LiDAR数据“云控制”的航空摄影测量方法与关键技术研究

How to achieve intelligent and efficient image processing to obtain high-accuracy 3D geo-information is an important issue of photogrammetry in the information era. The dependence on ground control points is the bottleneck of the intelligent processing of photogrammetric images. Intensive control information obtained from geospatial information data can replace ground control points, forming "cloud control", to achieve high-accuracy image orientation without ground control points. As a new type of geospatial information product, LiDAR point cloud has excellent accuracy, which can provide "cloud control" for large-scale photogrammetry, and its high density and uniform distribution contribute to the image orientation accuracy and reliability.This research: (1) Study imagery and point cloud registration framework which joints rigid registration and non-rigid optimization to achieve robust and high-accuracy geometrical registration; (2) Study how to properly use the LiDAR points and its line and plane features existing in urban scene to improve the robustness of registration; (3) Analyze the improvement of intensive control information to the theoretical accuracy of bundle adjustment to prove the validity of using LiDAR data as "cloud control". The purpose of this research is to achieve the goal of large-scale aerial photogrammetry without ground control points, which lays a foundation for automatic high-accuracy integration processing of images and LiDAR point cloud in urban scene to generate high detail 3D model.

信息时代摄影测量的一个重要问题是如何实现影像智能高效处理，以快速获取高精度三维地理信息。对外业控制的依赖是制约摄影测量智能化发展的瓶颈。利用地理空间信息数据，自动获取密集控制信息形成“云控制”替代外业控制，是实现无外业控制影像高精度定向的有效途径。作为新型地理空间信息产品，LiDAR点云精度优良，可为大比例尺摄影测量提供“云控制”，其密度高和分布均匀的特点有利于提高影像定向精度与可靠性。本项目：1）研究联合刚性配准与非刚性优化的影像与点云配准框架，实现稳健、高精度几何配准；2）充分利用城市场景中丰富的线、面特征，研究联合利用LiDAR点云线、面特征和离散点多元控制信息的配准方法；3）分析密集控制信息对区域网平差理论精度的改善作用，验证LiDAR数据“云控制”的有效性。本研究旨在实现无外业控制航空影像大比例尺摄影测量，为城市场景影像与LiDAR点云自动化高精度整体处理和精细三维建模奠定基础。

信息化与智能化是信息时代摄影测量的基本特点，影像数据获取的便捷性与处理的高效性，大幅提高了地理信息感知的能力。作为三维地理信息提取的重要手段，传统摄影测量技术仍依赖于高精度外业控制点。然而，外业控制点采集周期长，已成为制约摄影测量影像处理效率和全自动化的瓶颈。将已有地理空间信息数据作为几何参考替代外业控制点，通过新获取影像与参考数据的匹配自动获取大量控制信息形成“云控制”，是实现摄影测量影像智能处理的有效途径。作为新型地理空间信息产品，LiDAR点云几何精度优良，可为大比例尺摄影测量提供“云控制”，其密度高和分布均匀的特点有利于提高影像定向精度与可靠性。本项目研究LiDAR数据“云控制”的航空摄影测量方法与关键技术，充分利用LiDAR点云作为控制信息，以实现无外业控制点的大比例尺航空摄影测量。.针对LiDAR点云自身精度评定问题，提出了基于DLG的机载LiDAR点云精度评定方法，即采用高精度DLG作为几何参考评定LiDAR点云精度。以宁波地区1:500比例尺DLG作为参考数据，利用该方法评定对应区域密度约为10 pts/m2的航空机载LiDAR点云，结果表明试验区域LiDAR点云平面和高程精度分别可达到6.9 cm和8.3 cm，可作为大比例尺航空影像的几何控制数据；针对LiDAR点云如何控制航空影像几何定位问题，项目提出了一种综合刚性配准与非刚性优化的影像与LiDAR点云高精度稳健几何配准方法，核心思想是将LiDAR点云作为几何控制信息，有机结合刚性ICP配准和基于区域网平差的非刚性优化，分别改正影像区域网中的刚性系统误差和非刚性局部扭曲，实现影像的高精度定向。.本研究实现了LiDAR点云控制的航空影像大比例尺摄影测量，成果应用于2020珠峰高程测量工程中，实现了珠峰航空影像的高精度几何定位，解决珠峰多源数据融合的关键难题，为珠峰地区三维实景重建奠定了重要基础。研究成果在三维实景重建中具有较好的应用前景。