無人機傾斜攝影技術在水利工程周邊地形勘探中的應用

馮志偉

(西藏自治區昌都市丁青縣水利局,西藏 昌都 855700)

1 概 述

水利工程附近存在的巖體是地形勘察過程中的關鍵對象,在自然界中巖體通常被建筑物和植被覆蓋。經調查發現,海岸、湖泊、河流是水利工程選取概率最高的建筑地點,因為上述區域裸露的巖體較少,但這種地形特點也增加了水利工程地形勘探的難度。目前,國內外勘探人員通常根據歷史狀況、線推測面和地形勘探點勘探水利工程周邊地形。但巖石屬于一種不均勻質體,具有較強的各向異性,上述測量方法在勘探過程中容易受到多種不確定因素的影響和限制,因此需要研究水利工程周邊地形勘探方法。

魏向陽等[1]在不同角度中拍攝工程區域,采用SfM法,根據采集的照片重構水利工程周邊地形,完成地形勘探,該方法在三維重構過程中丟失了細節信息和紋理信息,重構精度低,重構影像的分辨率低。陳炳錦等[2]通過小波多尺度分解方法,分解處理采集的地形數據,利用功率譜法計算各階數據的場源深度,在2.5D人機交互反演的基礎上擬合上述數據,在Voxler軟件中重建地形,實現地形勘探,該方法勘探結果的水平誤差和垂直誤差較大,勘探精度低。

為了解決上述方法中存在的問題,本文引入無人機傾斜攝影技術,提出基于無人機傾斜攝影技術的水利工程周邊地形勘探方法。

2 方 法

2.1 無人機傾斜攝影系統

基于無人機傾斜攝影技術的水利工程周邊地形勘探方法所用的無人機傾斜攝影系統由以下幾個部分構成:

1)iFly D1四旋翼無人機飛行平臺。iFly D1屬于專業的攝影飛行平臺,多用于航空拍攝,具有穩定性高、整體性能好和成本低等優點,可用于地形勘探。該平臺的性能參數見表1。

表1 iFly D1四旋翼無人機飛行平臺

2)iCam Q5專業傾斜相機。該相機具有覆蓋范圍廣、分辨率高的優點,本次勘探所用的相機分辨率為0.01～0.1m,重1.68kg,可用SD卡存儲圖像數據,像素高于1億。

3)傾斜數據處理軟件。系統使用DP-Smart軟件實現三維建模,在建模過程中,將多源序列影像輸入DP-Smart軟件中,生成高分辨率的三維模型。

2.2 數據采集

數據采集是水利工程周邊地形勘探過程中的重要環節,地形勘探的精度和質量直接受數據采集結果的影響。無人機實際的航測區域并不是水利工程周邊地形勘探的范圍,需要經過無人機多次飛行,才能確定水利工程周邊地形勘探區域。見圖1。

圖1 航測區域測量示意圖

無人機傾斜攝影系統中的相機在飛行拍攝過程中與水平方向呈45°夾角[3-4]。確定水利工程周邊地形航測范圍時,需要將水利工程區域作為有效區域,在此基礎上擴充無人機的飛行高度,這種測量方式可以獲取完整的紋理照片。當水利工程區域的范圍較大時,一組電池無法支撐無人機完成整個水利工程區域的航測,因此考慮電池續航時間、地勢變化情況以及區域形狀劃分水利工程勘探區域,并規劃無人機的航線,確保工作效率和數據精度。

為了提高水利工程周邊地形勘探的精度,需要將大量的像控點布置在水利工程周邊地區的整個測區內。在布置過程中,選擇沒有電線和樹木遮擋且地勢平坦的區域布置像控點。

完成像控點布置后,計算無人機傾斜攝影的誤差,并對其誤差展開修正,獲取地面坐標。本文所提方法選用均方根誤差RMSE作為無人機傾斜攝影技術的位置精度,公式如下:

(1)

式中:n為像控點數量,個;e為總誤差,m;eei、epi分別為第i個像控點的垂直距離誤差和水平距離誤差,m;xi、yi、zi為檢查點i對應的三維坐標;xj、yj、zj為擬合點j對應的三維坐標。

2.3 數據融合

基于無人機傾斜攝影技術的水利工程周邊地形勘探方法,融合傾斜數據和激光點云數據,用于水利工程周邊地形三維模型的重建。

1)提取名稱相同的特征點對,建立平移矩陣T1和旋轉矩陣R1,粗拼接處理兩個矩陣中存在的數據。

特征點配準的具體過程:用T表示平移矩陣,用R表示旋轉矩陣,上述矩陣可根據無人機傾斜攝影數據N和激光點云數據S計算得到,公式如下:

(2)

式中:AS為在激光點云模型S中同名點對應的坐標;AN為在無人機傾斜攝影測量模型N中同名點對應的坐標;XS、YS、ZS為S的坐標值;XN、YN、ZN為N的坐標值;β、χ、η、t1、t2、t3為坐標轉換參數,可利用最小二乘法計算得到。

通過式(2)獲得T、R的數值,根據計算結果構建轉換矩陣W=[R|T]。

將模型N中各點對應的坐標(XNi,YNi,ZNi)代入轉換矩陣W=[R|T]中,可獲得模型S中數據對應的坐標值(XSi,YSi,ZSi),完成數據配準融合,公式如下:

(3)

2.4 地形三維模型

采用光束法聯合空三測量方法,對融合后的數據展開處理[7],建立像點觀測方程B、外方位元素模擬觀測方程Bd和控制條件方程BG。在上述方程的基礎上,獲得消除畸變的水利工程周邊地形影像,公式如下:

(4)

式中:Δ為水利工程周邊地形影像外方位元素對應的改正數;P1為B的權陣;V為系數矩陣;ΔT為連接點坐標對應的改正數;LG為控制點改正數在三維建模過程中的系數矩陣;ΔG為控制點坐標在三維重建過程中的改正數;LT為連接點改正數對應的系數矩陣;Z為計算結果與像點觀測值之間的差值;Pd為Bd的權陣;O為單位矩陣;Zd、ZG均為虛擬觀測向量;PG為BG的權陣。

本文所提方法利用匹配地形影像的方式創建立體像對。首先格網劃分處理水利工程周邊地形的空間平面,密集匹配處理無人機傾斜攝影技術采集的地形影像;采用并行算法計算同名點在各個地形影像中對應的坐標,以此為依據,計算高密度三維點云數據,構建DSM;采用紋理映射的方法,得到水利工程周邊地形三維模型[8],完成水利工程周邊地形的勘探。具體流程見圖2。

圖2 水利工程周邊地形勘探流程圖

3 實驗與分析

為了驗證基于無人機傾斜攝影技術的水利工程周邊地形勘探方法的整體有效性,需要展開相關測試。

采用基于無人機傾斜攝影技術的水利工程周邊地形勘探方法、文獻[1]方法和文獻[2]方法,對圖3中的水利工程地形展開勘探,地形重建結果見圖4。

圖3 勘探對象

圖4 不同方法的地形重建結果

分析圖4可知,采用所提方法重建的水利工程周邊地形與實際地形相符,可清楚體現出地形的細節信息和紋理信息,而文獻[1]方法和文獻[2]方法的重建結果清晰度較低,存在細節信息丟失的現象。

通過上述測試可知,所提方法重建結果的細節信息和紋理信息清晰。

為了測試所提方法、文獻[1]方法和文獻[2]方法的勘探精度,將水平誤差e*和垂直誤差z*作為指標,其計算公式如下:

(5)

上述方法的水平誤差和垂直誤差見圖5。

圖5 不同方法的勘探誤差

分析圖5可知,所提方法在水利工程周邊地形勘探過程中的水平誤差和垂直誤差均小于文獻[1]方法和文獻[2]方法。因為所提方法在數據采集過程中對像控點的位置展開了校正,提高了像控點布置的精度,可準確提取水利工程周邊地形數據,進而降低了勘探結果的水平誤差和垂直誤差,提高了所提方法的勘探精度。

為了進一步測試上述方法的有效性,將分辨率作為指標,測試所提方法、文獻[1]方法和文獻[2]方法勘探影像的分辨率,見圖6。

圖6 不同方法的分辨率

由圖6可知,所提方法的勘探影像分辨率最高。因為所提方法利用無人機傾斜攝影技術采集地形影像數據時,控制相機在飛行拍攝過程中與水平方向呈45°夾角,可獲得高分辨率的影像。

4 結 語

目前,國內外勘探人員通常根據歷史狀況、線推測面和地形勘探點勘探水利工程周邊地形,但巖石屬于一種不均勻質體,具有較強的各向異性,地形勘探具有一定的難度。針對目前水利工程周邊地形勘探方法存在的勘探精度低、分辨率低和清晰度差的問題,提出基于無人機傾斜攝影技術的水利工程周邊地形勘探方法。該方法利用無人機傾斜攝影技術獲得高分辨率的地形影像,融合無人機傾斜攝影數據和激光點云數據,采用光束法聯合空三測量方法,重建水利工程周邊地形三維模型,完成地形勘探,有效解決了目前方法中存在的問題,為水利工程的選址和建設工作提供了數據依據。