翟晉碩 秦涵 林曉杰

摘要：古村落是祖先留給我們的寶貴財富， 承載著中國數(shù)千年的文明。充分保護好、利用好古村落資源， 是我們不可推卸的責任， 亦是我們義無反顧的擔當[1]。隨著數(shù)字技術逐漸發(fā)展成熟，將數(shù)字技術應用到物質(zhì)文化遺產(chǎn)保護領域，會給古村落資源的保護和利用提供新的思路和方法。文章將基于無人機傾斜攝影測量技術、計算機技術、3D技術、增強現(xiàn)實技術，對古村落建筑群進行三維模型采集與模型處理，以及對模型進行增強現(xiàn)實的展示提出可行方法。經(jīng)過實踐，文章中的方法可以便捷地進行古村落建筑群的三維模型采集以及增強現(xiàn)實展示，并能夠適用于其他項目。能夠提供較為精細的數(shù)字化古村落三維模型信息和清晰的AR可視化影像，服務于古村落資源的保護和利用。

關鍵詞：古村落；數(shù)字化保護；AR可視化處理；無人機傾斜攝影

中圖分類號：TP181? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）08-0117-04

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

傳統(tǒng)村落是一種活態(tài)傳承的遺存類資源，是我國歷史文化遺產(chǎn)的重要組成部分，具有極高的歷史文化價值、社會經(jīng)濟價值和審美藝術價值[2]。隨著現(xiàn)代測繪技術和計算機視覺技術的不斷進步，基于無人機傾斜攝影測量的三維實景建模 的技術逐漸成熟[3]，使得數(shù)字技術在新時代對古村落的建筑布局、生態(tài)環(huán)境等物質(zhì)文化遺產(chǎn)進行保護與傳承的工作中具有直觀、快捷、高效的優(yōu)勢。

智能攜帶設備的迭代，顯示技術和5G通信技術等技術的成熟，使人們在日常生活中的視覺體驗不再停留于平面化的顯示，更對視覺體驗的立體呈現(xiàn)有著新要求，在此需求上增強現(xiàn)實（Augmented Reality） 、虛擬現(xiàn)實技術（Virtual Reality）等技術的發(fā)展成熟，使得AR技術和VR技術制成的影像相較于傳統(tǒng)圖紙更能使觀者產(chǎn)生沉浸式、交互式、立體式的空間體驗，使得觀者對古村落有更加立體的認識。

目前國內(nèi)多以名勝古跡建筑作為收集和改造對象，而對古村落的建筑群三維模型采集和展示方法的更新的研究少有。本文以山東省濟南市方峪古村為研究對象，經(jīng)過查閱文獻、實地測繪、后期建模等步驟，運用無人機傾斜攝影測量、 3D軟件建模和模型修復技術進行古村落建筑群三維模型的采集，再通過Unity平臺，運用增強現(xiàn)實技術，制作可以通過穿戴顯示設備、智能手機、電腦等設備顯示的具有可視化和交互性的模型。

對古村落三維模型采集和展示方法進行補充，進一步將現(xiàn)代技術引進傳統(tǒng)村落保護和修復的研究中，以此來提供一種較高效、自動化、可重復的古村落保護、修復和可視化新方法。并通過實例驗證方法的可行性。

1 古村落選定——山東省濟南市方峪村

1.1 方峪村自然概況

通過對于山東地區(qū)古村落的篩選，最終選定山東省濟南市長清區(qū)方峪村古建筑群（東經(jīng)116°36′23″；北緯36°19′38.02″） 進行無人機測繪。方峪村古建筑群位于山東省濟南市孝里鎮(zhèn)，屬溫帶季風氣候，降水充沛，植被覆蓋率較高。三面環(huán)山，坐落于半山腰。房屋就地取材，90%為石頭建造。布局呈南北狹長，順應自然，與周邊環(huán)境和諧相生。

1.2 方峪村歷史文化

方峪村歷史悠久，最早可追溯至宋朝，950多年前村民建村，取名“王峪”[4]。明朝時，由于地震導致村落建筑損毀，方氏族人集資帶領村民重建村子，因方氏一族由此成為村里的望族，為感謝方氏一族，村子改名為方峪村。

方峪村所處的孝里鎮(zhèn)是二十四孝故事“郭巨埋子”發(fā)源地，受此影響，方峪村有著濃厚的孝文化。

方峪村是國家公布的第四批傳統(tǒng)村落，方峪建筑群是第5批山東省文物保護單位。方峪村古建筑群極具代表性，具有很高的研究價值。方峪村古建筑群坐落在濟南市長清區(qū)大峰山山峪，進行無人機數(shù)據(jù)采集難度較低。

2 三維數(shù)據(jù)采集與模型修正

2.1 技術概要與流程設計

要進行真實直觀的三維實景重建，僅僅使用無人機傾斜攝影技術無法產(chǎn)出高精度的模型，還需通過結(jié)合地拍以及進行空三加密處理，通過空中三角測量加密將傾斜攝影影像與航攝影像帶有的坐標信息進行混合計算，通過密集計算工具將兩者的數(shù)據(jù)進行匹配，生成實景模型數(shù)據(jù)與正射影像成果。

基于Context Capture Center空三平差算法，對獲取的特征點進行多視角匹配同名點，反向解算出每張圖片的空間位置和拍攝時的姿態(tài)角度，從而產(chǎn)出精確的實景模型。不同于傳統(tǒng)的測量的單一垂直視角，無人機傾斜攝影可以通過不同高度不同視角同步采集影像，進行后期實景重建處理，獲取到高精度的實景模型。

經(jīng)過無人機傾斜攝影及地面拍攝等手段進行前期信息采集后，利用Context Capture Center進行空中三角測量及項目生產(chǎn)，進一步通過Model Fun進行模型修整后，進行切片合并投放到Unity 3D進行AR可視化處理。具體流程如下：

1） 將影像信息照片導入Context Capture Center進行空中三角測量、模型重建。

2） 將重建后的模型導入Model Fun進行修模處理。

3） 將Model Fun中修整完成的模型輸出到3DMAX進行切片合并。

2.2 無人機傾斜攝影測量三維數(shù)據(jù)采集

基于方峪村的建筑布局與周邊自然環(huán)境的考量，在保證古建筑群信息完整的基礎上，為了無人機影像采集的效率與后期處理量的精簡，此次傾斜攝影的飛行參數(shù)：飛行高度60m，云臺俯仰角度（傾斜）60°航線速度4.7m/s，航線速度（傾斜）5 m/s，旁向重疊率70%，航向重疊率70%，旁向重疊率（傾斜）60%，航向重疊率（傾斜）70%，主航線角度77°，飛行邊距15 m。（航線設計如圖1所示）。

本次測繪使用了DJI 精靈Phantom 4 Pro V2.0 機型進行傾斜攝影影像采集，共設置5條航線，航線總長度達13 402 m，航點數(shù)量共計96個，測繪面積達68 325.0 ㎡，共拍攝782張照片，共用時49 m 53 s。

目前主要單獨采用無人機在空中采集影像的方法難以提供歷史建筑群完整的影像，造成幾何和紋理信息的缺失，繼而影響建模成果的完整度和精度[5]。大面積無人機傾斜攝影由于影像質(zhì)量的因素、遮擋物等因素，會造成模型表面貼圖質(zhì)量參差不齊，因此通過地拍進行影像信息收集十分必要。通過全畫幅135相機環(huán)繞拍攝建筑立面的照片共有1 231張， 補全了包括房檐、深巷、門框等位置因無人機傾斜攝影的局限性導致的紋理信息缺失。

2.3 Context Capture Center模型重建

Context Capture Center能夠基于影像信息進行實景模型重建，將采集到的影像導入到Context Capture Center中進行空中三角測量計算。進行空三計算后，基于空中三角測量信息在Context Capture Center中預設置項目空間參考系統(tǒng)、切片數(shù)量等信息提交生產(chǎn)進行模型重建。在本項目中，根據(jù)修模需求基于同一空三加密所生成的點云分別生產(chǎn)了3MX、OSGB、OBJ三個不同格式的文件，本項目使用的空間參考系統(tǒng)為WGS 84 / UTM zone 50N （EPSG：32650），基于計算機性能選擇了自適應切片，切片數(shù)量為101片。至此，通過Context Capture Center完成了表面模型的初步重建（如圖2） 。以下為各格式模型處理時間：3MX文件： 23 h 1 min? OSGB文件：2 h 42 min? OBJ文件：1 h 32 min。

在模型處理過程中受到因計算機內(nèi)存限制，模型重建時導致運算失敗，出現(xiàn)進程崩潰的情況。通過排查后，團隊進行模型切塊處理，將一整個模型進行自適應切塊分割運算，降低模型對于計算機的運算壓力。

2.4 Model Fun模型修整

基于數(shù)字點云生產(chǎn)的OSGB與OBJ文件同時導入Model Fun便可生成建筑區(qū)域模型進行修模操作，修模流程大致有立面修整、表面置平、紋理修正等步驟（如圖3） 。由于無人機傾斜攝影分辨率限制與樹葉等遮擋物的因素，造成建筑貼圖材質(zhì)具有一定數(shù)量的瑕疵，本文中的此次研究將地拍照片用PS與Model Fun進行貼圖的修正。在調(diào)查研究時發(fā)現(xiàn)部分建筑損毀嚴重，在模型修整過程中雖進行過立面修整與單體化模型建立，但大面積損毀建筑結(jié)構(gòu)仍不可考，在團隊考慮過后決定對模型現(xiàn)如今的損毀情況進行保留。

2.5 3ds Max模型整合

將三維模型在ModelFun修模后導出為obj格式的三維模型，ModelFun導出的三維模型呈數(shù)個分散模型碎片，須要將分散的三維模型碎片導入3ds Max進行拼接，利用3ds Max軟件拼接模型具有以下兩個優(yōu)點：

1） 3ds Max單面模型計算量小，不易卡頓，對硬件的要求相對較低；

2） 3ds Max軟件可以安裝第三方插件Batch Export，可將數(shù)個obj格式的模型批量導入3ds Max中，節(jié)省煩瑣的逐個導入。

由于每個模型都有獨自的位置信息，批量導入obj模型后所有模型可自動匹配位置組成完整模型后，再使用3ds Max軟件導出完整的obj模型。

3 模型增強現(xiàn)實轉(zhuǎn)化與展示

3.1 操作流程

將經(jīng)過處理的模型制作成AR模型進行展示，需要使用到軟件Unity AR來進行制作，具體分為以下步驟：

1）? 進行Unity SDK包下載 Downloads > SDK > Download Unity Extension 下載Unity SDK包。

2） 在Unity添加ARCamera并新建場景并將文件夾下的ARCamera預設體拖拽至場景。

3） 上傳識別圖，在導航欄上選擇Develop > Target Manger > Add Database上傳識別圖，同時識別圖要求官方識別合格后才可以生成并使用。

4） 導入模型載體資源，將下載的資源導入Unity項目，然后選中層級視圖中的ARCamera，勾選Database Load Behaviour腳本下的“Load XX Database”與“Active”。 將文件夾下的Image Target拖拽到場景，然后點擊Image Target Behaviour中的“Type”下拉列表，將類型設為“Predefined”，分別在“Database”和“Image Target”下拉列表中選擇之前創(chuàng)建的Database和識別標記。

5）? 添加目標模型，接下來將Model Fun模型修整后的模型作為目標物體添加至Image Target中（如圖4） ，按照整體度和效果將修模后的模型的位置進行移動也可以通過旋轉(zhuǎn)角度或添加動畫等達到更好的效果。

6）? AR的效果圖展示，由于Model Fun模型修整后的模型太大無法完成導入、模型無法合并、導入系統(tǒng)后模型與模型貼圖無法結(jié)合、制作后模型破損、模型整合后過大無法導入等問題，后期團隊通過不對修改模型面數(shù)來不斷修改模型面數(shù)優(yōu)化模型，最終將完整Model Fun模型導入Unity中通過ARCamera投射，實現(xiàn)使用移動智能設備進行Unity AR展示（如圖5） 。

3.2 可視化展示價值

古村落建筑進行AR可視化轉(zhuǎn)化有著可觀的應用前景，國內(nèi)外已有對AR可視化應用的投產(chǎn)項目，例如國內(nèi)“數(shù)字故宮”、數(shù)字博物館、AR交互游戲等項目。

國外例如法國文化部2010年提出實施“投資未來”文化數(shù)字化項目，旨在保存法國歷史文化記憶。在游戲領域應用有2016年的流行AR游戲《Pokemon GO》。

而本項目著重于對魯中地區(qū)重點保護的古村落建筑群進行AR可視化轉(zhuǎn)化，運用多媒體技術來記錄、分類、保存和恢復古村落煩瑣復雜的物質(zhì)和非物質(zhì)文化遺產(chǎn)。可應用于博物館科普講解、觀賞，地方文化志記錄，古村落數(shù)字化保護和建筑再開發(fā)等方面。產(chǎn)出文化、經(jīng)濟等多方面的價值。

4 結(jié)論

本文從古村落的保護和利用出發(fā)，對古村落三維數(shù)據(jù)收集與展示方法進行了創(chuàng)新結(jié)合，將無人機傾斜攝影測量技術、計算機技術、增強現(xiàn)實技術，運用到古村落三維模型整理和模型展示中。經(jīng)過對古建筑村落考察、運用無人機三維數(shù)據(jù)收集等實踐，證明了該方法相較于傳統(tǒng)人工測繪的數(shù)據(jù)收集方式和紙面繪圖展示方法，本文方法能夠直觀、快捷、高效地進行三維模型數(shù)據(jù)收集，并能夠?qū)τ^者進行沉浸式、交互式、立體式的展示，打造了程式化工作流程，可應用于類似的項目中，對古村落的數(shù)字化保護和利用提供新的解決方案。

本文中模型重建的方法可進行自動化、批量化應用，但模型貼圖仍需后期人工矯正，是本文所用方法的局限性，關于測繪模型的重建算法精度的加深仍是現(xiàn)階段研究的努力方向。

我國古村落建筑十分豐富、多元，從北國風光到熱帶島嶼都有大量的古村落遺跡，但現(xiàn)階段我國對于古村落的研究集中在名勝古跡和歷史名城。本文中運用的測繪和展示方案可以較為高效便捷地展示我國古村落建筑的風采，但我國在對社會關注度較小的古村落建筑研究的重視度上仍有欠缺，中國悠久而豐富的古村落建筑的保護和利用仍需得到關注。

參考文獻：

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[2] 李伯華，劉沛林，竇銀娣，等.中國傳統(tǒng)村落人居環(huán)境轉(zhuǎn)型發(fā)展及其研究進展[J].地理研究，2017，36（10）：1886-1900.

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【通聯(lián)編輯：李雅琪】