基于Pix4D Mapper的无人机数据处理

张凯想，吴长悦

（华北理工大学矿业工程学院，河北 唐山 063210）

0 引言

我国科学技术不断飞跃发展的同时，工程建设行业也在不断地提高与进步，获取一个地区的地形地貌、地质资源和人文环境等空间遥感信息时，更偏向于高精度的数字化、操作便捷的自动化、人工干预少的智能化。现如今，业内更加关注如何用最少的人力资源进行高效、精确的数字化测图，并且获得的资料成果可以适用于多方面用途，面对复杂环境也不失精度。

我国目前获取数字地形图主要方式有RTK数字测图和基于遥感技术来绘制地形图，传统数字测图方法需花费大量的时间和人力资源，而卫星遥感影像图则需要一定的周期时间，不能快速及时地获取所需数据，且容易受到天气原因干扰，所以数据存在局限性。无人机进行航空摄影的技术有卫星遥感不具备的优势，无人机航测技术能够提供高精度、全面的数据，相对而言，复核成本低、效率高，适应测绘区域各种复杂的环境[1]。无人机摄影测量中有倾斜摄影测量和垂直摄影测量。垂直摄影测量与倾斜摄影测量可以通过搭载数码相机镜头数量的不同，以及工作方式的不同来区分。利用无人机上装配的相机连续对地面垂直进行拍摄相片，储存在数码相机中，之后用内业软件进行数据处理，处理成果只有正射影像图，也就是视角垂直于地面。生产正射影像的优点是相片少、数据量少、软件处理速度快。虽然单纯地利用正射影像也可以生成三维模型，但是模型的侧面纹理拉花相当严重，甚至造成纹理的重投影错误。而倾斜摄影测量一般用于三维建模中，多采用组合宽角相机拼接技术，例如五目相机用前、后、左、右、垂直五个方向对地物进行拍摄，之后用内业软件进行处理得到一个区域的多个角度拍摄信息并生成三维模型[2]，用五目相机生成的三位模型因为有侧面纹理的照片，所以模型整体效果较好且侧面不易拉花，细节更加真实，但是飞机在空中的同一个POS位置就会有5张照片，数量上是正射的5倍，所以，内业处理速度要慢且对电脑硬件要求较高。本次实验主要研究的是生成正射影像DOM并进行线划图的绘制。

1 基本介绍

1.1 软件介绍

Pix4D Mapper是瑞士Pix4D公司旗下最新的无人机内业处理专业级软件，利用从地面、轻型无人机或常规航摄的影像处理正射影像镶嵌图或3D模型和点云，提供厘米级别的精度，为全自动工作流程。项目成果可以无缝输出到任意专业软件如GIS、CAD等[3]。主要输出成果如下：

1）三维点云，能生成可视化三维高精度点云和纹理，并重建建筑物模型的精确地理位置，也配备了点云编辑器，内业人员可以进行手动选择和删除点云，软件还能自动将点云归类到植被、建筑和地面类中。

2）数字地表模型和数字地面模型，无论是地表模型还是地面模型，计算每个像素的高程值。

3）正射影像镶嵌图，具有精确的地理定位，无透视变形，使用编辑器来改善正射影像的视觉效果。

1.2 基本公式介绍

1）航高确定。对于已知的硬件设备如飞机的镜头参数，根据项目要求的成果分辨率即可计算出航高，或者根据飞行高度反算出地面分辨率。

式中：H为航高，f为镜头焦距，a为像元尺寸，GSD为地面分辨率。

2）重叠度计算。航向重叠的计算是根据沿航线方向相邻的两张照片在地面的投影范围的重叠，通过每张照片尺寸的高减去曝光间距即可得到相邻两张照片重叠区域的长度。图1中相片1、相片2未重叠部分长度等于曝光间距。

图1 航向重叠区域

航向重叠度：

式中：影像高在地面投影大小Y=(y×H)/f，传感器高y=最短边像素×像元大小，M为曝光间距，H为航高，f为焦距。

旁向重叠的计算则是计算相邻两条航线上两张照片的宽在地面投影范围的重叠，计算左右两张影像重叠区域的长度则是影像宽直接减去航线间距。图2中相片1、相片2未重叠部分长度等于航线间距。

图2 旁向重叠区域

旁向重叠度：

式中：影像宽在地面投影大小X=(x×H)/f，传感器宽x=最长边像素×像元大小，N为航线间距，H为航高，f为焦距。

2 实例分析

2.1 数据介绍

影像数据采集地点在河北省唐山市遵化区石门镇东旧寨村，测区范围利用奥维互动地图来展示，其中数字“01-09”标签为采集的控制点大概位置，“起飞点”标签为飞机起飞的大概位置，如图3所示。

图3 测区范围

航飞高度80 m，旁向重叠70%，旁向80%。影像格式为.JPG，共计1 201张，飞行覆盖面积为1.84 km2，每张照片宽度与高度都分别为5 472像素、3 648像素，数据大小每张约7 MB～9 MB，共计9.94 GB。需要注意相控点影像应当较为清晰，易于识别；为提高影像匹配结果精度，像控点应避开具有阴影的区域；布设于开阔地带，布设区域无信号塔、大片水域等干扰物影响。因为航区有大面积村庄，所以控制点布设地点有限，综合考虑各方面因素后，用红色直角L喷漆的方式[4]，较为均匀地布设了9个控制点（DJ01～DJ09），随后用RTK采集了各个控制点数据，坐标系为CGCS2000。

2.2 技术流程图

技术流程图如图4所示。

图4 技术流程图

2.3 数据处理

数据处理包括以下内容。

1）新建工程。①建立并选择项目名称与目录，工程目录路径和项目名称应避免使用中文；②选择加载需要处理的影像；③加载POS数据，因为大疆精灵4 RTK将POS数据写入照片内，所以软件会自动提取POS数据，并自动识别坐标系；④软件识别EXIF ID，并加载默认参数，不过为了获取更精确的数据，以相机出厂校正参数为标准，计算数值并对应填写保存[5]；⑤根据需要来选择处理模板，生成正射影像图，选择3D地图；⑥坐标系的输出需要根据控制点坐标，与之一致，否则会导致导入控制点坐标时，提示错误信息而无法添加控制点(选择2000国家大地坐标系)；⑦大疆精灵4 RTK自带实时差分，有两种坐标系设置，WGS84和CGCS2000，但是两者所获取的都是相应的大地高（椭球高），并非基于国家85高程基准的正常高，也非全球范围通用的EGM高程基准（正高），所以纵坐标系选择大地水准面高度[CGCS2000]高于椭球高度为0[6]。如图5所示。

图5 坐标系设置

2）刺相控点。将图像导入后，为了获得更高的精度，需要进行相控点的编辑。点击相应的图像，放大后找到外业做的相控点的标志，点击，然后寻找下一个影像的标志，每个控制点大约编辑5～7张图片即可。如图6所示。

图6 导入控制点

3）处理和成果输出。本处理分三步：第一是初步处理，是一个进行自动化特征点提取的过程，从相邻航线和同一航线中的两景相片重叠部分寻找连接点，软件会自动根据连接点数据进行相机的多次校准直到得出一个满意结果；第二是生成点云和三维网纹理，需要根据工程实际情况来选择合适的点云和纹理处理密度和输出的数据格式，若不需要可选择不输出文件；第三是生成DSM和正射影像，这一步是此次实验最后的一步，其输出结果也是最后要的正射影像。在进行处理之前，要确保电脑有足够大的工作空间，否则很容易处理失败，正射处理结果如图7所示，DSM处理结果如图8所示。

图7 正射影像

图8 DSM图像

由第三步生成的正射影像，可以导入到CASS中进行线划图的采集，最后得到工程需要的矢量数据（部分）如图9所示。

图9 CASS成图

4）精度验证。本次实验共采用9个检查点作为验证数据，先在外业现场选取地物特征明显的9个点，用RTK平滑采集数据10次取平均值作为已知点坐标，在生成的正射影像图上采集相应点的坐标并进行对比，如表1、图9所示。由精度验证表可以发现，所测的9个点的平面误差均在±5 cm以内，最大点的误差为5号检查点的Y方向上为4.9 cm，最小的误差为6号点Y方向上的误差1.2 cm。由误差折线分析可知，平面点X和Y方向上的误差分布暂无规律，但均满足1∶500比例尺的平面要求。

表1 精度验证 m

图9 误差折线分析（取绝对值）

3 结论

本研究利用Pix4D Mapper软件对唐山市遵化区石门镇东旧寨村进行正射影像图制作，并利用CASS9.1绘制矢量图。通过此次外业加内业数据处理实践，得出以下结论：

1）无人机外业采集数据时务必注意当时的天气，尤其雾大风大时谨慎起飞，并且不能忘记采集控制点坐标，pix4D Mapper自动化处理数据速度较快，生成模型过程中无需人为干预，且生成的正射图像质量也较好。

2）进行相控点编辑时，不用每张图上都刺点，每个控制点刺5～6张影像即可。

3）利用Pix4D Mapper制作的正射影像图，并利用CASS9.1绘制的矢量图的平面精度满足测绘基本的工程需要，但对于高程精度没有进行验证，如需要更高精度的地图，则应另寻方法或继续验证。