无人机航空摄影测量技术在大比例尺数据获取中应用

刘建军，宋利奎，刘亚青，姚姝娟，昂格鲁玛

（内蒙古自治区测绘地理信息中心 内蒙古 呼和浩特 010020）

0 引言

随着无人机测绘航空摄影测量技术的不断发展，无人机在数据获取方面应用越来越广泛，无人机测绘航空摄影测量系统一般由地面控制系统、传感器系统、数据处理系统、飞行平台四部分组成［1］。 数据处理系统包括空三加密、点云生成、正射纠正、立体测图等。 具有精度高、机动灵活、成本低等优点，是传统测绘航空摄影测量强有力的补充。

1 无人机航空摄影测量数据采集

1.1 技术准备

收集资料，如地形图、控制点、正射影像等数据资料，分析测区的地形地貌情况，以及无人机盘旋半径内的建筑情况，制定实施方案，完成摄区目视观察工作，确保场地起降条件，注意查看测区是否有飞行限制，即禁飞区或者限高区等。

1.2 航线设计

航线设计是根据航摄区域地形地貌复杂程度、航摄相机的参数和国家航摄标准执行要求，包括地面分辨率、重叠度、飞行高度等条件，进行航摄航线设计。

（1）摄影基准面

摄影基准面并不是平均海平面，而是根据测区的地形地貌计算得出的一个平均高程面，由摄区最低点和最高点平均高程确定，其公式如式（1）所示。

式（1）中h低、h高分别是摄区最低点和最高点的平均高程。

（2）像片重叠度

像片重叠度是指同一航向上或者相邻航线上相邻两张像片的重叠程度，分别对应为航向重叠度和旁向重叠度。 航向重叠度一般为60%～80%，旁向重叠度一般为15%～60%。 测区地形起伏较大时，还需考虑地形最高点的重叠度是否满足要求，因此在航线设计时地形起伏的影响需要考虑在内。 具体公式如式（2）所示。

式（2）中PX、PY分别为摄影基准面上的航向重叠度和旁向重叠度；Δh是相对摄影基准面的高度差；H是相对航高。

（3）地面分辨率

地面分辨率是像片上的一个像素所代表的实际地面距离。 根据相机的参数，地面分辨率与航高有着相互对应的关系。 一般航飞的实际地面分辨率要高于设计的要求，保证在测区最低点依然能够达到要求。

（4）航高计算

航高是指飞机相对于地面的垂直高度，分为相对航高和绝对航高。 绝对航高是距离平均海平面的铅锤高度，相对航高则是距离摄影基准面的铅锤高度。 在无人机相机焦距、像元大小，以及影像的地面分辨率确定的情况下，航高即可确定下来，其公式如式（3）所示。

式（3）中H为相对航高，HO为绝对航高；GSD为地面分辨率，f为相机焦距；a为像元大小。

1.3 设备检查和飞行调试

飞行前对航摄系统进行飞行测试，启动地面控制软件，数据传输正常，荷载设备正常，无人机状态正常，调试后等待起飞。

1.4 飞行作业

以垂直起降固定翼无人机为参考，对设备进行调试，确保符合运行后，进行航线数据上传、起飞状态、飞行控制、降落检查、数据检查等。 起飞前观察周围情况，在无人机盘半径内是否有影响飞行的遮挡物、天气以及风向，作业中无人机要迎风起飞。

1.5 数据质量检查与处理

获取影像数据后，进行影像质量检查，剔除不合格的影像数据，同时保证影像数据覆盖无漏洞。 然后对影像数据进行预处理，如去云雾、格式转换、图像增强等操作，提高影像的清晰度和对比度。 再利用无人机的销售终端（point of sale，POS）数据和像控点资料，进行空三加密。

2 无人机测绘航空摄影测量像片控制点布测

像片控制点测量是空三的基础，合理的像控点布设位置，既方便外业实地刺点、数据采集观测，也是空三加密的精度保障。

2.1 像控点选取要求

（1）像控点布设在影像重叠区域内，通常在5、6 片重叠范围内。

（2）像控点布设位置要远离像片边缘，同时要布设在旁向重叠度的中线附近，离开方位线大于3 cm 时，如果旁向重叠度过小，则需要分别布点。

（3）像控点的点位在影像上必须清晰可见，易于判读刺点和立体测量。 高程控制点应选择相对较平或高程变化较小的区域。

2.2 像控点布设方法

像控点布设方法参照低空航空摄影测量区域网布设的要求执行。

（1）根据测区地形地貌特征、成图比例尺、地面分辨率、无人机航拍摄区划分等因素划分区域网，区域网尽量为矩形和正方形。 并要注意相邻区域网要有足够的共用部分，相邻的两个区域网在航向至少要有四条重复基线，在旁向至少要有两条重复航线。

（2）为满足区域网间像控点共用，应选取像控点在区域网间的影像公共部分。 布设时要保证测区外围像控点数量足够多，以便控制住整个区域网的外围，同时要在测区内部布设位置合理的像控点以及检查点，确保区域整体的精度符合要求。

2.3 像控点数据采集

像控点的量测一般采用载波相位差分技术（real time kinematic，RTK）方法，连接基准站或者网络通信技术（cross⁃origin resource sharing，CORS）站进行实时差分，要求每个像控点测量3 次，每一次采集30 个历元，采样间隔1 s，3 次数据成果间的水平较差不超过3 cm，高程较差不超过5 cm，最后取3 组数据的平均值作为最终结果。

2.4 拍照绘制像控点略图

像控点刺点采集时制作点之记，远距离拍摄一张像控点位置的远景照片（大概15 ～20 m 的距离），记录像控点的概略刺点位置，再拍摄一张像控点位置的近景照片（大概相隔4 m），观察周围地貌环境情况制作像控点点位略图。

3 镜头畸变校正及外方位元素处理

相机的成像过程是空间坐标转换到相机坐标，再投影到成像平面，最后将成像平面数据转换成图像像素坐标。但由于透镜制造精度及组装工艺的偏差会引起畸变导致原始图像失真。

3.1 镜头畸变校正

由于量测型相机价格昂贵、重量较大，航摄无人机搭载的多是非量测型相机，而非量测相机内方位元素不够稳定、透镜组的畸变差大等缺陷，会使得航摄影像的畸变较大，影像匹配精度也变得较低［2］。

镜头畸变主要包括径向畸变和切向畸变，径向畸变主要是由透镜导致的畸变，而切向畸变主要是安装偏差引起的。 无人机搭载的相机为定焦镜头，焦距固定，定焦镜头焦距越长，畸变越小；焦距越短，畸变就越大。 径向畸变主要包括桶形畸变和枕形畸变，如图1、图2 所示。

图1 桶形畸变

图2 枕型畸变

无人机搭载的相机为定焦镜头，所以镜头畸变导致的航测影像理论值和实际值之差为系统误差，镜头畸变改正一般采用径向复合畸变加薄棱镜畸变模型（布朗模型）进行改正。

镜头畸变校正方法：建立一个校验场，布设校正标志点，并提取像片上对应的像点坐标，带入共线方程，将标志点坐标经过透视变换反算出相应标志点在像片上的理想坐标。

3.2 外方位元素处理

无人机航摄获得的影像数据外方位元素一般包含POS 数据或卫星定位辅助数据，一般采用切比雪夫四次多项式对外方位元素进行处理，优化无人机在飞行中的轨迹系统偏差、卫星导航定位与相机投影中心的偏心矢量以及惯性测量单元和相机坐标轴之间的视准轴偏心角。

4 空中三角测量

空中三角测量也叫空三加密［3］，是利用少量的野外控制点，按照最小二乘法原理，对控制点进行平差和加密，进而建立影像之间的关系，获得影像的内外方位元素［4］。

4.1 原理

空三加密是使用像片之间的公共连接点和少量野外控制点，利用航摄像片和所摄目标之间的联系建立数学模型进行计算，获得加密点的高程信息和平面坐标信息，进而求得每张影像的内外方位元素。

4.2 类型

空三加密分为三种：航带法、独立模型法和光束法［5］。而目前最常用的方法是光束法。

光束法是以形成单张像片的一束光线为单元，以中心投影的共线方程为平差模型，根据像片之间的连接点坐标相等，像控点的坐标与内业坐标相等，解算出像片的内外方位元素以及加密点三维坐标。

5 影像匹配与融合

5.1 影像匹配

影像匹配是在将多幅或者多种类型的影像，在影像重叠区域找出相同物体目标的方法，采取数学模型计算将影像进行正射纠正，纠正到统一的坐标系统内。

（1）影像匹配方法较多，常见的方法为基于灰度信息的方法和基于特征信息匹配两种方法。

（2）影像匹配分为四个步骤：第一步是在两幅图像中提取灰度变化明显的点、线、区域等特征信息；第二步是通过特征匹配算法，提取两幅影像之间的特征信息，根据提取到的特征信息建立两张像片之间的对应关系；第三步是建立数学模型，根据匹配的特征点计算得到像片的空间坐标变换参数；第四步是根据数学模型，对影像进行正射纠正，使影像纠正到统一的坐标系下。

5.2 影像融合

影像融合最常用的方法是拼接线算法。 该算法在两幅相邻影像的重叠区域，根据算法生成一个形状不规则的拼接线，拼接线需要绕开房屋等重要地物，因此拼接线还需进行人工处理，影像融合时以拼接线为界限进行拼接，可以有效地解决正射纠正的精度不一致、色差较大的问题。

考虑到航飞时环境的不同，影像纠正的精度不同，影像匹配完成后，如果仅仅把影像相互覆盖，则会在拼接线处出现明显的色差，甚至局部出现影像错位，使得拼接融合后的影像存在色差以及拼接痕迹。 因此在拼接前，需将影像进行匀色处理，从而实现无缝拼接。

6 测绘数据成果

6.1 数字高程模型

数字高程模型（digital elevation model，DEM）是描述地形垂直起伏特征的空间数形状，由地面纵横规则格网点的高程值构成的矩阵，形成栅格结构数据集。 无人机获取地面数字高程模型的方法主要有两种，一个是通过lidar 设备，获取测区的点云数据，然后制作为DEM 数据；第二个是通过空三加密，建立测区的立体模型，通过人工采集的方式获取大量的三维离散点，构建不规则三角网，再进行内插制作DEM。

6.2 数字正射影像

数字正射影像（digital orthophoto map，DOM）是利用DEM 对数字化的航空摄影影像或者卫星遥感影像逐个像元进行倾斜改正和投影差改正，获得单张像片的正射纠正成果，计算并修改出影像拼接线后，按照影像拼接线对影像进行镶嵌和匀色，最终根据设计要求剪裁成一定格式的影像数据。 可从DOM 中提取地物的最新信息，具有很高的几何精度。

6.3 数字线划图

数字线划地图（digital line graph，DLG），使用基本点、线、面、注记以及符号等进行表达的全息地图，保存着要素的空间关系以及相关属性信息，具有任意缩放不变形的特点。 DLG 地形图是多种地物图层叠加在一起的矢量数据，能够较全面地描述地表现象，也可以快速的生成专题地图。

6.4 实景三维模型

实景三维模型目前主要采用倾斜摄影测量三维建模技术获得，可以真实地展现地形地物的多角度纹理数据信息，并且具有较高的位置精度。 无人机实景三维建模是一种利用无人机进行快速影像数据采集、自动匹配和生成三维模型的技术。 实景三维模型作为真实、立体、时序化反映人类生产、生活和生态空间的时空信息，是国家基础设施建设新型的基础测绘地理信息数据。

7 应用实例

内蒙古西部测区1 ∶1 000 比例尺测绘基础数据获取。 测区长7.0 km，宽3.0 km，测区西北部地势较高。 最低点平均值1 575 m，最高点平均值1 625 m，测区内高点和低点相差50 m。 需要制作比例尺1 ∶1000 的地形图，为保证成果质量，设计地面分辨率优于0.1 m，航向重叠度不小于65%，旁向重叠度不小于35%，且影像清晰，颜色适中。 具体航测步骤如下：

（1）航线设计。 航线按东西向布设，计算测区内的最高点以及最低点，按照最高点平均值和最低点平均值，确定航飞基准面为1600 m。 为保证像片能够满足项目要求，设计地面分辨率为0.08 m，航向重叠度为70%，旁向重叠度为40%。 测区最高点和测区最低点重叠度，主要技术指标及要求概况如表1 所示。

表1 摄影主要技术指标及要求概况

在确定参数后，经软件计算出航线数据，将航线数据导入飞控系统，飞控系统根据航线数据自动飞行并完成拍摄任务。 无人机盘旋半径为300 m，起降场选择在郊区广场，300 m 范围内无较高的遮挡。 航飞任务完成后，再导出POS 数据，并对像片质量进行检查。

（2）布设测区像控点。 按照区域网法进行布设，由于高程精度要求不是很高，可全部采用平高控制点进行布设，如高程精度要求较高，需多布设高程控制点。 像控点尽量布设在重叠较多、易于测量、地物明显的地区。

（3）航测数据处理。 主要有两个方面，即DOM 制作与内业DLG 采集。 首先，对像片用PS 软件进行色彩处理，其次，用PIX4D 软件进行镜头畸变校正。 最后，转入INPHO 软件进行空三加密等操作，获取最终结果。 加密后精度见表2。

表2 空三加密精度统计

经检查各项技术指标均符合规范、标准、技术设计要求，能够满足1 ∶1 000 比例尺制作高精度DEM、DOM、DLG，实景三维模型基础数据使用用途。

8 结语

综上所述，无人机航空摄影测量在大比例尺测绘数据获取的应用，具有操作简单、机动灵活、性价比高等优势。能快速获得高精度DEM、DOM、DLG 成果，实景三维模型数据成果，值得推广和研究课题。