基于多旋翼大疆无人机的土地利用正射遥感影像的快速获取方法研究

杨存建　李何超　李晓　向筱

摘要针对常规无人机航拍系统价格高、操作复杂、灵活性差等特点，对基于多旋翼DJ无人机的土地利用正射遥感影像的快速低成本获取方法进行了研究，主要包括：无人机遥感影像的获取、鱼眼影像的镜头校正、影像匹配、影像拼接、精度评价、影像质量分析、效率分析。通过该研究，得到了利用多旋翼DJ无人机快速获取土地利用正射遥感影像的技术方法。利用该技术方法，在成都市新都区清流镇，获取到覆盖地面646 063 m2的正射遥感影像，其影像分辨率在10 cm以内，相邻影像接边最大误差在0.60 m内，线误差和面误差均在1%以内。该影像质量好，且土地利用信息清楚而精细，农作物的类型和长势也可识别。该技术方法具有成本低、效率高、易学易用、灵活方便的优点，在平原和坝区具有极大的推广应用价值，适合点多、分散、面积小的坝区。

关键词无人机； 遥感；平原；正射影像

中图分类号S127文献标识码A文章编号0517-6611（2017）33-0060-03

Study on Rapidly Obtaining Landuse Remote Sensing Image Using Dajiang Unmanned Aircraft

YANG Cunjian1， LI Hechao2， LI Xiao1 et al

（1.Research Center of Remote Sensing and GIS Application， Key Laboratory of Land Resources Evaluation and Monitoring in Southwest， Ministry of Education， Sichuan Normal University， Chengdu， Sichuan 610068；2.Sichuan Center of Land Levy and Land Consolidation， Chengdu， Sichuan 610000）

AbstractIn order to avoid the disadvantage of high cost，complex operation and inconvenience of general unmanned air craft， and the technology of rapidly obtaining orthophoto for landuse by using DJ unmanned aircraft at a cheap cost was discussed. It included several steps： obtaining the unmanned aircraft images， processing the images with camera lens model， matching the images with geocoded high resolution images， mosaicing the images， evaluating accuracy and quality of the mosaic images， analyzing the efficiency of obtaining the mosaic images. The technology was developed here， which was used to rapidly obtaining orthophoto for landuse based on DJ unmanned aircraft. The orthophoto covering the ground area of 646 063 m2 was obtained by the technology in Qinliu town of Xindu district of Chengdu city. The resolution of the orthophoto was above 10 cm. The error of mosaic was less than 0.60 m and the error of line length and area were both less than 1%. The quality of the orthophoto is fine， and the detail of landuse and farm vegetation can be identified in the orthophoto. The technology has the advantages of low cost，high efficiency，easy to learn，easy to use，flexible and application value in plain and dam area.It is suitable for the dam area with many points，scattered and small area.

Key wordsUnmanned aircraft；Remote sensing；Plain；Orthophoto

近年來，无人机遥感技术快速发展，为快速获取地表精细信息提供了先进的技术手段。无人机技术已广泛应用于土地利用规划[1]、土地整治[2-3]、农村土地承包登记[4]、 矿山地质灾害精细探测[5]、土地整理施工监控[6]、山洪灾害调查评价[7]。常规无人机航拍影像精度高，其分辨率可达5～40 cm，成图比例尺一般在1∶500～1∶5 000。拍摄成本合计约1 000 元/km2。但是，常用的航拍无人机系统价格较贵，一般在几十万元至几百万元。长航时宽镜头无人机航拍系统的价格可达千万元[8]。常规无人机航拍系统操作复杂，需要培养专人操作，其培养成本高。常规无人机航拍系统，由于其飞行高度一般在200 m以上的高空，需要申请飞行许可，其手续复杂，且耗时。因此，探索一套简单易行、操作方便、价格便宜的无人机航拍系统，并用其来获取小范围的土地利用和农作物的正射遥感影像，为土地利用和农作物的监测服务是一个值得探索的问题。

常规无人机航拍系统所获取的航拍影像具有分辨率高、数据量大的特点，一般需要专门的航空摄影测量软件（如PixelGrid 软件和MAP-AT软件）才能制作正射影像图，且需要POS数据、像控参数和大量地面控制点[9]。其POS数据的获取需要高精度的GPS。大疆无人机航拍系统的价格在1万元以下，由于其负荷小，所使用的相机为鱼眼相机，且无高精度的GPS所获得的影像无POS数据。在此情况下，如何对其影像进行处理，以获得土地利用正射影像，这又是一个亟需解决的问题。随着第二次全国土地调查、地理国情监测和森林资源调查等工作的开展，已积累了大量高分辨率遥感数据；google earth、天地图也公开共享了大量的高分遥感数据；高分重大专项的实施也获取了很多国产高分遥感数据。为此，笔者利用已具有地理坐标的高分遥感数据作为基础，探索利用大疆无人机航拍系统获取土地利用和农作物正射影像的技术方法，旨在为小范围土地利用和农作物的快速监测提供科技支撑。

1材料与方法

1.1试验区及数据

试验区为成都平原的新都區清流镇。该区域地势平坦，有利于正射影像的获取。所用无人机航拍系统为大疆小精灵2，其价格在1万元以下，无高精度GPS，所带相机为鱼眼相机，该相机具有质量轻、视场范围大的优点。利用已具地理坐标的高分辨率卫星遥感正射影像作为基准影像，其影像分辨率约为0.6 m。

1.2获取无人机遥感影像

对无人机系统进行充电，确保电量充足。打开无人机，连接通讯系统，对无人机进行校准和调式。当无人机处于可安全飞行的状态时，起飞无人机。将无人机升空至150 m的高度后，开始航拍。对无人机实施水平方向的前进操作，当飞到指定位置时，悬停无人机，进行垂直摄影航拍。按规划的航拍线路，通过前、后、左、右水平移动无人机，扩大航拍的面积。该无人机在空时间为25 min。一次起飞，获得了无人机航拍影像34张。所获得的影像如图1所示，该影像为鱼眼影像，具有较大的变形，其分辨率中心高，远离中心，分辨率逐渐降低。

1.3无人机影像的预处理

由于该无人机负荷小，所搭载的相机为鱼眼相机，其分辨率为1 400万像素，所获得的影像为鱼眼影像。因此，笔者探索出了利用Adobe photoshop CS6软件中的镜头校正模型，并选取DJ的镜头配置文件，实现了对该无人机影像的镜头校正处理。经镜头校正后的影像与一般航拍相机拍射的影像比较接近（图2）。利用以上方法，对所有无人机影像进行了镜头校正处理，得到校正后的无人机影像。

1.4无人机影像的几何校正处理

利用已具地理坐标的高分遥感影像作为基准影像，分别在高分遥感影像和无人机遥感影像上均匀分布选取9个以上的同名地物点作为控制点，一般选取道路、河流的交叉点或拐点、田块的角点等作为控制点，利用多次多项式校正模型进行几何校正，采用最近邻法获取像元的亮度值。其校正精度一般控制在2个像元内。经校正处理后，无人机影像的空间分辨率为0.1 m。

1.5无人机影像的拼接

利用常用的遥感图像处理软件（如PCI），先创建一个空的区域影像文件，然后依次将已校正好的无人机影像拼接到该空的影像文件中。最后，形成覆盖试验区的拼接影像。在拼接时，尽量选用影像变形最小的部分，尽量选用显处进行接边。拼接后的影像见图3。

2结果与分析

2.1精度评价

将拼接影像与已具地理坐标的高分遥感影像进行叠加，从目视来看，地物重叠较好，且接边效果较好。放大影像，随机选取接边处，对接边处河流或道路的错动距离进行测量，并将该距离作为接边误差（图4）。总体上，其接边误差可控制在0.6m以内。该误差还可随着基准影像分辨率的提高而进一步降低。

在基准影像和拼接影像上随机选取2个同名地物点对，分别测量2点间的直线距离（图5a）。以基准影像上的距离为真值，拼接影像上的距离减去真值即为误差值，差值占真值的百分比即为线误差。通过测定计算，其线误差情况见表1。由表1可知，拼接影像的线误差可控制在1%以内。

随机在基准影像和拼接影像上选取3个明显的同名地块，分别测量其面积（图5b）所示。以基准影像上的面积为真值，拼接影像上的面积减去真值即为误差值，该误差值占真值的百分比即为面误差。通过测量和计算，得到各地块的面误差情况（表2）。由表2可知，面积误差可控制在1%以内。

2.2影像质量分析

拼接影像分辨率高，质量好，土地利用信息丰富（图3～5）。图3中，居民地、耕地、道路、沟渠等清楚可见，很容易判读提取；田块、房屋也清楚可见，也易判读提取。图4、5中，田坎、四旁树以及耕地上的农作物清楚可见，很容易判读提取。这些信息对于监测土地利用具有重要价值。

2.3效率分析

该试验的数据获取时间约60 min。主要包括无人机起飞前准备30 min，飞行航拍25 min，飞后整理5 min。1人负责飞行，另1人负责航拍。数据处理需2人天。通过该试验，拼接影像覆盖地面的面积为646 063 m2。据此计算，获取1 km2的拼接正射影像需要大概4人天。

3结论

该研究探索了利用大疆无人机航拍系统获取土地利用正射影像的技术方法。结果表明，利用该技术方法，可以获得平原区土地利用正射拼接影像，其影像质量好，分辨率在0.1 m以上。各种土地利用类型在该影像上清楚可见，易判读提取；耕地上的农作物、居民地上的房屋清楚可见，易判读提取；农作物的栽种状况和长势也清楚可见；地块、田坎、沟渠清楚可见。该技术路线特别适用于点多分散面小的平坝小区域（一般面积在2 km2 内）。当使用空间分辨率为0.6 m的遥感影像作为基准影像时，其拼接影像的接边误差可控制在0.6 m以内，其线误差和面误差均可控制在1%以内。

安徽农业科学2017年

该研究还表明，该技术方法易学、易用，具有效率高、成本低、风险小的特点。获取1 km2的拼接正射影像大概需要4人天。该无人机对起飞条件要求不高，有几平方米的空地就可起落。该无人机飞行的高度在200 m以下，因而可以不受云雾和空管的限制，而具有飞行灵活的优点。总之，该技术方法特别适合在平原或坝区推广，用于获取点多、分散、小区域的拼接遥感影像，这对点多、分散、不成片的小区域地利用精细调查和监管具有重要意义。

参考文献

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