浅谈无人机航空摄影测量空三加密精度分析

王莉娟(大庆油田工程有限公司，黑龙江 大庆 163712)

0 引言

由于科学技术不断进步，当前无人机航空摄影测量技术在许多项目的生产工作中实现了广泛的应用，怎样才能实现对海量的无人机信息数据进行高效化处理，以此确保航空摄影测量成图的准确程度，已经成为现阶段航空摄影测量进一步发展所面临的主要问题。接下来我们就对目前无人机航测系统中的空三机密技术的精度做进一步的分析和研究。

1 无人机航空摄影测量空三加密的阐述

实际上空三加密就是空中三角测量，该技术能够借助极少的控制点物方还有像方坐标，求出未知点具体的坐标，并以此使得模型之中已知点的数量能够提升至四个乃至更多，同时通过上述已知点还可以进一步分析与研究位于影像外方向上的各种元素。倘若空三加密精度达不到标准，那么便极有可能会出现航空摄影测量外业像控点的量测以及航飞环节被迫返工等情况，从而导致航空摄影测量内业的后续流程无法正常进行。

相较于传统的航空摄影测量，应用无人机进行航空摄影测量所需要投入的成本较少，并且时效性也要更强，其近些年在绘制地形图以及三维建模等工作当中得到了极为广泛的运用。然而，凡事皆有弊端，该技术同样也不例外，例如影像畸变较大、姿态的稳定性不够以及基高比偏小、高程的精度较低与模型的切换过于频繁等等。当前我国市场上还未出现一款可以完全解决上述所有问题的无人机航空摄影测量空三加密软件，现有的精度几乎无法满足我国传统航测的标准与要求[1]。

2 航空摄影测量的具体要求

2.1 精度要求

在航空摄影测量工作中，像控点以及图根控制点二者的精度标准基本相同，当尺航测成图的比例是1:2000时，地物点还有加密点之间实际的精度要求为：处于城市中的建筑地区，等高距为0.5m平坦区域，对于高程标记点来说，其高程差应当处在0.15mm以内。另外，城市中的建筑区域，实际的等高距离是0.5m的平坦地区高程以及等高线顶端通过外业的方式开展测绘作业。初次之外，对其它区域高程以及等高线则能够利用平高区域网来做加密处理。

2.2 航空摄影的质量要求

当通过卫星开展摄影测量工作时，因为引入了RPC参数，同时卫片像有着较大的覆盖面积，所以可以在一定程度上降低外业控制点实际的布设密度。例如在某种极短条件之下，如果卫片的质量足够优秀，即没有云层覆盖的情况下，通常仅设1控制点于测区的中间位置，然而在测量时其中往往会存在一定的测量误差，只靠一个控制点很难发现粗差。一般最好将控制点布设在中央区域以及测量区域的四角出，共计约5个，通过这种方式保证能够在进行多余观测，并及时发现粗差等基础上，还可以出色完成比例是1:2000地形图的绘制工作[2]。

2.3 布设像控点

一般情况下，区域网法是当前像控点最为常见的一种布设方案，在这一方法中航向的间隔为4条基线。这一项目的像控点借助GPS-RTK进行施测，同时根据平高点具体的要求来布设像控点。通常布设的范围处于航向重叠3片区域中，而当于区域网内布点时则需要确保5至6片的重叠；另外，像控点和相片边缘之间的距离应当处于1.5cm及以上。

3 对空三加密精度的分析

就当前航空摄影测量基本的流程来看，在航测工作中空三加密技术有着极为重要的作用，它直接决定着最终地籍图的精度。在目前科学技术快速发展的过程中，航测工作的时间愈发紧张，对应的任务量也在随之增加，而借助空三加密相关的软件，则能够迅速且高效的完成各项加密工作。在布设传统外业像控点时，控制点的点位位置往往需要进行谨慎考虑，通常对其有着极为严格的要求。因此，是否能够有效脱离目前外业像控布点工作中的种种限制，从而有效减少控制点实际的布设量，进而在不影响测量区域加密精度的前提下有效提升航线跨度，逐渐成为当前管理人员急需去考虑的一个问题。

4 优化无人机航空摄影测量空三加密精度的方法

文章将无人机航空摄影测量空三加密的实际流程作为了切入点，借此来对其进行了深入分析，并对技术的优化方案作了全面研究。过去传统无人机的空三加密具体流程如图1所示。

图1传统无人机航空摄影测量的空三加密流程

因为非量测相机是无人机获取影像最为重要的一个途径，所以只有在畸变差校正等工作结束后才能够进行空三加密，另外在此环节还需要对相机的参数进行全面检校，倘若直接跳过这一环节那么很有可能会对匹配的精度产生不利影响。但是，因为软件的性能会对光束法平差还有自动匹配等产生约束，所以一旦匹配的算法不合适或平差参数达不到标准，那么便会降低加密的自动化水平，而且此时还需借助人工来进行强行干预，因此还会导致空三的加密效率还有精度发生明显的降低，严重者还会直接造成空三失败。为此，本篇文章制定了以下几个优化空三加密精度的方案。

4.1 优化与完善相机的检校方式

目前，绝大多数的生产单位在无人机的航空摄影测量生产工作中，所使用的均为非量测相机，而为了能够取得一个理想的航测精度，对非量测相机做必要的检校便成为了其中一个必不可少的环节，而且非量测相机的畸变差参数稳定性较差，因此需要隔一段时间便对其进行一次全面的检校。现阶段，主要借助比较一下几种方案来对相机检校实施的具体方案进行确定[3]。

4.1.1 相机的自检较

自检较其实就是指借助定焦相机内部镜头自身的光学结构并不会因主距转变而随之发生改变的特点，利用预检校获取内方位元素的具体变化规律，以此来尽可能的减少在检校过程中未知数出现的数量，最终实现模型简化等目标。在无需构建检校场的基础上，仅通过目标附近的影响以及影像间对应的关系便可完成相机检校，此类方案成本较低，整体操作也相对简单，只需要使用一些软件与影响便可完成，然而在经过了项目实验之后发现，这一方案最大的弊端即稳健性低，空三机密技术的精度几乎得不到有效的提升，只适用于相机参数相对准确的影像之中，倘若相机的参数已经发生了明显变化，那么优化的最终结果往往会与预期存在较大出入。

4.1.2 物理检校

在开展物理检校工作时，相机需要被送至专业的检校部门进行全面检校处理。经实现发现，通过这一方案所得到的参数相对准确，借助该相机的检校参数可以让空三加密精度得到大幅提升。然而这一方法同样也有一些不足之处，例如整体的费用偏高，耗费的时间相对较长，极有可能会对其它的项目航摄产生影响，而且还需要投入大量资金相机在运送工作中，并且运送风险也极高。

4.2 依据测区的特点对软件配置进行优化

4.2.1 Pixelgrid软件

就目前来看，Pixelgrid软件在我国现有的空三软件中处于绝对的领先地位，因为它有着极为可靠的稳定性，同时也可以对其质量进行适当控制，所以目前被广泛应用到了航测领域中的信息处理工作中。在借助Pixelgrid软件处理相关的航测数据时，软件对于步骤进行了极为细致的划分，程序整体较为稳定、任何一个环节均可以进行质量控制以及人工干预、对于无人机的飞行姿态无严格要求是其优点，而其缺点则为数据处理效率较低、自动化水平较弱以及无法达到项目的工期标准等[4]。

4.2.2 Inpho软件

相较于Pixelgrid软件，Inpho的表现更为出色，它是目前国际上极为先进且可靠的一个数据信息处理系统。极高的自动化水平与匹配精度是Inpho软件最突出的优点，而其缺点也同样显著，例如对地物纹理还有无人机在飞行状态下的姿态等有着极高的要求，在条件较差的测量区域中错误匹配的概率明显增加等。除此之外，该软件所需的人工干预量比较少，很难保证在困难区域的加密精度。

在传统航空摄影测量工作中，往往使用一个软件来进行空三加密，因此经常会出现返工现象还有点位中的误差超过限制等情况。而将上述两种具有显著优势的软件进行结合，在应用Inpho软件对无人机信息数据进行高效率自动化处理的基础上，还可以充分展现出Pixelgrid所具有的控制特点，进而最大程度的优化和完善资源配置，最终有效提高生产的效率。两个软件结合之后的空三优势如表1所示。

表1 软件结合后空三优势的统计表

5 结语

本篇文章对无人机航空摄影测量空三加密技术进行了深入分析，同时还对提高其精度的方法进行了研究，借助对比不同的相机检校方案，结合精度、成本投入还有效率等因素，对软件组合以及配置等进行了科学优化，最终实现了对传统的空三加密方案的优化与完善。在经过了一段时间的时间应用之后，发现完成优化工作的空三加密技术能够有效解决无人机航空摄影测量工作中存在的精度偏低等问题，而且空三结果可以满足由国家制定的1:1000与1:2000地形图的精度标准，进而让航测的成图精度得到了进一步提升。总而言之，本篇文章给无人机航空摄影测量成图等工作提供了全新的思路以及较为科学的方案，希望借此能够为相关的工作人员提供一定的帮助。除此之外，我们坚信相信随着互联网与计算机技术不断地完善与发展，未来测量的速度还有精度必将得到显著提升，从而促使测绘从数字化逐渐转变为信息化，最终在我国的国民建设工作中展现出无可替代的作用。