0 引言

随着地质勘察、灾害监测、工程规划等领域对地形数据精度与效率需求的提升，复杂地形（如山地、丘陵）的三维建模成为研究重点。传统建模方法受地形限制，存在数据采集难度大、建模效率低、细节还原差等问题，难以满足实际应用需求。无人机倾斜摄影技术凭借多视角成像、高效数据获取、低成本等优势，为复杂地形建模提供了新路径。当前研究多聚焦技术基础应用，对复杂地形适配的数据采集方案、建模流程优化及精准度评估的系统性探索仍有不足。基于此，围绕无人机倾斜摄影在复杂地形三维建模与精度评估中的应用展开研究，旨在构建高效、精准的技术方法，为相关领域提供可靠的地形数据支撑。

1 无人机倾斜摄影与复杂地形三维建模的基础理论

1.1 无人机倾斜摄影系统的组成与工作原理

无人机倾斜摄影系统由飞行平台、倾斜摄影相机、控制系统、数据处理软件四部分构成。飞行平台多选用多旋翼或固定翼无人机，根据建模范围与地形复杂度选择适配机型；倾斜摄影相机通常搭载4-6个不同角度的传感器，包含1个垂直镜头与多个倾斜镜头，可同步获取地物顶部及侧面影像；控制系统负责规划飞行航线、设定拍摄参数（如重叠度、飞行高度），确保影像采集的规范性与完整性；数据处理软件则承担影像预处理、匹配、建模等核心任务。其工作原理为：通过控制系统按预设航线飞行，多视角相机同步采集影像，利用GPS与IMU获取影像位置姿态信息，经数据处理软件对影像进行特征提取、同名点匹配，生成密集点云，再通过三角网构建与纹理映射，最终形成三维模型，实现地物多维度信息的精准还原^[1]。

1.2 复杂地形的地貌特征与建模难点

复杂地形具有地貌类型多样、地形起伏剧烈、地表覆盖复杂等显著特征。从地貌形态看，存在陡坡、沟壑、凸起等不规则地形，部分区域还伴随岩石裸露、植被密集等情况；从空间分布看，地形高程差异大，局部区域地形破碎，缺乏连续的平坦区域。这些特征导致其三维建模面临多重难点：一是数据采集难度大，地形起伏易造成无人机飞行姿态不稳定，倾斜镜头难以全面覆盖陡峭区域，易出现影像漏拍或重叠度不足的问题；二是影像匹配精度低，复杂地表的纹理差异小、遮挡严重（如植被遮挡地面），导致同名点识别困难，影响后续点云生成质量；三是模型细节还原难，陡坡、沟壑等区域的几何形态复杂，常规建模方法易出现模型变形、细节丢失，难以精准呈现地形真实样貌。

1.3 三维建模的关键技术

三维建模的关键技术涵盖影像预处理、影像匹配与点云生成、模型构建与优化三个核心环节。影像预处理技术主要包括辐射校正与几何校正，通过消除大气散射、传感器误差等影响，将影像DN值转换为真实辐射信息，同时结合地面控制点修正影像几何畸变，确保影像空间位置的准确性。影像匹配与点云生成技术是建模核心，通过SIFT、SURF等算法提取影像特征点，利用同名点匹配建立不同视角影像的关联关系，再基于多视立体匹配原理生成密集点云，为三维建模提供基础数据；此过程中需通过特征匹配优化算法，提升遮挡区域、低纹理区域的匹配精度。模型构建与优化技术将密集点云转三维模型：经泊松曲面重建建不规则三角网、贴附纹理，再通过平滑、漏洞修复优化，提升完整性与视觉效果，精准反映地形特征^[2]。

2 复杂地形三维建模与精度评估的实现方法

2.1 适配复杂地形的无人机倾斜摄影数据采集方案

针对复杂地形地貌特征，从飞行规划、设备参数设置、像控点布设三方面设计数据采集方案。飞行规划阶段，结合地形起伏情况采用分区航线设计，对高落差区域增加飞行重叠度（横向、纵向重叠度分别不低于80%、70%），确保影像覆盖完整；同时根据地形复杂度调整飞行高度，在地形平缓区域适当提升高度以扩大覆盖范围，在陡峭区域降低高度保证细节捕捉。设备参数设置上，选用多镜头倾斜摄影相机，将影像分辨率调整至适配地形细节的水平，快门速度与ISO参数根据光照条件动态优化，避免影像过曝或欠曝。像控点布设采用“均匀分布+重点加密”原则，在地形特征点、边界处增设像控点，确保后续建模的空间基准精度，为高质量三维建模奠定数据基础^[3]。

2.2 基于倾斜摄影数据的复杂地形三维建模流程设计

构建“数据预处理-特征提取-模型构建-优化输出”的完整建模流程。数据预处理阶段，对采集的倾斜影像进行畸变校正、辐射增强处理，消除镜头误差与光照干扰；通过影像匹配算法筛选同名点，剔除冗余、错误匹配点，提升数据可靠性。特征提取环节，利用密集匹配技术生成高密度三维点云，结合地形特征对冗余点云进行滤波去噪，保留地形关键细节；通过点云分类区分地面与非地面点，为地形建模提供精准数据。模型构建阶段，基于去噪后的点云数据生成不规则三角网（TIN），再通过纹理映射将倾斜影像纹理贴附至TIN表面，形成三维模型；最后对模型进行平滑、孔洞修补等优化处理，确保模型表面连续、细节完整，适配复杂地形的三维呈现需求。

2.3 三维建模结果的多维度精度评估指标与方法

建立涵盖几何精度、纹理精度、地形还原度的多维度评估体系。几何精度评估方面，选取模型中的特征点（如山顶、谷底、道路拐角），将其三维坐标与实地测量坐标对比，计算平面位置中误差与高程中误差，判定模型空间位置准确性；同时测量模型中典型地物（如道路宽度、山体坡度）的尺寸，与实际尺寸比对，评估地物还原精度。纹理精度评估通过目视检查与定量分析结合，目视判断模型纹理的清晰度、连续性及与地形的贴合度，定量计算纹理分辨率与色彩偏差值，确保纹理呈现符合实际。地形还原度评估采用坡度、坡向分析方法，将模型生成的地形因子与实地测量数据对比，分析复杂地形起伏特征的还原效果，全面验证建模结果的可靠性与实用性。

3 结语

本研究围绕无人机倾斜摄影在复杂地形三维建模与精度评估的应用展开，设计了适配复杂地形的数据采集方案、完整的建模流程及多维度精度评估体系，有效解决了传统建模在复杂场景下效率低、细节还原差的问题，为精准获取地形数据提供了可行方法。受研究条件限制，对极端恶劣天气下数据采集的稳定性、大规模复杂地形建模的效率优化等方面探索仍有不足。未来可结合人工智能、大数据技术，深化影像匹配与点云处理算法研究，加强在高原、峡谷等特殊地形的实践验证，推动该技术更好适配多领域对高精度地形数据的需求。

参考文献

[1]曲林,冯洋,支玲美,等.基于无人机倾斜摄影数据的实景三维建模研究[J].测绘与空间地理信息, 2015, 38(3):3.

[2]吴征宇,冯成武.基于无人机倾斜摄影的城市三维建模方法研究[J].科技资讯, 2017, 15(26):2.

[3]于澎.基于无人机倾斜摄影技术制作三维模型的精度分析[J].环球人文地理, 2017, 000(006):285.