航测智能遥感技术在地质勘查中的应用
2022-11-22王朝妮
王朝妮
目前的无人机航测智能遥感技术优势较大,其针对矿区地质勘查工作过程中必须建立遥感成像技术体系,有效获取遥感影像,通过几何纠正功能制作影像图,提高影像质量,同时建立人机交互式解译机制,提高航测智能遥感工作水平,体现无人机在矿区地质勘查工作中的重要价值。就无人机航测智能遥感系统而言,其技术内容是相当丰富的,而在矿区地质勘查工作中也必须合理运用无人机航测智能遥感系统,保证系统技术应用到位,提高技术应用有效性与可行性。
1 无人机航测智能遥感系统及其技术概述
1.1 无人机航测智能遥感系统
在航测智能遥感系统中,无人机占据核心地位,它主要承载了低空监测与摄影系统,形成了一套完整的UAVRS(UAV Remote Sensing System)系统。就无人机遥感系统建设而言,它主要通过获取低空高分辨率遥感数据明确工作应用目标,直接集成无人驾驶飞行器、遥感设备以及GPS导航定位系统,形成高科技技术核心。换言之,它所构建的是一套高机动性、小型化、专业化、低成本的遥感系统,整体看来其系统机动灵活性是有所保证的,是对于传统航空遥感系统与摄影系统的一大利好补充,为遥感数据大量有效获取创造了有利条件。再一点,无人机航测智能遥感系统在数据处理方面相当快捷便利,能够满足实时调查监测要求,特别是在土地动态监测、矿产资源勘探、地质环境与灾害勘查工作方面都发挥了重要功能作用,体现了较高的生产实践应用价值性。
就无人机航测智能遥感系统的组成方面而言,它其中就包括了无人机本体、控制系统(地面和空中监测)、信号传输系统以及GPS信号接收器等等。另外无人机是具有三轴云台的,它为摄影过程提高稳定性,在摄影控制操作上更加便捷。当然,无人机遥感传感器在保证其飞行精度方面也体现了较大价值,因为无人机配置了导航与飞行控制系统、通信系统以及地面监控系统,这些都能体现UAV技术优势,在机动灵活性、实时飞行安全性、影像分辨率质量方面都展现了较高水平,整体表现性能优异,且维护管理成本相对较低。
1.2 无人机航测智能遥感系统技术
无人机航测智能遥感系统中囊括了诸多技术关键点,例如无人机遥感平台、导航控制系统、地面站系统,同时也能实现对于遥感数据的实时处理与下传,技术特点非常鲜明。就以最核心的无人机遥感平台为例,它其中所搭载的是高精度的机载遥感设备,同时搭载稳定平台与任务设备控制计算机系统,三者共同分析不同遥感任务并满足遥感勘查工作需要。另外,系统中主要搭载了大英寸底CMOS数码相机、成像光谱仪、CCD摄录机以及大容量固态硬盘。不过遥感系统由于受到飞行平台制约,其在采用大体积重量的云台摄像机方面还较为困难。就遥感摄像应用而言,它主要结合多通道信息建立通道灰度等级在8位以上的数码相机拍摄图像系统,配合RGB信道建立多信道通信机制,主要针对航测遥感目标物进行针对性解译与分类。
就遥感技术应用过程而言,它所拍摄的数字影像内容质量很高,所以所拍摄内容采用了RAW、BMP等无损文件存储格式,这主要得益于遥感技术系统所采用的是300D面阵CMOS传感器,可实现一次性生成4K或5K数字图像,这些都为地质勘查工作带来便利。结合上述技术所获得的高分辨率遥感数据能够确保无人机传感系统实时处理、融合全候天作业技术内容,这也满足了遥感设备中所产生的大量数据。
再看遥感数据的实时处理与下传技术,该技术能够实时处理、下传大量的高压缩比有损图像,这就避免了误差限制航空遥感高标准领域技术应用限制。在选取改进压缩编码过程中,主要保证了数据实时下传,同时最大限度减少图像压缩算法损耗,它为提高重构图像质量与无人机遥感实施技术过程创造了更多可能性,满足了遥感实操技术要求。在提高影像匹配算法实时性过程中,也为无人机组合导航系统提供了极高精度的位置修正数据,对无人机飞行控制精度的提升颇有帮助。这里提及两点关键技术,首先是小波变换技术,它满足了无人机遥感勘查工作过程中的低损耗、高效率数据压缩要求;再者就是抗干扰编码技术,该技术利用通信链路配合视距微波建立卫星中继技术方式,基本满足了无人机与陆地基站的宽带无线通信网络建设要求,在满足遥感数据安全实时下传方面发挥了重要作用。
举个例子,在应用无人机遥感系统实施矿区地质勘查工作过程中,需要首先拟定飞行日,在天气许可的情况下安排上午9点~下午15点作为获取地质勘查影像的最佳时间段。该时间段地物阴影最小,非常适合外场地质勘查作业操作执行。在确定飞行勘查后,需要首先面向航管部门通报飞行计划信息,确认飞行后布设地面设施,为无人机加载传感器。然后实施系统地面联机测试,结合实际光照条件进行对摄影机曝光参数进行微调,保证通过监视软件完成航线编辑过程,同时输入无人机机载控制系统,确保无人机能够在400m~500m高度飞行展开勘查工作,随时调整飞行姿态。就以直线飞行状态为例,需要确保无人机设定不同舵面的中立位置,保证台控计算机同步记录数据到位。在确认平台飞行参数之后确保无人机转入到自动飞行姿态,开始实施遥感作业。在检查系统状态过程中要做好飞行记录,同步确保外场作业实施到位,最后在矿区地质勘查作业完毕后做好数据检查与飞行总结工作,提升影像重叠度与影像质量分析水平。在获取合格目标区域影像资料后,可以结合无人机测量数据撰写飞行日志,总结任务内容,保证系统硬件设备维护保养工作实施到位。
2 无人机航测智能遥感系统技术在矿区地质勘查工作中的实践应用
无人机航测智能遥感系统技术在矿区地质勘查工作中实践应用相对广泛,这主要是因为其飞行覆盖面积相对较广,可适应各种气候条件,能够满足各种飞行遥感技术要求。在监测区域建设方面,需要结合矿区实际地形、金属矿分布状况展开地质勘查工作。下文就无人机航测智能遥感技术在矿区地质勘查工作中的实践应用展开全方位分析,提出几点关键技术实践应用要点。
2.1 地质勘查获取影像分析
在航拍影像图片获取过程中,需要结合实际的地质勘查结果,配合遥感软件处理所获取影像内容,并对照传统卫星遥感影像图进行对比,无人机遥感影像技术在提高地面分辨率,优化清晰度方面表现出色,其影像数据采集周期也相对偏短,这体现了无人机遥感系统在矿区地质勘查工作中强大机动性与高自由度。
在获取地质勘查影像内容之前,需要对摄影内容进行分析,保证建立数码相机CCD面阵成像平面,对胶片变形问题进行分析。就传感器阵列误差问题分析过程而言,需要结合内部变形误差一致性问题进行分析,在不考虑任何方位因素影响的前提之下,需要建立影像中心位置,保证高成像质量。就这一过程而言,也要建立畸变误差定值,确保无人机遥感技术应用过程中建立数码相机阵列,分析其中系统误差偏差问题并加以有效纠正。
2.2 外部变形误差分析
在外部变形误差分析过程中,需要了解摄影瞬间传感器位置与姿态有效变化,结合实际地形、大气因素情况分析影响外部变形误差问题的相关要素。在利用无人机遥感系统技术过程中,需要对地形起伏影响进行分析,做好像素定位,结合微分原理进行外部变形误差问题有效纠正,分析外方位元素影响情况。具体来讲,就是在垂直摄影条件下建立影像坐标x/y轴并与地面相应坐标形成相互比例关系,如此可分析影响影像平移、旋转与缩放的诸多线性变化内容,保证建立非线性点位移分析机制。
2.3 遥感影像几何纠正处理分析
在结合无人机遥感影像内容进行结合几何理论变形分析过程中,需要结合影像几何纠正内容展开分析,提出相应技术问题:首先就是分析无人机有效负荷与任务舱容积制约问题,保证安装大型专业航空摄影仪,保证从体积、重量等方面分析小型光学相机相关技术问题,争取建立CCD数码相机矩阵,对胶片质量压平误差问题进行分析。保证形成CCD阵列。与此同时,也要通过遥感系统对要遥感影像进行分析,了解空中姿态剧烈变化,建立数据畸变差检验报告。在无人机遥感影像的几何纠正过程中,需要对无人机的成像平台位置与姿态变化进行分析,避免由于它们所产生的传感器外部元素误差纠正问题。就镜头条件确定以后,还需要对所勘查数据内容的标准图形垂直摄影问题进行分析,获得相应影像内容。换言之,就是对影像外部误差纠正问题进行分析,建立多项式方法背景下的拟合纠正机制,有效纠正数字影像中所存在的色彩处理困难问题,形成数字影像图。
这里列举一例,在无人机航测智能遥感技术应用过程中,主要对遥感影像背景下的CCD相机畸变纠正问题进行分析,保证制作和装配由于误差所引发的像点位移问题,同时设置物点入射光线。在分析成像点变化过程中,需要充分利用到CCD器件的固定性,对每一幅影像的影响作用进行分析,主要对镜头畸变差进行分析,建立系统性误差用数学公式,利用数学公式来模拟、预测、统一纠正相关技术问题,结合相关计算算法来解决问题。
具体来讲,要在分析镜头畸变差过程中需要建立与焦距之间的相关关系,结合镜头焦距f确定遥感系统数码相机镜头的畸变差内容,了解成像物距。在这一过程中也要设计叠加标准影像,控制其中的交点控制点,并建立模型对18mm焦距段下的纠正模型进行分析,分析获得数码相机垂直摄影图。在结合数码相机垂直摄影图进行分析过程中,也要建立标准网格交点作为基础控制点。在影像被纠正以后,应该结合镜头畸变分析光心位置应该为0,其中越接近影像边缘时其畸变也就越大,其中所有影像的实际获取结果应该为达到4K效果以上。在对无人机传感影像外方位元素进行分析过程中,也必须利用几何纠正功能纠正其误差问题,深层次了解地面高程插值数据内容,建立投影差矫正机制。就影像矫正过程而言,需要利用无人机遥感系统对扫描影像内容进行分析,建立投影系统,确保影像单元获得正确地理坐标,最后对纠正地形图内容进行有效拼接。在切除多余部分以后,则需要对矿区中1:10000的数字化地形图进行分析。
就无人机遥感影像的几何纠正技术实现流程而言,它主要在无人机飞行区域建立高分辨率正射影像资料分析机制,确保几何纠正过程中能够实现对大比例尺地形图的有效匹配,建立基准图。详细来讲,就是利用大比例尺构建地形图,然后利用遥感系统实施数字化数据扫描,随后呈现无人机遥感影像内容,并对CCD相机中的畸变内容进行有效矫正,形成纠正后影像。在扫描数字化内容过程中则要恢复投影系统,建立几何纠正机制,形成纠正基准图,并对其他影像数字化内容进行分析,检查控制点位置,最后计算多项式纠正精度,确保几何纠正成像到位。
2.4 遥感影像图制作分析
在无人机遥感影像图制作过程中,需要利用到遥感影像镶嵌拼接功能,保证纠正数字影像中的拼接处理内容,对正射矫正影像进行拼接分析,保证图像数据与地面处理坐标建立相互之间的精确关联关系。在这里,图像数据作为基本的GIS底图而存在,它需要结合影像纠正功能镶嵌入遥感影像图中,确保面向大地坐标建立排列正射影像内容,同时对分类面积量进行计算,有效优化真实尺度技术内容。考虑到影像处理过程中必然存在相邻影像之间的重叠区域,建立ENVI系统分析机制,对影像地理信息内容进行分析,保证制作形成一套矿区的无人机遥感影像勘查图。
随后,就要对影像质量进行分析,保证检验最终影像图质量内容,确保全图平均定位偏差分析到位,客观反映影像图局部变形状况。在针对地形图误差进行对比分析过程中,需要保证成像图分辨率提升到0.80m以上,结合地面定位偏差了解图像内容,做好影像质量检查提升工作。
2.5 遥感影像目视判读技术分析
在利用无人机遥感影像系统进行目视判读技术分析过程中,需要保证所勘查地质空间分辨率较高,配合试验飞行设计过程对相机参数进行有效设置,确保地面像元空间分辨率达到0.50m以上,如此可精确反映土地利用实际状况。在这里,要结合目视解译技术对地物内容进行潘明,保证有效解决判识问题。就无人机遥感图像处理过程而言,需要建立比例为1:1的正射校正机制,形成1:1000的电子地形图,并对电子地形图的某些地形高线与高程点进行赋值处理。在矿区地质勘查工作中,遥感影像的目视判读技术应用主要是提高勘查工作精度,针对矿区地质勘查的低空无人机遥感测绘成果精度分析主要分为理论精度分析和实测数据精度分析。理论精度分析就要运用到空三加密配合光束法和局部平差法,利用软件patb完成所有技术流程。考虑到工程文件夹中会自动生成平差报告文件,所以要首先打开文件查看其解算精度,如果不存在错误信息就可报告初始定向坐标参数和地面坐标参数,包括像点坐标残差与控制点坐标残差,然后加密点坐标。举个例子,通过建立残差坐标像点数据表记录sigama naught相关数据,保证像点精度控制在0.01m以内,看坐标残差像点是否超过3倍中误差值,如果超过要进行粗差点处理,并进行组号设置,满足点中误差在1/2像素以内,同时满足连接点基本精度要求。在实测精度分析方面,就主要利用到了区域网平差计算,结合成果加密中误差采用检查点中误差估算方法,保证适量相片控制点参与到平差计算当中,以提高实测精度。在矿区,要实施控制点位判刺,逐一刺入检查点,并将检查点权值设置为0,利用平差软件进行平差计算分析。同时对位置加密点坐标数据进行计算分析,最终比较得出二者坐标数据的基本差值,并计算出平面点位中误差值。一般来说,所设置检查点的点位误差都应该控制在0.5m范围内,满足基本规范2倍点位的基本误差计算要求。结合中误差计算式得出各个坐标轴方向的点位中误差值,计算出平面点位中误差值,然后结合《低空数字航空摄影测量规范》相关要求,配合比例为1:2000的地形图单点定位坐标进行计算(保证单点定位绝对精度在0.5m以内),此时的计算精度就基本能够满足矿区勘查目视判读技术应用要求,提高勘查工作整体品质。
3 总结
综上所述,在利用无人机遥感航测智能技术系统过程中,还需要建立良好的人机交互式解译系统,确保处理遥感影像产品到位,建立地质勘查高利用率、长周期分析机制,形成遥感数字图像分析机制,提高技术勘查工作自动化程度。本文中所分析的无人机遥感系统在整体技术应用与勘查体系构建上是相对完整的,它在技术推广应用中提升了系统应用的经济可行性,保证快速遥感调查技术应用到位,同时确保无人机在遥感系统建设与实践应用过程中扩大区域航拍面积、提高航拍效果,体现该技术在矿区地质勘查工作中的高价值性。