多视角倾斜摄影测量技术在复杂地形三维建模中的精度研究

多视角倾斜摄影测量技术在复杂地形三维建模中的精度研究

包丹丹

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摘要：多视角倾斜摄影测量技术已成为复杂地形三维建模中的重要方法，广泛应用于城市规划、工程建设、环境保护等领域。本文通过对比分析多视角倾斜摄影测量技术在复杂地形三维建模中的精度，探讨了不同数据采集方式、处理算法及应用场景对建模精度的影响。研究表明，合理的飞行路径规划、高精度的影像处理算法和多源数据融合能够显著提高复杂地形三维模型的精度，为相关领域提供了可靠的技术支持。

关键词：多视角倾斜摄影；复杂地形；三维建模；精度分析；数据融合

引言

随着地理信息技术的发展，多视角倾斜摄影测量技术在地形测绘与三维建模中的应用日益广泛。该技术通过多角度、多方向拍摄目标区域，生成高精度、高分辨率的三维模型，为城市规划、工程建设和环境保护等领域提供了有力支持。

一、多视角倾斜摄影测量在复杂地形建模中的应用

多视角倾斜摄影测量技术的关键在于数据的高效采集。通过在不同角度和高度拍摄目标区域，可以获取丰富的影像信息，为后续的三维建模提供基础。通常，数据采集采用无人机（UAV）、载人飞机和地面相机等多种设备，配合高精度的GPS和IMU（惯性测量单元），确保影像数据的精度和覆盖范围。

无人机由于其灵活性和高效性，成为复杂地形数据采集的主要工具。根据地形的复杂程度和测量需求，选择合适的飞行路径和拍摄参数至关重要。例如，在山地或峡谷等复杂地形中，采用低高度、多角度密集拍摄方式可以获取更多细节信息，确保模型的精细度和准确性。

数据处理算法在多视角倾斜摄影测量技术中起着至关重要的作用。通过对多角度、多方向拍摄的影像数据进行处理，生成高精度的三维模型。常用的数据处理算法包括影像匹配、稀疏重建、密集重建和模型优化等。

影像匹配是数据处理的第一步，通过对多视角影像进行特征点匹配，确定各影像之间的相对位置和姿态。常用的匹配算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等，这些算法能够在复杂地形条件下保持较高的匹配精度。

在影像匹配的基础上，稀疏重建算法对初步匹配的特征点进行三维坐标计算，生成稀疏点云模型。接下来，密集重建算法对稀疏点云进行细化，生成高密度点云模型。常用的密集重建算法包括MVS（多视角立体重建）和PS（光度立体重建）等，这些算法能够处理大规模数据，并生成高精度、高分辨率的三维模型。

模型优化是数据处理的最后一步，通过对初步生成的三维模型进行优化处理，消除噪声和误差，提高模型的精度和真实性。常用的优化算法包括全局优化和局部优化，如Bundle Adjustment（束调整）等。这些算法能够有效校正影像拍摄中的误差，提高三维模型的整体精度。

多视角倾斜摄影测量技术在复杂地形三维建模中有着广泛的应用，涵盖了城市规划、工程建设、环境保护等多个领域。

在城市规划中，该技术可以用于城市三维地理信息系统的构建，通过高精度的三维模型，辅助城市规划和设计，提高城市管理和决策的科学性。例如，在城市基础设施建设中，通过三维建模，可以直观展示建筑物的布局和形态，优化设计方案，减少施工过程中的误差和变更。

二、多视角倾斜摄影测量技术的精度分析

（一）数据对比分析

从数据采集设备的角度来看，无人机、载人飞机和地面摄影设备各有优劣。无人机以其灵活性和高分辨率影像采集能力，广泛应用于复杂地形的数据获取。然而，其飞行高度和续航时间限制了数据覆盖范围。相对而言，载人飞机能够在更大范围内进行数据采集，但其影像分辨率较低，难以捕捉地形的微小细节。地面摄影设备则能够提供更为精细的局部地形数据，通常作为空中数据的补充。

在飞行路径规划方面，合理的路径设计对提高影像重叠度和数据覆盖率至关重要。在复杂地形中，采用多角度、多高度的拍摄方式能够获取更加全面的地形信息，提高三维建模的精度。例如，在山地和峡谷区域，通过低高度、多角度密集拍摄，可以获得更多细节信息，从而生成更为精细的三维模型。

（二）精度影响因素

影像匹配算法在多视角影像的处理过程中起到基础性作用。常用的匹配算法如SIFT和SURF，通过提取影像的特征点进行匹配，确定各影像之间的相对位置和姿态。这些算法在处理复杂地形影像时，能够保持较高的匹配精度，但在影像质量不高或光照条件变化较大的情况下，匹配精度可能受到影响。

稀疏重建和密集重建算法对三维模型的精度有着直接影响。稀疏重建算法通过计算特征点的三维坐标，生成初步的稀疏点云模型；密集重建算法则对稀疏点云进行细化，生成高密度点云模型。MVS和PS等密集重建算法能够处理大规模数据，生成高精度的三维模型。然而，在处理复杂地形数据时，影像的重叠度和分辨率对重建精度有着重要影响。

模型优化方法通过消除噪声和误差，提高三维模型的精度和真实度。Bundle Adjustment（束调整）作为一种全局优化算法，能够校正影像拍摄中的误差，提高模型的整体精度。局部优化算法则针对局部区域进行优化，消除局部误差，提高细节精度。

三、研究案例

（一）案例背景

内蒙古呼和浩特市大青山工程，地形复杂，植被茂密，常规测绘方法难以有效获取高精度的地形数据。为了准确掌握施工区域的地形特征，项目团队采用多视角倾斜摄影测量技术，进行全方位、多角度的数据采集，生成高精度的三维地形模型，为工程设计和施工提供科学依据。

（二）数据处理及结果

数据采集阶段，项目团队利用多架无人机，按照预定的飞行路径和高度，对水库及周边区域进行了多角度、多方向的拍摄。无人机搭载高分辨率相机，并配备高精度GPS和IMU，以确保影像数据的精度和覆盖范围。飞行路径的设计充分考虑了地形的复杂性和植被的影响，采用低高度、密集拍摄的方式，保证影像的重叠度和细节捕捉。

在数据处理阶段，先对采集的影像进行预处理，包括影像的拼接、去噪和色彩校正等。接下来，采用SIFT算法进行影像匹配，通过特征点的匹配，确定各影像之间的相对位置和姿态。在影像匹配的基础上，进行稀疏重建，生成初步的稀疏点云模型。后采用MVS算法进行密集重建，生成高密度点云模型。通过Bundle Adjustment进行模型优化，消除拍摄误差，提高模型的整体精度。

（三）精度验证

为了验证三维模型的精度，项目团队采用了实地测量法和对比分析法。实地测量法通过在模型区域内布设若干高精度控制点，并使用全站仪和GPS设备进行实地测量，获取这些控制点的真实坐标。将实地测量的坐标与三维模型中对应点的坐标进行对比，计算误差值。结果显示，三维模型的坐标误差均在设计要求的范围内，模型精度满足工程需求。

（四）应用效果

在大坝设计过程中，通过三维模型，可以精确计算坝体的体积和材料用量，优化坝体结构设计。在引水渠的设计中，通过模型，可以准确确定渠线的走向和坡度，避免不必要的开挖和回填工作，降低施工成本。

三维模型在工程监测和管理中也发挥了重要作用。通过对施工区域的三维模型进行定期更新，可以实时监测施工进展和地形变化，及时发现潜在的地质灾害隐患，采取预防措施，确保工程安全。

参考文献：

[1]杨晓英,马旭燕,辛兵厂,等.基于多视角影像的实景三维单体化建模探究[J].河南城建学院学报,2023,32(03):85-91.DOI:10.14140/j.cnki.hncjxb.2023.03.013.

[2]袁坤.倾斜摄影测量三维模型构建与模型优化关键技术研究[J].经纬天地,2023,(03):79-82.

[3]田海林.城市实景三维建模中无人机倾斜摄影技术的应用分析[J].信息记录材料,2023,24(02):127-129.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2023.02.019.