最近比较着迷于无人机， 因此也研究了一些无人机图片的处理技术， 对于航空倾斜摄影的图片处理， 发现WebODM 这个开源软件确实不错， 利用手里的大疆mini 3 pro， 手动拍摄了一些关于家里的老房子的照片， 最后果然做出了老房子的正射影像图片， 以及三维模型， 也算是对于老房子的一个纪念吧。以后不管老房子如何变化， 这个数字版本的老房子会永远存在。

从流程上来说， 制作老房子的模型， 需要有拍摄照片、处理照片、精修模型三个步骤，这篇文章主要讲前两个步骤。

一、获取老房子的无人机图片

我手头只有一个消费级别的大疆无人机mini 3 pro， 目前来看还不太支持航点飞行（waypoint、KMZ等）， 起码在带屏遥控器、DJI Fly方面还没看到这个功能，貌似在大疆御级别的无人机是支持航点的， 支持航点的无人机， 拍摄这种无人机照片是非常容易的， 确定好航点、每个航点设置几个拍摄角度之后， 无人机就能自动去飞行和拍摄照片。但是如果使用mini 级别的机器，就只能手工拍摄了。

这个阶段的目标是多角度的拍摄目标， 如果是手动拍摄， 推荐每个点拍摄三个角度， 30度、60度和90度， 可以每个点切换三次相机角度，也可以飞行三遍，每一遍用一个固定角度。

我目前采用的是第二个方案， 每一遍飞一个角度， 设置相机模式为连拍，这样飞手就只管慢慢飞行， 无人机会自动拍摄照片。多飞行几遍就好了。优点是省钱， 不需要高级的飞机（贵️）；缺点是费时间，费人工。 适合新手练习。

对于我想要拍摄的老房子， 由于之前设置的是五连拍（事后反思，设置有问题， 应该设置每隔几秒自动拍摄，而不是五连拍）， 所以是手工拍摄， 大概拍了550多张，汗～～

照片重复的有点多， 大概类似于这样：

老房子平面图片

二、处理无人机图片

从无人机拿到图片之后， 启动我本机的WebODM， 新建一个项目，导入图片，WebODM 就会给你自动处理了。

WebODM 是开源和免费的， 处理能力也很强大， 可以做到商用级别，而且官方还提供了几个常见的软件的对比，如Drone Deploy、 Pix 3D等，具体可以看这里：https://opendronemap.github.io/UAVArena/

但是WebODM 有个缺点，就是对运行电脑的内存要求高， 我这边电脑是Mac ，因此安装版是Docker ， 我这里给Docker 分配了30G内存， 8核CPU，还是比较吃资源的。

整个任务大概运行了6个小时。

三、查看结果模型

经过一晚上的工作， WebODM 产生了最终的结果，从结果来看， GSD 为0.4cm， 这个结果已经很好了。

GSD 是什么呢？地面采样距离（Ground sample distance，简称GSD）也称地面采样间隔，在摄影测量与遥感中，指数字影像中用地面距离单位表示的像素大小，[1]单位为米/像素。地面采样距离是衡量影像分辨率的重要指标。

产生的正射影像（Orthophoto）：

作为地图贴片而言，已经是足够清晰了：

数字表面模型（Digital Surface Model）：

3维模型：

三维模型是目前我最看重的， 有了这个模型后，就可以永久的保留这个房子的数字面貌了。

四、后续

以后有机会，能把这个模型导入到VR 中浏览，查看就更方便、更有趣了。