度差分系统的广泛应用及实景三维自动化建模软件的快速普及，无人机倾斜摄影实现自动化实景三维建模的技术已成为成熟的三维模型生产技术，这种模式生成的三维模型成果应用也越来越广泛[1]。倾斜摄影测量技术是通过在同一飞行平台上搭载多台传感器，同时从垂直、前方、后方、左侧、右侧多个不同的角度采集影像。无人机倾斜摄影自动化实景三维建模生产的三维模型成果，较为普遍的应用就是:倾斜实景三维模型进入各种信息系统，成为各种专题信息三维表达的位置参考和属性挂接载体[2]。这一应用的出现，使得实景三维模型的功能应用从远观升级到近看。然而，单独使用无人机倾斜摄影自动化生成的实景三维模型，远观非常漂亮逼真，一旦镜头拉近到地表视角近看，就会发现三维模型接近地面的部分，纹理模糊且不清晰、模型体凹凸不平甚至失真[3]。为了解决这种矛盾，越来越多的建模单位采用将实景三维建筑模型体单体化的方式，这使得模型漂亮逼真了，但是由于坐标数据和模型纹理数据的采集与处理均需要大量的外业和内业工作，这使得不仅工作量大，而且周期较长，人工成本明显增多，建模效率大大降低[4]。对于高差相距过大的测区，仅进行一次航测容易造成空洞现象[5]。为了解决新出现的矛盾，本文研究了一种“无人机倾斜航拍+地面定点拍照”空地结合的自动化实现实景三维建模的解决方案，对整个测区先使用飞马D200和D2000两种飞机采集空间影像数据，精灵4RTK采集地面影像数据，分别进行有像控点和无像控点的空三加密，然后将空三的结果通过人工添加的方式进行空地两类空三成果融合，最终生成的实景三维模型[6]。
2.1 空三融合三维建模原理
摄影测量的三维重建是根据双目视觉原理，以摄像机为媒介获取目标物的二维影像，借助目前影像处理软件提取相邻图像中的同名点，再以同名点为匹配基元建立各图像之间的对应关系。经处理软件获取精确的匹配关系后，再结合摄像机规定的内外参数就可以得到空间点的三维坐标导出的点云数据，由点云数据构建不规则三角网格模型，最后再根据纹理映射算法得到具有真实纹理信息的三维模型[7]。三维建模的实质为点云数据构建TIN三角网，并结合纹理算法附纹理信息至TIN三角网。倾斜摄影测量与地面拍照技术二者的本质是融合生成点云数据，最后构建高精度三维模型。技术路线如图1所示。
获取的无人机影像(地面照片)数据进行空中三角测量前要进行检核，查看影像是否全部可用于三维重建，空中三角测量结束后，可查看空三质量报告，其中包含关键点、连接点以及重投影误差，一般主要查看重投影误差是否在规定范围内即小于1个像素[8]。区块合并后进行三维重建，将融合模型与扫描仪点云构建的模型进行3D比较，从而确定整体建模精度[9]。运用倾斜航片配以实测地面像控点进行高精度区域网倾斜空中三角测量，形成带真实坐标的高精度倾斜空三成果;同时运用另外一台电脑利用地面定点拍摄的照片进行无控制空中三角测量，形成不带真实坐标的空三成果;接着运用添加连接点的方式，将两台电脑中无坐标的地面空三成果配准到高精度倾斜空三成果中[10]。最后自动进行空地融合区域网空三平差解算，并生成高精度、远观逼真、近看真实美观的实景三维模型。
2.2 空地融合技术难点
空地融合方案是采用无人机高分辨率影像与补拍低分辨率影像进行融合空三建模的一种技术。其中数据源的获取与后期照片的融合处理为本技术方案的难点，具体难点如下：
①由于无人机高空获取的数据与补拍数据存在较大分辨率差异，照片与照片之间不能存在较大色差，不然模型存在色差，影响可视化效果；
②补拍数据要满足空三与重建基本要求（拍摄方式，照片重叠，影像质量等）；
③数据处理过程中要保证空三不存在分层断层丢片等情况，与传统倾斜数据不同，空地融合需要特殊数据流程方法；
3.1 测区状况
3.2 设备参数
图3 为三种飞机型号，其中(a)为飞马D200(b)为飞马D2000(c)为精灵4RTK表1 每种飞机的参数
3.3 像控点布设
选择像控点时，必须选择清晰、易于判断和进行立体测量,且尽可能为永久地物的点；像控点要与周围地物影像反差大，特征明显，可选择交角良好的细小线状地物交点、明显地物拐角点等位置，如道路交叉口、斑马线交角等。像控点应在地面选择，优先选择高程不变的地面。以5cm分辨率为例。每平方公里布设4个～6个地面像控点点位，点位选择开阔无遮挡的区域，依据航空摄影测量技术要求均匀布设。可根据像控点布设方案在无明显特征区域布设靶标。利用似大地水准面精化模型进行GNSSＲTK高程测量。为进一步保证像控点的测量精度，实地测量时，采用三角支架稳定GPS天线，采集数据时确保平面收敛值小于2cm，高程收敛值小于3cm，每个像控点至少采集5个测回进行内符合精度检验，取各测回的平均值作为像控点坐标成果，确保像控点测量精度平面优于2cm，高程优于3cm。像控点平面位置和高程测量均采用GPS－RTK方法，两者同步进行。
3.4 影像获取
根据测区内的海拔情况和地物分布情况将测区分为山脊区、山谷区、建筑群落区、重点标志建筑区4种类型。针对测区内不同纹理类型的地物，设计了相对应航高，即测区整体按照5cm的分辨率作业，航飞相对高度为532米，航线重叠度按照70/70设计，如图8所示，采用飞马D2000多旋翼无人机搭载飞马D-op3000云台，具有长航时、便携性强、自动避障、断点续飞等特点，适合大面积山地作业；建筑群落区按照2cm的分辨率作业，相对高度155米，航线重叠度按照80/80设计，采用飞马D200无人机搭载D-op400云台，飞机抗干扰能力强，姿态平稳，云台使用A7R3镜头，全画幅成像效果好，适合高分辨率精细化作业；在此基础上使用精灵4rtk对重点标志性建筑物进行补拍，以满足模型精细度要求。由于不同建筑结构存在差异，补拍数据需要满足一定要求才能够作为融合数据进行后期的融合处理。
具体方法如下：
①拍摄的传感器镜头与建筑保持适中距离；
②拍摄方式最好以建筑上部、中部、下部三种方式；
③照片与照片之间保证60%重叠度；
④照片中避免出现大面积水域，或者天空等无特征区域；
图4 大高差测区分块航线、图5 地面拍照原理
3.5 空三加密
本项目使用的是瞰景Smart3D(2019)软件中的空三算法模块，该模块具有稳健的空三算法，空三一遍过，可达到建模要求的精度。真正实现倾斜摄影数据全过程并行化，突破大高差测区倾斜数据处理效率的瓶颈，同时稳健的算法提高了解算的鲁棒性，解决了很多同类软件不能解决的问题，确保空三解算一遍过，且精度达到后续建模的要求。具体步骤为：
第一步进行数据预处理，利用飞马无人机管家中快速图像整理功能将五镜头影像、pos及相机属性等导出xml,可直接导入瞰景Smart3D(2019)中进行空三解算。传统的数据预处理首先通过批处理插件对影像进行批量命名，编辑pos名称与之一一对应，然后导入三维建模软件进行空三处理，飞马管家的快速图像整理功能相比与传统的预处理更加高效。
第二步利用smart3D(2019)进行空三处理，首先新建工程，导入生成的xml文件，此处需注意检查影像路径，然后提交空三加密。
初次空三定向完成之后，接下来需要利用控制点平差进行空三绝对定向，保证空三的位置精度。此时需要将外业提供的控制点信息导入空三中进行刺点，刺点完成后通过使用控制点平差计算出满足精度的要求的影像外方位元素。
由于此次项目现场情况复杂，数据采集难度大，最终决定采用多数据融合的方式处理。此次数据类型包含5cm，2cm以及地面补拍多源数据。由于数据分辨率存在很大差异，故采用Smart3D空地融合处理方法，具体如下：
①使用Smart3D先对高分辨率影像进行空三处理；
②得到空三结果后在原始数据组中二次添加精灵4RTK数据；
③数据加载完成后，提交空地融合模式，开始计算融合后的整体空地数据（此方法同样可以适用于无POS的手持相机数据）；
④整体空地数据空三后，直接提交建模即可。
图7 三种空三成果
3.6 空地融合自动三维实景建模
基于上一节空三成果瞰景Smart 3D(2019)软件中的建模模块进行三维重建，该软件构建的模型几何结构更精细，贴图更真实，并且模型底部基本没有悬浮物，极大减少了修模的工作量。通过数据融合机制和误差阈值设定机制，保证了建模结构的完整性和贴图的真实性。同时软件支持无限融合功能，能够将空地一体多源影像数据全自动的空三和三维重建，生成高精细度的实景三维模型，保证有建筑物几何形状（面、线、角）和纹理完整、正确。多源异构数据融合机制，为高精度的三维建模提供了一种新的切实有效的方法，确保建模细节更优。具体做法为采用多台高性能计算机集群并行计算处理，最终输出测区osgb模型成果如图8所示。
图8 空地融合三维模型
图8是选取了模型中具有代表意义的两个细节地物，从图9(a)中可以清楚的看到只用一种数据建立的模型对于单个细节模型有明显的失真和拉花现象，尤其是在有遮掩和纹理复杂的区域这种现象更加明显。经过融合了三种数据后的模型可以充分解决丢失细节信息和模型拉花等问题，所以较于传统单层倾斜摄影数据，多种分辨率数据融合后，模型成果TIN格网三维结构更加精细，贴图效果更加清晰。
(a) 空地融合前的细节模型
(b) 空地融合后的细节模型
图9 空地融合前后对比图
空地融合做为一种技术手段帮助我们获取精细化的三维模型，为我们后续生产服务提供了强有力的数据保障，就目前国内应用层面来讲，很多从业者处于一种渺茫阶段，不知道数据如何来应用才能更好的发挥其更大的价值，以下就精细化模型本文从两个方面，已知应用和探索创新应用提出了一些给与大家讨论的应用点：
①以本文为例，本次任务为乡村振兴规划辅助应用，数据可服务于美丽乡村规划正向设计、数据展示、乡村品牌影响力提升、旅游导览等方向。以及针对古村落对三维实景模型的高精度，精细化真实还原等领域均具有应用前景。
图10
图11②应急管理，危化、冶金、矿山（尾矿库）等行业场景复杂，空地融合更好的表达了管线、设施等情况，直观地掌握目标区域内陆形地貌与所有建筑物和生产设施的细节特征，为安全生产监管、应急救援指挥、事故灾害调查等提供现势、详尽、精确、逼真的空间基础地理信息数据支持。
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图14
③实景三维中国，目前开展多以mesh加单体化为主流思路，但耗费人力、物力、财力非常之大，也是空地融合的另一大扩展点。以西安为例，在新型基础测绘试点中，多源数据融合被作为试点研究工作重中之重，迫切为解决mesh加单体简化作业流程，提高服务质量做努力。
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在本文应用场景中，针对对高差达一千多米的三峡河谷地区，测区情况复杂，建筑与周围地形环境高差大，常规三维建模方法通常会出现三维模型粘连、狭窄底部扭曲，拉花无纹理等问题。本文探讨了一种新型的倾斜测量和地面实景拍照相融合的空地一体精细化三维建模技术，通过空地融合技术，并得到远近视角逼真且精度高的实景三维模型。该方法采用了航空摄影、地面摄影及影像融合技术，利用照片之间的连接点进行模型拼接，取得了较好的三维建模效果。该方法在空地影像角度、重叠度、色差调整等方面也存在一些需要改进之处，有待进一步深化探索。
综上所述，空地融合的精细化建模方法虽存在一些不足之处，但其针对复杂地形地貌条件下的三维建模工作提供了一种快捷、高效的新思路，具有一定的工程意义和推广价值。
参考文献：
[1]陈丽琼,王亚军.“倾斜航摄+地面拍照”空地融合实景三维建模技术[J].城市勘测,2019(05):93-95.[2]郑远杨,刘超,丁涛,邓烨.基于空地一体化在构筑物三维重建中的应用[J].淮阴工学院学报,2021,30(03):66-70.[3]胡文庆.倾斜摄影测量三维重建在城市规划管理中的应用研究［D］．昆明:昆明理工大学，2016[3]耿利川,王忠丰,史建东,秦永志.一种空地一体化实景三维建模方法[J].矿山测量,2020,48(04):47-50.[4]王超,姚翠霞.空地一体化影像三维建模技术在工程地质中的应用[J].中国高新科技,2018(24):13-16.[5]张珊珊,苏义坤,苏伟胜,何廷全.应用无人机系统对高速公路土石方的智能化计量[J].东北林业大学学报,2021,49(07):122-126+132.[6]徐画,陈建平,张权平,王天乐.无人机点云数据的危岩体结构信息提取[J].测绘科学,2021,46(07):137-144.[7]孙卫国.无人机倾斜摄影测绘技术在城市实景三维建模中的应用研究[J].信息系统工程,2021(06):87-88+91.[8]周健.基于无人机技术的实景三维建模[J].科学技术创新,2021(15):1-2.[9]刘得斌.城市三维建模中无人机倾斜摄影测量分析[J].智能城市,2021,7(09):57-58.[10]万烨葭,毛佳骏.无人机倾斜摄影技术在桥墩护坡测量中的应用[J].交通世界,2021(12):94-95.
