CN109945845A - 一种私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法，包括如下步骤：S1、数据采集，利用三维激光扫描仪获取测绘研究对象的全息数据以及其中控制标靶的全息数据；同时进行近景多视角摄影测量，获取测绘研究对象的全息数据以及其中控制标靶的全息数据；S2、基于三维激光扫描的点云模型构建，在去除噪声、坐标匹配、采样抽稀、降低冗余度后，实现基于三维激光扫描的测绘研究对象空间点云模型构建；S3、基于近景多视角影像的三维模型构建，在拼接后获得据实景颜色的点云数据模型，完成基于近景多视角影像的三维模型构建；S4、多源数据融合及模型生成，实现多源三维模型数据融合；S5，基于三维激光扫描全息数据二维线图画的生成。

Description

一种私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法

技术领域

本发明涉及文化遗产传承与创新保护技术领域，具体为一种基于无人机近景测量的多视角影像与三维激光扫描技术对私家园林文化遗产进行数字化测绘和三维可视化的私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法。

背景技术

私家园林是我国历史文化遗存的重要组成部分，目前留存的记录古典园林图纸资料，是根据园林制图原理，设定一定的图纸比例以手绘的方式记录私家园林的空间结构和总体布局，并根据人工测量进行园林空间布局和园林要素的记录。记录与展示的方式以手绘平、立、剖面图和手绘透视效果图的方式结合照片视频影像记录为主。其中，这类私家园林的图纸资料的平、立、剖面图主要通过皮尺测量进行制作，透视图是绘制者根据透视原理和美术素养进行的手工制图，尽管具备一定的空间属性，但精度普遍不高。不能直观的反映所绘对象的纹理与材质。而拍摄的照片影像普遍不具备空间属性特征。而且没有拍摄角度和定位的坐标信息记录，因此照片记录不能客观反应私家园林的空间布局与空间结构。且图像资料多为片段性资料，传播时不能完整反映私家园林的整体性特征及各要素之间的准确关系。因而，私家园林空间的手绘平、立、剖面图结合照片的记录和展示形式不够直观，也为后续研究和保护提供了诸多不便。

随着计算机和测绘技术的不断发展，测绘行业逐渐由传统人工测绘向数字化测绘发展。相较于人工测绘而言，数字化测绘不但大大提高了测绘精度，还使所获信息更加全面、所测绘成果更加多样化，具有精确、便捷、多样化的优点。近年来，全站仪、差分GPS等精密测量设备相继被引入文化遗产的记录工作，从而有效的解决了空间属性的精度问题。由于私家园林在形态上具有复杂、多变、不规则等特点，尤其需要采用数字化测绘技术和方法，为私家园林的保护、管理、修缮和研究等提供更适宜、高效和先进的途径。然而，利用全站仪、差分GPS进行的文化遗产记录和展示工作仍然不能解决私家园林这类小型园林空间内的高差、空间感、深度和文化遗产展示不直观的问题，私家园林的三维立体形态和复杂特征呈现及后期研究的不便利仍然存在。

三维激光扫描是近年来发展起来的三维精细化测量技术，又被称为实景复制技术。其通过激光测距仪发射和接收激光信号，根据光速和激光来回时间差进行距离测量，通过设备中心点坐标、每个测点的斜距、水平垂直角和方向角三个要素求得每个扫描点的空间坐标。通过被测物表面体密集点的三维坐标、反射率和纹理等信息，可快速复建出被测目标的三维模型及线、面、体等各种图件数据。三维激光扫描具有远距离非接触测量、数据密度大、速度快、自发激光、精度高并且可与常规测量设备联合使用等优势，被广泛应用于社会发展的各个领域。三维激光扫描技术通常获取的是对象的点云数据，尽管其能够获取对象的精确三维空间信息，并以点云模型的形式进行三维展示，但这一方式不够直观，不能反映出对象的表面特征和纹理特征，因此通常需要同其它成像技术相结合。

多视角重建是一整套先进的成像技术，它是指利用相机对一个场景从多个视角获取和采集的多幅影像，从可能结合局部运动信号的二维图像序列中估计出相应三维结构的过程。三维激光扫描与多视角重建技术的结合，通过将三维激光扫描设备获取的多视角图像配准至统一坐标系，结合深度数据融合、建网和纹理映射等操作，不仅能够获取对象精准的三维空间信息，构建逼真三维立体几何模型，并能够直观的反映出对象的基本表面特征和纹理特征，为对象展示提供更为直观的效果。

无人机测绘包含正射和倾斜摄影，以无人机作为航空摄影平台能够快速高效地获取高质量、高分辨率的影像，通过自动化的数据处理手段大大加快了大场景精细三维模型的生成速度。而无人机倾斜摄影测量，可以满足倾斜摄影测量与快速三维建模对数据获取的要求，颠覆了传统低空摄影测量只能从垂直角度获取数据的局限。目前国内外尚无类似微型倾斜摄影产品平台，弥补了微型超低空低成本获取倾斜摄影测量高分辨率数据的空白。结合敏捷自动建模系统和多源数据融合技术，可为测绘、可视化、文化遗产保护等研究领域提供低廉、高效、敏捷的数据支持与服务，提高了精细三维数据灵活快速获取的能力。实现三维场景的快速、高效、低成本的真实还原。

三维可视化技术的快速发展为解决私家园林文化遗产整体记录不完整，细部数据记录不精细，展示不直观等问题带来契机，并被迅速应用于古建筑古迹、文化遗产的保护测量、资料保存、文物修复等研究领域。杨宝利等（2017）利用三维激光扫描技术在北海进行的假山叠石三维激光扫描，完成了静心斋大假山、琼华岛山洞的完全尊重实物的三维数字化建模，获得用于重建建筑物的数字化档案，目的为将来的叠石修复、文物重建及理论研究提供依据。喻梦哲等（2017）以苏州环秀山庄与耦园假山的池山叠石部分为例，就所测对象外观轮廓难以精确测量和清晰表达的问题，以三维激光扫描与近景摄影测量技术与传统手工量取方法进行比较，验证了前者在数据获取效率与全面性方面的优势，并就该技术在园林信息采集和图纸成果表达等环节中的具体操作方法作了初步讨论，评测了此类测量技术手段在古典园林测绘和研究中的适宜性问题。张亚（2011）三维激光扫描技术在三维景观重建中的应用研究，探讨了三维激光扫描技术在三维建筑物重建应用中的有关问题。通过扫描仪对不同视点的建筑物扫描得到原始的点云数据，并将这些多视点的点云数据进行拼接、滤波处理，得到了用于三维建模所需的建筑物表面的点云数据，再将这些处理后的点云数据根据建筑物的各个组成部分进行单独建模。通过误差比对，得到了高于房产测量规范要求精度的建筑物三维模型。胡庆武等（2013）针对武当山古建筑两仪殿的精细测量和三维建模，提出了一种地面三维激光扫描和全景测量的古建筑精细测绘的技术流程方法，提供具有可扩展测量距离和精度的三维数据收集，以补偿由于相互遮挡和扫描视图限制而丢失的数据。提出了一种多尺度数据融合方法，用于不同尺度和分离的3D数据的数据配准和过滤。点投影算法与点云切片工具一起用于精细测量，以生成所有类型的建筑图。李宝瑞（2012）对地面三维激光扫描技术在古建筑测绘中的应用进行研究，探讨古建筑的三维建模问题，研究了具体的建模过程，对建好的三维模型进行了纹理贴图，并对三维模型进行了特征线的提取，绘制出古建筑的立、剖、俯和平面图，然后对三维模型进行了精度分析，最后对古建筑测绘在古建筑保护、修缮和重建等方面的重要性进行了论述。论证了三维激光扫描技术在古建筑测绘方面比传统的测绘方法，有着更快的数据获取速度和更高的数据处理精度。侯飞等（2013）以徐州市狮子山楚王陵为例，基于LeicaHDS公司的ScanStationC10三维激光扫描系统，用Cyclone软件的TIN多边形算法，生成TIN。导入GoogleSketchUp软件构建模型，通过数码相机照片进行纹理贴图，后期导人到可视化软件Iumion中进行三维可视化展示。但是该技术不足在于，通过数码相机照片进行纹理贴图受景观高度、拍摄距离等因素的影响所拍摄出的斜拍图片，后期要通过仿射变换处理将斜拍图片变换成直拍图片，贴出时会出现比例误差，不适用于结构复杂的对象。张洪吉（2016）三维激光扫描构建了文物三维数字化档案，并乐山文庙的大成殿为例开展三维重建和信息提取。，由于其获取数据的全面性和无接触式，在文化遗产保护上提高了保护的科学性和安全性。但是不同材质目标物反射率不同而带来的数据缺失或失真，缺少面向复杂结构目标物的数据精度验证。程钢等（2010）提出开发利用文物景观的同时，采取有效方式进行保护和修复，并对其档案信息永久保存。以大型文物景观数字化保护为目的，提出将GPS、全站仪等单点测量方式与三维激光扫描技术相结合，以局域控制的方式将景观模型纳入空间坐标系统，研究其分布和演化规律;利用三维激光扫描仪获取文物景观的全方位空间信息，建立可量测的三维可视化模型和二维线画模型.将其用于中山纪念馆的数字化工程，证明了该方法的有效性.胡少兴等（2006）提出了一种以三维激光扫描技术和高分辨率彩CCD摄像技术为主要数据获取手段，利用改进的ICP算法，获得真三维、真尺寸、真纹理的古文物数字化工程模型。并在云冈石窟和古石雕数字化工程实践进行了验证。实现了二维纹理与三维激光扫描数据的准确映射。但是因为所测对象为单一表面的纹理测绘，未对不同元素有机组合的复杂空间的测量技术与数据处理给出实践验证。丁志广等（2016）将无人机倾斜摄影用于江门市快速三维建模，实践发现无人机倾斜摄影快速三维建模速度快，效率高，能更好的表达建筑结构和色彩。但也存在一些问题，在200米高空的摄影条件下，会出现地面至15m高度，三维建模效果较差，植被及树荫下遮盖部分建模效果较差，大面积水体可能会有空洞等问题。张平等(2014)在“数字资阳”项目中，利用倾斜摄影测量技术结合街景工厂软件进行数据的处理，建立资阳城区4．5km2的街景模型，并对其进行精度评定。尽管街景工厂快速地生成了高精度的实景三维模型，但这个模型是通过整体构网，并为每个三角网选择最佳视角贴纹理而生成，是一个整体的大场景模型，并不是面向对象的分层数据。因此，在三维模型数据更新，模型的完整性研究、对象分层研究上有明显不足。限制了其相关的应用推广。余芳强等（2018）在上海玉佛禅寺改扩建工程中，采用BIM技术、FaroFocus3D地面三维激光扫描、航拍倾斜测量等多源数据的古建筑数字化建模技术。该技术可快速地建立既有古建筑的数字化模型，并支持在既有建筑改建过程中的应用。

上述研究大致可以分为四类：第一种，一是基于工程数据进行三维可视化。以杨宝利等（2017）喻梦哲等（2017），张亚（2011）的实践研究为代表，这类研究主要目标是对三维工程模型的重建，能获得较为精准的工程数据与线画图。但是，未考虑真实材质和纹理的数字化图纸展示。同时，对针对古典园林的叠石假山、建筑物的单独三维数据扫描和工程建模，没有考虑园林空间的整体特征，没有依据古典园林的整体性空间特征进行数据获取与处理，不能获得完整的景观空间工程图纸和实景数字化模型，不能促进园林的整体性景观空间和各组成要素的保护研究，不能直观展示景观整体；第二种是利用三维激光扫描测量技术进行古建筑的三维可视化。以胡庆武等（2013）李宝瑞（2012）侯飞等（2013）张洪吉（2016）的相关研究为代表。这类研究的基于三维激光扫描、全景测量等多尺度数据，数据较为精细，同时也能够满足平面图、剖面图等图纸数据快速生成的需求。纹理映射的方式，在可视化展示上缺少与数字摄影测量相结合的直观实景效果。程钢等（2010）建立可量测的三维可视化模型和二维线画模型，在利用GPS、全站仪等单点测量方式与三维激光扫描技术相结合研究其分布和演化规律;没有利用倾斜摄影测量在大范围空间低成本、真实性高、高效率的优势与三维激光扫描在小尺度空间高精度的优势结合。缺少多源数据相互结合，获得高效、高精度的数字化模型；第三种是利用数字摄影测量技术进行场景的三维可视化。丁志广等（2016）利用无人机倾斜摄影测量快速生成的三维实景模型，张平等(2014)利用倾斜摄影测量技术结合街景工厂软件进行数据的处理，这类研究突出了倾斜摄影测量在大场景三维模型构建中成本低、范围广、效率高等优点，同时精度也能满足三维模型和大比例尺ＤＯＭ制作的精度要求。但由于硬件，远景拍摄等因素，对地面上高度较低且不规则物体的真实还原还不够。目前只能实现模型“单体化”，只是在利用外包围合将模型特定部分进行高亮显示而已，并没有真正意义上实现三维模型各要素的自动分层、分割和提取。且模型单体化和数据的融合是倾斜摄影测量的最大问题。远景拍摄和模型成果不适合小尺度空间模型完整性和对象分层的数据提取；第四种是利用三维激光扫描与数字摄影测量技术进行场景的三维可视化。胡少兴等（2006）的研究实现了二维纹理与三维激光扫描数据的准确映射。但是因为所测对象为单一空间和表面的复杂纹理测绘，未对不同元素有机组合的复杂空间的测量技术与数据处理给出实践验证。私家园林空间要素多组成关系与空间布局复杂，具有数据获取与处理的特殊性，同时，单一摄像技术不能满足私家园林三维模型整体空间布局和局部细节的完整展示需求。余芳强等（2018）基于多源数据对既有古建筑进行数字化建模，该方法可快速地建立既有古建筑的数字化模型，并支持在既有建筑改建过程中的应用，但采用三维激光扫描与航拍倾斜测量建模技术，会出现模型精度不够的问题。对于文化遗产完整性保护和小尺度的空间范围，近景倾斜测量更具备技术优势。

发明内容

本发明目的是针对现有技术的不足，提供一种私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法。旨在解决私家园林竖向高层及园林组成要素的空间数据获取繁琐，精度较差、展示形式单一且不够直观等问题。其以私家园林各要素为目标对象，在充分考虑私家园林记录过程和后续成果相关需求的前提下，利用三维激光扫描与多视角影像重建技术，对私家园林竖向高层结构与私家园林各景观要素按照空间结构关系进行空间属性精确的三维数据全息采集与可视化，通过多源数据融合，完成多层次不同粒度三维模型的统一构建，实现三维模型各要素的自动分层、分割和提取。并按照私家园林路径的动态游览方式使其具备包含动态时间和位移属性的多维特征。成果不仅能够满足私家园林平立剖面图、园林空间布局图，景观要素分布图等后续私家园林文化遗产数字化智慧景观成果的精准快速生成的需要，而且便于不同游览线路下步移景异的园林景观空间效果以及同一节点不同视角方向的景观空间分析的体验对比研究与直观展示，为私家园林路径游览空间的全息采集与三维可视化提供一套科学合理、快速便捷的方法体系。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法，包括如下步骤：

S1、数据采集

以私家园林为测绘研究对象，首先在测绘研究对象的区域确定目标地面三维激光扫描采集点云坐标系，在确定的地面三维激光扫描采集点云坐标系基础上进行图根控制点的布设并完成图根控制点的测量工作，解算出每个图根点的平面坐标和高程；

根据测绘研究对象的布局和要素构成，布置扫描测站点和控制标靶的数量、位置，测量扫描测站点、控制标靶的坐标信息；将三维激光扫描仪设置在扫描测站点，利用三维激光扫描仪获取测绘研究对象的全息数据以及其中控制标靶的全息数据；三维激光扫描仪获得的全息数据为坐标数据；

同时利用无人机对测绘研究对象进行近景多视角摄影测量，获取测绘研究对象的全息数据以及其中控制标靶的全息数据，无人机获得的全息数据为影像数据；

S2、基于三维激光扫描的点云模型构建

首先是去除噪声，将三维激光扫描仪扫描获得的全息数据中的原始激光点云数据导入去噪软件中进行去噪处理，去除其中包含的周围植被点、建筑物点但不仅限周围植被点、建筑物点的噪声，得到去噪激光点云数据；

将三维激光扫描仪测量的控制标靶坐标信息导出，并转换为点云处理软件需要的控制点格式，利用点云处理软件，完成去噪激光点云数据的坐标匹配，得到坐标匹激光点云数据；

采用最邻近点法迭代，通过选取坐标匹配激光点云数据中的共同点来进行扫描测站点间的精确配准，拼接构建大量的三角面片和激光点云，形成整个测绘研究对象的三维激光点云；同时对靠近扫描测站点的激光点云进行采样抽稀，降低激光点云的冗余度；

采用三角面片构建精细三维模型，利用激光点云的空间平面坐标和高程信息，通过构建参考平面，计算激光点到参考平面的体积并构建表面三角网模型，实现基于三维激光扫描的测绘研究对象空间点云模型构建；

S3、基于近景多视角影像的三维模型构建

将近景多视角采集的影像数据导入基于影像生成三维模型的软件中进行影像粗略拼接处理，并生成近景多视角坐标系统下的粗略点云；以地面三维激光扫描采集点云坐标系为目标坐标系，将近景多视角坐标系统下的粗略点云匹配为目标坐标系的粗略点云，生成多视角影像的密集点云并基于密集点云进行三维模型构建，获得据实景颜色的点云数据模型；

用软件Cyclone 处理所得的园内三维实景点云模型，以及将无人机摄影测量获取的原始全息数据导入软件Pix4DMapper( 2.0，Pix4D) 中进行特征点的校正及影像拼接和点云加密等参数的设置后进行运算，获得测绘研究对象及周围环境的遥感影像和三维点云模型，并生成模型的纹理信息；实现模型的真实、直观展示效果，最终完成基于近景多视角影像的三维模型构建；

S4、多源数据融合及模型生成

将近景多视角影像的三维模型型转换为换obj格式，然后，将obj格式数据导入到基于三维激光扫描全息数据的点云模型中，利用坐标匹配将基于三维激光扫描全息数据的点云模型与近景多视角影像的三维模型进行空间匹配与数据融合，实现多源三维模型数据高精度融合，实现基于近景拍摄的多视角影像与激光扫描的私家园林数字化测绘和三维可视化；

S5，基于三维激光扫描全息数据二维线图画的生成

在Cyclone 中对三维激光扫描的点云模型分别进行水平和垂直方向切片，然后将切片后输出的平面和剖面等数据文件导入软件AutoCAD( 2010，Audodesk) 中，提取各园林要素的特征线和轮廓线，通过软件AutoCAD 和Photoshop 的图形编辑功能，利用园林绘图的线形和符号，对地形、植物、假山、建筑、水体等要素的细部特征进行绘制，最终编辑成图。

进一步的，在所述步骤S1中，地面三维激光扫描采集点云坐标系选用WGS-84坐标系但不仅限于WGS-84坐标系，图根控制点的布设与测量采用GNSS RTK系统但不仅限于GNSSRTK系统，图根控制点高程的拟合采用GPS但不仅限于GPS；控制标靶选取测绘研究对象中控制范围大的地点作为控制标靶并在控制范围大的地点设置反光片

进一步的，在步骤2中，去噪软件为软件Cyclone( V8. 0，Leica)但不仅限于Cyclone(V8. 0，Leica)软件，点云处理软件为Riscan pro软件但不仅限于Riscan pro软件。

进一步的，在步骤3中，基于影像生成三维模型的软件为Agisoft photoscan软件但不仅限于Agisoft photoscan软件。

与现有技术相比，本发明具有的优点和积极效果是：

本发明的私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法，制作的私家园林数字化三维模型不仅具有直观的展示效果，而且空间属性精度较高，可方便快捷的利用三维模型进行私家园林平面布局图、空间结构图、平立剖面图、景观构成要素分布图等私家园林营造信息与成果数据的制作与生产，并便于不同空间视角、不同景观要素及其营造手法的对比与分析。同时，整个制作过程基于计算机、三维激光扫描仪、无人机测量、数码拍摄设备进行，不仅数据获取与处理过程科学精准，而且与常规方法相比，大大缩减取了文化遗产资源信息记录的工作时间，提高了工作效率，获得风景园林学、工程测量学、建筑学、文化遗产保护等相关领域工作人员的一致好评。业内人士认为，基于近景多视角影像和三维激光扫描技术的私家园林空间三维可视化方法科学有效、直观精确，不仅有助于私家园林空间及游览过程的直观展示，同时对于私家园林营造信息的相关分析与研究具有很好的促进与帮助作用，相信该方法的推广与应用对于私家园林文化遗产保护工作的信息化、科学化、数字化与可视化及虚拟现实技术具有重要的推动作用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1：本发明的方法流程图；

图2：测站点和标靶编号布置及无人机航线分布图；

图3：遂园点云数据模型( a) 和拼接后( b) 纹理映射模型图；

图4：遂园及周围环境无人机摄影测量影像图及三维实景模型图；

图5：三维激光扫描测量点云数据模型切片图；

图6：遂园线画图；

图7：遂园造园要素-亭子线画图；

图8：对环秀山庄三维模型各园林要素的单独分层、分割和提取图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

如图1至图8所示，本发明的私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法， 其包括以下步骤：

下面结合附图和具体的操作实例来详细表述本发明的基于无人机近景测量 的多视角影像与激光扫描的私家园林文化遗产数字化测绘和三维可视化保护 方法空间数字化测绘和三维可视化方法：

遂园，亦称荫庐，现位于苏州市景德路303号，慕家花园16号。苏州大学 附属儿童医院住院部内，占地面积约3310m²，主要构园要素包括水体、叠山、 植物、建筑等。清康熙年间巡抚慕天颜购得申衙前申氏花园，后改称“慕家花 园”。之后又多次易主，再后来至道光年间，道员董国华告老后购得西部，种 花缀石，略加修葺。尚书毕沅毕氏则居东偏。至清宣统年间，董氏旧宅归由安 徽刘氏改名“遂园”。刘氏后裔于民国20年左右售与沪商吴氏。1934年东山 人叶氏以此园建花园别墅“荫庐”，1937年左右重修，北部建西式楼房。解放 后，遂园先后为制药厂、工艺美术局、儿童医院使用，此园几经损坏和重修， 直到1959年划归苏州市儿童医院。1983年医院又在园东部新建楼房，园貌大 改。私家园林的测绘难度较高，因其面积有限，构成要素丰富，整体风格自然、 灵活多变、景观层次复杂，景观在竖向上层次丰富、富于变化，园林要素彼此 间的遮挡、交错等情况严重。因此在遂园工程测量上的一些问题逐渐显现。首 先，遂园位于苏州市内，历史上的易主导致此园屡经改建增建，又几经损坏和重修，园貌已有别于原貌。这也是现存很多私家园林文化遗产的现实状况。同 时，城市化建设的快速发展对于类似传统空间的保护造成很大影响，早期园貌 及周边环境难以找寻，根据传统文字记载很难对私家园林的空间进行直观对比 和研究参考，使得私家园林的古今空间对比与分析工作难以进行。其次，传统 测量与记录方法在对私家园林的记录、描述、分析与展示存在数据获取复杂、 精度不高、展示效果不直观等问题，不利于私家园林的后续研究与宣传工作。 因此，急需要对私家园林的文化遗产数字化测绘和记录工作进行改进与完善。

由于遂园规模较小，地形和景观要素形态复杂，实验选用地面三维激光扫描测量获得园内景观信息和无人机近景摄影测量获取园林整体及周边环境信息的测量方法。工作的目的包括两个方面，一是将所测区域给予通用标准的空间坐标体系，便于整个遂园区域考古发掘工作的空间对比；二是对遂园的园林构成要素及路径景观进行准确、科学、全息的记录与展示，以便于私家园林的后续研究与直观展示。

1、数据获取

1)准备工作

为便于后续补测和对比研究具有可供转换与对比的空间信息，首先需要确定坐标系统。本次采用WGS-84坐标系，坐标系统确定后，进行图根控制点的布设与测量工作。本次采用GNSS RTK技术,在遂园内设两两通视的图根点6个，基于遂园区域附近的D级GPS控制点，采用基于江苏省CORS站（利用多基站网络RTK技术建立的连续运行（卫星定位服务）参考站（Continuously Operating Reference Stations）），利用GNSS RTK方式平滑测量图根控制点，即自动观测图根点的观测值并取平均值作为定位结果，解算出每个图根点的平面坐标，并采用GPS拟合高程。（高精度的GPS测量必须采用载波相位观测值，RTK定位技术就是基于载波相位观测值的实时动态定位技术，它能够实时地提供测站点在指定坐标系中的三维定位结果，并达到厘米级精度。）在遂园区域通视条件后、控制范围大的地点布设扫描反光片作为控制标靶，并利用全站仪测量各个控制标靶的坐标信息。

2)三维激光扫描数据获取

根据遂园的布局和园林要素构成特点，合理布设扫描测站点和标靶的数量和位置。扫描共设扫描测站点13 个，以获取遂园的全息数据。每个测站点设置4— 6 个标靶，标靶编号共计13 个( 图2) 。激光强度设置为默认设置，扫描分辨率设置为中等; 相机拍摄分辨率设置为1800万像素( 5184*3456) 。实验中所采用的地面三维激光扫描仪为LeicaScanStation C10，中轴外置全景相机Canon 60D，镜头为Sigma 8 mm 鱼眼镜头，搭载约1800万像素CMOS 图像感应器( APS-C) 和DIGIC 4 高性能数字影像处理器。仪器架设完毕后，开机在各个站点对遂园空间进行扫描，由于遂园主要构园要素包括水体、叠山、植物、亭子等，即根据遂园园林空间的布局、高程、地形等主要项目，以及各园林要素的位置、空间范围、结构等具体内容进行针对性扫描，采集遂园空间及园林构成要素的扫描数据。同时注重对控制标靶的精细扫描。

3)近景多视角影像数据采集

实验采用DJI 的无人机Phantom3 Advanced 飞行平台,其平台上搭载的相机为一体化集成相机,30 帧/s 的2. 7 K 高清录像，1200 万像素的静态照片拍摄。所组成的测量系统进行遂园整体环境及周围情况的信息获取。设计飞行航线10 条( 6 纵4 横) ( 图2) ，设定获取影像的地面平均分辨率为3 cm，实际拍摄高度约30m，共飞行1个架次，约10min 时间完成倾斜影像数据获取，获取地面影像130 张。

通过近景正射获得研究区域和周围环境的整体情况，同时注重控制标靶数据的获取。在拍摄过程中，影像的重叠度要求在50％以上，以保证后续影像拼接的需要。通过无人机倾斜影像数据获取遂园的多视角影像全息数据，以保证遂园数字化模型的建立。

(2)基于三维激光扫描技术的点云模型构建

首先，首先是去除噪声，从激光点云数据中包含周围植被点、建筑物点等噪声，需要将其去除分离。将三维激光扫描各测站点所获取的原始点云数据导入软件Cyclone( V8. 0，Leica) 进行去噪。

第二，对利用三维激光扫描仪获取的点云数据进行坐标匹配，其在在扫描仪配置的件Riscan pro软件中进行。将全站仪测量的控制点标靶坐标信息导出，并转换为点云处理软件需要的控制点格式。然后，将控制点标靶坐标信息表导入点云处理软件的全局控制点坐标表内，以控制点标靶名称命名其对应的反射标靶的名称，通过同名点匹配将各测站坐标匹配到平面坐标系中。最后，计算转换精度和误差。当精度满足要求的时候，可以确认坐标系转换，从而完成激光点云的坐标匹配。

第三，将各测站数据拼接到一起，形成整个测区的三维激光点云。由于本次所有测站坐标都已经利用控制点标靶进行坐标匹配，所以选用自动拼接的方式进行站点拼接。对于标靶数量低于4 的测站点，选取代表性公共点( 如建筑物尖角等) 进行公共点云配准。具体的做法是，通过选取各测站之间共同的激光点云，并构建大量的三角面片和激光点云，通过最邻近点法迭代来进行测站间的精确配准，并输出各测站的拼接精度。

第四，由于利用地面三维激光扫描获取的点云数据时，距离扫描站点越近，其点云越密集。因此需要在保证后续建模的精度的前提下，对点云数据进行采样抽稀，降低点云的冗余度，减少点云建模的工作量。本次主要对遂园的点云数据进行了1厘米的抽样，以提供建模的工作效率。

最后，对遂园进行基于三维激光扫描技术的点云模型构建。本次仍采样

在软件Cyclone 中，对三维激光扫描测量获得的点云模型进行测量和信息提取等操作。采用三角面片构建精细三维模型，其基本思路是利用点云的空间平面坐标和高程信息，通过构建参考平面，计算点云到参考平面的体积并构建表面三角网模型，实现基于三维激光扫描技术的私家园林空间点云模型构建。

根据遂园的实际情况，建成遂园点云数据模型( 图3a) 和拼接后( 图3b) 纹理映射模型，并以此构建遂园的点云模型数字化测绘和可视化展示的基础。（在软件Cyclone中，对三维激光扫描测量获得的点云模型进行测量和信息提取等操作，可获得遂园园林空间及园林要素相关信息。如: 遂园占地面积约1400 m2，南北最长约37． 565 m，东西最长约41. 703m，地形高差约3. 537 m，水体面积约365. 748 m2，两处小桥长度分别约8. 506 m和6. 200 m，主体叠山占地面积约240. 739 m2、体积约719. 720 m3，亭子与水面的高差约2. 501 m。）

(3)基于近景多视角影像的三维模型构建

首先，将近景采集的多视角影像导入Agisoft photoscan（是一款基于影像自动生成高质量三维模型的软件）软件内进行影像粗略拼接处理，并生成粗略点云。经过粗略拼接的影像具有独立的坐标系统，需要将多视角影像与地面激光扫描仪采集激光点云匹配到相同的坐标系统。在影像匹配中，以地面三维激光扫描采集点云坐标系为目标坐标系，对多视角影像进行坐标匹配，具体如下：利用影像拼接生成的粗略点云生成粗略地表模型；在地面采集激光点云与多视角影像中选择若干同名点(本次为13个)，作为坐标匹配的控制点；在地面采集的激光点云中读取控制点的坐标信息；选择控制点所在的影像并对控制点进行标记；导入控制点的坐标信息，进行坐标转换计算，完成多视角摄影像坐标匹配。

坐标匹配后，进行基于多视角影像的密集点云生成。对生成密集点云进行点云的编辑，剔除噪音点之后，进行基于密集点云的三维模型构建。具体做法为，选择生成模型的点云，密集点云或稀疏点云；选择生成模型的精度；执行三维模型构建命令。最后，基于生成的高精度三维模型和获取的多视角影像信息，生成模型的纹理信息，通过纹理映射功能，将遂园真彩色图像映射至起点云模型上，即获得据实景颜色的点云数据模型。

用软件Cyclone 处理所得的园内三维实景点云模型( 图3b) ，以及将无人机摄影测量获取的原始数据导入软件Pix4DMapper( 2.0，Pix4D) 中进行特征点的校正及影像拼接和点云加密等参数的设置后进行运算，即可获得私家园林及周围环境的遥感影像和三维点云模型，并生成模型的纹理信息。实现模型的真实、直观展示效果，最终完成基于多视角影像的三维模型构建。此次建成多视角影像三维模型，如图4a所示，并以此构建遂园的多视角影像三维模型在软件Pix4DMapper 中，对无人机倾斜摄影测量获得的数据模型进行测量和信息提取等操作，可获得遂园园林空间和要素及其周边环境的相关信息。（如: 遂园中高大乔木约26 棵，冠径最大的约11. 35 m、最小的约3. 02 m; 树高最大的约15. 42 m、最小的约3. 75 m。）

(4)多源数据融合及模型生成

将基于多视角生成的三维模型转换转换obj格式。由于已经进行坐标匹配与转换，生成的模型保护空间坐标信息、纹理信息等。然后，将obj格式数据导入到点云模型中，利用坐标匹配将点云模型与多视角三维模型进行空间匹配与数据融合，实现多源三维模型数据高精度融合，实现基于近景拍摄的多视角影像与激光扫描的私家园林数字化测绘和三维可视化。

（5）基于数字测绘对二维线画图的生成

由软件Pix4DMapper 处理所得的遂园及周围环境遥感影像如图4b 所示。为进一步表达和分析园内的景观特征，在Cyclone 中对三维激光扫描的点云模型分别进行水平和垂直方向切片( 图5) ，然后将切片后输出的平面和剖面等数据文件导入软件AutoCAD( 2010，Audodesk) 中，提取各园林要素的特征线和轮廓线，通过软件AutoCAD 和Photoshop 的图形编辑功能，利用园林绘图的线形和符号，对地形、植物、假山、建筑、水体等要素的细部特征进行绘制，最终编辑成图( 图6) 。依据同样方法进行亭子的点云数据模型切片，并进行亭子的线画图绘制，可分别得出亭子的底层平面图、俯视图、仰视图、正立面图、侧立面、剖面图( 图7 )的线画图 。对环秀山庄三维模型各园林要素的单独分层、分割和提取可见图8所示。

基于多视角影像和三维激光扫描技术的遂园三维可视化不仅为私家园林数字化保护及其后续研究提供了可供转化和对比的精确的空间属性，同时也为文化遗产修缮和传播提供可科学、精准的记录方式和直观的展示效果。利用所构建三维可视化模型，可以精确便捷的生成私家园林的平立剖面图、景观要素分布，遂园园林空间的布局、高程、空间结构、地形等工程测绘学、风景园林学、私家园林文化遗产所必须的相关成果，同时也不同园林风格和园林营造手法相互对比和归类研究提供便利。从获得的遂园及周围环境三维实景模型可以看出: 地面三维激光扫描所获数据能够充分反映园内的空间层次和各景观要素特点，而无人机近景摄影测量所获数据能够从空中角度充分反映研究区域和周围环境的整体情况，两者相互补充，能最优化完整表达和展示私家园林这类特殊空间区域及其周围环境的景观特征。另外，可基于3S( GPS、ＲS、GIS) 技术和三维仿真等技术将数字化测绘所获取的私家园林空间数据与属性信息进行处理、存储、查询、检索、图文交互显示、智能分析等操作，完成私家园林相关信息的管理。对于私家园林及其营造成果的记录与展示的科学化、数字化、信息化、可视化具有重要的推动作用。

Claims (4)

1.一种私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、数据采集

以私家园林为测绘研究对象，首先在测绘研究对象的区域确定目标地面三维激光扫描采集点云坐标系，在确定的地面三维激光扫描采集点云坐标系基础上进行图根控制点的布设并完成图根控制点的测量工作，解算出每个图根点的平面坐标和高程；

根据测绘研究对象的布局和要素构成，布置扫描测站点和控制标靶的数量、位置，测量扫描测站点、控制标靶的坐标信息；将三维激光扫描仪设置在扫描测站点，利用三维激光扫描仪获取测绘研究对象的全息数据以及其中控制标靶的全息数据；三维激光扫描仪获得的全息数据为坐标数据；

同时利用无人机对测绘研究对象进行近景多视角摄影测量，获取测绘研究对象的全息数据以及其中控制标靶的全息数据，无人机获得的全息数据为影像数据；

S2、基于三维激光扫描的点云模型构建

首先是去除噪声，将三维激光扫描仪扫描获得的全息数据中的原始激光点云数据导入去噪软件中进行去噪处理，去除其中包含的周围植被点、建筑物点但不仅限周围植被点、建筑物点的噪声，得到去噪激光点云数据；

将三维激光扫描仪测量的控制标靶坐标信息导出，并转换为点云处理软件需要的控制点格式，利用点云处理软件，完成去噪激光点云数据的坐标匹配，得到坐标匹激光点云数据；

采用最邻近点法迭代，通过选取坐标匹配激光点云数据中的共同点来进行扫描测站点间的精确配准，拼接构建大量的三角面片和激光点云，形成整个测绘研究对象的三维激光点云；同时对靠近扫描测站点的激光点云进行采样抽稀，降低激光点云的冗余度；

采用三角面片构建精细三维模型，利用激光点云的空间平面坐标和高程信息，通过构建参考平面，计算激光点到参考平面的体积并构建表面三角网模型，实现基于三维激光扫描的测绘研究对象空间点云模型构建；

S3、基于近景多视角影像的三维模型构建

将近景多视角采集的影像数据导入基于影像生成三维模型的软件中进行影像粗略拼接处理，并生成近景多视角坐标系统下的粗略点云；以地面三维激光扫描采集点云坐标系为目标坐标系，将近景多视角坐标系统下的粗略点云匹配为目标坐标系的粗略点云，生成多视角影像的密集点云并基于密集点云进行三维模型构建，获得据实景颜色的点云数据模型；

用软件Cyclone 处理所得的园内三维实景点云模型，以及将无人机摄影测量获取的原始全息数据导入软件Pix4DMapper( 2.0，Pix4D) 中进行特征点的校正及影像拼接和点云加密等参数的设置后进行运算，获得测绘研究对象及周围环境的遥感影像和三维点云模型，并生成模型的纹理信息；实现模型的真实、直观展示效果，最终完成基于近景多视角影像的三维模型构建；

S4、多源数据融合及模型生成

将近景多视角影像的三维模型型转换为换obj格式，然后，将obj格式数据导入到基于三维激光扫描全息数据的点云模型中，利用坐标匹配将基于三维激光扫描全息数据的点云模型与近景多视角影像的三维模型进行空间匹配与数据融合，实现多源三维模型数据高精度融合，实现基于近景拍摄的多视角影像与激光扫描的私家园林数字化测绘和三维可视化；

S5，基于三维激光扫描全息数据二维线图画的生成

在Cyclone 中对三维激光扫描的点云模型分别进行水平和垂直方向切片，然后将切片后输出的平面和剖面等数据文件导入软件AutoCAD( 2010，Audodesk) 中，提取各园林要素的特征线和轮廓线，通过软件AutoCAD 和Photoshop 的图形编辑功能，利用园林绘图的线形和符号，对地形、植物、假山、建筑、水体等要素的细部特征进行绘制，最终编辑成图。

2.如权利要求1所述的私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法，其特征在于：在所述步骤S1中，地面三维激光扫描采集点云坐标系选用WGS-84坐标系但不仅限于WGS-84坐标系，图根控制点的布设与测量采用GNSS RTK系统但不仅限于GNSS RTK系统，图根控制点高程的拟合采用GPS但不仅限于GPS；控制标靶选取测绘研究对象中控制范围大的地点作为控制标靶并在控制范围大的地点设置反光片。

3. 如权利要求1所述的私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法，其特征在于：在步骤2中，去噪软件为软件Cyclone( V8. 0，Leica)但不仅限于Cyclone( V8. 0，Leica)软件，点云处理软件为Riscan pro软件但不仅限于Riscan pro软件。

4.如权利要求1所述的私家园林空间数字化测绘和三维可视化方法，其特征在于：在步骤3中，基于影像生成三维模型的软件为Agisoft photoscan软件但不仅限于Agisoftphotoscan软件。