基于倾斜摄影测量的矿山地形测量模型精度评估

2020-05-16傅毓

世界有色金属 2020年4期

傅毓

（广西壮族自治区地理信息测绘院，广西南宁 530000）

传统的三维建模技术有着成本高、效率低、纹理数据不足的缺点，近年来随着科技的发展，采用无人机的倾斜摄影测量技术的优势开始展现，在无人机上安装多个相机和传感器，从多个角度来获取目标位置的图像，并且通过无人机的飞行，建立起一个三维模型，虽然倾斜摄影测量具有成本低、高效率的优点[1]。但是对于倾斜摄影测量的三维建模的发展尚不完善，针对这个问题，我国已经开始研究，并且得到了不小的成果，在倾斜摄影的无人机上安装姿态定位系统，缓解了倾斜摄影测量中出现的景象扭曲的问题，传统摄影测量对于影像获取缺乏，并且对于被测物的数据难以采集和计算，在采集后进行的三维建模中，传统摄影在三维建模中也要花费大量的成本，而倾斜摄影测量的优势得以彰显，使得近几年来使用倾斜摄影测量的领域不断增多，如：城市规划、地质测量、矿山开采。尽管倾斜摄影测量的应用广泛，并且优势明显，对于摄影测量技术的评估方法，还存在着问题，传统的精度评估方法，对于样品的选择缺少具体和针对性的筛选，导致传统的精度评估方法，样品本身就存在着错误率，样品之间具有相关性，难以保证样品的精度，以及精度评估的可靠性。

1 倾斜摄影测量的矿山地形测量模型精度评估方法

1.1 确定区域内样品量

以被测的区域作为整体，同过公式（1）来计算出区域的样品量P，而后计算出被测区域的样本量。

在（1）公式中，i表示类型的序列数，m表示类型的种数，而pi表示类型的预计错误率，wi表示面积权重。通过（1）来确认区域中的样品量。确认整体的样品量，是对于精度评估方法样品的选择中的基础步骤，确认了样品量后才能方便后续的样品筛选过程。

1.2 分层抽样

在选择样品的过程中，为了保证样品所反映的精度准确，在抽样中，应该采取分层抽样方法，在确定区域中，所展现的不同地形，地貌，进行分层抽样，确保样品中，包括不同的地形，以测试倾斜摄影测量的精度，传统的精度评估方法进行随机抽样，对于测量方法的某些不足的地方，缺乏全面的评估，样品量的优化计算公式，以及抽样方法，解决了样本量的定量问题，避免了随意定值出现的抽样强度的不同问题，并且保证每个类型都有样本，使精度评价结果更加科学合理。

1.3 关于样品相关性分析

对于样品中的相似性，进行进一步的分析，所使用的样品，越是相似，越不具备代表性，大量相似的样品将会影响评估的精度。相似的样品也使得精度评估的方法不可靠。要将分层后的样品进行重新的评估，将每一层的样品数据计算Local Moran's I指数。该指数可以用具体的数字来呈现各个样品中的相似程度，在Local Moran's I指数中设置一个合理的阀值，帮助在采集样品时对于样品的筛选，提高取样效率。

1.4 精度评估

样品的尺寸以及其参考数据采用Google Earth的相同时期的高分影像，但因为参考数据的分辨率过高，对于样品要进行判断，对于倾斜摄影测量所得出的具体样品，分辨率低于参考数据，导致高分影像中包含多个地表的类型。

对于样品的真实性，要进行必要的判断，根据真实类型，判断样品，推断样品是否真实，或是错误样品。错误样本的真实类型采用面积占优原则确定，即样本像元范围内对应的高分影像中面积占比最大的地表类型就是该像元的真实类型。在保证了样品的可靠性后，根据样品的数据，以及样品的检验结果，三维模型的建立结果，需要将其建立一个混淆矩阵（2），通过计算机的混淆矩阵，计算相关数据，最后对于进行对倾斜摄影测量的矿山地形测量模型精度评估。

2 实验论证分析

使用倾斜摄影测量的矿山地形模型对于本文算法和传统算法的样品进行对比性试验，倾斜摄影测量的样品在300m×300m的测区中进行，构建了三维模型，并对比二者的精度，在不同的精度评估方法中，使用KAPPA的指数，对评估方法的误差率进行改善。对于样品的可靠性，以及样品的准确性进行评估。实验结果如图1所示。

由图1可知，传统精度评估的方法对于样品误差较大，本文所使用的精度评估方法，对于样品本身误差小，可靠性高，而且本文所采取的样品的筛选，将会提高样品的代表性。让样品可以明确的表现倾斜摄影测量中出现的不良问题，在实验中使用的倾斜摄影测量对矿山地形测量模型的精度评估，给出了准确的评估数据，在使用Local Moran's I，计算筛选了样品的相关性，也保障了样品选择的效率。