1、第 46 卷 第 1 期2023 年 1 月测绘与空间地理信息GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGYVol.46,No.1Jan.,2023收稿日期:2021-10-11作者简介:任 杰(1996-),女,山东滕州人,土木水利与 BIM 专业硕士研究生,主要研究方向为倾斜摄影、工程测量、三维激光扫描等。通信作者:于明洋(1978-),男,山东潍坊人,副教授,硕士,2005 年毕业于山东师范大学自然地理学专业,主要从事地理信息工程研发、遥感大数据分析及教学工作。多源数据融合的精细建模在建设工程中的应用任 杰,于明洋(山东建筑大学 测绘地理信息学院,山东
2、济南 250101)摘要:研究基于山东建筑大学校内的张宗衡古建筑,使用无人机以及三维激光扫描仪设备 FARO 进行数据采集,利用 Context Capture、SCENE 以及 3DF Zephyr Aerial 等软件完成数据处理、格式转换和数据融合,实现建筑物精细建模的实例验证,可为建筑物改造翻模、BIM 工程建设中质量控制以及不动产测量提供思路和技术借鉴。关键词:三维激光扫描;低空倾斜摄影;点云配准;BIM中图分类号:P231 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2023)01-0189-04Application of Fine Modeling Based on Mult
3、i-source Data Fusion in Construction EngineeringREN Jie,YU Mingyang(1.School of Surveying and Geo-Informatics,Shandong Jianzhu University,Jinan 250101,China)Abstract:Based on Zhang Zonghengs ancient building in Shandong Jianzhu University,UAV and 3D laser scanner FARO were used to collect data.Softw
4、are such as Context Capture,SCENE and 3DF Zephyr Aerial were used to complete data processing,format con-version and data fusion.The example verification of building fine modeling can provide ideas and technical reference for building reno-vation and mold turning,quality control and real estate meas
5、urement in BIM engineering construction.Key words:3D laser scanning technology;Low altitude oblique photography;point cloud registration;BIM0 引 言逆向建模辅助工程应用是众多学者重点关注的工程研究领域,近年来,搭载多镜头无人机与三维激光扫描作为建筑物三维数据采集的重要技术,在工程建设和 BIM应用中具有非常广阔的发展空间1。无人机倾斜摄影测量与传统三维建模相比,该技术能构建真实逼真且纹理丰富的实景模型,具有较高的地理位置精度和属性精度,可有效降低三维建模
6、的成本并显著提升模型生产效率2。无人机航摄建筑物时,视角通常受树木草丛遮挡或镜头角度限制等因素的影响,建筑物外侧及底部完整影像难以获取,造成建筑物近地立面部分的模型质量差而无法实现精确建模3。三维激光扫描技术用于高精度建设工程的实景三维建模及重构,通过高精度、高密度的激光点云快速获取建筑物的地面三维信息,弥补无人机缺失的点云数据4。扫描点云数据的完整度及精度高低与扫描距离、建筑物高度及因遮挡而造成的扫描视角盲区等因素有关。针对这两者技术的优缺点,本研究选用多旋翼无人机和 FARO 三维激光扫描仪作为收集点云数据的设备,保证不同视角下点云数据密集程度,最大化减少测量死角,将 2 种建模技术优势结
7、合,即激光点云和影像点云融合获取全面完整的信息数据,实现多源数据的精细建模5,对数字城市建设发展起到了重要的作用。1 无人机倾斜摄影测量建模倾斜摄影测量技术是测绘遥感领域内近年发展迅速的一项技术,与传统航空摄影测量不同,该技术将近景摄影测量融入其中,同时也突破了正射影像以往只能从单个垂直角度航摄的局限6。无人机飞行平台上搭载的多个传感器执行任务时可从空中多角度俯拍,有效减少了扫描盲区,解决植被遮挡问题,如图 1 所示。平台相机航摄时,瞬间记录航高、飞行速度、航向重叠及旁向重叠、目标物的空间三维位置等参数。所摄建筑物顶部及立面部分具有较高分辨率纹理信息,反映目标建筑物的构造情况,最终建造真实立体
8、的三维模型。图 1 摄影盲区Fig.1 Photography blind area目前倾斜摄影测量主要采用多镜头的飞行形式,与镜头角度灵活的单镜头无人机不同,多镜头设备运行时其镜头角度固定。影像质量高低取决于航高以及地表植被遮挡建筑物面积大小程度等因素。通常机载相机的焦距为固定值,航高的变化必然影响航片的相幅,无人机距离地面近,地面分辨率 GSD 数值小,影像精度高。此外,机载相机倾角越小,则 GSD 的近、远点差异越小,建模也会呈现较好的效果7。但无人机高空摄影仍然面临着高层建筑物顶部影像分辨率远高于底部、顶部纹理信息显著优于底部等情况8。倾斜摄影空中多视角俯拍,完美地解决了以往出现的遮挡
9、和盲点等问题,获取的多视影像具有真实纹理性,有效弥补了地面三维激光扫描仪纹理失真、角度有限等不足。目前,此技术已在城市管理、国家基础测绘、国防事业、海洋环境监测、农作物监测与评估等行业得以广泛应用9。2 三维激光扫描仪测量建模三维激光扫描技术是利用激光发射器、主动发射器发射红外脉冲信号,光学镜通过旋转轴将一束激光发射至被测物体表面,依据光波相位偏移技术精准测量扫描仪至物体表面的距离 S 和表面轮廓信息,通过接收被测物体反射的散射激光信号,最终获取被测物体表面点的空间三维坐标数据。空间极坐标中以激光脉冲发射中心为坐标系原点,水平和垂直方向上的扫描角度分别为 和,通过距离计算公式计算出被测物体上点
10、 P 的坐标值(XP,YP,ZP),激光扫描点坐标计算原理如图 2 所示。该技术具有高穿透性、高采样率、主动性、高精度、非接触性、分辨率高、数字化等独特优势10,能迅速获取目标物建筑物表面海量三维点云数据。随着扫描仪器本身性能的不断优化,性价比也逐渐提高。获取扫描物体表面三维信息技术在测绘领域中迎来了研究的高潮,广泛应用于变形监测、三维重建、非接触间断识别空间岩体特征、修复文化建筑物及可视化、地质灾害应急服务等图 2 激光扫描点坐标计算原理图Fig.2 Principle diagram of coordinate calculation of laser scanning points方面1
11、1。针对简单对象的三维模型重建,目前主要采用地面三维激光扫描的方法。此方法仍受扫描范围、周围环境等的限制,难以得到完整优质的三维模型,尤其是大型复杂建筑,通常采用多站激光扫描点云的配准方式,多站扫描点云数据进行配准会产生误差累积,导致点云模型的精度降低12,可通过工作人员合理架设扫描站点,完整覆盖建筑物的立面视角从而减少配准误差。然而,仪器进行立面扫描时激光入射角随着建筑物的高度增加而增大,使点云密度逐渐降低,无法实现数据的全覆盖,造成建筑物的三维点云数据不同层次的丢失,导致建模对象模型结构不完整。3 基于 ICP 算法的多源点云数据融合逆向建模 点云数据融合逆向建模是指将影像数据转化为三维立
12、体点集,按照特定的匹配算法将多源点云数据进行配准融合,在专业软件中使用点云编辑等功能删去点云模型中质量欠佳的点云,保留优质部分,将编辑结束后的多源点云相融合,由此构建完整的三维模型。点云融合采用经典的 ICP 算法,该算法是在给定的约束条件下,对具有一定重叠度的源点云和待配准点云的寻找最临近点对,利用最小二乘迭代法求得二者最优平移参数 R 和旋转参数 T,实现整体点云精细配准13。设 2 个待配准点云分别为 P、Q,对应的特征点集分别为Pi=p1,p2,pi 和 Qi=q1,q2,qi,假设 qi为满足 pi最小欧式距离的对应点,即在qi-pi=min 的约束条件下,找到最临近点对(pi,qi
13、),然后计算最优匹配参数 R 与 T,使得误差函数 E(R,T)最小14,求解如下公式(1):E(R,T)=1nni=1qi-(Rpi+T)2(1)式中,R 为旋转矩阵;c 为平移向量;n 为特征点的个数。此算法的原理为自适应收敛阈值的 ICP 精确配准,根据自适应收敛阈值过滤不符合要求的特征点对,保留在阈值范围内合理的点对,降低匹配误差使变换关系更为精确,达到精确配准的目的15。但仍然存在着明显的缺陷,如 2 份点云数据不可能完全表示空间中相同的位置,因此,点与点之间的距离作为误差方程来计算则将引091 测绘与空间地理信息 2023 年入随机误差;点云数据量大,则配准工作量也随之增加,需要高
14、质量硬件的计算机处理,否则会出现白屏、卡顿、数据无法导入等问题16。本研究旨在将 2 种技术融合完成逆向建模,其中,三维激光扫描弥补倾斜摄影测量因地表植被遮挡或航高等设置不合理等因素,从而造成三维建模时存在的模型扭曲变形、屋檐下方盲区、点云缺失的空洞等问题;反之,将倾斜摄影技术融入地面激光扫描,弥补因激光入射角度随楼层高度增加所导致的楼顶点云密度稀疏等问题。两者结合可有效获取建筑对象的全方位高密度点云数据,加速实现融合逆向建模17。4 建筑物点云融合逆向建模试验4.1 试验对象本研究以山东建筑大学校园内张宗衡古建筑为研究对象进行建模试验,验证该理论方法的可行性。此建筑物的屋顶特色鲜明,是中国古
15、代典型的双坡式屋顶,其横断面轮廓呈现人字形18。屋顶复杂瓦片及屋檐下方的视角盲区为重点融合区域。4.2 外业数据采集试验仪器为大疆精灵 Phantom4 RTK 多旋翼无人机和 FAROFocusS 150 三维激光扫描仪,获取建筑物地理空间点云数据和影像数据。该多旋翼无人机体型小、影像精度高,能为用户带来厘米级的精确数据和高清影像,在强大的 GNSSRTK 双模块配合下,即便处于弱信号环境下无人机也能稳定飞行,满足了低空摄影测量需获取高精度数据的要求。FAROFocusS 系列扫描仪体型简约轻便,实验采用的 FocusS 150 最大扫描半径为 150 m,非常适合户外和短距离测量,内置的双
16、轴补偿器和彩色相机在极端条件下仍能捕获高质量的扫描数据和真彩色图像。经实地踏勘,针对建筑物的特点及周边地理环境条件制订数据采集方案。为确保航测安全顺利的进行,试验前需提前制定最优航线,方案应选择天气能见度好、风力小于 5 级的自然条件下同时间段进行 2 个试验,确保无人机影像和激光扫描影像数据光照效果相似,实现最佳建模效果。航飞测量方案:飞行高度为 104.03 m,航向重叠为85%,旁向重叠为 75%,地面采样间隔为 9.06 mm,飞行速度为 4.45 m/s,采集影像共 107 张。为了实现更真实的重建效果,有时须从不同角度对某一部位进行补拍,拍摄时各夹角间小于 15。激光扫描方案:室外 8 m 扫描,扫描精度为 6.1 mm10 m 高清模式,分辨率为 1/4,本次扫描共设立 6 个测站,扫描站间距离大致相等,采用逐站配准的靶球拼接法。4.3 内业数据预处理无人机所摄影像使用 ContextCapture 处理,将包含飞行参数及 POS 数据的影像文件载入软件。参数设置完毕后提交空中三角测量,利用 107 张具有定位信息的像片进行空三计算,基于影像密集匹配算法建立三角网 TIN
