單鏡頭無人機飛行參數優化方案

鄭陽龍, 徐文兵, 2, 3, 梁 丹, 3

(1.浙江農林大學 環境與資源學院, 杭州 311300; 2.同濟大學 測繪與地理信息學院, 上海 200092;3.浙江同創空間技術有限公司, 杭州 311300)

0 引 言

無人機(UAV)遙感是以無人機為平臺的低空航空攝影, 是近年新發展起來的航空攝影測量技術, 應用領域從軍用擴展到了民用和商用市場[1]。與傳統方法獲取遙感影像相比, 無人機遙感具有費用低、操作靈活和更好的空間分辨率等優點[2-3]。無人機傾斜攝影是從正射影像的基礎上變成從1個垂直、4個傾斜共5個角度方向進行影像采集, 建立真實場景的數字三維模型, 能最直觀和真實地反映現實世界[4-8], 通過三維模型可以獲得所需要目標物體的高度、距離、大比例尺地形圖以及數字正射影像圖等數據, 并在各領域得到廣泛應用, 如智慧城市[5]、地籍測量[9]、礦山環境治理勘查[10]等。無人機航高相對較低, 采用的相機為普通非測量型相機, 獲取的遙感影像存在相片數量大、像幅小和影像重疊率不規則等特點[11], 因此對航高和云臺俯仰角的設置以及地面像控點密度的布設不能依靠傳統航空攝影測量的規范和經驗。國內外相關學者對無人機不同飛行參數進行了相關研究: 張純斌等[12]針對小型消費級無人機進行了6種不同航高下三維模型地形測量數據的精度驗證, 結果表明地形精度達到了厘米級; 萬劍華等[13]和趙艷玲等[14]針對不同像控點的分布和數量, 進行了精度驗證實驗, 得到像控點個數在一定范圍內時, 實景三維模型精度隨像控點個數增加而提高的結論; Agüera-Vega等[15]針對不同航高、地形和控制點數量進行了綜合分析, 得到的最優組合達到厘米級精度。

目前, 無人機的應用研究廣泛展開, 也取得了豐富的研究成果, 但儀器設備、地形環境、作業方式的差異性有待于進一步完善研究, 以促進無人機傾斜攝影測量在國土資源調查等方面的應用。單鏡頭無人機單次飛行時只能拍攝一個方向的影像照片, 在對一塊目標樣地進行航拍時, 需要飛行5次, 進行5個鏡頭方向拍攝, 效率相對較低。五鏡頭相機雖擁有良好的性能, 但設備昂貴, 而單鏡頭無人機機動靈活、價格實惠、便于推廣應用, 適合小范圍內實景三維模型重建。鑒于不同飛行參數獲取影像數據的精度不同, 本文針對航高、云臺俯仰角和像控點密度3個主要參數, 通過數據檢測與分析, 研究不同參數最優組合的數據采集方案, 以提高實景三維模型的質量和可靠性。

1 試驗區域概況及技術方案

1.1 試驗區概況

試驗區域位于浙江省杭州市浙江農林大學東湖校區(119.72°E, 30.25°N)。試驗區為丘陵地形, 地形起伏變化大, 地勢由北向南逐漸增高, 面積約為0.25 km2，建筑物為低層且分散, 無大面積玻璃幕墻面和強電磁設施, 對衛星信號干擾小。

1.2 技術方案

實景三維模型重建的主要流程包括影像數據采集、地面控制點布設和內業處理(圖1)。針對單鏡頭無人機, 通過測區內試驗建立3種不同飛行高度、3種不同云臺俯仰角和5種不同像控點密度的三維模型并進行精度評價, 獲得單鏡頭無人機最優飛行參數優化方案。

圖1 單鏡頭無人機實景三維模型重建最優飛行參數優化方案

2 數據獲取

2.1 數據采集

2.1.1 無人機數據采集 航拍設備為大疆精靈4Pro(Phantom 4 Pro)無人機, 具有靈活、成本低和快速起飛拍攝等優點, 其中相機為2 000萬像素。使用Litchi地面站航線規劃軟件設置不同的航高、云臺俯仰角等飛行參數。經實地踏勘后, 選取圖書館前面的廣場空地作為起飛平臺。影像獲取時間為2017年7月, 飛行時間分別為08: 00—10: 00和14: 00—16: 00。飛行氣象條件為天氣晴朗, 少云, 微風。根據常規航空攝影測量及航拍任務的實際需要, 將航向重疊度和旁向重疊度分別設置為80%和60%, 3種航高分別設置為60、110和150 m, 3種云臺俯仰角(設豎直向下為-90°, 水平方向為0°)分別設置為-60°、-45°和-30°, 飛行架次共30次, 獲得12 960張相片(圖2)。

圖2 無人機飛行路線示意圖

2.1.2 地面控制點數據采集 地面控制點包含像控點和檢查點, 其中像控點對無人機影像進行相片糾正, 檢查點用以評價傾斜攝影三維模型精度。地面控制點測量采用華測i70 RTK接收機, 該設備實時動態測量的平面定位精度為±(8+10-3d)mm、高程定位精度為±(15+10-3d)mm, 其毫米級精度滿足大比例尺地形圖精度要求。根據試驗區實際情況及控制點布設原則[16], 地面控制點選擇在實地、影像上能明確辨認、無遮擋區域, 均布設在硬化地面上, 以保證控制點的穩定性。圖書館周邊控制點布設如圖3所示。利用ZJCORS的網絡RTK采用固定支架測定控制點的三維坐標, 坐標系統采用CGCS2000, 投影為高斯3°帶投影, 中央子午線為120°E, 單位為m。

圖3 地面控制點空間位置分布圖

2.1.3 三維激光點云數據采集 地面三維激光掃描儀可以獲取對目標發射激光光束后向散射回波, 從而獲取目標物體的表面特性[17]。為了檢測單鏡頭多旋翼無人機測量建筑物的精度, 利用三維激光掃描儀掃描測區范圍內部分建筑物, 通過點云數據采集建筑物墻面試驗點之間的相對距離。根據試驗區建筑物分布和周圍植被生長狀況, 選擇合適的站點, 在傍晚對目標建筑物進行掃描, 獲取點云數據[18]。試驗共設8個測站進行全景或區域掃描, 站點位置分布如圖4所示。

圖4 三維激光掃描站點分布圖

2.2 數據處理軟件

2.2.1 影像數據 目前國內外有多種軟件支持處理無人機航拍的影像, 其中包括Pixel Factory、Photoscan和ContextCapture等。不同軟件在處理影像數據上有各自的特點。ContextCapture具有對數據需求量小、模型真實、兼容多種數據格式以及自動化程度高等優點, 能自動、快速通過影像數據進行建模。利用ContextCapture生成的傾斜攝影三維模型質量良好、紋理清晰以及無大面積噪聲, 可依據軟件對三維模型進行多角度多尺度瀏覽和量測, 提取地面控制點的平面位置、高程以及長度數據。實景三維模型如圖5所示。

圖5 實景三維模型

2.2.2 激光點云數據 地面三維激光掃描儀通過掃描目標建筑物獲得相應的點云數據, 使用地面三維激光掃描儀配套Cyclone軟件處理獲取的三維激光點云數據。利用Cyclone軟件提供的度量工具提取水平和豎直方向上兩點之間的長度。

3 數據分析

3.1 試驗點空間位置精度分析方法

利用地面控制點中的檢查點和建筑物墻立面線段的長度對單鏡頭無人機傾斜攝影測量成果進行精度評定, 精度的驗證指標采用均方根誤差RMSE。

(1)

(2)

(3)

式中:RMSEXY為平面均方根誤差;RMSEZ為高程均方根誤差;RMSEl為線段長度均方根誤差;Xi、Yi和Zi分別為三維模型上的坐標值;X、Y和Z分別為GNSS-RTK實測的坐標值;Lj為三維模型上的長度測量值;L為地面LiDAR測量的長度;n為檢查點個數;m為線段條數。

3.2 不同航高的精度分析

航高在60、110、150 m時, 單鏡頭無人機傾斜攝影測量的三維模型的點位平面誤差最小值為0.06 m, 最大值為0.15 m; 高程誤差最小值為0.10 m, 最大值為0.32 m。根據《數字航空攝影測量 空中三角測量規范》(GB/T 23236—2009)(以下簡稱“規范”)中規定, “1∶500成圖比例尺時, 三維模型平面精度不超過0.175 m, 高程精度不超過0.28 m; 1∶1 000成圖比例尺時, 三維模型平面精度不超過0.35 m, 高程精度不超過0.35 m”, 航高60和110 m精度均高于規范1∶500成圖比例尺要求; 航高150 m的平面精度高于規范1∶500成圖比例尺要求, 高程精度滿足規范1∶1 000成圖比例尺要求。航高在60、110、150 m時, 三維模型的建筑物墻立面線段長度精度的水平誤差最小值為0.05 m, 最大值為0.12 m; 豎直誤差最小值為0.08 m, 最大值為0.14 m。航高為60 m時, 墻立面線段長度誤差最小, 水平方向和豎直方向分別為0.05和0.08 m(表1)。

表1 3種航高的誤差統計

3種航高的點位高程誤差均大于平面誤差以及線段長度豎直方向誤差均大于水平方向誤差, 說明后方交會計算兩像片的外方位元素以及立體模型的絕對定向需要像控點的三維坐標, 而利用RTK測量地面控制點時, 其水平方向的測量精度優于高程方向。

3.3 不同云臺俯仰角的精度分析

根據規范, 云臺俯仰角為-45°時, 三維模型點位平面誤差為0.10 m, 高程誤差為0.11 m; 云臺俯仰角為-60°時, 點位平面誤差為0.11 m; 云臺俯仰角為-30°時, 點位高程誤差為0.12 m, 均滿足1∶500成圖比例尺要求。云臺俯仰角為-60°時, 點位高程誤差為0.46 m; 云臺俯仰角為-30°時, 點位平面誤差為0.33 m, 均大于1∶1 000成圖比例尺要求。但云臺俯仰角在-60°、-45°、-30°時, 建筑物墻立面線段長度水平方向誤差最小值為0.09 m, 最大值為0.11 m; 豎直方向誤差最小值為0.08 m, 最大值為0.12 m。云臺俯仰角為-45°時, 墻立面線段長度誤差最小, 水平方向和豎直方向分別為0.08和0.09 m(表2)。

表2 3種云臺俯仰角的誤差統計

云臺俯仰角為-60°時, 點位高程誤差為0.46 m, 平面誤差為0.11 m, 高程誤差明顯高于水平方向; 云臺俯仰角為-30°時, 點位平面誤差為0.33 m, 高程誤差為0.12 m, 平面誤差較明顯高于高程方向; 云臺俯仰角為-45°時, 點位水平誤差為0.08 m, 高程誤差為0.09 m, 兩者相當, 且在不同云臺俯仰角中的點位精度最高。經分析, 當相機傾斜角不同時, 傾斜攝影的像片在垂直和水平方向上的像點位移量不同。由三角函數tan 45°=1可知, 在相機傾斜角為45°時, 像點位移量在水平和垂直方向分布相同; 相機傾斜角小于45°時, 像點位移量垂直方向多于水平方向; 相機傾斜角大于45°時, 像點位移量水平方向多于垂直方向。

3.4 不同像控點密度的精度分析

像控點密度在0、16、24、32、40個/km2時, 單鏡頭無人機傾斜攝影的三維模型點位平面誤差的最小值為0.06 m, 最大值為1.04 m(表3); 高程誤差的最小值為0.06 m, 最大值為34.99 m。當像控點密度為0個/km2時, 平面誤差為1.04 m, 高程誤差為34.99 m, 高程誤差遠遠大于平面誤差; 有像控點后的精度顯著提升, 當像控點密度16、24、32和40個/km2時, 平面誤差為0.06～0.10 m, 高程誤差為0.06～0.11 m。像控點密度的增加可以增加多余觀測量, 增強最小二乘法平差效果。根據規范要求, 除了沒有像控點的三維模型, 其他都能滿足1∶500成圖比例尺要求, 且三維模型的平面和高程誤差相當, 都為0.10 m左右, 其中像控點密度在32個/km2時精度最高, 平面和高程的誤差都是0.06 m。因此無人機傾斜攝影重建三維模型時, 無人機自帶GPS定位模塊的單點定位誤差較大, 加入像控點進行精確定向定位是必要的。

表3 5種像控點密度的誤差統計

建筑物墻立面線段長度水平方向誤差最小值為0.08 m, 最大值為0.10 m; 豎直方向誤差最小值為0.10 m, 最大值為0.12 m(表3)。在無像控點時, 建筑物墻立面線段長度精度遠高于點位精度, 說明在不需要高精度點位信息時, 可采用無像控點建模, 用以獲取模型中物體的長度數據。

4 結 論

通過無人機傾斜攝影測量可以便捷、高效地構建地表三維模型, 獲取資源調查行業所需的影像數據和幾何尺寸信息, 已經被廣泛應用, 但是單鏡頭多旋翼無人機在不同航高、不同云臺俯仰角和不同像控點密度下的實景三維模型精度研究較少。本文設計了3種飛行高度、3種云臺俯仰角和5種像控點密度, 得到以下研究結論:

(1)無人機飛行高度在60 m時, 試驗點誤差和墻立面線段長度誤差最小, 試驗點平面誤差為0.06 m, 高程誤差為0.10 m; 建筑物墻立面線段水平方向誤差為0.05 m, 豎直方向誤差為0.08 m。同時, 航高為110 m時, 試驗點平面誤差為0.12 m, 高程誤差為0.17 m, 建筑物墻立面線段長度水平方向誤差為0.09 m, 豎直方向誤差為0.10 m。考慮到作業效率和模型精度, 在兩者均滿足精度要求的情況下, 航高110 m是最優選擇。

(2)云臺俯仰角為-45°時試驗點和建筑物墻立面線段長度誤差最小, 試驗點平面誤差為0.10 m, 高程誤差為0.11 m; 墻立面線段水平方向誤差為0.08 m, 豎直方向誤差為0.09 m。

(3)像控點密度為32個/km2時, 試驗點平面誤差、高程誤差和建筑物墻立面線段長度水平方向誤差達到最小, 分別為0.06、0.06和0.08 m; 其建筑物墻立面線段豎直方向誤差為0.12 m, 與其他像控點密度下的誤差相近。綜上, 像控點密度為32個/km2時, 建模效果最好。

(4)像控點密度為0個/km2時, 試驗點平面誤差和高程誤差分別為1.04和34.99 m; 而加入像控點且其密度為16個/km2時, 試驗點平面誤差和高程誤差分別為0.10和0.11 m, 并且之后誤差均小于此值。像控點密度在16、24、32和40個/km2時, 建筑物墻立面線段水平方向和豎直方向均分別小于0.10和0.12 m, 并且大致相同，說明模型重建過程中加入像控點, 能有效提升模型的點位精度, 但對相對長度影響不大。

綜上所述, 單鏡頭多旋翼無人機在飛行高度110 m左右、云臺俯仰角為-45°左右和像控點密度為32個/km2時, 可獲得精度最高的實景三維模型。

本文基于不同航高、不同云臺俯仰角和不同像控點密度對實景三維模型重建精度的影響, 檢測實景三維模型上的點位和建筑物墻立面線段長度的精度, 為快速、準確和高效獲取高質量實景三維模型提供了新思路、新方法, 以及為低成本、快速、高效獲取單鏡頭無人機遙感影像提供參數。不同機型、不同地區和不同采集方案對獲取遙感影像存在差異性, 其他因素對無人機采集參數的影響有待進一步討論。