影响微型遥控无人机低空摄影测量精度主要因素分析

刘嘉为

摘要：现如今，我国科技水平发展迅速，我国测绘技术有了很大发展。随着测绘测量技术的不断发展，采用无人机通过倾斜摄影的方式获取被摄物体空间信息、表面纹理信息的测绘手段，被广泛的应用在大面积地形、地物测量领域。在小面积城市改造项目中，三维实景模型的精度问题始终是困扰测绘作业人员的一大难题。倾斜摄影测量技术不仅可以获取到地物正摄影像，同时也可以获取到确切的侧面纹理信息，在城市实景三维模型的建立方面有着新的突破。以无人机倾斜摄影测量技术为基础，介绍了三维建模流程，并对其精度进行分析探讨。

关键词：低空;无人机倾斜摄影;测量成果;精度研究

1.倾斜摄影测量

倾斜摄影测量技术主要是从1个垂直和4个倾斜共5个不同角度采集高分辨率影像数据。倾斜影像提供的地物侧面纹理信息可用于实景三维建模纹理数据的提取，通过相关软件进行内业数据处理并进行实景三维建模。与此同时，其拍摄的高分辨率影像可以提供更多的地物信息，降低遮挡物对后期数据处理的影响，因此所建立的三维模型具有很好的侧面纹理信息，其不仅能够较为真实的反映地面的地物属性，同时通过POS技术可以获得地物的地理位置信息。倾斜摄影测量的主要技术有多视影像联合平差、多视影像密集匹配、点云融合与构网、纹理映射等特点，与其相关的技术成果可用于城市管理、数字城市建设、灾害评估、应急指挥、环保监测、工程建筑、房地产、实景导航、旅游规划等，随着硬件设施和数据处理方法的逐步成熟，其应用也越来越广泛。

2.微型无人机研制的关键技术

2.1毫米波无人机回收技术

有时在战争中，无人机不仅用来监测现场情况，还可以帮忙采集作战资料。而各国，也都有自己的无人机收回方式。

相比较于传统收回方式，都存在由于天气影响，导致收回不准，如果无人机跌落在野外或是海上不但会损失情报，对于无人及内部精密设备也会带来影响，导致下次作战时无法使用。

毫米波无人机收回方式，由舰载雷达设备和机载雷达设备两部分组成，通过毫米雷达波提高定位精度，监测回航距离，使无人机可以准确返航。雷达测角技术是此技术中主要支持技术。

由于雷达会发射信号波，这些信号波都具有方位角与俯仰角，通过计算使舰载雷达雷达角度与机载雷达角度相对应，从而得出目标飞行设备的精准距方位和目标距离。对于角度测量中主要运用单个脉冲测角，稳定性强、分辨力好。单脉冲测角法主要由振幅法测角体现，其原理是：波束在传播过程中都具有各自的振幅相位，目标信号若与监测波等强信号的延长线在同一直线上，及说明两波束相同。若匹配时产生角度差，偏离角度即为两信号波的振幅差。通过计算振幅差，测量差值，校准定位，继续发射信号波，使装有舰载雷达的目标设备精准回航线路。

虽然叙述起来较为复杂，但在实际应用过程中，很快就能重新定位得到相同匹配角度，节省回航时间。

3.低空无人机倾斜摄影测量三维建模关键技术

3.1像片控制点相关布设方案

（1）航带网法布点航带网法进行布设像控点的过程中，主要的方案是六点法。六点法作为最标准的布点方法，是航带网布点方案中经常被采取的方式。在区域网的规定局限里图像不大于十六张时，采取六点法进行布设平高点的工作。其次还有八点法、五点法。其中，八点法是在每个航带里面布设出八个平高控制点。它要求区域网范围里面的图像要大于十六并且不超过四十八幅。而当一条航带的长度为最长航带网的百分之六十左右时，采取五点法。（2）区域网法布点在区域网进行平差的过程中，当出现某像对基线跨入附近控制点连线大于半数时，就将其视为一个像对。

3.2空中三角测量

空中三角测量是倾斜摄影测量的核心步骤，通过前方交会和后方交会，利用区域内均匀分布的少量的控制点坐标，求解未知点坐标和影像的外方位元素，得到加密点的高程和平面位置，用于模型的绝对定向和后续产品的生成。目前无人机倾斜摄影测量内业数据处理多采用光束法区域网联合平差，其利用2种不同观测手段得到的数据进行平差，将GPS/IMU的初始信息，即像片的POS姿态数据作为外方位元素的初始值和控制点坐标数据联合进行平差。光束法区域网平差是以一张拍摄像片的一束光线作为平差基本单元，平差过程以共线方程作为平差的数学模型，以相邻像片公共点对相交且坐标相等、外业测量控制点与内业像片标定控制点坐标相等为平差条件，列出已知控制点和待定加密点的误差方程，进行平差计算，求解出每张像片的外方位元素，然后前方交会求出加密点地面坐标。具体流程是将倾斜影像带有的POS数据作为初始外方位元素，然后通过自动选点、自动相对定向、构建自由航带网等技术实现相对空中三角测量，之后通过控制点的半自动量测，加入控制点。通过光束法区域网联合平差实现绝对空中三角测量，并将整个模型纳入到指定的坐标系统中。

3.3多视影像密集匹配

在完成上述工作后，基本上已经完成密集匹配的相关数据的采集，接下来就是影像的匹配工作。影像匹配工作作为摄影测量的一个关键，因为无法通过单一元素就可以成功的进行匹配，因此，现在已经有很多的国内外学者在进一步探究计算机视觉上的多基元以及多视影像密集的匹配方式。

3.4纹理映射

完成模型的初步重建之后，需要进行模型的贴图工作，实现二维空间和三维物体表面之间一一对应的关系，得到符合真实色彩的三维模型。倾斜摄影测量能够获取地物多个角度的影像，在众多影像中选取最优的目标影像是纹理映射技术的关键，可通过计算每一个不规则三角网和对应影像区域的几何关系实现三角网和目标影像的配准，之后将配准好的纹理贴图到不规则三角网上，完成纹理映射。

4.低空无人机倾斜摄影测量三维建模精度分析

4.1倾斜影像空三精度

为提高模型定位精度，在建模前，需要对倾斜影像空三匹配结果进行精度分析。在某研究区域内选取17个控制点和23个检查点，通过分析发现，研究区域倾斜影像空三控制点平面中误差为±0.10m，平面最大误差为±0.16m，高程中误差为±0.09m，高程最大误差为±0.22m;检查点平面中误差为±0.14m，平面最大误差为±0.27m，高程中误差为±0.12m，高程最大误差为±0.29m，符合相关精度要求。

4.2空三精度验证

按照“先整体后局部，先控制后碎步”的原则，本文采用基于城市CORS系统，通过部分野外控制点的布设方案，在整个测区通过间隔150-200M尽量在地面空旷无遮挡的道路交叉点、斑马线或者井盖布设控制点。同时为了确保高程精度满足需求，在有条件的建筑物房顶均匀少量控制点，确保控制点分布在不同的高程面上，以使布设稳定、有效地控制网。利用倾斜无人机系统获取影像数据与影像对应的姿态数据结合少量外业控制点，通过整体光束法区域网平差技术获取高精度的影像定位定向数据与加密点的三维坐标信息，减少野外工作测量、提高作业效率。通过成熟的GPS-RTK技术采集23个控制点坐标，其中14个点用以控制点进行空中三角测量数据解算，剩余点用以检测空三的精度。控制点的平面中误差为4.52cm高程中误差为21.5cm、最大平面残差31.2cm最大高程残差41.1cm，检查点的平面中误差为14.1cm高程中误差为33.6cm、最大平面残差62.2cm最大高程残差124.3cm，满足1：1000平面測图精度要求。

结语

无人机倾斜摄影技术在实际对地形的定位和应用中有着灵活准确的特点，同时在小范围监测区域内显示出极强的效率，在未来的环境监测工作中，无人机倾斜摄影技术有着不可替代的优势。

参考文献：

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[2]孙亮，夏永华.基于无人机倾斜摄影技术测绘大比例尺地形图的可行性研究[J].价值工程，2017，4（8）：209-212.

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