CORS基站在低空无人机PPK技术处理中的应用研究

周烽松，楚彬，曾翔强

(湖南省测绘科技研究所,长沙 410007)

0 引言

随着低空消费型无人机飞控和全球卫星导航系统(GNSS)模块集成技术的飞速发展，有效地解决了传统测量技术难以高效、全面获取地形数据的困难，形成了对传统航空摄影的有效补充.并以其快捷方便、价格低廉、机动灵活及功能多样等优势在工程建设、应急响应、应急处理、国土监测、资源开发、新基建等方面已成为获取地形成果数据的重要手段，提供基准的数据支持[1-5].

现有低空无人机POS 位置数据是通过GNSS 模块进行实时动态定位(RTK)测量获取，而RTK技术易受地物遮挡、作业距离等因素影响造成RTK 失锁，进而导致POS 位置数据精度较差，生成的地形影像数据畸变差较大.因此众多学者使用动态后处理(PPK)技术来保证POS 数据精度和成果精度.文献[6-7]在研究应用中使用PPK 校正减少了现场地面控制的时间；文献[8]在作业区架设基站利用PPK技术，完成无人机POS 数据解算，实现了林业摄影测量中的免像控应用；文献[9]在作业区架设基站结合PPK技术获取高精度POS 数据辅助空三测量，完成了1∶500 比例尺的免像控测图工作；文献[10]为进一步降低工作负担，提出利用单基站连续运行参考站(CORS)数据完成无人机倾斜摄影测量POS 数据的PPK技术处理，分析构建三维实景模型精度.

但是，上述研究中未详细考虑CORS基站与作业区域之间距离变化对PPK 数据处理的精度影响.针对该问题，本文研究探讨了不同距离情况下CORS单基站数据对无人机PPK 数据解算和成果数据的影响，并与无人机RTK 模式下获取的数据及实测数据进行对比分析.

1 原理与实验方法

1.1 实验原理

研究采用的低空无人机为大疆精灵4 RTK 无人机，其POS 系统集GNSS 定位技术、惯性导航系统(INS)和云台于一体，可直接获得航摄相片的空间位置和姿态角引入到摄影测量区域网平差模型，解算出影像的角元素和线元素.但由于该无人机搭载GNSS模块，易受工作区域地形、建筑等因素影响无人机与遥控器的通信，进而降低RTK 固定率，甚至变成单点解，降低最终数据的解算精度.而PPK技术是以基站数据为参照，能利用后处理动态差分方法修正低空无人机位置数据，获取无人机摄影瞬间的摄影中心的线元素.因此可以利用CORS基站数据参与无人机在单点解模式下PPK 的计算工作，提升POS 数据精度，进而提升线元素精度，其工作原理如图1 所示.

图1 CORS基站参与无人机PPK技术示意图

在利用PPK技术获取高精度POS 数据后，即可使用POS 辅助光束法区域网平差完成无人机影像空三处理，影像角元素、线元素和POS 数据的函数关系如下.

式中：(XS,YS,ZS)为实际曝光时刻投影中心坐标；R为3 个角元素构成的正交变换矩阵；(x,y,-f)为像点在像空间坐标系下的坐标值；(X,Y,Z)GNSS为t时刻的摄站位置；(X,Y,Z)为像点在像辅助坐标系下的坐标；(x,y,z)GNSS为天线相位中心坐标；(ax,ay,az)和(bx,by,bz)分布为线性偏移系统误差改正中固定参数与随时间变化参数[7].

1.2 实验流程

在实验中，将首先使用精灵4 RTK 无人机对同一实验区域完成RTK 模式和GPS 模式的两次影像数据采集工作，并实地测量检核点.同时为分析CORS基站与工作区域距离对PPK 计算的影响，本研究在实验中选取了距实验区域20 km、10 km 的CORS基站卫星采集数据和在实验区域内架设与CORS基站同型号的地面基站进行卫星数据采集，并分别参与无人机GPS 模式下的PPK 解算.然后将上述三种PPK 解算结果更新于无人机GPS 模式获取POS 数据中，进行DOM 与DSM 的数据生成.最后与RTK 模式下生成的DOM、DSM 及实测检核点的位置坐标进行对比分析.具体技术路线如图2 所示.

图2 技术路线图

2 实验研究

2.1 数据获取

本次实验区域位于湖南某丘陵地区，实验设备采用大疆精灵4 RTK 多旋翼无人机.无人机设置飞行高度为150 m、地面分辨率4.1 cm、航向重叠度80%、旁向重叠度70%，在RTK 模式与GPS 模式下分别获得529、528 张照片.并在实验区域按均匀分布的原则布设18 个检核点[11-12]，检核点采用CORS与全站仪结合的方法进行测量，并完成了2 000 国家大地坐标系(CGCS2000)高斯投影3°坐标转换.实验区域与检核点分布如图3 所示.

图3 实验区检核点及实验区基站位置图

2.2 数据处理

将利用中海达无人机PPK 后处理软件对实验数据进行处理，对基站数据和无人机卫星观测数据进行联合计算；并将利用大疆智图完成各类POS 数据读取、影像畸变修正、影像密集匹配、DSM 和DOM 生成，由此共生成了四类数据.数据A 为RTK 模式的影像及位置数据利用大疆智图制作DSM、DOM；数据B、C、D 分为GPS 模式获取的数据联合距实验区域20 km、10 km 的CORS 站基准数据及实验区基站数据生成的DSM、DOM.并行检查点对四类数据进行精度检查，四类数据的真误差计算结果如图4 和表1所示.

由表1 及图4 可知，数据A 与数据D 的差值范围较为接近，并且各方向差值小于0.1 m 的点数量也较多；数据B 的表现较差，尤其是在高程方向上；数据C 的结果介于数据A 与数据B 之间.该统计结果表明CORS基站距离在一定程度上能够影响数据成果质量.

表1 4 种数据的检查点点位坐标误差统计 m

图4 各数据误差图

3 分析与讨论

为进一步讨论四类数据在DOM、DSM 的精度，本研究对四类数据的检查点在X、Y和高程方向进行了中误差对比和误差分布比较，结果如表2、图5～6所示.

表2 四类数据的检查点中误差对比 m

图5 各数据平面与高程方向误差图

由图5 和图6 对比分析可知，数据A、C、D 各点之间分布较为集中，数据B 则分布在外围，并且数据B 的偏差范围要大于数据A、C、D；数据偏差范围较小的为数据A 和D，但数据A 在X方向上优于数据D，但数据D 在Y方向上优于数据A.由此说明，PPK技术在无人机数据处理上可以达到与RTK技术相当的精度水平，但在一定程度上受基站距离的影响.

图6 各数据X 与Y 方向误差图

进一步由表2 可知，数据A 与数据D 在平面与高程方向上中误差相差不大，数据C 与数据A、D 中误差较接近；数据B 检验结果与其余三类数据存在较大差距，尤其在高程方向差异更大.四类数据的整体精度为A＞D＞C＞B，并且数据A、C、D 的平面与高程中误差都小于10 cm，说明其成果都能满足1∶1 000 比例尺的测绘成果制作，而数据B 则不能满足标准要求.由此可以说明融合CORS 观测数据的PPK技术可以提高无人机在GPS 模式下POS 数据的精度，并制作出符合相关规范的产品.但其表现受距离因素影响明显，当CORS基站距工作区域较近为10 km 时，其相关成果精度能接近RTK 模式和实验区域基站的处理结果；当CORS基站距工作区域较远为20 km 时，其产品成果精度下降较快，尤其在高程方向表现明显.

4 结束语

本文针对CORS基站与作业区域之间距离变化对PPK 数据处理的精度影响，结合CORS基站数据、地面基站数据、无人机数据和地面检核数据进行验证分析.结果表明：CORS基站处理成果在丘陵地区受距离影响明显，CORS基站距离工作区域在10 km时，其误差略低于工作区架设基站和无人机RTK 模式获取的成果，可以满足1∶1 000 比例尺测图要求；当CORS基站距离工作区域20 km 时，其解算精度降低，平面与高程误差均大于0.1 m，使得成果不能支持大比例尺测图工作.因此，在适当距离内可以利用CORS基站取代实地架设基站完成PPK技术处理，辅助无人机获取高精度POS 数据，进而完成高精度产品制作，并进一步降低外业工作强度和人员负担.