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摘要:近年来倾斜摄影测量技术由于其具有较好的灵活性,且生产效率高,周期短,成本低等特点,在测绘领域广泛使用。传统的地形图测绘对于外业的要求较高,需要大量的人力、物力和财力的支持,不仅浪费了大量资源而且内业出图效率较低。将无人机倾斜摄影测量获得的三维模型运用到室内,针对三维模型进行内业地形图绘制,有着巨大的优势和很好的应用前景。本文以山东科技大学校园为例,运用倾斜摄影测量技术建模,并针对三维模型运用EPS软件进行地形图测绘,具有一定的实际意义。

今天我们聊聊用拍照的方式自动建立3D模型,测绘圈儿里把它称为倾斜摄影,计算机领域则把它称为基于图形的三维重建(image-based modeling)。

关键词:倾斜摄影;建模;地形图

如果只是介绍一下这个技术,几乎可以用一两句话来概括:用相机绕着一个场景拍若干张照片,导入到软件里,经过一系列的计算,就能生成一个可以旋转浏览的3D模型。



引言

但我们希望再往前走一步,通过这个技术的发展,来聊一个更大的话题:一项技术是怎样成为技术的,它又是如何与其他技术融合的。

「黑科技」背后的简单原理

如果你不了解倾斜摄影,可能会以为,拍个照片就能建模,这太神奇了,肯定是最近才诞生的黑科技吧?其实还真不是。

和倾斜摄影相对应的是正向摄影,就是从正上方往下拍摄

倾斜摄影测量技术是目前发展较为迅速的一种新兴技术,它不仅能够真实地反映地物情况,而且使目前高昂的三维城市建模成本大幅降低,大大提高三维城市建模的速度。倾斜摄影技术对于发展智慧城市有很大的推动力,其提供的一系列的地物信息,可以构建三维城市模型,为智能化的管理提供了便利条件。传统的地形图测绘常采用全站仪和RTK 外业采集数据,程序复杂且工作量大,许多学者针对正射影像图进行地物和地貌编辑属性,然而由于正射影像图是二维平面进行内业绘图时人工识别边界线难度较大,且精度较低,如果能利用正射影像图与三维模型进行一体化操作将大大提高地形图测绘效率且解决了精度问题。本文以山东科技大学某典型区域为例,进行摄影测量建模,针对模型内业进行地形图测绘,并对建模和地形图成果进行精度验证,可满足1∶500地形图测绘精度要求。

01测区概况

山东科技大学位于山东省青岛市黄岛区,学校占地面积约三千多亩,测区内环境复杂,树木林立,建筑物较多,校园内人工湖、丘陵众多,高差较大,最大达到200多米,此外校园内人流、车流量较大,因此给传统测图带来诸多不便。

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倾斜摄影说的是拍照的时候摄像机和被拍摄物体有个倾斜角。

02倾斜摄影测量三维建模

我国目前大部分的地形测量都是使用传统的全站仪及GPS外业测量,不仅耗时耗力,效率较低,且成本较高。本文使用ContextCapture建模成果联合EPS软件进行地形图的勾绘,对其方法及其特点进行研究。

2.1 倾斜摄影测量外业数据采集

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它和正向摄影只有拍摄角度这么一点区别,后来怎么能成为自动建模的黑科技呢?咱们还得从头说起。

第一次世界大战的时候,为了能让指挥官对战场的地形、敌方的部署有清晰的了解,战争双方都会派出侦查机进行侦查。那时候相机还都是大块头,飞行员就把这种叫Graflex的相机扛上飞机,航拍之后冲洗出来给领导使用。

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本次主要任务是完成校园的建模工作,外业数据采集拟计划两天时间完成,内业拟计划三天时间,技术设计参照现行**标准按照《摄影测量**规范》(GB/T50353-2005)执行。像控点的测量使用GPS技术,由GPS-RTK采集像控点的三维坐标。无人机倾斜影像采集使用DJI无人机,主要设备有:

受限于当时的相机技术,只能低空飞行才能拍出足够清晰的照片,而低空飞行就会带来被打下来的风险。所以,手持Graflex相机的飞行员们,只能在很远的地方,偷偷摸摸的拍下照片,然后掉头就跑。

大疆M600pro无人机一架

IPAD一个

遥控器一个

在指挥官心目中,理想的战场侦查影像应该是能够纵览全局,最好能体现出一些地形的三维信息来,就像这张图的样子:

电池两组(12块)

双鱼4.0倾斜相机一个(自带GPS和PPK模块)

减震云台一个

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但是飞行员远远拍下来的倾斜影像数码相机资讯,挂在指挥官墙上的作战地图成了这样:

GNSS一台

基座一个

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脚架一个

卷尺一把

双鱼倾斜相机以前中后摆为一个周期,来进行六个方向的数据采集,以达到六台相机同时拍照的效果,如图1所示。

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指挥官对此当然是很不满。于是人们就开始考虑:能不能通过某种办法,把这种倾斜的影像恢复成真实的三维场景呢?

图1 DJI M600pro无人机搭载双鱼4.0

外业数据采集流程如下:

(1)准备工作:准备工作包括DJ无人机螺旋桨和电池安装和DJ GS Pro软件连接,参数设置,以及在已知点架设基站采集静态数据并量取天线高;

倾斜摄影的故事,就从此拉开了帷幕。

(2)起飞:准备工作结束无误后,开启相机,点击软件起飞触屏无人机接收到指令开始盘旋爬升,爬升至指定航高后飞向航线,飞行高度可以根据项目情况合理选择,本次飞行高度设置为70m;

(3)航线飞行:无人机在爬升至指定航高后,会根据地面站的设置沿航线飞行,飞行过程中无人机按飞行计划可以选择一定时间差拍摄照片;当无人机中途电量不够时选择一键返航,换上新电池后选择断点飞行,本次航向重叠率设置为80%和旁向重叠率设置为70%;

(4)降落:无人机在飞行完成所有航线后,按照规定设置到达返航高度,按照飞行计划在分行点缓慢降落,降落至区域规定位置;航拍任务完成后将航拍影像数据全部导出检查,主要是检查航拍任务执行情况是否与设置一致,检查POS数据和RTK数据是否正常以及照片质量是否有曝光过度、模糊不清、抖动等情况出现,若出现上述情况则重新补拍或者重新设置航线飞行,若无质量问题,则可继续飞第二架次。外业采集到的影像如图2所示。

我们知道,在拍照的过程中,三维物体投影在二维影像上,被「压扁」了,有一个维度的信息不可逆的丢失了。

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图2 外业采集到的影像数据

2.2 三维模型构建

那有没有一种机器,能把这个丢失的信息还原呢?还真有,而且这部机器我们每天都随身携带,那就是我们的大脑和双眼。

三维建模流程如图3所示。打开Context-Capture软件,点击工程,新建工程,编辑工程名称(工程名称不能为中文),选择工程文件位置。点击菜单栏区块,选择导入区块,在计算机中找到区块文件,导入即可,影像数据自动导入进去了。可在概要中看到影像数据信息及区块信息,区块3D视图效果。

我们的眼睛看到的是世界在视网膜上面的二维投影,那么我们为什么能感受到三维空间呢?大脑是怎样通过眼睛来进行三维建模的呢?

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物体上下左右的位置我们可以直接从眼睛获得的二维图像加以判断,要建立三维模型,我们还要知道物体距离我们有多远,这叫深度信息。

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图3 CC(Smart 3D)三维建模流程图

选择控制点,编辑控制点信息,点击右上角提交空中三角测量,进行参数设置。定位模式选择自动垂直,使区块垂直方向根据输入的影像方向进行调整,区块尺度和朝向保持任意。点击提交,等待计算机进行空三计算。由于数据量较大,故继续按时间较长,耐心等待。

在上面这张图里,最下方是我们的两只眼睛,中间两条黑线代表了视网膜成像的平面。我们是怎么判断绿色的树距离我们比红色的花要近呢?

空三计算完毕后,点击右下角新建重建项目,点击空间框架,对区块进行切块,由于整个区块空间过大,计算机无法满足要求,所以需要切块进行重建,并且对区块进行收缩,将周边多余的数据去掉,减少模型重建的时间。模型的生产结果可以是很多种格式,根据不同的需要选择不同的生产格式,本次建模的需要导入EPS和在Acute3DViewer内实现可视化,因此,本次需要重建两种格式的成果,分别为.osgb格式和.3mx格式。所以在格式选项里选择对应的格式进行重建。

你可以看到,我们的左眼和右眼看到的是不一样的图像——在左眼里,树在花的右侧,而在右眼里,树的图像跑到了左侧。

模型建立过后,在Acute3D Viewer内可查看.3mx格式数据效果,在文件指定位置打开即可(图4)。

现在你就可以停下来,找一近一远两样东西,先闭上左眼再闭上右眼,是不是它们的位置关系发生变化了?

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图4 山东科技大学三维模型

大脑就是靠这种双眼看到图像不一样的结果,再辅助一套算法,就可以把上面这张图中的光线变化逆向推演,从而得出物体远近的深度坐标。这套算法我们用一张图说明:

2.3 基于EPS1∶500地形图测绘

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假设两只眼睛在一个平面上,只有水平方向的变化。

想知道P点在空间里的深度坐标z,已知数有这么几个:

左视图和右视图光心距离B(也就是我们双眼的距离)

打开EPS软件,新建一个工程,将Context-Capture输出的建模成果导入EPS中需要建立一个索引文件。菜单启动三维测图子菜单下面的osgb数据转换,通过倾斜摄影的data文件目录(瓦片数据)与metadata.xml文件生成DSM实景表面模型。转换后,会在data文件内生成一个DSM 文件,然后加载本地倾斜模型,选择.data文件里的DSM 文件并打开。

眼睛的焦距f(就是视网膜和光线交点的距离)

模型加载后,在三维界面内对地物进行编辑。首先勾画房屋,在工具栏居民地选择建成房屋,由于不是普通房屋,所以使用墙面提取画法(图5)。

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两张图上的横坐标视差Xleft-Xright=D(就是P点在两个图像里位置变化了多少)

图5 房屋边界线编辑

推导的过程我们不给了,只给出结果:

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具体操作方法如下:

(1)在墙面采集一点,将鼠标放至同一墙面的房檐上按Shift+A键,将第一点高程升至房檐;

(2)在同一墙面上选择第二点;

上面这段数学过程,你看不懂也完全没关系,你只需要知道:想把一个点在三维空间中的位置还原出来,我们必须知道这三个数:

➤ 相机的焦距

➤ 两个镜头之间的距离

➤ 同一个点在两张照片上位置的变化

后边说到所有利用照片建模都是基于这样一个最简单的原理。

(3)在其他每一个面上按住Ctrl用鼠标左键点一点直至回到第一面;

(4)按X键退回最后一点到房屋角点,Z键回到第一点,X键将第一点退回至房屋角点,按C键闭合。

(5)在弹出窗口录入房屋结构和层数。

用机器追赶人脑

房屋勾画完之后勾画道路,在快捷工具栏内选择交通,根据不同的道路选择要勾画的道路属性。因为此处道路为校园内部道路,因此选择内部道路边线进行勾画。倾斜模型中的植被或高层建筑经常会影响测图,这个时候可以对模型进行切割显示。植被切除后,道路的绘制就清晰了。

当然,大脑在还原三维世界的时候,并没有套用这个公式,我们感受不到大脑进行了计算,只是自然而然的「看到」了三维物体。

切割后便可勾画道路。画道路首先使用快捷方式画一条道路边线,再使用平行线画法画另一条道路边线(图6)。

算法是人们根据数学和光学知识反推出来的,所以倾斜摄影也被叫做「逆向建模」。有了基本的数学算法,人们就开始想办法来模拟我们的双眼和大脑,来逆向还原三维世界。

这个用机器模拟大脑的工作一直在不停进步,在测量学里,利用照片进行逆向建模称为「摄影测量学」,它的发展分为三个阶段:模拟摄影测量、解析摄影测量、和数字摄影测量。咱们一个一个来说说。

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前面我们说到,一战之后,人们开始希望通过摄影来进行三维地形的重建。

图6 道路边界线编辑

然后勾画植被,植被的勾画利用其他地物的边线作为边界,如果没有其他地物,则使用地类界围起来,并使其闭合。边界画完后,使用快捷方式“G”进行填充,填充前选择植被编码类型。其他地物按照以上画图方法进行勾画即可。

那时候计算机还没有被发明,在无法进行大量计算的时候,人们采用的办法最为简单粗暴:既然双眼成像能建立模型,那我就直接照着双眼的原理造出一台机器来。

一战后,维也纳军事地理研究所率先制成了一台「自动立体测图仪」,后来由德国卡尔蔡司厂进一步发展,把这种制图仪量产化。

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它的原理很简单,就是事先按照两只眼睛的距离同时拍摄两张照片,然后用幻灯机把照片投影到桌面上,用金属杆子模拟光线的传输路径,一个个逆向寻找交点的位置,然后在桌面上按比例还原地形模型。

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因为没有计算条件,这种方式干脆就不进行计算。你可以想象一下,要建立一个三维模型,要用金属杆模拟多少个点。这个阶段,摄影测量非常耗费人力。这种没有计算,纯靠机械模拟的阶段,就被命名为模拟摄影测量时代。

到了上个世纪50年代,第一台计算机问世,人们终于可以借助机器进行大量的计算,摄影测量也准备迈入下一个时代。

03精度分析

利用三维测图来进行1∶500地形图测量要看是否满足其精度,因此需要进行精度验证。利用RTK技术布设像控点时,以同样方式在测区均匀布设几个检查点,便于内业后期检查。在建模过程中,空三计算完毕后,选择输入像控点坐标,将事先在现场测好的像控点坐标输入进去,再次进行空三计算。

然后建模,这样建立出来的模型和**坐标系统一,在画图时,可以随时查看模型每一点的坐标。

也许你会想,求解三维空间坐标,不就是上面那个z=BF/D的公式吗?用得着惊动计算机来帮忙吗?

要说清楚这个问题,咱们还得先说说人脑的另一项逆天的功能。

然后用EPS将模型导入,选择4个检查点,在三维模型界面找到对应的检查点,查看模型上的坐标,与实际坐标进行对比,计算两者误差大小。

模型坐标与实地坐标对比如下:

前面我们说,人脑通过双眼视差,可以区分物体的远近,但这种方法只能区分比较近的物体。当两个物体都离我们比较远的时候,我们就很难通过视差效应来区分远近了。

回忆一下,你看远处山的时候,是不是很难分辨哪座山离你更远?

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数据显示,三维测图精度大约在5cm左右,由于模型分辨率的影响,导致误差偏大,但如果模型分辨率好,精度便可提高。正常分辨率在3-5cm左右,所以三维测图的精度是可以满足1∶500地形图精度要求的。

DJI M600pro倾斜摄影1:500快速地形图测绘方法研究(CC+EPS)倾斜摄影的前世今生和未来(图22)04结束语

传统的野外地形图测绘对于外业人员来说无疑是一件十分头疼的事情,但采用倾斜摄影与EPS结合的三维测图可一定程度解决这一问题,能大大减少外业的人力物力,节约时间,提高工作效率,同时还能提高测图质量和精度,因此不久的将来倾斜摄影技术用于地形测绘将成为新趋势。

来源:《北京测绘》2019年第1期作者:周光耀,史超凡,孙健原标题:无人机倾斜摄影快速地形图测绘方法研究转载于联合勘测网本文仅限行业学习交流之用,版权、著作权归原载平台及作者所有,如有侵权,请联系删除。


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