无人机航空摄影测量空三加密精度

李珂江

（重庆市万州区规划设计研究院，重庆 404100）

引言

随着科技的不断进步，目前无人机航摄测量技术已广泛应用于许多项目的生产工作中，如何实现对海量无人机信息数据的高效化处理，以保证航摄测量结果的准确性，已成为现阶段航空摄影测量进一步发展面临的主要问题。接着对目前无人机航测系统中的空三密技术进行了深入的分析和研究。

在国土、农业、矿产资源勘测与评估等领域中，广泛使用了自动、智能、专业、快速获取数字正射影像图(DOM)。而相对航空遥感技术而言，无人机航摄测量普遍存在低航摄高度、小像幅和飞行姿态不稳定等因素，对无人机航摄图的绘制精度有一定的影响。为了解决这一问题，目前无人机航摄技术引入了 GPS辅助光束法区网平差，利用 GPS 实时动态差分定位技术，获取无人机航拍曝光相片中心点空间位置，以提高无人机航拍定位的空间精度，利用该技术的前提，特别是海拔落差大的山区、丘陵。为此，如何进一步减少无人机航摄空中三角测量成果(以下简称“空三加密成果”)和 DOM 影像成果满足精度要求的基础上，进一步减少无人机航摄空中三角测量成果是近年来无人机航摄测量工作者的努力目标和研究热点。本文主要讨论了如何通过增加无人机正射影像图的航线，增加无人机图像之间的重叠，减少外控点的布设，缩小野外工作量，满足高精度无人机正射影像图的生产需求。

一、无人机航摄测量空三加密简述

实际上的三加密即为空中三角测量法，这种方法能借助少量控制点和像方坐标，求得未知点的具体坐标，从而使模型中已知点的数量增加到四个甚至更多，同时通过上述已知点还可以进一步分析和研究位于影像外方向的各种元素。如果空三加密的精度达不到标准，那么很可能会出现航空摄影测量外业像控点测量以及航飞环节被迫返工等情况，从而导致航空摄影测量无法正常进行。与传统的航空摄影测量方法相比，利用无人机进行航空摄影测量仪所需投资较少，且实时性较强，近几年在绘制地形图、三维建模等工作中得到了非常广泛的应用。但是，凡事都有缺点，技术也不例外，如影像变形大、姿态稳定性差、基高比小、高程精度低、模式切换频繁等[1]。目前在我国市场上还没有一款可以完全解决以上所有问题的无人机航拍测量空三加密软件，目前的精度几乎不能满足我国传统航测的标准和要求。小型化航空摄影测量即利用无人机配合专业的数码相机低空航摄飞行获取地面数据资料，制作数字化地形图、DEM、DOM 等测绘产品。随着我国信息化建设和科技的不断发展，小型无人机数码航空摄影测量已经成为获取空间数据信息的一种重要手段，它具有成本低、机动灵活等优点，可以大大减少人工野外测量的劳力与财力，从而大大降低了人工野外测量的劳动力与财力，从而使测绘产品生产效率迅速提高。

二、航空摄影测量具体要求

（一）精度要求

航摄测量工作中，像控点和图根控制点的精确度标准基本一致，当尺航测成图的比例为1:2000 时，对所测地物点有加密点之间的实际精度要求为：在城市中的建筑地区，等高程标记点为0.5m 的高程标记点，其高程标记点的高程标记点为0.5m。此外，在城市的建设区域，实际的等高距离为0.5m 的平地高程和等高线顶部进行测量作业。除第一级外，对于其他区域高程和等高线也可以利用平高域网络进行加密处理。

（二）航空摄影质量要求

在利用卫星进行摄影测量时，由于引入了 RPC 参数，同时卫片像有较大的覆盖面积，因此可以在一定程度上降低外业控制点的实际布设密度。举例来说，在某些非常短的条件下，例如，果卫片的质量足够好，也就是没有云的覆盖，通常在测量区域中间只有1 个控制点，但其中往往存在一定的测量误差，而且只有一个控制点很难发现粗差。通常最好将控制点的布设在中心区域及测量区的四角出，共5 个，通过这种方式保证能在进行多余观测，并及时发现粗差等基础上，还可完成1:2000地形图的绘制工作。

（三）布置像控点

一般而言，域网方法是目前像控点最常用的一种布设方案，在这种方案中，航向间隔为4 条基线。利用GPS-RTK 技术对像控点进行施测，同时根据平高点的具体要求布设像控点。典型情况下，布设范围在3 个航向重叠区域内，在区域网内布点时需保证5～6 个区段重叠；此外，象控点与相片边缘的距离应在1.5cm 以上。

三、对空三加密精度分析

从目前基本的航空摄影测量流程来看，在航测工作中空三段加密技术具有极其重要的作用，它直接决定了最终地籍图的精度。随着当今科学技术的飞速发展，航测工作的时间越来越紧张，相应的任务数量也越来越多，而借助空三加密相关软件，则可以快速高效地完成各项加密工作[2]。传统的外业像控点布设时，控制点的位置往往需要谨慎考虑，通常对其有非常严格的要求。所以，能否有效地摆脱目前外业像控布点工作中的种种限制，从而有效地减少控制点的实际布设量，从而在不影响测量区域加密精度的前提下有效提升航线跨度，逐渐成为当前管理人员需要考虑的问题。

四、无人驾驶无人机摄影测量空三加密精度

由于非量测相机是无人机获取图像的最重要手段，因此只有在畸变差校正等工作结束后才能进行空三加密，另外在此环节中，相机的参数也需要进行全面检校，因此只有在畸变差校正等工作结束后才能进行，否则就不能满足要求。然而，由于软件性能的限制，光束法平差还有自动匹配等问题，使得所匹配的算法一旦匹配不当或平差参数达不到标准，则会降低光束法平差的自动化水平，此时还需要借助人工的方法来实现自动匹配，因此还会导致系统的加密精度明显下降。基于此，本文提出以下几种方法来优化空三加密精度。

（一）相机检校方式的优化和改进

现在，绝大多数的生产单位都是从事无人驾驶无人机的航空摄影测量生产工作，而为了获得理想的航测精度，对非量测相机做必要的检校就成了其中一个必不可少的环节，而非量测相机为了达到理想的航测精度，就成了一项必需的环节，而非量测相机的畸变参数稳定性较差，因此需要隔一段时间就全面检校[3]。在这个阶段，主要是借助比较下几个方案来确定相机检校实施的具体方案。

1.照相机自检。自检实际上就是利用定焦相机内部镜头本身的光学结构并不因主距转换而随之改变的特点，利用预检校获得内方位元素的具体变化规律，从而尽可能减少在校验过程中未知数的出现，最终实现模型简化等目标。这种方案的成本较低，而且总体的操作相对简单易行，只需利用目标附近的影响和图像间对应的关系来完成相机检校，这样的方案成本较低，整体操作也相对简单易行，只需要使用一些软件就能完成对相机进行校验，而只需用一些软件就能完成对图像的检测，这类方案的成本较低，整体操作相对简单易行，只需使用一些接近目标的影响和图像间对应的关系即可完成相机检校，这样的方案成本较低，整体操作相对简捷，只适用于相机参数相对准确的影像效果。

2.物理校验。对进行物理校验时，需要将相机送到专业的校验部门进行全面校验。经过实现发现，该方案所获得的参数是比较精确的，借助于该相机的检校参数，可以使空三加密精度得到较大提高[4]。但该方法也存在一定的缺陷，如：总体费用偏高，耗费的时间相对较长，极有可能对其他项目的航摄产生影响，而且还需要投入大量的资金用于运输工作，而且运输风险极高。

（二）基于测区特性优化软件结构

1.Pixelgrid 软件。当前，Pixelgrid 软件由于其极其稳定的稳定性和对其质量的合理控制，在我国现有的空三软件中得到了广泛的应用，使其在我国现有的空三软件中处于绝对领先地位[5]。利用 Pixelgrid 软件对相关航测数据进行处理时，软件对各个步骤进行了极其细致的划分，程序整体比较稳定，任何一个环节都可进行质量控制以及人工干预，对无人机的飞行姿态无严格要求是其优点，但其缺点是软件极其细致的划分，程序整体比较稳定，任何一个环节都可进行质量控制以及人工干预，对无人机的飞行姿态不严格要求是其优点。

2.Inpho 软件。与 Pixelgrid 软件相比，Inpho 的表现更加出色，它是目前国内极其先进和可靠的数据信息处理系统。Inpho 软件最突出的优点是高度自动化和匹配精度，它的缺点也同样显著，如对无人机飞行姿态和地面纹理等极高的要求，在条件差的测量区域中，误差匹配的概率明显增加等。此外，该软件对人工干预量的要求较低，难以保证复杂区域的加密精度。

常规航空摄影测量工作中，常常使用一种软件对空三加密，所以常常有返工的现象，还有一些误差超过极限点的误差。并将上述两种有明显优点的软件结合[6]，以高效自动化的方式对无人机信息数据进行 Inpho 处理，充分展示出 Pixelgrid 所具有的控制特性，从而最大程度地优化和完善资源配置，最终有效地提高生产效率。

五、结论

本文深入分析了无人驾驶飞机摄影测量的空三加密技术，并对提高其精度的方法进行了研究，借助于比较不相同的相机校验方案，结合精度、成本投入、效率等因素，对软件组合以及配置等进行了科学的优化，最终实现了对传统的空三加密方案的优化与完善。通过一段时间的应用发现，空三加密技术完成了优化工作，可以有效地解决无人机航摄测量工作中的精度偏低等问题，并且空三结果可完全满足国家制定的1:1000 与1:2000 地形图的精度标准，从而使航测的精度得到进一步提高。总之，本文对无人机的航摄测量成图等工作，提出了一种全新的思路和较为科学的方案，希望能对有关人员提供一些帮助。除此之外，我们深信，随着互联网和计算机技术的不断完善和发展，未来测量的速度和精度将会有明显的提高，从而促使测绘从数字化到信息化，从而推动测绘从数字化到信息化，最终在我国的建设工作中发挥不可替代的作用。