基于無人機傾斜攝影的農房占地面積測量研究

丁立法，張振海，陳 鵬

（1. 黑龍江省第六地質勘查院，黑龍江 佳木斯 154000）

目前，無人機在許多領域廣泛應用，能有效解決農房補充調查過程中所存在的多種問題，極大地降低了農房占地面積測量的誤差。基于此，設計一種基于無人機傾斜攝影技術的農房占地面積測量方法[1-2]。

1 農房占地面積測量方法設計

1.1 布設像控點

在進行無人機航測之前，需要先選定像控點。由于像控點的選取會直接影響到測量精度，因此選擇的像控點需要在保證方便外業實地觀測的同時，也要保證空三加密的精度。在布設像控點時，一般設定在相鄰像片重疊區域內，且保證像控點距像片邊緣應大于150像素[3]。根據相關規范的要求，不同比例尺下像控點布設參數需要滿足表1。

表1 不同比例尺下像控點布設參數

以表中的數據作為參考，調整比例尺與布設像控點，以便像控點能夠在無人機傾斜影像中清晰顯示，方便測量后期的刺點與判別，但是在此過程中需要注意避免在陰影與可被遮擋的區域進行布點[4]。如果是在地勢較為平坦或高程變化較小、無植被覆蓋的區域，可以選擇在此布設高程控制點；如果在高程變化較大的情況下，例如斜坡的陡坎與土堆不能作為高程控制點布點的目標[5]。在像控點布設過程中，首先對區域網進行劃分，在此過程中需要考慮到被測地區的地形地貌特征，還應注意無人機成圖的比例尺，還需考慮到成像分辨率和規劃好的無人機航拍區域劃分等。區域網的劃分形狀最好以正方形和矩形為主，相鄰的區域網航線至少需要4條重復基線，旁向相鄰區域網至少需要2條，以降低后續農房占地面積測量誤差[6]。

1.2 無人機圖像特征提取與匹配

在利用無人機傾斜攝影得到的圖片中，常見的特征主要包括點、線、面等，點特征相對穩定，也是特征提取與匹配過程中常用的特征。一般情況下，研究人員將灰度圖像中像素周邊突變的點作為特征點[7-8]，這些點一般會是圖像拐點以及交叉點等。本文在特征提取與匹配的過程中采用二進制的特征算子，以降低SIFT描述子的維度，有效提高計算速度。在特征提取過程中，要構建圖像尺度空間，如下式所示：

式中，L(x,y,σ)為圖像尺度空間；G(x,y,σ)為高斯函數；I(x,y)為原始圖像；*為卷積運算；σ為尺度因子。當σ較大時，能夠突出圖像的一般特征，σ較小時能夠突出圖像的細節特征，高斯差分空間可以通過尺度空間經過差分運算得到，當2 個尺度空間的比例因子的值為k時，那么為了生成高斯差分金字塔，其過程如下：

高斯差分金字塔生成過程如圖1所示。

圖1 高斯差分金字塔生成示意圖

利用高斯金字塔檢測出的關鍵點所在的像素梯度與方向分布，并將所有的關鍵點及其周圍的像素點以向量的方式描述出來[9]。在此基礎上，需要在關鍵點的尺度空間中對周圍鄰域進行劃分[10]，并將坐標軸作為關鍵點的主方向，將采樣點分配到相應的子區域中，完成圖像特征匹配。

1.3 三維建模與測量實現過程

構建民房三維模型是精準測量其占地面積的前提，因此本文對無人機傾斜攝影測量的實景模型構建方法進行研究[11]。首先采用平面模板標定法對相機進行標定，在此過程中需要使用相機拍攝一系列特定的圖像，并將這些特定圖像稱為標定模板[12]。

利用無人機所帶的傾斜相機，將拍攝到的圖像按照上述的棋盤式標定模板進行排列，通過標定算法計算能夠得到相機的幾何模型，為后續的圖像畸變矯正等處理過程提供參數[13]。通過公式推導獲取到相機鏡頭參數的初始值后，對其單應性矩陣進行計算，單應性矩陣可以表示為：

矩陣中的h1、h2、h3分別為矩陣H的列向量，計算公式如下式所示：

式中，K為內參矩陣，r1、r2、r3為世界坐標系相對于攝像機坐標系的旋轉矩陣的項，也稱為外參矩陣項[14]。通過無人機影像在布設的像控點完成無人機傾斜攝影圖像采集，根據特征的提取與匹配結果對影像畸變進行校正，以擴大圖像灰度值的動態變化范圍[15]，對影響區域網進行聯合平差，這是建模的關鍵步驟，得到外方位元素與稀疏的三維點云，如圖2所示。

圖2 拍攝位置與稀疏點云示意圖

由于上述得到的稀疏三維點云地物過于粗糙，要使圖像光滑平緩，還需要進一步對其進行處理得到稠密三維點云。根據幾何約束與亮度相關性進行圖像進行匹配，并計算匹配強度。當匹配強度較大時，兩點的相似度比較高，說明周圍具有潛在匹配點，通過多次匹配之后完成稠密三維點云建模，在此技術上通過投影矩陣計算出三維坐標，完成農房面積測量。

2 實驗設置與結果分析

2.1 實驗區選擇

為了驗證本文設計的基于無人機傾斜攝影技術的農房占地面積測量方法的有效性，需要進行大量的現場實驗。本次農房占地面積測量試點區域選擇黑龍江省雙鴨山市寶清縣七星泡鎮及附近的興華村和民主村，面積約為7 km2。七星泡鎮位于寶清縣西北部，省道205 從鎮中經過，交通便利，同時附近的興華村及民主村距離七星泡較近，可一并納入農房占地面積測量工作計劃中，該地區房屋情況復雜，滿足試點工作需要，選擇的實驗區域如圖3所示。

圖3 實驗區域遙感圖像

實驗中選擇的無人機系統為成都縱橫公司生產的大鵬CW-10型，該型號無人機翼展為2.6 m，長度1.6 m，操作簡單，全自主飛行，垂直起降，實用升限大于等于4 000 m，最高起飛海拔3 500 m，具有防風與防水功能。該無人機采用一機多用任務艙設計，可配備MG-200S雙光吊艙或JR503五鏡頭傾斜攝影相機，可根據任務需求，實時更換任務艙，同時使用全新電源管理模塊，續航可達90 min，最大起飛重量為12 kg，任務載荷為2 kg，最大飛行空速為72 km/h。

2.2 布點及三維建模

本文實驗中布設的控制點和檢查點共兩組，第一組在實驗區域地面，共25個測點，用于構建三維模型和評估測量誤差；第二組在農房建筑外表面，共98個測點，用于構建精細化模型和評估測量誤差。第一組的測點均勻分布在300 組的測點均的實驗區域，并埋設不銹鋼測量標志，如圖4所示。

圖4 測量標志

根據均勻布點的原則，且為了保證實驗結果的可靠性，選擇4 種建模方案，分別選擇其中3、6、9、12個測點作為控制點，將其均勻分布在實驗區內，其余的點則作為檢查點，分布如圖5所示。

圖5 實驗區控制點與檢查點的布設方案

第二組的測點分布在農房建筑的外表面上，按照不同高度分層布置。

2.3 實驗結果分析

在上述測區進行占地面積測量，為了驗證本文方法的有效性，將文獻[1]方法與文獻[2]方法作為實驗對比方法，測試不同方法的覆蓋率以測量誤差。

1）覆蓋率測試。采用3種方法進行測量覆蓋率測試，其中部分覆蓋率測試結果如圖6所示。

分析圖6 可知，與文獻[1]、[2]相比，本文方法在測量過程中覆蓋率較高，基本實現了全覆蓋，能夠為后續農房占地面積精準測量奠定基礎。

圖6 覆蓋率測試

2）測量誤差對比。在上述實驗結束后，將實驗結果進行統計與分析，分析3種方法的測量誤差，選擇平面中誤差與高程中誤差作為對比參數，結果如表2所示。

表2 測量誤差

從上表的實驗結果可知，針對平面中誤差與高程中誤差，本文方法測得的誤差要小于實驗對比方法。主要原因在于本文方法的布點方式具有合理性，測量覆蓋率高，因此該方法的測量誤差小。

3 結 語

為了提升農房占地面積測量工作效率，設計了基于無人機傾斜攝影技術的農房占地面積測量方法。利用無人機傾斜攝影技術來測量農房占地面積，相對于人工測量，無人機航空測量的操作更加簡單，且受到地形影響較小，成本低廉。