无人机倾斜摄影测量技术作为近年来高速发展的测绘领域新技术，在城市建设、土地保护、抢险救灾、景区游览及国土空间规划等多领域发挥着重要作用。无人机倾斜摄影测量技术具有低成本、高效率、大范围的特点[1]，且配备成熟的数据处理软件，在测绘行业应用及发展越来越广泛。在实际建模过程中，采用倾斜摄影测量建立的大范围实景三维模型，存在地物遮挡位置出现结构不完整、褶皱、空洞等现象，如房檐位置、弱纹理区域，精度较低且纹理模糊，对实体建筑物的三维表达影响较大[2]。精细化三维模型成为倾斜摄影测量发展的趋势，为提升建筑物的精细化建模程度，目前多采用近景摄影测量配合倾斜摄影测量开展建筑物精细化建模，但该方法需要大量的外业采集工作，且内业数据处理工作量较大，对于小规模的建筑物精细化建模较为适用[3-4]。本文提出分区建模，采用多尺度倾斜摄影测量，实现大范围建筑物精细化建模。1精细化建模影响因素分析1.1影像分辨率倾斜摄影获取的影像分辨率是影响模型纹理精细化程度最重要的因素，影像片的分辨率越低，模型效果越差[5]。多数学者将近景摄影测量获取的高分辨率像片与倾斜摄影测量像片融合，建立高分辨率的建筑实景立体模型，广泛应用于单体建筑物建模工作中，效果良好。1.2像片重叠度倾斜摄影测量像片主要包括航向重叠度和旁向重叠度两个方向的重叠度。根据数据处理过程，高重叠度有利于特征点的提取和匹配，因此在实际建模过程中，对于建筑物精细化建模，最优的策略是5个镜头均能获取建筑物的纹理信息，从各个角度拍摄建筑物，将建筑物完全覆盖，高重叠度像片不容易遗漏建筑物细节信息，建模效果好。但在实际工作中，要考虑到飞行时间和数据冗余度，过大的旁向重叠度直接影响项目进度，过大的航向重叠度会对后续数据处理造成影响，因此需要根据实际需求设置合理的重叠度。1.3建模算法的影响现阶段倾斜摄影数据处理软件主要是基于倾斜摄影建模原理，采用计算机视觉处理进行空中三角测量、特征点匹配及密集点云匹配。当软件遇到大面积水面、玻璃等反光面强的区域则无法反映真实纹理；对于动态的汽车、轨道车辆及行人等不能有效建立模型；对于纹理特征较弱的镂空区域，如电塔、电线等，建模效果较差；对于反光面强的区域，提高影像分辨率和像片重叠度并不能提高建模精度，甚至该区域建模效果更差；对于纹理特征较弱的区域，可通过提升分辨率进而提高建模精度。2精细化建模可视化应用2.1实验区概况本文选择的试验区为某城市旅游城镇，该城镇主要是以居民区域为主，居民地周边主要为园地、绿化用地。实验区以平原为主，高差较小，面积约4.52 km2。研究区范围如图1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.04.016.F001图1研究区范围2.2无人机参数本文倾斜摄影测量选用测绘无人机型号为飞马D2000，配备D-OP3000型号的倾斜相机，镜头SONY-a6000。无人机相关参数如表1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.04.016.T001表1无人机参数类型技术参数类型技术参数空载重量/kg2.7最大飞行高度/m6 000载重/kg0.75差分GPS频率/Hz20最大飞行速度/（m/s）20测控半径/km5悬停时间/min55悬停RTK精度/cm12.3航线设计在航线设计前，要对研究区进行实地踏勘，根据研究区特征和无人机倾斜摄影测量规范设计航线，要求航向及旁向重叠度满足设计要求。在航飞前按照无人机相关飞行要求申请空域，确保飞行安全合法。在设计航高时，对测区内较高的建造物进行评估，建筑物高度会影响影像片的重叠度，因此要按照合理的基准面设置航高，高处建筑物重叠度、地面分辨率满足要求，飞行参数如表2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.04.016.T002表2飞行参数指标参数指标参数地面分辨率/cm3相对航高205航向重叠度/%80高程基准面/m652旁向重叠度/%75拍照间隔/m25设计航程/km125.36航线间距/m562.4像控点布设像控点的布设质量关系到数据处理精度，因此要制定科学的控制点布设方案，根据项目实际需求和测区实地情况，像控点的布设原则为像控点需均匀分布在研究区范围内。多个像控点布设应不在一条直线上，分布为三角形最优；可选用较为明显的拐角作为控制点，也可采用像控标志；控制点布设完毕，采用相机对控制点布设情况进行记录，并对周边环境进行拍照留档，方便后期刺点。根据控制点的布设原则，在研究区内共计布设像控点19个，检查点12个。采用RTK技术进行控制点的平面坐标采集，移动RTK连接城市CORS系统，直接获取坐标点坐标。2.5DOM与DSM产品无人机获取影像后，可开始地理信息产品的生产。采用Pix4Dmapper软件对垂直获取的影像数据进行处理，经自动平差和矫正，可自动拼接为正射影像数据。在空中三角测量完成后，对立体像对的同名点进行匹配，基于共线方程原理，进行特征匹配、自动平差，生成数字表明模型DSM数据。2.6居民区提取根据正射影像采用目视解译方式绘制居民区，得到主要建筑物的集中区域作为精细化建模区域，并在该区域内进行精细化摄影测量航线规划设计。3精细化建模根据生成的DSM数据，居民区范围内采用低空飞行的方式，在建筑物群内进行交叉环绕飞行。将DSM数据导入飞行线路规划，确保无人机飞离地面15 m，采用两个横向镜头，直接获取建筑物的侧面纹理。设计采用交叉环绕航线的方法，既能采集少量照片，又可以从多个角度获取建筑群的侧面信息，采用该方法获取建筑区共计3 252张照片。3.1数据融合飞行获取的数据在统一坐标系统内，可直接采用数据融合的方法将两期数据进行融合，本次试验采用Context Capture Center软件进行多尺度倾斜摄影测量数据融合。在数据匹配过程中，尺度变化较大，灰度匹配不能满足要求，采用尺度不变特征转换（SIFT）算子进行特征匹配，采用光束法进行平差得到最优解。多尺度倾斜摄影测量融合三角测量如图2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.04.016.F002图2多尺度倾斜摄影测量融合三角测量3.2融合后模型高分辨率影像可以获取更密集的点云，构建的TIN格网更精细，并匹配质量好的纹理。将融合后的模型与原三维模型进行对比，可以看出融合后的模型建筑区精细化程度更高，可以更清楚地展示建筑物的细节，特别是对于房檐、柱体等细节区域表现得更为细致。不同模型对比如图3所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.04.016.F003图3不同模型对比3.3可视化展示在平台内加载精细化的三维实景模型，对独栋建筑物进行点线面的标绘及建筑物属性的填写，点击建筑物即可获取建筑物的产权、年份、面积及高度等信息。在平台内可对游览线路进行规划，游客在手机端可对整个游览区进行鸟瞰。在选择民宿或酒店时，可选择居住房间进行可视域分析。可视域如图4所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.04.016.F004图4可视域采用精细化的实景三维模型，可更好地对村落进行分析，如日照分析、交通分析等，并可在精细化的模型上进行规划设计，直接选择合适的点位安装监控、火灾设施等。4精度评定采用点位中误差对精细化模型进行精度评定，采用RTK技术直接获取检查点坐标，并将高程坐标转换为1985高程坐标系。找到模型中对应的点位，通过模型直接获取坐标信息，包括平面坐标和高程坐标。计算平面中误差和高程中误差，检查点平面中误差最大值0.052 m，高程中误差最大值0.071 m，满足精度要求。5结语无人机倾斜摄影测量在大场景实景三维模型建立中具有一定优势，但由于拍摄角度及遮挡问题，对于建筑物的侧面纹理可能存在遗漏，造成模型出现空洞、褶皱及拉花现象，建筑物的纹理特征显示不够精细。本文对影响三维模型的因素进行分析，提出采用多级影像的方式建立实验区高精度实景三维模型，并实现模型的可视化展示与应用。