ReconstructAT - 空中三角测量

概述

ReconstructAT 接口用于执行空中三角测量（Aerotriangulation），是专业用户进行精细控制的首选接口。该接口提供了详细的参数设置，支持相机分组、POS 导入、控制点导入等高级功能。

适用场景

• 需要精细控制空三参数
• 需要检查和优化空三结果
• 多相机系统重建
• 需要集成控制点
• 需要激光雷达重建

接口调用

命令行调用

reconstruct_full_engine.exe -reconstruct_type 1 -task_json at_config.json

参数说明

• reconstruct_type: 固定为 1（表示 ReconstructAT）
• task_json: 参数文件路径

参数详解

必需参数

参数名	类型	说明
working_dir	string	工作目录，保存中间文件和最终结果
gdal_folder	string	GDAL 数据路径（SDK 外部数据文件夹）
coordinate_system	JSON	输入图像位置的坐标系统
camera_meta_data	JSON Array	相机元数据信息，格式查看camera_meta_data
image_meta_data	JSON Array	输入图像的元数据信息，格式查看image_meta_data

可选参数

参数名	类型	默认值	说明
input_image_type	int	1	图像类型：1=RGB，2=多光谱，3=红外
fast_mode	bool	false	快速模式，适用于有 GPS 的数据

数据结构说明

coordinate_system 对象

字段名	类型	说明	示例值
type	int	坐标系类型：0=LocalENU，1=Local，2=Geographic，3=Projected，4=ECEF	2
type_name	string	坐标系类型名称（可选，辅助说明）	"Geographic"
label	string	坐标系名称（可选）	"WGS 84"
epsg_code	int	EPSG 代码（地理/投影/地心坐标系需填写）	4326
wkt	string	WKT 字符串（可选，替代 epsg_code）	"..."
origin_point	array[3]	原点WGS84坐标 [经度, 纬度, 高程]（仅 type=0 LocalENU 时需要）	[114.12, 22.12, 0]
offset	array[3]	坐标系原点偏移（可选）	[0, 0, 0]

相机元数据（Camera Metadata）

字段名	类型	是否必需	说明
id	int	是	相机唯一ID
meta_data	object	是	相机元信息，详见下表
meta_data 子字段说明：

字段名	类型	是否必需	说明
projection_model	int	是	镜头模型: 0-普通镜头（k1,k2,k3,p1,p2）; 1-鱼眼镜头（k1,k2,k3,k4）
camera_name	string	是	相机名称
width	int	是	传感器宽度（像素）
height	int	是	传感器高度（像素）
parameters	array	否	相机内参数组（框幅式相机顺序为 fx, fy, cx, cy, k1, k2, k3, p1, p2；鱼眼相机顺序为 fx fy cx cy k1 k2 k3 k4）

普通镜头
"camera_meta_data": [
  {
    "id": 1,
    "meta_data": {
      "projection_model": 0,
      "camera_name": "common",
      "width": 5280,
      "height": 3956,
      "parameters": [
        3713.29,
        3713.29,
        2647.02,
        1969.28,
        -0.11257524,
        0.01487443,
        -0.00008572,
        1e-7,
        -0.02706411,
        0
      ]
    }
  }
]
鱼眼镜头
"camera_meta_data": [
  {
    "id": 1,
    "meta_data": {
      "camera_name": "fisheye",
      "projection_model": 1,
      "width": 3600,
      "height": 3600,
      "parameters": [
        982.7593599212141,
        982.7593599212141,
        1747.6373897301492,
        1806.4116030074354,
        0.03702410479839055,
        -0.016007338300982825,
        -1.0884582901480562e-05,
        -9.773097281093723e-05
      ]
    }
  }
]

图像元数据（Image Metadata）

字段名	类型	是否必需	说明
id	int	是	图像唯一ID
path	string	是	图像绝对路径
meta_data	object	是	图像元信息，详见下表

【重要】调用ReconstructAT必须指定meta_data字段

meta_data 子字段说明：

字段名	类型	是否必需	说明
width	int	是	图像宽度（像素）
height	int	是	图像高度（像素）
camera_id	int	是	对应相机ID
focal_length_in_35mm	double	是	35mm等效焦距（毫米）
pos	array[3]	否	POS位置 [经度/X, 纬度/Y, 高程/Z]，需要真实hi尺度重建必须指定
pos_sigma	array[3]	否	POS位置精度（米），RTK定位:[0.03,0.03,0.06], 普通GPS定位: [2.0,2.0,5.0]
orientation	array[9]	否	旋转矩阵（9个值，行优先，单位向量，世界坐标系到相机坐标系的旋转矩阵，笛卡尔坐标系）
position_constant	bool	否	是否固定位置（true/false），固定位置意味着空三不会优化改变图像的位置，保持输入值
relative_altitude	double	否	相对飞行高度（米）
pre_calib_param	array	否	预标定参数（如有，填写相机内参）
dewarp_flag	bool	否	畸变校正标志（如来自DJI XMP数据，true表示已去畸变）
mask_path	string	否	语义分割图，格式tif或png，标签含义见下方

语义标签含义

标签值	标签含义
0	背景
1	水体
2	建筑
3	植被
4	路面
5	车辆
6	裸地
7	硬地
33	移动物体
34	天空
35	电力线
255	无效区域

语义图典型使用案例：

• （1）将标记了无效区域的Mask图路径传入，SDK将在特征提取、稠密点云计算、纹理贴图时忽略无效区域，提升效率，获取更干净的点云/网格数据
• （2）将标记了水体区域的Mask图路径传入，SDK将对水域区域进行自动修补。

{
  "id": 1,                    // 图像唯一 ID
  "path": "path/to/image.jpg", // 图像绝对路径
  "group": "camera_1",        // 相机组 ID（可选）
  "meta_data": {              // 图像信息（必需）
    "width": 6000,           // 图像宽度（像素）
    "height": 4000,          // 图像高度（像素）
    "camera_id": 1,          // 对应相机 ID（可选，如果提供了 'pre_calib_param' 参数，将被相机元数据覆盖）
    "pos": [lon, lat, alt],  // 位置 [经度, 纬度, 高程]
    "pos_sigma": [1.0, 1.0, 2.0], // 位置精度（米）
    "orientation": [...],     // 旋转矩阵（9个值，可选）
    "position_constant": false, // 是否固定位置
    "relative_altitude": 100.0, // 相对飞行高度（可选）
    "focal_length_in_35mm": 24, // 35mm 等效焦距
    "pre_calib_param": [...],   // 预标定参数（可选，如果提供了 'focal_length_in_35mm' 参数，将被覆盖）
    "dewarp_flag": false        // 畸变校正标志（可选，来自DJI XMP数据）
  }
}

坐标系统（Coordinate System）

{
  "type": 2,              // 0=LocalENU, 1=Local, 2=Geographic, 3=Projected, 4=ECEF
  "epsg_code": 4326,      // EPSG 代码（Geographic/Projected/ECEF 需要）
  "wkt": "...",          // WKT 字符串（可替代 epsg_code）
  "origin_point": [lon, lat, alt], // LocalENU 原点（仅 type=0 需要）
  "offset": [0, 0, 0]    // 相对坐标系原点的偏移
}

完整配置示例

基础空三配置

{
  "working_dir": "C:/Projects/AT_Task",
  "gdal_folder": "C:/MipMap/SDK/data",
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "epsg_code": 4326
  },
  "camera_meta_data": [
    {
      "id": 1,
      "meta_data": {
        "camera_name": "DJI FC6310",
        "width": 5472,
        "height": 3648
      }
    }
  ],
  "image_meta_data": [
    {
      "id": 1,
      "path": "C:/Images/DJI_0001.JPG",
      "meta_data": {
        "width": 5472,
        "height": 3648,
        "camera_id": 1,
        "pos": [114.123456, 22.123456, 100.5],
        "pos_sigma": [2.0, 2.0, 3.0]
      }
    },
    {
      "id": 2,
      "path": "C:/Images/DJI_0002.JPG",
      "meta_data": {
        "width": 5472,
        "height": 3648,
        "camera_id": 1,
        "pos": [114.123556, 22.123456, 100.8],
        "pos_sigma": [2.0, 2.0, 3.0]
      }
    }
  ],
  "output_tie_point_las": true,
  "output_block_change_xml": true
}

多相机组配置

{
  "working_dir": "C:/Projects/MultiCamera_AT",
  "gdal_folder": "C:/MipMap/SDK/data",
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "epsg_code": 4326
  },
  "camera_meta_data": [
    {
      "id": 1,
      "meta_data": {
        "camera_name": "Camera_Nadir",
        "width": 6000,
        "height": 4000
      }
    },
    {
      "id": 2,
      "meta_data": {
        "camera_name": "Camera_Oblique",
        "width": 6000,
        "height": 4000
      }
    }
  ],
  "image_meta_data": [
    {
      "id": 1,
      "path": "nadir/IMG_0001.JPG",
      "group": "nadir",
      "meta_data": {
        "width": 6000,
        "height": 4000,
        "camera_id": 1,
        "pos": [114.123456, 22.123456, 200.0],
        "pos_sigma": [0.05, 0.05, 0.10]
      }
    },
    {
      "id": 2,
      "path": "oblique/IMG_0001.JPG",
      "group": "oblique_forward",
      "meta_data": {
        "width": 6000,
        "height": 4000,
        "camera_id": 2,
        "pos": [114.123456, 22.123456, 200.0],
        "pos_sigma": [0.05, 0.05, 0.10]
      }
    }
  ],
  "fast_mode": true
}

高精度 RTK/PPK 配置

{
  "working_dir": "C:/Projects/RTK_AT",
  "gdal_folder": "C:/MipMap/SDK/data",
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "epsg_code": 4326
  },
  "camera_meta_data": [
    {
      "id": 1,
      "meta_data": {
        "camera_name": "DJI P1",
        "width": 8192,
        "height": 5460,
        "parameters": [8839.5, 8839.5, 4096, 2730, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
      }
    }
  ],
  "image_meta_data": [
    {
      "id": 1,
      "path": "C:/RTK_Images/IMG_0001.JPG",
      "meta_data": {
        "width": 8192,
        "height": 5460,
        "camera_id": 1,
        "pos": [114.12345678, 22.12345678, 150.123],
        "pos_sigma": [0.02, 0.02, 0.05],  // 高精度 RTK
        "orientation": [
          // 3x3 旋转矩阵（如果有 IMU 数据）
        ]
      }
    }
  ],
  "use_image_position_constraint": true
}

输出结果

空三完成后，会在工作目录中生成：

1. 中间结果目录 (milestones/)

• mvs.xml - 内部格式的空三结果
• mvs_undistort.xml - 去畸变后的空三结果
• roi.json - 自动计算的感兴趣区域
• cs.json - 坐标系统信息
• tie_points.las - 连接点云（如果启用）

2. 导出结果 (products/AT/)

• block_exchange.xml - ContextCapture 格式的空三结果（如果启用）

3. 日志文件 (log/)

• log.txt - 详细处理日志

ROI 使用说明

空三完成后生成的 roi.json 包含三种类型的 ROI：

{
  "rois": [
    {
      "type": "Smart",    // 基于稀疏点智能计算
      "roi": {
        "boundary": [...], // 2D 边界顶点
        "min_z": 100.0,   // 最小高程
        "max_z": 200.0    // 最大高程
      }
    },
    {
      "type": "Maximal", // 基于图像位置和稀疏点
      "roi": {...}
    },
    {
      "type": "Frustum", // 基于图像视锥
      "roi": {...}
    }
  ]
}

最佳实践

1. 图像准备

• 确保图像 EXIF 包含完整的 GPS 信息
• 图像重叠度建议 >60%
• 避免模糊或过曝的图像

2. 参数优化

• 普通 GPS：使用默认 pos_sigma [2.0, 2.0, 3.0]
• RTK/PPK：设置更小的 pos_sigma 如 [0.05, 0.05, 0.10]
• 快速模式：有 GPS 时启用 fast_mode

3. 多相机处理

• 使用 group 参数标识不同相机
• 每个相机组使用独立的 camera_id
• 确保相机参数准确

4. 大数据集优化

• 启用 fast_mode 加速处理
• 考虑使用 remove_small_part 清理结果
• 合理设置内存使用限制

常见问题

Q: 空三失败，提示"图像匹配不足"

A: 检查：

• 图像重叠度是否足够（>60%）
• GPS 信息是否准确
• 图像质量是否良好

Q: 如何提高空三精度？

A:

• 使用高精度 POS 数据（RTK/PPK）
• 设置合适的 pos_sigma 值
• 使用 OptimizeAT 加入控制点

Q: 多相机系统如何设置？

A:

• 为每个相机创建独立的 camera_meta_data
• 使用 group 参数区分不同相机的图像
• 确保相机内参准确

下一步

• 使用 Reconstruct3D 进行三维重建
• 使用 OptimizeAT 通过控制点优化空三结果
• 查看基本概念了解完整工作流程

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提示：ReconstructAT 提供了最大的灵活性，但也需要更多的参数设置。如果您只需要快速重建，建议使用 ReconstructFull。