无人机倾斜摄影测量与区域网平差

基于无人机倾斜摄影测量的土石方量算摘要：土方工程量计算是道路设计的重要内容之一，贯穿于项目整个生命周期，准确快速计算土方工程量对于节省项目总投资、合理分配项目资金具有重大意义。

倾斜摄影技术能快速采集数据，建立数字高程模型（DEM），将其与 BIM 技术结合能实现快速计算土方工程量。

基于此，本文将主要分析无人机倾斜摄影测量在土石方量算中的应用。

关键词：无人机；倾斜摄影；土石方量算1.无人机倾斜摄影测量的基本原理倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术，它可以通过在同一飞行平台上搭载的多台传感器，同时在多个视角采集影像，与此同时，机载传感器也记录下 POS 数据，并配合像控点等位置信息，嵌入影像等地理信息，从而生产可以量测的实景三维模型及其附属产品，如正射影像（DOM）、数字表面模型（DSM），从而获取地面上的真实地物信息。

目前，倾斜摄影测量技术已经逐步替代传统测绘在数字地形图生产、土石方量算等生产实践中被广泛应用。

2.无人机倾斜摄影测量土方量计算方法2.1无人机倾斜摄影技术倾斜摄影测量技术通常包括影像预处理、区域网联合平差、多视影像匹配、DSM 生成、真正射纠正、三维建模等关键内容。

倾斜影像测量的关键技术：①多视影像联合平差。

多视影像不仅包含垂直摄影数据，还包括倾斜摄影数据，结合POS 系统提供的多视影像外方位元素，在影像上进行同名点自动匹配和自由网光束法平差，得到较好的同名点匹配结果。

②多视影像密集匹配。

多视影像密集匹配过程中应充分考虑冗余信息，快速准确获取多视影像上的同名点坐标，进而获取地物的三维信息。

多视影像密集匹配技术的快速应用依赖于近年来随着计算机视觉发展起来的多基元、多视影像匹配技术。

③数字表面模型生产。

数字表面模型生产的关键技术是首先应选择合适的影像匹配单元进行特征匹配，其在获取高密度的数字表面模型后进行滤波处理，并融合不同的匹配单元，从而形成统一的数字表面模型。

无人机倾斜摄影测量影像处理与三维建模分析文/王文州随着经济社会的快速发展以及城市化的不断推进，如何优化城乡未来规划、提供细致的参考内容已成为从业者需要面对的重要挑战。

本文以无人机倾斜摄影测量影响技术的主要优势与特点作为切入，分别基于特征提取以及影响匹配两方面对无人机倾斜摄影影像处理要点进行了分析，同时从空三测量、点云生成、数据优化、修复模型以及数据储存等角度对无人机倾斜摄影下的三维建模流程进行了阐述，以期为相关从业者提供参考。

6061无人机倾斜摄影影像处理要点为确保无人机平台下倾斜摄影影像处理效果，保障最终获取到的数据信息的准确可靠，相关技术团队应当关注到以下几方面技术要点。

特征提取在影像处理工作的开展过程当中，立足于图像拍摄的实际情况对其技术特征进行提取对强化影像处理效率具有至关重要的作用。

常用的无人机倾斜摄影影像特征提取策略主要包括下列几种。

首先是对光谱特征的提取，在针对地物目标进行的倾斜摄影以及测量工作的同时，目标部位的光学特征往往也会通过一定途径进行表现。

通常来说，不同类别、形态以及材质的物体在光谱特征的表现层面也会展现出一定的差异，其亮度规律各有不同，因此技术人员能够通过特定波段当中图像的亮度表现以及光谱特征表现对其进行类别归纳与划分，从而便于后续的辨识、测量与数据处理工作。

其次是对纹理特征的提取，在无人机搭载的倾斜相机当中，地物目标可能会以一定的规律表现出相应的图案，这一图案受地物目标形态、结构以及具体材质的影响较为明显，是图像特征的另一项重要表现，因此在针对无人机倾斜摄影影像进行处理的同时，技术人员还应将图像的纹理特征作为重点进行统计，使图像当中的区域化特征、灰度布局以及环境特点等信息都能够得到相应展现。

最后是按照图像测量目标要求进行的特征提取工作。

在无人机倾斜摄影测量技术的应用过程当中，由于其测量目标以及摄影对象存在一定的差别，因此其特征表现情况以及特征提取同样也各有不同，因此在特征提取的同时，相关技术团队以及影像处理人员还应当明确不同形态与不同领域的图像处理要求，进而保障图像特征提取的准确性与实用性。

倾斜摄影测量标准
倾斜摄影测量是一种基于摄影测量的技术，通过从多个角度获取图像信息，从而得到更加准确的三维模型。

在倾斜摄影测量技术中，通常采用无人机或直升机作为飞行平台，搭载高精度的相机和GPS定位系统，通过控制飞行轨迹和拍摄角度，获取地物的多角度图像信息。

通过对这些图像信息进行处理和建模，可以得到高精度的三维模型。

倾斜摄影测量技术的标准主要涉及飞行平台、相机、控制点、像片控制点坐标联测、空中三角测量、数字高程模型制作、数字正射影像制作和成果整理与提交等方面的内容。

其中，对于倾斜摄影测量技术，标准主要规定了以下内容：
1. 飞行平台和相机要求：规定了用于倾斜摄影测量的飞行平台和相机的技术要求，包括飞行高度、速度、拍摄角度等参数。

2. 像片控制点坐标联测：规定了如何选取像片控制点，并对其进行坐标联测，以确保三维模型的精度。

3. 空中三角测量：规定了空中三角测量的方法和技术要求，包括对影像进行匹配、连接点提取、相对定向和绝对定向等步骤。

4. 数字高程模型和数字正射影像制作：规定了如何从倾斜摄影测量数据中制作数字高程模型和数字正射影像。

在实际应用中，倾斜摄影测量技术具有以下优点：
1. 可以从多个角度获取图像信息，得到更加准确的三维模型。

2. 可以在危险或难以到达的区域进行测量。

3. 可以快速、高效地获取大量的数据。

4. 可以提供高精度的地理信息，为各种应用提供支持。

倾斜摄影测量技术是一种高效、准确、快速的三维测量方法，被广泛应用于城市规划、土地资源调查、交通管理等领域。

无人机倾斜测量方案一、准备工作1.选择合适的无人机：需要选择适用于倾斜摄影的无人机，具备稳定的飞行性能和飞行控制系统，同时要具备能够搭载倾斜摄影系统的载荷承载能力。

2.选择合适的倾斜摄影系统：倾斜摄影系统主要由倾斜相机和惯性测量单元（IMU）组成，其中倾斜相机用于采集倾斜图像，IMU用于测量无人机的姿态信息。

需要选择具备高精度测量能力和稳定性的倾斜摄影系统。

3.规划飞行航线：根据需要测量区域的大小和复杂程度，规划合适的飞行航线，包括起飞点、航线路径和降落点。

二、数据采集过程1.无人机起飞：将无人机放置在平坦开阔的起飞点上，通过无人机遥控器将其起飞，并悬浮在指定高度上。

2.倾斜摄影开始：无人机达到悬浮状态后，启动倾斜摄影系统进行图像采集。

倾斜摄影系统会自动采集一定时间或一定面积的图像，同时记录无人机的姿态信息。

3.飞行航线覆盖：通过遥控器控制无人机按照预先设定的飞行航线进行飞行，确保整个测量区域被完全覆盖。

在飞行过程中，倾斜摄影系统会不断采集图像和记录姿态信息，以获取全方位、多角度的影像数据。

4.数据采集结束：当无人机完成整个飞行航线后，返回到降落点并降落。

此时，倾斜摄影系统停止采集图像。

三、数据处理与分析1.数据导入：将倾斜摄影系统采集到的图像数据和姿态信息导入至计算机，并进行数据备份以防止数据丢失。

2.图像配准：对采集到的图像进行配准，通过特征点匹配等方法将各个图像对齐。

3.姿态解算：通过IMU记录的姿态信息，计算出无人机在倾斜图像获取过程中的姿态参数，如俯仰角、横滚角和偏航角。

4.点云生成：通过立体匹配算法，将配准后的图像数据转化为点云数据。

点云数据是表达地物三维形态和位置的重要信息。

5.三维模型重建：利用点云数据生成三维模型。

可以采用表面拼接算法或体素化算法将点云数据转化为三维模型。

6.质量检查与精度评定：对生成的三维模型进行质量检查与精度评定，比对实地测量数据和其他数据源的精度，评估模型的准确性和可靠性。

无人机倾斜摄影测量在地形图测绘中的应用摘要：无人机摄影测量、遥感等新技术已广泛应用于地理信息、灾害监测和测绘领域。

在技术测量和制图方面，使用空中监视技术可以超越传统的景观、天气、人为因素和其他问题。

在复杂的矿山、铁路、山区等环境条件下，它可以减少地形测绘误差，提高精度和作业效率。

由于航拍技术在地形图上的应用日益增多，项目施工期间的测绘人员必须拥有专门的测绘技术来分析和处理数据，确保获得的数据真实反映该地区的整体情况，减少环境因素对地形图数据采集的影响，确保无人机技术的科学性和效率。

关键词：无人机倾斜摄影；测量；地形图测绘；应用前言：在无人机技术发展的背景下，无人机倾斜摄影测量已广泛应用于环境监测、灾后救援、地籍测量、地图测量等领域。

大比例尺地图是选址、设计和工程规划的主要来源，地形图测绘时信息量大，精度可能直接影响到一个项目的质量。

无人机倾斜摄影测量技术用于大比例尺地图的测量和展示，不受地形和气象环境的影响，能够快速、准确地获取区域测量信息。

在这项技术的实际运用中，我们仍然需要将重点放在设计、数据处理和分析上，以提高地形图的价值。

1无人机倾斜摄影测量的优势1.1实现多角度拍摄无人机倾斜摄影测量最重要的特点是它可以从多个角度拍摄，也就是说，它不仅可以做垂直摄影，还可以边拍摄边倾斜。

这种摄影方法是在飞行过程中根据无人机的角度拍摄目标。

与传统摄影相比，这是一个非常突出和重要的优势，不容忽视。

1.2综合数据收集根据传统的摄影方法，目标没有严重变形，图像和物体的分辨率也没有太大变化，但在使用倾斜摄影技术时，发生了非常严重的变形，分辨率变化太大，这直接影响了匹配场景的效果。

因此，为了更好的解决这个问题，人们研究出了密集匹配的技术，按照大量的数据对图像的内容进行细化处理，能够得到更多的目标区域信息，同时结合多维度匹配处理，去建设一个测绘对象的三维模型，给高精度绘制地形图提供基础。

1.3能够构建三维模型使用倾斜摄影处理收集的图像数据后，您可以创建3D模型，处理获得的多角度信息数据，然后基于大型基础数据创建3D模型。

区域平差的方法
区域平差的方法有多种，比如光束法区域网平差和Bundle Adjustment。

光束法区域网平差是以一幅影像所组成的一束光线作为平差的基本单元，以中心投影的共线方程作为平差的基础方程。

通过各个光线束在空间的旋转和平移，使模型之间的公共点的光线实现最佳的交会并使整个区域最佳地纳入到已知的控制点坐标系中去。

另一种方法，Bundle Adjustment，是通过将相机的姿态和测量点的三维坐标作为未知参数，将影像上探测到的用于前方交会的特征点坐标作为观测数据从而进行平差得到最优的相机参数和世界点坐标。

此外，针对摄影测量影像来源多样化、复杂化、大数据化等趋势，还有一种快速有效的大数据区域网平差方法，可以应对当前复杂多变的数据来源，矩阵排列毫无规律的法方程结构以及大数据量带来的高内存需求和低计算效率等问题。

创建正射映射工作空间后，可以使用平差工具执行区域网平差。

平差工具负责的操作包括：计算重叠图像的匹配点（连接点）、执行三角测量计算和粗糙正射校正。

平差工具使用适合各个正射映射工作空间类型的算法和处理过程。

无人机倾斜摄影测量技术及其应用摘要：作为当前一项高科技技术，无人机倾斜摄影测量技术在众多行业之中被广泛地运用。

伴随科技的飞速发展与相关专业人员的进一步优化，无人机倾斜摄影测量技术极大程度上推动了相关行业的进步，特别是对城市规划、优化国土资源配置、智慧城市建设等诸多方面大有裨益。

本文结合作者多年工作经验，阐述无人机倾斜摄影测量技术的应用及技术分析，以促进无人机倾斜摄影测量技术的发展。

关键词：无人机；倾斜摄影测量技术；应用引言无人机的运行原理是通过无线的遥感设置对无人机进行自动控制，让其按照设想的轨道运行，保证路线能够固定。

无人机倾斜摄影测量技术可以从多个维度不同视角获得飞行的信息数据，能从正面及侧视分辨图像，通过将不同的摄影镜头进行综合交叉，保证不同程度、不同角度的数据影像资料采集，最终呈现需要的图像结果。

1无人机倾斜摄影测量技术的基本原理无人机摄影技术的特点是能够在同一平台上安装多个影像采集传感器，还可以从各个方向拍摄图像，超越了传统航空摄影的范围。

无人机倾斜摄影测量技术是按照倾斜的4个方位加上竖直方向的观测来提供有效的信息图像，比传统的航空摄影更具有真实性。

无人机倾斜摄影测量技术能够从各个方位获得高分辨率的图像信息，还能自动生成三维数字模型，这种技术适用于城市规划建设、地质灾害、工程建筑等多个领域，为人们生活提供了便利。

微型无人机具有灵活性和轻便性等特点，它能够以更低的成本和高效率的方式在实地获得更准确和完整的信息。

当前，无人机倾斜摄影测量技术不只是个摄影技术，更趋于新型的勘测技术，适用范围更广泛，在各个领域的探测方面有着不可忽视的作用。

2无人机倾斜摄影测量技术的特点分析（1）技术效率较高。

通过无人机来采集数据以及拍摄影像，发挥倾斜摄影测量技术的优势，利用全自动化模式，技术效率较高。

如以往的技术在应用期间，建模需要一至两年的时间，但是对于无人机技术来说，则仅需要三到五个月即可，有效控制测量时间，效率得到保障。

无人机倾斜摄影测量技术原理
无人机倾斜摄影测量技术是一种现代化的测量方法。

通过该技术，我们可以非常精确地获取大型区域的地形数据和地貌信息，适用于建筑、城市规划、野外勘察等多种领域。

无人机倾斜摄影测量技术的原
理如下：
第一步，测区。

在进行测量之前，需要确定测量区域的范围。

利
用无人机设备拍摄的照片可以制作一个区域图，方便确定测量的范围。

第二步，安装设备。

在开始数据采集之前，需要为无人机安装相
机设备和相关控制器设备。

一般会安装多颗相机，以获取更高的精度
和更丰富的信息。

安装设备的过程需要专业的技术人员进行操作。

第三步，测量。

在安装完成后，无人机将进入测量状态。

它会按
照预设程序飞行，并进行照片拍摄。

拍摄的照片通过GPS和IMU定位
信息进行自动拼接和处理，形成三维模型的数据。

这个过程可能会持
续几个小时，取决于测量范围的大小。

同时也需要注意无人机的地面
控制点与相机坐标的校正。

第四步，数据处理。

数据处理是无人机倾斜摄影测量技术的最后
一步。

通过计算机软件可以将拍摄的照片拼接成三维模型数据，并进
行地形模拟以及其他相关信息的生成。

总的来说，无人机倾斜摄影测量技术的原理是通过无人机对区域
进行高空拍照，获取高精度的地形数据和地貌信息，然后通过计算机
软件将这些数据进行处理和分析，最终得到地形地貌的三维模型和各
种相关信息。

该技术具有高精度、高效率、低成本等优点，并逐渐被
广泛应用于多个领域。

复杂地形下无人机倾斜摄影技术的校园三维实景建模①亓信玖1, 黄风华2, 李传林1, 林国滨2, 曹　俊21(福州大学 数字中国研究院(福建) 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室, 福州 350108)2(阳光学院 空间数据挖掘与应用福建省高校工程研究中心, 福州 350015)通讯作者: 黄风华摘　要: 针对无人机倾斜摄影技术在复杂地形条件下三维实景建模的可行性及其精度是否满足实际大比例尺测量要求的问题, 本文以福州市马尾区阳光学院校园为例, 采用大疆经纬系列无人机搭载云眼系列五镜头相机的方式完成测区倾斜影像数据的采集. 采用实时动态(Real-Time Kinematic, RTK)连接千寻CORS 账号的量测方式完成测区控制点的采集. 利用Bentley 公司的实景建模软件ContextCapture 对外业采集的数据进行内业处理, 得到了该校园的高分辨率的三维实景模型、数字表面模型(DSM)和真正射影像(TDOM), 并对三维模型进行精度分析. 为了保证模型的精度, 实验过程中通过布设较多控制点, 分块航测, 提高航向和旁向重叠度来提高模型精度. 实验结果表明, 与地面实测数据相比, 采用上述技术所建立的校园三维实景模型的平面位置中误差和高程中误差均小于5 cm,满足实际大比例尺测量的要求, 可为后期校园三维实景模型的二次开发提供重要的数据支持.关键词: 无人机倾斜摄影技术; CORS; 三维实景模型; DSM; TDOM引用格式: 亓信玖,黄风华,李传林,林国滨,曹俊.复杂地形下无人机倾斜摄影技术的校园三维实景建模.计算机系统应用,2021,30(2):110–116./1003-3254/7633.html3D Campus Scene Modeling Based on UAV Tilt Photography in Complex TerrainQI Xin-Jiu 1, HUANG Feng-Hua 2, LI Chuan-Lin 1, LIN Guo-Bin 2, CAO Jun 21(Key Laboratory of Spatial Data Mining & Information Sharing of Ministry of Education, Digital China Research Institute (Fujian),Fuzhou University, Fuzhou 350108, China)2(Fujian Provincial Universities Engineering Research Center of Spatial Data Mining and Application, Yango University, Fuzhou 350015, China)Abstract : This study takes the campus of Yango University in Mawei District, Fuzhou City as an example to study the feasibility and accuracy of 3D modeling of UAV tilt photography in complex terrain. It adopts DJI Matrice series of UAVs carrying cloud eye series of five-lens cameras to collect tilt image data in the survey area. A real-time kinematic instrument connects Qianxun CORS account to complete the acquisition of control points in the survey area. With ContextCapture, a real-world modeling software of Bentley company, the data collected from the external operation is processed for internal operation. Consequently, the high-resolution 3D scene model, Digital Surface Model (DSM) and True Digital Orthophoto Map (TDOM) of the campus are obtained, and the accuracy of the 3D model is analyzed. In order to ensure the accuracy of the model, the experiment improves the accuracy of the model by setting more control points, making sub-regional aerial survey, and improving the overlap of heading and the side direction. Experimental results reveal that the mean square error of the plane position and the mean square error of the elevation of the 3D real scene model are less than 5 cm, which can meet the requirements of large-scale measurement and provide important data计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(2):110−116 [doi: 10.15888/ki.csa.007633] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 收稿时间: 2019-12-17; 修改时间: 2020-01-14; 采用时间: 2020-04-17; csa 在线出版时间: 2021-01-27110support for the secondary development of the 3D real scene model of the campus in the later stage.Key words: tilt photogrammetry technology of Unmanned Aerial Vehicle (UAV); Continuously Operating Reference Stations (CORS); 3D real scene model; Digital Surface Model (DSM); True Digital Orthophoto Map (TDOM)近些年, 无人机倾斜摄影测量技术是国内外测量领域中发展应用起来的一项高新技术, 已成为摄影测量领域中一个新的研究热点[1]. 该技术主要用于三维实景模型的生产. 随着“数字校园”、“智慧校园”的出现,各大高校争相开展相应课题, 其中三维实景模型是校园智慧建设的亮点之一[2].传统的三维模型构建主要是利用影像或规划图作为底图, 利用三维建模软件结合人工收集到的二维平面和高程数据完成三维模型的构建. 常见的三维建模软件有3DMAX、AutoCAD、SketchUp、CityEngine 等. 通过传统方法生成的三维模型不仅需要耗费大量的人力与财力, 而且由于缺少必要的纹理等信息, 从而导致质量和真实感较差, 不能真实反映复杂地物形状,与现实世界反差较大, 难以满足大区域三维城市的应用[3]. 相对于传统的三维模型来说, 三维实景模型具有不受模型形状的限制、模型真实、生成速度快、应用领域广泛等特点.目前该技术在大比例尺地形图测绘、三维建模、城市规划、国土管理、文物遗产保护等多个领域都得到了广泛应用[4–6]. 本研究以阳光学院马尾校区为例, 研究无人机倾斜摄影测量在复杂地形条件下三维实景模型的方法, 并且检验其精度是否满足实际测量需求的问题.1 无人机倾斜摄影测量技术与空中三角测量1.1 无人机倾斜摄影测量技术无人机倾斜摄影测量技术是指在无人机这一飞行平台上面搭载一台或多台传感器同时从多个角度采集影像, 从而获取地物信息的技术. 与传统的摄影测量相比, 它突破了传 统的垂直拍摄获取正射影像的束缚, 可对同一地物同时从多个倾斜角度摄影, 从而能够快速、高效、大视角地获取更加客观丰富的侧面纹理等信息用于三维实景建模. 近年来, 众多学者对无人机倾斜摄影技术进行了研究. 倾斜摄影测量的发展, 国外比国内早了很多, 国外已经经历了十几年的发展历程[7,8],应用比较广泛, 甚至发展到了室内三维建模. 国内倾斜摄影发展也就8年左右的历史, 2010年在中国测绘科学院刘先林院士的带领下研制出了第一台倾斜相机SWDC-5[9]. 中海达公司自主研发并生产了一款八旋翼的无人机测量系统OS-M8[10]. 上海航测和中测新图推出了AMC580和TOPDC-5倾斜相机, 国产倾斜相机航摄仪得到了一次快速发展[11]. 总之不管硬件还是软件目前国内与国外都有一定差距, 特别是软件. 当前倾斜摄影相机主流为5镜头(其中包括4个倾斜镜头和1个垂直镜头). 本文采用的就是基于五镜头的无人机航空摄影来完成三维实景模型的构建.简而言之, 无人机倾斜摄影测量技术就是无人机技术与倾斜摄影技术的完美结合. 该技术主要包括飞行平台、多镜头倾斜传感器、地面操作控制系统3个部分. 无人机倾斜摄影技术还可以与其他技术相结合来完成人们更高的需求,应用前景广泛. Stöcker等[12]以西班牙安达卢西亚的案例研究了无人机航测在沟渠测量中的应用. Sun等[13]利用无人机倾斜摄影技术与BIM技术及VR技术相结合, 通过虚拟体验来模拟看房系统. 孙少楠等利用无人机倾斜摄影技术与BIM技术相结合实现了在水利工程地形中的应用[14].1.2 空中三角测量摄影测量的主要任务是最大限度地减少外业工作,因此提出解析空中三角测量这一概念. 空中三角测量俗称空三平差, 根据平差中采用的数学模型, 空中三角测量可分为航带法、独立模型法、光束法三种方法.空三平差是数字摄影测量中通过少量野外控制点对测区内的控制点加密从而获取影像加密点平面位置和高程的重要方法[15]. 该方法同样也适合倾斜摄影测量. 相对于传统摄影测量, 多镜头倾斜摄影计算量较大, 计算过程比较复杂. 无人机倾斜摄影测量系统获取的影像空三平差以原始POS数据和野外测定的控制点为基础, 采用严密的数学公式, 按照最小二乘法原理, 平差计算出摄影测量中所需加密点的三维坐标及其定向参数, 同时建立控制点、连接点以及POS辅助数据的多视角影像的联合结算, 进一步保障平差结果的精度. 因2021 年 第 30 卷 第 2 期计算机系统应用111此空三平差在摄影测量中占有十分重要的位置.常见的空三软件很多, 如Inpho、Smart3D PhotoScan、Altizure等. Bentley ContextCapture(原Smart3D, 以下简称CC)是一套实景三维自动建模系统. 它可以自动创建真实的三维模型, 自动化程度非常高, 是目前市场上用的比较多的软件. 此外它还具备高兼容性, 能对各种对象各种数据源进行精确无缝重建. CC有两个版本, 一个普通版ContextCapture, 一个中心版Context-Capture Center, 后者可以进行集群处理, 也就是在主机上能够同时分配多个任务节点给副机同时并行计算,因此计算效率大大提高. 本研究采用的就是中心版本.通过多台计算机建立集群的方式, 同时高效地处理数据量较大的倾斜影像数据.2 无人机倾斜摄影三维实景建模流程2.1 技术流程本文具体的校园三维实景建模的技术流程如图1.图1 校园三维实景建模的技术流程整个三维实景建模的流程主要分为外业数据采集和内业数据处理两个部分. 主要的设计思路: 外业数据采集主要是根据航测区域概况制定航测技术方案来完成. 采集的外业数据包括影像数据、POS数据、控制点数据. 通过该技术采集带的外业数据也称倾斜数据.倾斜数据是带有空间位置信息的可量测影像数据, 通过内业处理软件处理能同时输出DSM、TDOM、DOM、DLG等多种成果[16]. 内业数据处理主要是利用CC对外业采集到的数据进行处理. 主要步骤包括数据预处理、空中三角测量、多视影像密集匹配、构建TIN三角网、自动纹理映射、生产三维实景模型等. 然后对生产的三维实景模型进行精度分析, 满足精度要求的就是所需要的三维实景模型, 否则的话继续数据预处理, 再提交空中三角测量直到满足所需要的精度为止.为了达到精度要求, 实验过程中通过布设较多控制点,分区航测, 使用较高的航向和旁向重叠度来提高模型精度.2.2 航测区域概况阳光学院马尾校区坐落于福建省福州市马尾区卧龙山上, 位于东经119°37′, 北纬25°29′, 学校占地面积约为1 km2, 建筑面积37万平方米. 测区以校园建筑为主, 由于校园坐落于山上地形起伏较大, 最高点与最低点的落差在180 m左右. 对于地形起伏较大的地貌, 如用传统的人工测图, 外业的工作量相当大,并且有好多地段存在安全隐患, 人员和仪器根本无法到达; 然而普通航测法又很难达到大比例尺地形图精度要求, 因此考虑采用无人机倾斜摄影测量技术.2.3 外业数据的采集本次选取的测区范围约为1 km2, 地形起伏较大.针对航测区域的大小、地形等特点, 本文采用多旋翼大疆经纬系列无人机M600Pro (一台六旋翼的无人机)为飞行平台, 云眼系列APS-130五拼相机(半画幅)为多镜头倾斜传感器. 表1为相关具体参数.为了提高模型的精度且不影响成果的质量, 本研究对区域进行分块, 分成南北两块. 航测规划软件此次我采用大疆自主开发的DJI GS Pro. 具体无人机航线规划如图2所示.通过航测规划软件DJI GS Pro连接无人机M600Pro,在软件里面添加一个五镜头APS-130相机并设置对应参数. 根据研究区域的环境等情况, 此次航线规划设计的航带为S形线路. 主要参数设置: 航高130 m, 旁向重叠度80%, 航向重叠度80%, 拍照模式等距间隔拍照, 拍照间隔2 s, 相机朝向平行于主航线, 主航线角度0°, 边距0 m. 由软件计算得知飞行速度8 m/s, 分辨率2 cm. 此次航测南测区获得航片4910张(每个镜头982张), 北测区获得航片5555张(每个镜头1111张),共航片10 465张.计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 2 期112表1 飞行平台和倾斜传感器的详细参数飞行平台(六旋翼)飞行速度: 最大飞行速度65 km/h(无风环境)正射镜头焦距: 25 mm (1个)飞行高度: 最大飞行海拔高度2500 m倾斜镜头焦距: 35 mm (4个)最大升降速度: 上升5 m/s, 下降3 m/s传感器长/短边: 23.5 mm/15.6 mmGPS模块: 3套IMU和GNSS模块像片长/短边: 6000 pix/4000 pix工作环境: −10 ℃至40 ℃主距: 25 mm(a) 北部测区(b) 南部测区图2 无人机航线规划本文POS数据是通过大疆M600Pro飞控导出来的, 由于大疆飞控自身的局限性, 需要我们对导出来的POS数据进行筛选. 剔除多余的POS. 最终得到南测区982个POS数据,北测区共1111个POS, 共2093个POS数据.本文控制点数据是采用G P S-R T K连接千寻CORS账号的量测方式完成采集. 首先在奥威互动地图APP中提前划分好测区范围, 并在其中布设控制点,然后到实地寻找合适位置布设控制点. 根据测区的大小、地理位置、精度等因素, 共布设61个控制点(38个像控点, 23个检查点). 坐标系采用CGCS2000,中央经度120°, 3°分带, 高斯-克吕格投影. 像控点之间的布设间隔在200 m左右, 均匀分布于整个测区. 航测开始前,通过铺设红白或红黄相间的标靶, 通过中海达RTK连接千寻定位系统完成像控点、检查点的采集.控制点的测量方式如图3所示.(a) 控制点测量分布(b) 实际测量图3 控制点的测量方式2.4 内业数据处理外业数据采集获取后, 首先需要对获取的数据进行预处理, 主要包括POS数据的筛选、照片的匀光匀色处理等. 然后再导入到CC进行内业数据处理.通过CC软件对采集到的影像数据、POS数据、控制点数据进行内业处理, 主要的处理流程包括添加影像照片、导入POS数据、刺像控点、空中三角测2021 年 第 30 卷 第 2 期计算机系统应用113量、多视影像密集匹配、构建TIN 三角网、自动纹理映射、提交生产三维实景模型项目、提交生产TDOM 及DSM 项目等; 像控点的选刺需要手动选择并输入实测坐标, 像控点的残差越小, 正射影像的精度越高, 建立出来的三维实景模型质量越高. 分成南北两个区域的空三结果如图4所示, 合并后整个测区空三加密计算结果如图5所示.(a) 北部区域(b) 南部区域图4 南北两个区域的空三结果图5 合并后整个测区的空三结果2.5 项目成果通过CC 软件对采集到的数据完成处理之后, 最终生成了三维实景模型. 校园的部分三维实景模型如图6所示.在生成三维实景模型后, 对空三后的数据重新提交新的项目, 生成许多格式为TIFF/GeoTIFF 的文件,将生成的文件导入ARCGIS 中, 此处使用ArcGIS10.5中的“镶嵌至栅格”功能进行拼接. 生成的TDOM 和DSM 如图7、图8所示.图6 校园的部分三维实景模型图7 测区的部分TDOM图层yg_dsm 值高：213.063低：27.5341图8 测区的部分DSM2.6 三维模型精度分析为了检验无人机倾斜摄影测量的三维模型成果精度, 利用航测之前采集到布设在测区分布均匀检查点,与生成三维模型中相对应位置的点进行对比, 从而完成该模型的精度评定. 表2是同位置三维模型采集点与检查点的对比.利用外业采集的检查点坐标(作为真值)与三维模型中对应位置的坐标(作为观测值)通过下列中误差计算公式得到坐标中误差如下:计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 2 期114式中Dx、Dy表示X、Y方向的中误差; Dxy表示平面位置中误差; Dz表示高程中误差.通过表2对三维实景模型上采集的23个检查点进行统计, 经计算可知X方向、Y方向的中误差分别约为3.03 cm, 3.06 cm. 平面位置中误差约为4.31 cm. 高程中误差约为2.88 cm. 满足实际大比例尺1:500测量的需求.表2 同位置三维数字地面模型采集点与检查点对比表点号检查点的实测值模型中检查点的坐标真误差x y z x y z|△x||△y||△z|0444 661.4562 877 543.031102.063444 661.482 877 543.07102.060.0240.0390.003 1444 728.8712 877 580.62198.124444 728.862 877 580.6198.150.0110.0110.026 2444 477.7472 877 651.694101.693444 477.722 877 651.67101.700.0270.0240.007 3444 310.2752 877 726.975102.757444 310.272 877 726.94102.730.0050.0350.027 4444 280.3912 877 641.032104.749444 280.352 877 641.01104.750.0410.0220.001 5444 297.8962 877 531.17587.253444 297.872 877 531.1987.250.0260.0150.003 6444 163.3592 877 486.97692.877444 163.392 877 486.9592.900.0310.0260.023 7444 105.6572 877 556.87292.823444 105.692 877 556.8792.850.0330.0020.022 8444 173.3992 877 650.809113.921444 173.382 877 650.83113.930.0190.0210.009 9444 092.4622 877 754.423115.276444 092.422 877 754.42115.340.0420.0030.064 10444 143.5472 877 849.877139.499444 143.522 877 849.79139.460.0270.0870.039 11444 237.0152 877 908.872140.591444 237.032 877 908.83140.520.0150.0420.071 12444 385.8532 877 921.056131.162444 385.872 877 921.03131.170.0170.0260.008 13444 345.8432 877 817.76109.838444 345.832 877 817.73109.860.0130.0300.022 14444 621.2432 877 559.579102.491444 621.272 877 559.61102.490.0270.0310.001 15444 603.8112 877 637.762117.179444 603.772 877 637.76117.170.0410.0020.009 16444 489.4402 877 759.452122.839444 489.382 877 759.42122.810.0600.0320.029 17444 586.7562 877 759.336138.408444 586.792 877 759.31138.410.0340.0260.002 18444 697.2782 877 866.878150.606444 697.252 877 866.85150.580.0280.0280.026 19444 512.6072 877 894.48158.585444 512.632 877 894.47158.610.0230.0100.025 20444 590.2052 877 950.634163.776444 590.222 877 950.61163.770.0150.0240.006 21444 686.2512 877 759.005138.521444 686.302 877 759.02138.530.0490.0150.009 22444 209.9162 877 578.57196.315444 209.892 877 578.5496.370.0260.0310.0553 结论与展望该研究首先利用大疆M600Pro搭载五镜头相机采集获取了阳光学院校区的影像数据, 通过GPS-RTK连接CORS账号的量测方式完成了像控点和检查点的采集, 再结合M600Pro飞控导出的POS数据. 利用这些数据经过CC软件处理之后, 获得了该区域高分辨率的三维实景模型、TDOM、DSM. 表明了无人机倾斜摄影技术在复杂地形条件下构建三维实景模型具有可行性, 此外通过模型的精度分析, 得到了三维实景模型的平面位置和高程中误差均小于5 cm, 满足大比例尺1:500的实际测量需求. 为后续三维模型的二次开发提供了数据支持. 但是该研究通过增加像控点来提高三维模型的精度, 还存在相当的局限性. 控制点多的话误差也会积累, 不一定能提高模型精度. 在实际的生产处理过程中, 受无人机等设备、大气环境及软件算法等因素, 无人机的飞行姿态, 照片的质量等都会影响模型的精度. 此外得到的三维实景模型还比较粗糙, 对于遮挡比较严重的地方没有进一步精细化. 希望在以后的学习过程中, 可以进一步对模型的精细化、单体化、多元数据融合及三维模型的二次开发进行更深层次的研究.参考文献丁志广, 严新生, 陈辉光. 无人机倾斜摄影用于江门市快速三维建模的探讨. 城市勘测, 2016, (4): 72–78. [doi: 10.3969/j.issn.1672-8262.2016.04.016]1陈优良, 周亦明, 兰小机, 等. 基于无人机倾斜摄影的校园三维模型构建. 江西理工大学学报, 2019, 40(3): 14–21.2谭仁春, 姚岚. 城市三维快速建模方法探讨. 测绘科学, 2015, 40(5): 136–138.3田野, 向宇, 高峰, 等. 利用Pictometry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, 2013, (2): 59–62, 66.4徐思奇, 黄先锋, 张帆, 等. 倾斜摄影测量技术在大比例尺地形图测绘中的应用. 测绘通报, 2018, (2): 111–115.5杨国东, 王民水. 倾斜摄影测量技术应用及展望. 测绘与空62021 年 第 30 卷 第 2 期计算机系统应用115间地理信息, 2016, 39(1): 13–15, 18. [doi: 10.3969/j.issn.1672-5867.2016.01.004]Rau JY, Chu CY. Photo-realistic 3D mapping from aerialoblique imagery. International Archives of thePhotogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science-ISPRS Arvchives, 2010, 38(2): 110–115.7Nils K. Oblique aerial photograph: A status review.Photogrammetric Week, 2009, 20(5): 119–125.8闫利, 费亮, 叶志云, 等. 大范围倾斜多视影像连接点自动提取的区域网平差法. 测绘学报, 2016, 45(3): 310–317,338. [doi: 10.11947/j.AGCS.2016.20140673]9马晨, 杨辽, 池梦群, 等. 非量测相机倾斜航空影像空三加密精度评价. 遥感信息, 2015, 30(6): 71–75. 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无人机倾斜摄影测量技术在农房不动产中的应用摘要：无人机倾斜摄影测量技术作为现代新型测量技术之一，该技术可以弥补以往传统房屋权籍外业测量而导致长时间入户困难问题，且可以改善传统无人机摄影技术不足，可以取得较高测量精度，且成本较低。

对此，本文针对无人机倾斜摄影测量技术在农房不动产中的应用进行分析。

关键词：无人机倾斜摄影测量技术；农房不动产长期以来，我国地图测绘和地籍调查工作多以人工实地调查为主，需投入大量人力物力，但这些投入已经不能适应国民经济的发展。

地区发展的步伐大大超出测量的发展，测量结果很难适应现代化的生产和居住要求。

在现代科学技术的飞速发展下，对地图资料的准确性、时效性提出更高的需求。

无人机倾斜成像技术是一种新兴的技术，它能够更真实、更快速地反映地表的实际状况，而高效率的立体模型可以很好地解决用户对立体数据的需要。

另外，还可以通过三维建模方式，以提高工作效率，保证数据准确性。

一、无人机倾斜摄影测量技术特点（一）成像技术特点无人机倾斜摄影成像技术可以通过多个传感器集成方式，将成像集中在一个飞行平台之中，可以给予垂直角度或者倾斜角度等多个视角进行拍摄，从而能够获取到全方位视角，具有较大重叠度，最终获取到更加丰富的影像数据[1]。

（二）匹配技术特点根据无人机倾斜摄影测量原理，可以在多视角方面上获取相关影像，所以可以弥补以往影像遮挡或者旋转变形等问题，具有匹配技术亮点。

该技术亮点主要表现在计算机视觉技术方面，能够充分应用计算机视觉技术，促使各个影像可以建立相应的像对关系，并按照由粗到精金字塔顺序实现有效匹配，确保每一级影像的同名点位置均可以准确对应，以保证同名点匹配点位可靠性提高，增加匹配点衔接度，有效增大区域网连接强度，提高精度[2]。

因此可以促使地表各个起伏形态特征均能够在高精度与高分辨率下呈现，为后期DSM匹配提供重要保障。

（三）平差技术特点通过无人机倾斜摄影多视角影像匹配，可以科学获得多个角度且范围较广的高精度同名点，同时在POS系统帮助下，能够准确获取到多个视角初始方位的元素值，并且和金字塔匹配策略高度支持，所以可以在各级影像上完成自由网光束法平差，另外应用外业像控点和GPS等技术，可以实现区域网联合平差解算，从而将各个影像图片空间具体姿态以及位置高度恢复[3]。

倾斜摄影测量三维建模及精度分析刘锦程发布时间：2021-05-10T10:59:40.433Z 来源：《基层建设》2021年第1期作者：刘锦程[导读] 摘要：倾斜摄影测量的三维建模应用打破了正射影像只能从单一角度拍摄得到数据的局限性。

正元地理信息集团股份有限公司山东分公司山东省济南市 250101 摘要：倾斜摄影测量的三维建模应用打破了正射影像只能从单一角度拍摄得到数据的局限性。

通过搭载多台传感器从一个垂直、多个倾斜等不同角度采集影像，获得具有较高分辨率、较大视场角、更详细的地物信息数据。

本文结合实例分析倾斜摄影测量的三维建模及精度控制。

关键词：倾斜摄影测量；三维建模；精度 1倾斜摄影测量技术原理倾斜摄影测量技术通过同一飞行平台上搭建的多台传感器进行图片、数据信息的采集获取，从多个角度拍摄并记录航拍的高度、航速、航行方向和旁向的重叠，坐标等参数。

并对所拍摄的倾斜摄影重叠的照片进行分析和处理。

相关技术人员在对拍摄的画面进行整理时就可以比较轻松地进行建筑物结构的分析，从中选择一张最为清晰的进行纹理制作，便于后期为客户提供真实直观的实景信息，不仅可以真实地反应地势地貌，还能使用户通过技术定位，搜索相关信息，享受更高的用户体验。

2无人机倾斜摄影测量三维建模关键技术 2.1像片控制点相关布设方案像控点布设采取非全野外布点方式，仅仅布设少许的控制点。

（1）航带网法布点。

航带网法进行布设像控点的过程中，主要的方案是六点法。

六点法作为最标准的布点方法，是航带网布点方案中经常被采取的方式。

在区域网的规定局限里图像不大于十六张时，采取六点法进行布设平高点的工作。

其次还有八点法、五点法。

其中，八点法是在每个航带里面布设出八个平高控制点。

它要求区域网范围里面的图像要大于十六并且不超过四十八幅。

而当一条航带的长度为最长航带网的百分之六十左右时，采取五点法。

（2）区域网法布点。

在区域网进行平差的过程中，当出现某像对基线跨入附近控制点连线大于半数时，就将其视为一个像对。

无人机倾斜摄影测量在房地一体确权中的应用摘要：农村房地一体调查是农村宅基地和农村房屋的一体化调查，是以一块宗地为单位进行调查的。

在地籍调查中，对房屋的房角点和面积测量时，通常采用GPS-RTK结合全站仪进行测量，但这样的测量方法相对于无人机摄影测量的方法来说，具有任务重、效率低、成本高等缺点。

在地形复杂、障碍物阻断、道路不平坦等情况下，也会导致测量人员不方便到达测区。

倾斜摄影测量技术不直接接触相关物体获取数据，提高了工作效率、降低了作业强度、在保证质量的前提下也可丰富成果类型，在复杂地区测量时发挥了极大的作用。

关键词：无人机倾斜摄影测量；房地一体确权；应用1无人机倾斜摄影测量技术概况无人机倾斜摄影测量技术即通过无人机进行倾斜摄影并获取地物三维数据，可用于实际测量工作中的一类技术。

具体的三维数据主要包括地物的坐标位置、几何数据以及外观等。

借助支持多源数据加载的操作平台进行三维建模，可达到测绘的效果。

从技术分类上来说，无人机摄影测量属于航空摄影和测量的范畴，但与传统航空摄影技术存在根本上的差异，即传统航空摄影只能从垂直角度拍摄地物，传感器方向较为单一，而无人机的倾斜摄影能通过搭载不同方向的传感器获取多角度影像以分析三维空间数据。

此外，无人机本身机动灵活的特点使得无人机倾斜摄影测量技术比传统航空摄影更适合小型地物的测绘，因此能够在“房地一体”测绘中取得良好应用。

2无人机倾斜摄影测量原理倾斜摄影测量是一种新型的空中摄影测量技术，通过飞行器搭载镜头对航测目标进行多角度拍摄获取影像数据，从垂直、向前、向后、向左、向右5个不同方向采集地面目标图像，以获得更完整的地物信息。

这种测量方法不仅仅能够真实地反映测区情况，还能够通过定位、融合以及利用三维建模软件和基于图像的三维建模技术对航空影像进行三维重建，生成可测量的真实三维立体模型，直接测量和采集所需的数据。

3无人机倾斜摄影测量技术在房地一体测绘中的应用方法3.1无人机类型目前，常见的无人机可以分为多旋翼无人机、固定翼无人机、单旋翼无人机与固定翼混合垂直起降无人机共4类。