刘 凯,周建新,刘 永,曾 平,辛 旺,刘 岢,赵子仪

(1.南华大学资源环境与安全工程学院,湖南 衡阳421001;2.湖南省地质灾害调查监测所405队,湖南 吉首416000)

近年来，受益于无人机与相关技术发展，无人机摄影测量已成为地理数据获取的重要途径[1]，在土地资源调查管理[2]、地理信息测绘[3-4]、矿区监测[5-7]、地灾调查监测等领域[8-10]得到了广泛应用。比如，基于无人机多时序正射图开展滑坡隐患点的调查、监测，也成为当前滑坡科研工作者的热门选择[11-12]。

消费型无人机较专业级无人机上手容易、成本低、作业灵活、效率高[13]，但航测时存在航迹不稳定、像片像幅小、重叠度高等问题，不利于数据成果的进一步应用，通常布设像控点以提高无人机摄影测量数据产品精度[14]。朱进等[15]进行像控点分布及密度对无人机空三精度的实验分析，提出数量较少、效率更高的四角点组像控点布设方法。梁石等[16]比较消费型无人机不同相机倾角下构建工程堆土地形模型精度，证明相机垂直下视航摄成图的可行性，并分析了不同像控点密度对模型精度的影响。刘宇硕等[17]在环境恶劣的冰川区开展无人机摄影测量，指出冰川区制作高精度地形高程模型(digital elevation model,DEM)、正射图(digital orthophoto map,DOM)的影响因素及对应的像控点布设建议。赵艳玲等[18]在城市工业区开展旋翼无人机摄影测量实验，用最少数量的像控点得到最佳摄影测量成图精度。吴波等[19]划分地质灾害隐患点环境恶劣等级，提出不同等级下的像控点布设方案。

尽管有关无人机摄影测量在不同应用场景下的像控点布设研究已有丰硕成果，但在地理偏远、地形复杂、环境恶劣的研究区布设像控点依然是棘手的问题[17]。随着无人机与机载定位定向系统(position orientation system,POS)系统、实时动态差分技术(real-time kinematic,RTK)的结合，免像控无人机摄影测量成为可能[20]。T.R.Chudley等[21]使用后处理测量技术(postprocessed kinematic,PPK)解算的机载全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)数据替代地面像控点参与空中三角测量，首次生成冰盖内部速度场；
Y.Taddia等[22]指出有无像控点对DJI Phantom 4 RTK无人机倾斜摄影到的沿海地区测量模型及数字地表模型(digital terrain model,DTM)精度并无明显差别；
廉旭刚等[23]获取免像控无人机摄影测量技术获取矿区多期DEM，差分主断面DEM监测矿区沉陷；
曹明兰等[24]进行免像控高效率无人机低空航摄影像处理，获取满足1∶500大比例尺精度的正射图。

目前有关像控点的研究多集中在如何提高航测成果精度，缺少消费型无人机免像控多时序正射图精度研究。本文基于消费型无人机DJI Phantom 4 RTK完成18期现场航摄，并使用PhotoScan生成免像控DOM，利用检查点评估无人机摄影测量免像控多时序正射图精度，主要分析了不同仿地飞行航高、测区高程变化对免像控正射图精度的影响。

本试验通过无人机仿地飞行获取测区原始影像，经免像控空中三角测量加密得到测区多时序DSM、DOM。现对无人机摄影测量系统组成和原理进行说明。

1.1 无人机摄影测量系统组成

无人机摄影测量是以无人机为平台，搭载量测或非量测相机执行航摄任务获取对象影像资料，并根据需求选择生成4D(DLG、DRG、DSM、DOM)数字测绘产品、点云数据及精细化二维、三维表面模型。

无人机摄影测量系统主要由地面及空中部分、数据处理三部分组成。其中，地面控制部分主要根据航拍任务进行航线规划(飞行高度、相机参数、航线重叠度等)，在航摄过程中对无人机全程飞行状态进行调控；
空中部分则主要是根据地面指令进行影像、视频获取；
数据处理则是对影像及POS信息、影像畸变进行处理，根据使用需求选择数据产品生成。无人机摄影测量系统主要构成如图1所示。

图1 无人机摄影测量系统组成Fig.1 UAV photogrammetry system composition

1.2 免像控原理

传统无人机摄影测量通常需要在野外布设一定数量的像控点，通过GNSS或全站仪获取像控点地理坐标，并作为约束条件参与空三加密过程以提高输出成果精度。但布设像控点提高测绘产品精度的同时也会显著增大航测任务的人工工作量、成本消耗、任务周期，在复杂地形、困难地区(滑坡救援、冰川监测等)更是难以开展。

受实时动态差分技术RTK的发展与应用，无人机机载GPS数据可以与附近或网络GPS基准站数据进行耦合计算，消除因卫星、大气及多路径带来的误差，在航拍瞬间得到厘米级的像片外方位元素(3个线元素XS、YS、ZS)，联合机载惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)得到的像片姿态(3个角元素φ、ω、κ)取代地面控制点参与空中三角测量，基于共线方程如式实现目标物像点从像平面坐标系到物点地面测量坐标系的解算。

(1)

式中，x、y为以像主点为原点的像点坐标，X、Y、Z对应地面点坐标，f为像片主距，XS、YS、ZS、φ、ω、κ为像片6个外方位元素，ai、bi、ci(i=1、2、3)是φ、ω、κ所生成的矩阵。

1.3 仿地飞行技术

对地形起伏、高差较大的研究区，传统固定航高的飞行路线会导致无人机与地面的相对高度不断变化，存在地面采样距离(groundof sample distance，GSD)差异过大、影像重叠度不足而空中三角测量失败、无人机撞山等问题。如图2所示，仿地飞行是根据研究区DSM执行航摄任务，作业过程中无人机飞行高度随地形变化，保持与地面相对高差不变。研究区DSM可通过无人机定高航摄获取生成。

图2 仿地飞行示意图Fig.2 Schematic diagram of imitationflight

如图3所示，对消费型无人机多时序免像控DOM进行精度分析，主要包括影像获取、免像控多时序DOM生成、DOM精度分析。首先进行检查点布设，规划三种仿地飞行航高数据采集路线，依次进行数据采集；
生成各航高下的多时序免像控DOM；
比较检查点地理坐标变化以分析航高、地形高程变化对DOM精度的影响。

图3 技术路线图Fig.3 Technology roadmap

2.1 试验区概况

如图4所示，实验区为湖南省泸溪县319国道沿线某处斜坡，地理坐标110°5′42″E，28°14′31″N。测区面积约0.094 m2，最大高差为112 m，山坡自然坡度15°～40°。为分析测区不同高程对DOM精度的影响，将测区按高程变化分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个地区。本实验在测区现场设置30处地面检查点，自然检查点和人工检查点各15处。自然检查点采用直径12 cm的不锈钢圆盘制成，为方便、准确找到圆盘中心位置，用红色油漆在圆盘正面涂刷红色十字架；
自然检查点为明显地物点角点，如建筑物屋角(如点2)，挡土墙转角(点1)，蓄水池角点(点14)等。检查点示意如图5所示。

2.2 数据获取

本文使用消费型轻小四旋翼无人机DJI Phantom 4 RTK做数据采集，如图6所示。DJI Phantom 4 RTK无人机轻至1.391 kg，单次续航可达30 min。机身搭载8.8 mm焦距、16 mm CMOS影像传感器相机，有效像素可达2 000万。

该款无人机采用双备份GNSS系统，在RTK正常工作模式下，无人机水平和垂直定位精度分别为0.01 m+10-6m、0.015 m+10-6m，平面建图水平方向绝对精度可达5 cm。按式计算该无人机不同航高下对应的地面采样距离长度为HGSD，其中H为无人机航高。

(2)

图4 实验区现场概况Fig.4 Field overview of the experimental area

图5 检查点示意图Fig.5 Schematic of checkpoints

图6 消费型无人机DJI Phantom 4 RTKFig.6 Consumer drone DJI Phantom 4 RTK

针对测区地形高程变化较大的特点，首先在现场通过无人机定高摄影测量获取测区DSM，然后1)基于DSM设置仿地飞行40 m航高、仿地精度10 m的航线参数，进行6期现场影像采集，40 m航高下无人机航线规划如图7所示；
2)保持航线其他参数不变，依次完成35 m、30 m仿地航高下影像采集。

3种仿地航高数据采集时航向、旁向重叠率均设置为80%、70%。不同航高下无人机作业情况如表1所示。数据采集分3 d完成，采集记录如表2所示。数据采集期间，认为坡体未发生移动变形。

图7 40 m航高航线示意图Fig.7 Schematic diagram of 40 m high route

表1 不同航高作业内容Table 1 Different row height job content

表2 数据采集记录Table 2 Data acquisition record

2.3 数据处理

该实验未设地面控制点，由DJI Phantom 4 RTK无人机机载POS系统记录成像瞬间像片的高精度内外方位元素，作为直接观测值替代传统地面像控点，参与空中三角测量加密流程。

整体流程包括：

1)检查照片质量，新建项目导入照片。

2)对齐照片。根据照片自带的POS数据对照片进行定位，由照片的航向、旁向重叠度进行相邻相片特征提取、匹配来对照片进行拼接，对齐。

3)建立密集点云。对所有相片特征点进行提取，生成一个包含三维空间位置信息的点群，该阶段费时较长。

4)生成网格。将点(密集点云中的点)云连接起来生成三角网格面，提取地形模型(生成面之后得到测区三维模型)获取测区DEM。

5)生成纹理、保存项目及瓦片生成。

6)创建测区DSM、DOM。

其中，2)到4)步可以根据需要来调整对应精度。所有批次的影像数据后期处理均使用PhotoScan软件。所得研究区DSM、DOM分别如图8、图9所示。

图8 研究区DSMFig.8 DSM of the study area

以40 m无人机仿地航高为例，消费型无人机免像控多时序DOM平面精度分析过程进行说明。令该航高下获取的第1组DOM检查点为参考地理坐标，将余下5组DOM上检查点地理坐标依次与参考地理坐标进行精度比较。同理，分析35 m、30 m航高下多时序DOM相对平面精度。检查点精度是DOM成果精度的重要参考，由平均误差Em、均方根差ERMSE来表示，均方根差越小，成果精度越高，二者计算公式分别如式(3)和式(4)。

式中n为检查点个数，Xck_i为检查点参考地理坐标，Xi为检查点在后续各期DOM中的地理坐标。

图9 研究区DOMFig.9 DOM of the study area

如图10分析可知：

1)同一仿地飞行高度下，30 m航高下的多组DOM检查点地理坐标与第1组参考地理坐标相比，最大平均误差和均方根差分别为1.43 cm、1.39 cm，最小为0.69 cm、0.76 cm，5组正射图精波动较小，相对精度较高；
35 m、40 m航高下的相对精度波动也较小。

2)不同仿地飞行高度下，40 m航高下的第3组与第1组的检查点地理坐标误差最大，平均误差和均方根差分别为1.59 cm、1.57 cm；
30 m航高下的第2组与第1组的检查点地理坐标误差最小，平均误差和均方根差分别为0.69 cm、0.76 cm。由以上分析可知，DJI Phantom 4 RTK无人机不同航高下生成的免像控多时序DOM精度均在2 cm以内。

图10 检查点精度Fig.10 Accuracy of checkpoint

同时，为分析同一测区不同高程区域的成图精度，对图4中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ地区(分别对应海拔160～170 m、150～160 m、140～150 m、130～140 m)内检查点精度进行分析，分析结果如图11所示。以40 m航高下的6组正射图进行说明，测区Ⅳ地区平均误差、均方根差分别为1.17 cm、1.14 cm，较Ⅱ、Ⅲ地区精度较差，这可能和Ⅳ地区存在房屋导致高差变化较大有关；
随着测区高程从130 m增加到160 m，误差曲线单调递减，正射图精度逐渐增加；
测区高程到160 m，误差增大，这可能和Ⅰ地区的大树导致地形高差骤变有关。结合DSM和精度分析结果可知，同一测区内，高差变化平缓的地区成图精度更高。

图11 40 m航高下不同高程地区精度分析Fig.11 Accuracy analysis of different elevation areas at 40 m aviation altitude

为分析消费型无人机免像控DOM精度，本实验使用消费型无人机DJI Phantom 4 RTK进行测区3种仿地航高下的影像获取，并通过PhotoScan生成对应航高下的多时序DOM，通过检查点在免像控多时序DOM中坐标与参考坐标的比较，评估DOM精度，有以下结论：

1)DJI Phantom 4 RTK无人机在30 m、35 m、40 m仿地航高下得到的免像控多时序DOM平面精度优于2 cm，30 m航高下第二组航测DOM精度最高为0.76 cm。

2)测区Ⅱ地区DOM平面精度最高为1.01 cm；
Ⅳ地区平面精度最低为1.25 cm。无人机仿地飞行过程中，测区内因存在房屋、树木造成某区域高程突变时，DOM中该区域平面精度会降低。

3)本实验研究测区面积较小，高差在100 m以内，数据采集时天气环境较好，尚未探讨面积、高差更大的复杂山区地形及恶劣天气下的消费型无人机免像控摄影测量精度。

猜你喜欢 消费型高下测区 亿隆煤业地面瞬变电磁技术应用山东煤炭科技(2022年6期)2022-07-14快乐有没有高下之分中学生天地(B版)(2022年5期)2022-05-27新疆西南天山成矿带霍什布拉克地区吐斯拜勒测区水系沉积物地球化学特征及Cu-Pb-Zn-Au多金属找矿前景矿产勘查(2021年3期)2021-07-20河北省尚义大青沟测区元素异常特征及地质意义河北地质(2021年4期)2021-03-08轮轨垂向力地面连续测量的复合测区方法中国铁道科学(2019年5期)2019-10-19消费型社会的降临小学科学(学生版)(2019年4期)2019-05-11“消费型”医保新尝试民生周刊(2019年2期)2019-02-22人生在世诗潮(2018年5期)2018-08-20高下立判，严苛测试见真章 4K播放器大角力家庭影院技术(2017年9期)2017-09-26缤纷沙包红领巾·萌芽(2017年3期)2017-05-03