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【摘要】随着科学技术的发展，我国各个行业的发展也有了长足进步。针对建筑行业的三维建模来说，也有更多可以利用的方法技术。就目前的无人机航测技术来说，它具有非接触测量、效率高以及信息丰富等多种有点。并且，在数字城市的建设中能够发挥巨大的作用。利用无人机航测技术进行建筑物的三维建模更是目前所研究的重点。借助于无人机对建筑物的屋顶以及墙面的扫描形成影像并进行密集点云的生成匹配，然后，进一步进行点云的预处理，最后进行三角网构建，形成精细的建筑物模型。故，基于无人机技术的建筑物三维建模能够成功实现。
【关键词】无人机;影像匹配;建筑物三维建模
【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.
10.129
时代在不断的发展，人们对于信息的获取也趋近于更加多元丰富的一面。三维空间信息技术的发展如今也是炙手可热。就传统的二维平面图而言，其承载的信息量较少，所能够表达的空间信息也是十分有限。因此，人们针对建筑空间的信息获取则更加倾向于三维建模，利用三维图形获取更加直观的空间感受。故，针对三维空间信息建设以及三维模型的构建应当展开深入的研究。通常来说，三维建模是基于摄影测量以及三维激光扫描技术进行开展的。利用三维激光扫描技术来获取建筑物的三维点云数据，从而进行建筑物的三维模型构建。而无人机成本低、操作简单灵活、受天气等因素的影响较小，故利用无人机进行小区域的航空影响获取是十分方便快捷的。目前，不论是国内还是国外，都针对建筑物的三维建模有了一定的研究。故，本次针对某建筑无进行研究，基于无人机影像技术的建筑物三维模型构建方法进行研究。
1、无人机影像与激光点云匹配
本次所研究的建筑物为某小学教学楼，其建筑表面色彩艳丽，且纹理丰富。该建筑物存在一定的遮挡，遮挡范围较小。故利用无人机进行屋顶以及大部分墙面的影像拍摄;其余被遮挡部分则利用地面激光扫描仪进行影像获取。
1.1屋顶影像密集点云生成
本次研究所用无人机为大疆无人机及自带相机。利用无人机对教学楼的屋顶进行连续拍摄获取影像，其镜头需要垂直向下。与传统的航拍取影相比，无人机的要求则更为宽松。故，利用无人机拍摄到50张像素大小为4000*3000的屋顶与墙面影像。随后，再利用PhotoScan软件进行屋顶与墙面影像的密集点云匹配与生成。
1.2墙面影像密集点云生成
现以东立面墙面为例，利用无人机进行航带法垂直拍摄。随后，利用PhotoScan软件进行东立面墙面的影像密集点云的匹配与生成。但是，利用无人机进行航带法进行摄影同样存在一定的问题。例如，无人机的GPS定位系统定位精准度较差。在利于无人机进行影像获取时还需要外加一个控制点进行坐标的控制，进而得到东立面的墙面密集点云。如此所获得的墙面密集点云能够很好的还原墙面的形状以及色彩等信息元素。
1.3墙面密集点云空洞修补
1.3.1墙面密集点云空洞修补
利用无人机进行影像的获取以及密集点云的匹配与生成后，所获得的密集点云能够大致呈现出教学楼的形状等。但是，由于教学楼仍旧存在一定的遮挡，密集点云中会有一些空洞。这些空洞的出现就给教学楼等建筑物的建模带来一定的困难。此时，需要利用ICP算法对这些漏洞空间进行匹配。
1.3.2建筑物屋顶点云与墙面点云拼接
同样是无人机的GPS定位问题，建筑物的屋顶点云所生成的比例尺是有差距的。对此，最简单的解决办法就是通过测量屋顶的长款距离进行进一步匹配。利用测量值对所生成的点云进行比例尺的换算，从而进一步生成更加精准的三维点云图像。
2、建筑物的三维模型重建
2.1点云数据的预处理
上述操作中所形成的密集点云在建筑物的三维模型重建工作还无法直接进行利用。针对所生成的密集点云需要进行建模前的预处理，如：点云压缩、网格数据的生成等。针对点云压缩通常可以采用均匀采样法、平均距值法等。经过压缩后的点云数据可结合Delaunay三角剖分法进行墙面网格的创建。
2.2建筑物三维建模
通过点云数据的预处理以及三角网格的建立可以得到一个墙面的三角网格图。在三角网格图的帮助下能够展现出建筑物的一些外观特征等。然而，针对一些外形规整方正的建筑物来说，该方法所呈现出来的建筑物效果并不是十分良好。因此，再利用3D Max软件对教学楼的模型进一步进行精细建模，从而得到教学楼的三维模型。
针对建筑物的墙体来说，在进行建模的过程中需要将该部分进行冻结，其他暂时不需要展示的部位等也可以先进行隐藏。随后，再利用图像进行建模。建筑物的各建筑构件的三维模型构建时，则可以同样的手法进行构建，将建筑物中会出现的门窗、雕花以及斗拱等等构建出来。在此过程中，注意这些构建的尺寸以及厚度等等，形成相应的体量关系。
2.3建筑物模型质量评价
关于基于无人机技术的建筑物三维建模来说，其中仍旧需要注意的点有很多。首先，在此方法技术下所建立的三维模型是对影像的利用以及点云数据的计算所得来的。但是，图像采集仪器所采集到的数据等往往存在不确定性。因此，在整个建筑物的三维建模过程中，从原始数据的采集到数据预处理以及建模等階段来看，该技术的不确定性一直存在，影响着建模的精确度。所以，往往最后利用该技术进行建筑物的三维建模搜到精度的影响有所损失。因此，利用无人机技术进行建筑物的三维建模所得到的建筑物模型通常可以近似真实反映建筑物的外形特征等，但对于建筑物的实际情况等则不能完全真实地呈现出来。对此，建筑物的三维模型则需要再一次进行精度上的评价。利用距离法对建筑物进行精度上的测量。通过比较建筑物的实际测量长度与模型测量长度进行比较，差距较小，通常能满足一般建筑物的建模要求。
结语：
本文针对无人机技术在建筑物的三维建模中的应用进行研究。利用无人机进行数据采集，通过激光扫描等方法进行点云数据的补充等。随后，利用影像匹配以及密集点云的生成等为建筑物的三维建模打下基础。针对数据进行预处理从而进一步开展建筑物的三维模型的构建得到三角网格图像。最后，构建较精细的建筑物模型还需要利用3D Max软件进行建模工作。通过建筑物模型的质量评价，我们能够知道：利用该技术方法所构建的模型在一般条件能够达到建模的要求，且建筑物质量较为可靠。故，基于无人机技术的建筑物三维建模可适当应用与建筑行业中。
参考文献：
[1]杨存英.基于倾斜影像的建筑物提取与参数化三维重建[D].
[2]谭启明.基于三维扫描和无人机倾斜摄影技术的古建BIM模型重构应用研究[J].安徽建筑，2020（9）.
[3]席敏哲.基于无人机倾斜影像的精细化三维模型构建及智慧园区应用研究[D].2020.
作者简介：
刘晓菲（1989.01-），性别：女，民族：汉，籍贯：山东昌邑，学历：硕士研究生，职称：助教，研究方向：建筑、工程测量，单位：济宁职业技术学院。
【关键词】无人机;影像匹配;建筑物三维建模
【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.
10.129
时代在不断的发展，人们对于信息的获取也趋近于更加多元丰富的一面。三维空间信息技术的发展如今也是炙手可热。就传统的二维平面图而言，其承载的信息量较少，所能够表达的空间信息也是十分有限。因此，人们针对建筑空间的信息获取则更加倾向于三维建模，利用三维图形获取更加直观的空间感受。故，针对三维空间信息建设以及三维模型的构建应当展开深入的研究。通常来说，三维建模是基于摄影测量以及三维激光扫描技术进行开展的。利用三维激光扫描技术来获取建筑物的三维点云数据，从而进行建筑物的三维模型构建。而无人机成本低、操作简单灵活、受天气等因素的影响较小，故利用无人机进行小区域的航空影响获取是十分方便快捷的。目前，不论是国内还是国外，都针对建筑物的三维建模有了一定的研究。故，本次针对某建筑无进行研究，基于无人机影像技术的建筑物三维模型构建方法进行研究。
1、无人机影像与激光点云匹配
本次所研究的建筑物为某小学教学楼，其建筑表面色彩艳丽，且纹理丰富。该建筑物存在一定的遮挡，遮挡范围较小。故利用无人机进行屋顶以及大部分墙面的影像拍摄;其余被遮挡部分则利用地面激光扫描仪进行影像获取。
1.1屋顶影像密集点云生成
本次研究所用无人机为大疆无人机及自带相机。利用无人机对教学楼的屋顶进行连续拍摄获取影像，其镜头需要垂直向下。与传统的航拍取影相比，无人机的要求则更为宽松。故，利用无人机拍摄到50张像素大小为4000*3000的屋顶与墙面影像。随后，再利用PhotoScan软件进行屋顶与墙面影像的密集点云匹配与生成。
1.2墙面影像密集点云生成
现以东立面墙面为例，利用无人机进行航带法垂直拍摄。随后，利用PhotoScan软件进行东立面墙面的影像密集点云的匹配与生成。但是，利用无人机进行航带法进行摄影同样存在一定的问题。例如，无人机的GPS定位系统定位精准度较差。在利于无人机进行影像获取时还需要外加一个控制点进行坐标的控制，进而得到东立面的墙面密集点云。如此所获得的墙面密集点云能够很好的还原墙面的形状以及色彩等信息元素。
1.3墙面密集点云空洞修补
1.3.1墙面密集点云空洞修补
利用无人机进行影像的获取以及密集点云的匹配与生成后，所获得的密集点云能够大致呈现出教学楼的形状等。但是，由于教学楼仍旧存在一定的遮挡，密集点云中会有一些空洞。这些空洞的出现就给教学楼等建筑物的建模带来一定的困难。此时，需要利用ICP算法对这些漏洞空间进行匹配。
1.3.2建筑物屋顶点云与墙面点云拼接
同样是无人机的GPS定位问题，建筑物的屋顶点云所生成的比例尺是有差距的。对此，最简单的解决办法就是通过测量屋顶的长款距离进行进一步匹配。利用测量值对所生成的点云进行比例尺的换算，从而进一步生成更加精准的三维点云图像。
2、建筑物的三维模型重建
2.1点云数据的预处理
上述操作中所形成的密集点云在建筑物的三维模型重建工作还无法直接进行利用。针对所生成的密集点云需要进行建模前的预处理，如：点云压缩、网格数据的生成等。针对点云压缩通常可以采用均匀采样法、平均距值法等。经过压缩后的点云数据可结合Delaunay三角剖分法进行墙面网格的创建。
2.2建筑物三维建模
通过点云数据的预处理以及三角网格的建立可以得到一个墙面的三角网格图。在三角网格图的帮助下能够展现出建筑物的一些外观特征等。然而，针对一些外形规整方正的建筑物来说，该方法所呈现出来的建筑物效果并不是十分良好。因此，再利用3D Max软件对教学楼的模型进一步进行精细建模，从而得到教学楼的三维模型。
针对建筑物的墙体来说，在进行建模的过程中需要将该部分进行冻结，其他暂时不需要展示的部位等也可以先进行隐藏。随后，再利用图像进行建模。建筑物的各建筑构件的三维模型构建时，则可以同样的手法进行构建，将建筑物中会出现的门窗、雕花以及斗拱等等构建出来。在此过程中，注意这些构建的尺寸以及厚度等等，形成相应的体量关系。
2.3建筑物模型质量评价
关于基于无人机技术的建筑物三维建模来说，其中仍旧需要注意的点有很多。首先，在此方法技术下所建立的三维模型是对影像的利用以及点云数据的计算所得来的。但是，图像采集仪器所采集到的数据等往往存在不确定性。因此，在整个建筑物的三维建模过程中，从原始数据的采集到数据预处理以及建模等階段来看，该技术的不确定性一直存在，影响着建模的精确度。所以，往往最后利用该技术进行建筑物的三维建模搜到精度的影响有所损失。因此，利用无人机技术进行建筑物的三维建模所得到的建筑物模型通常可以近似真实反映建筑物的外形特征等，但对于建筑物的实际情况等则不能完全真实地呈现出来。对此，建筑物的三维模型则需要再一次进行精度上的评价。利用距离法对建筑物进行精度上的测量。通过比较建筑物的实际测量长度与模型测量长度进行比较，差距较小，通常能满足一般建筑物的建模要求。
结语：
本文针对无人机技术在建筑物的三维建模中的应用进行研究。利用无人机进行数据采集，通过激光扫描等方法进行点云数据的补充等。随后，利用影像匹配以及密集点云的生成等为建筑物的三维建模打下基础。针对数据进行预处理从而进一步开展建筑物的三维模型的构建得到三角网格图像。最后，构建较精细的建筑物模型还需要利用3D Max软件进行建模工作。通过建筑物模型的质量评价，我们能够知道：利用该技术方法所构建的模型在一般条件能够达到建模的要求，且建筑物质量较为可靠。故，基于无人机技术的建筑物三维建模可适当应用与建筑行业中。
参考文献：
[1]杨存英.基于倾斜影像的建筑物提取与参数化三维重建[D].
[2]谭启明.基于三维扫描和无人机倾斜摄影技术的古建BIM模型重构应用研究[J].安徽建筑，2020（9）.
[3]席敏哲.基于无人机倾斜影像的精细化三维模型构建及智慧园区应用研究[D].2020.
作者简介：
刘晓菲（1989.01-），性别：女，民族：汉，籍贯：山东昌邑，学历：硕士研究生，职称：助教，研究方向：建筑、工程测量，单位：济宁职业技术学院。