傾斜攝影測量在農(nóng)村房地一體確權(quán)中的應(yīng)用

1、傾斜攝影測量在農(nóng)村房地一體確權(quán)中的應(yīng)用摘要：當(dāng)前國內(nèi)廣泛開展的農(nóng)村房地一體項目，先采用傾斜攝影測量的技術(shù) 方案生產(chǎn)地籍圖，再以全野外實測方法對房產(chǎn)及宅基地尺寸進行核實檢驗的技術(shù) 流程是科學(xué)有效的。本文對傾斜攝影測量在農(nóng)村房地一體確權(quán)中的應(yīng)用進行分析， 以供參考。關(guān)鍵詞：傾斜攝影；農(nóng)村房地一體確權(quán)；應(yīng)用引言房地一體確權(quán)工作的主要內(nèi)容是調(diào)查宅基地和集體建設(shè)用地的權(quán)屬，對地上 房屋及其附屬設(shè)施進行測量，為不動產(chǎn)登記發(fā)證提供依據(jù)。基于無人機傾斜攝影 測量的農(nóng)村房地一體項目的工作流程:首先，通過多旋翼無人機搭載五鏡頭像機 獲取不同角度真彩色影像，采用GNSSRTK測量地面控制點，利用Smart3D軟件

2、進行空中三角測量，獲取密集匹配點云，再進行紋理映射，生成測區(qū)實景三維模 型;其次，利用EPS軟件基于三維模型采集農(nóng)房主體結(jié)構(gòu)，繪制地籍圖;最后，對 繪制的地籍圖進行實地精度檢查，形成最終的成果資料。1無人機傾斜攝影測量原理近年來，伴隨科學(xué)技術(shù)高速發(fā)展，無人機傾斜攝影測量技術(shù)也獲得了巨大提 升，現(xiàn)已成為攝影測量領(lǐng)域一項先進的技術(shù)手段。對其原理而言是將傳感器搭載 到一臺飛行器上，通過前、后、左、右以及垂直等幾個方向?qū)Φ乇砟繕?biāo)影像進行 采集，航拍過程當(dāng)中，把拍攝瞬間航速及時記錄下來，同時記錄航向、航高以及 航向重疊度、旁向和坐標(biāo)等各類信息，之后通過三維建模軟件，在影像三維建模 技術(shù)支持下，實現(xiàn)航天的

3、三維重建，將具有可量測性實景三維模型生產(chǎn)出來，并 再次運用三維采集軟件，實景三維模型上直接測量和采集。2無人機傾斜攝影技術(shù)在農(nóng)村房地一體測繪工作中的應(yīng)用2.1測繪數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)合測繪項目具體要求和布設(shè)的航飛路線，有效檢查無人機傾斜攝影測量技 術(shù)相片成果，檢查相片控制點的精度和其位置，并對POS數(shù)據(jù)進行檢驗，對單片 影像測繪成果有無誤差以及異常信息數(shù)據(jù)存在進行研究，檢查整理相關(guān)測繪數(shù)據(jù)。2.2成果精度檢測1.控制點與檢核點選取結(jié)合測區(qū)范圍實際外業(yè)工作人員，將12個像片控制點 埋設(shè)其中，同時控制點三維坐標(biāo)通過GPSRTK獲取，具體測量工作當(dāng)中，結(jié)合不 動產(chǎn)具體分布選擇控制點，這次主要運用的控制點為8

4、個，共同采集實景三維模 型參數(shù)，其他位置的線控點，來檢驗三維模型技術(shù)成果。2、對數(shù)據(jù)成果精度進 行檢驗的方法通過抽檢的方式檢驗此次數(shù)據(jù)，并運用人工手段進行檢查或者人機 交互的形式，檢驗此次農(nóng)村房地一體化測繪測圖成果。檢驗工作主要涉及的環(huán)節(jié) 包括三個：一是對三維模型上簡和點和數(shù)據(jù)形成的相同位置點坐標(biāo)進行檢核，同 時檢驗高程和平面具體精度；二是將測區(qū)當(dāng)中已經(jīng)有的大比例尺測圖信息，和此 次研究工作獲得的三維模型數(shù)據(jù)實施對比檢驗；三是開展人工外業(yè)檢測，對生成 的三維模型以及外業(yè)采集的信息數(shù)據(jù)隨機選擇進行對比，同時分析測圖形成的誤 差，探究其絕對精度。首先檢測研究區(qū)參數(shù)形成的模型精度，生產(chǎn)完成實景三維

5、模型后，把沒有應(yīng)用的相控點當(dāng)做模型檢核點，檢測模型具體精度，通過檢測X 方向在0.062m的平均誤差，Y方向在0.053m，H方向在0.093m，與項目精度要 求相符合，并有效檢測測圖成圖絕對精度。通過統(tǒng)計其精度，為0.102m的平面 誤差，和平地1:500大比例尺測圖規(guī)范當(dāng)中0.25m的要求明顯較小，在高程誤差 方面為0.093m，和規(guī)范當(dāng)中0.15m的要求相比明顯較小，通過這些不難發(fā)現(xiàn)，成 果與1:500地形圖測圖要求相符合。3基于無人機傾斜攝影測量的房地一體確權(quán)3.1像機檢校實施航空攝影之前，需要對像機鏡頭進行嚴(yán)格檢校，以獲取鏡頭的準(zhǔn)確主距 值f及鏡頭的畸變差參數(shù)，因為鏡頭主距值f是要參

6、加地面坐標(biāo)計算的，因此不 可隨意使用鏡頭標(biāo)稱的焦距值;鏡頭的畸變差是光學(xué)系統(tǒng)諸多成像缺陷中唯一直 接影響攝影測量幾何精度的像差，它影響像片坐標(biāo)量測精度，導(dǎo)致地面坐標(biāo)出現(xiàn) 誤差。因此，像機檢校是必須的。3.2像控點布設(shè)及測量對于1 ：500及更大比例尺的房地一體測量項目，首先，為使界址點的精度 達到要求，布設(shè)的像控點之間的距離要求在100150m;其次，像控點應(yīng)布設(shè)在視 野開闊，無房屋、樹木遮擋的地方，避免無人機攝影時像控點被遮擋;最后，在 施測前應(yīng)對已有控制點進行檢查、核對，確保成果的可靠性。像控地標(biāo)的形狀為 “L”形，兩邊長度均約為50cm，采用在地面噴繪油漆的方法進行制作?！癓”形 的寬度

7、大于10cm，顏色采用紅色或白色。使用GNSSRTK強制對中桿測量外角或 內(nèi)角坐標(biāo)，每個點位進行23個測回測量，每個測回平均測量10s以上，取其 平均值作為測量結(jié)果，像控點測量較差控制在2cm以內(nèi)。3.3農(nóng)房數(shù)據(jù)采集采用清華山維EPS三維測圖軟件采集農(nóng)房一體數(shù)據(jù)，利用osgb數(shù)據(jù)，以測 區(qū)DOM為參考底圖，在三維模型上采集房屋主體結(jié)構(gòu)并改檐。數(shù)據(jù)采集完成后， 還需標(biāo)注房屋結(jié)構(gòu)及層數(shù)，采集圍墻、道路等附屬地物，最后繪制地籍圖。對于 一些無法在內(nèi)業(yè)完整采集的房屋數(shù)據(jù)，如樹木等遮擋造成個別房屋模型不完整， 多種原因造成的極少數(shù)房屋模型不清楚，以及房屋過于密集且房屋結(jié)構(gòu)復(fù)雜造成 的遮擋等，需要進行外業(yè)

8、補測。3.4模型精度檢查現(xiàn)有三維模型重建算法得到的三維模型大都存在表面網(wǎng)格起伏、邊緣鋸齒等 視覺效果不理想的情況，其原因在于，無論數(shù)據(jù)來源是由三維激光掃描儀獲取還 是由攝影測量圖像匹配生成，現(xiàn)有算法大多以點云數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行表面三角網(wǎng)格 的重建，而點云疏密程度不均勻的特點導(dǎo)致現(xiàn)有方法構(gòu)建出的三角網(wǎng)出現(xiàn)孔洞以 及孤島現(xiàn)象，因此不可避免地存在孔洞及孤島邊緣處的模型邊緣過于平滑、主體 框架不夠規(guī)整等現(xiàn)象，未能體現(xiàn)真實建筑物模型規(guī)整平直的特征，以及建筑物模 型中存在視覺效果不佳的問題。本試驗區(qū)建模采用傾斜影像聯(lián)合空中三角測量， 引用外業(yè)像控數(shù)據(jù)，采用ContextCapture軟件消除影像幾何畸變，優(yōu)化

9、邊緣三 角網(wǎng)，獲取足夠精細的建筑物模型。在野外布設(shè)的像控點多數(shù)用于三維建模之前 的空中三角測量，除此之外，預(yù)留的少量像控點在三維建模之后驗證建模精度。3.5全野外測量傳統(tǒng)全野外測量方式是選用全站儀、GPS接收機、測距儀、鋼尺等測量工具， 通過全野外測量技術(shù)獲取界址點坐標(biāo)和界址點間距。通過全野外測量對整個自然 村每一戶宗地的界址點和每一戶的房角點、房屋邊長進行實地測量，得到矢量圖， 因外業(yè)生產(chǎn)獲取數(shù)據(jù)的成本較高，除房地一體項目所必需的房產(chǎn)及宗地線外，其 他表示整村面貌的地形和地物較少。結(jié)束語本文通過采用無人機傾斜攝影測量的技術(shù)方法，獲取農(nóng)村房地一體影像數(shù)據(jù)， 生產(chǎn)農(nóng)房實景三維模型，利用模型制作農(nóng)村房屋地籍圖，并在測區(qū)進行實地驗證。 實踐結(jié)果表明，利用該方法生產(chǎn)的地籍圖的精度滿足規(guī)范要求，能為農(nóng)村房地一 體確權(quán)后續(xù)工作提供可靠保障。參考文獻匡秀梅，吳濤，劉久峰.農(nóng)村“房地一體”地籍調(diào)查方法研究J.現(xiàn)代物業(yè) (中旬刊)，2020(03):10-11.張佳紅.以高分辨率航空影像為基礎(chǔ)開展農(nóng)村房地一體確權(quán)登記方法研究 J.科技風(fēng)，農(nóng)村房地一體權(quán)籍調(diào)查管理平臺設(shè)計與實現(xiàn).2019(30):4