摘要：在测绘工程向数字化、精细化转型的背景下，传统测绘技术面临地形复杂区域数据采集难、建模效率低、三维场景还原度不足等问题。无人机倾斜摄影技术通过多视角相机同步获取地物影像，结合空三加密、三维重建算法，可快速生成高精度、高真实感的三维模型，为测绘工程提供了高效采集-精准建模-直观应用的全新解决方案。本文围绕无人机倾斜摄影三维建模技术展开研究，从技术原理与核心流程切入，系统分析数据采集、空三加密、三维建模等环节的关键技术要点，同时探讨技术应用中的优化方向，旨在构建技术规范、流程可控、精度达标的三维建模体系，为提升测绘工程效率与质量提供理论支撑。

关键词：无人机倾斜摄影；测绘工程；三维建模；空三加密；数据采集

中图分类号：P231 文献标识码：A

引言

测绘工程是国土规划、城市建设、灾害监测等领域的基础支撑，其核心需求是快速、精准获取地理空间信息并构建可视化模型。传统测绘依赖全站仪、GNSS 等设备进行单点数据采集，不仅效率低，且难以完整还原复杂地物的三维形态；传统正射摄影虽能获取大范围影像，但仅能反映地物平面信息，缺乏垂直维度细节。无人机倾斜摄影技术通过搭载多台不同角度的相机，在飞行过程中同步采集地物顶面与侧面影像，结合计算机视觉技术实现三维重建，有效弥补了传统技术的缺陷。当前，该技术已广泛应用于城市三维建模、古建筑测绘、应急测绘等场景，深入研究其技术原理与应用要点，对推动测绘工程技术升级、满足高精度空间信息需求具有重要现实意义。

1 无人机倾斜摄影三维建模技术原理与核心流程

1.1 技术原理

无人机倾斜摄影三维建模的核心原理是计算机视觉与摄影测量学的融合：通过多视角相机获取地物在不同方位的影像，利用影像中的同名点，不同影像中对应同一地物点的像素，结合摄影测量的共线方程，解算地物点的三维空间坐标；再通过密集匹配算法生成海量三维点云，基于点云构建地物的三维网格模型，最后叠加影像纹理，形成高真实感的三维模型。整个过程无需人工干预即可实现从影像到模型的自动化转换，且建模精度可通过地面控制点（GCP）进行校准，满足测绘工程对精度的要求。

1.2 核心流程

数据采集阶段通过无人机搭载多视角相机，按预设航线飞行，同步采集地物影像、POS 数据及地面控制点信息，为后续建模提供原始数据；数据预处理阶段对采集的影像进行畸变校正、曝光调整、冗余影像剔除，对POS 数据进行坐标转换与误差修正，确保原始数据的完整性与准确性；空三加密阶段通过软件自动匹配影像中的同名点，构建初始稀疏点云，结合地面控制点解算每张影像的精确外方位元素，生成加密点云与数字高程模型（DEM）；三维建模阶段基于加密点云进行密集匹配，生成海量密集点云，再通过三角网构建算法生成地物的三维网格模型，最后将影像纹理映射至网格表面，形成纹理模型；模型优化阶段对生成的三维模型进行漏洞修复、冗余面删除、纹理优化，确保模型拓扑结构完整、纹理清晰，满足测绘工程的应用需求。

2 无人机倾斜摄影三维建模关键技术要点

2.1 数据采集环节关键技术

数据采集是三维建模的基础，直接影响后续模型质量，核心技术要点包括：一是飞行规划优化。根据测绘区域范围、地形复杂度、精度要求确定飞行参数，飞行高度需结合相机焦距计算；航线重叠度需设置为航向重叠 70%80% 、旁向重叠 60%-70% ，确保影像间有足够同名点；对复杂地形，需采用分区飞行 + 高程调整策略，避免影像遮挡或分辨率不均；二是地面控制点布设。地面控制点需均匀分布于测绘区域，数量根据区域大小确定；控制点需采用 GNSS 高精度测量，获取其 WGS84 或地方坐标系下的三维坐标；对隐蔽区域，可布设检查点用于模型精度验证；三是相机参数校准。飞行前需对多视角相机进行内方位元素校准，避免相机畸变导致影像匹配误差；同时确保各相机同步曝光，减少因曝光时差导致的地物位移，提升同名点匹配精度；四是数据质量管控。飞行过程中需实时监测影像清晰度、POS 数据稳定性，避免因天气导致影像模糊或飞行姿态异常；采集完成后需检查影像数量、控制点数据完整性，确保无漏拍、错拍。

2.2 空三加密环节关键技术

空三加密是实现影像到空间坐标转换的核心，直接决定模型精度，关键技术要点包括：一是同名点匹配优化。采用 SIFT/SURF 算法+人工干预的方式进行同名点匹配，先通过算法自动匹配影像中的角点、边缘点等特征点，再对匹配错误的点进行人工删除；对纹理稀疏区域，可通过添加人工标志点提升匹配效果；二是地面控制点约束。将地面控制点坐标导入空三加密软件，通过平差计算修正影像外方位元素，减少POS 数据误差对建模精度的影响；平差后需检查控制点残差，残差超限时需重新检查控制点坐标或影像匹配结果；三是稀疏点云质量控制。空三加密完成后需检查稀疏点云的密度与完整性，避免因点云稀疏导致后续建模漏洞；对建筑物密集区域，需确保点云能完整反映建筑轮廓与细节，若点云缺失，需重新飞行采集或补充人工匹配点。

2.3 三维建模环节关键技术

三维建模是实现点云到可视化模型的核心，关键技术要点包括：一是密集点云生成。采用基于面片的多视角立体匹配算法生成密集点云，根据精度需求调整点云密度；对复杂地物，需提高点云密度以还原细节，同时通过滤波算法去除噪声点，避免噪声影响模型精度；二是网格模型构建。采用泊松重建算法构建三维网格模型，该算法可基于密集点云自动生成连续的三角网格，完整还原地物拓扑结构；对网格漏洞，需通过软件自动修复或人工补面，确保网格闭合；同时简化冗余网格，在保证精度的前提下提升模型加载效率；三是纹理映射优化。纹理映射需选择清晰度高、光照均匀的影像作为纹理源，避免因影像模糊、阴影过重导致纹理失真；采用纹理拼接+色彩均衡技术，消除影像间的色彩差异，确保模型表面纹理过渡自然；对遮挡区域，可通过相邻影像纹理补全，提升模型真实感。

3 结束语

总而言之，无人机倾斜摄影三维建模技术通过多视角影像采集与计算机视觉算法，实现了测绘工程从二维平面向三维立体的转型，其核心优势在于高效性、高精度、高真实感。研究表明：数据采集环节的飞行规划、控制点布设，空三加密环节的同名点匹配、平差计算，三维建模环节的点云生成、纹理映射，是决定模型质量的关键；通过多技术融合、AI 算法应用、云计算赋能，可进一步提升技术精度与效率。未来，无人机倾斜摄影三维建模技术将向更高精度、更全场景、更智能方向升级，为测绘工程提供更强大的技术支撑，同时推动地理空间信息在智慧城市、数字孪生等领域的深度应用。

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