摘要：如今电网结构日益复杂，输电线路长度不断增长，采用传统人工巡检不但耗时耗力，而且无法做到及时发现设备的缺陷和隐患。三维激光扫描和无人机倾斜摄影是目前两种快速获取三维空间数据的主要技术手段，利用点云数据构建三维模型，还原输电线路走廊地貌，还原输电线路走廊地貌及杆塔模型，更加精确掌握输电线路的运行情况，保证电网的安全供电。 关键词：输三维激光扫描;点云;倾斜摄影
1融合建模流程设计
三维激光扫描以激光器发射出的脉冲激光作为信号源，根据激光测距原理计算出激光到目标点的距离，每秒获取几十万至几百万的激光点云数据，通过高清相机采集的照片与点云进行空间匹配，即可得到彩的三维点云 ，能够更好地还原现场的真实场景。倾斜摄影是通过无人机搭载影像采集传感器，在空中多角度对地表对象进行拍摄获取影像数据，然后基于多视影像的地表同名点坐标进行密集匹配，快速获取地表三维数据。其数据格式一般为JPG等图 片格式，通过相应的软件平台进行空三加密和影像密集匹配算法，自动匹配出所有影像的同名点，并从影像中抽取更多的特征点构成密集点云。由于密集匹配过程中产生了大量的点云数据，这就为三维激光点云与倾斜摄影密集点云的融合提供了可操作性。地面三维激光点云的高精度可以弥补倾斜摄影近地面区域精度偏低的缺陷，而空中无人机倾斜摄影则弥补了三维激光顶部扫描盲区和影像获取视角不够广的缺陷，将两种方法的点云进行融合，再进行三维建模，就可以实现三维模型整体上的高精度，解决倾斜摄影三维建模局部拉花、底部效应等问题。同时三维激光扫描可以获取地面特征点的三维坐标，可以免除倾斜摄影测量外业布设像控点的工作，大大提高作业效率，降低劳动强度。三维激光扫描与倾斜摄影技术的结合，实现了空中无人机航空影像与地面三维激光点云的“空地联合”，全方位无死角获取地表物体的完整表面坐标信息，实现高精度的三维建模。
2三维激光点云和无人机倾斜模型的融合应用
2.1三维数据处理
外业数据采集获取的原始影像数据、POS数据、像控点数据、进行数据预处理基于Context Capture Center软件，结合POS系统提供的外方位元素和相机安装位置关系模拟所有影像
（包括倾斜影像）的地表投影范围，采取由粗到精的金字塔匹配方式，在各级影像上进行同名点自动匹配和光束法区域网平差。利用已有的外业像片控制点，在影像上进行刺点，每个控制点的每个视角（单镜头）3~5张影像，利用控制点进行绝对定向。在空三平差迭代计算过程中，进行必要的人工干预，检查连接点分布情况和连接强度，利用内部提供的工具进行人工连接点修改，得到点云，到成像角度好、分辨率高的影像作为纹理数据源，优选出纹理影像映射入模型中，从而建立三维实景模型。
2.2倾斜摄影技术软件设计
倾斜摄影测量总体流程：巡检任务开始 － 申请航飞领域 － 采集数据 － 预处理多视影像并转换为 ＰＯＳ 数据格式 － 测量布置控制点 － 几何校正，区域网联合平差，生成数字地表模型 － 构建三维不规则三角网模型 － 生成三维场景模型。倾斜影像拼接、密集匹配、自动空中三角测量是倾斜摄影技术数据处理的主要组成部分。倾斜摄影空三的主要步骤包括自动匹配倾斜影像连接点、区 域 网 平 差 以 及 建 立 自 由 网。本 次 研 究 中，采 用ＳＩＦＴ 特征匹配；设置构建尺寸空间，采用高斯卷积核，构建图像金字塔；使 ＤＯＧ 尺寸空间本层以及上下两层最大或最小值为尺度空间极值点；去除不稳定边缘响应点和低
对比度关键点；形成关键点描述，计算关键点方向；计算两特征点的欧式距离，采用 ＳＩＦＴ 特征匹配。根据五点法相对定向模型对粗差进行监测。自由网的构建使用随机采样一致性的方法。根据双向模型的粗差点监测，使用空间前方交汇计算像点残差，处理双模型间的三度重叠点，将残差大的粗差点去除。根据双模型的相对定向方法监测，选择三张影像，进行两两相对定向。对旋转矩阵、线元素进行计算，监测倾斜影像匹配点粗差，实现自由网的构建。采用附加约束方法处理区域网平差，以多个相机之间的安置参数作为约束条件，加入平差模型。区域网平差位置数为下视相机的安置参数、倾斜相机的安置参数以及下视影像的外方位元素。采用这种方式，可提升平差结果的稳定性，极大减少区域网平差的未知数个数。在拼接倾斜摄影技术中，建立虚拟影像，需要获取各视角的倾斜影像，再是视野范围内的倾斜影像，最后对重影效应进行处理。
2.3数据融合
由于地面三维激光扫描仪获取的模型和无人机倾斜摄影测量获取的模型各有优缺点，即扫描仪虽能获取城门四周的高质量真彩三维点云，但无法采集到城门顶部数据;无人机倾斜测量虽能获取大场景的三维模型及城门顶部空间信息，但城门近地部分变形明显。因此，
为了获取更好的三维展示效果，需要将扫描仪获取的点云模型与无人机倾斜摄影测量获取的城门顶部数据进行融合。
结语
三维激光扫描测量和无人机倾斜测量已成为获取空间实景三维数据的主要手段，地面三维激光扫描可采集近地部分高密度、高质量的三维点云，其精度可达毫米级，但无法获取建筑物顶部的数据;无人机倾斜测量可快速获取测区大场景的三维模型，但模型近地部分的精度却难以保证，将三维激光扫描点云与倾斜模型相融合，取长补短，是空间实景数据采集的必然趋势。通过空间同名公共特征点将三维点云和倾斜模型进行匹配、融合，其精度不仅与三维点云、倾斜模型自身的精度有关，也与同名特征点数量、空间分布及捕捉精度等因素均有关系，在保证三维点云和倾斜模型精度的前提下，融合后的精度可达厘米级。
参考文献
［1］王智，薛慧艳．三维激光扫描技术在异形建筑竣工测量中的应用［J］．测绘通报，2018(7):149-152．
［2］朱曙光，何宽，周建郑．徕卡三维激光扫描系统在建筑物精细建模中的应用［J］．测绘通报，2018(2):154-156．
［3］郑德华，沈云中，刘春．三维激光扫描仪及其测量误差影响因素分析［J］．测绘工程，2005，14(2):32-34，56．
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