免像控?zé)o人機在應(yīng)急測繪中的應(yīng)用

侯紅科，周廣華

(廣州市城市規(guī)劃勘測設(shè)計研究院，廣東 廣州 510060)

1 引 言

2020年入汛以來，南方地區(qū)發(fā)生多輪強降雨天氣，造成了多地嚴重洪澇災(zāi)害。在災(zāi)害面前，如何快速獲取災(zāi)區(qū)影像等地理信息數(shù)據(jù)顯得尤為重要。應(yīng)急測繪保障的目的就是應(yīng)對突發(fā)自然災(zāi)害、事故災(zāi)難、公共衛(wèi)生事件等突發(fā)事件，快速有序地提供基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)等測繪成果，為突發(fā)事件的預(yù)防、應(yīng)對、處置和恢復(fù)全過程提供數(shù)據(jù)支撐[1]。

近年來，GNSS技術(shù)的發(fā)展，提高了無人機定位的精度和影像數(shù)據(jù)處理效率[2，3]。趙政、常越等人[4，5]通過利用自帶的POS數(shù)據(jù)對傾斜影像進行影像水平糾正，自動獲取同名像點，為多視影像平差提供可靠的連接點。范秀慶等人[6～8]進行了無人機免像控技術(shù)在地形圖測量中的可行性研究，研究表明免像控?zé)o人機在連續(xù)衛(wèi)星運行參考站(CORS系統(tǒng))和慣性測量單元(IMU)的支持下，可直接獲取無人機的空間位置參數(shù)和側(cè)滾角等姿態(tài)參數(shù)，經(jīng)過對系統(tǒng)誤差的檢校，得到高精度的初始化外方位元素，從而實現(xiàn)免像控作業(yè)。在災(zāi)害影響下，因交通暫時中斷會導(dǎo)致救援隊伍無法快速進入災(zāi)區(qū)。而無人機免像控技術(shù)對場地要求較低，能快速獲取有效的地理信息數(shù)據(jù)。因此無人機技術(shù)在處置各種突發(fā)事件過程中具有獨特的優(yōu)勢。

2 無人機航測系統(tǒng)介紹

本次演練采用四旋翼無人機航攝遙感系統(tǒng)(如圖1所示)，主要包括飛行平臺、五鏡頭傾斜攝影系統(tǒng)和飛行規(guī)劃系統(tǒng)。

圖1 無人機航攝遙感系統(tǒng)

2.1 飛行平臺

無人機采用的是大疆經(jīng)緯M300 RTK，它是行業(yè)首款具備六向定位避障與可視化飛行輔助界面的無人機，滿足IP45防護等級，支持 55 min超長續(xù)航和最遠15公里圖傳距離，具備較強的抗風(fēng)能力。同時，它采用了雙余度備份IMU和氣壓計，搭載了RTK的雙天線系統(tǒng)，大大提高了定位精度和抗磁干擾能力。其主要參數(shù)如表1所示。

經(jīng)緯M300 RTK主要參數(shù) 表1

2.2 五鏡頭傾斜攝影系統(tǒng)

搭載的賽爾五鏡頭傾斜攝影系統(tǒng)下視相機由5臺高度集成的獨立相機組成，其中1臺相機豎直對地拍攝，另外4臺相機以45°傾角同步獲取地物側(cè)面紋理。鏡頭焦距均為 35 mm，采用 23.5 mm×15.6 mm CMOS傳感器，影像幅面 6 000 pix×4 000 pix。完全滿足應(yīng)急測繪和其他航測作業(yè)的要求。

2.3 飛行規(guī)劃系統(tǒng)

地面遙控器自帶無人機飛行規(guī)劃和管理操作系統(tǒng)，它能實時監(jiān)控?zé)o人機的飛行位置、航跡和姿態(tài)等數(shù)據(jù)。通過直觀簡易的交互設(shè)計，使用戶輕松規(guī)劃復(fù)雜的航線任務(wù)，實現(xiàn)全自動飛行作業(yè)。

3 無人機影像處理方法

無人機影像處理過程主要包括影像預(yù)處理、POS數(shù)據(jù)輔助空中三角測量、影像密集匹配、三維TIN網(wǎng)格構(gòu)建及實景三維模型生產(chǎn)，其流程如圖2所示。

圖2 無人機影像數(shù)據(jù)處理流程

3.1 POS數(shù)據(jù)輔助空中三角測量

無人機通過搭載五鏡頭高分辨率相機，從不同角度獲取了地面影像，采集了地面物體完整的信息。同時獲取曝光點坐標數(shù)據(jù)(POS數(shù)據(jù))、相機參數(shù)以及相機之間的相對位置關(guān)系。將基于CORS系統(tǒng)獲得的高精度POS數(shù)據(jù)作為初始值，可建立地攝測量坐標系與像平面坐標系之間的共線方程[9，10]，如下所示：

(1)

式中：(x，y)表示像點的像平面坐標；(x0，y0，f)表示影像的內(nèi)方位元素，在相機生產(chǎn)出來后基本確定，可視為已知值；(X，Y，Z)表示地物點對應(yīng)于地攝測量坐標系的空間坐標；(XS，YS，ZS)表示航攝中心對應(yīng)于地攝測量坐標系的空間坐標；(ai，bi，ci)表示旋轉(zhuǎn)矩陣的方向余弦。將共線方程經(jīng)過多次求導(dǎo)變換和迭代運算[11]，可以計算出影像的外方位元素和連接點的三維坐標。

3.2 多視影像密集匹配

多視影像的密集匹配是尋找連接點來構(gòu)網(wǎng)的過程，同時可以消除影像數(shù)據(jù)中的冗余數(shù)據(jù)[12]。通過低通濾波等技術(shù)構(gòu)建影像金字塔，采用ASIFT等基于平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變特征的算法，進行多視影像的密集匹配，重建出周圍的空間面片，生成大量高密度點云。

3.3 正射影像生產(chǎn)和三維模型構(gòu)建

對原始影像勻光勻色處理后，疊加測區(qū)DEM，通過數(shù)字微分糾正方法可生成單像幅正射影像，然后對所有圖幅進行拼接，得到整個測區(qū)正射影像圖。對高密度點云進行抽稀，構(gòu)建出三維不規(guī)則TIN模型，形成地面景物白膜，最后選擇最佳的影像紋理進行映射，構(gòu)建出實景三維模型[13]。

4 應(yīng)急演練實例

4.1 演練概況

本次應(yīng)急保障演練由廣州市規(guī)劃和自然資源局組織開展，采取“單盲”方式，不提前通知演練地點，通過突發(fā)性來貼近實戰(zhàn)的演練。演練區(qū)域位于廣州市白云區(qū)太和鎮(zhèn)興太三路口附近。該區(qū)域內(nèi)多山，且附近有居民生活區(qū)，在暴雨來臨時，存在山體滑坡等潛在危險?，F(xiàn)場情況如圖3所示。

圖3 應(yīng)急演練區(qū)位置及現(xiàn)場情況

4.2 組織實施

到達演練現(xiàn)場后，項目組成員立即進行實地踏勘。同時使用大疆精靈4無人機對現(xiàn)場進行視頻拍攝和高度探測，全方位熟悉現(xiàn)場情況。踏勘完畢后，選取安全區(qū)域起飛大疆經(jīng)緯M300 RTK，開始多角度低空影像數(shù)據(jù)的采集。外業(yè)數(shù)據(jù)采集工作完成后，根據(jù)拍攝的影像數(shù)據(jù)進行測區(qū)范圍內(nèi)正射影像圖及傾斜攝影三維模型的生產(chǎn)工作。工作流程如圖4所示。

圖4 演練組織實施流程

4.3 質(zhì)量控制

根據(jù)現(xiàn)場實地情況，設(shè)置航高150 m，航向重疊度75%，旁向重疊度為75%。航線覆蓋超出測區(qū)邊界線不少于兩條基線，旁向覆蓋超出攝影邊界線大于像幅的50%。從而保證了航攝中不出現(xiàn)相對和絕對漏洞，且地面分辨率優(yōu)于 3 cm。

4.4 成果展示

利用Pix4Dmapper對影像進行快速處理，在 30 min左右生成了正射影像圖，如圖5所示。DOM覆蓋了災(zāi)害檢測區(qū)域，無破洞和拉花等情況發(fā)生，質(zhì)量合格，能夠滿足指揮中心對全局影像的瀏覽。

圖5 演練區(qū)域正射影像圖

90 min后，生產(chǎn)出了演練區(qū)域的實景三維模型，如圖6所示。三維模型更直觀地反映了現(xiàn)場狀況，有助于指揮中心深入了解災(zāi)害區(qū)域情況。

圖6 實景三維模型

4.5 全過程總結(jié)

無人機的正射影像圖和三維模型結(jié)果及時上交至指揮中心，宣告了演練結(jié)束。本次應(yīng)急測繪保障演練的全過程時間點如表2所示：

測繪應(yīng)急保障演練全過程時間點 表2

5 結(jié) 論

此次演練活動采取“單盲”方式，未提前通知演練地點，通過突發(fā)性來貼近實戰(zhàn)的演練。從接到應(yīng)急任務(wù)，到測繪成果的生成，共花費3個小時，符合應(yīng)急測繪“時間就是生命”的原則。免像控?zé)o人機技術(shù)作業(yè)效率高，受周圍環(huán)境限制較小。通過這次應(yīng)急演練，證明了免像控?zé)o人機技術(shù)在自然災(zāi)害、事故災(zāi)難、公共衛(wèi)生事件等應(yīng)急保障中有較大的應(yīng)用價值。