无控制点的无人机影像在MAP－AT中快速拼接的作业流程研究

2012-02-15常燕敏

铁道勘察 2012年6期

常燕敏秦军

(西南交通大学，四川成都 610031)

随着信息科学和相关产业的快速发展，各国对空间数据的需求急剧增长。无人机低空遥感是迅速发展起来的地理信息数据快速获取技术，具有续航时间长、高危地区探测、高分辨率、高灵活性、高效率以及低成本等优势，被广泛应用于战场侦察、自然灾害监测与评估和城市规划与市政管理等方面。然而无人机遥感图像像幅小、重叠度高、数据量大、倾斜无规律、缺乏地面控制点，难以完成无人机低空遥感影像的快速处理。因此，能否快速处理无人机低空遥感影像是应用无人机遥感的关键。

MAP－AT是由原中国测绘科学研究院无人飞行器课题组开发的航测全自动空三软件，能够处理现有市场上所有面阵相机的数据且处理效率高，可以自动构建自由空三网，自动生成DEM及DOM，尤其适合处理无人飞行器低空影像。

针对因无人机图像的特点而造成的拼接工作量大、效率低等问题，结合本人实际完成无人机影像处理项目的经验，对基于MAP－AT处理无人机影像流程中存在的一些问题，提出一些简便的方法，进一步了提高内业加密速度和加密精度，使其生成的航片及其副产品应用于更多领域。

1 无人机航空影像空三加密流程

1.1 数据准备

原始影像数据:对起飞和降落期间的数据、拐角数据、翻滚角俯仰角较大及较模糊的数据进行删除;相机检校参数:像主点坐标、焦距、径向畸变差系数、切向畸变差系数、CCD非正方形比例系数及畸变系数;建立POS．ori文件，其文件格式如下:

POS_Normal

20121223(航片拍摄日期)o(文件头，不能随便改变)

影像名称序号序号XYZ omga phi kappa

注意:①X，Y，Z 是摄站坐标(高斯坐标);②Ori格式文件规定X方向朝东，即数学坐标系;③kappa角，Ori文件规定:根据POS数据加或减去一个数值，使其接近一定的度数，从西往东飞行，接近0°;从南往北飞行，接近90°;从东往西飞行，接近180°;从北往南飞行，接近 270°。

1.2 制作工程文件

建立好准备文件，修改影像参数:影像分辨率，地面分辨率，相机旋转角度，点击“Open POS File”选择POS．ori，选择控制点文件时，点击“取消”，选择 POS．ori和 Imagelist．txt，点击“Create Prj”，选择 Camera．cam文件，保存工程文件名称。

1.3 特征点提取

(1)航线间连接

影像质量较好，航线间模型自动连接;影像质量较差，航线间模型手工处理。处理完成后，检查定向点分布，对显示六个－1的模型，手工连接该模型。

(2)航线内自动空三

打开存放航线内模型的文件，把该文件第一行复制到软件中，手工选择1～2个同名点，选择“单/多航线全自动空三(AAT)”功能，处理完成后，检查定向点分布，对显示六个－1的模型，手工连接该模型。

1.4 粗差点的剔除

本次处理是在无控制点的情况下，首先建立Nopoint．gcp空白文本文件。

(1)单航线自由网计算

对单航线进行UAV计算，其中UAV Step4时第7个参数修改为500，UAV Step5时初始参数前六个默认，根据剔除点的多少，依次修改第七个参数，一般第七个参数依次修改为 100，20，10，8，5，3，2 等，计算后Sigma值一般在0.5～1之间即可。

(2)航线间坐标系归一化

用航线间连接的点当成控制点做空三计算:选中标准航线的控制点文件，根据对话框提示，完成所有航线的计算。

(3)整体自由网空三

做UAV计算，航线文件选择整个测区的lst文件，控制点选择Nopoint．gcp文件，参数的调整与单航线空三计算一样，计算后Sigma的值一般在0.5～1之间即可。

做完上述步骤，要进行定向点分布检查，对出现3个以上的－1模型，手动连接，反复进行UAV计算，直到精度满足要求为止。

1.5 DEM、DOM生成及镶嵌匀色

在UAV计算结果下，可以自动生成DEM及DOM，将生成的DOM利用ERDASMosaicPro进行颜色匹配、颜色平衡、颜色过渡、接边线的编辑等功能，完成DOM的无缝拼接。

2 流程中出现的问题及解决方法

(1)制作工程文件时出现错误提示，排除参数输入错误的因素外，最大可能是POS．ori文件出错，导致模型连接错误，在建立ori文件前，最好通过ARCGIS将“照片数据．txt”进行展点，将不合格的影像去除。

(2)航线间模型自动连接后，有很多自动匹配失败的模型，出现这种情况的原因大多是在一些特殊情况的地形，如建筑物密集区、水域、沙漠地区、森林、冰雪覆盖区以及山区等，由于影像上地物遮挡，阴影、反光、模糊等客观原因的存在，航线间模型需手动连接。寻找特征点时，一般沿山脊线、山谷线寻找。

(3)单航线自由网计算，如果放大第七个参数后，剔除点仍然很多，可以查看每个航线生成的*．rst文件，如果omiga、phi的值变化较大，且不均匀，要删除该航线的第一个*fmpt文件，然后重新对该航线做AAT和单航线空三计算。

(4)在单航线自由网或整体自由网计算时，在UAV Step5后发现sigma较大，而DeltaMax较小，应该在UAV Step5计算时，把前六个参数均除以10，降低精度要求，先把粗差大的点剔除，继续调第七个参数，调到50/40后停止，然后再运行UAV Step4，看收敛的好坏;如果收敛不好，继续把前六个参数均除以10，直到恢复正常收敛，把前六个参数再乘10，正常运行UAV Step5计算。

3 影像处理关键技术环节

(1)影像预先检查及分析

无人机在空中飞行时受气流和风向的影响，姿态角和航向会产生偏差，导致影像旋偏角和倾斜角过大，因此处理前要结合飞控数据对影像进行检查分析，去掉POS突变影像，重叠度小于50%时分航线处理，以保证空三加密网的精度。

(2)影像数据预处理

按照飞行方向将影像进行适当旋转和格式的转换，为了保持影像信息不丢失，最好是用photoshop软件来处理。为了提高效率，可以采用批处理功能，检查影像是否旋转正确的判断标准是:①航线内的模型重叠区是否在屏幕的中间，而不是两边;②航线间连接模型的重叠区是否在屏幕的中间，而不是两边，如果这两个标准都符合，说明影像旋转方向正确。

(3)空三加密

空三加密是无人机影像处理的关键，也是整个处理流程中的难点，对后续成果的精度有直接影响。选取标准航线时，标准航线尽量位于测区中间;飞行姿态要好，航高变化尽量的小，外方位元素omiga、phi在5°以内。在UAV计算时，步步都要检查定向点分布，对不符合要求的模型一一改正，并把相对定向和空三平差的fmpt坐标文件数据步步备份，以便出错时不再返工，提高生产效率。空三的过程就是反复进行UAV计算，直到满足精度要求。