肖梅萍
（福建省地质测绘院，福建 福州 350011）
福建省位于我国东南沿海地质灾害多发区。自2022年5月起，福建省遭遇多场暴雨，发生严重的滑坡、泥石流，造成严重的经济损失。传统的地质灾害监测多以人工现场勘察为主，而人工现场勘察不仅工作效率较低，还会影响预报精度［1］。为适应福建省地质灾害风险预测、过程评价、灾后恢复等的需求，利用航空摄影、倾斜摄影等技术来采集地质灾害隐患信息及周边地域高分辨率航摄数据，并制作地质灾害区域及周边数字三维实景模型，以数字三维模型来还原现场景观。本研究对倾斜摄影技术在地质灾害风险点监测中的工艺过程及方法进行探讨，并对该技术的准确性进行评价。
本研究以大疆M300 RTK四旋翼无人机搭载4 500万像素的大疆P1型数码摄影机进行低空航拍。该无人机的最大起降速度为5 m/s，最大空载速度不超过13 m/s；
常温常压下的负重为2.5 kg，使用寿命大约为40 min。无人机采用35 mm全幅面的Exmor R CMOS背照图像感应器。通常情况下，航线的重叠率应为60%～90%，最低不得低于53%；
侧向重叠度一般为15%～60%，最低不得低于8%；
镜片倾斜角度不大于12°，最大不大于15°；
像片的旋转角度不大于15°，最大不大于25°；
不能同时使像片倾斜角度和像片旋转角度最大；
航向不低于两条基准线的范围，或至少有两个以上的交界图像；
侧向覆盖超过摄区边界一般不低于50%，在不影响图像设置和内部加密的前提下，其侧向覆盖可超过摄区边界的30%。在相同航线上，两个相邻影像的高度差不能超过30 m；
在相同航线上，最小航程的落差不能超过50 m［2］。航拍区域的实际高度和设计的高度之差不超过50 m；
对航拍执行中发现的相对空隙和绝对空洞，要使用同一型号摄影机及时进行补摄，补摄航迹的两个端点不能超过漏洞以外的两条基线。
倾斜摄影的测量主要包括5个方面。①对无人机倾斜的相关资料进行高精度采集。②在空中三个绝对方向上进行像控测量。③生成立体模型。④DSM从密集匹配中生成。⑤三维场景的建立和DOM的生成。具体工作流程见图1。
图1 无人机倾斜摄影测量技术流程
2.1 数据的获取
目前，危岩体航空摄影技术已有很大进步，各类操作模式和数据处理也日趋完善。四旋翼无人机是一架倾斜式摄影无人机，相机焦距为35 mm，像元尺寸为4.4µm，影像的地面分辨率要求基准面为0.08 m，最低点不低于0.1 m。
2.2 三维建模生产
本研究先将飞机的倾斜影像和地面控制点信息输入到计算机的自动建模软件中，利用Capture 3D软件和GPU的3D图形运算软件来完成一系列的数据处理。再对图像质量进行控制和校正，从而实现从一个简单的图像到一个真正的三维图像的转换［3］。图2为一个特定的3D模型生产过程。
图2 三维建模生产流程
2.2.1 新建工程。在将数据导入到Capture 3D软件前，首先要将图像数据（图像）、曝光点坐标（粗糙POS）、控制点数据（ControlPoints）等进行导入。在Block文件的末尾，把一个区块文件导入到相应的项目中，然后用Checkimagefiles函数来检查文件是否导入，导入成功后进行下一步。否则，资料和文件会被检查，直到被证实。
2.2.2 自动化空三加密和多视影像联合平差。在Acute3D Capture软件的自动化模型中，通过Block文件将图像和控制点导入到测区，然后用人工的方式将二者进行关联，利用光束技术来实现区域网络的一体化［4］。以一幅图像构成的光束为平差单元，基于中心投影的共线方程，利用光束在空间上的转动与运动，从而实现最佳的相交。在控制点坐标系中引入全局域，用于恢复物体间的空间位置关系。同时，系统也会根据需要，自动生成相应的无人机资料。在同一测区，为确保各相位能准确到达控制点，必须保证4个以上的测点同时进行绝对方位测量。在人工插入测点后，选择控制点标识，实现3次自动加密。在平差结束后，在EditControlPoints中将检查点和控制点用不同色彩进行标注，然后输出总校正报告（ATReport.Html），该报告会显示控制点和所有的空三平差之间的前后偏差。修改完成后，可在EditControlPoints接口上看到所有的控制点错误，偏差低于3个像素即空三精度合格；
若偏差超过3个像素，应对全部检查点及控制点进行检查，修正完毕后才能进行改正。基于修改后的结果，决定是否继续下一步。
2.2.3 影像密集匹配。利用SIFT特征密度匹配技术对倾斜图像进行密集匹配，具有以下5个特点：①构造高斯卷积核与图像金字塔；
②检测标度空间极限，将DOG尺度空间本层及其相邻的26个区域中的最大或最小化，消除对比度较低的临界点和非稳定边界反应点；
③对关键点进行主方向的计算；
④产生128个维度的关键点描述；
⑤SIFT匹配，利用欧氏距离法进行特征点的匹配，该算法能实现对图像中名字相似点的匹配，并进一步提取特征点，从而产生更多的点云，能更准确地展示出更多的细节［5］。
2.2.4 纹理映射。通过无人机外业来采集特征点，使用软件图像自动化的密集比对，优化处理后形成最接近实际的影像图件，实现对地质灾害的初始模型和多角度多幅影像的纹理映射。
2.3 三维成果输出
2.3.1 DSM/DEM生成。数字曲面模型是指将平面坐标（X、Y）和高度（Z）分别用规则格网或不规则三角形网格（TIN）进行离散，并以微缩的方式覆盖在地表外的地形高度，见图3（a），可找到微小的中空斑点。这是因边坡上的图像不够充分，无法与对应的重物点匹配，可采用插值法进行重建。DEM的精度由取样的方式和网孔的大小来决定，而DEM所提供的地形复杂度描述也会变得越来越粗糙，且会造成更多的细节丢失。利用1：50 000 DEM（分辨率为25 m×25 m）的基准资料对寿宁县滑坡进行截断，然后利用相关插值算法对高程进行加密，虽能得到更高的格网DEM，但如果对分辨率较低的网格进行插值，则会导致DEM的准确性降低，不能很好地反映寿宁县滑坡的实际地形，也不利于后期的分析和应用。采用倾斜摄影法得到的DSM（分辨率为0.14 m×0.14 m），经滤波、自然邻域插值算法和三次卷积再取样，得到的DEM（分辨率为0.5 m×0.5 m）如图3（b）所示。
图3 滑坡DSM和DEM模型
2.3.2 DOM及三维模型生成。DOM既包含图像的几何信息，又包含图像的特点。通过图像的拼接，可获得寿宁县滑坡的完整DOM。在多视点密集匹配中，利用三维网格技术来生成不规则的三角形网格，然后利用纹理映射生成点云的三维立体模型（见图4）。
图4 滑坡实景三维模型
2.4 DOM数据微分纠正
采用高密度DSM算法，可实现对倾斜图像的偏移校正，得到真实的投影图像（见图5）。对分幅后的TDOM资料进行检验，对不符合DOM精度的资料进行人工修正，直至达到DOM成果要求。
图5 单幅TDOM数据示意图
3.1 三维模型对比分析
在制作完成三维数据后，与传统的正向图像叠加DEM法建立的伪三维模型相比，其具有很大的优势，为地灾点监测提供了直观真实的三维模型，见图6、图7。
图6 倾斜摄影模型
图7 正射影像+DEM模型
在横向上，垂直角透镜为正射，与传统的正射摄影一致，能直观地反映出水平面的地形。在垂直方向上，由于相机存在前后和左角度的角度，倾斜摄影技术所建立的三维模型能真实地反映岩体的侧面信息，也能多角度观测危岩。为了获得清晰的侧面纹理，先通过拍摄对象来获取对象的结构特征和纹理特征，然后进行贴图。这不仅会导致建模时间增长和费用增高，还会产生大量的冗余数据和畸变纹理。利用点坐标、长度和面积对三类危岩的堆填量、长度、高度进行分析，得出三类危岩的点坐标。地区数据见表1。
表1 危岩体量测数据表
3.2 倾斜摄影在危岩地貌测量的应用
30 min内无人机拍摄到8.89 G的原始图像，1个便携式工作站在2 d内完成207 MB的数据采集。该方法无须现场测量、摄影，以及后期贴图等，节省了大量时间。例如，8 km2的立体模型，用传统的人工方法，要20个工人工作60 d。而采用倾斜摄影技术，则只需要2个工人工作1 d［6］。
使用倾斜摄影技术所建立的三维模型能真实地反映出危岩的总体状况，并能直观地反映出危岩的位置、大小、范围及周边环境，以及危岩的实际状况，从而实现全面监控。
通过对危险岩体的地貌进行三维测量，能快速探测出危岩的三维地貌。在危岩治理方面，可为施工现场的土石方提供参考，用来评估和展示灾害的影响范围、强度等。另外，在灾害现场，特别是危岩区，可利用三维模型技术对地形进行仿真，能有效阻止事故的发生，极大提高工作效率。
倾斜摄影技术作为一种新兴的地质灾害监测技术，因其优越性，在地质灾害信息采集中有着举足轻重的地位。随着国土资源普查的精细化、高效化、标准化，地质灾害监测、抢险救灾、灾害评价等工作已有很大的进展。例如，由于地面物体的干扰，尤其是影子的阻挡，使图像表面的纹理产生空洞，要用软件进行贴图、补孔等，这就导致工作量增加。与常规的正射图像航飞比较，倾斜摄影技术一次曝光需要5个不同角度，飞行时间长，尤其是横向交叉率高。如果超过80%，则要用更多的时间。现场测试结果显示，该工程的整体模型精度在0.5 m以上，而平面在0.2 m以上。目前，采用倾斜摄影技术构建的三维模型多为地震显示，对今后的应用不甚了解，有待深入研究。
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