基于PixelGrid系统的无人机自动空三的研究

申 伟

（河南省测绘工程院，河南 郑州 450003）

基于PixelGrid系统的无人机自动空三的研究

申 伟

（河南省测绘工程院，河南 郑州 450003）

本文以PixelGrid系统无人机数据处理模块（UVA）为基础，对数字测量的无人机自动空三测量作业方法进行介绍，并结合实际应用，分析了其精度相关因素及控制方法。

PixelGrid系统；无人机自动空三；PATB平差；参数设置

微型无人机航空摄影测量系统正逐渐成为航空摄影测量系统的有益补充，是空间数据获得的重要工具之一。而质量更轻、体积更小、性能更高的一系列航空摄影测量设备以及无人机技术的快速发展，又使无人机航拍摄影成为航空摄影测量中的一支新生力量[1]。但是，无人机飞行环境的复杂性及飞行的不稳定性，导致无人机数据的POS信息不够精确，空三作业一般采用全人工作业模式，加之数据量大，影响了空三加密的生产效率。

本文选取具有代表性的测区，运用PixelGrid无人机系统进行自动空三测量，试验结果表明，PixelGrid无人机系统能满足自动空三的作业要求。

1 PixelGrid自动空中三角测量的方法

PixelGrid是一款涵盖了航摄像片处理(AEO)、卫星影像处理（SAT），以及无人机数据处理（UVA）几大功能模块的高分辨率遥感影像一体化测图系统。它具有集成化程度高，操作界面人机互动，匹配速快、精确，自动化程度比较高，开放的数据格式也可以与其他测图软件和数据处理软件实现数据共享等特点[2]。

1.1 加密预处理

1.1.1 数据准备

测区位于三门峡西南方向的灵宝老城附近，摄区地形为平丘地；使用佳能5d数码相机，焦距为51mm，飞行相对航高为725m，航摄比例尺为1∶15000，影像分辨率为0.1m。

首先建立该测区目录，正确输入摄影比例尺；检查相机参数，主要包括主点坐标、焦距、像素、影像分辨率等；整理控制点，PixelGird只识别点号为全数字的点，根据实际情况，对控制点进行点号修改，同时软件自动匹配点的点号是5位，要避免控制点和自动点点号相同。

1.1.2 影像预处理

无人机航空拍摄的相机为非量测相机，像片存在边缘畸变，需根据相机参数进行畸变差校正后方能进行空三加密。

把像片按航带分开，按照飞行方向旋转像片（相邻航线的像片旋转角度相差180°），使影像正确重叠；由于在自动空三影像自动匹配过程中，采用的是“金字塔”(即逐级) 影像匹配技术, 需不断调用压缩影像,因此必须对原始扫描影像文件进行压缩处理，提高运算速度,软件默认生成四级外金字塔影像（1∶27、1∶9、1∶3、1∶1）。

1.1.3 数据导入

设置相机参数，正确输入相机的主点、焦距、影像的行数和列数；导入控制点坐标，一般只需导入已经编辑好的控制点文本文件，软件默认是数学坐标系；设置航空影像数据参数，正确设置每条航线影像序列的升降排列，以保证影像位置关系的正确性。

由于无人机数据自身的原因，相对定向限差及模型连接限差值需给大些，以提高模型连接成功率，该试验区模型连接限差值设置为0.02mm更为合适。

1.2 PixelGrid自动空三加密方法

整个空中三角测量加密过程包括内定向、相对定向、航带间偏移量量测、全自动航带间转点、剔除错差、补点修测、连接点粗差和遗漏编辑、人工修测后再进行第二次平差，多次重复迭代进行，然后控制点量测，进行整体平差解算，最后获取空三加密成果[3]。

PixelGrid无人机模块加密步骤如图1所示。

1.2.1 影像自动内定向

系统自动对测区内所有影像内定向，过程较为简便。

1.2.2 影像自相对定向

相对定向的目的是匹配模型左右片的同名点，利用同名光线对对相交的原理恢复摄影瞬间相邻两航片的相对关系[4]。已经做过部分相对定向，可根据需要选择是否“覆盖原有的相对定向成果”；如自动定向提示失败，可对定向失败的模型人工干预，添加定向点，然后再相对定向。

图1 自动空三流程图

1.2.3 航带间偏移量量测

航带间偏移量量测是为了确定航线与航线之间像片的相互位置关系，航线与航线之间至少需要首末两个初始点。初始点连接完成后，可以通过“检查航带初始点”检查初始点是否有漏测，通过“查找航带初始点”查找一个初始点，通过“删除一个航带初始点”删除一个初始点。

初始点选取不能太靠近影像边缘，一般在所有相邻航带间的首尾要各加一对偏移点,当加密的航带比较长时,在航带中间也加一些点,有助于软件自动在航带间转刺连接点。

1.2.4 全自动航带间转点

全自动航带间的转点和数据整理过程比较长，也是自动空三测量最为重要的一步。确定两条航线间的偏移量之后,使用同一边缘测定和轮廓匹配的方法,形成相邻航线相邻影像的匹配点对。通过跨航线形成连续相对定向为新航线提供第二套投影中心（第一套产生于航带的构成），通过两套投影中心作为控制点进行多项式改正后,当前航带点就转换到上一航带[5]。

PixelGird软件在这一过程中有一个弊端，只提取3°以上点，这样在航线首末航片的标准点位便没有连接点。全自动航带间转点及数据整理只能运行一次，不能重复运行。

1.2.5 标准点位补点

因影像或者软件问题，全自动航带间转点后，有少数影像的标准点位缺少连接点，需进行人工补点。

1.2.6 自由网平差、剔除粗差点

标准点位补完点后，调用PATB平差，剔除粗差大于10的点。删除粗差点时要分段删除，一些粗差点可能是由于别的错误点引起的。

1.2.7 量测外业控制点、区域网平差

自由网平差完成后，量测外业控制点。根据外业刺点片，先量测测区四周四个点位明确的控制点，进行区域网平差，然后预测其余的控制点位置，这样控制点基本上就在实际位置附近，再逐张逐点量测。

1.2.8 平差解算、交互式编辑

调用PATB平差，误差参数要根据成图要求严格设置。根据PATB输出的.ori报告，编辑误差超限点，再调用PATB解算，交互式编辑，直至无超限点为止。

三门峡测区的定向精度见表1。

表1 三门峡测区定向精度表

1.2.9 成果输出

PixelGird可以输出自身的数据，还可以输出JX4的PATB数据和VirtuoZo加密成果，根据测图需要输出方便使用的数据。

2 空三精度相关因素分析及控制

空中三角测量的精度除了受影像资料的质量、控制点布设、控制点野外测量精度等外界因素影响，与作业员的工作态度及作业经验有很大关系。以下是对PixelGird自动空三过程中精度控制的几点总结：

（1）第一次调用PATB计算时，一定要处于挑粗差的状态(如图2所示) ，在以后平差时调用上一次平差的.ori文件。

（2）像点验前精度值系统默认为0.5个像素值，一般要将控制点的验前精度值设置得大一些，避免PATB利用控制点纠正整个像点网导致像点网变形或因控制点的权值过高而将控制点删除。

图2 PATB编辑界面

（3）计算过程中，可能会有一些残差很大的点在模型下观测没有视差，可能是测区参数设置对话框中模型连接的限差设置问题，将模型连接的限差改为0.02，或小范围调整点的位置。

（4）模型连接失败主要由以下两类原因引起。第一类是模型连接点中误差设置的缘故，解决这类错误的方法是在连接点编辑界面，大略检查这些连接点是否正确，删除明显不对的；其次检查3个标准点位是否有点，如没有则要手工加入；然后回到主界面的测区参数设置对话框，将模型连接的限差改为0.02mm，连接模型。第二类失败的原因是在3°重叠区没有连接点，要用手工方法在3个标准点位处加入若干个3°重叠点，再继续执行转点操作。

3 结论

无人机摄影测量逐渐被广泛地使用于各个测绘行业。计算机技术的不断发展，弥补了无人机摄影测量在数据获取上的一些劣势，自动空三成果的精度大幅提高。测绘人员在实际使用过程中要不断地积累经验和推广有用的经验，使得空三技术更好地服务于测绘事业。

[1]王俊.无人机航空摄影的空三评价分析[J].甘肃科技,2011(13).

[2]中国测绘科学研究院.PixelGird-UVA航空影像数据处理系统[M].北京:北京四维空间数码科技有限公司,2010.

[3]武瑞宏.空中三角测量及其成果共享[J].铁道勘察，2004(5).

[4]郑小兵,郑彦春,张红军,等.无人机摄影测量技术用于电力勘测工程的探索和设想[J].电力勘测设计,2009(6).

[5]肖高铭,詹卫华,张艳红. 浅谈空中三角测量在实际工作中的应用[J].测绘与空间地理信息,2007(12).

申伟 (1970—),女，汉族，工程师,从事工程测量、地理信息系统建设、1∶1万地形图更新等工作。E-mail:shenweixc@126.com