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聚焦行業熱點資訊 走在新基建建設前沿
摘要：為滿足天府新區成都直觀區的規劃、建設、管理需要，我司實施了天府新區的實景三維數據生產項目。項目使用飛馬D200型無人機平臺，獲取了高精度的傾斜影像數據和激光點云數據，并完成了影像空三處理、模型重建、模型單體化、點云分類等處理流程。經過檢查，成果精度和效果均符合預期，可以滿足實景三維地理信息系統的數據要求。并在項目實施過程中，使用了航高檢查、航線優化、影像篩選等創新型方法，有效提高了數據的生產效率。
城市建設的高速發展對政府各項工作提出了更高的要求。為有效應對這一局面，各級政府需要在城市的規劃、建設、管理等工作中充分了解各方面信息，做出科學合理的決策。因此對基礎地理信息產品的多樣性和現勢性有更高的要求。實景三維數據具有空間精度高、紋理真實、現勢性強等諸多優勢，可以有效反映城市的空間布局，進而輔助國土空間規劃建設和城市精細化管理。
為滿足四川省天府新區成都直管區政府工作需要，為城市的規劃建設、國土管理等重要工作提供更加豐富、精準和及時的基礎地理信息數據，我院受天府新區成都直管區政府委托，生產天府新區天府中心及科學城起步區域的實景三維數據，用于后續的實景三維地理信息系統的建設。
測區位于天府新區成都直管區中部，面積77平方公里。區域內地形以丘陵為主，植被茂密，河流湖泊眾多，路網密集，交通便利，有大量的基礎設施和建筑的建設工地，并有大量的高層和超高層建筑（圖1）。測區內天氣狀況以陰雨天氣為主，項目實施周期中降水頻繁，適合航飛作業的時間窗口十分稀缺。
圖1 天府新區現狀
本項目要求的成果類型包括：
（1）基礎地理信息數據：數字真正射影像TDOM、數字高程模型DEM、數字表面模型DSM；
（2）實景三維模型：DEM與TDOM融合的三維模型、單體化的建筑實景三維模型。
由于測區內地形起伏較大、植被茂密、超高層建筑眾多、作業時間有限，因此對無人機平臺和數據采集設備提出了較高的性能需求，包括如下幾點：
（1）為適應丘陵地區的地形起伏，飛行平臺應具有較高的機動性，可以靈活完成變高飛行和小半徑轉向；
（2）飛行平臺應配備高精度GNSS差分設備，可以保持航線的穩定性并有效減少地面控制點數量；
（3）為適應植被茂密區的數據采集，飛行平臺應掛載激光掃描設備，獲取高密度的激光點云數據；
（4）為同時保證飛行安全和數據質量，傾斜攝影相機應可以在較高的安全高度獲取高分辨率的影像；
（5）飛行平臺應具有較高的組裝和飛行效率。
鑒于本項目的需求，最終選取了飛馬的D200型無人機作為飛行平臺，使用OP300、OP400兩款傾斜攝影相機，以及D-LiDAR200激光掃描儀。飛馬D200無人機采用四旋翼布局，集成有高精度差分GNSS模塊，可以靈活掛載多種任務載荷，有效作業時間長、機動性好、飛行姿態平穩。其配套的無人機管家軟件系統具有航線設計、飛行作業、數據解算等多種功能?？梢詽M足作業全過程的各項需要。我院項目組對該型無人機較為熟悉，完成過多個傾斜攝影測量項目，有著豐富的使用經驗（圖2）。
圖2 我院使用D200無人機進行傾斜航空攝影作業
在技術路線上，本項目采用傾斜航空攝影和機載激光掃描相結合的技術流程完成數據生產（圖3）。利用飛馬D200型無人機掛載D-LiDAR200掃描儀獲取點云數據。在點云的濾波分類完成后，輸出DSM及DEM成果。利用飛馬D200型無人機掛載OP300和OP400相機獲取傾斜影像。在完成影像的空三和建模處理后，輸出TDOM和OSGB的模型成果，并在此基礎上對模型進行單體化處理。最終將TDOM與DEM融合獲得地形模型，與單體化模型疊加合并最終得到完整的實景三維模型成果。
圖3 技術路線
（1）傾斜航空攝影
根據本次項目的精度要求，設定影像的分辨率為3厘米/像素，航向重疊度80%，旁向重疊度65%。在此基礎上選用OP300傾斜相機時，以190米的高度作為常規飛行高度?？紤]到測區內有較多的超高層建筑，因此為保證飛行安全，需對超過150米的建筑單獨設置航攝分區，使用OP400傾斜相機以確保較高的高度下影像分辨率符合要求。
在踏勘階段，項目組使用消費級無人機對測區內進行航高巡視（圖4），檢查區域內是否有影響作業安全的超高層建筑、塔吊、高壓鐵塔等物體。發現有超過150米的物體時，需用無人機飛越其頂部估測高度，并標記該物體的平面位置。
圖4 踏勘中發現的超高層建筑
在航線設計時，根據踏勘結果將常規高度航線與超高物體保持一定的安全距離。如圖5所示，常規航線的旁向安全距離不小于100米，考慮到無人機轉向，航線首末端的安全距離不小于150米。單獨設計的超高航線應距離超高物體頂部的高度不小于50米，且確保與常規航線之間沒有漏洞。
圖5 常規航線（上）與超高航線（下）
（2）機載激光掃描
根據本次項目的要求，設定激光掃描的點云密度為10點/平方米，航帶重疊度為30%。在此基礎上以180米高度作為常規飛行高度，為保證點密度飛行速度需降低至8.5米/秒。對超高物體同樣需要設計超高航線。
為確保成果精度和各工序的中間成果檢查需要，本項目設計像控點和檢查點的密度為12~18點/平方千米。像控點位置設計時首先應保證點密度符合要求，并且分布均勻。其次應盡量將像控點位置選取在可通車的道路附近，以減少外業步行時間，提高工作效率。在非硬化地表，采用人工布設像控點標記的方式，在硬化地表上采用油漆標記的方式（圖6）。
像控點使用GPS’RTK方式測量，并利用我院建設的成都市連續運行參考站（CDCORS）和大地水準面精化模型等成果直接獲得高精度的像控點坐標。
圖6 像控點布設與測量
在天氣合適且獲得空域使用權時，項目組即可開始當天的航飛作業。在完成飛機組裝后，即根據飛馬無人機管家的提示進行各個部件的安全檢測，在確保無人機設備安全、周邊環境安全后方可起飛作業。在飛行過程中，項目組成員對飛行的狀態進行實時跟蹤，密切關注飛機當前的位置、姿態、電池電量。在每一架次降落后，下載POS數據和影像，并對無人機進行檢查。確保各項數據和設備的完整性和可用性。
項目實施期間大部分是陰雨天氣，極少有陽光充足的條件。在陰天光照不足條件下作業時，需要降低快門時間以保證影像的正確曝光。結果表明，在1/800秒的最慢快門時，以正常速度飛行的D200無人機仍然可以獲得較好的成像質量的影像成果。影像亮度適中，噪點較少，也極少出現動態模糊的情況。
圖7 無人機起飛作業
完成單個區塊的影像數據獲取完成后，使用中科北緯的Mirauge3D軟件和Bentley的ContextCapture軟件對影像數據進行空三和建模處理。依次完成影像的連接點提取、自由網平差、控制點量測、光束法空三平差等流程（圖8）。在控制點量測時，需要加入一定數量的空三檢查點，以驗證空三平差的精度?？杖瓿珊笤谳敵龅陌ㄖ袡z查連接點殘差、控制點殘差、檢查點誤差等指標是否符合國家規劃和技術設計的要求。
空三處理完成后，即可提交模型重建，自動生成OSGB格式的三維模型成果。為提高模型重建效率，項目組以每十臺高性能電腦組成一個建模集群，并行完成單個區塊的模型重建工作。
圖8 影像連接點
圖9 模型重建成果
單個區塊的激光點云獲取完成后，即可開始點云的濾波分類處理。處理過程中首先使用點云自動分類工具，根據測區地形特征選取合適的分類參數對點云進行地面點的自動分類處理。然后在自動分類的基礎上，由點云的構建出三維模型，以便于作業人員觀察點云的分類效果，并對分類錯誤和遺漏的區域進行人工分類編輯。
圖10 點云分類前后模型的效果對比
為滿足實景三維成果的后期應用，需對模型進行單體化處理。即將房屋、橋梁等人工建筑或設施進行單體化處理。一方面對模型外觀和紋理進行修補整飾，另一方面以棟為單元的單體化模型便于模型數據在實景三維GIS平臺中的管理和使用。
單體化工作以原始的OSGB模型成果為基礎，以多視角的傾斜影像為建模參考，人工繪制建筑物的三維模型，并完成紋理映射。
圖11 原始模型與單體化模型
在影像的空三處理時，需要利用此前布設和測量的檢查點對數據成果的精度進行檢查。項目中部分區塊的影像空三的精度如表1所示，可以看出各項誤差指標均滿足GB/T 23236-2009《數字航空攝影測量 空中三角測量規范》中對空三精度的要求。
表1 空三誤差統計表
對DOM、重建的三維模型、單體化模型等成果數據，同樣需要利用檢查點其精度進行檢查（圖11）。部分區塊的模型精度檢查結果如表2所示，可以看出其各項誤差指標均滿足同等比例尺的地形圖、正射影像的規范要求。
圖12實測檢查點（左）與模型同名點（右）
表2 模型誤差統計表
由于測區內地形起伏較大，需采用變高飛行來確保影像分辨率和激光點云密度不發生較大變化。在每天工作結束后，為為保證數據采樣率及覆蓋范圍符合設計要求，需要對每一架次的航高進行檢查。檢查方式為利用解算后的POS數據和已有的DEM數據，自動計算出每個的相對航高。
經過檢查，每一架次內部航線的相對航高變化較小，大部分點的航高與設計航高的差異小于30米，符合CH/Z 3005-2010 《低空數字航空攝影規范》中的相關規定，因此數據的采樣率均可以符合預期要求。
利用飛馬無人機管家繪制航線時，如果測區形狀不是矩形且面積較大時，軟件會要求將測區進行分區，然后根據各個區塊單獨生成航線。由圖12可以看出，不同區塊生成的航線在邊界處會存在較多的重疊部分。
圖13 相鄰區塊的重復飛行區域
如果可以在后期處理時可以使用相鄰區塊的影像成果，則可以減少重復飛行區域的航線。如圖13所示可以人為調整區塊邊界調整航線航線，從而減少對區塊邊界線上的重復飛行。經過航線優化，可以有效減少總的飛行時間，提高工作效率。但在后期處理需要注意影像的選取。為確保影像的完整性，可以通過下文的方法篩選相鄰區塊的有效影像。
圖14 調整航線減少重復飛行
傾斜航空攝影測量在數據采集過程中，為保證測區邊界上仍然有各個方向的影像覆蓋，會外擴多條航帶。如圖14所示，在滿足測區范圍數據覆蓋度同時，位于測區邊界兩側航線上有較大的影像屬于多余影像，即這些影像的實際覆蓋范圍位于測區之外。如果能將篩選出這些多余的影像，僅適用可以覆蓋測區的影像，就可以有效減少影像空三處理時的數據量。從而提高工作效率，并有效減少在自由網處理時出現點云分層的錯誤結果。
圖15多余影像示意圖
攝影測量學中的共線方程給出了從地面點（XA,YA,ZA）到像素中心點（x,y）的對應關系[1]：
其中（XS,YS,ZS）被稱為影像外方位元素的線元素，即為每張影像的曝光時攝影中心的位置。影像的姿態角構成影像外方位元素角元素，其中
中的值可以根據每張影像的姿態角的經過三角函數和矩陣計算得到。[1]
為得到從像素中心點（x,y）到地面點（XA,YA,ZA）的公式，對共線方程進行變形。得到下了數字微分糾正解法的公式[2]：
因此可以根據上式可以計算出影像上任意像素所對應的地面位置。通過計算出位于影像邊緣上的像素所對應的地面位置，即可繪制出每張影像的地面覆蓋范圍。
為獲取地面點坐標（XA,YA）需要先已知該點的地面高程ZA。對于較為平坦的地區，可以將ZA取值為測區的平均高程。但對于地形起伏較大的地區，影像覆蓋范圍受到地面起伏影響較大，需要以測區的平均高程為初始值，利用DEM進行迭代計算使用其他方法完成計算。
先假定ZA為測區的平均高程Z0，由Z0和其他已知參數根據（1）式計算出地面點坐標值（X1,Y1）。并根據（X1,Y1）在DEM中內插獲得該點的高程值Z1。然后再將Z1代入到上式中計算新的地面坐標（X2,Y2）。如圖15所示，經過若干次迭代計算，即可獲得最終的地面點坐標（XA,YA,ZA）。[2]
圖16迭代計算示意圖
對于裝有差分GNSS設備、飛行姿態平穩的飛馬D200型無人機，影像的外方位元素可以直接利用現有成果。其中線元素使用解算后POS數據中的（X,Y,Z）值，角元素可以根據每個相機的安裝傾斜角和航線方位角得出。
選用(Heading, Pitch, Roll)轉角系統的姿態角時，俯視相機每張影像的Pitch和Roll角設置為0，Heading為航線方位角加180度。所有傾斜相機的Pitch和Roll角分布設置為45度和0度，其Heading角相應的需要加上0度（前視）、90度（右視）、180度（后視）、270度（左視）。由這些設定值機可以計算出上文公式中旋轉矩陣的值：[3]
根據上述公式，以及影像的外方位元素和DEM數據，可以編程計算生成每張影像的覆蓋范圍（圖16）。
圖17 傾斜影像和垂直影像的各自覆蓋范圍
實際飛行過程中，飛機的姿態角與理想情況必然存在顯差異，所生成的覆蓋范圍與真實情況會有一定差異，但仍然可以滿足影像篩選的需要。如圖17所示，以已有的正射影像為依據，可以看出生成的覆蓋范圍中的地物和原始影像基本一致。
圖18計算的覆蓋范圍（左）與實際影像（右）
將所有影像的覆蓋范圍結果與測區范圍面進行疊加分析，與測區范圍面有相交的影像即視為有效影像，反之則是多余影像。
使用影像篩選方法，一方面可以對上文優化的航線，在后期處理時篩選出相鄰測區塊的有效影像用于本區塊的處理。另一方面對本區塊內可以剔除多余影像，減少需要處理的影像數量。經過本項目驗證，該方法可以減少10%左右的影像數量，從而提高影像處理的速度。
圖19外擴航線的多余影像被剔除
通過本項目的順利實施，可以證明使用無人機技術是生產城市實景三維最有效的手段。實景三維數據成果的生產效率、精度、視覺效果等均可以滿足天府新區實景三維地理信息系統的要求。
今后隨著無人機技術的發展，無人機的數據采集效率和安全性會進一步得到提升，成果類型會更加豐富多樣。另一方面，相關政策法規正逐漸走向規范化。因此在不遠的將來，無人機將會成為各類基礎地理信息數據獲取的最佳手段。
（1）飛馬D200型無人機可以掛載多種數據獲取設備，具有極高的任務靈活性，可以滿足不同高度、不同類型的數據獲取需求。并且無人機管家可以根據不同載荷自動適配對應的航線設計和飛行作業，極大的降低了操作難度。
（2）飛馬D200型無人機的變高飛行功能可以在地形起伏較大區域保持相對航高基本一致，從而保證了點云的密度和影像的分辨率基本一致。
（3）飛馬D200型無人機的差分GNSS模塊可以提供高精度的初始位置信息，從而保證航線的穩定性，并有效減少影像控制點的數量，提高生產效率。
（4）飛馬D200型無人機拆裝快捷、使用便利。
根據本次項目的進展，可以證明飛馬D200型無人機滿足大比例尺城市實景三維模型數據生產需要。在不遠的將來，飛馬系列無人機必將為即將啟動的“實景三維中國建設”項目提供極大的助力。
實景三維預期可以在多個行業得到應用。在城市規劃領域，可以為規劃編制、設計、審批和管理等業務提供真實、高精度的地理信息。在社區治理方面，利用實景三維成果，可以形成“街道-社區-網格-院落-樓棟號-樓層-戶”多級管理體系，推進社區精細化管理。此外實景三維還能應用于包括城市管理的部件管理、廣告牌管理，安防領域的安保預案制定、監控探頭的分析和規劃，以及不動產管理中樓棟、住戶登記、產權分層分戶管理等諸多領域。
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