無人機自動提取DSM在應急災害中的應用

2020-07-30 04:45:06李偉

遼寧自然資源 2020年7期

李偉

（遼寧省攝影測量與遙感中心，遼寧沈陽 110034）

隨著我國測繪技術的日新月異，無人機技術的迅速發展代替了航空攝影的低空飛行，其生成的產品精度完全滿足應急災害方向的需要。但是現在的無人機產品應用較多的還僅限于快速的DOM制作，也就是簡單的正射影像圖的應用。本文從三維數據整合方面分析無人機數據的發展和應用，提出了一些建設性的想法。

一、現階段無人機的應用

隨著蓄電池的問題的不斷改良，無人機在生產應用中更好的解決了很多實際問題得到了迅猛的發展，成為了一種很重要的遙感數據采集的手段，受到多方面的關注。衛星影像的優點顯而易見，其必然是未來遙感技術的發展趨勢，但是與如同時，衛星受到軌道、季節等因素的限制其靈活度可見一斑，數據獲取周期也會比其它的方式長。這些明顯成為衛星遙感技術目前為止的硬傷。傳統大飛機航攝獲取數據介于二者之間，受到場地、空域等方面的限制，其最大的問題是成本高。為了彌補其它遙感數據采集的不足，無人機作為一種低成本，高精度的影像獲取設備得到了一定的社會認可，并在現價段的測繪生產方面得到了很好的應用。

通過無人機的周期性檢測，以最低成本，對關注區域形成強有力的數據變化分析。毫無疑問，無人機將成為無可替代的遙感采集的重要手段。也是簡單快捷的解決應急災害問題的時代要求。

二、無人機DEM數據的自動提取方式

無人機應用數據處理系統產品組成分為DOM影像數據快拼、低空影像空中三角測量、無人機影像成果處理系統三部分。

基于可視化視覺算法的高精度處理系統，數字表面模型生產是利用區域網平差精確求解的遙感影像成像模型參數構建立體幾何模型，采用密集匹配算法獲取高精度的表達地表起伏形態的三維點數據集；逐像素級的點云匹配，可快速內插高精度DSM；強大的數據管理能力，支持超大數據的急速瀏覽，并能夠支持大測區之間的無縫拼接融合;成熟便捷的交互接口，提供多種形式的DSM濾波方法以及智能的DOM編輯。

無人機DSM的數據提取依托于低空三角測量，地形(LSM/FBM)，采用最小二乘法與基于特征匹配算法進行DTM提取，DTM提取是一種快速可靠的地形提取算法，例如，在開闊的地形、村莊區域，以及在某些情況下，對于建筑結構密度較低的城市地區可以使用。提取結果試一個柵格大小的網格，取決于點密度。

High：1:1，最高密度點（3個像素），最詳細，最高質量。

Medim：1:2，密度減半，高質量的點云創建，速度快。

Low：1:4,僅用于快速預覽處理。經過空三工程適當的參數設置提取簡單的DSM，提取時要根據地物地貌進行參數設置調試，所謂的參數設置包含地貌，平滑度，像素密度等信息。根據提取的DSM數據進行多次提取，還原到立體環境下進行精度評定，篩選最好的一次結果，作為最終的底圖數據（圖1）。

圖1 參數設置

DSM的數據提取收到無人機航攝分辨率、地形、天氣等多種因素的影響。其精度也同樣受到空三精度的影響。DSM的數據提取方式、提取軟件市場上也種類繁多，至于那種更適合并貼近于生產更是仁者見仁，但DSM的提取原理和應用方向還是殊途同歸。

三、點云的數據處理與成果展示

單純的DEM成果并不能作為數據分析的基礎性資料，我們實際上更關心的是地形地貌，就是在DSM的基礎上提煉出應急所需要的相關信息，例如：房屋、植被、電線桿、地表等相關信息。利用這些能夠體現應急測繪關心的數據，體現出泥石流塌方的方向和體積數據，降水量對某地區的災害程度，人員、經濟的災害預估等。

1.粗差剔除

DSM成果編輯主要消除自動匹配出現的錯誤區域，保證編輯后的DSM地貌趨勢表達與立體套合，地貌暈渲狀態正常。可以采用平面和立體相結合的方式進行DSM編輯，在平面模式下，利用正射影像，將DSM以等高線的方式進行疊加顯示，能夠快速發現匹配的粗差區域，并對粗差進行編輯。對于通過影像不能確定是否是粗差的區域能夠快速切換至立體模式下核實編輯，采用此方式編輯效率高，編輯一遍后漏編、錯編的少，整體質量很好控制。

2.DSM的自動濾波

利用軟件對地面點進行濾波，同時分離出建筑、電桿、電塔、植被等相關的災害經濟評估的相關信息。

將明顯低于地面的點或點群（低點）和明顯高于地表目標的點或點群（空中點）定義為噪音點。在進行地面點分類之前，首先應將這類點分離出來。

采用高程比較算法去除噪聲。將一個或一組點與周邊一定范圍內的點進行比較，若超過一定的閾值則將該點或該組點判斷為噪聲點，并去除。

提取地面點云。裸露地表處有且只有一次回波，此次回波對應的反射點即為地面點。植被覆蓋區域可能對應多次回波，正常的地面點是最后一次回波對應的反射點。相對于地物點，地面點的高程是最低的。使用提取地面點云算法，從較低的激光點中提取初始地表面；基于初始地表面，設置地面坡度閾值進行迭代運算，直至找到合理的地面。根據植被的高度，形狀的特征分離出單獨的樹和成組的植被。利用點云數據的距離和角度等相關計算分離出房屋建筑和其它相關的建筑設施，形成精細的DSM數據。以供相關領域應用。

3.DSM成果展示

圖2、圖3、圖4是DSM成果。

四、災害分析

在相關的系統分析軟件中，對建立好的地圖數據進行災難分析。通常使用的軟件是Arcgis，對系統值進行分析，依據模型的高程值，按照災難的類型不同，進行統計，做出分析數據表。

利用無人機航測激光點云數據、高精度DEM數據和高分辨率的航片數據，進行了基于物理機制的小流域暴雨洪水的水文學方法、水力學方法等多種方法對比研究，研究計算不同方法和尺度效應對小流域暴雨洪水過程的影響研究，取得了較好的成果。

開展基于無人機激光雷達數據的土壤含水量的反演及微地形地貌對洪水模擬結果影響研究，探索高精度高分辨率的激光雷達數據在水文模型中的擴展應用。

每個中國人都無法忘記2012年的汶川地震，震后無人機的探測對災后數據分析起到了不可懷疑的作用。正是無人機應急方面的有效應用，為領導及時有效的做出抗震搶險的抉擇提供了有效的數據保障。為搶救受難的同胞爭取了寶貴的時間。

五、結語

針對無人機設備的多種市場需要，現階段無人機已發展成為包括高光譜、LiDAR、SAR等多傳感器綜合的載荷系統。獲取的我們所關注的數據源更加豐富，數據表達種類更多，實現了無人機的“一機多能”。只不過針對于我們現有的硬件設備，再不投入更多資金增加硬件設備的情況下，把應急測繪做到更好。依據現有儀器設備不僅提供快速的DOM，還可以進一步完善內業的數據處理能力，提供類似于LiDAR、SAR等設備采集的點云數據，并對其進一步添加了高程屬性的應急分析?？梢愿玫?預測出災害發生的情況與受災的位置、經濟損失、人員傷亡等信息。從而更好地做提前預案，在災難發生之前把災難降到最低。