无人机低空摄影测量技术在DOM快速更新中的应用

2018-02-19周旺辉蔡东健

现代测绘 2018年6期

吴栋，周旺辉，蔡东健

(苏州工业园区测绘地理信息有限公司，江苏苏州 215000)

0 引言

无人机低空摄影测量技术是近年来兴起的测量技术，无人机机动灵活、应用简便，比常规大飞机航摄节约成本和时间，被越来越广泛地应用于测绘生产中。但无人机测量系统轻，易受气流影响，导致航迹不规整、飞行姿态不稳定，且搭载的非量测相机会产生影像变形大、像幅小数量多等问题。

本文结合中马钦州产业园区的1∶1 000 DOM快速更新项目，采用UASMaster软件实现无人机在中小区域的大比例尺DOM快速更新应用，为生产作业和应急响应提供参考。

1 无人机移动测量系统

无人机移动测量系统主要由飞行平台、传感器、飞行控制系统、数据处理系统4个部分组成。无人机把成像传感器携带至空中指定地点和航高，按计划航线飞行，进行影像数据获取。无人机移动测量系统生成DOM主要的流程包括影像预处理、影像匹配、空中三角测量、DEM生成和DOM制作。

1.1 影像预处理

影像预处理主要是对无人机获取的影像进行畸变差校正、滤波变换、金字塔建立，以保障后续影像处理的效率、精度。

1.1.1 影像畸变校正

无人机搭载的成像传感器通常为非量测相机，存在较大镜头畸变，导致航摄影像存在光学畸变误差，主要包括径向畸变差和切向畸变差。按式(1)的布朗像点改正公式可计算镜头畸变所引起的像点坐标改正值：

(1)

1.1.2 滤波变换

进行Wallis滤波变换可以增强影像的对比度、减少噪声，提高Harris算子等提取点特征的数量和精度，进而保障影像匹配结果的可靠性和精度。

1.1.3 建立金字塔影像

为了得到精度高、可靠性好的同名像点，一般采用一种自顶向下、由粗到精、不断细化的金字塔影像分级匹配策略。

1.2 空中三角测量

空三处理主要任务是利用影像匹配提取的特征点和少量GCP，将整个测区的影像纳入统一的物方坐标系，获取每张影像的外方位元素和加密点的物方坐标(图2-a)。影像匹配方法根据利用的影像信息可分为基于坐标信息方法、基于灰度信息方法、基于变换域的方法以及基于特征匹配的方法。无人机影像的空三主要采用光速法区域网平差。

图1 影像畸变校正原理

图2 DOM生成

1.3 DEM生成

空三完成后恢复了各像片的外方位元素，结合影像密集匹配结果，利用前方交会公式计算同名点的三维坐标，获得密集三维离散点云。然后内插格网点建立矩形格网DEM或直接构建TIN。

1.4 DOM生成

根据前期生成的影像外方位元素、DEM(DTM)和要求的地面分辨率，以共线方程为基础进行数字微分纠正，逐像素进行处理，获得整个影像的正射影像(图2-b)。

2 实例应用

2.1 中马钦州产业园区

中国-马来西亚钦州产业园区是中马两国投资合作旗舰项目，位于广西钦州市南部，规划面积55 km2，其中未开发的48 km2区域多为丘陵地貌，地质、地貌构造较复杂，交通不便，增加了日常巡查的难度。鉴于以上特点，本文采用无人机低空摄影测量技术获取高频率和高精度的DOM。

2.2 无人机影像快速获取

本项目使用自制YT-G101型无人机作为飞行平台，使用SONY ILCE-5100相机采集影像，采用PixHawk飞控系统和Mission Planner地面站系统，搭载uBlox GPS导航系统进行作业。本次共设计8个架次，每个架次8-9条航线，按区域网布点法布设43个像控点，(图3、表1)。

2.3 基于UASMaster软件的数字正射影像图制作

UASMaster集成空三加密、DSM/DEM提取和编辑、正射校正和镶嵌匀色等航摄影像处理全部模块。本文使用UASMaster软件处理中马钦州产业园区的无人机航摄影像、生成1∶1 000 DOM，并对无人机大比例尺成图航摄产品生产的技术流程进行研究和探讨。

图3 无人机航摄示意图

区域名称中马钦州产业园区试验区地形丘陵地区摄影相机SONY ILCE-5100检校焦距/mm20.426影像分辨率/像素6 000×4 000像素大小/μm3.889航摄比例尺1/17379拍摄面积/km260平均航高/m355架次(航线数)/次(条)8(84)像片总数/张6151航向重叠度/%70-75旁向重叠度/%60-70航摄方向东西向像控点/个43

使用UASMaster处理影像生成1∶1 000 DOM的流程主要分为项目准备、影像配准与空三处理、DEM生成与编辑、影像镶嵌融合4个步骤(图4)。