影像技术在新增违法建设监测的应用

时间:2022-07-26 09:31:08

影像技术在新增违法建设监测的应用

[摘要]为实现新生违法建设严格管控,动态零增长真正落实的目标,北京市采用多种手段进行新增违法建设的发现和处理。探讨采用街景扫描车按规划好的时间和路线进行扫描,并对扫描的影像进行比对,提取出差异部分,发现新增违法建设的可行性。文章介绍了该方法的技术路线,总结了北京市近5年来采用该方法取得的经验和成果,探讨了该方法和其他发现违法建设方法对比的优点和存在的不足,为其他城市发现违法建设提供参考。

[关键词]街景影像;违法建设;监测;影像对比

近年来违法建设呈现出增长的态势,管理部门也加大了打击违法建设的力度。现有的违法建设监测主要包括人工发现、卫星影像查违识别等。人工发现包括各区块网格员巡视发现异常,市长热线“12345”市民举报和相关执法部门的日常巡检等,该方法确实在一定程度上能够发现和治理违法建设,但是其人为因素大,投入成本高,发现违法建设的效率低。卫星影像查违有面积广、效率高等多方优势,但受卫片分辨率影响,尤其是受街边植被影响,容易出现被植被遮挡无法发现违法建设的情况。北京市为全面贯彻落实“疏解整治促提升”的重大战略部署,聚焦城市街巷环境中的痼疾顽症,打好环境整治提升的“整体仗”、彰显“首都风范、古都风韵、时代风貌”的城市特色,加快推进国际一流的和谐宜居之区建设,采用了街景影像技术对沿街违法建设进行监测,效率较高,监测区域面积广[1],取得了不错的效果。

1街景影像数据采集与制作

北京市要求对六环内及通州区、顺义区、昌平区、大兴区、房山区的部分道路进行街景数据采集,采集长度共计32000km。项目作业区地势平坦,道路规整,非常利于外业数据采集,然而项目周期跨越初夏、秋季、冬季,同时也是雾霾和雨雪天气高发季节,给项目带来一定的外业数据采集障碍,需要调配足够的资源确保项目的顺利开展。因此合理规划作业时间和数据采集作业路径显得尤为重要。为此,我们将作业区域进行划分,尽量保证每个区域每年采集时间和采集行走路径相似,提高对比性[2]。

1.1外业数据采集

1.1.1数据采集任务规划任务规划的目的是在满足测区全覆盖的前提下,结合已有的数字正射影像图(DigitalOrthophotoMap,DOM)、路中线及测区范围资料,设计合理的行车扫描路径和扫描时间,避免设备长时间高负荷工作,避免交通拥挤,控制全球定位系统(GlobalPositioningSystem,GPS)失锁时间,避免在高架桥等容易共振晃动的地方对系统进行初始化和结束化[3],实现最高效、最经济、最精确地采集测区测量数据。1.1.2数据采集实施数据采集实施包括设备准备、架设GPS基准站、系统初始化、数据采集、系统结束化、仪器回收。设备准备要按照《车载激光扫描建模测量系统外业工作手簿》准备需要的设备、资料,需要查看所需的设备是否齐全。作业开始前先在规划的控制点上架设GPS基准站,将GPS整平对中后测量仪器高度并记录,用于后期高度校正。同时需要安装车轮编码器。系统初始化需要打开平板电脑(PortableAndroidFevice,PAD),连接wifi,依次开启LiDAR,GPS按钮;检查配置文件情况,确认编码器左轮还是右轮;检查每秒脉冲数(PulsePerSecond,PPS)信号,卫星个数以及世界协调时间(UniversalTimeCoordinated,UTC)时间;调试相机,确认曝光无误,影像尺寸正确,设置曝光间距为10M;开启惯性测量单元(InertialMeasurementUnit,IMU)按钮,并在PAD中打开IMU开关,再进行初始化10min[4]。记录外业记录手簿。准备好上述工作即可开始进行数据采集。在PAD中开始扫描,开启外置相机,等待数据总计,计数时开始作业即可。数据采集完毕,停止扫描,下车进行结束化,10min,并填写外业记录手簿。关闭所有设备,检查数据是否有问题,没有问题则采集数据结束,有问题及时安排补救措施。同时,将影像数据、激光数据、相机数据和流动站GPS数据一并拷贝到项目指定的存储硬盘中,按照相应的目录进行放置。1.1.3外业数据质检外业数据在处理之前需要进行质量检查,具体工作内容[5]如表1所示。

1.2数据预处理

数据预处理主要包括姿态解算和全景影像数据处理。1.2.1姿态数据解算使用组合导航结算软件,将移动站GPS数据与基站GPS数据进行差分后处理,再将GPS数据与IMU、车轮编码器数据进行融合,得到高精度的位置与姿态数据[6]。1.2.2影像数据与姿态数据相融合车载激光建模测量系统中各传感器工作在同一个时间系统中,姿态数据曝光那一时刻是相片在空中位置和角度的真实还原。姿态数据由相机标定参数和IMU记录的车的行驶方向和姿态融合解算,通过影像数据以及IMU数据中记录的时间信息,结合标定数据将影像数据与IMU数据进行融合,影像和姿态数据一一对应就覆上坐标,为影像数据赋予坐标信息[7]。1.2.3影像数据预处理借助四台高清索尼鱼眼相机获得高清影像,通过影像改正与影像拼接,输出8192ppi×4096ppi像素的全景影像。1.3数据加工街景数据加工由街景轨迹数据加工和街景影像切片组成,且同一批切片数据应与同一批的外业照片数量、SHP(shape缩写,一种GIS系统里的数据格式)曝光点个数一致。1.3.1街景影像切片街景数据要求原始图片尺寸为8192ppi×4096ppi。图片影像应能正确反映自然界存在的颜色现状,通过查看影像直方图来确保无明显曝光过度或曝光不足现象。街景数据最终提交的形式是切片以后的数据,切片要求是:全景影像采用六面体模型,借助切片软件自动进行切片。具体规则如下:全景影像照片投影到六面体的六个面上;瓦片大小设定为512ppi×512ppi;六面体每个面构建三级瓦片金字塔:第一级由1×1个瓦片构成、第二级由2×2个瓦片构成、第三级由4×4个瓦片构成[8]。1.3.2轨迹数据要求轨迹数据是由曝光点数据构成的shp数据,具体属性列表及要求见表2。

2街景影像技术发现新增违法建设

通过对比两次不同时期采集的街景影像数据来获取新增建筑信息,将新增建筑与规划审批数据相结合,发现新增违法建设。北京市的街景影像数据采集对违法建设高发重点区域每年多次采集,对非高发区域每年进行一次数据采集。数据对比工作包括今年和去年采集的街景影像数据对比,以及今年两次不同时期数据的对比。

2.1街景影像数据对比

违法建设识别分为两个阶段。第一阶段,2019年6月第一轮、8月第二轮采集的街景数据与2018年所有已有街景数据进行对比。第二阶段,2019年10月第三轮的数据与第一轮采集和2018年的街景数据采用以上同样的对比方法,动态监测前后变化,及时发现疑似违法建设,如图1所示。两个阶段采用的对比方法相同,主要采用人工外业识别、内业识别相结合的技术手段,同时研发计算机自动识别手段。人工外业和内业识别主要通过作业员根据不同时期影像对比和现场判断,对疑似违法建设进行识别与定位,动态监测前后变化,并套合规划数据,及时发现疑似违法建设[9]。计算机自动识别主要通过软件对比前后期照片,发现新增建筑。对比发现疑似违法建设后,需要制作专题图和信息表,专题图中必须指明明显参照物,指明疑似违法建设与参照物的关系,做到证据充分。

2.2新增违法建设发现和成果整理

通过对比前后两次的街景影像发现疑似新增违法建设,然后提取相关信息,整理出成果。成果包含两个部分,一个图片文件夹与一个excel表格。图片文件夹中的内容为本次疑似违法建设专题图的所有照片,excel表格为本次所有违法建设的列表。列表中包括违法编号、发现批次、所属区县、所属街道(乡镇)、具体地点、发现日期、具体坐标、变化前影像名称和时间、变化后影像名称和时间、位置图名称等,如图2所示。

3街景影像监测新增违法建设经验

北京市从2015年开始进行街景影像技术监测新增违法建设以来,该项工作已进行了5年,每年采集道路长度超过3000km。通过近5年的街景影像监测新增违法建设工作总结出以下经验[10]。

3.1外业影像数据采集经验

基站应该架设在开阔、GPS信号好的控制点(已知1984坐标系坐标);坚决避免CF(一种存储卡的格式,CompactFlash)卡和设备电缆等带电插拔;保证工作电压不低于12V;初始化过程中,避免开关车门等造成采集车晃动,保证采集车静止;每半天重新根据环境设置相机拍照参数,并测试相机曝光情况;作业行车速度要求低于30km/h,避免倒车,减少急刹车,急加速,避免档位高转速低造成的采集车抖动;尽量靠内侧车道行驶,特别是在路窄树密的路段,避免增加不必要的GPS信号失锁时间;在失锁路段应减少失锁时间,在数据采集允许的最快速度下快速通过;全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)接收机应该在IMU结束化后2min关闭;扫描时沿快车道(紧靠隔离带)行驶,如果前方有车,应该等待其离开,不能绕过其行驶,以便后续数据处理。

3.2外业数据质量要求经验

外业数据应该是完整无误的GPS,IMU,可量测实景影像(DigitalMeasurableImage,DMI),显示技术(ClearMotionRate,CMR)数据;四个相机的img数据格式相同,并与ATD(一种数据格式,里面是曝光点信息)一致;输出导航结果数据;图片影像应该是8092×4096的全景数据。

4结束语

实验证明,利用该方法进行新增违法建设的监测效率高、人员投入少,对新生违法建设可以形成强有力的遏制力。车载移动街景影像发现可疑违法建设的周期为3个月,在如此短暂的时间查处一处违法建设,使其制造者还未从中获利便已被查处,能较好地打击违法建设新增的制造者的作案动机,形成强有力的威慑,在一定程度上遏制违法建设的进一步发展。同时,该方法也对卫星影像因受植被遮盖等因素的影响而难以及时发现的城市死角进行有效补充。但是,该方法也有其局限性。首先,对社区内部汽车无法通行的区域无法进行扫描和监测。其次,对路边有茂盛植被遮挡区域,存在盲区。最后,对影像对比自动识别新增建筑还需提高其准确性,保障成果质量和工作效率。北京市近年来除了采用街景影像监测违法建设,也采用了地理国情普查单体建筑模型成果进行违法建设整治。通过各种手段综合进行,相信北京市创建全市基本无违法建设工作会早日完成。

参考文献

[1]于影.街景工厂制作城市实景三维模型若干问题分析[J].北京测绘,2017(5):157-160.

[2]刘增良,杨军,张保钢.面向城市规划的三维建模技术探讨与应用[J].北京测绘,2009(2):1-3.

作者:张劲松 刘志祥 李新煜 单位:北京市测绘设计研究院 城市空间信息工程北京市重点实验室