基于無人機攝影測量的大比例尺地形圖測制關鍵技術

李淑敏

（慶陽市自然資源局，甘肅 慶陽745000）

1 引言

數字城市建設對于國民經濟的影響越來越大， 同時日新月異的城市面貌對于大比例尺地形圖的測制提出了更高的要求。 傳統的大比例尺地形圖的測制受限于精度、作業效率以及成本等，已經無法適應當前社會經濟的發展需求[1-3]。 近年來，無人機技術的迅猛發展，為測繪領域帶來了發展的機遇，搭載測繪設備的無人機攝影測量技術逐漸發展起來， 成為測繪技術領域中的新勢力[4]。無人機攝影測量從本質上屬于數字攝影測量技術領域，區別于傳統的技術，數字圖像是無人機攝影測量技術的信息源，其對信息源的處理是基于數字圖像展開的，同時反饋的結果也是數字產品。 圖像目標的識別是對輸入的圖像進行解釋，再以可描述的圖像予以輸出，圖像處理技術則主要通過相關的計算機軟件展開，包括對數字圖像的壓縮、增強、編碼、邊緣檢查、分割以及恢復等。 無人機攝影測量系統的組成部分，主要是由控制無人機飛行軌道的飛行控制構件、飛行平臺以及圖像的處理系統等若干個系統組成的[5-6]。 將無人機攝影測量技術應用到大比例尺地形圖的測制中仍需要解決幾個問題：誤差的控制要滿足大比例尺地形圖的精度要求；自動空中三角測量以及影像匹配等。 基于此，本文對在大比例尺地形圖中應用無人機攝影測量的關鍵技術展開了討論與分析，研究結果旨在為大比例尺地形圖的測制提供技術參考。

2 無人機攝影測量關鍵技術分析

2.1 誤差控制

無人機攝影測量技術的誤差來源主要是攝影測量系統，具體包括人為操作誤差、 儀器設備自限性誤差以及外界不確定性因素誤差等。 外界不確定性因素需要具體問題具體分析，本文對此不做過多的討論， 主要對儀器設備自限性誤差及人為操作誤差進行必要的分析。 由于光敏傳感器的電路單元具有非正交性、弱失真以及非平方比的特點，所以，在立體圖像的獲取中由于電路的放大與修改圖像失真， 進而導致測量精度降低。 對此，可以利用數字失真差異校正模型對圖像進行調整，畸變差在像坐標系中的修正如式（1）所示：

式中，m，n 為像點坐標，Δm 和Δn 分別為像點的修正值；m0，n0為像主點坐標，l 為像點（m，n）與像主點（m0，n0）之間的距離，即畸變半徑，l2=（m-m0）2+（n-n0）2，a1和a2是畸變系數（鏡像）；b1和b2是畸變系數（切向）；g 為非正交性畸變系數（CCD 陣列排列）；s 為非正方形的比例因子（像素）。

在人為操作誤差控制方面， 相關研究表明， 調整攝像設備，使CCD 陣列的短邊與航線方向形成垂直關系，由此可以使攝影測量的精度得到大幅提高。 在大比例尺地形圖的測繪過程中， 測量精度與比例尺關系密切， 從誤差控制的角度出發，可以根據識別焦距確定比例尺。

2.2 空中三角測量

常用的空中三角測量方法包括模擬法、 數字法以及解析法等，其中，解析空中三角測量一般包括航帶法、模型法以及光束法3 種。 航帶法是對一條航帶的立體模型進行拼接，在測設區域內的重疊部分中選擇布設公共控制點， 并基于整條航帶對平差單元開展其余各個航帶的修正數， 而后開展控點加密及坐標求解，對整個測設區域進行整體平差。 光束法的平差單元的選擇則是基于某圖片的某一光線， 平差方程的建立也是基于中心投影的共線方程。 基于實現公共點的光理想交匯對各個光束的三維空間的外方位元素的旋轉及平移， 利用誤差方程式計算平差。GPS/IMU（POS 系統）輔助空中三角測量克服了對龐大控制點數量的依賴缺陷，實現了基站GPS 與無人機GPS 的連續且同步的測量， 基于修正計算結果修正無人機的定位，然后利用慣性測量單元（IMU）計算獲取近似外方位元素，聯合GPS 進行平差，得到外方位元素相對較高的精度值。

2.3 影像匹配

影像匹配的方法有多種方式，其中，基于特征的影像匹配應用最為廣泛。 特征提取一般需要選擇圖像中的特點顯著的點或線， 以特征參數數據的形式體現。 點特征的提取方法較多，應用較為廣泛的是Harris、Moravec、Forstner 以及Susan 算子。BRISK 匹配算法在特征描述方面具有顯著優勢，具體步驟包括尺度空間的建立、特征點的加測、亞像素的插值、高斯濾波、梯度計算以及特征描述等。 此外，SIFT 匹配算法具有可擴展性強、信息豐富以及運行速度高的優勢，自2004 年提出以來便被冠以穩健的標簽， 其步驟包括基于高斯濾波的尺度空間的建立、尺度空間極值點的探測、關鍵點的定位、關鍵點梯度主方向及大小的確定以及關鍵點區域特征的描述[7-8]。 將兩種匹配算法相融合的BRISK-SIFT 匹配算法兼容了各個算法的優點，可以更加準確地對特征點進行描述與匹配，其步驟包括利用SIFT 算法對特征點進行提取， 然后利用BRISK 算法對特征點進行描述，最后進行特征點的匹配。

3 大比例尺地形圖測制關鍵技術

本文以某高校大比例尺地形圖測制為例， 探討無人機傾斜測量、無人機攝影測量的大比例尺地形圖測制關鍵技術。

3.1 像控點布設設計

在布設像控點時，一般從整體測區出發，選擇開闊的易讀的區域，當自然環境中缺乏有效標識時，可以選擇人工布點的方式。 強磁會對測量造成干擾，布設像控點時要注意避讓，同時避免在建筑物密集區域布設，一般建議布設在重疊度相對較高的區域。 在大比例地形圖的布設過程中，可以選擇3 個角點作為控制，然后加密像控點，從而達到提高精度的作用，一般來講，像控點的密度越大，精度越高。 采用GPS-RTK 法開展大比例地形圖像控點的施測是當前的一種主要形式。 在本文案例測量工程中，由于缺乏有效標識，選擇了人工布點的方式。

3.2 影像質量檢查

無人機攝影測量的質量主要取決于誤差，其中，測量設備受到天氣條件及飛行環境的影響是較為隨機的，所以，需要對影像質量進行檢查，一般包括影像重疊度、航帶彎曲度、航帶內最大高差以及像片旋轉角等，60%～80%是影像重疊度較為合理的區間。在本文案例測量工程中采用的是飛馬D200 無人機。

無人機在飛行過程中，會受到天氣及氣流的影響，將會在預定軌跡的基礎上產生一定量的偏移，所以，必須對航帶的彎曲度提出一定的限制， 航帶彎曲度需小于航測規范所規定數值（3%）。

同理，無人機在飛行過程中，受到天氣及氣流的影響，會在預定高度的基礎上產生一定量的偏移，所以，必須對航帶的高差提出一定的限制，一般要求規劃航高與飛行航高、最大最小航高差均不超過50 m，且相鄰影像的航高差不超過30 m。

另外，由于受到天氣及氣流的影響，無人機必須調整飛行姿態，由此產生偏航角和俯仰角，這會影響影像的重疊度，進而導致精度降低。 在航測過程中，傾斜角以不大于2°為宜，最大不應高于3°，旋偏角以不大于6°為宜，最大不應高于8°。

航向重疊度以及旁向重疊度、航線彎曲度、測量工程的航帶高差、航片角值的示例見表1。

表1 實際飛行技術指標

3.3 數據處理

對影像開展勻光勻色處理后， 影像對測區的反應更加真實，而后利用Pic4D Mapper 對測量數據開展數據處理。 一般步驟包括：新建工程、初始化處理、控制點預測和測刺、重新優化、輸出質量報告，待滿足精度要求后輸出空三精度報告，點云與紋理輸出三維點云三維模型、DSM 正射影像圖及指數、DOM 編輯及成果輸出。在傾斜數據的處理中，Context Capture是目前該領域較為突出的軟件，包括Viewer、Engine 和Master 3 大模塊，其中，Viewe 則是模型的瀏覽工具，Engine 作為軟件運行基礎，是引擎端，Master 是人機交互界面。 基于EPS 的數字線劃圖， 繪制線的收集方法包括三維傾斜顯示以及垂直攝影三維顯示兩種，具體的數字劃線步驟是首先新建工程，需要根據大比例尺地形圖的要求設置相應的收集模板，例如，在本文案例工程中，無人機攝影時采用的比例尺是1∶5 000，則在數據收集模板中相應地選擇1∶5 000 的模板；其次是生成及加載模型，加載方法要依據數據源分類選擇，一般包括傾斜攝影和垂直攝影；再次是地形要素的采集；最后是數據的檢查及圖形的輸出，圖形輸出大都采用CASS 的軟件進行輸出。

4 結語

本文對在大比例尺地形圖中應用無人機攝影測量的關鍵技術展開了討論與分析， 介紹了無人機攝影測量中的誤差控制、空中三角測量及影像匹配，并重點介紹了大比例尺地形圖測設過程中的像控點布設、 影像質量檢查以及數據檢查等關鍵技術，并對該技術的價值體現進行了分析。 本文得到的主要結論有： 人為操作誤差以及儀器設備自限性誤差可以通過相應的修正公式予以修正，合理的像控點布設、影像質量檢查及數據處理可以實現大比例尺地形圖測制的高精度及高效率；基于無人機攝影測量的大比例尺地形圖測制的價值體現集中在作業的高效率、高精度及高安全性上。