无人机倾斜摄影在农房不动产调查中的应用

余 城

（硕威工程科技股份有限公司，福建 福州 350000）

当前世界正处于“互联网+经济”时代，要想在这一时代抢占科技制高点，中国制造业必须提升平台决策力、串联各方终端、穿插虚实空间，打造出万物互联、万物智慧的创新发展新生态。无人机倾斜摄影测量具有成本低、精度高、周期短的特性，将该技术应用在测绘中有利于促进测绘技术体系的结构化、三维化、实体化，能够为各行业智慧化、创新型发展提供技术支撑。无人机倾斜摄影测量技术在农房不动产权籍测量中应用空间十分广阔，它弥补了过去不动产权籍测量工具精度、成本、效率等方面的不足，大幅提高了农房不动产测绘工作效率。

1 无人机倾斜摄影测量技术的特性与优势

1.1 适用场景广泛

传统的测量技术虽然也能采集到必要的地物数据，但面对崎岖、陡峭的地域环境，此类工作方式的人力与风险成本骤增。无人机不仅体积小、质量轻、对起降点要求不高，还具有高敏捷性与强操作性，可以在复杂空间里闪转腾挪，不惧溶洞、矿山等险峻地势，这十分有利于地势险要的农房不动产的信息采集工作。

1.2 影像信息丰富

无人机倾斜摄影一般会集成多台传感器，抓取前、后、左、右、下五个视角（见图1），因此与卫星、遥感技术相比，无人机所采集的影像数据精度更高、重叠度更大。这一特点也有效解决了视线遮挡、边缘变形等传统航拍的技术缺陷。无人机倾斜摄影测量使用计算机视觉技术保证各视角之间的一一对应，按照精度级别建立起图像与地标点的精确像对关系，并将这些点位连接成高匹配度、高连接度的区域网。

图1 无人机倾斜摄影五视角示例

1.3 平差技术优越

无人机倾斜摄影测量借助POS系统获取多视角初始参数，再利用金字塔匹配法对这些外方位元素值按由粗到细的影像等级进行基于光束的自由网平差。它还能够配合GPS、惯性测量单元所采集的地物数据展开联合平差。在平差过程中，无人机可以实时列举各地标点观测值与实际值的差异，以便及时调整误差方程权重，减少控制点成像形变，这有利于提升后续工作中图像空间姿态复原的效率。

1.4 三维数据精确

以往面向农房不动产测绘的三维建模工作在拓扑、展UV、贴图方面均会耗费巨大精力。无人机倾斜摄影测量技术使用倾斜视角摄取多方位视图，从中可以优选出最贴合模型的纹理贴图。无人机通过严格的像位匹配技术建立起同名点之间的对应关系，将图片信息与实际物理环境紧密联系起来。并且，无人机采集的侧视图像极大补充了树木、山岩、屋檐等自然地物或人工造物遮挡下的农房结构、纹理信息，不仅明晰了房屋边界，还降低了贴图紊乱、房屋主体结构不明的麻烦，有利于减少外业作业的时间与安全隐患。

2 无人机倾斜摄影测量技术在农房不动产中的应用

以“古田县地籍调查项目”为主要案例，探析无人机倾斜摄影测量技术在古田县农房不动产权籍调查中的应用情况。古田县地貌多样、河流交错、丘陵纵横，无人机的使用为本次测绘工作带来很大方便，具体地势格局见图2。

图2 古田县地形图

2.1 控制测量

在本次调查中，为保证调查精度，首级控制采用E级GPS控制网。每一村庄都设置2～4个E级控制点，在地处偏远、图斑密度低的村庄应酌情增加点位。控制点尽可能铺设在平坦、开阔、质地坚硬、无构筑物投影的地面或房顶，以保证相关辅助设备能够在其周围安置妥当，并使视域内障碍物的高度角小于15°。为避免无线电干扰，本次测绘活动控制点选址同电视台、发电站等至少间隔200 m。在不同质地浇筑标志物时参数略有不相同，比如房顶标与岩标规格为20 cm×30 cm×15 cm，而土质标石则是20 cm×40 cm×40 cm。像控点、检查点采用RTK测量技术获取。

2.2 航飞影像采集

古田县地籍测绘活动采用迪奥普自主研发SV360-61多旋翼无人机，航飞拍摄时平均飞行速度为8 m/s，相对航高80 m，每次飞行35 min。航拍时段一般选在天气晴朗的中午，因为这一阶段光照充足且风力小于15 m/s。航线设计须保证弯曲度不大于3%，下视地面分辨率优于0.02 m。下视影像旁向重叠度不低于70%、航向重叠度则不低于80%，农房密集区还要适当增加影像重叠度。航线敷设与航向覆盖均需考虑摄区边界三维建模，超出摄区边界线不少于三条航线、四条基线，这样可以排除所有测量盲区，确保后续影像匹配、宗地面积计算、房屋现状测量等工作不会出现误读、漏报等情况。无人机拍摄采用全画幅或APS-C相机并搭载POS系统，以获取分辨率高、保真度高、色调一致、层次鲜明的多视图航空影像，从而满足农房地籍确权所需要的室内核验、判绘要求。航拍过程中或出现摄制疏漏、数据缺失等现象，对其查缺补录时焦距、角度、主距均参照先前拍摄规格，针对补拍内容至少重叠7张相片。这样，无人机所采集的农房不动产影像平整、无破面，窗框、雕花、烟囱、信标等农房附加物也清晰明确，能够达到数据预处理要求。在无人机倾斜摄影测量技术的加持下宗地主要界址点影像放大至实际像素大小后仍不失真，这对每一宗土地的界址、权属推定而言都具有重要意义，从中也可以反推出农房的基础信息，为农房不动产登记建立统一性、整体性资料库。

2.3 影像数据处理

无人机采集的影像数据入库前需要经过预处理与平差计算，以排除不合格的影像及数据，满足三维系统对完整、高质量数据成果的使用需求。首先，检查航飞影像的色调、灰度、锐度、POS参数，确保影像数与外方位值相对应，并根据WGS84坐标系检视航线间隔与航向重叠。其次，利用ContextCapture Center（原Smart3D）引擎对空三进行运算，以得到倾斜摄影实景三维建模。在提交空三后需要分区、分块、分机对集群信息进行运算处理、同名点匹配、粗差点剔除等自由网平差计算以及基于像控点的约束网平差计算。最后，如果某一区块影像多于5 000幅，可以将这一区块细分为子区块。同理，大区域三维场景也需要切分为小区域瓦片，瓦片尺寸视情况而定，如果农房密集、结构复杂可以进一步细分，但每一区块瓦片的长宽均需为50 m的倍数。随后，利用ContextCapture Center（原Smart3D）软件将三维实景模型输出为OSGB格式，为后续数字线划图生产提供基础资源。

2.4 数字线划图生产

在影像数据处理的基础上，将无人机航测所获取的OSGB实景模型导入SV365智能三维测绘系统进行数据采集内业处理并绘制线划图。借助三维模型的交互性、准确性与情境性，内业测绘数据定位精准、所见即所得，大大减轻了外业核实的压力。在农房密集区域，SV365不仅能直接推算出屋檐、墙体、阳台、通廊等结构的空间参数，还能借助三维视野的全盘性还原层数、程高、房屋内部信息并直接导出为DWG格式。但这也不必然表明已有三维模型信息是精准无误的，一些新增地物、遮蔽物以及内外业测量纰漏要素仍需外业核查对其进行数据修补。比如本项目试点阶段，在依托于SV365智能三维测绘系统的线划图采集过程中，经外业检查及实地打点检查发现，采用全站仪与测距仪采集的界址点精度误差存在明显差异。造成这一现象的主要原因是：

（1）采集人员吸附的是房角点，而非房屋面，农村房屋存在局部变形的情况。

（2）内业采集人员在采集工作中习惯吸附屋顶的像元进行采集，而检查人员采用测距仪量边，采集点大概位于1.2 m附近。此类疏忽加大了误差产生的概率。因此本项目在后期铺开作业的时候改进了作业工艺，房屋角点选在两个相邻面交会处，同时将采集的面整体下移。通过工艺改进，本次地籍调查采用倾斜摄影测量技术获取了满足地籍精度的地形图，为古田县农房不动产调查的顺利达标提供了技术资源支撑。

3 调查结果

借助无人机倾斜摄影测量技术，本次地籍调查工作旗开得胜，各项测量数据误差均控制在指标之内，并完成62村共计15.77 km2的地籍测量工作，获得成图比例1∶500地籍精度的地形图，调查成果顺利通过专家组验收。得益于航拍数据成果的直观性与系统性，古田县农房不动产登记发证业务办理效率大大增强。此外，测绘成果不仅能够应用于土地权属调查方面，还能够助力于矿产侦查、灾害防治、土地卫片执法检查等行政活动。

4 结语

以古田县农房不动产调查为研究实例展现的无人机倾斜摄影测绘成果反映出该技术在人工智能、无人驾驶、城市智能化管理等领域的极高应用价值。“新测绘”的兴起始于国内加工制造业创新发展转型的倒逼，为顺应ICT时代对各行各业提出全新要求，需要以新测绘技术助力智能科技的探索研发，为高新行业提供高精度地物、空间、地图、自然资源信息。这能够提升我国加工制造业的智造研发能力，促使其把握发展先机，抢占国际智能市场，并完成由“做大”向“做强”的增长模式转变。