基于無人機(jī)傾斜攝影測量的DSM生成及變化信息提取研究

劉嬋娟

摘 ?要：傳統(tǒng)的土地利用動態(tài)調(diào)查方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，難以應(yīng)對當(dāng)下城市發(fā)展過程中遇到的各種土地規(guī)劃與利用方面的問題。隨著低空攝影測量技術(shù)的不斷進(jìn)步，以無人機(jī)為平臺的遙感數(shù)據(jù)采集和處理系統(tǒng)正逐漸受到遙感與測繪行業(yè)的青睞。本文以無人機(jī)傾斜攝影測量技術(shù)為數(shù)據(jù)獲取手段，研究利用DSM（Digital Surface Model，DSM）數(shù)據(jù)獲取城市土地利用變化信息，并進(jìn)一步應(yīng)用到城市土地利用動態(tài)監(jiān)管工作中的方法，為解決城市建設(shè)過程中面臨的土地資源利用監(jiān)管方面的問題提供了較好的解決方案。

關(guān)鍵詞：傾斜攝影測量 ?DSM ?影像匹配 ?信息提取

中圖分類號：P231 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1674-098X（2021）04（b）-0149-03

Research on DSM Generation and Change Information Extraction Based on UAV Tilt Photogrammetry

LIU Chanjuan

（Guizhou Qianmei Institute of Surveying and Mapping Engineering， Guiyang， Guizhou Province，

550000 China）

Abstract： The traditional land use dynamic survey method is time-consuming and laborious， and it is difficult to deal with various land planning and utilization problems in the process of urban development. With the continuous progress of low altitude photogrammetry technology， remote sensing data acquisition and processing system based on UAV is gradually favored by the remote sensing and mapping industry. In this paper， UAV tilt photogrammetry technology as a means of data acquisition， the use of DSM （digital surface model， DSM） data to obtain urban land use change information， and further applied to the dynamic monitoring of urban land use methods， to solve the problems in the process of urban construction land use supervision provides a better solution.

Key Words： Tilt photogrammetry; DSM; Image matching; Information extraction

無人機(jī)傾斜攝影測量將無人駕駛飛行技術(shù)與低空攝影測量技術(shù)有機(jī)結(jié)合起來，并借助先進(jìn)的通訊與定位技術(shù)，能夠輕松實(shí)現(xiàn)低空對地觀測，快速、高效獲取高精度的遙感數(shù)據(jù)，解決了傳統(tǒng)的遙感數(shù)據(jù)獲取手段無法保證數(shù)據(jù)現(xiàn)勢性的難題[1]。

利用傾斜影像數(shù)據(jù)制作的DSM數(shù)據(jù)，包含了地表之上完整的地物信息，經(jīng)過一定的數(shù)據(jù)處理之后，可以從中提取并分析城市土地利用變化信息，數(shù)據(jù)清晰、直觀，對于動態(tài)監(jiān)管的實(shí)施具有至關(guān)重要的作用。

1 ?數(shù)據(jù)源獲取

無人機(jī)—— 北京數(shù)維翔圖 DM-610G 六旋翼電動無人機(jī)，翼展2.25m，有效荷載5kg，續(xù)航時(shí)間約3h。傾斜相機(jī)——紅鵬AP5600微型傾斜相機(jī)。采用5鏡頭多視角數(shù)碼相機(jī)，鏡頭焦距20mm，側(cè)視相機(jī)傾角45°。本實(shí)驗(yàn)選取貴陽市部分城區(qū)作為數(shù)據(jù)采集與研究的對象，數(shù)據(jù)采集分兩次進(jìn)行，在2018年10月和2019年9月分別對研究區(qū)進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集工作，共采集到有效相片數(shù)據(jù)2000余張。

2 ?DSM生成

利用傾斜影像生成DSM的流程如圖1所示。

2.1 傾斜影像預(yù)處理

影像預(yù)處理包括影像去噪、增強(qiáng)處理和相機(jī)畸變糾正。對航片進(jìn)行去噪處理，能夠有效減弱噪聲對航片匹配過程的干擾，提高影像的匹配精度，是保證數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確度和變化信息提取的置信度的重要環(huán)節(jié)[2]。增強(qiáng)處理通過減弱影像中較大的反差，增強(qiáng)影像中較小的反差，來實(shí)現(xiàn)對影像的增強(qiáng)處理。相機(jī)畸變糾正模型是基于數(shù)學(xué)模型對影像中的畸變進(jìn)行校正。

2.2 影像匹配

本文采用 SIFT 算法對傾斜影像進(jìn)行匹配，SIFT 算法將圖像被檢測的特征點(diǎn)用特征向量描述出來，因此，經(jīng)過 SIFT 匹配算法處理之后的影像會被表示為特征向量集。SIFT 是一種比較穩(wěn)定的局部特征匹配算法，適用于海量圖像的快速匹配，在無人機(jī)低空攝影測量等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[3]。

2.3 DSM的生成與精度評價(jià)

為最大限度地提高數(shù)據(jù)的精度，本文采取整體平差策略進(jìn)行光束法區(qū)域網(wǎng)平差，整體平差在各個(gè)視角上同時(shí)進(jìn)行加密點(diǎn)和外方位元素的答解，有效提高了平差效率，為DSM的生成提供了精度較高的外方位元素。

經(jīng)過特征匹配，得到各視影像重疊區(qū)域的同名特征點(diǎn);經(jīng)過區(qū)域網(wǎng)平差處理，得到了較高精度的外方位元素。由于分步式匹配會在各個(gè)方向上分別先進(jìn)行一次 DSM的生成，基于此，通過對各視角生成的 DSM 進(jìn)行融合，生成最終的DSM影像[4]。

DSM的精度直接影響變化信息提取的精度：在水平方向上，如果兩個(gè)DSM周期中存在較大誤差，則將導(dǎo)致兩個(gè)數(shù)據(jù)周期無法精確匹配坐標(biāo)點(diǎn)。在高程值方面，如果高程精度不夠，則會導(dǎo)致變化信息的錯(cuò)誤刪除或遺漏。這兩個(gè)精度問題都會導(dǎo)致不正確的高度差分析結(jié)果，從而大大降低了變化提取結(jié)果的可信度[5]。生成DSM后，在研究區(qū)域中選擇一個(gè)區(qū)域，使用RTK收集多個(gè)現(xiàn)場檢查點(diǎn)以分析和評估圖像的精度。

經(jīng)過比較分析，第一階段每個(gè)控制點(diǎn)的最大平面誤差為0.092m，最大高程誤差為0.735m。第二階段每個(gè)控制點(diǎn)的最大平面誤差為0.087m，最大高程誤差為0.365m。另外，其他控制點(diǎn)誤差較小，相對穩(wěn)定，數(shù)據(jù)精度可以滿足變化信息提取的要求。

3 ?基于DSM的變化信息提取

3.1 提取方法介紹

疊加已處理好的兩期DSM數(shù)據(jù)，為提高提取結(jié)果的準(zhǔn)確性，應(yīng)首先對兩期DSM進(jìn)行一次配準(zhǔn)，保證兩期DSM在水平方向上無偏差?；趦善贒SM提取變化信息的過程，實(shí)際上是對同一位置不同時(shí)期數(shù)據(jù)的高程值進(jìn)行比較的過程。由于DSM數(shù)據(jù)包含有采集對象的真實(shí)高度信息，因此可利用該信息作為分析對象進(jìn)行變化提取[6]。

（1）利用DSM數(shù)據(jù)保留了地物真實(shí)的高度信息這一特點(diǎn)，在已知的坐標(biāo)點(diǎn)P（x，y）上，分別讀取兩期DSM數(shù)據(jù)中對應(yīng)位置的高程值h1、h2。

（2）由于數(shù)據(jù)精度的限制，不能保證在如此確切的坐標(biāo)位置上兩期DSM表示的是同一個(gè)精確的位置，為保證提取結(jié)果的準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)過程對該坐標(biāo)點(diǎn)及其周圍八個(gè)方向上的坐標(biāo)點(diǎn)都進(jìn)行高程值的讀取，然后將9個(gè)高程值求取平均值，并將該平均值作為中心點(diǎn)的實(shí)際高程值H。這樣，得到兩個(gè)新的高程值：H1、H2。

（3）城市土地利用的變化，最直接的表現(xiàn)主要是建筑的消長，新增、拆遷活動都是建筑物的變化，因此，在對高差進(jìn)行分析的時(shí)候，可以選取單層房屋的高度α作為高差閾值，即高差在α以下，視為實(shí)地沒有變化，反之視為產(chǎn)生了變化，以此來對建筑區(qū)的變化信息進(jìn)行提取。

3.2 剔除冗余變化點(diǎn)

在提取的變化點(diǎn)數(shù)據(jù)中存在某些冗余點(diǎn)。由于搜索網(wǎng)格的限制，將存在一個(gè)變化，其中包含多個(gè)相鄰提取點(diǎn)的情況。因此，還必須從提取結(jié)果中刪除多余的點(diǎn)。刪除相鄰的變化點(diǎn)的思路是：以當(dāng)前點(diǎn)為圓心，并刪除指定半徑內(nèi)的變化點(diǎn)。消除冗余點(diǎn)有助于簡化更改信息數(shù)據(jù)。在分析變更信息數(shù)據(jù)的過程中，可以減少對相同變更區(qū)域的重復(fù)讀取，而不會減少變更區(qū)域的數(shù)量，有效地提高了工作效率。

3.3 提取結(jié)果分析

圖2是變化提取結(jié)果對比圖，從圖中可以看出，提取結(jié)果所在的區(qū)域?qū)嵉亟ㄖ寻l(fā)生不同程度的變化，有些是在建工程不斷地更新，有些是新建或拆遷工程，高程上均發(fā)生了變化，因此會被檢測提取出來。

由于受數(shù)據(jù)精度和提取精度等多方面的影響，變化提取結(jié)果并非都是正確的，還存在部分誤提取和漏提取的情況。

本次實(shí)驗(yàn)共提取到變化信息165處，正確提取出 137 處變化信息，其余28處為誤提取，經(jīng)過人工排查之后統(tǒng)計(jì)，共有11處實(shí)地發(fā)生變化的區(qū)域沒有準(zhǔn)確提取出來，提取準(zhǔn)確度約為 77.8%。

4 ?實(shí)地調(diào)查與監(jiān)管

根據(jù)疊加分析的結(jié)果，保留的土地用途變更信息數(shù)據(jù)是沒有所有權(quán)記錄或未經(jīng)法律批準(zhǔn)的土地用途變更信息。這部分?jǐn)?shù)據(jù)經(jīng)過了詳細(xì)驗(yàn)證，并分析了相關(guān)的權(quán)屬變更調(diào)查數(shù)據(jù)和文檔，總共刪除了17個(gè)沒有土地用途變更的記錄的變更點(diǎn)。對檢查結(jié)果進(jìn)行分類和下達(dá)，并組織有關(guān)技術(shù)人員和調(diào)查人員到現(xiàn)場核實(shí)，對不合理的土地使用單位和個(gè)人進(jìn)行調(diào)查，例如非法占用土地，違法建設(shè)。

經(jīng)過現(xiàn)場調(diào)查，發(fā)現(xiàn)有2個(gè)建筑工地的相關(guān)手續(xù)不完備，其中一個(gè)是工廠 ，非法拆遷和非法占用耕地的程序，另外一個(gè)是不完整的或不正確的注冊信息。調(diào)查結(jié)束后，記錄或修改未記錄或記錄不正確的土地使用信息，并同時(shí)更新本地?cái)?shù)據(jù)庫;形成發(fā)現(xiàn)有問題的土地使用的材料并及時(shí)報(bào)告。

5 ?結(jié)語

基于傾斜攝影測量的土地利用變化動態(tài)監(jiān)測過程相對科學(xué)，節(jié)省了人力和時(shí)間，提高了工作效率，監(jiān)測的結(jié)果能夠滿足指導(dǎo)城市土地合理利用的需要，有助于指導(dǎo)城市規(guī)劃與設(shè)計(jì)，促進(jìn)城市的健康發(fā)展，對于實(shí)現(xiàn)城市土地資源的可持續(xù)利用意義重大。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉敏，張啟超，趙彬，等.基于低空無人機(jī)傾斜攝影測量在農(nóng)村房屋不動產(chǎn)登記權(quán)籍調(diào)查中的應(yīng)用[J].測繪與空間地理信息，2020，43（1）：181-183.

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