基于无人机影像的真正射影像制作研究

周智勇

(重庆市勘测院，重庆 400020)

1 引言

传统的正射影像利用定向后的影像和数字高程模型DEM通过数字微分纠正技术获取，其地形地貌经过了数字微分纠正，但并未考虑人工建筑物等空间目标，依然存在投影差。大比例尺城市地区正射影像中，建筑物倾斜、遮挡问题更为严重，如将矢量地图叠加到正射影像上，会表现出道路线横穿建筑物以及建筑物矢量轮廓无法与其自身叠合等问题，严重时将会导致其失去地理参考价值，不足以作为底图使用［3］。真正射影像即是在上述背景下提出来的一种更高级的正射产品。真正射影像兼备了丰富的纹理信息和地形图的几何属性，受到了国内外摄影测量学者的广泛关注。

常规航摄因为天气原因、空域管制等诸多限制因素，获取能够满足真正射影像制作的影像成本太高。而无人机航摄系统因其快速机动响应能力、操作简单、使用成本低及高分辨率遥感影像数据获取能力等优势［4］，成为获取大重叠度影像的较佳选择。

目前能够完成数字真正射影像制作的有像素工厂、INPHO等数字摄影测量系统。无人机影像具有数据量大、POS精度较低等特点，像素工厂支持海量数据处理及针对无人机影像数据的专有优化模型，因此本文选择像素工厂进行无人机影像的数字真正射影像制作研究。

2 基于无人机影像的真正射影像制作流程

如图1所示:

图1 基于无人机影像的真正射影像制作流程

3 基于像素工厂的无人机影像空三

无人机影像采用普通民用相机航摄获取，具有像幅小、影像张数多、POS精度低、相机投影中心与POS系统之间存在偏差等特点。像素工厂设计有针对无人机影像的专有模块——MultiFrame，通过像素工厂QGIS软件对POS数据进行自动排航带及编辑处理，并编写相机文件，得到满足像素工厂数据格式的POS及相机文件，同时依排航带后POS数据中影像名对影像进行重命名。在像素工厂中定义项目椭球与投影，导入POS及影像数据。

在像素工厂平台上处理无人机遥感影像时，依据影像像幅设置合适参数进行自动布点，进行航带内及航带间转点，同时依据初始POS数据投影偏差确定同名影像搜索范围、相似度等参数，进行基于物方的同名点自动影像匹配。利用密集的连接点构建自由网，通过专有优化模型，考虑了镜头畸变、内方位元素参数、POS与相机投影中心之间的偏心矢量和偏心角以及切比雪夫多项式系数等多种因素的影响，并将这些因子作为优化参数，通过分组绑定实施空三优化，形成稳健的自由网［5］。导入地面控制点进行判读量测，与自由网进行空三联合平差，直至基本定向点、检查点符合成图精度。

4 真正射影像制作

真正射影像制作主要包括两方面:遮蔽区域检测和纹理修补。其中，遮蔽区域检测包括两种方法:①利用自动匹配获取的数字表面模型进行遮蔽区域检测;②利用数字建筑物模型检测遮蔽区域。像素工厂利用数字表面模型进行遮蔽区域检测。

4.1 像素工厂真正射影像制作原理

像素工厂生产真正射影像时需要使用准确的数字表面模型，数字表面模型起到的关键作用是可以帮助探测到影像中的封闭地物。其原理可以被理解为:如果连接透视中心和数字表面模型影像中的一个点的光束遇到某地物，则此数字表面模型影像中的点的原始影像中将被此地物遮挡。如图2所示:

图2 地面表面模型中地物遮挡示意图

真正射纠正处理即检查所有影像，从而检测封闭地物，使用所有重叠影像中的有效像素替换被地物遮挡的影像内容，原则上使用入射角最小的影像像素。

4.2 数字表面模型获取

像素工厂采用以下步骤生产DSM数据:

(1)从每个立体像对中提取高程模型数据。

(2)使用Merge DSM命令将所有子DSM数据合并成一个全局的DSM文件。使用内插值替代无值像素，在子DSM重叠区域采取过滤和平滑等处理方法消除由影像拼接引起的错误。

(3)使用Interpolate DSM命令，采用内插算法，使用临近有效高程值替换无效高程值。

在实际情况中，影像中的垂直物体将会遮挡部分地面区域。同样不可避免的是，影像匹配处理在部分区域匹配失败或生成错误匹配结果:这将导致位于此类区域中的象元Z值错误。除此之外，DSM中还将存在一些由成像问题导致的其他错误。为了最大限度地减少手工编辑工作量，建议使用所有可用影像数据填补无值区域，或者使用其他立体像对的测量结果进行内插处理。当合并子DSM文件后，应该使用过滤工具清除由影像拼接引起的错误。

4.3 真正射影像纠正

真正射纠正处理将原始影像中的所有像素重投影到最终产品坐标系统中，并且必须正确定义影像中所有像素的XYZ坐标值，包括位于建筑物屋顶和植被冠层的像素。正射影像中的所有像素都来源于入射角最小的原始影像数据。真正射影像将使用所有重叠影像中的可用像素重现某些原始影像中被高大建筑物遮挡的影像内容。

重采样处理流程:

(1)创建一张空的输出影像;

(2)对输出影像中的每个像素投影到DSM数据中;

(3)识别相邻像素均可见的影像，在输出影像中插入入射角最小的输入影像像素;

(4)实施辐射均衡处理。

5 试验与分析

试验区位于重庆市垫江县城，采用Canon 5D II相机进行航摄，共获取有效像片936张，6条航线，覆盖面积约 27 km2。影像尺寸为 7 168×5 440像素，分辨率 0.11 m，焦距为 24 mm，像元大小为 6μm，相对航高为 450 m，航向重叠约86%，旁向重叠约58%。原始影像中高层建筑物向各个方向倾斜，如图3所示。像素工厂利用无人机POS数据结合外业实测像控成果进行空三，空三精度如图4所示。像素工厂中自动生成DSM如图5所示，编辑后DSM如图6所示。利用DSM成果纠正制作TDOM，套合 1∶500地形图情况如图7所示。图8为该区域DOM成果套合 1∶500地形图情况。

从图8可以看出，正射影像受高层房屋倾斜影响，会遮挡邻近低矮地物，且套合矢量时高层房屋顶部与矢量相差较远，作为参考底图使用受到一定影响。从图7可以看出，真正射影像能够表现更多的地表纹理，并且与矢量套合情况良好，可以更好地服务于消防、市政、规划、建设等各个行业。

图3 高层建筑物朝不同方向倾斜

图4 空三结果

图5 像素工厂自动生成DSM

图6 处理后DSM

图7 TDOM套合 1∶500地形图

图8 DOM套合 1∶500地形图

6 结语

由于无人机遥感技术的成熟，无人机已经逐渐应用在常规航测生产中。本文探讨了利用像素工厂进行无人机影像空三、自动数字表面模型获取及数字真正射影像制作原理及流程，并通过试验区进行了真正射影像制作。结果表明，基于无人机影像利用像素工厂制作数字真正射影像方法可行，精度可靠，具有一定的推广价值。通过本次试验，发现利用无人机影像制作真正射影像，在航摄、空三及后期数据处理需要注意以下几点:

(1)无人机航摄首先应满足低空航摄各项要求，同时考虑无人机航摄时航高较低，高层建筑的倾斜现象较常规航摄更明显，对周围低矮建筑的遮挡更多，因此航摄时较常规航摄应具有更高的旁向和航向重叠度。为减少真正射影像的遮蔽区域，航向和旁向重叠最好达到80%或更高。

(2)影像重叠较大，加密点具有较高维度，因此自由网具有较高的可靠性，同时像素工厂支持POS辅助空三，因此对外业像控点需求不大，可大幅减少外业控制点数量。根据试验结果，航带内像控点基线条数达到35条，航带间航线间隔条数达到3条。

(3)大重叠航摄导致影像张数骤增，后期空三及真正射影像制作数据量非常大，需要采用像素工厂采用多结点并行运算、磁盘阵列存储等技术支持的遥感影像处理系统。

［1］ 万从容，郭容寰，杨常红.数字真正射影像的研制［J］.上海地质，2009(4):33－36.

［2］ 王涛.真正射影像制作中有关算法的研究［D］.北京:中国测绘科学研究院，2002.

［3］ 许彪.基于航空影像的真正射影像制作关键技术研究［D］.武汉:武汉大学，2002.

［4］ 范承啸，韩俊，熊志军等.无人机遥感技术现状与应用［J］.测绘科学，2009(9):214～215.

［5］ 邹晓亮，缪剑，张永生等.基于像素工厂的无人机影像空三优化技术［J］.测绘科学技术学报，2012(5):362～367.