无人机测绘技术在地形测量方面的应用分析

姜 斌

(山东港通智汇信息技术有限公司，山东 烟台 264000)

0 引 言

无人机测绘技术是传统航空摄影测量手段的有力补充，具有高灵活性、高效快速、高精准度、作业成本低、适用范围广等特点[1]。现阶段，无人机测绘技术在地形测量领域中得到充分应用，并发挥出巨大的应用价值。据此，以某地区为测绘试验区，以无人机航测前期准备、无人机成图流程、无人机测绘数据处理、数字线划图制作为切入点展开分析，以期为进一步优化无人机测绘技术提供信息参考。

1 无人机航测前期准备

1.1 航测试验区概述

天气、海拔高度等是影响无人机测绘精准性的重要因素，为保证无人机航测质量，选择晴天、无降水的平地区进行无人机航测试验[1]。试验区位于某地区，测量区内地形以房屋、公路、鱼塘为主。图1为平地测区影像图，该区域海拔高度为3.4 m，地势较平缓，属于温带季风气候，年平均气温为12.3 ℃。

图1 平地测区影像图

1.2 航测系统选择

结合平地测区的区域特点，应用AF1000型固定翼无人机对该区域进行航测。该型无人机的技术指标见表1，其应用了科力达卫星定位布控系统，具有集成度高、稳定性良好、维护成本低、多任务组合等特点，有利于提高航测精准性和实效性[2]。

表1 AF1000型固定翼无人机技术指标

航摄仪、航摄时间直接影响航测质量。为了避免影像模糊，本项目采用SONY RX1RM2数字航摄仪，并根据平地测区天气情况分析，选择太阳高度角≥15°、阴影倍数≤3.7的时段进行航测。

1.3 航线设计

根据平地测区地形情况，按照1∶1000成像标准，设置航线。航测图像的分辨率设置为≤0.3m，航向重叠率为70%，飞行高度为236 m，图像拍摄间距为200 m，测区成图面积为2.28 km2[3]。

1.4 像控点布设

像控点的布设直接影响到空中三角测量的精准度，是影响无人机测绘精度的关键因素。像控点布设由非全野外布点、全野外布点组成[4]。为提高航测精度，采用非野外布点法。在布设像控点过程中，应注意以下几点：

(1)应保证影像控制点的目标影像清晰，具有易读、易判断特征；

(2)避免受阴影等因素影响像控点选择过程与选择结果；

(3)应保证像控点及其周围地物呈现灰度反差，提高像控点的可识别性[4]；

(4)避免电测干扰；

(5)选择在田地、路边等地点布设像控点，并用喷漆等方式进行标记；

(6)像控点数据应多次采集，并选择均值进行计算分析。

2 无人机成图流程

2.1 外业控制测量方法

非野外布点法包括航带网法与区域网法。

航带网法的布设方案：①五点法，在航带的中央上方或下方布设像控点，数量为1个，同时在航带两端布设1个像控点；②六点法：在航带两段和中间布设像控点，并在相邻的航带上布设控制点；③八点法：在每条航带的两端、中间部分布设2个相控点，并在重叠且相邻的航带上布设4个控制点，通过多重信息比较分析，对航带网进行优化调整[5]。

区域网法的布设方案：一般情况下，在区域网的中间设置1个高程点，并在区域网四周布设平高点，若航测影像重叠度过小，则在影像重叠位置相应增加高程点[5]。

基于测绘区域的实际情况分析，本文选择应用区域网法的布设方案。

2.2 无人机影像预处理

2.2.1 影像畸变校正

无人机测绘系统中搭载的相机为非量测数码相机，航测影像存在畸变误差[6]，畸变类型如图2所示。为降低畸变影响，提高影像精度，需要对影像畸变进行校正。影像畸变校正方法包括直接法、间接法两种。直接法是通过畸变影像像点坐标计算分析得出相应坐标，在影像灰度值不发生变化的情况下，对影像进行校正。间接法是集合灰度插值法，对校正后的影像坐标进行反向推算，从而达到图像畸变校正的目的[6]。

图2 影像畸变类型

2.2.2 灰度影像滤波增强处理

本文采用Wallis滤波变换法对灰度影像进行滤波增强处理，公式表示为：

G(x,y)=[g(x,y)-mg](csf)/(csg+sf/c)+

bmf+(1-b)mg

(1)

式中：G(x,y)为点(x,y)经过滤波变换处理后的灰度值；g(x,y)为初始影像中心(x,y)的灰度值；mg为影像的灰度值均值；sg为灰度方差；mf为影像均值的目标值；sf为影像方差的目标值；c为影像方差的扩展常数；b为影像的亮度系数[7]。

2.2.3 金字塔影像分级匹配策略

为提高像点的精准度、可靠性，应用金字塔影像分级匹配策略对影像进行处理，处理流程为：数字影像→低通滤波→亚采样→低分辨率影像。

通常情况下，金字塔影像分级匹配策略中，金字塔的上一层可以通过相邻的下一层滤波与亚采样处理形成。

2.3 空中三角测量解析

空中三角测量是无人机测绘图像成图的重要步骤。实际应用中，空中三角测量解析可以通过影像提取点与控制点匹配分析，得到被航测区域的外方位元素、加密点坐标等信息，直接影响数字化产品的精度[7]。

2.4 航测信息数字化生产

应用SIFT算法对航测信息的特征点进行匹配分析，并应用数字高程模型(DEM)内插法，建立矩形格网数字高程模型，对影像进行处理，改正像元的投影差，得出数字正射影像数据集。在完成底图绘制后，应用数字线划图(digital line graphic，DLG)对测绘信息进行立体化测量，根据地形图绘制规范绘制出相应比例尺的地形图。

3 无人机测绘数据处理

3.1 空中三角测量信息加密处理

本文选择GXP-AAT自动空中三角测量系统，对空中三角测量信息数据进行加密处理，设定像元的解算结果为像元均方根≤0.5。在加密处理过程中，需要注意的是，应保证加密点及其邻近影像点清晰明显，以提高加密点的易读性和易测量性。

空中三角测量信息加密处理中，应对加密精度要求进行分析。结合本文测绘区域收集情况分析，确定加密精度要求：相对定向精度为连接点上视、下视的误差小于1/3像素。加密点误差计算公式为：

M控=±M公

(2)

式中：M控表示控制点点位误差，m；M公表示公共点点位误差，m。

以上加密处理方式针对外业布设内容，在内业布设方面，需要手动添加加密检查点。

3.2 正射影像处理方法对比分析

Pix4Dmappeer、Inpho是处理正射影像的有效方式，为提高本项目的正射影像处理质量，对两种处理方法进行对比分析。

操作性方面，与Pix4Dmappeer相比，Inpho的操作环节较多，在正射影像处理过程中，应打开各个相关模块，并应在初始阶段设置好各项参数，以实现一键操作，得出处理结果。

空三加密方面，Inpho中应用了德国INPHO公司的空三加密软件，具有自动、高效、自动匹配等优势。但该系统的精度报告详细程度低于Pix4Dmappeer。

数字地面模型(DTM)与文档对象模型(DOM)制作方面，Inpho搭载的模块就有良好的可调性，Pix4Dmappeer的数字地面模型制作形式为单一滤波形式，且文档对象模型的制作形式为单一均色形式。

为保证正射影像处理的精准度，选择Pix4Dmappeer与Inpho相结合的处理方式，对正射影像进行处理。具体处理方式为：将经Pix4Dmappeer处理及畸变处理后的影像、相机参数、精细化后的影像数据信息导入Inpho中进行深度处理。

4 数字线划画图制作

4.1 地形图绘制的精度

数字线划图是对地理要素进行分析、处理、呈现、存储的矢量数据集[8]。在转化数字线划地形图过程中，会出现点位目标偏移误差，需要将偏移误差控制在±0.1mm内；线状偏移误差控制在±0.2mm内[8]。另外，在跟踪和定位地形图，形成数字线划图的过程中，会出现高程点、等高线误差，需要保证误差不会产生地理适应性矛盾。根据相关技术规范要求，确定误差范围，具体见表2、表3。

表2 平面位置中误差范围

表3 高程中误差范围(比例尺1∶1000)

4.2 生成数字线划图

数据采集过程中，严格按照“模型定位”“看不清不绘”等原则进行数字线划图的绘制；在各项要素采集过程中，应做到不变形、不错漏、不移位[8]。同时，生成数字线划图应统筹考虑成片建筑区内建筑物的数据采集顺序，根据道路、水网等走向情况，对数据进行立体化采集，以在减少成图工作量的基础上，提高成图质量。为了避免人工采集数据造成的误差，本项目应用MapMatrix软件进行核线采样，提高了成图实效。生成的数字线划图如图3所示。

图3 航测区数字线划图

在得到数字线划图后，技术人员可以应用Feature One软件对航测影像进行线性化处理，并根据影像分析房屋等地物元素的具体材质，以根据不同材质进行层码设计，从而满足地形图修补与调整等需求。

5 结束语

无人机测绘技术有效提高了地形图测量的真实性、实效性，对地形图测量发展具有现实意义。本文以某地区为无人机航测对象，根据其平地测区情况分析，确定了航测系统、航线和像控点等。为提高测绘结果精度，应用可视模型对相关数据信息进行处理分析，最终获取试验区数字线划图。

现阶段，我国无人机测绘技术在地形测量方面得到了广泛应用，已经成为测绘领域的先进测量手段之一。但整体而言，我国无人机测绘技术仍存在一定问题，如无人机航测影像的清晰度普遍较低等。除此之外，无人机航测过程中，需要应用可视模型对影像和测量信息进行处理和分析。因此，未来实践发展中，需要相关研究人员进一步完善无人机测绘技术，以推进我国地形测量工程高质量发展。