贺晓阳 申伟 张涛 朱洁琼
(1.河南省测绘工程院,河南 郑州 450003;2.浙江省地理信息中心,浙江 杭州 311100)
无人机以平台的近地遥感系统为主,在使用过程中不受场地限制,具有机动灵活、快速高效、精细准确、作业成本较低、使用范围广、生产周期短等特点[1]。其数据采集实时、高效,可多角度快速获取地理空间信息,可将其不断应用在大比例尺地形图基础测绘、国土与生态环境调查、动态监测与评估、数字城市、应急监测及重大工程建设等领域。利用无人机对矿区进行多角度摄影,既可以获取地物地貌的高分辨率影像,也可获得建(构)筑物侧面的纹理影像,用于提取建(构)筑物的高度、面积、空间分布等信息,可为矿区、拆迁区的实时评估、房屋变化监测、规划管理等提供可靠的三维地理信息数据。
目前,无人机体积较小,负荷较轻,很难搭载一些高精度的扫描仪和数字化处理设备,因此,无人机上一般都是搭载非量测相机。但是,由于非量测相机在使用过程中存在着较多问题,必须对非量测相机进行检校,这样才能够满足对地形图测绘的精度要求。
对相机进行检校主要是通过相应的参数改正模型和解算光学畸变的参数,恢复影像光束的正确形状,使其满足严格的共线关系。无人机搭载的非量测相机的检校参数主要有两个方面:一是像主点坐标以及主距的测量。二是相机的物镜光学畸变差,这主要是由于相机在使用过程中镜头畸变造成像点坐标发生位移,镜头的中心、像点以及对应的物点不能满足实际中心投影的光学关系,这样就大大影响了影像的精确度[2-3]。光学畸变差包括径向、切向和偏心畸变[4]。此外,物镜的径向曲率出现的误差也会造成像主点产生径向偏移,使得承影面越来越偏离几何中心,畸变也会越来越大,因此,要对无人机非量测相机进行检校,以提高测量精度,满足实际需求。
对无人机非量测相机进行检校的方法主要有空间后方交会法、直接线性变换法等[5-6]。对无人机非量测相机进行检校时,主要使用 直接线性变换法,这是因为这种方法比较简单,且检校的精准度较高。
对无人机非量测相机进行检校时,相机内方位元素是未知的,因此使用直接线性变换法的相关公式进行计算,这样就可以得到适合无人机非量测相机检校的直接线性变换公式,如式(1)所示。
由于使用非量测相机时,物镜光学的畸变差大,在实际计算时要考虑物镜的径向变形、偏心变形以及仿射变形等情况,因此,需要有畸变改正的直接线性变换公式对其进行调整,如式(2)所示。
由于径向畸变的指向点沿径向偏离其准确位置,因此,可以使用奇次多项式来表达,如式(3)所示:
像点沿径向和正交于径向偏离的理想位置,即为偏心误差,而径向误差主要为非对称径向畸变。对于正交于径向出现的误差则称之为切向误差,其相关的表达式如式(4)所示。
对非量测相机进行检校时,为了考虑凹镜头的径向畸变、偏心畸变以及仿射变形等情况的出现,可以按照式(5)进行计算。
通过上述计算公式和方法对无人机非量测相机进行检校,即得到非量测相机的内外方位元素。
对无人机非量测相机进行检校是在室内进行的,检校流程为:首先,对检校场进行布置;其次,对检校的参数进行求解;再次,对其精确度进行验证。室内检校流程如图1所示。
图1 无人机非量测相机室内检校流程图
实验对无人机非量测相机进行检校,主要使用的相机为Canon 5D MarkⅡ数码相机,相机的相关参数如表1所示。
室内检校场共由4行196个控制点组成,所建立的坐标主要是平面坐标,其坐标相关情况如图2所示。
控制网平面坐标原点由WILD T3光学经纬仪通过空间后方交会得到,而各个标志点的控制网平面坐标主要通过空间前方的交会取得,还可以利用间接高程法来测量各标志点之间的相对高程,控制点的三维坐标精度为0.3 mm。通过对196个标志点进行抽样检查,相关的测量精度评定如表2所示。
表1 检校相机的相关参数
图2 控制网室内坐标体系
表2 验证点精度
使用直接线性变换法对无人机非测量相机进行检校,获得了畸变参数的改正数值和内方位元素,这对检校的效果有着重要影响。相关参数如表3所示。
表3 相机检校参数及改正值
采用上述方法对无人机非量测相机进行检校后,就使用无人机搭载对需要观测的地区进行了航空摄影,共拍摄了286张竖直摄影像片和520张倾斜摄影像片。由于之前使用无人机低空遥感获得的原始影像的像素为5616×3744,但是通过上述方法对无人机非量测相机进行检校之后,影像边缘的最大变形为100像素,将控制点的坐标数据和无人机航空摄影进行空三加密,使其满足对图像的精确度要求,说明使用直接线性变换法对相机进行检校可满足实际需求。
本文主要对无人机非量测相机的检校方法进行分析研究,对非量测相机的检校流程进行总结,并通过实例验证使用直接线性变换法进行相机检校结果的有效性和稳定性,实现对常规普通数码相机进行可靠、高精度的标定,满足近景、低空摄影测量的成图精度要求,此方法同样适用于其他非量测类型相机。