多分辨率倾斜影像与GeoS...激光点云融合精细化建模方法_买小争.pdf

第 卷 第 期 年 月测绘与空间地理信息 ，收稿日期：作者简介：买小争（），男，回族，河南辉县人，高级工程师，硕士，年毕业于信息工程大学遥感科学与技术专业，主要从事摄影测量与遥感、航空摄影测量等方面的应用研究工作。多分辨率倾斜影像与 激光点云融合精细化建模方法买小争，张文朗（自然资源部第七地形测量队，海南 海口；自然资源部第四地形测量队，黑龙江 哈尔滨）摘要：针对无人机常规倾斜影像建模过程中存在的拉花、空洞、地物悬浮等问题，提出了多分辨率倾斜影像融合 激光点云进行精细化建模的方法。该方法选用无人机和 激光扫描仪采集数据，将多分辨率倾斜影像匹配点云与激光点云进行拼接、点云配准、噪点过滤处理，通过重建大师软件完成倾斜影像和激光点云数据融合建模，并从模型精度、纹理结构上对融合建模模型进行质量评价。结果表明：融合后的三维模型几何结构完整，细节纹理清晰，模型精细度明显提升。关键词：多分辨率倾斜影像；激光点云；点云配准；融合建模；质量评价中图分类号：文献标识码：文章编号：（），（，；，）：，：；引 言随着无人机技术和倾斜摄影测量技术的不断发展，利用无人机进行倾斜摄影并快速生产三维模型数据，成为获取城市级三维地理信息的主要技术手段。并通过不断提高相机性能，设计不同航线类型，获取更全面的地面信息，生产更加精细化的三维模型产品。但是受飞行高度、拍摄角度、地面树木遮挡等因素的影响，三维模型存在一些问题。如建筑物底部存在盲区造成模型拉花、漏洞现象；屋檐下部结构不完整；植被与周围地物粘连；细小地物悬浮等。三维激光扫描技术是将（同时定位与地图构建）算法与传统的三维激光扫描相结合，形成 三维激光扫描系统，实现移动式三维激光测量。因其作业具有高效、灵活、操作简便等优点，逐渐被应用在室内外一体化建模、林业普查、数字矿山等方面。但在实际建模应用中存在一些不足之处。如因扫描距离和角度因素导致高层建筑物上部点云缺失或精度较差等。综上所述，针对倾斜摄影测量技术和三维激光扫描技术的优缺点，选用多旋翼无人机和 三维激光扫描仪进行数据采集，结合两种作业方式的优点，将倾斜影像匹配点云与 激光点云数据进行融合建模，并从模型精度、纹理结构上对融合建模模型进行质量评价。融合建模关键技术研究 多分辨率倾斜影像获取与传统倾斜摄影采用固定航高不同，采用不同航高获取多分辨率原始倾斜影像，合理设计航线、重叠度、摄影角度等可以增加多视角像片数量，尽量获取地物侧面纹理信息，减少摄影盲区。多分辨率倾斜影像建模相对单一倾斜摄影方式，在一定程度上提高三维模型的精细度。多分辨率倾斜影像数据获取的关键点是：）不同航高设计。飞行时两种航高高差不要超过 ，最大不超过 ，否则两种影像分辨率差距过大极易导致后期空三加密失败。）影像重叠度。影像重叠度是影响后期建模质量的主要因素之一，一般情况下无人机倾斜摄影航向重叠度设计为，旁向重叠度为，如测区高层建筑较多时，重叠度统一再提升，后期建模效果会更好。激光点云数据采集 三维激光扫描系统，是将（同时定位与地图构建）算法与传统的三维激光扫描相结合，在导航定位系统的支持下基于，通过与惯导系统的紧密联接进行连续定位获取轨迹信息激光扫描仪在水平和竖直两个方向的连续扫描，获取三维点云数据，实现移动式三维激光测量。相比架站式激光扫描，具有高效灵活、成本低、操作简便等优点。三维激光点云采集的关键点是：）循环闭合设计与数量。循环闭合是提高 激光扫描精度的重要因素，设计“”型闭合环是最佳数据采集方式，闭合环的数量与激光点云的精度成正比；单个循环闭合里程建议不超过 。）扫描时间、重叠度与控制点设计。考虑实地扫描情况和作业效率，建议单站扫描时间不超过 ；每站激光点云数据重叠不低于；相邻两站的公共区域有 个控制点。）扫描环境行进路线设计。针对走廊、高层建筑等复杂环境，扫描行进速度比正常步行速度减少三分之一；行进路线采用向前或侧向，避免原地 频繁转圈扫描。循环闭合设计如图 所示。图 循环闭合设计 基于 算法的多源点云数据配准融合建模的关键是倾斜影像匹配点云与激光点云的精确配准。目前点云精确配准的主流算法是（迭代最近点）算法或其变种。已知两个待配准点云 和，点云 中的点 从点云 中查找距离 欧氏距离最短的点，并以 和 作为对应点对获取变换矩阵，剔除一些距离较远点对，通过不断迭代运算，求目标函数（，）的最小值：（，）（）式中，为算法迭代次数，为待匹配点云中的点，为目标点云对应点，、分别表示旋转、平移变换矩阵。算法的实质是通过点与点之间的匹配进行旋转和平移，利用最小二乘法作为衡量标准，直至点与点之间的距离达到预先设定的阈值，且其配准效果也能达到所需的精度要求。使用 算法进行两种点云数据配准的关键点是：）点云数据坐标系统一。统一坐标基准是处理多源异尺度地理信息数据的前提，通过控制点纠正方式将两种点云数据归算到统一坐标系下，才能实现点云数据的匹配融合。）两种点云数据尽量是包含关系或是拥有较大的重叠度。）点云数据密度高，数据量大，每个点云参与计算时对电脑的运算力要求较高。融合建模试验 技术路线本次试验以三亚崖州科技城局部为研究区域，区域内包含低矮建筑、高层建筑和独立地物。试验主要技术路线是由无人机倾斜摄影获取多分辨率影像数据，经数据预处理后进行空中三角测量生成匹配点云；控制点采集可以与航摄任务同时进行；由手持激光扫描仪采集现场密集点云数据，经点云滤波去噪、点云拼接后生成地面激光点云数据；利用软件将加密点云和激光点云进行配准融合；将倾斜影像和融合后点云导入建模软件生成不规则三角网（）并进行纹理映射，得到融合的三维模型数据。其技术路线如图 所示。图 融合建模技术路线 第 期买小争等：多分辨率倾斜影像与 激光点云融合精细化建模方法 数据获取本次试验数据使用大疆 无人机搭载 相机进行倾斜摄影；使用 手持三维激光扫描仪采集激光点云数据。多分辨率倾斜影像获取方案是：）飞行高度 ，航向重叠度，旁向重叠度，相机角度为。）飞行高度 ，航向重叠，旁向重叠，相机角度。激光点云采集方案是：激光扫描循环闭合 次，共 个测站，单站扫描时间 ，相邻测站点云重叠度为。数据采集过程中，无人机倾斜摄影、三维激光扫描和像控点测量同时进行，以使采集到的无人机影像和激光点云数据具有最相似的光照效果，使融合建模效果达到最佳。数据预处理）多分辨率倾斜影像匹配稀疏点云。将多分辨率倾斜影像导入重建大师，经过全自动空中三角测量，自动提取特征点，自由网平差后导入控制点并刺点，进行控制点平差，然后生成 格式的稀疏点云数据。由于多分辨率倾斜影像会产生大量的冗余信息，影响到点云匹配的精度，因此输出点云时数据框进行选择兴趣点或目标区域，删除目标物外的地物。）激光点云预处理与拼接。软件是专门针对 激光扫描仪的点云处理。如图 所示。在 软件中加载激光点云，点云本地平差后，导入控制点数据，将控制点在点云展点点号与 实测点号进行选择对应，然后选择 进行刚性转换，将激光点云转换到真实坐标系中，如图 所示，最后输出 格式的单站激光点云数据。将激光点云数据导入 软件进行激光点云拼接，利用软件剪切盒提取目标区域点云，将冗余数据删除。图 配准前点云 倾斜影像匹配点云和激光点云配准对于倾斜影像匹配点云和三维激光点云配准，主要进行以 个步骤：）冗余点云的清理和噪点删除。通过 或 软件删除噪点和冗余点云，如移动的车辆和人，目标区域外的地物等。）点云粗配准。粗配准主要是缩小两种点云的距离，点云重叠度达到以上时，选择全自动点云匹配，可以实现两种点云初步重合。）点云精确配准。通过点云精确配准，点云误差进一步缩小，多次的迭代提高了点云的配准精度。图 配准后点云 融合建模质量评价通过融合建模不仅可以清晰再现建筑及其构件，而且也真实地保存了建筑物的尺寸和建筑细节。对比单一倾斜摄影方法建模模型，本文从模型精度、纹理结构上对融合模型进行质量评价。模型精度为检验融合建模模型的相对精度，本文利用 实地测量控制点作为检核数据，在 浏览软件中对融合前和融合后的三维模型进行量测，并进行模型精度统计与对比。通过计算得出不同模型的距离和高差的中误差，结果见表。通过精度对比，融合前模型的平面距离中误差、高差中误差精度均优于融合前模型精度，因此，融合建模模型的精度符合精细化建模要求。表 模型精度对比 三维模型距离中误差（）高差中误差（）倾斜摄影三维模型 融合后三维模型 模型纹理结构为评价融合激光点云数据后建立的模型与倾斜影像建立的三维模型效果，分别生产两套三维模型数据。通过两套模型纹理结构对比，可以直观地看出：）融合建模模型地物几何结构更完整、细腻，尤其是建筑檐下结构表现真实完整；）融合建模模型极大程度改善植被粘连、漏洞、变形拉花现象，解决了独立地物悬浮现象；）融合后模型相对单一分辨率倾斜影像模型在纹理细节和清晰度表现更好。门楼融合前后对比如图 所示。图 门楼融合前后对比 （下转第 页）测绘与空间地理信息 年图 模型值对比 表 精度对比 平均相对误差灰色模型 幂函数 由表 可知，灰色模型小概率误差评价为二级，后验差为四级，幂函数模型 种评价均为一级，幂函数模型的平均相对误差仅为，证明通过寻找幂指数的方法计算幂函数模型比灰色模型具有更好的计算精度。结束语本文阐述了灰色幂模型的构建与计算方法，并设立了 种精度评价方法。对实例数据进行了最优幂指数的探索，通过在实验区间逐步尝试计算的方法，确定在 区间的平均相对误差最优的幂指数为，对应平均相对误差为；在大于 区间进行计算，发现平均相对误差逐渐增大，由此确定了幂指数的具体数值。与常规灰色模型对比发现，幂指数模型的 种精度指数均更优，后验差和小概率分布均为一级，说明该方法能较好地进行沉降预测。本文所用的幂指数确定方法过程较为烦 琐，需要多次试验，下一步将通过大量试验尝试寻找快速确定幂指数的公式，以提高计算效率。参考文献：张东，杨静，葛继空非等间距改进加权（，）模型在基坑变形监测中的应用矿山测量，（）：丛康林，岳建平，董超，等新汶矿区 地表形变监测分析矿山测量，（）：王强，吴盛，杨静，等基于卡尔曼滤波的（，）在变形监测中的应用研究矿山测量，（）：杨保华，赵金帅优化离散灰色幂模型及其应用中国管理科学，（）：杨保华，赵金帅分数阶离散灰色（，）幂模型及其应用控制与决策，（）：高彦琴，魏勇数乘变换下灰色幂模型的参数及误差变化规律系统工程，（）：鲜敏基于灰色神经网络的铁路客运量预测方法研究成都：西南交通大学，赵亚琴傅立叶级数修正的灰色幂模型的小麦蚜虫量预测统计与决策，（）：丁松，党耀国，徐宁，等多变量离散灰色幂模型构建及其优化研究系统工程与电子技术，（）：杨俊峰基于改进灰色幂理论的过程质量控制研究兰州：兰州理工大学，袁亚南基于遗传算法优化灰色幂模型的中长期负荷预测研究北京：华北电力大学，编辑：任亚茹（上接第 页）结束语针对常规单一分辨率倾斜摄影三维建模的优缺点，本文提出了多分辨率倾斜影像和 激光点云融合的精细化建模方法，相对于单一的无人机倾斜摄影测量技术建模，融合建模弥补了单一方法三维建模中的由于地物遮挡和相机镜头固定而产生的拍摄盲区，使地物几何结构更完整、细腻，很大程度上改善了纹理粘连、漏洞、变形拉花现象，解决了独立地物悬浮问题。该方法提高了建筑纹理结构采集的完整性和三维模型的重建质量。同时，激光扫描技术相比架站式激光扫描能极大提高外业激光点云采集效率，减少生产成本，具有良好的可行性和适用性。但由激光点云参与的融合建模在改进模型结构方面效果明显，对于模型的纹理清晰度影响较小，后续将研究采用贴近摄影与倾斜摄影结合方法来提高模型纹理清晰度和质量。参考文献：田野，向宇，高峰，等利用 倾斜摄影技术进行全自动快速三维实景城市生产 以常州市三维实景城市生产为例测绘通报，（）：尹玉廷地面三维激光扫描技术在古建筑保护中的应用研究测绘与空间地理信息，（）：王树臻，郑国强，王光生，等多源点云数据融合的建筑物精细化建模测绘通报，（）：索俊锋，刘勇，蒋志勇，等基于三维激光扫描点云数据的古建筑建模测绘科学，（）：李天基于环绕式倾斜摄影的塔式建筑精细三维建模测绘通报，（）：李娜基于多源影像数据融合的三维实景