Photoscan与Contextcapture联合建模以及激光与影像联合建模

  • 使用Photoscan完成影像的地理坐标与投影坐标转换
  • Photoscan空三结果导出
  • Contextcapture导入空三区块
  • CC刺控制点并继续AT
  • 倾斜摄影模型重建
  • 倾斜与激光融合重建
  • CC导入点云
  • 影像和点云坐标系统一


使用Photoscan完成影像的地理坐标与投影坐标转换

  1. 影像POS信息坐标系是WGS的经纬度，在“参考”视图可以看到
  2. 点击最右侧的“设置”，打开“参考设置”。将坐标系系统改为China Geodetic Coordinate System 2000(EPSG:4490)。这一步的目的是进行地理坐标系下的坐标转换，WGS84和CGCS2000都属于地理坐标系
  3. 转换之后，参考窗格下的影像坐标仍然是经纬度
  4. 点击第四个图标“转换”，坐标系统选择具体的高斯平面投影坐标系，例如CGCS2000/ 3-degree Gauss-Kruger CM 117E(EPSG:4548)
  5. 完成以上步骤，参考窗格内的影像坐标变成了平面投影坐标系下的东北高（与经纬高对应）
注意：
Photoscan不能在椭球基准不同的情况下完成地理坐标到投影坐标的转换，例如将WGS84的BLH转换为CGCS2000下的高斯投影坐标会提示：WGS84的椭球参数无法完成所选的坐标转换。请先确认椭球基准面的转换。如下图所示

相机坐标系转到世界坐标系python photoscan坐标系转换_python

Photoscan空三结果导出

文件>导出>导出相机

相机坐标系转到世界坐标系python photoscan坐标系转换_算法_02

注意导出成BlocksExchange XML格式
导出连接点可跳过后续使用CC空三的匹配点计算，即“保持连接点”。

Contextcapture导入空三区块

  1. 菜单栏-区块-导入-导入区块
  2. 文件类型选择“BlocksExchange XML格式(*.xml)”
  3. 选择Photoscan导出的空三文件
  4. 导入后的区块名称为“Block_Number(Chunk Number)”
  5. 概要-影像定位级别-已设置地理参考
  6. 3D视图可以看到初步定向的倾斜影像和特征点云

CC刺控制点并继续AT

  1. 在导入的区块Block_1(Chunk 1) 查看影像-影像组-空间参考系统，将导入影像的SRS改成控制点所在的坐标系
  2. 注意检查CGCS2000平面投影坐标系的XYZ和WGS84的BLH对应关系
  3. 测量-从文件导入GCP-自定义文本格式
  4. 3D视图中查看自由网空三结果和GCP是否大概对准
  5. 刺点
  6. 再次提交空三，绝对定向完成后的空三结果中，可以看到连接点数量相比自由网有所提升；若组网通过率低，可以调高空三设置中的关键点密度调为高、影像组件构造模式调为多步，这样可以提高关键点数量
  7. 绝对定向完成后，后续微调可以”保持连接点“，以提高计算效率

倾斜摄影模型重建

提交单纯的倾斜摄影重建项目

倾斜与激光融合重建

提交激光与影像融合重建项目

CC导入点云

导入e57格式的激光点云(e57格式无需指定扫描仪站心坐标)。
LAS格式的点云需要手动指定，随便填一个激光点的坐标即可。

影像和点云坐标系统一

当影像无GPS定位信息且无控制点的情况下，影像定向结果和激光点云的坐标系统一可采用多种方式：

  1. 激光点云选取几个点作为空三的控制点，利用ContextCapture等软件实现附有控制点的空三。由此，在激光点云的局部坐标系或者地理坐标系下实现了多视影像的图像定向。
  2. 使用RTK制作像控点。无人机机载LiDAR获取的多航带点云经过拼接、去噪之后，利用像控点坐标进行转换，此时激光点云的坐标系与像控点统一。影像匹配点云的坐标系则同样使用附有控制点的SFM实现。
  3. 在CC中首先完成倾斜影像的自由网空三，导入激光点云，再次提交空三时选择**“使用激光点云作为平差调整参考”**
  4. 从影像和点云中各自提取线特征，实现点云与影像配准自动化。