基于小型无人机的近岸海域成果定位精度探讨

张金华，王同行，谢 恬，符史勇

(1.海南省海洋监测预报中心，海口 海南570206，2.海口市海洋环境监测中心，海口 海南 570105)

1 引言

此次作业采用的名为大白的ZW3 机型无人机，采用GPS+GLONASS 卫星导航系统［1］，集成的机载传感器获取航向，速度，姿态等数据［2］，机载GPS 接收机飞行定位精度为±5 m，照片重叠率为纵向(飞行航向)为80%，横向70%，飞行高度600 m，影像分辨率0.2 m，飞行后的数据以Pix4D Mapper 为图像处理平台，图像处理后的控制点坐标获取、点位精度分析在ArcGIS 9.3 软件平台上完成［3］。

海域无人机飞行区域一般为沿岸线的长方形区域。海南省多沙滩和防风林，具有特征地物少，控制点难以选取的特点。本次飞行区域选取海南省东方市鱼鳞洲沿海区域为飞行作业区。该区域南北长12 km，东西宽3 km。该区域作为实验区域的优点有:①有两条大体平行、相距1 开幕左右的公路贯穿整个实验区域;②公路上及周边遮挡较少，且行人不多，适合设置控制点，同时控制点可以分布均匀，分布图如图1 所示。其中，整个飞行作业区分为控制区、检验区两部分。控制区为1－10 控制点覆盖相关区域，南北长4 km，东西3 km;检验区为11－17 控制点覆盖相关区域，南北长8 km，东西宽3 km。在分析中，以控制区控制点的数量变化来分析无人机影像成果精度的变化。具体为无控制点参与解算成果，日常作业控制点数量、分布参与解算成果，1－10 号控制点参与解算的控制点能够均匀布设整个控制区的解算成果。为了使1－10 号控制点分布比较均匀，控制点设置采用喷漆的方式，红色圆点，直径60 cm。

图1 区域分布图

2 数据获取及处理流程

数据获取及处理流程如图2 所示。

图2 流程图

3 绝对定位精度误差对比分析

本次实验共完成了3 组数据，并进行对比分析。采用坐标系为CGCS2000 坐标系，采用南方S86－T接收机，应用海南iCORS 平台系统，控制点平面精度为±0.05 m，在检定有效期内。以实际采集的控制点做为真值，根据生成的TIF 数据，捕捉这些控制点，获得控制点坐标做为成果值与真值对比，分析在不同情况下的定位精度，具体情况如下。

无控制点参加解算，根据无人机的姿态定位数据进行处理，处理后的结果如表1，图3 所示。

表1 1 组解算数据(单位:m)

图3 1 组解算数据分布图

1 号至5 号共5 个控制点参加解算(日常飞行一般沿海岸线方向，查找明显地物作为控制点，点间距1 km，控制点基本为于沿海一线)，结果如表2，图4 所示。

除去7 号的1 号—10 号分布均匀的9 个控制点参加解算(在添加控制点时发现7 号控制点因遮挡，无法辨别，因此其未参加解算)，结果如表3，图5 所示。

表2 2 组解算数据(单位:m)

表3 3 组解算数据(单位:m)

图4 2 组解算数据分布图

图5 3 组解算数据分布图

4 误差对比分析

(1)3 组数据存在很大的共性，即在Y 方向(航向方向)上的误差在控制区能够与X 方向(垂直于航向方向)基本相同，但是在检验区，该误差会迅速激增，明显高过X 方向误差多倍。

(2)增加控制点并使其均匀分布于飞行作业区能够有效地提高定位精度，控制区定位精度在±0.3 m 范围内。

(3)无控制点参加解算整幅图像定位精度基本一致，而有控制点参加解算的图像数据精度在控制点覆盖区域向外，误差迅速增加，在1 km 处误差已经达到1.5 m，而且随着距离的增加，误差不断增大。

(4)根据中误差公式计算可得，控制点的增加及分布的合理化，可以有效地提高定位精度。其中，在控制区域，中误差减小到了0.124 m，为达到海籍调查规范中界址点所需精度提供可能。

4 相对精度误差分析

4.1 数据对比如下，如表4，图6 所示。

表4 数据对比表

图6 数据对比图

4.2 结果分析

(1)两组数据对比发现:在控制区，有均匀分布控制点参加解算，相对误差最高为0.2 m，而无控制点数据误差最高为1.7 m。但是同时发现，无控制点数据相对误差整幅图像比较稳定，最高未超过3 m，而增加了控制点的数据最高确达到了6 m。这说明增加控制点后虽然有效的提高了控制区的定位精度，但对无控制点的区域则会引入误差。

(2)根据上表误差数据均为正值得出:无论有无控制点，整幅图像均被拉伸。

5 结语

通过讨论得知了海南省海域动态监管无人机成果的定位精度，从中也得到了误差变化的规律，为今后提高无人机作业成果定位精度提供了理论指导。以1 km 为间距的控制点分布区域内能达到海域使用面积测量规范得要求，如果要达到海籍调查规范中界址点精度优于0.1 m 的要求［4］。因此，要进一步加密控制点、优化网形。同时在研究中发现根据本次实验的数据在一些方面无法讨论，如因控制点较少，不能全面地分析误差与控制点数量、分布的关系等。今后将持续关注该领域的论文成果，同时也会在今后的工作中，选取合适的地点、地形开展研究。

［1］谭雁英，周旗，张波，等.小型无人机航位推算定位算法研究与误差分析［J］.火力与指挥控制，2007，32(5):8－15.

［2］宋英麟，鲜斌，茹滨超，等.无人机微型姿态航向系统数据处理［J］.中南大学学报(自然科学版)，2013，44(9):89－93.

［3］党安荣，贾海峰，易善桢，等.ArcGIS 8 Desktop 地理信息系统应用指南［M］.北京:清华大学出版社，2005.

［4］李玉清.基于Pixelgrid 的无人机数据处理［J］.现代测绘，2013，36(2):36－38.

［5］中华人民共和国国家海洋局.HY/T 124－2009 海籍调查规范［S］，北京:中国标准出版社，2009.

［1］富立，刘文丽.无人机捷联航姿系统磁航向误差分析［J］.中国惯性技术学报，2007，15(6):650－652.

［2］张秋阳.无人机姿态测算及其误差补偿研究机械电子工程［D］.长沙:中南大学，2011.