无人机实时摄影测量关键技术研究

张 军，李永鹏，申 静，吴永春，杨军义

（1 甘肃工业职业技术学院，甘肃 天水 741025；2 甘肃省测绘工程技术研究中心，甘肃 天水 741025；3 甘肃省地质矿产勘查开发局第一地质矿产勘察院，甘肃 天水 741025；4 江西省地质矿产勘查开发局赣西地质调查大队，江西 南昌 330002）

近年来无人机技术逐渐成熟，带动摄影测量取得了突飞猛进的发展，无人机摄影测量应运而生。无人机摄影测量飞速发展取得了突破性成就，对测绘地理信息行业发展做出了巨大贡献。然而，该技术今后的发展方向在哪里也是众多学者争相研究的重要课题。目前无人机摄影测量技术的发展依赖无人机、传感器、GNSS 技术及相关数据解算技术的发展，这些技术的都是围绕如何快速准确的获取影像数据，并高效便捷地进行高精度数据解算来展开的。然而通过分析摄影测量技术发展历程可见，摄影测量技术始终都分内外业两个过程，如何打破传统技术理念，实现内外业一体化，使摄影测量更加方便、快捷、智能化，无人机实时摄影测量就是发展方向。

1 无人机实时摄影测量解决方案

无人机实时摄影测量的发展目标是将无人机数据采集、数据预处理及数据解算过程高度集成，通过内外业一体化实现实时获取测绘成果的目的，这就需要从数据采集、数据传输、数据处理等方面进行系统的设计并解决一些技术瓶颈问题。从数据处理的角度分析，实时摄影测量可以有3 种方案。一是将数据处理模块内嵌到无人机系统，此方案的优势在于影像数据不需要传输，只传输压缩后的成果数据，因成果数据较小，所以数据传输负担较小，系统设计的重点在无人机系统上，要求无人机系统在进行飞控的同时还需承担数据解算的功能，在此情况下无人机系统的负担就会过大，基于目前的技术手段此种方案不易实现；二是基于地面站实时数据处理获取产品，此方案设计对无人机的图传系统要求很高，同时从数据解算的角度来分析，解算方法要进行优化，传统的航摄数据整体处理技术不能满足实时变化数据解算的要求，需要从实时数据更新的角度重新设计数据解算算法，且此方案对地面站数据处理设备的要求较高，以上两点问题从技术层面来分析都可实现，小范围信息获取对设备要求不高的情况下，这种方案是可行的；三是基于“云”计算的实时数据处理方案，基于“云”计算进行影像数据实时处理的优势在于数据解算的速度会大大增加，可以处理海量数据，存在的问题是对数据传输的要求很高，但在5G 技术成熟的情况下，此方法无疑是最佳方案。

2 无人机实时摄影测量发展关键技术

通过分析基于地面站或“云”计算的实时摄影测量技术是可行的，在进行技术创新过程中，需要解决以下几个关键问题。

2.1 无人机实时摄影测量对传感器的要求

航摄影像在进行数据解算时需要进行影像畸变误差的改正，这需要耗费数据解算的时间成本。影像畸变误差是由传感器自身成像特点及加工工艺等因素引起，传统航摄相机采用球面镜片，球面镜片由于像差的存在，导致摄影光线不能很好地汇聚，影像模糊度较大、影像畸变较大且存在边缘色差，这些问题会降低数据处理的准确度，同时增加数据处理时间复杂度。无人机摄影测量技术要满足实时测绘的要求，较小数据解算速度是核心问题之一，因此，减少影像畸变增加的解算时间成本，是实时摄影测量技术发展的要求。从目前航摄传感器发展现状来看，配备ED（超低色散能力）非球面镜片的传感器能较好地适应实时摄影测量的基本要求。

2.2 基于5G 网联无人机的实时摄影测量

一般无人机以点对点的方式与地面站进行通信，通过Wi-Fi 或蓝牙作为通讯手段，通讯内容包含三个方面：图传、数传、遥控，其中图传对无人机通信方式要求最高。以Wi-Fi 为例，虽然图传速度达到了1080p（分辨率1920×1080），能够满足小像幅影像图传基本要求（达不到全画幅影像实时图传要求），但是通信质量、速度和距离受环境影响很大，一般在300～500m 的视距范围以内（特定条件限制下，才可以达到1km 以上）才能保障正常通信[1]，这些问题都严重制约实时摄影测量技术实施应用。如果用网联无人机，基于4G LTE 蜂窝通信技术，网络基站覆盖到位的情况下，理论上通信不受距离限制，但图传能力只能达到720p（分辨率1280×720）左右，可见基于4G 的网络无人机也满足不了实时摄影测量的通信要求。

5G 技术的产生，使实时摄影测量成为可能，首先从通讯距离看来，网络无人机可以不受距离限制实现实时通信，其次5G 技术的理论带宽可达20Gbps 以上，已建实验网络也普遍达到了1Gbps 的通信速率，一般无人机影像不会超过1Gbps[2]。可见基于5G 的网络无人机可以实时与地面站或者“云”端数据解算系统实现高速通讯，为实时摄影测量的实现提供了通讯保障。

2.3 基于“云”计算的数据实时处理关键技术

1）技术方案。从数据解算的角度分析，实时摄影测量需要解决两方面的问题，一是从环境的角度出发提高数据解算速度，二是改善数据解算算法。实时摄影测量，需要超强设备的数据解算能力，依靠“云”计算，代替传统工作站数据解算的模式，完全满足数据解算在速度方面的要求，是实时摄影测量得以实现的又一保障。如图1 所示，基于5G 及“云”计算的数据实时处理的技术方案。

图1 实时摄影测量技术方案

2）增量式空三加密。摄影测量数据解算包含空三、DSM 及DOM 的生成，从这两个方面对传统摄影测量数据解算方法进行改进，使其满足实时摄影测量要求。传统空三采用控制点区域网平差来获取高精度加密点云成果，要实现实时空三就需要改变传统空三解算的思路。第一，实时摄影测量要求逐影像快速匹配加密点，在影像数据不多的前提下，基于网络“云”计算，影像匹配算法效率影响很小，可选择成熟稳定、匹配精度高的SIFT 算法；第二，参考同步定位和地图构建(simultaneous localization and mapping，SLAM)的思想，基于空间前方交会及光束法平差(bundle adjustment，BA)提出增量式光束法平差的加密方案。如图2 所示增量式光束法平差方案。

图2 增量式光束法平差方案

SLAM 是在没有预知地图信息的条件下进行动态特征提取、数据解算、数据状态检查、数据更新定位自身和对周围环境建图的方法[3]，增量式空三加密就是借鉴SLAM 的思路，利用基于共线方程的空间前方交会法及BA 相结合，得到渐变式加密成果，其中共线方程是前方交会及BA 的核心方程式，如公式（1）共线方程。增量式空三加密基本流程如下：一是以高精度POS 获取的外方位元素进行单模型定向，前方交会计算加密点坐标；二是以加密点坐标为初始值通过BA 进行加密点优化；三是加密点逐相对拼接。增量式空三加密前提是无人机需要配备高精度定位定姿设备，在影像采集的同时获取影像高精度外方位元素，外方位元素已知的前提下才可以直接利用基于共线条件方程的空间前方交会法获取地面点坐标。

公式（1）中包含像点坐标x、y，地面点坐标XA、YA、ZA，影像主距f 及外方位元素XS、YS、ZS、Φ、ω、K（a1、a2、a3、b1.......）。

3）基于Delaunay 三角网动态更新算法构建动态DSM。实时摄影测量需要通过动态空三加密成果进行三角网 (Delaunay Triangulation Irregular Network,D-TIN)的动态更新，制定三角网顶点动态插入、调整和删除策略，才可以及时内插出DSM 并纠正影像获取DOM 成果，达到实时摄影测量的目的。从20 世纪80 年代开始，国内外学者已经展开了D-TIN 更新算法的研究，为了增加D-TIN 的现势性，90 年代初国内外学者又展开了大量有关DTIN 动态更新算法的研究[4]。动态D-TIN 算法要通过实时空三加密点对D-TIN 进行动态更新，后内插出DSM，这个过程中D-TIN 是末端实时更新，所以要等D-TIN 模型趋于稳定后再内插DSM，由于滞后速度很短，对实时DSM 生成是没有影响的[5-7]。动态D-TIN 构建核心是点及约束线的动态更新，点动态更新要点包括点的定位、点的位置判断、点的删除，在此基础上进行约束线的重构。D-TIN 生成算法研究相对成熟,动态更新算法研究越来越受到人们的重视，基于现代信息获取实时性的要求，D-TIN 局部快速更新已成为了众多学者研究的热点。目前由于“云”计算的优势，动态D-TIN 更新算法是满足实时摄影测量速度要求的[8-9]。

4）实时摄影测量产品输出形式。实时摄影测量概念的提出最大的优势在于数据获取的时效性要求很高，时效性对各类应急应用是非常关键的。从产品形式分析，摄影测量基础产品包含DSM、DOM 及实景三维模型，由于建模需要消耗较多的时间，所以实景三维模型目前暂不建议作为实时摄影测量的产品。DSM 及DOM 是基于高程及平面的独立产品，为了方便实时应用，将两者融合构建影像高程同步模型(OESM)，基于OESM测图可获得与立体测图一致的精度，测图精度可靠[10]，可以方便用户通过统一数据进行信息提取、分析、应用。

3 结论

在结合分析当前无人机摄影测量技术发展现状的基础上，研究实时摄影测量技术发展过程中的关键问题，提出实时摄影测量各技术环节在设备、算法、产品等方面的建设意见，并基于SLAM 的思想提出增量式空三加密等新的理论方法来解决实时摄影测量技术发展过程中的关键问题，推动实时摄影测量技术较快发展，为各类应急基础数据获取提供新的技术方案。