基于無人機遙感技術的智慧城市樓宇信息自動化測繪系統

尹桂博，孟金龍，孟 洋

（山東正元地球物理信息技術有限公司，濟南 250101）

使用物聯網、云計算等新型信息技術，以及通信網絡、智能檢索與分析等技術，全方位感知城市樓宇信息，此技術即為“智慧城市”發展的核心內容[1-3]。在智慧城市發展進程中，物聯網能把實際生活中的城市樓宇信息和數字城市相融，在智慧城市中，測繪技術屬于核心信息技術之一，智慧城市的構建和運行必須用到測繪地理信息[4-5]。

目前在多種研究領域中，關于城市地理信息的測繪系統很多，且很多研究指明地理信息測繪工作中，常用無人機遙感技術作為測繪系統的核心技術，如文獻[6]中為了提高應急測繪工作效率，使用系留無人機采集測繪數據，但此方法使用微型攝像頭，僅具備攝像功能，不具備圖像處理功能，測繪圖像質量有待提升；文獻[7]中為了縮短測繪工作周期，使用大疆精靈4 專業版無人機，采集地理信息圖像，完成測繪數據采集，此方法不能對目標點進行可控性拍攝，分辨率也不高，不能完成遠距離遙控拍攝[8]。為此本文設計一種基于無人機遙感技術的智慧城市樓宇信息自動化測繪系統，使用小型無人機搭載滿足測繪需求的遙感感知設備，完成大量測繪地理信息采集，且測繪精度高。

1 智慧城市樓宇信息自動化測繪系統

1.1 系統硬件設計

圖1 是基于無人機遙感技術的智慧城市樓宇信息自動測繪系統整體架構。基于無人機遙感技術的智慧城市樓宇信息自動化測繪系統架構分為機載端、地面端。機載端架構由機載電源模塊、測繪數據采集模塊、遙感數據處理模塊、無線收發模塊構成。地面端架構分為計算機、無線收發設備。

圖1 基于無人機遙感技術的智慧城市樓宇信息自動化測繪系統Fig.1 Intelligent city building information automatic mapping system based on UAV remote sensing technology

機載端的功能是采集城市樓宇測繪數據、傳感數據處理、無人機導航管理。機載端和地面端存在數據交互功能，使用動態性的慣性檢測單元IMU、CMOS 圖像傳感器便可獲取智慧城市樓宇測繪點的遙感圖像，然后在遙感數據處理模塊，通過基于降頻與復原的遙感成像技術、基于內核影像技術的測繪圖像標定方法，將遙感圖像進行處理后，最后在無線收發模塊的協助下，傳輸至地面端完成自動化測繪。

圖2 是測繪數據采集模塊架構圖。測繪數據采集模塊架構主要分為CMOS 圖像傳感器、單片機、測繪圖像數據存儲器、復合模擬視頻信號生成器。此單元運行時，單片機使用2 根IO 口線，以模擬設定的方式，完成CMOS 傳感器的串行命令與數據設置[9]。單片機使用剩余IO 口，完成外部數據存儲擴展，從而將傳感器數據進行寫入與讀出操作。測繪圖像數據存儲器接收單片機的控制信號后，結合同步信號與像素時鐘，將CMOS 傳感器數據執行拆分重構，變成可用于存儲的測繪信息類型[10]。

圖2 測繪數據采集模塊架構圖Fig.2 Surveying and mapping data acquisition module architecture

CMOS 圖像傳感器的APS 芯片結構如圖3 所示。CMOS 圖像傳感器APS 芯片結構屬于單芯片成像設備，此芯片結構主要分為光敏單元陣列、視頻時序產生電路、模擬信號處理電路、模數變換電路，此芯片功耗較小，且集成性好，具備雙采樣電路，能夠降低暗電流的負面作用，遙感成像質量佳[10-12]。

圖3 CMOS 圖像傳感器APS 芯片結構Fig.3 APS chip structure of CMOS image sensor

圖4 是機載端電源模塊架構。系統必須具備獨立電源，才能保證測繪工作的自動續航性。從載重、電池電容量角度考慮，系統機載端電源模塊使用的電源為鋰電池，此電池重量與電容量分別為0.4 kg、6600 mAh，電壓是11.1 V。

圖4 機載端電源模塊架構Fig.4 Airborne power module architecture

圖5 是無線收發模塊結構圖。無線收發模塊結構由發射端、接收端構成。頻率調制單元能夠把遙感信號和載波信號相融，轉換輸出可發射的遙感信號模式[13]。頻率調制后，使用功率放大單元放大信號功率，以此保證遙感信號可使用天線發射。

圖5 無線收發模塊結構Fig.5 Wireless transceiver module structure

1.2 基于降頻與復原的遙感成像技術

考慮到Cameralink 圖像采集卡原始功能僅有圖像顯示、暫停再存儲目前幀圖像的功能，不具備圖像判讀功能，所以本文將此采集卡執行二次開發，二次開發的目的是將遙感圖像判讀和圖像質量指標計算功能相整合，具體開發流程如圖6 所示。

圖6 Cameralink 圖像采集卡二次開發流程Fig.6 Secondary development flow chart of Cameralink image acquisition card

圖7 遙感圖像降頻轉換示意圖Fig.7 Schematic diagram of remote sensing image frequency reduction conversion

1.3 基于內核影像技術的測繪圖像標定方法

把降頻復原后的樓宇信息遙感圖像設成無向圖，把固定智慧城市樓宇信息場景的像素點，設成無向圖的頂點u，集合設成U。全部樓宇遙感圖像的像素周圍，存在8 個近鄰像素，將像素之間近鄰邊b的權重設成（b），則分割智慧城市樓宇遙感圖像時，參考依據設成J（u），J（u）代表遙感圖像中樓宇信息之間的內部差異。在遙感圖像中，樓宇信息目標u1和背景u2之間的亮度差異設成C（u1，u2），如果C（u1，u2）≤max｛J（u1），J（u2）｝，便能夠把兩部分融合成一個亮度差異，J（u1）、J（u2）代表遙感圖像中不同樓宇信息。設置遙感圖像里最小內部差異是：

此時遙感圖像的樓宇信息分割結果是：

式中：h 是圖像像素的總數目。

遙感圖像分割后，為了降低圖像特征維數，使用無人機遙感圖像的特征描述算子，提取圖像特征后，由內核影像技術標定測繪圖像。

考慮到遙感圖像需具備旋轉不變性，把無人機遙感拍攝圖像往主方向旋轉，此時圖像旋轉至坐標（x，y）時梯度是：

式中：R（x，y）是R（u）的樓宇信息分割結果中像素坐標信息。

遙感圖像R（u）旋轉至坐標（x，y）后，旋轉方向是：

使用內核影像技術，設置合適的內核函數，因為僅存在+1、-1 兩種元素，所以能夠加快遙感圖像處理速度。

結合無人機遙感圖像拍攝的特征點位置與大小，把遙感圖像子塊里全部像素梯度方向調節成核心方向，所以能夠獲取每個遙感圖像子塊在多方向中的梯度矩陣Nα（x，y）：

式中：N0（x，y）、N1（x，y）依次是水平方向、豎直方向的梯度。

然后將Nα（x，y）執行高斯濾波，便可去除光照條件對遙感圖像質量的影響。

式中：Fα（x，y）是濾波后智慧城市樓宇信息的遙感圖像；γ、Gm依次是遙感圖像分割子塊寬度、內核函數。

最后，使用歐式距離d 完成遙感圖像特征點匹配，便可完成智慧城市樓宇信息測繪圖像標定。則設置標定結果是Fα′（x，y）：

式中：Eθ（j）、Eη（j）依次是智慧城市樓宇信息目標特征點θ、η 的特征描述算子。

2 實驗分析

為測試本文系統使用效果，將本文系統應用于無人機遙感測繪工作中，此無人機起飛質量最大值是2.0 kg，無人機上搭建本文系統后，測繪數據采集模塊的CMOS 圖像傳感器參數信息如表1 所示。

表1 CMOS 圖像傳感器參數信息Tab.1 Parameter information of CMOS image sensor

圖8 是本文系統采集的智慧城市樓宇信息自動化測繪信息示例圖。

圖8 智慧城市樓宇信息自動化測繪信息示例Fig.8 Smart city building information automatic mapping information example

為深入測試本文系統的應用能力，分析本文系統對智慧城市樓宇信息自動化測繪的掃描指數Z：

本文系統掃描指數測試結果如表2 所示。從表2 可知，本文系統從45°、90°采集智慧城市樓宇的遙感圖像信息時，對樓宇遙感圖像信息自動化測繪的掃描指數都大于1，滿足后續的測繪標準。

表2 本文系統掃描指數測試結果Tab.2 System scan index test results in this paper

遙感圖像采集后，分析本文系統使用基于降頻與復原的遙感成像技術的必要性，主要分析降頻復原后，測繪成像誤差，誤差的計算方法為

式中：γ、r 分別是無人機遙感圖像采集的水平角與遙感信息掃描距離。

本文系統使用基于內核影像技術的測繪圖像標定方法前后，遙感圖像中樓宇信息特征點的測繪誤差如表3 所示。遙感圖像中樓宇信息特征點的測繪誤差存在明顯不同，使用基于內核影像技術的測繪圖像標定方法，能夠降低遙感圖像中樓宇信息特征點的測繪誤差，原因是此技術的使用，能夠去除遙感圖像信息的噪聲成分，并執行遙感圖像特征點的精準匹配，從而提高測繪精度。

表3 智慧城市樓宇信息自動化測繪效果Tab.3 Intelligent city building information automatic mapping effect

測試本文系統使用基于降頻與復原的遙感成像技術時，遙感圖像的采集和判讀能力，測試結果如圖9 所示。本文系統使用基于降頻與復原的遙感成像技術時，遙感圖像的采集和判讀能力顯著，對智慧城市樓宇信息遙感圖像的采集耗時均小于2 s，速度較快，原因是此技術能夠使用Cameralink 圖像采集卡，以降頻的方式，控制遙感信息量不出現維度災害問題。

圖9 本文系統自動測繪能力Fig.9 Automatic mapping capability of this system

3 結語

本文設計一種基于無人機遙感技術的智慧城市樓宇信息自動化測繪系統，此系統能夠使用無人機遙感技術，全方位采集智慧城市建設所用的樓宇信息，從而完成樓宇信息自動測繪。本文系統在實驗中，被證實可有效、準確完成智慧城市樓宇信息自動化測繪工作，對提高我國城市發展競爭力存在積極作用。但因篇幅原因，未能將遙感技術和其他傳感器技術相結合，在后續的研究中，將著重將無人機遙感技術和激光雷達技術相結合，深度提高本文系統的測繪性能。