高效航測(cè)技術(shù)在水庫(kù)移民安置規(guī)劃中的應(yīng)用

吳啟凡，余 琳，楊 洲，徐 靜

(中國(guó)電建集團(tuán)成都勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，四川 成都 610072)

0 引 言

水庫(kù)移民安置規(guī)劃工作涉及安置點(diǎn)選擇、安置范圍劃定、安置區(qū)用地分析等多方面內(nèi)容，這就要求移民安置規(guī)劃、管理等部門對(duì)安置區(qū)進(jìn)行詳細(xì)的土地測(cè)繪分析與地上物測(cè)量研究。水庫(kù)移民安置任務(wù)重、規(guī)模大、時(shí)間緊，對(duì)測(cè)繪精度和效率提出了更高的要求，新技術(shù)、新方法的應(yīng)用成為水庫(kù)移民安置規(guī)劃工作順利展開的有效途徑之一。目前，無人機(jī)航測(cè)技術(shù)逐漸趨于完善，其在多個(gè)行業(yè)測(cè)繪工作中的應(yīng)用逐漸普及；但是在測(cè)量效率提升、自動(dòng)識(shí)別校準(zhǔn)等方面依然需要進(jìn)一步優(yōu)化研究。尤其是在移民安置區(qū)域測(cè)繪工作中，既需要完成地形、地貌的測(cè)繪工作，又需要完成建筑物、構(gòu)筑物的識(shí)別工作，并降低兩者之間的相互影響[1]。RTK坐標(biāo)校準(zhǔn)、手工數(shù)據(jù)錄入等傳統(tǒng)的人工干預(yù)方式，很大程度上降低了無人機(jī)航測(cè)效率高的優(yōu)勢(shì)，研究如何運(yùn)用無人機(jī)自動(dòng)識(shí)別算法，完成移民安置規(guī)劃區(qū)測(cè)繪任務(wù)，成為水庫(kù)移民安置規(guī)劃區(qū)域測(cè)繪工作的重點(diǎn)[2]。

1 航測(cè)數(shù)據(jù)收集校準(zhǔn)

1.1 路徑規(guī)劃

無人機(jī)航測(cè)精度在無人機(jī)穩(wěn)定性、無人機(jī)航拍鏡頭分辨率、航測(cè)天氣等因素相同的情況下，主要受航拍網(wǎng)絡(luò)加密程度影響。在拍攝點(diǎn)位數(shù)量相同的情況下，航拍網(wǎng)絡(luò)密度主要受無人機(jī)航測(cè)路徑規(guī)劃方式的影響。在航測(cè)路徑總里程相同的情況下，航測(cè)路徑的無效重復(fù)越低，整體的有效覆蓋率越高；在時(shí)間周期允許的情況下，提高無人機(jī)航拍影像的重疊覆蓋率，有利于提高無人機(jī)測(cè)繪成果的精度[3-4]。如圖1所示，無人機(jī)航測(cè)路徑分布較好的情況下，待測(cè)繪區(qū)域的成像效率也相對(duì)較高，其航拍影像具體重疊覆蓋情況見圖2。

圖1 無人機(jī)航測(cè)路徑規(guī)劃

圖2 航測(cè)影像重疊次數(shù)示意

根據(jù)圖2分析知，本次航測(cè)效果較好，核心區(qū)域影像重疊次數(shù)均在5次以上，周邊影像重疊次數(shù)在4次左右，在該規(guī)劃路徑下的整體航測(cè)效果相對(duì)較好。

1.2 規(guī)劃區(qū)控制點(diǎn)校準(zhǔn)

無人機(jī)航測(cè)模型在不同的地形地貌、氣候條件影響下，將會(huì)產(chǎn)生不同的誤差，通過控制點(diǎn)位對(duì)移民規(guī)劃區(qū)航測(cè)模型進(jìn)行整體校準(zhǔn)，可以保證移民規(guī)劃區(qū)坐標(biāo)的相對(duì)準(zhǔn)確性；同時(shí)具有較高的校準(zhǔn)效率。無人機(jī)航測(cè)工作的基礎(chǔ)控制點(diǎn)位一般為4個(gè)，待測(cè)區(qū)域周邊選取3個(gè)點(diǎn)位以控制航測(cè)影像的坐標(biāo)影響范圍；航測(cè)區(qū)域中間選取一個(gè)，以控制航測(cè)影像的扭曲變形，不同測(cè)繪內(nèi)容可根據(jù)待測(cè)區(qū)域形狀、區(qū)域內(nèi)地形地貌特征、地上物密集程度等具體情況適當(dāng)增加控制點(diǎn)數(shù)量。本文所選取的水庫(kù)移民安置規(guī)劃案例待測(cè)面積相對(duì)較小，故僅選取4個(gè)控制點(diǎn)位[5-6](見圖3)。通過對(duì)航測(cè)區(qū)域進(jìn)行地理信息復(fù)核，在圖3中無人機(jī)航測(cè)位置與控制點(diǎn)位置幾乎重合。為進(jìn)一步識(shí)別其誤差，我們將該4個(gè)點(diǎn)位控制的區(qū)域連接成基礎(chǔ)圖形，以便于具體分析。

圖3 控制點(diǎn)位示意

根據(jù)圖3，無人機(jī)航測(cè)位置與控制點(diǎn)位置所控制的區(qū)域的誤差得以顯現(xiàn)，產(chǎn)生誤差的點(diǎn)位主要是A、B兩點(diǎn)，根據(jù)實(shí)地調(diào)研情況，這兩個(gè)點(diǎn)的航測(cè)位置坡度較陡，航測(cè)成果易產(chǎn)生誤差。通過控制點(diǎn)校準(zhǔn)，可以很好地降低特殊位置的誤差對(duì)總體成果的影響。

2 高效識(shí)別算法

在水庫(kù)移民安置規(guī)劃區(qū)域測(cè)繪過程中，需要識(shí)別規(guī)劃區(qū)地形地貌、建筑物、構(gòu)筑物等，以便在規(guī)劃過程中充分利用原有地形、原有建筑物，在無法利用原有地形、原有建筑物的情況下，根據(jù)航測(cè)成果具體分析，對(duì)規(guī)劃區(qū)域用地類型進(jìn)行合理分類，對(duì)不同用地區(qū)域內(nèi)的規(guī)劃內(nèi)容進(jìn)行合理布局[7]。因此，需要對(duì)水庫(kù)移民安置規(guī)劃區(qū)域的地形地貌、建筑物、構(gòu)筑物等進(jìn)行分類測(cè)繪。傳統(tǒng)的無人機(jī)航測(cè)手段無法對(duì)地上建筑、植被等進(jìn)行識(shí)別，對(duì)于建筑物、構(gòu)筑物與地面接觸的位置往往采用最小二乘法進(jìn)行平滑處理；但實(shí)際情況是，地上建筑物與地面的接觸面屬于突變面，這樣就造成了無人機(jī)航測(cè)模型與規(guī)劃區(qū)實(shí)際情況的偏差[8]。傳統(tǒng)的解決方式是人工干預(yù)法，通過人工手段，對(duì)每一個(gè)建筑的邊界進(jìn)行校核與修正，但是對(duì)于水庫(kù)移民安置規(guī)劃項(xiàng)目，規(guī)劃范圍大、涉及地上物結(jié)構(gòu)多樣，人工干預(yù)效率相對(duì)較低[9]，將嚴(yán)重影響水庫(kù)移民安置規(guī)劃區(qū)域基底資料的收集整理工作。

針對(duì)這種情況，本文提出了一種高效的無人機(jī)航測(cè)區(qū)域自動(dòng)識(shí)別算法，主要通過對(duì)不同高程下的建筑物、構(gòu)筑物截面面積，判斷建筑物、構(gòu)筑物的基本形態(tài)結(jié)構(gòu)，其算法的簡(jiǎn)化流程見圖4。

圖4 無人機(jī)航測(cè)識(shí)別算法流程

首先，需要對(duì)規(guī)劃區(qū)域在水平和豎直兩個(gè)方向進(jìn)行量化處理，一方面明確規(guī)劃區(qū)域的面積；另一方面明確規(guī)劃區(qū)域的控制高程；最終將水庫(kù)移民安置規(guī)劃范圍簡(jiǎn)化為一個(gè)立方體空間。其次，將該立方體空間進(jìn)行分層剖切，每一層剖面都會(huì)將地表、建筑物、構(gòu)筑物、植被等切割成不同大小、不同形狀的面域。通過分析不同面域的面積大小和面積變化情況，即可識(shí)別出地表、建筑物、植被等的區(qū)別。具體分析如下：

本文中剖面層數(shù)用m表示，每個(gè)剖切面的元素總數(shù)用n表示，不同剖切面的高程用h表示，元素序號(hào)用i表示；在高程h所對(duì)應(yīng)的剖面處，對(duì)應(yīng)的各元素剖切面積用s表示，即s=g[h，i]表示高程h剖面處第i個(gè)元素的剖切面積；A表示所有地表切面的集合，B表示所有非地表剖面的集合。通過循環(huán)計(jì)算，可以將剖切面較大的面域統(tǒng)一到地表集合，將剖切面較小的面域統(tǒng)一到非地表集合。

但是，在整個(gè)計(jì)算過程中，會(huì)發(fā)生山體頂端切割面域較小而難以區(qū)分的問題。這種情況的剖面在m層剖面中占比極低，在識(shí)別歸類過程中，依然會(huì)將該元素自動(dòng)將其分類到地表集合A中；針對(duì)大體積連體建筑切面較大的情況，其m層切面面域面積基本相同，識(shí)別算法會(huì)將其自動(dòng)識(shí)別為多表面垂直的建筑物，即分類到非地表集合B中。在集合B中，絕大多數(shù)航測(cè)模型元素都是建筑物，但是也存在植被、車輛、高塔等元素，依然可以通過上述算法進(jìn)一步分類，將航測(cè)元素逐級(jí)依次分類。通過無人機(jī)自動(dòng)分類識(shí)別，可以有效地對(duì)地面、建筑物、植被等進(jìn)行分類，使航測(cè)模型更加清晰準(zhǔn)確，更有利于水庫(kù)移民安置規(guī)劃工作的順利開展[9-10]。

3 應(yīng)用效果分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證無人機(jī)高效識(shí)別校準(zhǔn)技術(shù)的應(yīng)用效果，本文將無人機(jī)航測(cè)模型進(jìn)行了對(duì)比分析。對(duì)比結(jié)果顯示，沒有進(jìn)行航測(cè)元素識(shí)別分類的三維航測(cè)模型成像效果較差，主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：首先，建筑物模型和地表模型接觸部位模糊，接觸面扭曲，接觸邊界不清晰；其次，建筑物表面畸變嚴(yán)重，建筑結(jié)構(gòu)形態(tài)、邊界模糊；再次，高層建筑與矮層建筑接觸部位或同一建筑高度變化部位畸變嚴(yán)重，接觸面扭曲，接觸邊界不清晰。進(jìn)行了航測(cè)元素識(shí)別分類的三維航測(cè)模型，建筑物模型和地表模型接觸部位結(jié)構(gòu)層次清晰，接觸面沒有發(fā)生扭曲，接觸邊界清晰；建筑物表面沒有發(fā)生畸變，建筑結(jié)構(gòu)形態(tài)、邊界清晰可見；高層建筑與矮層建筑的接觸部位或同一建筑高度變化部位結(jié)構(gòu)層次清晰，接觸面沒有發(fā)生扭曲，接觸邊界清晰[11-12]。

由對(duì)比分析可知，元素識(shí)別分類算法可以有效地對(duì)航測(cè)元素進(jìn)行識(shí)別與分類，將同一高程下不同面積的元素分別歸類；將不同高程下面積相等或面積逐級(jí)變化的元素歸為一類；最終將整個(gè)航測(cè)空間中的測(cè)繪元素分別建模，使各個(gè)航測(cè)元素的模型影像互不干擾，成像效果更清晰，與實(shí)際情況相符，以便直觀反映水庫(kù)移民安置規(guī)劃區(qū)域的實(shí)際情況，為水庫(kù)移民安置規(guī)劃工作奠定基礎(chǔ)。

4 結(jié)論與展望

本文分析顯示，提高無人機(jī)航測(cè)模型精度，一方面要提高無人機(jī)航測(cè)資料收集的精準(zhǔn)度；另一方面要提高無人機(jī)航測(cè)資料處理的精準(zhǔn)度。

提高無人機(jī)航測(cè)資料收集的精準(zhǔn)度要從兩個(gè)方面著手：一方面是要提高航測(cè)影像的有效重疊次數(shù)，一般大于5次為宜，以保證航測(cè)元素各個(gè)角度的影像均被抓?。涣硪环矫嬉岣邿o人機(jī)航測(cè)控制點(diǎn)的坐標(biāo)精度，一般校核大于等于4個(gè)控制點(diǎn)為宜，以保證航測(cè)區(qū)域整體位置準(zhǔn)確，整體形狀沒有過度扭曲。提高無人機(jī)航測(cè)資料處理的精準(zhǔn)度，主要從提高航測(cè)元素的識(shí)別分類能力著手，降低不同元素類之間的相互干擾，降低航測(cè)元素自身畸變與扭曲，使航測(cè)元素獨(dú)立完整，使整個(gè)航測(cè)模型成像效果與水庫(kù)移民安置規(guī)劃區(qū)實(shí)際情況相吻合。

本文所述研究成果，一方面可以解決無人機(jī)航測(cè)成果的精度與無人機(jī)航測(cè)成果輸出效率問題；另一方面還可以將待航測(cè)區(qū)域的元素進(jìn)行分類，可以有效識(shí)別建筑物、構(gòu)筑物、植被等地上物。在水庫(kù)移民安置規(guī)劃工作中，該成果可以有針對(duì)性地利用原有建筑，合理安排征地拆遷與安置補(bǔ)償內(nèi)容，科學(xué)劃定各類規(guī)劃用地范圍，保障水庫(kù)移民安置規(guī)劃工作科學(xué)、有效的展開[13]。此外，航測(cè)元素識(shí)別算法可以通過控制高程分割精度、元素篩分面積大小、循環(huán)運(yùn)算次數(shù)等改變?cè)刈R(shí)別的范圍與精度，在水庫(kù)移民安置實(shí)際內(nèi)容與規(guī)劃內(nèi)容對(duì)比分析、水庫(kù)移民安置工程量估算等諸多方面依然有很大的研究與應(yīng)用空間。針對(duì)無人機(jī)航測(cè)精度與廣度提高的研究仍需進(jìn)一步深入，以服務(wù)于更多行業(yè)；為保障水庫(kù)移民長(zhǎng)治久安，推動(dòng)水庫(kù)移民可持續(xù)發(fā)展，推動(dòng)各行業(yè)高效發(fā)展做出貢獻(xiàn)。