高海拔山区像控点分布对测量精度的影响分析

柏宏强，夏永华，李泽邦，郭 雨



高海拔山区像控点分布对测量精度的影响分析

柏宏强1，夏永华1，李泽邦2，郭 雨2

（1. 昆明理工大学国土资源工程学院，云南 昆明 650093； 2. 云南省高校高原山区 空间信息测绘技术应用工程研究中心，云南 650093）

低空无人机摄影测量具有快速获取地面高分辨率影像、使用方便灵活等优点。影响无人机摄影测量精度的因素有很多，本文重点研究不同像控点的布设对测量精度的分析。试验选取的地点地形变化复杂，高差变化明显，是高海拔山区的典型地形，利用SVSUAV软件对获取的影像处理后得到空三平差、数字正射影像以及数字线画图等成果，与GPS-RTK实测数据对比得出空三平差后各检查点的坐标差值，本次实验共布设三种像控点布设方案，分别是航线网法、区域网法和优化航线网区域网法的布设方案。分析得出的结论是，优化方案有效合理，对于高海拔山区无人机摄影测量精度有明显提高，在小面积无人机测绘作业中有很大优势。

高海拔山区；像控点布设；空三测量平差；数字正射影像；精度分析

0 引言

近年来，测绘仪器发展迅速，特别是无人机测量兴起，轻型无人机平台与控制系统和标准消费级数码相机[1]逐步进入了测绘领域，改变了传统测量手段，在小区域范围内无人机摄影测量技术得到了广泛应用，特别是在城市建设、城市管理、应急救灾[2]、自主监视、摄影测量三维建模[3]等领域。云南地处高海拔地区、地形地貌多变、空气对流情况复杂，无人机摄影测量技术面临着更多的考验。

因此，优化无人机摄影测量的方法显得尤为重要，像控点的分布直接影响到数据精度，国内近几年实际生产中都是利用航线网法、区域网法、全野外法等方法布设像控点，对于高差较大地区难以达到目前的工程需求。本文结合实际项目，对于高海拔，高差大、地形复杂地区的像控点布设方案进行探讨研究，对不同像控点布设的精度变化，优化像控点布设方法，结合多种布点方法进行试验，找出适合高海拔、高差大、复杂地形地貌的像控点布设方案。

1 无人机摄影测量数据采集

1.1 无人机摄影测量系统组成

无人机摄影测量系统一般分为：无人机飞行平台、飞控系统、地面监测系统、任务准备、数据传输系统、发射与回收系统和地面保障设备七个部分[5]。

1.2 数据采集的一般流程

参考国家规范《1:500 1:1000 1:2000比例尺地形图航空摄影规范》（GB6962-86）阐述无人机摄影测量的外业作业流程，一般作业流程如图1所示。

图1 数据采集流程图

1.3 试验区概况

试验区位于云南省武定县城东南部，测区地形主要是山地，坡度大于45°，测区平均高程约1780 m左右，地形复杂、落差大，是云南地形的典型代表，测区内有大矣波村的居民点，植被密度不超过30%，适合利用无人机摄影测量技术作业，测区范围如图2所示。

图2 试验区

2 无人机摄影测量像控点布设方案

影响无人机摄影测量因素有：飞行姿态及飞行速度不稳定、相机的镜头畸变差、内方位元素、像控点分布不同等因素[8]。

由于试验测区为高山地、地形变化复杂、局部高差大等特殊地形。通过可控制手段优化像控点分布，使得测量精度达到更高，因此在不改变外业航摄成果基础上，对像控点布设方案上加以改进，应用以下方案解算比较精度发生的变化。

2.1 航线网法

航线网布设方法：按照航线每分段布设六个平高点称为六点法如图3所示；如果每分段布设八个平高点称为八点法；如果航线网的长度比较短小于最大允许长度的3/4，又大于1/2的航线网，可以布设5个平高点称为五点法。

图3 航线网法布设示意图

2.2 方案二（区域网法）

参考规范《GBT 7931-2008 1：500 1：1000 1：2000地形图航空摄影测量外业规范》和《CHZ 3004-2010低空数字航空摄影测量内业规范》，区域网布点时应该满足一下要求：

（1）区域网内不包括在航飞时重叠的航线和像对，不包括大面积的云影、阴影等；

（2）精度依据规范CHZ 3003-2010来选取适当的间隔基线数，特殊地区（大面积沙漠、戈壁、沼泽、森林等）平面和高程误差可以适当放宽；

区域网用于加密平面控制点时，可以沿测区周边布设4个、6个、8个平高点特殊地形特殊处理，分别如图4、图5、图6、图7、图8所示。

图4 区域网四点法

图5 区域网六点法

图6 区域网布八点法

图7 区域网六点法加高程点

图8 区域网法（特殊地形）

2.3 方案三（ 优化航线网法和区域网法）

参照低空摄影测量像控点布设规范，结合航线网法以及区域网法，利用其优点，针对特殊地形进行像控点加密，例如图9中的三角形红点为加密点，加密依据为：

（1）落差大的地区需要对坡顶和坡底分别布设相应像控点；

（2）对于地形变化较大的地区需要加设像控点；

（3）重要地物附近应加设像控点，例如：房屋、电力设施、专题地图要素等应加设像控点，保障重要地物的精度，如图9加设控制点，图中红色三角形代表加设点。

3 数据处理及精度统计

3.1 SVSUAV软件介绍

武汉智觉空间无人机摄影测量软件 SVSUAV，它包括高精度且灵活的相机标定模块、影像自动预处理、自动划分航线、自动空三测量模块、空三交互编辑模块、自主区域网平差、支持高精度GPS/ IMU辅助平差、高密度高精度DSM点云生成模块、DEM/DOM 联动编辑模块、自动化的DOM 裁切模块、DEM LOD 细节层次模型生成模块等优点。

3.2 数据处理流程

数据处理的基本流程为数据预处理、空三加密、成果生产与输出。

数据预处理：首先准备好原始影像、相文件、控制点文件以及POS数据文件，打开软件新建测区设置好相关参数，将影像、POS数据导入软件导入控制点文件并设置航带后可以开始预处理。

空三加密：将预处理好的影像先进行自动匹配转点，进行自由网平差（如果点比较稀疏需要进行二次转点），刺像控点，进行区域网平差，最后将空三成果输出，部分过程图和成果图展示如图10、图11、图12、图13。

图10 正射影像融合图

图11 修改后的数字表面模型

成果生产与输出：利用空三成果可以生产出数字线画图、数字高程模型、数字正射影像等。

3.3 精度统计

通过以上三种像控点布设方案，利用SVSUAV软件解算，得出空三加密成果及数字正射影像，与利用GPS-RTK测量的结果做比较，计算出检查点的平面中误差，高程中误差和平高点的中误差。

检查点整体中误差计算公式[10]见以下（1）式：

图13 DOM成果图

共测得60个平高点作为检查点，通过统计计算得出空三加密后检查点各方案的精度情况见表1，正射影像图的各方案精度统计见下表2。

表1 空三加密后检查点各方案精度统计 单位：米

Tab.1 Accuracy statistics of checkpoints after empty triple encryption Unit: m

表2 正射影像图各方案精度统计 单位：米

Tab.2 Accuracy Statistics of Schemes for DOM Unit: m

4 结论

针对低空无人机在高海拔山区进行研究了像控点布设的方案，通过表1和表2分析得出空三平差后检查点精度和正射影像图精度的结论是：

（1）空三平差优化后的航线网和区域网法精度高于前面两种方案，在像控点数量少的情况下，高程误差会偏大，随着像控点布设方案改善，高程中误差也逐渐减小。因此，在我们今后实施无人机摄影测量时应该结合区域网布点和航线网法布点并且应该在地形复杂，落差大，重要地物区域加设像控点，提高数据精度。

（2）正射影像对像控点布设方案要求不是非常高，航线网法与区域网法的精度都比较理想，优化后的航线区域网法的精度有明显提高。数据显示点位中误差变小，说明这个方法有效合理。

导致数据质量差的可能原因有：像控点分布不均匀，集中于某一片区、像控点数量太少、个别像控点位置不理想，布设位置上有一定坡度、在高差较大地区未增加像控点个数、飞行姿态不稳定导致自由网平差部分区域误差较大等。对于航拍影像 模糊的情况我们应加以处理，使得照片的质量达到最优。

[1] Uysal M, Toprak A S, Polat N. DEM generation with UAV Photogrammetry and accuracy analysis in Sahitler hill[J]. Measurement, 2015, 73: 539-543.

[2] 孙亮, 夏永华. 基于无人机倾斜摄影技术测绘大比例尺地形图的可行性研究[J]. 价值工程, 2017, 36(08): 209-212.

[3] 何文林, 郭文. 航空摄影测量像片控制点布设方案研究[J].四川测绘, 2003(01):4 3-48.

[4] 卢晓攀. 无人机低空摄影测量成图精度实证研究[D]. 硕士论文, 2014. 06.

[5] 田超. 基于无人机的低空数码航摄系统集成研究[D]. 硕士论文, 2014.06.

[6] 程多祥. 无人机移动测量数据快速获取与处理[M]. 测绘出版社, 2015.9.

[7] 张祖勋, 张剑清. 数字摄影测量学[M]. 武汉: 武汉大学出版社. 1997.

[8] 王家杰. 无人机低空摄影测量系统研究[D]. 硕士论文, 2016. 06.

[9] 蒋春华. 利用A3数码航摄仪进行复杂地形控制点布设的研究[J]. 测绘通报, 2015(05): 84-86.

[10] 张煦. 低空无人机摄影测量像控点布点方案的探讨与研究[J]. 河南科技, 2017(13): 30-33.

[11] Siebert S, Teizer J. Mobile 3D mapping for surveying earthwork projects using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system[J]. Automation in Construction, 2014, 41(2):1-14.

[12] 毕凯, 汤坚. 旋翼无人机野外像控点信息采集系统设计[J]. 测绘通报, 2017(S1): 50-54.

[13] 郭瑞隆, 王京, 段英. 无人机航测像控点布设方法探讨[J]. 测绘标准化, 2017, 33(02): 24-25.

[14] 朱水琴, 黄继永. 像控点布控对采矿无人机空三精度影响探讨[J]. 世界有色金属, 2017(10): 54-55.

[15] 初启凤, 苏长华, 苏光日, 颜小平. 基于ADS80航空影像的像控点布设方案研究[J]. 测绘与空间地理信息, 2015, 38(05): 206-207+210.

Analysis of Influence of Image Control Point Distribution on Measurement Accuracy in High Altitude Mountain Areas

BAI Hong-qiang1, XIA Yong-hua1, LI Ze-bang2, GUO Yu2

(1. Faculty of Land Resources Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China;2. Surveying&Mapping Technology and Application Research Center on Plateau Mountains of Yunnan Higher Education, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China)

Low altitude UAV photogrammetry has the advantages of quick acquisition of high resolution images on the ground, convenient and flexible use.There are many factors that affect the accuracy of drone's photogrammetry. This paper focuses on the analysis of the measurement accuracy of the layout of different image control points.The terrain changes in the site of the test are complex and the height difference is obvious. It is a typical terrain in high altitude mountain area. By using the SVSUAV software, the results of the empty three plane difference, the Digital Orthophoto Image and the digital line drawing after the acquired image processing are obtained, and the difference of the coordinates of each checkpoint after the empty three plane difference is compared with the measured data from the GPS-RTK. In the second experiment, three image control points were set up, namely, the route grid method, the area grid method and the optimized grid area grid method.The conclusion of the analysis is that the optimization scheme is effective and reasonable, and the accuracy of photogrammetry for high-altitude mountain drones is significantly improved, and it has great advantages in the small-area drone surveying operations.

High altitude mountain area; Image control point layout; Aerotriangulation adjustment; Digital orthophoto; Precision analysis

TP79

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.09.029

柏宏强(1994-)，男，研究生，主要研究方向：无人机摄影测量及点云数据处理；夏永华(1972-)，男，副教授，主要研究方向：测绘工程、点云数据处理及3S技术等研究；李泽邦(1991-)，男，研究生，主要研究方向：三维激光点云数据处理；郭雨(1993-)，男，研究生，主要研究方向：三维激光点云数据处理。

本文著录格式：柏宏强，夏永华，李泽邦，等. 高海拔山区像控点分布对测量精度的影响分析[J]. 软件，2018，39（9）：144-148