基于無人機遙感影像處理方法的可行性試驗

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(1. 楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 陜西 楊凌 712100； 2. 西北測繪職工培訓(xùn)中心， 陜西 西安 710054；

0 引 言

近年來，隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展與城鎮(zhèn)化進程的迅速推進，各地區(qū)、各部門為適應(yīng)發(fā)展的總體需求，無論在綜合規(guī)劃、國土整治監(jiān)控還是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)田水利建設(shè)、環(huán)保和生態(tài)建設(shè)等社會發(fā)展的各方面，對地形地物資料的現(xiàn)勢性、精度、周期的需求越來越高，已成為急待解決的問題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)獲取手段越來越顯現(xiàn)出其局限性：衛(wèi)星影像的采集周期長，時相難以保證，且影像分辨率通常不能應(yīng)用于大比例尺測圖；傳統(tǒng)航空遙感主要采用大中型固定翼飛機，受空域管制及天氣的制約，對于測區(qū)面積小、成圖周期短的測繪工程及應(yīng)急項目也不適應(yīng)。在這種需求下，無人飛行器遙感系統(tǒng)應(yīng)運而生，為中小城市特別是城、鎮(zhèn)、縣、鄉(xiāng)等地區(qū)的經(jīng)濟和文化建設(shè)提供了行之有效的手段。

無人飛行器( Unmanned Aerial Vehicles，UAV) ,又稱無人駕駛飛行器，主要包括固定翼無人機、直升無人機、旋翼無人機和無人飛艇等。無人飛行器遙感系統(tǒng)是一種靈活迅速、成本低廉的小型化、專用化的遙感系統(tǒng)。它以無人駕駛飛行器為飛行平臺、以高分辨率數(shù)字遙感設(shè)備為機載傳感器獲取低空高分辨率遙感數(shù)據(jù)，具有快速、實時對地觀測、調(diào)查監(jiān)測能力，能夠定點起飛、降落，對起降場地的條件要求不高，其飛行通過無線電遙控或通過機載計算機實現(xiàn)程控，可按預(yù)定飛行航線自主飛行、拍攝。同時，無人飛行器可以在云下飛行，減小了天氣對作業(yè)的影響?？蓮V泛應(yīng)用于土地利用動態(tài)監(jiān)測、礦產(chǎn)資源勘探、地質(zhì)環(huán)境與災(zāi)情監(jiān)測、地形圖更新與地籍測量、海洋資源與環(huán)境監(jiān)測以及農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水利、交通等部門。

無人飛行器遙感系統(tǒng)憑借其自身的優(yōu)勢，已成為近年來的研究熱點。但是，與傳統(tǒng)的航空遙感系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)也存在其自身的缺陷。首先，無人飛行器遙感系統(tǒng)一般采用普通的商業(yè)數(shù)碼相機作為傳感器，這類相機沒有經(jīng)過標(biāo)定，鏡頭畸變往往較大，在對影像進行預(yù)處理時必需予以考慮。除此之外，無人飛行器低空遙感系統(tǒng)獲取的影像存在像幅小、數(shù)量多、基線短、重疊度不規(guī)則且傾角過大等問題[3]，影像的重疊度和飛行航線不符合航空攝影的規(guī)范，且所附帶的POS數(shù)據(jù)也較傳統(tǒng)的載人飛機精度低，無法按照常規(guī)的航空遙感數(shù)據(jù)處理方法進行后續(xù)處理，對其遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用造成了一定的制約。

高分辨率遙感影像一體化測圖系統(tǒng)PixelGrid是由中國測繪科學(xué)研究院在“十一五”期間自主研發(fā)的一套遙感影像快速處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過構(gòu)建集群分布式網(wǎng)絡(luò)、采用計算機多核并行處理、自動化和人工編輯相結(jié)合的方式，完成遙感影像從空中三角測量到各種國家標(biāo)準(zhǔn)比例尺的DSM、DEM、DOM等產(chǎn)品的生產(chǎn)。被譽為國產(chǎn)的“像素工廠”。該系統(tǒng)主要包括航空影像處理模塊、無人機影像處理模塊、衛(wèi)星影像處理模塊和推掃式影像處理模塊。

為了驗證無人機遙感影像處理方法的可行性，本文利用PixelGrid系統(tǒng)，對無人機遙感系統(tǒng)獲取的實際航攝資料進行處理試驗。

1 試驗資料簡介

1.1 試驗軟、硬件環(huán)境

本次試驗采用DELL工作站(3.4G 12核 24G內(nèi)存)，操作環(huán)境為Windows XP 64位操作系統(tǒng)。

軟件采用中國測繪科學(xué)研究院研發(fā)的高分辨率遙感影像一體化測圖系統(tǒng)PixelGrid4.0版本。區(qū)域網(wǎng)平差解算軟件采用PAT-B。

1.2 試驗區(qū)基本資料

試驗區(qū)為攝于2012年7月的陜西某測區(qū)無人機低空遙感數(shù)據(jù)。測區(qū)的無人機航空攝影系統(tǒng)為中測新圖生產(chǎn)的無人機搭載普通家用的Canon EOS 5DmarkII數(shù)碼相機，具體性能指標(biāo)如表1所示：

表1 佳能數(shù)碼相機參數(shù)表

本次試驗共3個架次，影像為彩色航攝，按西北→東南方向飛行，共計1 508張影像。獲取的影像紋理清晰、反差適中。影像的攝影航線分布如圖1所示。

圖1 攝影航線分布圖

試驗區(qū)的像控點與檢查點，在6個基礎(chǔ)點的基礎(chǔ)上，采用GPS-RTK方法進行像控測量，平面坐標(biāo)采用地方抵償坐標(biāo)系，高程采用1985國家高程基準(zhǔn)。按照低空數(shù)字?jǐn)z影測量內(nèi)業(yè)規(guī)范的要求，地面控制點平面位置相對于附近高等級控制點的位置中誤差不超過±0.2 m，高程中誤差不大于0.15 m。

1.3 試驗技術(shù)流程

技術(shù)處理流程如圖2所示。

2 技術(shù)處理流程

2.1 畸變差改正

因本試驗相機為非量測相機，所以必須對其進行畸變差校正后才能進行空三加密。

本項目獲取的相機檢校文件包括：像主點坐標(biāo)(x0，y0)、焦距(f)、像元大小、徑向畸變系數(shù)(k1，k2)、偏心畸變系數(shù)(p1，p2)與CCD非正方形比例系數(shù)和CCD非正交性畸變系數(shù)(alfa，bate)、像方坐標(biāo)系等(單位:mm)。

利用PixelGrid系統(tǒng)的“無人機航空影像畸變改正”模塊，進行正確的參數(shù)設(shè)置后，可完成無人飛行器遙感影像的畸變差校正。

圖2 技術(shù)處理流程圖

2.2 工程創(chuàng)建

工程文件建立時，作業(yè)區(qū)域參數(shù)文件一定要設(shè)置正確，包括工程目錄、攝影比例、相機檢校參數(shù)文件以及內(nèi)定向、相對定向、模型連接限差、控制點數(shù)據(jù)等。參數(shù)設(shè)置對話框見圖3。因影像已經(jīng)過畸變改正，此時的相機文件設(shè)置中主點坐標(biāo)(PPA)應(yīng)設(shè)置為0。

2.3 空三加密

2.3.1 空三過程 工程創(chuàng)建完成后，進入?yún)^(qū)域網(wǎng)平差操作菜單，依次完成影像自動內(nèi)定向、全自動相對定向、全自動高可靠性模型連接、航帶間初始偏移量確定及航帶間轉(zhuǎn)點等工作。需注意的是在全自動相對定向中會出現(xiàn)相對定向失敗的模型，需人工干預(yù)進行模型相對定向。對于模型連接和航帶間轉(zhuǎn)點錯誤的模型，同時需要人工干預(yù)進行錯誤修正。轉(zhuǎn)點完成后須調(diào)用PAT-B軟件，剔除粗差并進行反復(fù)調(diào)整，直至像點誤差在1個像素內(nèi)。

圖3 參數(shù)設(shè)置對話框

在立體環(huán)境下，進行控制點的量測，并與加密點一起進行區(qū)域網(wǎng)平差解算，滿足項目精度要求后提交。

2.3.2 空三結(jié)果分析 為檢測無人飛行器遙感影像的空三加密的精度，將外業(yè)實測的野外控制點三維坐標(biāo)作為“真值”，將區(qū)域網(wǎng)平差中自行計算得到野外控制點三維坐標(biāo)作為“計算值”，統(tǒng)計“真值”與“計算值”的較差，分別計算基本定向點與檢查點的實際精度。無人飛行器遙感影像的空三加密的精度列入表2。

表2 空三加密精度表 單位：m

由表2可以看出：試驗中，空三加密基本定向點的平面方向最大誤差為1.484 m，中誤差為0.603 m，高程方向最大誤差為0.665 m，中誤差為0.265 m；檢查點的平面方向最大誤差為1.650 m ，中誤差為0.796 m，高程方向最大誤差為0.508 m，中誤差為0.251 m，完全滿足《低空數(shù)字?jǐn)z影測量內(nèi)業(yè)規(guī)范》中1∶2 000的丘陵地形中基本定向點的平面限差不超過1.5 m、高程限差不超過0.8 m，多余控制點的平面限差不超過1.75 m、高程限差不超過1.0 m的要求。

綜合試驗可以看出：無人機影像雖然存在飛行不穩(wěn)定、旋偏角大等問題，但通過布設(shè)合理的像控點，其加密成果完全可以達(dá)到《低空數(shù)字?jǐn)z影測量內(nèi)業(yè)規(guī)范》規(guī)定的空三精度要求，可用于后續(xù)的1∶2 000 DOM制作與立體測圖。

2.4 DOM制作

2.4.1 DEM生成 因PixelGrid系統(tǒng)系統(tǒng)在DSM匹配中采用RAW格式影像，加密完成后需要進行影像格式的轉(zhuǎn)換和增強，增強的目的是為了提高DSM匹配的可靠性。在DEM匹配時可以采用分布式數(shù)據(jù)處理，可以選用單機多核或多機多核，以提高匹配效率。圖4為DSM匹配窗口。匹配完成的DSM經(jīng)濾波或立體交互編輯，得到影像正射糾正所用的DEM。

圖4 DSM匹配窗口

2.4.2 DOM制作 基于DEM數(shù)據(jù)，采用分布式數(shù)據(jù)處理方式，完成單張影像的正射糾正。通過影像拼接處理，完成區(qū)域DOM的拼接工作。最后批處理裁切得到以圖幅為單位的正射影像成果數(shù)據(jù)。圖5為拼接完成的區(qū)域正射影像圖。

圖5 區(qū)域正射影像圖

2.4.3 DOM精度分析 利用PixelGrid影像處理系統(tǒng)，根據(jù)無人機影像空三加密完成后的有關(guān)數(shù)據(jù)文件，進行自動影像匹配并全自動方法生成DSM，并去除地表信息得到DEM；再利用生成的DEM與空三加密成果，對無人機影像進行正射糾正，自動生成DOM，并進行自動拼接、裁切，最終得到1∶2 000比例尺的標(biāo)準(zhǔn)圖幅DOM成果。

為了評定無人機影像制作的DOM成果的精度，本文利用檢查點進行了精度檢測。

利用XBchecker軟件，將DOM上讀取的檢查點的坐標(biāo)與外業(yè)提供的檢查點平面坐標(biāo)進行比較，并統(tǒng)計其較差的中誤差，得到自動生產(chǎn)的DOM的精度。DOM的精度結(jié)果列入表3。

表3 DOM精度檢測表 單位：m

由表3可見：試驗中DOM成果的單點最大誤差為1.36 m，中誤差為0.57 m，可以滿足《1∶2000數(shù)字正射影像圖》平面位置中誤差平地、丘陵地不大于2.5 m的規(guī)定。

2.4.4 DOM精度分析 僅僅是用另外一種質(zhì)檢軟件進行實驗結(jié)果的驗證，所用到的數(shù)據(jù)，全部為同一組數(shù)據(jù)，

3 結(jié) 語

采用PixelGrid系統(tǒng)，通過實際試驗，進一步驗證了無人機影像處理的流程和方法，并通過對DOM成果精度的檢測，說明該處理方法是有效地、可靠的。

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