无人机倾斜摄影测量技术在道路工程测量中的应用研究

　　摘要：无人机倾斜摄影测量技术在工程测量项目中已广泛应用，较传统测绘技术手段具有效率高、作业成本低、作业方式灵活等优点，应用前景较为广阔。采用无人机倾斜摄影测量技术实施某道路测量项目时，同时采用人工测绘手段对特征点平面及高程成果进行了检核，成果精度满足设计及相关规范要求，为类似项目的实施提供了参考依据。

　　关键词倾斜摄影三维建模道路测量精度;无人机倾斜摄影测量技术;工程测量

　　2021年国家发布了十四五规划及2035年远景目标纲要，将数字化建设作为推动经济社会发展重要的战略手段。由于传统人工测绘生产方式产生的成果形式相对单一，难以满足数字化应用的广泛需求，为迎接数字时代，提高测绘产品内在价值，采用无人机倾斜摄影测量方式可以获取更多类型的测绘成果，在数字化成果应用方面具有较好的前景。

　　无人机倾斜摄影测量相对传统人工测量，外业采集效率高、作业成本低、作业灵活等优点，以某道路工程测量项目为例，采用无人机倾斜摄影测量技术对道路地形地貌进行修测，同时采集纵、横断面高程数据，根据人工测量成果与无人机倾斜测量成果较差计算无人机倾斜摄影测量成果精度，旨在为类似项目的实施提供参考数据。

　　1无人机倾斜摄影测量技术

　　无人机倾斜摄影测量技术即通过在同一飞行平台上搭载五镜头相机或单镜头相机，同时从下视、前视、后视、左视、右视5个不同方向采集影像，结合影像照片POS数据，通过高效的数据采集及专业的数据处理软件生成倾斜三维模型。倾斜三维模型能让用户从多个角度观察，更加真实再现地物的实景，弥补了传统正射影像及DLG线划图在三维空间属性的不足;通过配套软件的应用，可以直接基于成果影像进行高度、长度、面积、角度的量测，实时获取多维度数据。同时输出DSM、DOM、DEM、DLG等多种成果。

　　无人机倾斜摄影的飞行高度是航线设计的基础，航摄高度需要根据任务要求选择合适的地面分辨率，然后结合倾斜相机的性能，按照下式计算:H=f×GSD/α式中，H—航摄高度，m;f—镜头焦距，mm;α—像元尺寸，mm;GSD—地面分辨率，m。

　　无人机倾斜摄影测量技术主要包括数据采集(影像采集、像控点测量)、空中三角测量、多视影像密集点匹配、数字表面模型数据生成、纹理贴合、实景三维建模、三维测图及外业调绘与补测等步骤。其中，最关键步骤是通过空中三角测量解算出像片的外方位元素，在此基础上，通过多视影像密集匹配算法获得点云，并纹理贴合生成三维模型。

　　2工程案例

　　2.1工程概况

　　本项目测区位于上海市浦江镇鲁汇地块，测区面积0.067Km2，其中包含4条马路、一个6幢楼的小区，楼高在50～65m高多层建筑。道路绿化覆盖有密有疏、沥青路面是上海地区比较典型的路道状况，基本代表多数道路测量项目概况。参照CHZ3004—2010《低空数字航空摄影测量外业规范》对测区航线进行合理设计，确保目标摄区完全覆盖。航高依据周边建筑高度而定。

　　2.2测量方法

　　倾斜摄影测量:外业采集采用大疆经纬M300RTK搭载睿铂D2-PSDK五镜头，内业处理采用瞰景Smart3D三维建模软件生成osgb格式的三维模型，DLG线划图生产采用南方测绘Cass3D专用三维测图软件。

　　传统人工测量:采用索佳SET1X全站仪(测距2+2ppm测角1″)采集道路上具有明显特征的地形地物点平面及高程，如人行道横线角点、车行道可变车道线角点、行驶方向指示线角点等。通过Cass3D采集的特征点三维坐标与全站仪人工采集的相同特征点的三维坐标进行比对，获取两者成果较差，求出无人机倾斜摄影测量特征点的片面与高程成果精度，对无人机倾斜测量成果进行评价。

　　2.3控制测量

　　平面控制测量采用网络RTK的方式进行，利用上海CORS系统采集控制点的上海城市平面坐标(x，y)，RTK平面控制点测量流动站的技术要求满足:

　　①观测开始前应对仪器进行初始化，并得到固定解，当长时间不能获得固定解时，断开通信链路，再次进行初始化操作;②每次观测之间流动站 重新初始化;③作业过程中，如出现卫星信号失锁，重新初始化，并经重合点测量检测合格后，方能继续作业;④每次作业开始前，均进行至少1个同等级或高等级已知点的的检核，平面坐标较差不大于7cm;⑤数据采集器设置控制点的单次观测的平面收敛精度应≤±2cm;⑥RTK平面控制点测量流动站观测时采用三角架对中、整平，每次观测历元数不少于20个，采样间隔2～5s，各次测量的平面坐标较差不大于±4cm。

　　高程控制测量采用四等几何水准测量的方法，利用现有水平控制点RTK数据，在上海市测绘基准服务平台CORS精化出吴淞高程，其中以1个控制点高程引测其它控制点，水准测量成果符合规范要求。

　　本项目高程控制测量采用四等几何水准法测量实施，以闭合水准线路用电子水准仪(天宝DiNi03)施测，线路长度1.02km，允许误差20mm，施测闭合差0.06mm，闭合差满足四等水准精度±20■L的要求。本项目为无人倾斜摄影测量与传统人工测量2种作业模式的数据精度比对，故所用控制点、像控点及检核点均用相同方法施测。传统人工测量控制点布设4个，无人机倾斜摄影测量像控点间距为150米，共布设4个，像控检查点6个，与像控点距离由近及远布设。

　　2.4无人机倾斜摄影测量

　　首先根据测区范围KML文件现场踏勘，布设像控点、检查点;根据现场环境规划航线、航高，设计航高100m，分辨率13.7208mm/pixel，航向和旁向重叠度分别为80%、75%，航线外扩测区1倍的航高即外扩100m，共计采集3345张影像。像控点布设4个，检查点由近到远布设6个具体布设。

　　2.5空三计算

　　无人机外业影像好后，利用SkyScanner导出倾斜相机数据同时写入位置信息、相机相关参数及姿态矫正等信息生成工程区块索引、空三任务xml文件，一键导入瞰景Smart3D进行空三计算。空三计算一般分为2次计算，第1次为姿态辅助平差模式，计算完成后导入自定义坐标系文件prj，然后导入像控点、检查点进行刺点工作，完成后启动第2次空三计算，以控制点平差方式计算，控制点水平误差中位数8.4mm、高程误差中位数0.7mm，检查点水平误差中位数35mm，高程误差0.3mm，模型相对精度满足相关要求。

　　2.6三维建模成果及DLG线化图生产瞰景

　　Smart3D三维重建完成后生成三维倾斜模型OSGB成果，采用Cass3D三维测图软件进行DLG线化图生产任务，提取的道路特征点(如人行道横线角点、车行道可变车道线角点、行驶方向指示线角点等)，本着均匀分布原则共计提取887个特征点。另安排传统人工测量方式测量相应点位坐标进行后期成果精度比对。

　　2.7精度分析

　　2.7.1特征点分析

　　对三维模型提取的特征点比对人工全站仪测量的相应特征点进行计算分析，经计算平面中误差3.3cm，高程中误差1.9cm。其中高程中误差3cm以内检查点占72%，5cm以内检查点占93%。

　　2.7.2道路断面数据分析

　　根据模型中提取断面对比人工全站仪实地测量数据对比，断面对比抽取2处，其中实测宽度分别为12.10m和14.00m，模型量测值分别为12.11m和14.01m，道路宽度差值、断面高程差值均1cm左右，满足相关要求。

　　2.8工作效率分析

　　无人机倾斜摄影测量:外业布设像控点及外业飞行2人组用时2h，内业集群建模用时4.5h左右，三维测图用时1.5h，共计8h左右完成全部作业，提交成果DLG线画图、三维模型、点云、正射影像等众多成果。传统人工测量:外业控制点布设及地形测量3人组用时2个工作日15h左右，内业地形图绘制用时2h，提交DLG线画图成果。无人机倾斜摄影测量工作效率提升近3倍，大面积测绘效率提升更为明显，且同时成果生成更为丰富，优势明显高于传统测量手段。

　　3结语

　　(1)采用人工测绘手段对无人机倾斜摄影测量大量特征点进行了检核，成果表明无人机飞行高度在80～100m、像控点间距在150m以内、地面分辨率在1.5cm以内时，利用无人机倾斜摄影测量进行城市道路测绘可获取±5cm的平面及高程精度。(2)无人机倾斜摄影测量误差除无人机飞控平台、镜头及作业中的航高、重叠率等影响外，在三维测图进行DLG线划图生产时，不同技术人员在数据采编过程中对点、线、面的捕捉经验不同对生产的线划图精度影响较为明显，随着无人机倾斜摄影测量相关软、硬件产品技术水平的提升，技术人员的经验水平成为DLG成果精度的主导因素。

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　　作者：石磊

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