基于高精度DEM的地形感知和低空防撞預警飛行地理信息系統

謝小魁， 馮國祿

(1.北部灣大學 資源與環境學院， 廣西 欽州 535011； 2.欽州市海洋資源與環境遙感重點實驗室， 廣西 欽州 535011； 3.廣西北部灣海洋生物多樣性養護重點實驗室， 廣西 欽州 535011)

新材料的廣泛應用，加上嚴格的安全規則和完善的管理制度，使得常規的高空飛行的機動性和安全性得到了很大的提高和保障。但目前民用飛機和武裝飛機有大量的低空飛行任務，如民用飛機在進行自然資源測繪、生態環境調查、救援防火等任務時經常需要進行低空作業。而研究表明，飛行高度為1 000 m時，飛行器被地面雷達發現的概率為100%；飛行高度為100 m時被地面雷達發現的概率為30%，而飛行高度在15 m以下，由于地球的曲率以及山脈、森林等障礙物阻擋，成為雷達探測不到的“盲區”[1]，因此低空飛行也是武裝飛機提高突防和攻擊能力的重要方式。但低空飛行面臨著較大的可控撞擊事故風險[2]，可能導致機毀人亡，損失慘重。因而，通過高精度的數字高程模型(digital elevation model，DEM)，開發數字地形感知和低空防撞預警功能，研發飛行地理信息系統(flight geographic information system，FGIS)很有必要，是保證低空飛行安全的重要科技手段。

飛行器上軟硬件資源極其有限，嚴重制約著地理信息技術的應用。常規的移動式地理信息系統存在體系結構復雜、存儲數據龐大、算法復雜等缺點。由于穩定性不高，目前FGIS的研究和應用較少。飛行地理信息系統中的數字地形感知和低空防撞預警構建的核心技術包括DEM存儲的邏輯結構和物理結構、多分辨率和數據容量、多數據疊加和多圖層融合、地形感知算法和防撞預警功能，對比精度優選數據來源，可為FGIS的研發提供參考。

1 低空飛行防撞預警地理信息系統框架

研究表明，60%以上的飛行事故是由操縱飛機的駕駛員引起的，而不是由于機械故障或天氣引起，因而減少或杜絕飛機可控飛行撞地事故是保證飛行安全的主要因素[3-4]。基于地理信息系統理論和技術開發地形感知和防撞預警系統，可以使飛行員像操作電腦一樣，有更充裕的時間進行觀測和決策。這時飛行員不單單是操縱飛機的駕駛員，更是一個信息管理員。

飛行器綜合導航系統由多個導航子系統組成，一般包括慣性導航系統(inertial navigation system，INS)、全球導航衛星系統(global navigation satellite system，GNSS)、地形輔助導航(terrain aided navigation，TAN)。慣性導航系統所需要的地形高程會隨時間的累計出現計量誤差，因此，必須依賴其他系統對其進行更新。理論分析和模擬仿真結果表明，現代的氣壓式高度表傳感器并不能滿足飛行器爬升時定位和修正慣導的任務[7]。北斗(BD)等全球導航衛星系統的迅速發展和廣泛使用，使得更多的飛行任務和精準控制(例如地形感知警告和主動回避)成為可能[8]，同時也會降低可控撞地事故發生的概率[2]。結合雷達定位、氣壓高度和無線電高度表(RA)等多手段綜合獲取地面高度，并利用無線電高度表的自主導航功能，可使低空飛行地形輔助導航和預警變得更為快速有效[10]。

移動GIS平臺具有豐富的三維顯示和強大的空間分析功能，常見移動GIS平臺包括的SuperMap，ArcGIS runtime，Osmdroid，Open Science Map，mapWindow等。但這些MGIS存在體系結構復雜、軟硬件資源要求高等特點，不適合軟硬件資源極其有限的飛行器，因此需要根據飛行器的特點重新設計和研發FGIS。

充分利用“北斗”導航系統，融合多源信息，降低系統復雜度和資源需求，確保安全穩定和快速實時響應，是FGIS設計的首要考慮因素。筆者設計的FGIS體系結構如圖1：利用北斗等全球導航衛星系統(GNSS)技術，飛機實時獲取高精度的定位信息，在數字地形和GIS的支撐下，得到全方位的地面信息，提高了飛行人員在飛行過程中對地形的感知能力；結合雷達定位、氣壓高度等手段獲取地面高度；輔以無線電高度表(RA)、慣性測量單元，在衛星信號短暫丟失時可以自主連續導航。

圖1 數字地形感知和防撞預警系統框架

2 數字高程存儲的物理結構和邏輯結構

地形數據是表示地球表面起伏狀態(高程)的數據，常采用不規則三角網(TIN)和規則格網(GRID)兩種方式表示。規則格網在處理效率、分析功能等方面遠優于不規則三角網，建議采用規則格網作為存儲和表達方式。

DEM是最為常見的規則格網表示方式，能夠表示連續的空間起伏變化。是一種特殊的網格數據模型，每個網格的值為高程值，網格大小稱之為空間分辨率。而坐標信息含在DEM的元數據信息中，包括坐標系、起始點坐標、范圍等。

DEM是用一組有序數值陣列形式表示地面高程的一種實體地面模型，其他各種地形特征值均可由此派生。如坡度、坡向、坡度變化率等地貌特性可在DEM的基礎上計算得到。由于飛行器計算資源有限，為了便于其實時響應，在建設DEM時，同時制作坡度、坡向等派生信息，在需要時即時調用，以減少后期計算工作量。

3 多尺度分辨率和數據容量

多尺度分辨率的DEM可以讓飛行員和計算機利用不同視野的地形圖來觀察地形狀況。DEM的空間分辨率越小，地形的分析就越精細，但數據的計算量和存儲量會成幾何倍數地增加。為了提高檢索速度和適應多種飛行任務的需求，可以采用粗、中、精多尺度(多級)分辨率的DEM，對地面地形進行多尺度動態查詢和顯示，如此不僅可以加快顯示，也可以減少因為分辨率不足而產生的進行動態插值計算的工作量。

針對大范圍空間建議建設25 m、50 m、100 m、500 m、1 000 m等多種比例尺的DEM基礎數據。

飛行器上軟硬件資源有限，對數據容量有嚴格的限制。為此，以飛行區域為中心，南北范圍各2 000 km，總面積為4×106km2進行容量預估。

存儲容量評估原則以m為單位，表示地面高程。一個字節8位，表示范圍0～255 m；2個字節16位，表示范圍0～65 535 m；考慮地球高程和普通飛機的飛行高度，采用有符號的2個字節的整數存儲。

對非壓縮的二進制格式，以網格數目、分辨率和總面積進行理論評估；對文本和二進制格式(TIF)，以實際DEM實驗統計測算。

我國的DEM測試結果見表1。以非壓縮的二進制格式理論值為基準，文本格式的容量大約為2倍；無損壓縮二進制格式壓縮率接近理論值的70%。

表1 不同存儲格式的DEM數據量大小

用明碼的純文本(TXT，例如經度、緯度、高程)格式簡單，但存在數據冗余、存儲量大、效率低等缺點。二進制存儲方式可以對數據進行無損壓縮、極大地降低數據量大小、提高訪問效率。常見的二進制存儲方式有JPG、TIF格式等。對于坐標定位的高程數據，建議采用TIF格式，因其為地理信息兼容格式,且效率更高。

4 數據疊加與多信息融合

單純的DEM提供的只有空間信息，有用信息比較少，缺少自然地理和人文地理屬性信息。通過疊加更多的地面信息，可為飛行器提供更全面的周圍環境信息。主要疊加信息包括地類(地表覆蓋)、重要標志性建筑物和構筑物、重要地物(山脈、河流、行政中心等)名稱以及飛行專題信息等，將地物分布和地形特征顯示成三維地形模型。地形地物融合后直觀地展示地形起伏和地表覆蓋情況[11]。同時，將其用于飛行工作的指導部署，可以顯著地增加輔助飛行決策的綜合性和科學性支撐材料。

5 地形感知和組合導航預警

(1)DEM數據的讀取。針對飛行器上硬件資源的有限性和軟件平臺的特定性，利用C/C++/Python等高級程序設計語言開發專用的DEM訪問和導航軟件模塊，以提高其性能；針對地面平臺，可以選用成熟的GIS軟件(如國產的SuperMap或美國的ArcGIS)，利用其性能穩定、功能豐富的特點以提供更高效的GIS服務。通過粗、中、精多級分辨率和金字塔技術，實現多尺度數據的高性能處理。

(2)地形感知和可視化。通過獲取飛行器位置和飛行參數變化數據，動態地顯示飛機前方特定范圍內的三維地形圖(見圖2)。通過不同顏色來區分高程的大小和障礙的等級，可提高飛行人員地形感知能力；通過獲取飛行或模擬參數，可以查詢出高程；通過文字信息表達經緯度對應的高程以及飛機相對于地面的高度、平均高度、最低高度、最高高度等統計信息。

圖2 數字地形訪問邏輯

(3)模擬飛行。根據飛行的目標和任務、地形和地貌自動規劃航跡，并進行模擬飛行，提前讓飛行員熟悉沿途主要環境，提高飛行機組對地形和障礙的感知能力[12]，為應急決策提供先驗信息。

(4)組合導航與預警。由于GNSS接收機采樣頻率的限制，每秒鐘只能獲取2至10次的坐標數據，因此利用GNSS對飛行器進行定位獲取的是離散坐標；結合慣性測量單元(inertial measurement unit，IMU)獲取的飛行器姿態數據，用于進行連續定位；對比DEM計算相對位置，根據相對高差劃分安全等級，當高差小于閾值時進行預警；由于IMU具有較大的累積誤差，因此需要利用GNSS定期對IMU進行校準。GNSS結合IMU的組合導航具有定位的連續性(圖3)。根據IMU速度和加速度對航跡進行預測，還可以提前加載預測的最可能的地形數據，進而提升響應速度。

目前，由于人工智能的快速發展，TensorFlow、PyTorch等深度學習框架得到了廣泛應用。組合多種傳感器，利用深度學習對疊加的多源信息進行特征識別和信息提取，可實現智能避障和自主飛控[13-14]。

圖3 組合導航預警

6 數據來源和精度

建立DEM的方法有多種,從數據源及采集方式角度分有：(1)直接從地面測量，所涉及的儀器可以用GPS、全站儀等測繪儀器；(2)使用低空無人機航空獲取，包括立體像對攝影測量和激光雷達測高等；(3)通過衛星獲取，例如可通過立體像對衛星和微波雷達衛星獲取。

針對大范圍DEM數據獲取的實際需求，建議首選高空衛星(微波雷達衛星、激光測高、立體像對)進行前期建設，后期逐步補充部分重要地區低空無人機飛行攝影測量數據。提供高精度的數字地形是可靠的飛行地面感知預報系統的基礎。大范圍DEM數據的驗證需要多方數據源的支撐。根據已有研究，典型衛星的高程精度對比綜述如下。

(1)在高程精度上，微波雷達數據要明顯高于光學立體像對數據，絕對誤差均值分別為4.0 m和7.8 m，標準偏差分別為6.0 m和10.7 m，均方根誤差分別為6.1 m和10.7 m。有統計研究表明，誤差介于-16 m與+16 m之間的約占95%。

(2)數據精度受坡度影響較大，隨坡度值的升高誤差增大；微波雷達DEM的絕對誤差均值、標準偏差和均方根誤差在水田最小、在林地最大，而光學立體像對的誤差在居民用地最小、在林地最大。兩種來源的DEM數據絕對誤差均值、標準偏差和均方根誤差在平原地區最小在起伏較大的山地最大。

(3)在平原和臺地地區，光學立體像對獲取的DEM高程值有異常波動，微波雷達在起伏的山地存在對山谷的過高估計。總體上，微波雷達比光學立體像對對地形的表達準確，與激光測高數據基本一致。

三維坐標系統(經度、緯度、高度)的不一致，對結果產生系統偏移誤差。由于地形的急劇變化(例如大型土木工程)產生的時效性問題，在長期的業務運行系統中也需要考慮。總之數字地形的精度由多種因素共同決定。根據需要進行實地RTK測量也是獲取第一手驗證資料的有效方法。

7 結論

基于高精度DEM的融合多源信息，結合GNSS的離散定位和IMU的連續定位進行組合導航，可實時定位飛行器、實時感知地形，實現提前預警和及時避障；引入深度學習算法對周圍環境進行特征提取和目標識別，可實現智能避障和自主飛控。組合導航和人工智能的應用，極大地增強了飛行器的機動性和安全性，使得民用飛機在自然資源測繪、生態環境調查、物流運輸、應急救援等場合發揮更大的作用；而武裝飛行器也可以通過利用地形作掩護提高隱蔽性，這是未來高速飛行器精準導航、保障安全、實現精準打擊的有效手段。