對無人機航測高效生產河道劃界地形圖的探討

余 憶

（遵義水利水電勘測設計研究院（有限責任公司）,貴州 遵義 563000）

1 項目概況

該河流由匯川區毛石鎮與松林鎮邊界附近開始,經過毛石鎮、沙灣鎮、山盆鎮、官倉鎮,最終匯聚于桐梓河,本次劃定河道管理范圍干流全長48 km左右。該項目測圖區域主要由灌木、林地、荒地、部分耕地、農村房屋、農村道路、水域等組成,地表植被覆蓋較為嚴重。其中河道地形高差大約在600 m左右,兩岸多數為陡峭山林,總體測量條件較為惡劣。

2 外業航飛

航飛數據就像傳統外業數據采集一樣,航飛數據的好壞直接關系到最終的測量成果質量。如果航飛數據質量較差,即使內業處理方法再怎么先進、平差模型再好,也很難解決最終質量差的問題。而本次測區地形起伏較大,很難做到不改變航高而飛出高分辨的原始影像。再加上測圖植被與水域覆蓋面積相對較多,在空三連接點匹配時,會影像匹配點精度,最終影響空三成果質量。在這樣的條件下,如何把握效率與質量,優化外業航飛變得尤為困難且重要。

首先,無人機的選擇,往往固定翼無人機在航飛速度上要遠超于旋翼機,所以在效率上固定翼較旋翼機是有明顯優勢的,特別是在這種長距離的帶狀航飛項目上,固定翼成為了不二選擇。其次,在保證精度的條件下,可以適當增加航高,這樣可以減少因為變高而引起的時間浪費。最后在重疊度的選擇上也可以適當優化,在滿足精度的條件下,并不是重疊度越高成果質量就越好,適當降低重疊度也可以提高航飛效率,同時還能提高一定的空三效率。

在本次航飛中,利用固定翼無人機,完成了面積為33 km2的航飛。航飛時根據地形變化情況及航飛安全距離情況,分兩個起飛點,航高設置為600 m。重疊度選擇航向80%,旁向60%。根據河道蜿蜒情況一共劃分21 個架次,總共航飛影像數2266 張,最終在2 天內完成了這個48 km的航飛項目。

3 少量像控及布設

像控的布設對航測成果的最終精度有著至關重要的影響,因此對外業像控測量必須要有嚴格的把控方案。在河道劃界項目中,往往測區大部分都屬于天然河道。在這些河段,通常存在交通不便,植被覆蓋較多等現象。所以外業測量時很可能會遇到人無法去,或者常用的RTK信號差等問題。因此,在像控測量時很難像其他項目一樣,能夠輕松測量出較為密集的像控點。為此,在平差時,采用高精度pos與少量控制點聯合平差的方法（高精度pos通過目前較為成熟的PPK技術獲得）,該方法能夠有效減少外業像控點的密度[1]。

因此,首先在像控采集上,通常按照300 m一對的方法覆蓋整個測區,現在只需要1 km左右一個覆蓋測區,但對于河道彎道較大的地方必須增加像控布設。從像控工作量來說就減少了一大半,并且解決了那些人無法達到的天然河道區域的問題。其次,在外業RTK使用時,采用CORS系統采集坐標數據,非常有效地解決傳統RTK架基站、及增加控制點所浪費的時間。

本次像控測量中,根據1 km左右一個像控的要求,結合河道蜿蜒狀況及實際測量條件,總計測量29 個像控點,并在河道蜿蜒處、分區接邊處等精度薄弱的地方按照均勻分布的原則測量了18 個檢查點。最終項目分兩個組在1 天之內完成了像控及檢查點的測量。

4 空三處理

空三處理是無人機航測中非常重要的環節,同樣,因為數據量大,消耗的時間也是非常多。首先,在空三處理時,往往會先給上一個初始的相機參數,而這個參數的準確性也會影響空三的精度,甚至導致空三重做的情況。所以需要一個準確的參數,避免重復工作浪費時間。平時也可以對相同的相機,在不同的工程中計算統計出一套較為穩定的參數,在以后的工程中,就可以直接使用這個參數進行初始空三處理,從而減少計算機每次重新計算相機參數的時間。其次,在空三時,影像匹配占據了大量的時間,而對它有著直接影像的因素就是影像的重疊度,往往重疊度的增加會導致成倍的空三時間浪費。因此,在航飛時,應注意重疊度的把握。在內業中遇到重疊度太高的時候,也可以適當抽片來提高空三效率。最后,對于像控刺點,一方面通過對重疊度的把握,減少了刺點時的影像數量,從而有效地減少刺點工作量。另一方面,由于后差分數據的引用,在平差時,讓差分數據與控制點數據聯合參與平差,用每張影像的外方位線元素當做已知數據,因此并不需要再像傳統無人機航測一樣需要完全由控制點來控制空三過程中的誤差,在控制點刺點時可以省去大量的刺點時間,但由于影像畸變問題,再加上河道地形復雜問題,仍然需要少量控制點的約束[2]。總體來說對于效率的提升,已經有了非常明顯的效果。而本次項目中,對2266 張影像分6 個區處理,加上47 個像控點及檢查點的刺點平差,總計空三消耗時間約1天。

5 空三精度

通過以上策略,在6 個分區中完成對所有像控點及檢查點刺點平差,最終得出的空三精度情況見圖1、圖2。

圖1 控制點殘差折線

圖2 檢查點殘差折線圖

由圖1、圖2 可以看出,即使在增加航高、減少像控的條件下,由于后差分數據的加入,空三精度仍然是非常理想的。數據具體表現為控制點平面誤差不超過0.15 m,高程誤差不超過0.3 m,檢查點平面誤差不超過0.2 m,高程誤差不超過0.3 m。經統計計算,控制點平面中誤差0.078 m,高程中誤差0.093 m,檢查點平面中誤差0.114 m,高程中誤差0.104 m。該數據充分表明了空三成果的精度較高,而對檢查點的殘差統計更是表明了空三成果的高質量與可靠性。但從誤差較大的點位分布來看,仍然與以往航測相同,表現為測區兩端誤差相對較大,以及河道轉彎處精度較差。所以在像控布點時,也需要特別注意這些精度較為薄弱的區域。但總體來說,通過以上方法完成的空三成果,根據無人機航測空三規范,該空三精度是完全滿足該河道劃界項目要求的。

6 立體測圖

在航測成圖時,通常用的方法主要為立體測圖與裸眼三維測圖[3],兩種測圖方法采用不同的原理進行采集,對于不同的項目兩種測圖方法在實用性上也有著較大的差異,所以對于測圖方法的選擇非常關鍵。

在河道劃界項目中,河道兩邊通常均有較多的植被遮擋。而在三維測圖中一旦遇到植被,因為植被的影響,在點云匹配時,匹配點均在植被上,造成錯誤的地形模型數據,所以在遮擋區域,三維測圖很難準確測出正確的地形數據。而在立體測圖中,它的地形數據均是靠人的立體視覺來判斷,所以測圖時,只要少量區域沒有被完全遮擋,就可以通過未遮擋區域來判斷出需要的地形數據。再者,河道劃界項目往往處于高差較大,地形較為復雜的區域,一旦遇到野外植被較多的地方,更是無法直接在三維模型中測量地形數據。

測圖中,在判斷地物時,以裸眼三維測圖,肉眼所看到的是某一個視角上的平面,通常很難一次性看出地物的棱角及高程變化,必須經過多次切換視角才能準確判斷,特別是像一些不是特別規則的坎等,對于這些地物的邊線很難直觀快速的判斷。而在立體測圖中,通過立體視覺能夠清晰直觀的感受出每一處有高程變化的地形地物,對于坎、斜坡等地貌邊線能夠直接準確的判斷出它的位置及高程。

在河道劃界項目中,無論是植被遮擋,還是地形的復雜性,都是非常常見的技術難點,也是地形圖的主要涉及要素。而立體測圖正是解決這些問題的關鍵手段,在河道劃界項目中它能夠非常有效的提高畫圖效率。

7 測圖成果

根據山區河道劃界地形圖測圖要求,以兩岸各70 m寬,等高距2 m,成圖比例尺1∶2000,完成了混子河河道劃界項目47.8 km帶狀地形圖測量。地形圖表現為,測區灌木、成林較多,植被覆蓋較為嚴重,涉及部分耕地、居民居住地及涉水設施,且河道兩邊地形高差較大,充分代表了山區河道劃界項目地形圖的特點。測圖成果見圖3、圖4。

圖3 混子河河道地形圖（概圖）

圖4 混子河河道局部地形圖

8 結語

隨著無人機航測技術的出現,測繪效率得到了質的飛躍,而如今,航測技術的如何使用,更是提高測量產品生產效率的重要手段。在河道劃界項目中,通過在外業航飛、像控布設、空三處理過程中,對傳統技術手段的優化,能夠非常有效的提高作業效率,而最終測圖時,利用立體測圖的手段更是提高河道劃界地形圖成圖效率的關鍵手段。