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    菜鳥都應該知道的傾斜攝影測量知識

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    所謂“站在巨人的肩膀上”在這篇文章中就很好的體現出來了,本文的一些圖和一些概念就是借鑒“巨人”發表的文章中的圖和概念。這還得感謝這些“巨人”把我們領向一條光明大道。我不是攝影測量的專業人士,GIS圈也只是個剛入門的菜鳥。請允許我從一個菜鳥的角度,來說說那些菜鳥入門級的傾斜攝影測量知識。 
    近些年,傾斜攝影測量在GIS圈掀起了一陣巨浪,有人說他顛覆傳統的測繪領域,有人說他替代了傳統建模方式。正因為傾斜攝影測量被帶上了這么多光環,人們開始對他有形形色色的猜想,讓它變得越來越神秘。就讓咱們來看看傾斜攝影數據的效果圖。 

    我們先來看看傾斜攝影測量,和我們傳統的影像有什么區別? 
    從數據采集的方式來看,傳統影像是通過飛機上搭載的航攝儀對地面連續攝取相片,而后經過一系列的內業處理得到的影像數據,獲取的成果只有地物俯視角度信息,也就是視角垂直于地面。而傾斜攝影測量測試通過飛機或無人機搭載5個相機從前、后、左、右、垂直五個方向對地物進行拍攝,再通過內業的幾何校正、平差、多視影像匹配等一系列的處理得到的具有地物全方位信息的數據。簡單理解就是,影像上地物是在一個平面的,傾斜攝影測量地物是具有真實高度的。 
    這里寫圖片描述

    我們知道了傾斜攝影數據采集的方式,通過傾斜攝影數據加工的關鍵技術,比如多視影像聯合平差、多視影像關鍵匹配、數字表面模型生產和真正射影像糾正等,得到地表數據更多的側面信息,加上內業數據處理,得到數據的三維模型。 
    下面,小伙伴們一起來揭開傾斜攝影測量數據神秘的面紗吧!傾斜攝影測量的數據本質上來看是mesh模型,什么是mesh模型呢?mesh模型就是網格面模型,它是點云通過一些算法,比如區域增長法、八叉樹算法和波前算法等等構成的。而點云是在同一空間參考系下用來表示目標空間分布和目標表面特性的海量點集合。內業軟件基于幾何校正,聯合平差等處理流程,可計算出基于影像的超高密度點云,如下圖: 
    這里寫圖片描述 
    最后經過紋理映射構建真實三維模型,如下圖: 
    這里寫圖片描述 
    下面我們說說傾斜攝影測量常用的處理軟件。目前國內外比較流行的傾斜攝影自動建模軟件如下: 
    1) 法國Acute3D公司的Smart3DCapture?;趫D形運算單元GPU的快速三維場景運算軟件,可運算生成基于真實影像的超高密度點云,它能無需人工干預地從簡單連續影像中生成逼真的三維場景模型。 國內有多家重要的數據生產單位正在使用該軟件。 
    2) 法國INFOTERRA公司的像素工廠(Pixel Factory)StreetFactory子系統通過對獲得的傾斜影像進行幾何處理、多視匹配、三角網構建,提取典型地物的紋理特征,并對該紋理進行可視化處理,最終得到三維模型。 
    3) 美國蘋果公司收購C3公司所采用自動建模技術。 
    4) 美國Pictometry公司的Pictometry傾斜影像處理軟件提供了EFSElectronic Field Study。 
    5) 國內有多家企業及單位對傾斜模型也有比較深入的研究,形成自己獨特的模型工藝流程。 
    目前網絡上可以方便找到Smart3DCapture Viewer,并且在Acute3D官網提供了示范的數據, 感興趣的同學不妨下載試用,下載地址:http://www.acute3d.com/s3c-viewer/。 
    好,啰嗦了這么多,咱們言歸正傳,超圖可以用傾斜攝影測量的數據做些啥呢? 
    傾斜攝影測量的數據格式很多,超圖目前支持的是OSGB文件格式的傾斜模型,OSGB文件格式自帶了多級金子塔的模型精度級別,為了充分利用其LOD結構,超圖平臺通過scp索引文件直接加載模型,SuperMap iDesktop 7C版本已經為用戶提供了生成scp的工具,通過在場景中直接加載scp的方式,可以快速的在三維場景中顯示不同精度的LOD層級。這里得說明下LOD這個概念,LOD(Level of Detail)是GIS平臺提高性能的一個重要法寶,即對同一個數據從清晰到模糊有多層。當屏幕視角距離某個地物近時,軟件自動調用最清晰層的數據;當屏幕視角遠離該地物時,則自動切換為模糊層的數據。想在前年使用超圖對接OSGB數據時,使用的還是數據導入,再生成模型緩存的方式,這種方式耗時長而且數據加載慢,這樣做完全不利于用戶體驗?,F在以這種scp直接加載數據的方式,真是好太多太多了。 
    傾斜攝影測量的數據有這么多的好處,比如瀏覽速度快、數據加載快、數據精度高、數據真實性高、人員成本低、和數據獲取耗時短等等,但是用過的人都知道,單體化是傾斜攝影測量應用的一大問題,為什么這么說呢?咱們的傾斜攝影數據是一個整體,不像簡單模型那樣是一個或者同類對象組成的,所以咱們想要傾斜模型像簡單模型那樣能夠進行查詢、分析和編輯等功能,這就是傾斜模型存在的一個大問題。 
    那么什么叫單體化?我們有必要先了解下這個概念。簡單的說單體化也就是獲取或者分離一個場景中的單個或者一類對象。怎樣獲取或者分離呢?不同的人有不同的看法,比如說一些人認為應該用切割的方式來獲取或者分離;而超圖則是用矢量化的方式來獲取或者分離,這主要是超圖得益于二三維一體化的技術,將二三維的矢量數據與傾斜攝影測量數據相結合,實現了數據的單體化,有了這個法寶,什么查詢,分析,編輯等等功能的實現就水到渠成了。小菜我就以這兩種方式來談談單體化問題。 
    提倡切割的人認為,單體化單體化,不僅僅是要單體,而且還要實現分離的效果,最后把同類的給分離出來,完成分離之后給后期基于此數據做查詢、分析和編輯等功能時提供方便?,F在我們來看看切割出來的效果: 
    這里寫圖片描述

    上面兩張圖看來切割的方式展現出來的效果還蠻不錯的,有條有理的,但是當你拉近到一定程度的時候效果是這樣的: 
    這里寫圖片描述 
    這樣看來切割的缺點就不言而喻了,出現的鋸齒狀是用戶最不愿看到的,而且這也不是傾斜攝影該有的展示效果。這是效果問題,那么對于傾斜攝影的話,我們后續還要進行數據處理,切割之后的傾斜攝影要替換人工精細建模的時候, 如何才能把鋸齒狀邊緣與精細模型的邊緣對接上去,使它們能夠達到無縫結合?要隱藏某種地物的時候露出鋸齒狀的空洞,該如何解決?而且這樣切割之后,也拋棄了傾斜攝影數據自帶的LOD的優點,導致GIS平臺只能用按照普通模型的方法來構建LOD。這些都應該是 “切割工程師”需要考慮的。 
    說完了切割咱們來一起來探討下矢量化的方式,何謂矢量化?矢量化則是用簡單的面數據,通過貼附的方式展現在傾斜攝影模型數據上,在保證效果、不破壞原始數據和LOD的同時,最大的好處還在于它打通了基于三維的傾斜攝影與基于二維的矢量面之間的關鍵“關卡”,實現三維和二維GIS的完美一體化?,F在小菜我就給大家帶來大神做的矢量化的單體化的效果圖: 
    這里寫圖片描述 
    看到了這樣的效果,小伙伴們是怎樣想的呢?上面咱們介紹了單體化的內容,現在咱們來說說矢量化解決了傾斜攝影數據的一個重大問題水面“破洞”現象,“破洞”是由于水面的高反射現象使得相機在獲取水面信息的時候被“致盲”了,使得那片區域的信息不準確。下面咱們來看看修補前后的效果圖: 
    這里寫圖片描述 
    這里寫圖片描述 
    超圖彌補的還不止一個傾斜攝影數據本身的問題,比如樹的還原度不高等問題。大家都知道相機是有拍攝盲區,比如立交橋的下面,建筑的屋檐下面,這些被遮擋的地方,而這盲區也是不可避免的,就像人的眼睛不能看到遮擋物后面的區域,這片區域就是我們所謂的盲區 。對于這個區域目前各個公司有不同的想法,目前聽來,才疏學淺的我覺得,傾斜攝影測量+街景的想法很靠譜,既可以利用現有的資源,同時還能彌補互相的不足 ,不過街景數據的覆蓋程度和數據更新的算法也是個問題,那就讓我們拭目以待。下面這幅圖就給大家說明了相機盲區和樹的還原度問題。 
    這里寫圖片描述 
    在小菜我看來,傾斜數據的價值還需要挖掘,它能提供給我們的價值遠不止目前看到的,隨之數據精度的不斷提高,采集速度的加快,有可能在未來的某一天,傾斜攝影測量的數據可能會成為人們了解現實環境的重要手段。 
    但是猶如上文提及到的一系列功能模塊,我們也可以看到傾斜攝影的一些缺陷:比如傾斜攝影相機的盲點區域,比如立交橋下、房屋遮擋處;水面的“破洞”現象;不規則模型的還原度不高,比如說樹等等,造成這些缺陷的主要原因還在于傾斜攝影相機的拍攝技巧、硬件、還原模型的計算方式等因素。在這里小菜我也希望大家一起努力的學習把傾斜攝影這個技術提升到一個新的高度,也讓我們的數字化城市、數字化地球更加真實、漂亮、更具觀賞性。未來是咱們的!

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