当BIM遇上GIS-无人机倾斜摄影三维建模(ContextCapture) 建设智慧城市方法详解
引子
近年来，各地的智慧城市建设正如火如荼地展开，城市三维数字模型逐渐成为构建智慧城市的重要基石，地理信息系统作为城市建设的基础内容，也越来越受到重视。
对城市开发区进行倾斜摄影航测作业，利用航测数据建立三维GIS模型，助力城市开发区智慧互联平台建设。倾斜摄影三维建模可以包括对项目范围内20余平方公里的航测数据采集和后处理，本文将对无人机倾斜航测技术及数据处理进行介绍。
一 倾斜航测基本原理
倾斜摄影是近年来航测领域逐渐发展起来的新技术，相对于传统航测采集的垂直摄影数据，通过新增多个不同角度镜头，获取具有一定倾斜角度的倾斜影像。应用倾斜摄影技术，可同时获得同一位置多个不同角度的、具有高分辨率的影像，采集丰富的地物侧面纹理及位置信息。基于详尽的航测数据，进行影像预处理、区域联合平差、多视影响匹配等一系列操作，批量建立高质量、高精度的三维GIS模型。
多角度影像数据采集
二 航测数据采集及处理
1、航测范围确定
航线规划软件（地面站）的地图数据来源于Google Earth，规划航线之前，在Google Earth中确定项目航测范围，了解航测地貌，进行合理的飞行架次划分，优化航拍方案，提升作业效率。
2、航线规划及参数设定
倾斜航测的飞行参数包括高度、速度、拍摄间隔、航向间距、旁向间距等，不同的参数设置对航测的精度、效率等产生影响。航测作业前，综合考虑飞控距离、电池消耗、地形地貌、建筑物分布、测量精度等因素，使用地面站软件进行航线规划和参数设定，飞行高度、地面分辨率及物理像元尺寸满足三角比例关系。
规划航线及参数
3、无人机航测作业
地面站设置及无人机组装完成后，即可开始航测作业。无人机将依据指定的航线及参数设置，自动完成航拍任务，操作人员观察无人机位置及地面站实时飞行参数即可，每天可完成2-3平方公里的航测任务。
3.1航测作业
倾斜航测采集的数据包括各拍摄点的多角度影像信息和对应的pos数据。影像信息由五镜头相机获取，无人机搭载相机以恒定速度对地面进行等距拍照，采集到具有70%重叠率的相片；pos数据由飞控系统在相机拍照时生成，与相片一一对应，赋予相片丰富的信息，包括经纬度、高度、海拔、飞行方向、飞行姿态等。
多角度影像及pos数据
3.2航测数据后处理
采用ContextCapture完成本次航测的后期GIS数据处理。ContextCapture是基于影像自动化进行三维模型构建的并行软件系统，软件建模对象为静态物体，辅以相机传感器属性、照片位置姿态参数、控制点等信息，在进行空中三角测量计算、模型重建计算后，输出相应GIS成果，以供浏览或后期加工。常见的输出格式包括OSGB、OBJ、S3C、3MX等。
1、pos数据整合
飞控系统生成的pos数据包含后处理所不需要的信息，且格式也不符合后处理软件的使用要求，不能直接用于后期数据处理工作。原始pos数据进行筛选、分类处理后，才能用于后处理软件。
2、空间三角测量计算
在空中三角测量运算过程中，信息面板上会显示空三丢失照片的数量。如果丢失照片过多，您可以取消掉此次空三运算，删除这个空三区块，选择不同的设置重新执行空中三角测量。
如果输入照片的重叠率不够或者某些设置不正确（比如相方坐标系等），那么空中三角测量操作也有可能失败。
空三计算
空三过程会生成粗略的3D视图。
初始3D视图
3、三维重建计算
由于拍摄范围大，影像数据多，完成重建所需的计算机内存往往达到上百G，普通计算机无法一次性完成重建计算，应根据计算机性能重建框架，调整重建范围及瓦片大小，将原框架分为若干个大小相同的数据切块，分块进行重建计算。
三维空间重构
4、数据集群处理
集群处理可按如下操作进行：搭建局域网，将一台计算机作为服务器，局域网内其他计算机作为节点连接至服务器组成群组，任务提交后，服务器统一分配子任务至各节点。节点完成子任务后，将处理结果返回至服务器，并接受新的子任务直至任务完成。
相对与单机进行数据处理，集群处理有更高的可靠性和容错率，当群组中一个节点计算机出现故障，原本分配至此节点的子任务将自动分配至其他节点进行计算；同时集群处理也能降低成本，庞大的GIS数据量，对于单机的储存空间和数据处理速度都提出极大考验，将普通的计算机进行集群则可有效降低硬件成本，发挥与高性能计算机相当的运算能力。
附一Ultralab极速集群系统设备汇总
NO |
货物名称 |
型号 |
数量 |
1 |
计算节点 |
6核5.0Ghz/64GB DDR4 2666 /GTX1080 8GB /500GB SSD工作站级/4U机架式/无显示器 |
8 |
2 |
存储节点 |
6核5.0Ghz/64GB DDR4 2666 RECC/GTX1070 8GB/512GB闪电二代+70TB单通道并行存储/机架式（1200w）/双口万兆/32"4K图显 |
1 |
3 |
网络设备 |
16口万兆交换机 |
1 |
4 |
机柜 |
42U服务器机柜（含PDU机柜插座） |
1 |
5 |
KVM |
8口 HDMI KVM切换器 |
1 |
附二Ultralab极速集群系统计算节点技术规格表
NO |
主要项 |
技术规格 |
1 |
CPU |
intel 第8代高频处理器 6核5.0GHz，三级缓存12MB *全速计算温度低于75度 |
2 |
芯片组 |
intel X299+PCH |
3 |
内存 |
64GB DDR4 2666 DIMM数量：4个 最大容量：64GB |
4 |
显卡 |
Nvidia GTX1080Ti 8GB |
5 |
系统盘 |
500GB/256GB SSD 企业级, *读写带宽（峰值）500MGB/s |
|
数据盘 |
|
6 |
光驱 |
|
7 |
平台 |
型号UltraLAB S126TS32P7S 机箱：4U机架式 电源：650w，服务器级 硬盘位：1个3.5寸+3个5.25寸 网口： 标配1个Intel千兆口，可选万兆 |
8 |
输入设备 |
可选 |
9 |
输出设备 |
可选 |
10 |
配套配件 |
静音系统、整机加速装置(自动超频、低延迟加速)、 |
11 |
操作系统 |
支持Windows 7/8/10，Windows Server 2008/2012/2016 支持Linux全系列 |
12 |
噪音控制 |
*全核运算状态下，机器噪音控制在45分贝以内； 达到办公环境的静音要求 |
附三Ultralab极速集群系统存储节点技术规格表
NO |
主要项 |
技术规格 |
1 |
CPU |
intel 第7代至尊处理器 6核5.0GHz *全速计算温度低于75度 |
2 |
芯片组 |
intel X299+PCH |
3 |
内存 |
64GB DDR4 2666 RECC DIMM数量：4个 最大容量：64GB |
4 |
显卡 |
支持Nvidia GTX全系列 |
5 |
系统盘 |
512GB/256GB PCIe-SSD 企业级, *读写带宽（峰值）3.5GB/s、1.4GB/s |
|
数据盘 |
42TB, 并行存储组成：8个6TB SATA企业级，RAID5,1GB缓存 读写带宽：1.5GB/s |
6 |
光驱 |
DVD刻录 |
7 |
平台 |
型号UltraLAB G14GDT43PCS 机箱：塔式、机架式两用 电源：1200w，白金 硬盘位：8个3.5寸热插拔+3个5.25寸 网口：2个万兆以太 |
8 |
输入设备 |
104键盘，1000DPI光电鼠标 |
9 |
输出设备 |
32寸 分辨率2560*1440，IPS液晶屏，可升降转向 |
10 |
配套配件 |
静音系统、整机加速装置(自动超频、低延迟加速)、 |
11 |
操作系统 |
支持Windows7/8/10个人版 支持Windows Server 2008/2012/2016企业版 支持 Linux 全系列（Redhat、Ubuntu、Centos等） 支持虚拟、私有云、共享图形服务系统 |
12 |
噪音控制 |
*全核运算状态下，机器噪音控制在45分贝以内； 达到办公环境的静音要求 |
5、模型精修及单体化处理
基于ContextCapture建立的三维GIS模型，存在由于错误的影像匹配或者较差的几何姿态造成建筑变形（纹理拉花、结构扭曲、破面缺面等）、悬浮物、丢失部件等情况。通过单体化软件对模型进行精修重建，使地物要素完整，从而达到后期三维GIS应用。智慧互联平台需实现对片区内的部分建筑进行单独的选中、赋予属性、查询属性、数据管理等操作，因此需对倾斜模型进行单体化处理。我们通过利用建筑物、道路、树木等对应的矢量面，对倾斜摄影模型进行切割，把连续的三角面片网从物理上分割开，从而实现单体化。
精修及单体化步骤：三维重建模型→补充影像采集→局部分离编辑→精细化修编重建→更新合并。
使用倾斜航测技术可在短时间内建立大规模的城市三维GIS模型，实现城市空间全方位、高精度的可视化表达。Ultralab极速集群系统助力智慧城市建设。
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