国土调查云无人机巡查数据处理关键技术研究与应用

张何欣

（大连市自然资源事务服务中心，辽宁大连 116000）

国土调查云是自然资源部依托大数据、云计算、“互联网+”、“等保2.0”以及3S技术建成的自然资源管理工作平台[1]，该平台集成了自然资源领域多年份、多类别数据资源，由Web管理端、智能管理APP、在线监管APP共3个终端向用户提供数据服务和技术支持。2019年12月，国土调查云2.0发布，该版本加入了无人机举证功能，该功能统一了资源调查影像资料的拍摄标准，加入了安全可靠的加密方式，实现了飞行航线的统一规划和飞行的自动化控制[2]。“国土调查云+无人机”的举证核查模式在第三次全国国土调查中有着广泛应用，极大提高了外业核查的效率并最大限度确保了数据的真实性[3-5]。由于缺少统一的无人机飞行目标数据处理标准，处理后的数据加载到国土调查云平台后时常出现无法读取的问题，结合实践分析，其原因有两点：一是数据结构未满足平台要求；二是数据制作工具选择不当。为解决上述问题，切实提高无人机巡查数据处理的准确性，本文以大连市捷山园林班巡查数据处理为例，提出无人机巡查数据处理流程，并研究关键技术方法，为自然资源自动化巡查提供技术参考。

一、技术路线

按照国土调查云平台有关要求，无人机巡查数据处理总体要求可分为3个方面： 数据输入格式应为*.shp；空间参考应使用CGCS_2000；数据结构应具备“图斑名称”、“图斑编号”、“图斑面积”以及“行政区代码”4个必要字段。根据数据处理的总体要求，本文拟定的国土调查云无人机巡查数据处理技术路线可分为3个部分，分别是数据预处理、数据一致性检查和系统加载（图1）。

图1 技术路线

由图1可知，数据预处理包含数据采集、格式转换、坐标系转换3个环节，该阶段旨在统一多源数据的标准，为进一步处理打好基础。数据一致性检查重点在于检查并修改空间数据存在的几何、拓扑错误，并按照数据处理总体要求构建数据结构。系统加载阶段即将上述两个阶段处理好的数据输入国土调查云数据处理工具，并在Web管理端分发至外业工作人员，准备实施外业调查。考虑到数据无法加载的原因，数据处理成功与否主要取决于数据一致性检查与系统加载两个环节。

二、数据应用

为测试本文技术路线的可行性，将加载好的数据加载至国土调查云平台，并通过Web管理端向外业工作人员分派任务，巡查作业选取在线监管APP作为无人机飞行控制软件，该APP全方位支持*.gty格式文件，并能够一键控制无人机的起飞、返航、降落，并具备航线规划功能，可执行图斑的查看、巡查、举证拍照等多种任务。

1.研究区及数据概况

本文选取大连市捷山园作为研究区，该区位于大连市中山区与西岗区的交界处，南邻八一路，园区面积约为1407.28亩，海拔约200米。巡查目标数据格式为*.kml，*.kmz，坐标系为WGS-84。经数据预处理环节，数据已统一成*.shp格式，空间参考为CGCS2000。

2.数据一致性检查与系统加载

（1）几何检查及修改

在数据管理工具中选择检查几何工具，重点检查短线段、空几何、不正确的环走向、不正确的线段方向、自相交、非闭合环、空的部分、重复折点、不匹配的属性、不连续的部分和空的Z值共11项，确保空间数据集合正确，并生成几何问题处理报告。经检查，研究区数据无几何错误。

（2）拓扑检查及修改

由于拓扑检查只能在Feature Dataset（要素集）中进行，因此需要在GIS平台中构建“林业巡查数据库.gdb”，并在其中创建一个要素集，空间参考与各图层一致，建好后将所有*.shp加入该数据集，并建立拓扑，规则为“不能重叠”、“不能与其他要素重叠”。经检查，未发现研究区数据拓扑错误。在实际操作中发现，原始数据中存在一些不合理之处，如两个地块之间出现不合理的连接，需要启动编辑工具，应用“剪裁面工具”对数据进行修正，共修正不合理连接163处（图2）。

图2 拓扑检查及修改

（3）数据结构修改

国土调查云外网工作平台要求的输入数据格式为*.shp，由于*.gdb中图层的主键及默认字段与*.shp有差异，须将*.gdb图层转回*.shp，并去掉多余字段，在此基础上构建满足要求的数据结构（表1）。

表1 国土调查云外网工作平台规定数据结构

为规范项目地块管理，本文采用“行政区拼音首字母+下划线+流水号”的方式对地块编号，流水号可采用FID字段的值，如“GJZ_01”，即在GIS平台的字段计算器编辑代码：”GJZ”&”_”&[FID]，完成地块批量编号。

（4）系统加载

将一致性检查后的*.shp数据按照区域名称命名，在国土调查云外网工作平台下载通用任务数据制作工具安装程序，业务类型选择“通用任务”，坐标系与*.shp数据一致，生成国土调查云专用数据格式*.gty文件，并加载到系统（图3）。处理后的数据符合巡查要求，可以作为巡查任务数据分发至外业工作人员。

图3 系统加载数据正射照片

3.巡查飞行

将任务数据通过Web管理端分发至工作人员。按照研究区与巡查设备的实际情况，将无人机自动化巡查分为安全检查、航线规划、起飞、无人机拍照、无人机返回以及数据同步6个环节。每次飞行每个图斑自动拍摄两张照片，一张正射图，一张斜拍图并带有举证五要素：时间、坐标、人员、方位角、照片（图4）。

图4 无人机自动化巡查拍摄照片

外业数据采集后，移动端的信息会自动汇交至云端，并可在Web管理端查看该项目的元数据、巡查记录、巡查拍摄图片以及拍摄时无人机的位置，如管理员提出补充外业调查的要求，外业人员可及时补充，确保外业巡查任务保质保量完成（图5）。

图5 国土调查云Web管理端数据同步

本方法处理的数据不仅能为外业巡查提供目标，支持无人机自动化巡查，还可以为内业管理提供依据，各类数据（巡查目标地块地理信息、无人机位置信息、外业图像信息）在国土调查云Web端集成，实现了内外业一体化，极大提高了自然资源巡查工作成效。

三、结语

本文提出了无人机巡查数据处理流程，研究了关键技术方法，切实解决了国土调查云平台加载无人机巡查数据时出现无法读取数据的问题，并利用国土调查云无人机自动巡查功能在大连市捷山园地区开展林班巡查实地测试，实践表明，本文提出的技术路线能够满足无人机自动化巡查的需求，该方法能够为自然资源巡查工作提供有效的技术支撑。