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基于无人机倾斜摄影测量的地籍调查方法研究

2021-09-05王堃

科技资讯 2021年13期
关键词:内业界址误差

王堃

摘  要:该文探讨了无人机倾斜摄影测量技术测绘地籍图的技术方案,实例验证了该技术测绘地籍图的成果精度,求得测图成果的点位中误差约为±3.7 cm,个别点位误差虽有波动,但都在限差之内,精度满足《地籍调查规程》(TD/T 1001-2012)中对二级界址点的精度要求。同时,该技术打破了传统地籍测量作业模式,将绝大部分外业测量工作转移到内业,极大地降低了人力、物力,提高了作业效率,值得在地籍调查项目中推广使用。相信对从事相关工作的同行能有所裨益。

关键词:倾斜摄影测量  地籍调查  地籍图  精度  试验

中图分类号:P231                           文献标识码:A文章編号:1672-3791(2021)05(a)-0089-03

Abstract: This paper discusses the technical scheme of Surveying and mapping cadastral map with UAV tilt photogrammetry technology. The example verifies the accuracy of the cadastral map surveying and mapping results. The mean square error of the mapping results is about ±3.7cm. Although individual point errors fluctuate, they are within the tolerance, and the accuracy meets the accuracy requirements of secondary boundary points in Cadastral Survey Regulations (td/t 1001-2012). At the same time, the technology breaks the traditional cadastral survey operation mode, transfers most of the field survey work to the internal work, greatly reduces the manpower and material resources, improves the operation efficiency, and is worth popularizing in cadastral survey projects. It is believed that it will be beneficial to those who are engaged in relevant work.

Key Words: Tilt photogrammetry; Cadastral survey; Cadastral map; Accuracy; Experiment

地籍调查是获取和管理土地信息的一项重要工作,通过权属调查和地籍测量,查清每一宗土地的权属、界线、面积、用途和位置等情况,形成地籍调查的数据、图件等调查资料,为土地产权的保护、土地政策的制定和土地的合理利用提供基础资料,从而达到更好地管理土地的目的[1]。传统地籍调查工作在权属情况调查结束后,使用测绘仪器人工野外测量界址点,再内业结合草图绘制地籍图。

此方法耗费大量的人力、物力,成本高,效率低,生产周期长,易受天气等外部因素影响,难以满足当今社会对地理信息产品现势性的需求[2]。而传统摄影测量只能通过无人机航拍获取正射影像,受正射影像数据二维属性的限制,无法得知地物立面信息,导致内业数据采集时存在诸如建筑物层数不详、房檐改正等问题,仍需要大量的外业测量工作,工作效率较传统地籍测量方法并没有显著提高。

近年来,随着无人机倾斜摄影测量技术的迅速发展,其在地籍调查中的应用被越来越多地探索与研究。无人机倾斜摄影测量技术在无人机上搭载多镜头相机进行低空摄影,获得目标区影像,将影像进行建模处理,利用建立的三维模型获取相关地理信息[3]。该方法利用三维数据做支撑实现全方位、立体化还原地物特征,可有效识别地物立面信息,减少外业工作量,提高数据采集效率。同时,较低的飞行高度、较高的影像重叠度加之POS数据和高精度像控点的辅助,使得无人机倾斜摄影测量技术满足地籍图测绘的精度要求成为可能。

1  无人机倾斜摄影测量技术测绘地籍图的技术方法

1.1 外业数据采集

航飞采集影像前要进行像控点布设,像控点布设方案满足测图精度要求是无人机倾斜摄影测绘地籍图的关键。布设像控点时,要综合考虑无人机像幅大小、航片之间的重叠度和基线长度,使布设的像控点满足测图精度要求[4]。布设像控点的同时可进行检查点采集,根据测区范围大小,确定检查点采集数量,采集的检查点之后用来评定内业数据的精度。

航飞采集影像时在飞行平台上设置飞行路线和坐标参数,使无人机沿着先前设定的航线和高度进行数据采集。航飞时要求航向重叠度至少为60%,旁向重叠度至少为30%。

1.2 实景三维模型建立

实景三维模型的建立过程包括数据准备、倾斜摄影空中三角测量、多视影像密集匹配、TIN网格构建、三维白膜构建以及纹理映射,技术流程如图1所示。

构建实景三维模型的关键一步是倾斜摄影空中三角测量,而倾斜摄影空中三角测量的关键一步是同时对影像垂直方向和倾斜方向误差的进行调整[5]。因倾斜摄影技术拍摄的影像有垂直和倾斜多种视角,故需要检查影像是否产生几何形变以及影像之间是否存在遮挡。该文利用从多角度连续拍摄的无人机影像,生成超高密度点云,继而生成高分辨率的具有地表真实场景的三维模型。利用该三维模型可有效识别地物立面信息,减少外业工作量,提高数据采集效率。

1.3 内业数据采集

无人机倾斜摄影测量技术获得三维模型后,便可以借助三维测图软件对模型中的地物进行数据采集,获取地物的角点坐标信息和扩展属性信息,然后导入CASS软件中进一步编辑和检查。

内业数据采集完成之后,还需要进行外业补测,对内业判读存疑、遮挡严重以及属性信息不明的地籍要素进行检查、纠错与认定。

2  测量结果分析

2.1 测量概况

该文以一个地籍调查项目为例,论述无人机倾斜摄影测量技术在项目中的实施过程,并验证成果精度。试验区位于北京市怀柔区的一个村庄,面积约为0.13 km2。试验区内房屋建筑密集程度不统一,建筑风格不一致,建筑材料、房屋结构也不尽相同。因项目时间短、任务重,要求在保证质量的前提下迅速完成该地1∶500地籍图测绘工作。项目使用六翼悬停式无人机搭载五镜头相机进行数据采集,同时获取1个垂直视角和4个倾斜视角的影像,相对行高设置为80 m,布设7条航线,航向重叠度为70%,旁向重叠度为60%,均匀布设27个像控点。该次航飞每个镜头拍摄727张照片,共计3 635张照片。

然后通过分块构建,自动匹配多视角的影像来构建最优像对模型,并生成密集点云,基于这些点云数据完成不规则三角网模型的构建,根据不规则三角网的空间信息,得到最符合影像视角的纹理信息,并自动将这些最佳视角纹理赋予不规则三角网模型,最终输出三维模型成果。基于上述模型成果,使用三维测图软件进行内业数据采集,经外业补测和成果整饰,完成地籍图测绘工作。图2是最终采集的成果图。

2.2 地籍图精度评定

采集的界址点精度满足相关规范要求是评价地籍图质量的重要环节,下面均匀选取30个界址点。将其对应的外业检查点坐标数据与内业采集点坐标数据进行误差统计,结果见表1。因该试验采用RTK测得检查点坐标,故按同精度来计算中误差为[6]:

式中,M为平面中误差;ΔS为检测点与同名界址点的位差;n为检测点的总数。

《地籍調查规程》(TD/T 1001-2012)中对界址点精度的有关要求:一级界址点平面中误差为±0.05 m,限差为±0.10 m;二级界址点平面中误差为±0.10 m,限差为±0.20 m。根据表1数据可知,由式(1)计算可知,检测的30个界址点坐标中误差约为±3.7 cm,符合一级界址点对平面中误差的要求;其中最大点位误差为12.36 cm,最小点位误差为0.1 cm,个别点位误差波动较大,说明模型精度的稳定性方面还有待提升,但误差都在二级界址点限差范围之内。

3  结语

该文探讨了无人机倾斜摄影测量技术测绘地籍图的技术方案,实例验证了该技术测绘地籍图的成果精度,求得测图成果的点位中误差约为±3.7 cm,个别点位误差虽有波动,但都在限差之内,精度满足《地籍调查规程》(TD/T 1001-2012)中对二级界址点的精度要求。同时,该技术打破了传统地籍测量作业模式,将绝大部分外业测量工作转移到内业,极大地降低了人力、物力,提高了作业效率,值得在地籍调查项目中推广使用。

参考文献

[1] 马茜芮,黄振华.无人机倾斜摄影测量技术在地籍调查中的应用[J].测绘通报,2020(S1):118-121.

[2] 盛亚波.基于3S技术的农村地籍调查方法研究[D].吉林大学,2016.

[3] 吉绪发.旋翼无人机载激光雷达在农村不动产权籍调查中的应用[J].测绘通报,2020(7):152-155.

[4] 练栩,严海峰.无人机倾斜摄影在农村地籍调查中的应用[J].国土资源信息化,2018(6):25-28.

[5] 李玉涛.无人机在农村土地调查中的应用[D].吉林大学,2018.

[6] 范彬彬,杨青山.村庄地籍调查中轮台1∶1000真正射影像生产及其应用评估[J].测绘通报,2016(10):76-80.

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