CN112950763A - 一种变电站工程中实景建模的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种变电站工程中实景建模的方法，包括实地调查、航飞规划、飞行作业、数据检查、三维实景建模步骤。这种以倾斜摄影方法对环境进行的实景建模方法，能够全面反映真实地物环境，充分采集建筑物侧面纹理，建模成果可量测，计算机自动化快速建模，数据量小方便共享。

Description

一种变电站工程中实景建模的方法

技术领域

本发明属于实景建模技术领域，具体涉及一种变电站工程中实景建模的方 法。

背景技术

倾斜摄影技术起源于摄影测量与遥感学科，是对传统航空摄影的补充和突 破。倾斜摄影技术可以通过大范围、高效率、高精度的方式最大程度的还原复 杂场景。通过高效的数据采集设备以及协同并行的处理流程生产能够真实直观 反映地物实际外观、精准位置的实景三维模型，从而提供精确的地理坐标、几 何结构等信息。倾斜摄影技术与传统的航摄最大区别在于，突破了只从垂直角 度拍摄的局限性，通过在同一飞行平台搭载多台传感器，同时从不同角度拍摄 地面，能够同时采集地表物体顶面和侧面高分辨率影像，进而从中提取更完整 的地物信息。通过这一技术得到的多视影像并结合市面上推广的三维模型生产 软件，便可以高效率构建大范围的实景三维模型，这很大程度上提高了实景三 维模型的生产效率。此外，通过集成的POS***能够应用高新的定位技术为其 赋予精度较高的地理信息。倾斜摄影技术建模具备快速性、真实性、完整性的 特点，目前广泛应用于城市规划与管理、应急处置、数字矿山、智慧城市、数 字旅游、国土资源、地质勘探等多个领域。

倾斜摄影技术应用于三维可视化实景建模，其优点在于模型本身自带丰富 精确地位置信息，不再需要专门的制作DEM和DOM数据就可轻松地呈现地形地 物特征。由于获取影像的时候相机具备一定的倾斜角，因此倾斜影像兼备传统 垂直影像和地面影像的特性，获取的地物纹理特征更加丰富。

发明内容

发明目的：基于现有的倾斜摄影技术，提出一种变电站工程中实景建模的 方法。

一种变电站工程中实景建模的方法，包括以下步骤：

实地调查：全面收集当地的资料，根据收集的资料信息以及航测范围初步 确立航测计划；

航飞规划：根据航摄测区地形进行航线、航高的规划设计；

飞行作业：选择合适的天气，使用设备在航摄测区进行空中影像采集；

数据检查：获取数据后需要对POS***数据提供的数据质量进行检查；

三维实景建模：对先前获取的数据进行后处理，建立三维TIN模型，在模 型的基础上利用空中全景图像进行纹理映射，是对应纹理贴至模型表面实现三 维模型建立。

优选的是，所述实地调查中需要收集的资料包括交通、地质、水文和天气。

优选的是，所述航飞规划的具体规划包括航高设计、重叠度设计、航线设 计和外业像控点布设。

优选的是，所述外业像控点布设包括像控点的布设、像控点的选择和像控 点的数量控制。

优选的是，所述像控点数量在每个测区不少于6个。

优选的是，所述飞行作业在晴朗无缝天气进行。

优选的是，所述三维实景建模包括数据准备、空中三角测量计算、影像匹 配、三维TIN网格构建和纹理映射。

优选的是，所述数据准备包括GPS数据精密定位处理、影像位置内插和影 像数据校正。

优选的是，所述影像匹配方法为灰度信息匹配技术和多视影像密集匹配技 术。

本发明的有益效果是：本发明采用倾斜摄影技术，从空中充分采集测绘区 域数据，能够有针对性地建立地区三维模型，为工程建设提供较为形象的决策 依据；通过影响匹配和纹理贴合，可以有效怎强三维模型建模的精度，确保模 拟的可靠性。

附图说明

图1为本发明的方法流程图；

图2为连接点的不确定度示意图；

图3为连接点的观察照片数量示意图；

图4为重投影误差示意图；

图5为连接点分辨率示意图；

图6为点位数据精度分布与实际地形对应关系图；

图7为本发明的三维实景建模实施图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明做进一步说明。

本次三维实景建模选用变电站新建工程为研究区，该变电站工程位于街道 东侧，客运站南侧，交通便利。

实地调查：变电站的主要建筑物包括综合生产楼、消防泵房、事故油池等， 地貌上属新冲洪积平原亚区-扇上平地或缓斜地小区，地形平坦。沿线自然植被 很少，主要为人工植被，城市绿化植物。

航飞规划：根据变电站实际位置和状况选取变电站周围2km半径的圆形区 域，对变电站及其周边的读库信息进行采集；

飞行作业：选择晴朗无风天气进行空中影像采集，尽可能降低天气对采集 数据质量的影响；

数据检查：获取数据后对POS***数据提供的数据质量进行检查，共计到 处2485张照片，同时也获取了这些照片采集位置的GPS数据；

三维实景建模：对先前获取的数据进行后处理，建立三维TIN模型，在模型 的基础上利用空中全景图像进行纹理映射，是对应纹理贴至模型表面实现三维 模型建立。

进一步的，本次试验采用相机采集影像数据，共采集2485张照片。平均地 面分辨率26.76014mm/pixel，比例尺1:80。每张图像中平均约包含33250个 关键点，共548240个连接点，每张照片的连接点约1331个，重投影误差0.7 pixel。定位及缩放使用照片元数据进行地理参照，未使用控制点。

影像采集所用设备为非量测数码相机，其内方位元素未知，并存在较大的 光学畸变。为保证其成像质量满足测量精度要求，必须对其进行高精度的检校。 本次试验，通过497张照片对各机位相机进行了一系列高精度检校。

三维实景建模采用ContextCapture软件进行，首先导入采集的照片。

(1)导入“back”机位相机拍摄的497张照片，相片尺寸6000×4000，传 感器尺寸23.5mm，焦距35.7884407854273mm，导入无人机测量到的每一张照 片的位置坐标。

(2)导入“down”机位相机拍摄的497张照片，焦距35.783331586962mm。

(3)导入“front”机位相机拍摄的497张照片，焦距36.0107167956631 mm。

(4)导入“left”机位相机拍摄的497张照片，焦距36.0833262074851mm。

(5)导入“right”机位相机拍摄的497张照片，焦距36.1047581326346 mm。

共计导入2485张照片。

每个相机导入相同的拍摄位置坐标，设置空间坐标系，其中包含每张照片 名字对应的经纬度和高程，采用的空间参考坐标系为WGS84。

坐标记录文件为txt文本，导入后，按照空格隔开，将各列数据对应到相片 名称、经纬度和高程上。本次记录数据第一列时纬度，第二列时经度，注意避 免选择错误。

进入空中三角测量运算，使用相机自带定位进行运算，位置控制及其他相 关设置见。空三计算自动精确地测量每一个导入照片的位置、旋转和相机参数 (焦距，像主点和透镜畸变)。空三计算从输入块开始，并根据选定的参数创建 一个新的已完成或调整的块。空三计算完成后，照片定位级别达到地理参考级 别，其中有5张照片，旋转数据未知，精度不足，不能用于三维模型重建，显 然这并不会影响后续建模质量。共计2480张照片可用。

之后对照片位置进行排布连接，确定各照片的连接位置。

1连接点位置不确定度

连接点位置不确定度：所有连接点的俯视图(XY平面)、侧视图(ZY平面) 和前视图(XZ平面)如图2所示，颜色表示单个点位置的不确定性。这些值以 米为单位，最小不确定度为0.00489m，最大不确定度为1.29194m。中间位置不 确定度等于0.07171m。可以看出来，连接点平均精度在7cm，我们关心的位置 最大精度可以达到5mm，精度很高。

2观察连接点的照片数量

每个连接点的观察照片数：所有连接点的俯视图(XY平面)、侧视图(ZY 平面)和前视图(XZ平面)如图3所示，颜色深浅表示用于定义每个点的照片 数量。每个连接点的照片数量最少为3张，最多为69张。观察一个联系点的平 均照片数是6张。

3重投影误差

每个连接点的重投影误差：所有连接点的俯视图(XY平面)、侧视图(ZY 平面)和前视图(XZ平面)如图4所示，颜色深浅代表以像素表示的重投影误 差值的大小。最小重投影误差为0.00像素，最大为1.91像素。平均重投影误差 为0.64像素。

4连接点分辨率

连接点分辨率：所有连接点的俯视图(XY平面)、侧视图(ZY平面)和前 视图(XZ平面)如图5所示，颜色表示各个点位置的分辨率大小。这些值以米/ 像素为单位，最小分辨率为0.00904米/像素，最大分辨率为0.10466米/像素。 中值分辨率等于0.02549米/像素。

将空三计算的照片点位与实景地形匹配到同一坐标中，得到图6，图中可见 虽然在整个区域的右下角、右侧中部和左上角有少量分辨率较差的点，但都在 ***区域，对核心区建模影响较小。

通过上述空三计算质量报告可以看出，照片数据及模型生成精度较高，质 量较好，为后续三维模型重建奠定了坚实基础。

三维重建

进行三维重建，提示模型过大，采用瓦片技术(tiling)进行分区生成。

根据空间坐标系确定重构模型的范围。

基于WGS坐标系，输入控制边界，即可确定模型重建的区域。这个区域越 小，重构模型的时间就越短。经过测试采用本机，完成整个模型的重构，需要 至少300小时，而如果通过spatial framework将重构场地缩小到关心的电厂建设 范围宽50m长50m，则可以3小时完成模型重构。

确定模型重建区域后基于瓦片技术，设置每37m一个平面格子进行模型拆 分，将模型拆分成9个“瓦片”格子。

模型重建过程中相关参数一般可采用默认设置，可以满足工程应用。需注 意的是，模型生产时的空间坐标系应该与前面保持一致。

各参数定义简介如下。

(1)匹配对选择(selection of matching pairs)。该高级选项可用于对特定的输入照片指定匹配算法。

·默认为通用算法(Generic)，大多数情况采用该方法即可。

·对于结构化空中飞行选项：建议仅用于结构化航空图像数据集，通过在 平行线上定期扫描区域和具有固定杆臂角度的传感器获得。

·对于沿轨道路径捕获垂直结构的情况，可选择关注ROI(Focus on ROI) 选项。

(2)用于几何图形的照片(Photos used for geometry)，可以选择用于几何 图形重构的输入数据。

·排除热成像(Exclude thermal imagery)：当热成像分辨率不足以用于摄影 测量时，建议使用。在这种情况下，只有带有可见色带的照片才用于几何图形。 当有可见颜色的照片可用时，这是默认设置。

·包括热成像(Include thermal imagery)：几何将使用所有可用的照片。

·无(None)：几何体将仅使用点云(仅当输入块具有点云时可用)。

(3)几何精度(Geometric precision)：指定输入照片的误差水平，以便在 三维模型中产生不同精度的细节。

·超(Ultra)：超高精度。警告：高内存和计算时间消耗，不建议大面积使 用。

·额外(Extra)(默认)：额外精度，更大的文件大小(输入照片的公差为 0.5像素)。

·高(High)：高精度，较小的文件大小(输入照片允许1个像素)。

·中等(Medium)：中等精度，最适合正射影像/DSM制作(输入照片中允 许2个像素)。最快和最节省内存的模式。

(4)孔洞填充(Hole-filling)：控制孔洞填充算法。

·仅修复小孔(Fix small holes only)(默认)：建议用于大多数数据集。

·修复除瓦片边界外的所有孔洞(Fix all holes except at tileboundaries)：加 强孔洞填充算法，以尽量减少网格中的孔洞数量。使用此选项，算法将尝试强 制执行闭合曲面。

(5)几何简化

·标准(Standard)(默认)：基于网格抽取的标准几何简化。

·平面(Planar)：基于平面检测的几何简化。该算法致力于寻找平面(如 墙和屋顶)，并确保它们在重建和简化阶段保持平面。

平面简化基于一个公差阈值：如果以像素为单位，则在输入照片中以像素 定义公差：简化取决于输入照片的分辨率。

如果以米(或非地理参考块的单位)提供，公差在三维坐标空间中定义： 简化在三维模型上是统一的。

(6)颜色均衡模式(Color equalization mode)：ContextCapture从可能在不 同照明条件下获取的各种输入照片生成3D模型纹理。为了减少三维模型纹理中 输入照片之间的辐射差异，ContextCapture提出了两种自动对输入照片进行颜色 均衡的方法。使用此颜色均衡模式选项，可以更改用于处理纹理的颜色均衡算 法。

·标准(Standard)：默认的高级ContextCapture自动颜色均衡在每个平铺 上独立执行。

·分块(Blockwise)：一种新的颜色均衡算法，通常比标准算法更灵活，能 够处理图像之间更大的辐射差异。请注意，此自动均衡是在所有输入照片的空 中三角测量期间计算的。这就不需要第二个，行间颜色均衡，有时在标准方法 中需要。若要激活此选项，需要在“空中三角测量”设置中启用分块颜色均衡。

·标准(包括热敏)(Standard(including thermal))：此模式还将对热照片进 行标准颜色校正。注意：这将更改输入温度值，并可能导致不正确的输出数据。

·分块(包括热处理)(Blockwise(including thermal))：此模式还将对热照 片进行分块颜色校正。注意：这将更改输入温度值，并可能导致错误的输出数 据。

·无(None)：禁用颜色均衡。输入照片的初始颜色将保留在生成的纹理中。 仅当输入照片是在恒定且均匀的照明下获得的，才应使用此选项。

(7)无纹理区域表示(Untextured regions representation)：在某些情况下， 即使输入的照片看不到场景的一部分，ContextCapture也可以创建与相邻部分一 致的几何体。可以选择ContextCapture如何对其进行纹理处理。

·修复完成(Inpainting completion)(默认)：通过图像修复填充中小型无纹 理区域。此方法不适用于大的无纹理区域：后者使用为无纹理区域选择的颜色 填充。

·统一颜色(Uniform color)：用您选择的颜色填充所有未设置纹理的区域。

·无纹理区域颜色(Untextured regions color)：用于填充无纹理区域的自定义颜色。

(8)纹理源优先级(Texture source priority)：当输入块同时包含照片和点 云时，此选项允许选择纹理源优先级。

·智能(Smart)：ContextCapture将根据分辨率在本地选择最佳源。

·点云优先(Point clouds first)：点云颜色将覆盖照片。

·照片优先(Photos first)：照片将覆盖点云颜色。

(9)分辨率限制(Resolution Limit)：默认情况下，ContextCapture生成一 个3D模型，其分辨率自动适应输入照片的分辨率。然而，有些应用可能需要更 严格地控制输出分辨率。分辨率限制设置允许将输出三维模型的分辨率限制为 用户指定的米(或非地理参考重建的单位)。如果输入照片的分辨率比某些区域 的限制更细，则生成的三维模型的分辨率将等于这些区域中指定的限制。默认 情况下，分辨率限制设置为零，即不限制分辨率。

上述参数设置好后，即可生成并输出三维模型，如图7所示。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发 明的精神和原则之内所做的任何修改，等同替换和改进等，均应包含在本发明 的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种变电站工程中实景建模的方法，其特征在于：包括以下步骤：

实地调查：全面收集当地的资料，根据收集的资料信息以及航测范围初步确立航测计划；

航飞规划：根据航摄测区地形进行航线、航高的规划设计；

飞行作业：选择合适的天气，使用设备在航摄测区进行空中影像采集；

数据检查：获取数据后需要对POS***数据提供的数据质量进行检查；

三维实景建模：对先前获取的数据进行后处理，建立三维TIN模型，在模型的基础上利用空中全景图像进行纹理映射，是对应纹理贴至模型表面实现三维模型建立。

2.根据权利要求1所述一种变电站工程中实景建模的方法，其特征在于：所述实地调查中需要收集的资料包括交通、地质、水文和天气。

3.根据权利要求1所述一种变电站工程中实景建模的方法，其特征在于：所述航飞规划的具体规划包括航高设计、重叠度设计、航线设计和外业像控点布设。

4.根据权利要求3所述一种变电站工程中实景建模的方法，其特征在于：所述外业像控点布设包括像控点的布设、像控点的选择和像控点的数量控制。

5.根据权利要求4所述一种变电站工程中实景建模的方法，其特征在于：所述像控点数量在每个测区不少于6个。

6.根据权利要求1所述一种变电站工程中实景建模的方法，其特征在于：所述飞行作业在晴朗无风天气进行。

7.根据权利要求1所述一种变电站工程中实景建模的方法，其特征在于：所述三维实景建模包括数据准备、空中三角测量计算、影像匹配、三维TIN网格构建和纹理映射。

8.根据权利要求7所述一种变电站工程中实景建模的方法，其特征在于：所述数据准备包括GPS数据精密定位处理、影像位置内插和影像数据校正。

9.根据权利要求7所述一种变电站工程中实景建模的方法，其特征在于：所述影像匹配方法为灰度信息匹配技术和多视影像密集匹配技术。

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