绘制巴西大学校园地图

在巴西库里蒂巴的一所大学校园进行的一个试点项目，旨在利用UAS摄影测量技术和室内平面图创建户外地图。

在大学，设施管理人员和其他支持人员需要方便地访问数据，包括地理数据，用于维护、安全措施或学生、工作人员和访客的路线。在这方面，一个反应迅速的地理数据库是一个关键工具，其中载有关于道路、建筑物内外和其他物体的详细和最新信息。本文作者描述了在巴西库里蒂巴的一所大学校园进行的一个试点项目，该项目旨在利用无人机摄影测量系统(UAS)以及室内平面图创建户外地图。它们还演示了使用路由应用程序实现数据库的可能性。

Paraná联邦大学(UFPR)总部设在库里蒂巴，但它共有26个校区分布在巴西南部的Paraná州。校园总面积达1,100公顷，其中50公顷为316幢楼宇。2014年，一个名为“UFPR校园地图”的雄心勃勃的试点项目启动，旨在为大学管理开发一个企业GIS或“智能地理数据库”。首先，我们创建了库里蒂巴Centro Politécnico校园的室内和室外地理数据库(图1)。在这次试点中，从设施管理人员那里获得了平面图，而数据库的室外部分使用了UAS摄影测量。

UAS摄影测量

基本地图是由一个幻影4从收。对于小区域，UAS摄影测量比传统摄影测量更快、更便宜。校园由1438幅图像拍摄，地面样本距离(GSD)为2.5cm，使用GNSS测量的50个控制点进行地理参考(图2)。使用自校准的方法进行连接点提取和束块调整Agisoft光扫描图．连接点的外取向参数和3D对象坐标与焦距，主点和镜头失真系数同时计算，即内部方向的参数。使用致密图像匹配，产生516万积分，点密度为600点/平方米。从点云和图像生成数字表面模型（参见图3）和正骨骼。接下来，根据巴西映射机构的标准，通过立体声编译手动提取建筑物和其他对象的轮廓（图4）。编辑存储不同类型对象的图层QGIS.，构建了拓扑，使用Postgres / Postgis创建了空间数据库。

将GNSS测量的35个检查点的三维坐标与直接从数字曲面模型中提取的三维坐标进行对比。平面均方根误差(RMSE)为4cm (1.6px)，高度RMSE为1cm (0.4px)。3D RMSE为4cm (1.6px)。这些测绘精度优于巴西测绘精度标准定义的1:10 000地图的要求。

在室内

每一层的建筑、房间、门、出口、走廊、楼梯和电梯的二维轮廓都在地图上表示出来(图5a)。为路由目的定义了转换点。这些点对于寻找两个空间之间的最短路径至关重要迪杰斯特拉算法．门和走廊使同一层空间之间的水平交通成为可能。楼梯和电梯使垂直方向的运输成为可能。出口使室内和室外空间之间的交通成为可能。在门的情况下，过渡点被手动放置在门槛的中间，而对于走廊，它被放置在两个走廊中心线的交叉处。过渡点和它们的连接形成了一个骨架图(图5)。走廊的中心线是手工创建的(图5b)。接下来，使用PostGIS功能ST-ShortestLine创建过渡点和中心走廊之间的连接(图5c)。

路由

为了找到两个位置之间的最短路径，Dijkstra算法将代价赋给轨迹的长度。为此，通过使用PostGIS函数topology.CreateTopology在线段的末端生成节点，骨架图被转移到图中。断开的相邻线段通过定义10cm的公差自动断开。一旦连接起来，线段就成了图的边。每座建筑的层数从2层到5层不等，所有楼层都有相同的平面图。应用拓扑。CreateTopology功能不小心会连接不同楼层的线段。因此，除了一层的OpenStreetMap数据与骨架图相结合外，每层都创建子图。如果路由包含多个层，则通过创建连接转换点与子图的起始点和结束点的边来连接子图。在成本函数内，取两层楼之间的欧氏距离。 In practice this meant max. 2m, which is a small distance compared to the total length of the routing.

展望未来

这种路由算法允许确定两个室内点之间或室内/室外点之间的最短路径。下一步是根据交通方式来区分，如步行，骑自行车或骑助力车。使用QGIS、PostGIS和Python，骨架图的创建将能够完全自动化，包括边缘和节点的确定。类似的室内/室外数据库将为其他UFPR园区创建，而这些数据库反过来将构成企业GIS的核心。