論文設計基于城市航空立體像對的全自動三維建筑物建模

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1、基于城市航空立體像對的全自動三維建筑物建模收稿日期：2001-07-DD；截稿日期：2001-MM-DD 作者簡介：陳愛軍（1972-），男（漢族），山西五寨人，清華大學計算機科學與技術系博士后，2000年7月畢業(yè)于北京大學遙感與GIS研究所，在國內外會議刊物上已發(fā)表論文20多篇。主要研究方向為立體視覺建模、空間信息網絡共享與存取、數字城市、數字地球。 陳愛軍，徐光祐，史元春 (清華大學計算機科學與技術系 北京 100084) Automated 3D Building Modeling Based on Urban Aerial Stereo CHEN Ai-jun, XU

2、 Guang-you, SHI Yuan-chun (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, 100084) Abstract: Urban 3D building modeling is one of key technology of virtual city. In this paper, an approach to tackle the problem of 3D building modeling from urban high-resolution aerial image i

3、s presented. Automatic 2D building detection technique and 3D height extraction technique has been applied to the test image (stereo) completely. Then combination between them is carried out, using the result of pyramidal stereo matching and the linear elements from 2D detection, the matching inform

4、ation from the matched point is assigned to the point of the linear element which corresponds to the matched point, so 3D modeling of building is achieved. In addition, more accurate 3D height information is obtained by applying new control strategies to prevent blunder propagation in pyramidal matc

5、hing which based on the modified ALSC algorithm. Key words: Virtual City, 2D Building Detection, Stereo Matching, Adaptive Least Square Correlation 摘要：城市建筑物三維建模是虛擬城市建設的關鍵技術之一。本文基于大比例尺航空立體像對提出三維建筑物建模方法。首先對二維邊緣檢測Canny算子進行改進，以期從城市航空影像中檢測出較為精確的二維建筑物輪廓線。然后把改進的ALSC算法運用到金字塔匹配算法中，由于金字塔匹配算法中最為關鍵的問題是誤差傳遞

6、的有效控制，而以往的研究中盡管采用了多種控制策略但效果不是很好，作者通過提出兩種新的誤差傳播控制策略得到了較高精度的匹配結果。利用匹配生成的高精度三維信息對檢測到的二維建筑物輪廓線進行三維插值，獲得建筑物的三維信息，由此實現了建筑物三維建模。 關鍵詞：虛擬城市，二維建筑物檢測，立體像對匹配，自適應最小二乘相關（ALSC） 中圖分類號：P23 0 引言 信息科技的發(fā)展證明：從計算機科學領域如計算機視覺和計算機圖形學到地球信息科學領域的攝影測量學科，一直到多學科領域交叉產生的WebGIS、數字城市和數字地球等，都對三維建筑物的建模與實現提出了迫切的需求。三維虛擬建筑物的實現將對上述領域

7、的前景產生前所未有的巨大影響，如三維虛擬城市、機器人智能導航、車輛輔助駕駛、建筑模擬展示、飛行模擬、交互式游戲、醫(yī)療模擬、虛擬購物、虛擬博物館和虛擬藝術陳列館等。此外，還可應用到計算機視覺領域視頻圖像的壓縮、瀏覽和檢索等以及數字攝影測量領域的三維測繪等。所有這些應用都將直接或間接地為數字地球建設提供解決現實世界三維數字化/虛擬化的有效途徑。 三維建筑物的國內外研究可從地球信息科學的攝影測量學科與計算機科學的計算機視覺和計算機圖形學學科兩個方面進行介紹。 數字攝影測量學科中，主要研究基于地理空間矢量數據和城市大比例尺數字影像的三維城市建模與顯示。由于城市三維景物主要是人造建筑物，所以三維建筑

8、物信息的獲取與建模是城市三維建模的主要內容。目前這方面的典型研究主要有：①從城市影像中自動提取建筑物，典型研究如檢測二維建筑物和DEM數據[1]、知覺組合[2]、線條分析[3]、使用陰影、透視幾何等輔助信息[4]、直接對建筑物或表面進行建模[5]、基于知識的系統(tǒng)[6]以及通過影像測量并結合物體的幾何知識構模出多面體對象模型的方法[7]等。②結合已有的二維地圖矢量數據利用航空激光掃描[8][9]或激光高度計數據[10][11]。③利用三維深度傳感器、多CCD相機和彩色高分辨率數字相機獲取的數據實現建筑物建模[12]。④利用虛擬現實（VR）技術實現三維GIS數據的可視化[13][14]。其它方法如

9、人機交互下的半自動三維建筑物建模等[15][16]。 在計算機視覺和計算機圖形學中，主要研究既包括三維物體的建模和顯示，即從外向內看的三維建模，又包括三維真實場景的建模和顯示，即從內向外看的三維建模。目前方法分兩類：基于模型的繪制方法（MBR）和基于圖像的繪制方法(IBR)。①基于模型的繪制方法中，三維模型數據的獲取通常采用CAD的模型生成器或從實際環(huán)境中直接獲取。②基于圖片的繪制方法是通過一個來自多視點的原始的或合成的圖片庫來產生任意視點的新的虛擬圖片[17]。盡管對于復雜環(huán)境建模IBR技術優(yōu)于MBR技術，但它能實際處理的三維對象范圍較小，對于大范圍城市建筑物建模目前還不可行，而在采用MB

10、R技術時，城市建筑物三維數據的自動獲取是研究重點，尤其是城市密集區(qū)域三維數據的全自動獲取。本文是結合二維圖像建筑物的自動提取和三維高度信息的自動產生來解決該問題的。 1 改進的ALSC算法 自適應最小二乘相關（Adaptive Least Square Correlation, ALSC）算法[17]是瑞士聯(lián)邦理工大學的Gruen教授提出。假定立體像對的左、右影像分別有灰度級函數f (x, y)和g (x, y)，如果左右影像中的一對共軛點(x0, y0)和(x0’, y0’)理想相關，則有： f (x0, y0) = g (x0’, y0’) （1） 但由于左右影像中隨機噪聲的

11、影響（或者假定只有匹配圖片有噪聲，而模板沒有噪聲）（我們把左影像稱為匹配模板，右影像稱為匹配圖片），所以等式（1）通常不成立。給匹配圖片增加一個噪聲矢量（含量測噪聲和模型誤差）并對左右影像上所有點一般化，則有： f (x, y) – e (x, y) = g (x, y) （2） 根據最小二乘理論，等式（2）是非線性觀察等式，它用函數g (x, y)表示觀察矢量f (x, y)，而函數g (x, y)在右影像中的位置需要估計，此位置可通過相對于函數g (x, y)的初始位置，即共軛圖片區(qū)域的近似值g0 (x, y)的偏移參數△x、△y來表示。 為獲得較好的匹配結果，考慮到影像本身的各

12、種畸變，除采用偏移參數外，還引入影像變形參數和輻射校正。 假定與f (x, y)匹配的共軛點是g0 (x, y)，那么發(fā)生幾何變形的匹配圖片上真正和f (x, y)匹配的共軛點可通過對g0 (x, y)的二變量高階多項式的變換得到，即： x = tyTAtx （3a） y = tyTBtx （3b） 其中txT = {1,x0, x02, ···x0m-1}; tyT = {1,y0, y02, ···y0m-1} 參數矩陣A，B： b11 b12 ··· b1m bm1 bm2 ··· bmm B = a11 a12 ··· a1m

13、 am1 am2 ··· amm A = x0，y0是匹配圖片g0 (x, y)數據點的網格位置。 變換參數a11 ··· amm，b11··· bmm需從（2）中估計得出。 g0 (x, y) x 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x g0 (x, y) 為使用常規(guī)的最小二乘方法處理等式（2），用泰勒公式對等式（2）的右邊進行線性變換： dy 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x f (x, y) – e (x, y) = g0 (x, y) + + dx+ 乙乙

14、乙乙乙乙丶 · 乙丶x （4） 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x x 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x dy = 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x y pi 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x dpi 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x dx = 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x x pi 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x d

15、pi 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x 其中 pi為（3）中第i個變換參數 對參數矩陣A、B，我們僅取前兩行兩列，并令二次項的系數為零，即： a11 a12 a21 0 A = b11 b12 b21 0 B = （5） 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x x = a11 + a12x0 + a21y0 y = b11 + b12x0 + b21y0 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x （6） 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙

16、丶x 這樣由（3）可得變換： （6）考慮了匹配圖片完整的仿射影像變形，同時也包含了偏移參數△x、△y，此處用a11、b11表示。對（6）微分得： dx = da11 + x0da12 + y0da21 dy = db11 + x0db12 + y0db21 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x （7） 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x g0(x, y) y 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x gy = 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x 采用

17、簡化形式： g0(x, y) x 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x gx = 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x （8） 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x 將（7）（8）代入（4），并增加輻射偏移參數rs得： f (x, y) – e (x, y) = g0 (x, y) + gxda11 + gxx0da12 + gxy0da21 + gydb11 + gyx0db12 + gyy0db21 + rs XT = {da11 da12 da21 db11 db1

18、2 db21 rs}為參數矢量 A = {gx gxx0 gxy0 gy gyx0 gyy0 1}為設計矩陣 b = f (x, y) - g0 (x, y)為模板矢量和圖片矢量的差 ε= e (x, y)為噪聲誤差 （9） 乙乙乙乙乙乙丶 · 乙丶x 令： 則（9）變?yōu)椋? AX = b –ε （10） 假定噪聲ε(i)是同分布的，獨立的且具有零均值及方差為δ2（ε具有白噪聲性質，是一個具有零均值的平穩(wěn)隨機矢量）即： E(ε) = 0, var(ε) = E(εεT) = δ2I （11） （

19、10）（11）共同組成Gauss-Markov估計模型，該模型指出當噪聲是白色時，它的最小二乘估計是無偏的、有效的和一致的。由該模型可得參數矢量的最小二乘估計值為： X’ = (ATWA)-1ATWb （12） 其中W為由加到每個誤差項εi的不同的權組成的權重矩陣，所以（12）是加權最小二乘估計。當對每個誤差項εi加相同的權時，W = I，即權重矩陣變?yōu)閱挝痪仃?。這樣（12）簡化為： X’ = (ATA)-1ATb （13） 上式稱為普通最小二乘估計。由于實際問題（2）的非線性，最終解可通過（12）或（13）迭代求出。 設初始迭代參數近似為： a011

20、= b011 = a021 = b012 = 0, a012 = b021 = 1 則初始估計值坐標集合為： xi = x0i , yi = y0i , i = 1, 2, ….n 其中n為匹配模板或匹配圖片中的格網點個數。 由（13）求得參數矢量后，應用（6）進行變換，g0(x, y)可在變換后得到的新坐標上重新計算，得到新的系數矩陣A。再利用（13）求新的參數矢量，如此迭代。直到參數矢量中每個參數的變化都小于某一特定值，迭代停止，求得最終的參數矢量的解。用此解代入（6）可在匹配圖片中求得與匹配模板中匹配點精確匹配的共軛點。 ALSC算法只能匹配左右影像中的一對共軛點，不

21、能匹配所有點。文獻[18]通過用于影像分割的區(qū)域增長算法擴展了ALSC算法，使得ALSC算法可用于匹配左右影像的全部點。算法如下： INPUTS: two image; 1 or more approximate matches between the images Set list_matched_point to empty For each approximate match Run ALSC’ algorithm If it converges Store result to list_matched_point While list_matche

22、d_point is not empty Pick an item from the list (and remove it) For each ‘neighbour’ of the selected match If ‘neighbour’ not already match Use selected item to predict match Run ALSC’s algorithm using prediction If it converges (and satisfies any constraints we might impose)

23、 Store result in list_matched_point 輸出結果可以是計算的直接結果，也可以是其它使用方便的定義形式。匹配點鄰域選取影像網格化后的格網中與該匹配點（格網點）最近的四個點。 2 建筑物三維信息自動獲取 立體像對相關匹配是獲取三維數據的主要方法之一。常用的立體匹配方法主要有基于區(qū)域的、基于特征的和基于相位的匹配，本文采用基于區(qū)域的結合改進型ALSC算法的金字塔匹配方法。 金字塔匹配方法既有優(yōu)點又有缺點，優(yōu)點在于可加快匹配速度，并可極小化阻礙自動立體匹配的某些特征，如SAR影像中的裂紋和城市航片中的不連續(xù)。缺點是容易造成誤差傳播，低層誤差會傳播到高層，并一層

24、層放大，最終可能導致匹配結果不可用。圖2是結合改進的ALSC算法的金字塔匹配算法流程圖。 在金字塔匹配的每一層都需要種子點，最低層（即分辨率最低的層）的初始種子點需要明確給出，較高層的匹配需要選擇性地使用低層的匹配結果。為有效控制誤差的傳播，用于高層匹配的來自于低層匹配結果的種子點選取策略對金字塔匹配算法的成功與否是至關重要的。為提高立體匹配性能，不好的匹配點應盡量排除，不作為高層匹配的種子點，但種子點又必須盡量分布在整幅影像中。因此，種子點的選取策略將直接影響到金字塔匹配算法的有效性和實用性。本文中作者提出如下兩種選取策略。 l 基于精度的策略：用最小二乘估計模型的估計誤差的協(xié)方差陣的最

25、大特征值作為匹配精度的度量值。估計誤差的協(xié)方差矩陣為： Cov(X’ - X) = δ2(ATA)-1 其中δ2 可根據 var(ε) = E(εεT) = δ2I求得。 預定義一個閾值（50），匹配精度小于閾值的低層匹配點將作為高層匹配的種子點。 l 基于瓦片的策略：把低層影像分成許多小瓦片，僅選擇每個瓦片中精度最好的匹配點作為高層匹配種子點。瓦片大小的選擇依賴于匹配影像中最小建筑物的像素大小，我們選取的5層金字塔上每一層的瓦片大小由低層到高層分別為3×3、5×5、9×9、18×18和35×35像素。 在實驗過程中，基于精度的選取策略存在的問題是選取的種子點不能均勻分布在

26、整幅影像上，而在基于瓦片的選取中，由于在整幅影像上均勻分布地定義瓦片，使得種子點遍布整幅影像。二者的結合獲得了精度較高的種子點。 在文獻[1]的闡述中僅簡單地提到了采用基于瓦片的過濾技術，具體策略及結果如何并沒有詳細論述。本文利用文獻[17]的數學推理，在文獻[1]的基礎上提出新的誤差傳播控制策略，得到了較好的匹配精度。 我們選取金字塔層數為5層，最低層種子點選取通過假定一個視差常數并使用預匹配來非隨機選取。假定影像的視差范圍為30-200像素，那么在最低層的視差范圍是1-6像素。同時假定最低層視差常數為零，由此在左右影像中按照格網點產生視差為零的種子點，那么在右影像中的實際共軛點將落在以

27、初始點為中心的6像素視差范圍內。高層種子點從低層獲取，這樣可實現全自動立體像對匹配。對匹配結果應用攝像機模型轉換為地面坐標，得到建筑物三維信息，建筑物高度信息可保存為規(guī)則格網的數字高程模型（DEM）。 3 二維建筑物檢測 對大比例尺航空相片進行二維建筑物檢測需要用到計算機視覺的低層技術。本文提出基于關系圖的檢測方法的流程結構圖如圖2。 d = fb α+ β 原始影像 邊緣檢測 邊緣長度和方向 線性擬合 線 線關系搜索 線關系圖 生成候選建筑物 驗證候選建筑物 二維建筑物輪廓 圖2、二維建筑物檢測流程圖 Fig.2 A schematic flow-c

28、hart for 2D building detection 1層 0層 ······ 左影像 航片立體匹配 左影像 初始種子點產生 第0層匹配結果 左影像 航片立體匹配 左影像 第1層匹配結果 左影像 航片立體匹配 左影像 最后匹配點輸出 種子點選取策略 種子點 種子點 種子點選取策略 攝像機模型使用 DEM生成 圖1 金字塔匹配流程圖 Fig.1 Schematic flow-chart of pyramidal matching n層 選取立體像對中的左影像，用5×5像素的CPK[19][20]過濾器進行邊緣檢測，得到邊緣強度和邊緣方

29、向。用Hough變換和連結邊緣標注方法從邊緣中檢測出線元素，并用端點模板搜索線元素的兩個端點。線元素用兩個端點和最小線長（根據特定場景預定義的閾值）來定義，并合并與較長的線斷開的短線段和位置緊鄰的平行線。 這兩種方法都較好地擬合出了建筑物邊線，將兩種方法各自產生的結果取交集，可得到更加可靠的建筑物邊線。 對所得建筑物邊線進行線關系檢索，并存儲為線關系圖。為減小關系圖，長度小于預定義閾值的線的關系和與其它線的夾角不近似于直角的線的關系將被刪除。用深度優(yōu)先算法遍歷關系圖搜索線關系圖中的閉合環(huán)生成候選建筑物。在候選建筑物驗證中合并相似候選建筑物，并根據預定義閾值刪除平均高度小于閾值的由建筑物地面

30、基線構成的候選建筑物（也可用陰影分析和透視幾何等輔助方法或考慮在此時引入DEM數據）。最終得到建筑物二維輪廓線。 4 三維建筑物自動生成 我們選取清華大學1987年1:8000校園航空立體像對的一部分（如圖3）用于二維建筑物檢測和立體匹配實驗。 圖3、 實驗用清華大學航空立體像對 Fig.3 Aerial stereo image of Tsinghua Univ. for experiment 攝像機模型采用理想模型： 其中d為所求建筑物高度信息，α+ β為立體匹配產生的視差信息，f為攝像機透鏡的焦距，b為拍攝兩幅航片時攝像機透鏡的焦心移動的水平距離。采用在整個校園航片上大致均勻分

31、布的多個地面控制點可確定建筑物高度和視差之間的比例關系，由此根據匹配結果（即視差）求出所有匹配對應點的高度信息，進而確定匹配對應點的三維地面坐標，生成DEM數據。目前獲得的DEM數據精度可達到3米左右，對于更大比例尺的航片可望得到更高的精度，所以立體匹配中關鍵是匹配的像素精度能達到多少，目前可達到亞像素（例如假定1像素對應地面10米，那么達到亞像素級后誤差還將有5米左右）。此外，建筑物輪廓線的提取精度達到了80%以上。 用立體匹配生成的DEM數據對二維建筑物檢測出的建筑物輪廓范圍進行插值，如果某匹配點對應于候選建筑物輪廓內的某點，則把匹配點DEM信息賦值給輪廓內的點。通過這種簡單的二維建筑物

32、輪廓信息和三維高度信息的融合可得到城市航空相片中建筑物的三維信息。對由于遮擋而不能獲得的建筑物信息通過建筑物的對稱性和邊緣的直線性可計算求得。建筑物形狀用簡單的結構如三角形、長方形、棱形、錐形和園屋頂組成。這樣，可實現城市建筑物的全自動三維建模。 5 結 論 實驗證明對于表面近似光滑和視差近似連續(xù)的城市航空相片，把改進的ALSC算法運用到金字塔匹配算法中，采用初始種子點控制策略和誤差傳播控制策略，不僅可實現從建筑物二維信息檢測和立體匹配的全自動三維信息獲取與建模，而且可得到亞像素級的匹配精度，同時立體匹配速度大大加快。只要有效控制金字塔匹配中低層到高層的誤差傳播，就可大大提高匹配精度。因此

33、，高精度快速的城市航空影像中建筑物三維信息的全自動提取和建模得到了較好的解決。 進一步需要研究的問題在于盡管取得了亞像素級匹配精度，但精度還是遠遠不夠?？紤]用最小二乘理論的擴展理論進一步提高估計參數精度，期望像素匹配精度達到0.2像素。 參考文獻 1 Kim T, Muller J. A Technique for 3D Building Reconstruc-tion. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 1998, 64(9): 923-930. 2 Mohan R, Nevatia R. Using Perceptual O

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43、Edge Detection for Ramp Edges. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1991, 13(5): 483-491. Editor's note: Judson Jones is a meteorologist, journalist and photographer. He has freelanced with CNN for four years, covering severe weather from tornadoes to typhoons. Follow him on Twi

44、tter: @jnjonesjr (CNN) -- I will always wonder what it was like to huddle around a shortwave radio and through the crackling static from space hear the faint beeps of the world's first satellite -- Sputnik. I also missed watching Neil Armstrong step foot on the moon and the first space shuttle tak

45、e off for the stars. Those events were way before my time. As a kid, I was fascinated with what goes on in the sky, and when NASA pulled the plug on the shuttle program I was heartbroken. Yet the privatized space race has renewed my childhood dreams to reach for the stars. As a meteorologist, I've

46、 still seen many important weather and space events, but right now, if you were sitting next to me, you'd hear my foot tapping rapidly under my desk. I'm anxious for the next one: a space capsule hanging from a crane in the New Mexico desert. It's like the set for a George Lucas movie floating to t

47、he edge of space. You and I will have the chance to watch a man take a leap into an unimaginable free fall from the edge of space -- live. The (lack of) air up there Watch man jump from 96,000 feet Tuesday, I sat at work glued to the live stream of the Red Bull Stratos Mission. I w

48、atched the balloons positioned at different altitudes in the sky to test the winds, knowing that if they would just line up in a vertical straight line "we" would be go for launch. I feel this mission was created for me because I am also a journalist and a photographer, but above all I live for tak

49、ing a leap of faith -- the feeling of pushing the envelope into uncharted territory. The guy who is going to do this, Felix Baumgartner, must have that same feeling, at a level I will never reach. However, it did not stop me from feeling his pain when a gust of swirling wind kicked up and twisted t

50、he partially filled balloon that would take him to the upper end of our atmosphere. As soon as the 40-acre balloon, with skin no thicker than a dry cleaning bag, scraped the ground I knew it was over. How claustrophobia almost grounded supersonic skydiver With each twist, you could see the wrinkle

51、s of disappointment on the face of the current record holder and "capcom" (capsule communications), Col. Joe Kittinger. He hung his head low in mission control as he told Baumgartner the disappointing news: Mission aborted. The supersonic descent could happen as early as Sunday. The weather plays

52、an important role in this mission. Starting at the ground, conditions have to be very calm -- winds less than 2 mph, with no precipitation or humidity and limited cloud cover. The balloon, with capsule attached, will move through the lower level of the atmosphere (the troposphere) where our day-to-d

53、ay weather lives. It will climb higher than the tip of Mount Everest (5.5 miles/8.85 kilometers), drifting even higher than the cruising altitude of commercial airliners (5.6 miles/9.17 kilometers) and into the stratosphere. As he crosses the boundary layer (called the tropopause), he can expect a l

54、ot of turbulence. The balloon will slowly drift to the edge of space at 120,000 feet (22.7 miles/36.53 kilometers). Here, "Fearless Felix" will unclip. He will roll back the door. Then, I would assume, he will slowly step out onto something resembling an Olympic diving platform. Below, the Earth

55、becomes the concrete bottom of a swimming pool that he wants to land on, but not too hard. Still, he'll be traveling fast, so despite the distance, it will not be like diving into the deep end of a pool. It will be like he is diving into the shallow end. Skydiver preps for the big jump When he jum

56、ps, he is expected to reach the speed of sound -- 690 mph (1,110 kph) -- in less than 40 seconds. Like hitting the top of the water, he will begin to slow as he approaches the more dense air closer to Earth. But this will not be enough to stop him completely. If he goes too fast or spins out of co

57、ntrol, he has a stabilization parachute that can be deployed to slow him down. His team hopes it's not needed. Instead, he plans to deploy his 270-square-foot (25-square-meter) main chute at an altitude of around 5,000 feet (1,524 meters). In order to deploy this chute successfully, he will have to

58、 slow to 172 mph (277 kph). He will have a reserve parachute that will open automatically if he loses consciousness at mach speeds. Even if everything goes as planned, it won't. Baumgartner still will free fall at a speed that would cause you and me to pass out, and no parachute is guaranteed to wo

59、rk higher than 25,000 feet (7,620 meters). It might not be the moon, but Kittinger free fell from 102,800 feet in 1960 -- at the dawn of an infamous space race that captured the hearts of many. Baumgartner will attempt to break that record, a feat that boggles the mind. This is one of those monumental moments I will always remember, because there is no way I'd miss this.