流域生态治理工程中无人机大比例尺测图技术运用分析

赵智

（晋中市水利勘测设计院有限公司，山西 晋中 030600）

1 引言

流域生态治理具有改善环境的效果，通过无人机测图可对生态情况进行检测，得到准确的地形结构，便于对流域治理效果进行检验。本文以潇河为研究对象，围绕项目展开分析，对无人机测图方法进行全面探索，并对测量精度进行控制，确保测量结果与流域生态相匹配，以及无人机精度控制取得有效进展，最终使流域治理状态良好。

2 工程概况

潇河发源于山西省昔阳县沾尚乡陡泉山西麓的马道岭，在昔阳县境内，其上游有白马河和松塔河两大支流，松塔河为主流。松塔河发源于昔阳县沾尚乡马道岭，先后汇入龙泉河、木瓜河后，在寿阳县芦家庄与白马河汇合；在晋中市榆次区，在东赵乡大发村龙门河汇入，在北合流涂河汇入，在源涡村出山口进入平川区。源涡以下有涧河和牛耕河汇入，流经清徐县，在太原市小店区的洛阳、南马村之间汇入汾河。潇河属于用水矛盾突出的地区，随着水资源的持续开采，流域生态环境不断恶化，存在地下水位下降情况。潇河流域内年均降水量418～483 mm，蒸发量高达2 068.5 mm，流域缺水情况严重。潇河区域紧急开展流域生态治理工程，采用无人机大比例尺测图技术对流域情况进行分析，对流域生态进行全面监测，并把控细节部分，保障生态治理得到持续化监测。经过长期的流域监测与治理，潇河生态环境得到显著改善，水位埋深由治理前的30.6 m 上升至24.5 m，形成旱区湿地894 km2，让潇河流域在生态流量上重获新生，流域生态治理取得突破性成果。

3 流域生态治理工程中无人机大比例尺测图技术运用

3.1 飞行路线

本工程流域分布范围较广，需对无人机飞行路线进行设计，提高对河水流域的覆盖面，保证飞行路线满足监测要求。潇河整体形状为长条状，河道两岸均需布设无人机，沿河道线方向飞行，对河道周边景象进行拍摄，便于分析河道地图。航带网法是飞行路线布设的常用方法，如图1 所示，需根据航线进行绝对定向控制，合理对网络结构进行使用，对河道形成全方位覆盖。无人机飞行路线在三维坐标体系下，便于对无人机及监测点位置进行描述，确保无人机能够沿预定线路飞行，对无人机的运行状态进行控制。飞行线路设计应避免重复性，沿预定方向一次检测成型，避免产生重复性的测图工作。流域生态采用多台无人机进行拍摄时应做好无人机的协同控制，让无人机沿不同方位飞行，提高对监测区域的覆盖面，实现对飞行线路的综合运用[1]。

图1 基于航带网法的飞行路线示意图

无人机飞行路线具有航高控制要求，以保证拍摄成图具有良好的分辨率，对流域情况进行大比例尺测量。无人机航高计算公式为：

式中，H为摄影航高，m；f为镜头焦距，m；α 为像元尺寸，m；GSD为影像分辨率。

通过这种方式，提高对航高的控制作用，根据流域影像分辨率确定航高，使航高选择具有理论依据，保障航高能够得到有效取值。

3.2 像控点布设

无人机大比例尺测图需对像控点进行布设，用于对指定流域进行监测，确保无人机测图具有一定的针对性。像控点需按照规范进行布设，做好像控点间距的控制，如1∶1000 航空比例尺测量时，像控点间距一般在250 m 左右，确保满足大比例尺测图条件。像控点布设注重实际环境的考量，对像控点的具体坐标进行确定，做好像控点的标记工作，保证像控点能够覆盖监测区域。如图2 所示，为八点法布设像控点，在每段航带网内布置8 个平高像控点，每个航带内像素点位置相对应，便于对像控点误差进行控制。需注意，像控点观测期间应避免使用对讲机、手机等设备，防止对信号源造成影响，导致无人机的测图精度下降。通常情况下，以特征鲜明的位置作为像控点，确保与地表形成鲜明对比，提高对周围地物特征的辨识能力，实现对像控点的精准定位。针对不存在明显像控点的情况，可布设人工像控点，如采用红色油漆标记地块，增强地物的可辨识性，使像控点布设能发挥效果。

图2 八点法布设像控点

3.3 数据采集

无人机测图过程中，需采用合理化的数据采集形式，保证数据采集的精准性和全面性，得到清晰的流域生态影响。数据采集应用RTK 模式，对流域情况进行密集匹配，确保大比例尺状态下数据采集能精准无误，保障数据采集过程能够顺利进行。数据采集具有拍摄间距的要求，在地面分辨率1.5 cm、航向重叠率80%情况下，拍摄间距通常控制在10～15 m，形成具有连续性的拍摄图像，便于生成地图全景。数据采集需在无风、晴朗的天气下，消除拍摄过程对数据采集的影响，得到准确信息，降低环境因素影响。数据采集需注重衔接区域的覆盖，确保首尾图像连接的精准程度，根据重叠度情况实现有效连接，防止测量过程中出现数据丢失的情况[2]。

3.4 空三测量

空三测量是实现三维建模的关键，通过无人机采集准确的流域信息，需要满足测量环境条件的要求，获得流域像素点的精准位置。空三测量需要对影像单元进行密集处理，结合比例尺情况对拍摄视角进行调节，保证拍摄后影像能够与实际场景相符，通过测量操作对误差进行限制。空三测量需具有精密的导轨条件，以无人机所在位置为原点，构建X轴和Y轴方向的导轨，采用坐标法对流域中像素点视差情况进行解析，实现对视差的有效控制。视差计算方法如下：

式中，xi、yi为测点的X、Y轴坐标。

视差分析是保证空三测量精度控制的关键，需关注公共点的连接情况，确保视差中的同名点相对应，提高视差控制方法的有效性。空三测量易产生视差问题，可通过视差计算消除误差，将误差控制在3 个像素点内，防止在实际测量环境中产生较大偏移，实现对空三测量坐标位置的精准确定。

3.5 三维建模

流域生态环境数据需要进行三维建模，根据图像采集情况生成数字表面模型，同时需要对三维模型的误差进行修正，提高流域地图的建模效果。三维建模基于空间坐标展开计算，如图3 所示，点A为机载GPS 天线相位中心，点S为航摄仪投影中心，根据坐标分量的控制条件，可得到如下三维模型关系：

图3 无人机大比例尺测图三维模型

式中，式中，XA、YA、ZA和XS、YS、ZS分别为点A、S两点的空间坐标；R表示影像外方位元素的3 个角元素u、v、w所构成的正交变换矩阵。

通过三维建模可对无人机进行实时控制，得到无人机的最佳控制条件，对无人机位置进行调节，采用坐标法对流域生态进行测量。三维模型解算过程中需要具有清晰的层次感，基于DEM 数据对影响进行纠正，形成多角度的影像映射，同时确保影像具有连续性，对三维模型的完整性进行控制[3]。

三维建模过程中需实现纹理的贴合控制，通过纹理控制提高图像的清晰度，形成纹理清晰的流域生态影像。图像纹理基于计算机视觉技术展开修正，根据多图像对比生成AI 算法，实现对纹理的自动校正，提高对地图纹理的处理效率。大比例尺地图需要具有清晰的纹理，否则将会影响到流域生态的辨识效果，不利于地形图具体情况的掌控，可见，实现模型有效贴合具有必要性。

3.6 成图指标

无人机测图过程中需对成图质量进行控制，结合成图指标的要求，掌握成图质量控制的要点。成图指标控制包括以下两个方面。

1）成图质量指标。无人机拍摄过程中，需避免出现图像不清晰的情况及图像中出现盲区或盲点，导致地图的关键区域存在遮挡，无法对指定流域情况进行识别。

2）成图精度指标。大比例尺测图在误差方面具有较高要求，需要合理对像控点、空三测量、三维建模过程进行分析，掌握误差控制的关键点，防止因误差未达标而增加额外工作量，导致流域的成图精度不足。成图指标需要结合图像的实际情况，将像控点导入图像中，解决空三加密中的残差问题，保证空三加密中的图像衔接效果，便于生成三维建模的实景模型，提高成图指标控制的有效性。成图指标控制核心在于数据处理，根据数据精度情况进行匹配，结合成图指标情况进行控制，去除不精准的控制点，对精度不足情况进行重测，导入准确的空间信息，进而降低误差的影响范围[4]。

3.7 精度控制

误差控制是保证成图质量的重要环节，需对流域平面中误差控制效果进行分析，确保误差控制能发挥作用，防止产生较大误差。平面位置中误差控制情况如表1 所示，在比例尺为1∶500、1∶1000、1∶2000 情况，不同平面位置误差情况均小于检查点精度等级要求，说明成图的精度控制效果良好。

表1 平面位置中误差控制情况

4 结语

综上所述，无人机大比例尺测图在流域生态治理中具有重要作用，需确保测图技术应用的合理性，解析测图的精度控制过程，提高对成图质量的控制效果。无人机测图速度快、适度高，可实现对流域生态的可视化测绘，并借助三维模型进行分析，发挥实景测量的优势，生成的地形图更具可靠性。无人机测图具有较高的技术要求，需采用规范的操作形式，做好无人机飞行控制与成图效果，降低无人机测图中的误差影响。基于精度控制方法确保无人机测量与流域环境相适应，提高对误差的制约能力，得到具有分析价值的流域地形图，实现流域治理效果的精准分析。