摘要：近年來無人機(jī)低空遙感技術(shù)不斷發(fā)展，利用無人機(jī)影像生成的真正射影像(TDOM)在成圖精度、制作流程方面仍有提高的空間。 本文采用固定翼無人機(jī)和專業(yè)攝影相機(jī)采集影像，布設(shè)地面控制點(diǎn)，提出了利用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM) 和多視立體視覺(MVS)工作流來生成高精度數(shù)字表面模型(DSM)和數(shù)字正射影像(DOM)的方法;對(duì)遮蔽傾斜部分進(jìn)行陰影檢測(cè)、DSM 修編和多視影像紋理補(bǔ)償生成TDOM;最后用TDOM 上隨機(jī)分布的檢查點(diǎn)進(jìn)行精度檢查，水平精度為3.3 cm，垂直精度為7.5 cm，消除了DOM 中傾斜和陰影部分，使建筑物保持垂直視角，生成的滿足1 ∶ 500 比例尺高精度并消除傾斜陰影的TDOM 可用于農(nóng)村宅基地確權(quán)、國土規(guī)劃設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞：無人機(jī);運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM);多視立體視覺(MVS);數(shù)字表面模型;真正射影像

近年來，無人機(jī)低空遙感技術(shù)在許多領(lǐng)域得到廣泛發(fā)展，已成為地理信息空間數(shù)據(jù)獲取的重要技術(shù)手段之一。 與傳統(tǒng)測(cè)量方法、衛(wèi)星遙感和航空遙感相比，無人機(jī)遙感具有高時(shí)效、高分辨率、低成本、低損耗、低風(fēng)險(xiǎn)及可重復(fù)等諸多優(yōu)勢(shì)，能夠在大面積區(qū)域、常規(guī)航攝困難地區(qū)和突發(fā)自然災(zāi)害地區(qū)快速獲取高分辨率影像[1-3] 。

數(shù)字正射影像圖(digital orthophoto map，DOM)是與地表垂直平行投影所得到的影像，同時(shí)具有地圖的幾何精度和影像的視覺特征。 真正射影像圖(true digital orthophoto map，TDOM)是將地表影像經(jīng)垂直投影，消除投影差，使地形和地物均被糾正到正確的平面位置上而生成的影像數(shù)據(jù)集，具有像片的影像特征和地圖的幾何精度[4-7] 。真正射影像圖與傳統(tǒng)正射影像圖最顯著的差異在于正射糾正的同時(shí)分析地物的可見性。TDOM 具有豐富的色彩和易于判別的紋理圖案，可降低外業(yè)成本并提高精度，廣泛應(yīng)用于國土規(guī)劃、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、荒漠化監(jiān)測(cè)、土地利用調(diào)查、農(nóng)村宅基地確權(quán)等方面[8-11] 。

目前已有國內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)無人機(jī)真正射影像進(jìn)行了研究，Lucieer 等使用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(struct　from motion，SfM)算法和多視立體視覺(multi view　stereo，MVS)算法建立了超高分辨率的3D 模型，生成的DOM 可用于對(duì)南極苔蘚生存狀況評(píng)估[12-13] 。艾明耀等提出了一個(gè)建立自動(dòng)空三、多視點(diǎn)匹配的方法來改善數(shù)字表面模型(digital surface model，DSM)和DOM，使影像三維可視化[14]。 朱慶等提出了面向?qū)ο蟮恼嬲溆跋窦m正方法，定義物方像方定義，全局可見性縮影，面向?qū)ο蟮恼嬲浼m正和紋理優(yōu)化采樣[15] 。范彬彬等在村莊地籍調(diào)查中生產(chǎn)1 ∶ 1000 比例尺的TDOM，TDOM 克服傾斜遮擋問題，可對(duì)村莊地籍圖直接矢量化[16] 。

目前研究尚有待改進(jìn)的地方:①數(shù)字正射影像整體精度無法滿足需求，國內(nèi)傳統(tǒng)方法對(duì)空三加密，生成DOM 精度平面中誤差在0.15 m 左右[11] ，無法滿足如農(nóng)村宅基地確權(quán)等對(duì)高精度的要求。本研究使用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)( SfM) 算法、多視立體建模(MVS)生成點(diǎn)云、DSM、DOM，可生產(chǎn)平面中誤差在0.05 m 以內(nèi)的高精度DOM;②DOM 局部影像存在傾斜遮蔽等問題，降低了影像局部精度，傳統(tǒng)DOM是以數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)為基礎(chǔ)生成的，但存在中心投影變形、地形地物遮蔽陰影等問題，降低了DOM 局部范圍精度，使用DSM 對(duì)DOM 進(jìn)行糾正可生成TDOM。

本文以北京密云為研究區(qū)，使用無人機(jī)航拍收集數(shù)據(jù)，引入運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法(SfM)工作流來生成點(diǎn)云、DSM、DOM;針對(duì)局部影像房屋傾斜遮擋問題，通過對(duì)DSM 編修和多視影像補(bǔ)償來消除傾斜生成TDOM，對(duì)生成的點(diǎn)云、DSM、TDOM 結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和討論，從而提出一種無人機(jī)遙感真正射影像高精度制圖方法。

1　研究方法

1.1　研究區(qū)概述

測(cè)試區(qū)域位于北京市密云區(qū)西邵渠村，密云區(qū)位于北京市東北部，屬燕山山地與華北平原交接地，測(cè)區(qū)主要為農(nóng)村宅基地，大部分建筑為一層樓平房，村內(nèi)地勢(shì)平坦，四周為農(nóng)田，選取航飛區(qū)域?yàn)槟媳背?，長條形狀。 測(cè)區(qū)最高海拔為140 m，最低海拔為120 m，平均海拔為130 m， 飛行航拍當(dāng)天天氣晴朗無云，陽光照射充足，微風(fēng)，適合進(jìn)行無人機(jī)航飛拍攝。

1.2　外業(yè)航飛

1.2.1　設(shè)備參數(shù)

本研究所用無人機(jī)為大疆筋斗云S-900，它是一款輕巧穩(wěn)定、便攜易用的專業(yè)六旋翼飛行平臺(tái)，主要結(jié)構(gòu)部件均采用質(zhì)量強(qiáng)度較高的碳纖維復(fù)合材料，整機(jī)自重約3.3 kg，搭載云臺(tái)相機(jī)后最大起飛重量約8.2 kg， 搭載的數(shù)碼相機(jī)為Sony A7r，3600 萬像素，分辨率為7360×4912 像素， 傳感器尺寸為35.9 mm×24 mm，相機(jī)重量為407g，可配合云臺(tái)搭載在無人機(jī)S-900，用于采集影像數(shù)據(jù)。

1.2.2　GCP 布設(shè)

經(jīng)航飛前實(shí)地調(diào)研觀測(cè)，并結(jié)合飛行航線，利用Google Earth 在測(cè)區(qū)布設(shè)了32 個(gè)控制點(diǎn)、6 個(gè)檢查點(diǎn)。布點(diǎn)沿航線方向均勻分布，位置在村莊內(nèi)沿著主要道路、道路交匯處、房屋拐點(diǎn)、農(nóng)田周邊等，如圖1 所示。 使用思拓力SC200 高性能CORS 接收機(jī)，架設(shè)地面CORS 基站，使用移動(dòng)手持GPS 測(cè)量每個(gè)控制點(diǎn)和檢查點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

圖1 控制點(diǎn)分布

1.2.3　飛行控制

航線規(guī)劃在大疆無人機(jī)系統(tǒng)配套軟件Rockycapture 中完成，測(cè)區(qū)為約0.3 km2、長701 m、寬330 m 的長方形區(qū)域?，飛行2 個(gè)架次，規(guī)劃航線10 條，蛇形路線飛行，航線設(shè)計(jì)如圖2 所示，相對(duì)航高為160 m，地面分辨率(GSD)為1.6 cm，預(yù)設(shè)航向重疊率80%，旁相重疊率60%，曝光間隔為2 s，每個(gè)架次飛行時(shí)長18 min， 在研究區(qū)拍攝了460 張影像，完成航飛后，導(dǎo)出影像和GCP 數(shù)據(jù)，在Pix4D 中快速檢測(cè)，并檢查影像重疊率、相機(jī)焦距、單幅影像特征點(diǎn)匹配數(shù)量、GCP 與影像地理配準(zhǔn)等指標(biāo)是否滿足要求。經(jīng)檢驗(yàn)，影像質(zhì)量和GCP 質(zhì)量良好，滿足內(nèi)業(yè)處理及正射影像制圖規(guī)范[16] 。

1.3　SfM 算法生成點(diǎn)云

近年來隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的進(jìn)步，SfM 算法和MVS 已成功應(yīng)用于無人機(jī)影像處理，可生成高分辨率的DSM 和DOM， SfM 算法工作流程為:導(dǎo)入航飛獲得的51 張高精度影像和3 個(gè)控制點(diǎn)數(shù)據(jù)，對(duì)控制點(diǎn)數(shù)據(jù)在可見的影像上進(jìn)行刺點(diǎn);通過控制點(diǎn)數(shù)據(jù)賦予的坐標(biāo)和包含這些控制點(diǎn)的影像特征點(diǎn)，利用軟件檢索每兩張影像中相同的特征點(diǎn)并進(jìn)行匹配，恢復(fù)每張影像相機(jī)曝光的位置和姿態(tài)，將影像位置恢復(fù)在空中并顯示運(yùn)動(dòng)軌跡，地面特征點(diǎn)的三維位置也可獲得，這些特征點(diǎn)形成了一個(gè)稀疏的三維點(diǎn)云;基于MVS 的密集的幾何重建可生成更詳細(xì)的三維模型，其中3 個(gè)控制點(diǎn)數(shù)據(jù)用來改進(jìn)該三維模型的絕對(duì)精度，DSM 網(wǎng)格生成的三維模型采用的地圖投影為WGS-84 UTM 50 N;將原始影像投影到數(shù)字表面模型并將影像紋理混合在重疊區(qū)域，即可產(chǎn)生整個(gè)地區(qū)的數(shù)字正射影像。

圖 2

1.4　DSM 修編

DSM 是表達(dá)地球表面及表面上物體(如房屋、樹冠等)高起伏形態(tài)的數(shù)據(jù)集，是地表上自然、人工地物空間信息的統(tǒng)一體。與DEM 相比，DSM 除包含地形的高程信息外，還涵蓋了除地面以外的其他地表信息的高程，如建筑物、植被等，可表達(dá)各種建筑物表面和植被覆蓋情況，反映坐落于地面的所有物體表面特征，更準(zhǔn)確更直觀地表達(dá)地理信息。 使用DSM 代替DEM 生成DOM 可獲取更多地表信息，且可以對(duì)生成的DSM 進(jìn)行修改編正，恢復(fù)被傾斜遮蔽的地物。

對(duì)初步匹配生成的DSM 進(jìn)行遮擋區(qū)域檢測(cè)，然后對(duì)遮擋區(qū)域進(jìn)行分析和紋理修補(bǔ)，進(jìn)一步恢復(fù)建筑物的立體角度，最后對(duì)修補(bǔ)好的DSM 去噪和平滑，在立體模型下手工精細(xì)編輯DSM，得到高精度的DSM。

1.5　TDOM 糾正及精度評(píng)價(jià)

利用中心投影的航攝影像得到正射影像圖，實(shí)質(zhì)是將中心投影轉(zhuǎn)變?yōu)檎渫队?，一般采用影像糾正的方法實(shí)現(xiàn)兩種投影之間的正確變換。本文采用數(shù)字微分糾正的方法，其原理是對(duì)數(shù)字影像進(jìn)行逐個(gè)像元的微分糾正，即根據(jù)影像的已知定向元素和數(shù)字高程模型，按一定的數(shù)字模型利用控制點(diǎn)結(jié)算，由原始的中心投影的像片獲取正射影像，其過程是將影像化為很多微小的區(qū)域，如一個(gè)像元的大小，逐一進(jìn)行糾正。

利用多視影像對(duì)遮擋區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)償，主要包括分別對(duì)每張影像生成近似真正射影像，然后對(duì)所有可見區(qū)域進(jìn)行融合，依據(jù)一定原則選擇合適主、輔影像進(jìn)行補(bǔ)償，在高精度DSM 的基礎(chǔ)上，采用數(shù)字微分糾正的方法糾正消除了所有視差，建立了完全垂直視角的地表景觀。 建筑物保持垂直視角，只顯示了建筑物的頂部，不顯示側(cè)面，避免了高大建筑物對(duì)其他地表信息的遮擋，恢復(fù)了建筑物的正確顯示，生成TDOM。

在完成正射影像成果之后，需要對(duì)其精度進(jìn)行檢驗(yàn)，以確認(rèn)成果及整個(gè)試驗(yàn)方法的可靠性，檢查點(diǎn)的X 方向誤差、Y 方向誤差、平面中誤差、高程中誤差計(jì)算公式分別為：

式中，RMSE 為中誤差;XGPSi 、YGPSi 、HGPSi為實(shí)測(cè)值，單位為m;XOi 、YOi 、HOi為圖上值，單位為m;n 為檢查點(diǎn)數(shù)量。

2　結(jié)果與討論

2.1　點(diǎn)云評(píng)價(jià)

對(duì)導(dǎo)入的影像和GCP 數(shù)據(jù)使用SfM 算法恢復(fù)相機(jī)曝光位置和運(yùn)動(dòng)軌跡，生成稀疏點(diǎn)云，接著根據(jù)稀疏點(diǎn)云使用MVS 生成稠密點(diǎn)云，根據(jù)生成點(diǎn)云利用反距離權(quán)重插值法生成數(shù)字表面模型。

從圖2 可看出，利用SfM 通過特征點(diǎn)匹配，可以恢復(fù)每張影像相機(jī)曝光時(shí)的位置和無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)軌跡，對(duì)生成的稀疏點(diǎn)云進(jìn)行致密化處理，生成致密化三維點(diǎn)云數(shù)量約為1769 萬個(gè)點(diǎn)，平均每立方米477.18 個(gè)點(diǎn)。根據(jù)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)創(chuàng)建Mesh 網(wǎng)模型，接著利用反距離權(quán)重插值法生成DSM 模型，對(duì)DSM 模型進(jìn)行去噪濾波和表面平滑處理，結(jié)果如圖3 所示。

圖3 數(shù)字表面模型(DSM)

2.2　DSM 修編及TDOM 糾正

圖4 為生成DSM 的有遮蔽傾斜部分，圖5 為對(duì)DSM 進(jìn)行修編后，建筑物房屋外形輪廓明顯無傾斜遮蔽。 生成的DOM 也減小了傾斜和遮蔽。

圖4 DSM 修編前

采用人工填補(bǔ)影像排序的方法，對(duì)標(biāo)記為遮蔽區(qū)的地方進(jìn)行影像填補(bǔ)，得到完整的正射影像。為避免副影像中用來填補(bǔ)的影像區(qū)域?yàn)檎诒螀^(qū)，也需對(duì)副影像進(jìn)行遮蔽檢測(cè)，接著對(duì)初步正射糾正成果中標(biāo)記為遮蔽區(qū)的地面單元與副影像遮蔽區(qū)進(jìn)行判斷，判斷該遮蔽區(qū)是否能通過該副影像得到所需的影像信息。如果標(biāo)記為遮蔽區(qū)的單元不在該副影像的遮蔽區(qū)中，則進(jìn)行影像填補(bǔ)，反之不進(jìn)行處理。依次利用航測(cè)影像來進(jìn)行遮蔽區(qū)影像的填補(bǔ)，當(dāng)?shù)玫降恼嬲溆跋窬哂型暾挠跋裥畔⒑缶屯Ｖ固钛a(bǔ)，否則持續(xù)進(jìn)行。直到最后一張， 如圖6、圖7 所示，原始影像中圈內(nèi)有明顯的建筑物傾斜，通過正射糾正后，消除了這些明顯的傾斜。每個(gè)建筑物處于垂直正射角度，如圖8、圖9 所示。

圖5 DSM 修編后

圖6 原始影像1

圖7 原始影像2

圖8 消除傾斜遮蔽后TDOM1

圖9 消除傾斜遮蔽后TDOM2

2.3　正射影像精度評(píng)價(jià)

圖10 為生成的真正射影像TDOM，在圖中隨機(jī)選取了5 個(gè)檢查點(diǎn)，與野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，其結(jié)果見表1。

圖10　真數(shù)字正射影像(TDOM)

程中誤差分別為0.033 m 和0.075 m，相比之下，范彬彬等[10] 平面和高程中誤差分別為0.10 m、0.15 m。本研究剔除個(gè)別異常點(diǎn)，異常點(diǎn)發(fā)生的原因是標(biāo)識(shí)被居民移動(dòng)等，平面中誤差可以控制在0.05 m 內(nèi)。

參考?數(shù)字航空攝影測(cè)量空中三角測(cè)量規(guī)范?(GB/ T 23236—2009)7.1 中，1 ∶ 500 比例尺在檢查點(diǎn)平面和高程最大限值分別為0.175 m 和0.15 m，DOM 檢查點(diǎn)計(jì)算結(jié)果符合要求，且質(zhì)量較好。

3　結(jié)　語

本文以北京市密云區(qū)西邵渠村無人機(jī)攝影像數(shù)據(jù)為研究地區(qū)，使用多旋翼無人機(jī)搭載高分辨率相機(jī)采集數(shù)據(jù)，在地面布設(shè)地面控制點(diǎn)標(biāo)志并進(jìn)行RTK 方法測(cè)量。 利用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)匯算相機(jī)與三維信息，多視立體建模(MVS)密集匹配獲取三維點(diǎn)云模型，由點(diǎn)云生成高精度和準(zhǔn)確的DSM、DOM;對(duì)DSM 遮擋部分進(jìn)行遮擋分析和紋理修補(bǔ)，基于DSM，使用數(shù)字微分糾正，生成TDOM，可以有效解決傳統(tǒng)的DOM 存在中心投影變形、地形地物　遮蔽陰影等問題。制作的DOM 精度高，平面中誤差為0.033 m，高程中誤差為0.075 m，優(yōu)于?數(shù)字航空攝影測(cè)量空中三角測(cè)量規(guī)范? (GB/ T 23236—2009)中1 ∶ 500 比例尺在檢查點(diǎn)平面和高程最大限值分別為0.175 m 和0.15 m 的要求。本研究可用于農(nóng)村宅基地確權(quán)、不動(dòng)產(chǎn)登記等工作，生成的TDOM具有可控制在0.05 m 內(nèi)精度，可大大減小外業(yè)測(cè)量的工作量并提高精度。

參考文獻(xiàn)：略

來源：《測(cè)繪通報(bào)》 轉(zhuǎn)自：勘測(cè)聯(lián)合網(wǎng)