基于GeoScene軟件對無人機影像解算的應用研究與問題分析

羅永晶 趙瑞蕓 張愛斌 趙耀彬

（1.內蒙古興業銀錫礦業股份有限公司，內蒙古 赤峰 024000；2.內蒙古邦泰建設工程有限公司，內蒙古 鄂爾多斯 017000；3.赤峰市自然資源儲備整理中心，內蒙古 赤峰 024000）

1 引言

無人機測量技術應用，是指遙感技術（RS）、地理信息系統（GIS）與全球定位系統（GPS）的技術融合[1]，充分利用各自優勢形成高效的測量手段。

本文利用無人機低空攝影測量技術獲得相關數字產品，并利用GPS 差分技術獲得高精度地物三維坐標，彌補了攝影測量的不足。最后，利用GIS 軟件對基礎數據進行統計分析，得到項目所需的數據成果。同時介紹了3S 技術的不足之處 ：

（1）無人機攝影測量憑借測繪效率高、成本低等優點得到了廣泛應用[2,3]。但對于地形起伏較大的測區，受地形畸變差的影響，得到的高程值仍不能滿足大比例尺需求。同時，易受地表植被影響，無法得到準確的DEM 模型。本文結合案例地形情況，建立兩種測量方案進行對比，以傳統測量方式結果為真值，系統分析無人機測繪的精度質量。

（2）GPS 差分技術能夠得到高精度的三維坐標，但因測繪手段限制，在效率、數量上無法與無人機測繪媲美。特別是針對工程建設的土方測算，該技術局限于高程點密度，建立的TIN 三角網無法接近真實地形，使得數據質量有一定的差距。

（3）GIS 系統目前發展相對成熟，在測繪行業得到了廣泛使用。GIS 的分析功能較為強大，但對數據質量具有較強的依賴性，對數據分析的質量有一定決定作用。

2 Ortho Mapping 模塊介紹

Ortho Mapping 模塊（以下簡稱“正射映射”），由Esri 公司在2015 年與武漢大學合作，引入張祖勛團隊開發的航空航天數字攝影測量處理平臺DpGrid 技術。易智瑞GeoScene Pro 軟件繼承了該模塊應用，該模塊結合攝影測量原理建立了相應的正射映射工作流模塊，支持航空、無人機或衛星影像等多種正射校正產品。同時，相較于其他無人機攝影處理平臺，正射映射模塊豐富了生產數據產品的基本參數設置，特別是影像自動匹配、不同高程源校正模型等。

無人機正射映射工作流設置特點有：（1）圖像分辨率因子，用于影像自動匹配，可針對不同地面要素進行設置[4]；（2）修復高精度GPS 圖像位置，即能夠通過差分技術得到單張相片的相中心三維坐標；（ 3 ）高程源，主要是恢復無人機的空間姿態，逼近真實的空間姿態，可有助于計算相鄰影像的重疊區域，進而提高影像自匹配質量。Ortho Mapping 模塊提供了三種高程源，第一種是網絡DEM 服務，第二種是涵蓋本項目區的已有DEM，第三種是無人機飛行的平均高度。

3 正射映射注意事項

正射映射需要注意以下事項：

（1）相機模型參數設置，對于部分無人機相機參數需要自行設置，通常只需設置焦距、傳感器像素大小即可獲得相機模型。

（2）高程源設置。

（3）修復高精度GPS 位置，使用本功能后，像控點將不再參與正射校正，且此功能的免像控解算質量在垂直方向較低。

（4）圖像分辨率因子，在地物要素較為普遍，難以在粗糙分辨率下進行影像自動匹配，例如荒山、沙漠等地區，宜采用4 ×源分辨率。

4 實例分析

4.1 測區概況

本次實驗項目區為赤峰市中色鋅業有限公司渣場填埋區，項目區面積約168 畝，地形為山地，坡度較大，地表植被相對稀少，多為裸巖石礫地，測區存在多條狹窄溝渠，可滿足實驗要求。整體來看，測區采用無人機測繪的可操作性強。

4.2 外業數據采集技術設計

為了充分驗證無人機測繪成果的可靠性，本文設立對照組與實驗組。其中，各組數據采集應注意以下技術要點：

（1）對照組：按《1∶500 1∶1000 1∶2000 外業數字測圖規程》（GB/T 14912—2017）要求，以傳統RTK 采集的實際數據作為真值。高程點采集要詳盡，考慮到本項目需要土方測算，故高程點采集間距為5～10 米，對于溝渠、陡坎要著重加密。

（2）實驗組 ：按《低空數字航攝與數據處理規范》（GB/T 39612—2020）執行外業操作技術流程，對航攝基準地面分辨率、重疊度、航高、航測時間、像控點布設進行嚴格控制。

航線與像控點設計具體要求如下：

（1）地面分辨率 ：按照規范要求的1∶500 比例尺航測，分辨率≤5cm。本次無人機航測分辨率設置為3.5cm。

（2）重疊度：考慮到地形為山地，本次航向重疊度為70 %，旁向重疊度為40 %[5-7]。

（3）航高：相對航高設置為80 米。

（4）航測時間：因測區有多個分支溝渠，需減少陰影帶來的誤差，故航攝時間為正午。

（5）像控點：無人機平臺采用大疆精靈RTK4，自帶GNSS、IMU 輔助系統。

因測區較小，布設像控點間距較近，均能滿足相關規范要求。其中，像控點以紅白噴漆對三角樣式作為測量標志，像控點共計布設10 個平高點、10 個檢測點用于檢測數字產品質量。測區航線、像控點與檢測點布設分布如圖1 所示。

圖1 航線、像控點與檢測點布設分布

4.3 無人機影像處理

目前，常用的無人機影像處理軟件有Pix4 Dmapper、Agisoft Photoscan、ContextCapture、 大疆制圖等[2]。但這些軟件平臺過于智能化，在細節設置上沒有考慮全面。本文以易智瑞GeoScene Pro 軟件的Ortho Mapping 正射映射為例講述了無人機影像處理的流程。

（1）建立正射映射工作空間，類型選擇無人機。

（2）導入無人機影像及POS 文件，對于大疆系列無人機，已將POS、相機模型等寫入相片EXIF。同時，設置好數字產品所需坐標系。

（3）設置高程源，用于恢復無人機空間姿態與地面關系。將已有地區1∶10000 地形圖的等高線成果合成DEM 作為高程數據源。

（4）空中三角測量（校正），建議粗略快速進行三角測量，以便查看工程區域的數據范圍和集合的處理參數，對校正進行初步評估。然后再次運行校正以計算優化后的校正。

值得注意的是，由于測區為荒山，地面要素簡單，不如建筑區域地面要素豐富。為了確保匹配質量，圖形分辨率因子選擇4×源分辨率。

（5）GCP 管理，導入像控點、檢測點坐標，進行區域網平差。

（6）數字成果生產。該軟件支持DTM、DSM、DOM等數字產品，實驗數字高程模型采用DTM 成果，較其他軟件省去了高程點濾波去噪環節，可直接得到數字地形高程。

4.4 成果質量分析

4.4.1 無人機影像處理質量分析

實驗引入10 個像控點，平均布設在測區周圍，像控點呈矩形，如圖1 所示。布設10 個檢測點，其中3個點位于測區溝渠底部，3 個點位于測區外圍山坡上，4 個點位于相對平坦處。具體校正成果如表1 所示。

表1 檢測點解算精度

從表1 可以看出，無人機測繪結果整體良好，能夠滿足相關規范要求。

4.4.2 DTM 成果與網絡RTK 測繪成果對比

在不考慮平面誤差情況下，將外業RTK 測繪的高程點與DTM 對比，結果如表2 所示。根據《1∶500 1∶1000 1∶2000 外業數字測圖規程》（GB/T 14912—2017）要求，高程中誤差不應大于相應比例尺地形圖基本等高距的1/3，本案例等高距為1 米，即高程誤差不超0.3 米。此次對照組外業成果數據有2747 個高程點，經與DTM成果對比，其中14.7%超限，超限點均為測區陡坎下、狹窄溝渠內，極少部分位于片狀較大植被上。

表2 RTK測量與攝影測量成果對比超限統計

經與正射影像DOM 疊加分析，86.91%超限點因地形畸變引起，最大誤差分布在1～-2.86 米。2.96%落在較大植被區域，因植被引起的誤差多在溝渠邊緣或內部。10.13%位于測區邊緣，因重疊度不夠導致誤差偏大。超限高程點分布位置如圖2 所示。

圖2 超限高程點分布位置

4.5 成果校正

根據4.4.2 章節可知，地形誤差較大的溝渠多呈狹窄狀。本文利用網絡RTK 成果將DTM 溝渠底部數據進行修正。

修正思路為：將溝渠底部RTK 測繪成果與DTM 的溝渠頂部成果進行高程點數據融合，高程點盡量密集合理，然后利用GIS 工具箱的數據轉TIN，再由TIN轉出溝渠的局部柵格，溝渠以外的高程設置為0，柵格分辨率與DTM 保持一致。最后再利用GIS 柵格工具箱進行邏輯運算，也可通過掩膜工具進行局部柵格提取，再進行鑲嵌[8-10]。該方法最簡單，可直接通過模型構建進行操作。數字高程模型修正流程如圖3 所示。

圖3 數字高程模型修正流程

5 結語

本文通過實踐研究提出以下可參考性建議：

（1）目前，易智瑞GeoScene Pro 軟件采用武漢大學開發的DpGrid 技術融合為Ortho Mapping 模塊，為用戶提供了影像拼接的多種方案，特別是在圖像分辨率因子上提供了多種選擇，可根據測區地物豐富程度適當選擇，提高了影像自動匹配精度。與其他軟件相比，該模塊可直接生成數字地形模型DTM。經過實際驗證，在植被集中程度不高且植被區域地形變化較小的情況下，可直接利用DTM 生成等高線。

（2）根據表2 可知，雖然無人機測繪影像在質量生產上滿足要求，但在狹窄的溝渠內，高程質量仍不能滿足大比例尺測繪精度需求。在實際工作中，可結合實際地形及影像解譯質量情況，利用傳統RTK 方式進行補測高程。