李燕燕

摘要：城中村復(fù)合目標(biāo)自動(dòng)高精度三維重建是城市三維重建以及城中村變化監(jiān)測(cè)的重要環(huán)節(jié)，而典型城中村區(qū)域通常是高、低不同的建筑物并存，房屋比較密集，從而影響了目標(biāo)三維模型的精度。針對(duì)這一問(wèn)題，本文提出一種利用無(wú)人機(jī)序列影像和POS數(shù)據(jù)自動(dòng)生成TIN點(diǎn)云模型、格網(wǎng)DSM和DOM的方法，并通過(guò)DOM與DSM的疊加，制作出該研究區(qū)的城中村三維數(shù)字模型，驗(yàn)證了利用無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行城中村三維模型的有效性。此外，通過(guò)比較不同情況下三維模型間的差異，分析格網(wǎng)DSM的精度與點(diǎn)云的提取密度、點(diǎn)云過(guò)濾和格網(wǎng)尺寸的關(guān)系。

關(guān)鍵詞：三維建模 無(wú)人機(jī) DSM 城中村 點(diǎn)云

近年來(lái)，城市建筑物等目標(biāo)的空間信息的獲取技術(shù)得到了極大的發(fā)展，有了越來(lái)越多的空間信息的獲取手段，如GPS、攝影測(cè)量、遙感、三維激光掃描、干涉雷達(dá)技術(shù)等[1]，但無(wú)論是LiDAR，還是傳統(tǒng)的攝影測(cè)量手段，獲取數(shù)據(jù)所需花費(fèi)的費(fèi)用都很高，特別是當(dāng)需要進(jìn)行重復(fù)觀測(cè)時(shí)所花費(fèi)的費(fèi)用將更高。而無(wú)人飛行器（UAV）的出現(xiàn)，其以機(jī)動(dòng)靈活、高效快速、精細(xì)準(zhǔn)確、作業(yè)成本低、適用范圍廣、生產(chǎn)周期短等優(yōu)點(diǎn)，很好地解決了上述難題。

DSM是一種包含地表多種信息的地表三維模型，在研究地表信息、城市三維建模、變化監(jiān)測(cè)以及輔助其他手段進(jìn)行其他的應(yīng)用等方面有著重要的作用。而無(wú)人機(jī)航空攝影測(cè)量作為一種新型的航測(cè)手段，相較于傳統(tǒng)航測(cè)，優(yōu)點(diǎn)比較突出，成本費(fèi)用較低[2]。但是到目前為止，無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)的處理還不太成熟，特別是應(yīng)用于城中村DSM、DOM以及三維模型的建立方面。具體問(wèn)題在于：典型城中村區(qū)域通常是高低不同的建筑物并存，大多數(shù)房屋比較密集，這給影像匹配帶來(lái)了困難。因此，本文利用河北某地區(qū)的小區(qū)域內(nèi)的無(wú)人機(jī)航攝數(shù)據(jù)，研究如何利用無(wú)人機(jī)航攝數(shù)據(jù)生成城中村的DSM，最后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析和精度評(píng)價(jià)，希望能為后續(xù)的相關(guān)研究提供一定的基礎(chǔ)。

1數(shù)據(jù)獲取與處理

1.1? 無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)及研究區(qū)概況

本次實(shí)驗(yàn)所用的數(shù)據(jù)是河北某市的無(wú)人機(jī)航攝數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是使用固定翼無(wú)人機(jī)拍攝的，平均地面采樣距離（GSD）是6.11712cm/像素。航向和旁向重疊度分別是65%和35%。POS數(shù)據(jù)中的外方位元素是隔片記錄，由于保密政策，本次使用的POS數(shù)據(jù)采用獨(dú)立坐標(biāo)系。本研究區(qū)有效使用了11張影像，影像的存儲(chǔ)格式為JPG，是真彩色影像。

無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)覆蓋的區(qū)域位于河北某市城中村，實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)房屋密布，主要的人工設(shè)施有道路、普通居民住宅、高層的商業(yè)用樓、大型的體育場(chǎng)、操場(chǎng)、廣場(chǎng)，此外實(shí)驗(yàn)區(qū)還有建筑物密集的城中村及遍布整個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)的零星的植被，實(shí)驗(yàn)區(qū)的還存在形狀奇特的建筑物，情況相當(dāng)復(fù)雜。

1.2 無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)及研究區(qū)概況

本次實(shí)驗(yàn)使用Pix4Dmapper生成較高精度的DSM和DOM，進(jìn)而利用ArcGIS制作該區(qū)域的三維景觀圖。主要包括以下步驟：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括POS數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式編輯及內(nèi)方位元素的計(jì)算。（2）初步處理：包括識(shí)別和校正相機(jī)模型、完成影像間的相對(duì)定位及區(qū)域網(wǎng)平差。（3）空三加密：提取點(diǎn)云和過(guò)濾平滑點(diǎn)云。（4）生成數(shù)字表面模型和數(shù)字正射影像：包括生成數(shù)字表面模型和影像的正射糾正及拼接[3]。

1.2.1 空三加密

在Pix4Dmapper中，航攝數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)初步處理，就完成了內(nèi)定向、相對(duì)定向和絕對(duì)定向，像片的正確位置就已經(jīng)糾正過(guò)來(lái)了，對(duì)應(yīng)的地面點(diǎn)的坐標(biāo)就可以量測(cè)計(jì)算出來(lái)了，下面就可以進(jìn)行空三加密了。該軟件的空三加密包括點(diǎn)云加密、點(diǎn)云過(guò)濾和平滑3個(gè)主要的過(guò)程，3個(gè)過(guò)程都是為了提取到質(zhì)量較好的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為后續(xù)生成數(shù)字表面模型做準(zhǔn)備[4]。

經(jīng)過(guò)合適的點(diǎn)云加密模式加密的點(diǎn)云，在密度方面已經(jīng)可以滿足生成數(shù)字表面模型的需求了，但是由于影像自身和軟件的原因，這些點(diǎn)云中不可避免地存在著異常點(diǎn)，這需要對(duì)加密的點(diǎn)云進(jìn)行過(guò)濾降噪。Pix4Dmapper中對(duì)于點(diǎn)云的過(guò)濾主要是通過(guò)改變?cè)氩ㄟ^(guò)濾的半徑來(lái)實(shí)現(xiàn)的，不同的點(diǎn)云過(guò)濾半徑會(huì)得到不同的結(jié)果，一般來(lái)說(shuō)，半徑越大，過(guò)濾掉的點(diǎn)越多，丟失的表面特征也越多。雖然點(diǎn)云經(jīng)過(guò)過(guò)濾去除了異常點(diǎn)，也在軟件中生成了一個(gè)數(shù)字表面，但是這時(shí)的表面是不平滑的，甚至某些地物的表面特征發(fā)生了改變（如建筑物的頂部變得非常尖銳），這就需要對(duì)這個(gè)表面進(jìn)行平滑，這里軟件提供了3種平滑模式（sharp、smooth和medium）來(lái)改善這種情況。sharp模式可以保留更多的轉(zhuǎn)角、邊緣等特征，smooth模式就是平滑整個(gè)表面，medium是以上兩者的綜合。為了更好地保留實(shí)驗(yàn)所得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和保證地物表面擁有更多的特征，本次實(shí)驗(yàn)采用點(diǎn)云過(guò)濾半徑為10（該數(shù)值為軟件提供的默認(rèn)值）、平滑模式為sharp。

1.2.2 DSM和DOM生成

數(shù)字表面模型的生成是基于點(diǎn)云加密得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)來(lái)完成的，本次實(shí)驗(yàn)使用的軟件生成的DSM是格網(wǎng)DSM，它的精度主要受格網(wǎng)大小影響，這一點(diǎn)在隨后的精度分析中將會(huì)重點(diǎn)來(lái)說(shuō)明。由于考慮到計(jì)算的速度，因此軟件中生成的DSM的實(shí)際過(guò)程是：先分塊生成各個(gè)小塊的DSM，然后再將各個(gè)小塊鑲嵌拼接生成大幅的DSM，這樣做的好處就是可以加快計(jì)算的速度，節(jié)省時(shí)間[5]。至于數(shù)字正射影像的生成，就是基于先前生成的DSM來(lái)完成了，與常見(jiàn)的數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量軟件一樣，該軟件也可以進(jìn)行正射影像的鑲嵌和拼接線編輯。只是有一點(diǎn)不同于其他的軟件，這里使用的是DSM進(jìn)行正射糾正，而不是常見(jiàn)的DEM，所以這里生成的數(shù)字正射影像實(shí)際上是真數(shù)字正射影像（T-DOM），相比于傳統(tǒng)的DOM糾正的質(zhì)量更好，也更精確一些，圖1為最終的所得產(chǎn)品。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及精度分析

圖2是在ArcScene中，在實(shí)驗(yàn)所得的DSM上添加實(shí)驗(yàn)所得的DOM作為紋理所生成的三維圖，目視觀察，實(shí)驗(yàn)所得DSM結(jié)果與實(shí)際地表之間還是十分吻合的，它們的紋理基本一致，這也就是說(shuō)明實(shí)驗(yàn)結(jié)果還是不錯(cuò)的。584622D3-2AEC-4822-BBA9-FD7A6496236D

由于本次實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)采用的是獨(dú)立坐標(biāo)系，無(wú)法對(duì)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行具體的數(shù)據(jù)精度檢驗(yàn)，因此開(kāi)展了以下分析，即分析了影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果DSM精度的幾個(gè)因素：（1）點(diǎn)云過(guò)濾對(duì)最終生成的DSM的影響;（2）格網(wǎng)大小對(duì)DSM、DOM精度的影響。

2.1 點(diǎn)云過(guò)濾對(duì)最終生成的DSM的影響

圖3中的（a）是經(jīng)過(guò)過(guò)濾的點(diǎn)云生成的DSM，（b）則是未過(guò)濾的點(diǎn)云所生成的DSM。經(jīng)過(guò)對(duì)比兩幅圖像的細(xì)節(jié)，發(fā)現(xiàn)它們?cè)诖蟮姆矫嫦嗖畈淮螅皇窃诩?xì)節(jié)方面存在一些差異。這兩幅圖是在同一區(qū)域中，兩幅圖中所在的區(qū)域都是在一條道路上，由于未知的原因?qū)е略谠摰缆飞洗嬖谟姓`差點(diǎn)，使得本該平整的路面變得凹凸不平。對(duì)比過(guò)濾前后的圖像發(fā)現(xiàn)，雖然過(guò)濾后，該公路上仍然是凹凸不平的，但是比起過(guò)濾前有了很大的改善，起伏減小了，但是沒(méi)有完全消除，這可能是過(guò)濾條件選擇不合理導(dǎo)致的。另外，道路兩旁的樹(shù)木在過(guò)濾后變得平滑、柔和，而在過(guò)濾前這些樹(shù)木顯得十分生硬、尖銳。由此，可以確定點(diǎn)云過(guò)濾與最終生成的DSM的精度有一定的關(guān)系，經(jīng)過(guò)點(diǎn)云過(guò)濾后，對(duì)于DSM的精度有一定的改善作用[6]。

2.2 格網(wǎng)大小對(duì)DSM、DOM精度的影響

分析格網(wǎng)大小為10cm和100cm時(shí)生成的點(diǎn)云模型情況，發(fā)現(xiàn)：在較小的格網(wǎng)尺寸中點(diǎn)云十分密集，幾乎看不到點(diǎn)，物體的表面輪廓十分清晰，但是在較大的格網(wǎng)尺寸下已經(jīng)完全可以看到排列整齊有序的點(diǎn)云了。

結(jié)合圖4，同一區(qū)域在不同的格網(wǎng)尺寸上有不同的結(jié)果。例如：在正射影像中可以看到操場(chǎng)上有6個(gè)球門，在（a）圖中這6個(gè)球門比較矮小，而在（b）圖中則比較高大;再比較兩幅圖中的樹(shù)木，發(fā)現(xiàn)（a）圖中的樹(shù)木比（b）圖中的也高大了不少。但是如果詳細(xì)地比較兩幅影像的話，肯定是（b）圖更好一些，首先，根據(jù)真實(shí)情況，球門一般都是只有門柱才是最高的，其余部分是球網(wǎng)，不可能出現(xiàn)（a）圖中如此高大的實(shí)體;其次，（b）圖中的樹(shù)木也更真實(shí)一些，因?yàn)樗弦粋€(gè)常識(shí)問(wèn)題，即樹(shù)木一般是呈傘形生長(zhǎng)的，而不像（a）圖中的那樣幾乎就是柱形的。因此，可以得出結(jié)論：格網(wǎng)的尺寸確實(shí)對(duì)DSM的精度有直接的影響，而且格網(wǎng)的尺寸越小，格網(wǎng)DSM的精度也越高。

3 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)利用Pix4Dmapper數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量軟件生成了城中村點(diǎn)云模型、DSM和DOM，進(jìn)而利用ArcSence將DSM表面貼上DOM作為紋理，制作三維模型，然后通過(guò)比較不同的三維模型和點(diǎn)云模型，分析了影響DSM精度的因素，最后得出以下結(jié)論：使用無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)生產(chǎn)數(shù)字表面模型主要依托于數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量手段，在理論和方法上都是現(xiàn)實(shí)可行的，而獲取數(shù)字表面模型的關(guān)鍵在于如何通過(guò)數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量的方式獲取高精度的點(diǎn)云模型數(shù)據(jù);點(diǎn)云模型數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞與點(diǎn)云加密的尺度和點(diǎn)云過(guò)濾的尺度及平滑模式有著一定的關(guān)系，合適的點(diǎn)云加密尺度和過(guò)濾方式，可以有效地改善數(shù)字表面模型的精度;格網(wǎng)DSM的精度與格網(wǎng)的尺寸有著直接聯(lián)系。

但本次實(shí)驗(yàn)采用的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)由于POS數(shù)據(jù)保密原因，未生成絕對(duì)的立體模型，無(wú)法對(duì)模型精度進(jìn)行實(shí)際檢驗(yàn)，還需要采用適合的方法進(jìn)行精度檢驗(yàn)。此外，特征匹配算法的參數(shù)設(shè)置過(guò)于繁瑣，總是需要進(jìn)行多次的實(shí)驗(yàn)才能得到較為理想的匹配結(jié)果。因此，有待進(jìn)一步的改進(jìn)和研究。

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