基于Smart3D软件的无人机倾斜摄影三维建模及精度评价

发布时间：2020-08-23 12:30

【摘要】：随着无人机摄影测量技术的日益成熟,基于倾斜摄影测量构建三维模型的作业方式正在智慧城市等领域发挥巨大的作用。倾斜摄影测量采用多相机系统拍摄,可以同时获取地物多个角度的影像,获取地物侧面精细纹理信息。使用摄影测量软件处理获取的多角度影像最终可生成带有真实纹理信息的实景三维模型,在国民经济各领域获得广泛应用。但随之而来的问题是,基于倾斜摄影技术构建三维模型现今尚无法精确评价其精度,原因在于倾斜摄影构建的三维模型和传统三维模型的形成方法不同。传统三维模型采用人工构建模式,在地形图等资料辅助下逐层建模,通过测量其内部参数等方法可精确测定其精度。而基于倾斜摄影的建模方法由于其数据形式的特殊性导致模型数据无法选中,不能精确评定其内部精度。因此选择在实地测量控制点坐标与模型量测值进行精度分析的方法实现三维模型精度评价。本文以四川省国土资源厅“国产卫星数据在土地利用监测与现状变更中的遥感产品验证与推广研究”项目为技术支撑,以成都理工大学主校区部分区域为研究区,首先基于无人机倾斜摄影测量技术获取了多视影像,其次深入分析了无人机倾斜摄影测量建模的关键技术和算法,然后详细研究和阐述了影像控制点的布设和采集方法,最后使用倾斜摄影测量处理软件Smart3D解算研究区多视影像,最终构建了三维模型。同时通过在实地测量控制点坐标数据和相关建筑物参数信息,与模型实际量测值进行了精度分析,取得了一定的成果。本文主要研究内容及取得的成果如下:(1)较系统、深入地分析了目前倾斜摄影测量的关键技术,包括影像匹配、空中三角测量、多视影像密集匹配、TIN网构建、纹理映射等,选择Smart3D作为本文倾斜摄影测量建模软件。(2)分析了目前基于无人机倾斜摄影测量建模软件采用的各种算法,包括SIFT特征提取及匹配算法、运动恢复结构算法、多视图聚簇算法、基于面片的密集匹配算法等。(3)主要研究成果:以成都理工大学主校区部分区域为研究区,利用便携式无人机倾斜摄影测量系统成功获取了研究区高分辨率多视影像;采用倾斜摄影测量技术获取了校区部分地物实景三维模型;并在野外实际测量了控制点坐标数据、建筑物相关参数等,通过相关公式计算出三维模型的各项中误差,结果证明本文生成的三维模型达到相关规范标准。
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TB86
【图文】：

过程图,金字塔形,高斯,差分

影像匹配影像匹配，即同名像点提取及匹配，通过对同一地物在不同影像上的匹确的地物像点坐标（邓琴，2015）。影像匹配是生成数字表面模型和三基础，其精确度直接影响后续进程，影响最终成果质量。倾斜摄影与传影相比，具有多角度获取影像、影像冗余信息丰富的优势，可在多视影冗余信息修正错误匹配，并可补充拍摄盲区的地物特征（孔振等，2多视影像中由于倾斜影像的存在，不能沿用传统单匹配基元，须采用多保证影像匹配精度。影像匹配包括基于特征的匹配、基于灰度的匹配的匹配、基于变换域的匹配等，由于基于特征的影像匹配具有适应力度较高的特点，因此当前较多倾斜摄影测量软件均采用此方式进行影像。高斯金字塔影像匹配是当前主流的影像匹配策略，其匹配提取精度-1 为高斯金字塔影像匹配过程。

示意图,示意图,空中三角测量,联合平差

多视影像联合平差多视影像联合平差是为解决倾斜摄影中多角度获取影像提出的平差方像联合平差基于多视图几何原理，结合飞行平台上获取的 POS 外方位通过金字塔匹配方法获取多视影像精确外方位元素，再以特征匹配算法特征匹配结果，然后建立包括控制点、POS 数据在内的误差方程，联合证平差精度（朱庆等，2012）。考虑到倾斜影像中的地物变形和遮挡影像联合平差可通过多匹配基元的冗余信息对这些问题进行修正。多视平差的重点即为空中三角测量。空中三角测量是根据少量的已知地面控，依照一定的数学模型解算出待定点坐标的处理过程（王佩军等，2法、独立模型法、光束法是空中三角测量常用的平差模型，但在实际生由于光束法平差模型理论较严密，加密精度较高，因此更多使用光束法三角测量平差模型（姜丽丽等，2015）。空中三角测量过程完成后，有地物纹理信息的自动连接点。图 2-2 为光束法空中三角测量示意图

影像,影像匹配,病态,精确解

第 2 章倾斜摄影测量关键技术概述建立多个摄影基线，分别对连接点完成匹配获取“精确解”，如图 2-3（b）所示。由于多视影像密集匹配最大限度减少了信息盲区，有利于解决影像匹配中的地物遮挡问题（杜靖，2017）。但在匹配过程中难免出现匹配误差较大的粗差点，因此需由软件自动滤除不符合误差范围的密集点。

【参考文献】