【技术】基于无人机倾斜摄影的实景三维建模方法与应用研究

本文内容来源于《测绘技术装备》2026年第2期

基于无人机倾斜摄影的实景三维建模方法与应用研究

朱怀远，李 宝

（安徽省第三测绘院，安徽合肥，230601）

摘 要

传统实景三维建模方法存在效率低、成本高、覆盖范围小等问题，难以满足当前实景三维与新型基础测绘的建设需求。为此，本文详细阐述了无人机（UAV）倾斜摄影测量系统的技术原理及其相较于传统三维建模的优势，并以安徽省砀山县部分区域为例，系统介绍了航线设计、倾斜航空摄影、像控测量、空中三角测量及实景三维建模的完整技术流程，开展了精度验证与分析，以期为今后县域级实景三维建设提供技术参考。

关 键 词

倾斜摄影；像控测量；空中三角测量；三维建模；精度验证；无人机

作 者 简 介

朱怀远，高级工程师，现主要从事基础测绘和实景三维建设等工作。E-mail：1061811755@qq.com。

引 文 格 式

朱怀远,李宝.基于无人机倾斜摄影的实景三维建模方法与应用研究[J].测绘技术装备,2026,28(2):122-126.

DOI:10.20006/j.cnki.61-1363/P.2026.02.019.

正 文

实景三维模型作为数字孪生的核心载体，在城市规划建设、自然资源管理、文化遗产保护和应急响应等领域的需求日益迫切。无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）倾斜摄影技术通过多视角同步获取地物影像，结合定位定姿系统（position and orientation system，POS）数据与空中三角测量（以下简称“空三”）技术，可快速构建“真三维、可量测、高逼真 ”的实景模型，已成为城市级和县域级实景三维建设的主流技术手段。

相较于传统三维建模，UAV倾斜摄影测量系统具有作业方式灵活且高效、能获取高分辨率影像、成图精度高、成本相对较低且操作简单及生产周期可控等核心优势。

针对传统测量方式和三维建模过程中存在的效率低、成本高和覆盖范围小等问题，本文以安徽省砀山县域部分范围实景三维建设项目为例，开展了UAV倾斜摄影的实景三维建模方法与应用研究，通过倾斜航空摄影、像控测量、空三、模型构建、修饰与优化等处理，形成高精度可视化的实景三维成果，为政府规划决策和城市管理提供数字化支撑，并为今后智慧城市发展提供技术参考。

1总体技术路线

本文选择安徽省砀山县部分区域为研究区开展UAV倾斜摄影的实景三维建模。砀山县位于安徽省最北端，县域内地势平坦，交通便利，研究区面积约66.5 km²,区域内以建筑物为主。

为了开展研究区实景三维建设项目，并验证其精度，本文采用了图1所示的技术路线。

图1 技术路线

1）资料收集、现场踏勘、制定工作计划。收集研究区地形和气象资料，并进行实地踏勘，确认空域条件、建筑物高度和交通状况等，据此制定飞行计划（航线、高度、分辨率）和像控点布设方案。

2）像控点布设与量测及倾斜摄影测量。在研究区均匀布设像控点，采用实时动态测量（real-time kinematic，RTK）技术测量其三维坐标；利用多镜头相机按航线采集影像，并记录POS数据（位置和姿态）。

3）空三加密。自动提取并匹配影像连接点；以初始POS数据作为观测值，将像控点坐标作为控制条件进行区域网联合平差，通过光束法平差优化相机参数和影像外方位元素，输出高精度加密点云，以确保模型绝对精度。

4）多视影像密集匹配。选择不同视角上的最佳像对模型，生成密集点云，基于空三平差输出的外方位元素，利用第三方软件自动将影像进行匹配，组成三维像对。

5）构建不规则三角网（triangulated irregular network，TIN）模型。对高密度点云数据进行抽稀等处理，对数据进行切块分割，对分割的区块内密集点云构建TIN模型。

6）模型构建与修饰。根据三维TIN模型的空间位置信息，基于纹理映射算法，从影像中自动获取并映射与白模对应的纹理，输出纹理清晰且逼真的倾斜三维模型。用第三方软件对水面和玻璃幕墙等引起的破面与空洞进行修补，对路面和建筑物立面的凹凸不平做局部平滑处理，对影像色差区域进行匀光匀色处理；检查模型的几何精度、纹理清晰度、完整性及细节层次（level of detail，LOD）层级，输出最终成果。

2 关键技术与方法

2.1航线设计与航摄分区划分

倾斜航空摄影的范围覆盖必须保证所选研究区边缘区域倾斜视角影像的覆盖率，因此，本次航摄设计的航向覆盖和旁向覆盖均超出摄区边界线1条航线，这样既能保证所有航摄区域从5个角度完全覆盖，又能有充足的同名影像进行后期的数据匹配。

本次研究结合研究区范围和高程数据，使用设计软件，结合地形坡度与影像重叠度要求进行航线设计与航摄分区划分，共划分18个航摄分区。航摄镜头焦距为40 mm，像元大小为4.02 μm，垂直影像地面分辨率为2.5 cm，根据航高计算公式，计算得到航摄设计相对航高为266 m。为了减少航飞时UAV姿态对航摄重叠度的影响，以及日照形成的阴影对相邻航摄分区接边处的影响，18个航摄分区的航向重叠度均为85%，旁向重叠度均为80%，飞行速度均为8 m/s，航向角均为5°,自西往东飞行。

2.2 像控点布设与测量

为了保障三维建模成果的几何精度，本次像控点采用区域网布点法均匀布设像控点，间距约为500 m，可满足1:1 000比例尺测图精度要求，并在农田和工地等测量困难区域，适当放宽布设距离，共布设像控点291个、检查点33个，像控点布设如图2所示。像控点标识采用直角模具涂刷或现场选择明显地物点的方式，在喷涂“L”状标识时，确保形状轮廓清晰、拐角明显，并统一测量“L”状标识的外侧拐角。

图2 像控点点位布设示意图

像控点测量采用安徽导航卫星定位基准站（Anhui continuously operating reference system，AHCORS）网络RTK，为了确保像控点的精度指标符合相关规范要求，RTK像控点测量流动站的观测次数应不少于两次，每次观测的历元数应大于20个，采样间隔应为2～5 s，两次测量的平面位置坐标较差应不大于5 cm，取两次测量的平面位置坐标平均数作为最终结果，观测值需记录稳定的固定解。利用外业测量得到的像控点坐标及大地高成果，根据测区的似大地水准面精化模型数据拟合正常高。完成像控测量后，进行整理和检查，提交相应的像控点布点图与成果表等。

2.3 航空影像获取

本次倾斜摄影数据采集采用大疆 Matrice 300 RTK四旋翼无人机+睿铂 RIY-DG6Pro五镜头倾斜航测系统组合进行，倾斜航摄系统主要参数如表1所示。外业实施航空摄影飞行时，通过实地调查，选取距离摄区较近的起降场，便于实施航空摄影的地点作为UAV临时起降点；飞行结束后，下载姿态、移动站、基站、影像等数据。为了提升作业效率，单架次结束后，仅下载姿态数据，待飞机更换电池后继续进行飞行；其他3项数据于当天全部架次完成后集中下载。

表1 倾斜航摄系统主要参数

2.4 空三加密

由于空三加密计算的任务量大，为了提高数据处理速度，将航摄分区进行组合，以天为单位，将时相相近的航摄分区组合为像片数据量6~8万张的单元进行处理，分区按照韦彪所述方法进行无缝拼接；利用预处理后的影像数据、POS数据、控制点成果等资料进行空三加密解算，采用POS辅助空三加密，根据控制点成果，通过区域网整体平差得到加密点成果。

2.5 点云匹配

空三加密成果精度符合要求后进行模型重建，模型重建采用分块计算，选择不同视角上的最佳像对模型，生成三维尺度的密集点云。基于空三平差输出的外方位元素成果将影像进行匹配，组成三维像对，分别进行点云匹配计算。特征点提取采用尺度不变特征变换算法（scale-invariant feature transform，SIFT），一般区域每幅影像特征点数量大于5000，弱纹理区域每幅影像特征点数量大于10000。特征点匹配内点比例阈值大于0.6，残差阈值小于0.7个像元，航带间重叠度大于80%。

2.6 创建TIN模型及纹理映射

经过空三加密后获取了大量高密度的点云数据，需要对其进行相应处理，以用于后续的纹理映射。首先，对高密度点云数据进行抽稀等处理，并对数据进行语义分割；其次，对分割区块内的密集点云构建TIN模型，生成无纹理的城市三维模型；最后，根据三维TIN模型的空间位置信息，基于纹理映射算法，从影像中自动获取并映射与白模对应的纹理，最终生成纹理清晰且逼真的倾斜三维模型。

2.7 模型编辑与优化

为了提升模型的整体视觉效果与实用性，对模型进行色彩、亮度和对比度的匀光、匀色处理。该处理缩小了模型间的色调差异，使色调均匀、反差适中、层次分明，保持地物色彩不失真。对模型扭曲、拉花、变形、粘连、漏洞等问题及现象，应查找和分析原因，并使用DP-modeler、Photoshop等软件进行修饰，但对模型的编辑不应改变模型的数据组织结构。

2.8 模型接边与拼接

模型拼接前，对各分块边缘进行接边检查，查看其区域边缘是否存在错位（包括上下错位、水平错位）和空洞等现象。当区域边缘存在错位时，应查明原因（如像控点是否失控和存在错误），查看空三平差报告，并分析平差精度等，解决可能存在的问题，必要时需进行外业像控点补测或重测、模型重建等工作。在接边处，当Tile块出现重叠时，选择影像效果较好的。当同一Tile块为多个（最多4个）分散在相邻区域时，将其合并成1个Tile块放在其中1个区域。模型接边完成后，按要求拼接成1个整体模型，导出成1个OSGB文件包。成果如图3所示。

图3 Mesh三维模型数据成果

3应用结果验证与分析

3.1 模型精度和质量分析

为了保证三维模型成果满足平面位置和高程精度设计要求，本次采用“野外实测对照法”开展精度验证。在研究区域内选取影像清晰、特征显著的50个地物点（如道路交叉口转角、建筑物墙角、建筑物顶角等）作为校验样本，并通过野外实测获取其精确三维坐标，将实测坐标与三维Mesh模型中提取的对应点坐标进行差值计算，并依据中误差计算公式进行精度评定。

经高程坐标较差可知，倾斜摄影Mesh三维模型成果平面位置精度中误差为0.074 m，最大误差为0.525 m，高程精度中误差为0.159 m，最大误差为0.230 m，达到相应规范中的相关指标要求，均可满足后续实景三维场景应用与地理信息空间分析需求。

结合大势智慧DasViewer与智觉空间SVS 3DQuality等质量检查软件，采用人工目视检查与自动检查的方式对倾斜摄影Mesh三维模型进行质量检查。人工检查重点观察模型纹理完整性、几何精度及接缝处一致性，自动检查快速定位几何错误、拓扑缺陷及数据缺失等系统性质量问题。经过详查、概查及综合分析，该成果严格遵循统一技术标准，整体呈现真实、完整、一致、准确且具备可量测性的真三维特性。

3.2 存在问题分析

在研究过程中，发现了以下问题，需在后续工作中优化：

1）数据处理效率低。高密度点云与大区域模型处理对硬件要求极高（需GPU显存大于等于24 GB、内存大于等于64 GB），单处理单元计算周期约72 h，整体项目数据处理耗时达15 d。

2）复杂区域建模精度不足。高层建筑物密集区因遮挡严重，倾斜影像难以捕捉建筑物顶部细节，导致部分建筑物顶部模型出现“拉花”现象。

3）需人工补绘修正。水体表面存在镜面反射，导致影像纹理失真，无法自动生成合格纹理，必须通过人工方式进行补绘和修正。

4）模型数据量过大。66.5 km2的模型数据量约800 GB，不利于Web端快速加载与共享，需进一步压缩。

4 结 束 语

本文以砀山县域部分范围实景三维建设项目为研究案例，基于UAV倾斜摄影技术深入研究了三维模型构建方法，验证了UAV倾斜摄影技术在县域尺度实景三维建设中的可行性与优势。结果表明，此方法建立的三维模型可满足相应规范要求，能有效提高摄影测量数据采集效率，缩短作业周期，模型成果能满足当前新型基础测绘与实景三维建设的需求，可为数字城市和智慧城市的建设提供有益的参考。但该方法也存在一些实际问题，后续可探索自动化纹理优化与模型轻量化方法，以提高大范围实景三维模型的渲染效率；同时，可融合深度学习方法，增强对复杂地物（如植被玻璃幕墙等）的重建精度与真实感。

来源：自然资源部测绘标准化研究所