無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)在地災(zāi)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

張懷艷 施紫鵬

（1.廣州市城市更新土地整備保障中心，廣東 廣州 510055；2.廣東省國(guó)土資源測(cè)繪院，廣東 廣州 510055）

通過(guò)對(duì)災(zāi)害進(jìn)行預(yù)警，可以有效地降低遭受重大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我國(guó)2022年共發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害5659起，共造成90人死亡，直接經(jīng)濟(jì)損失15.0億元。2022年共成功預(yù)報(bào)了321起地質(zhì)災(zāi)害，避免了可能傷亡人員7226人，避免直接經(jīng)濟(jì)損失6.0億元。盡管相關(guān)工作的實(shí)施已經(jīng)取得了初步的成績(jī)，但顯而易見(jiàn)的是我國(guó)現(xiàn)階段地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報(bào)的成功率仍處于一種相對(duì)較低的水平，為解決這方面問(wèn)題，提高地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，在該過(guò)程中應(yīng)做好對(duì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)[1]。該文將對(duì)此展開(kāi)研究。

1 傾斜攝影測(cè)量建模

1.1 多視影像預(yù)處理

為滿(mǎn)足測(cè)量中的建模需求，需要在開(kāi)展研究前，進(jìn)行傾斜攝影測(cè)量數(shù)據(jù)的多視影像預(yù)處理。在此過(guò)程中應(yīng)明確多視影像預(yù)處理，是指根據(jù)得到的圖像進(jìn)行原圖像是否存在變形的推測(cè)，通過(guò)這種方式，對(duì)影像變形進(jìn)行處理。該過(guò)程主要包括畸變差糾正與勻光勻色處理[2]。其中是指在攝影過(guò)程中，由于相機(jī)、鏡頭等調(diào)試精度因素從而產(chǎn)生的A/D轉(zhuǎn)換誤差，盡管采用多個(gè)鏡頭組合的方法可以減少這種誤差，但是拍攝物鏡的變形差異會(huì)影響拍攝物鏡的入射光與反射光以及反射點(diǎn)沿光路平行移動(dòng)時(shí)的狀態(tài)，從而導(dǎo)致某一鏡頭的像點(diǎn)及其偏離點(diǎn)與共線原理所要求的特定位置，不能滿(mǎn)足“三點(diǎn)一線”的要求[3]。光的失真有3種類(lèi)型，光導(dǎo)管畸變的產(chǎn)生類(lèi)型有以下3種，首先為徑向畸變，主要由于相機(jī)透鏡組織結(jié)構(gòu)不完全導(dǎo)致，修復(fù)過(guò)程如公式（1）、公式（2）所示。

式中：Δxr、Δyr為影像徑向畸變的橫向與縱向修復(fù)值。（x0，y0）為原點(diǎn)影像坐標(biāo)，其中r=k1～k3為不同鏡頭下的畸變參數(shù)。

其次為切向畸變，主要是指像素點(diǎn)在某一區(qū)域內(nèi)發(fā)生位移，位移的方向與徑向方向兩者呈現(xiàn)垂直關(guān)系，修復(fù)過(guò)程如公式（3）、公式（4）所示。

式中：Δxd、Δyd為影像切向畸變的橫向與縱向修復(fù)值。P1、P2為相機(jī)切向畸變參數(shù)。

最后為CCD面陣變形，修復(fù)過(guò)程如公式（5）、公式（6）所示。

式中：xf、yf為影像CCD面陣變形的橫向與縱向修復(fù)值。α、β為CCD面陣變形修正參數(shù)。

完成畸變差糾正后，進(jìn)行多視影像的勻光勻色處理。當(dāng)無(wú)人機(jī)在進(jìn)行拍攝時(shí)，由于無(wú)法控制陽(yáng)光的照射，有時(shí)會(huì)由于陽(yáng)光過(guò)強(qiáng)或光線不足，影響到拍攝的效果，此時(shí)構(gòu)建的模型會(huì)出現(xiàn)一半明一半暗、色彩不均勻的情況。也有一些時(shí)候，由于被拍攝的對(duì)象互相反光或存在陰影，導(dǎo)致了模型的顏色不統(tǒng)一。因此，有必要進(jìn)行多視影像的色彩統(tǒng)一處理。處理過(guò)程如公式（7）所示。

式中：F（x，y）為多視影像的色彩統(tǒng)一處理。g（x，y）為無(wú)人機(jī)原拍攝圖像。r1為處理過(guò)程中乘系數(shù)。r0為處理過(guò)程中加系數(shù)。

按照上述步驟，完成多視影像預(yù)處理。

1.2 傾斜影像聯(lián)合平差

完成預(yù)處理后，進(jìn)行影像的聯(lián)合平差，處理時(shí)，應(yīng)明確無(wú)人機(jī)傾斜攝影所獲取的傾斜圖像包括多個(gè)方向的外方位圖像，并且由于傾斜攝影的攝影方法，所以要從多個(gè)角度拍攝被攝對(duì)象，這樣就會(huì)得到不同角度的圖像，再加上傾斜圖像中的紋理比較豐富，這些都會(huì)影響到在構(gòu)建3D模型之前的匹配，所以需要進(jìn)行圖像的聯(lián)合平差，計(jì)算如公式（8）所示。

式中：V為傾斜影像聯(lián)合平差。A、B為平差處理中的參數(shù)分布矩陣。t為未知變化數(shù)分布。X為未知變化數(shù)方向。l為圖像坐標(biāo)分布向量。Pφ為圖像坐標(biāo)分布矩陣。在處理中，任何以非攝影形式觀測(cè)到的數(shù)值，都可以按照上述公式進(jìn)行傾斜影像聯(lián)合平差處理。

1.3 多影像匹配與紋理映射建模

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，進(jìn)行多影像的匹配，在此過(guò)程中應(yīng)明確三維模型是由許多二維平面組成的，也就是從不同角度拍攝的圖像中提取出來(lái)的關(guān)鍵信息，將圖像連接在一起就是構(gòu)建三維模型的過(guò)程[4]。由于無(wú)人機(jī)拍攝到的照片大多具有重合特點(diǎn)，為避免圖像重合影像建模效果，進(jìn)行影像的匹配，該過(guò)程就是找出這些圖像相似之處，然后采用一一對(duì)齊的方式，進(jìn)行圖像的紋理映射建模，因此，可以認(rèn)為建模中圖像交疊程度對(duì)于3D模型的制作與構(gòu)建而言十分重要[5]。匹配過(guò)程如公式（9）所示。

式中：G（x0，y0）為多影像匹配后的連續(xù)影像。h0i、h1i為原始圖像灰度與重疊位置圖像灰度。Gi（xi，yi）為輻射畸變圖像的灰度。完成上述處理后，進(jìn)行紋理映射建模，建模過(guò)程如公式（10）所示。

式中：A為紋理映射建模。a1i、a2i為投影核心。Xc、Yc為矩陣基本元素。至此，完成傾斜攝影測(cè)量建模。

2 傾斜影像采集與預(yù)處理

在對(duì)傾斜影像采集前，需要完成對(duì)無(wú)人機(jī)相機(jī)的標(biāo)定。采用棋盤(pán)格標(biāo)定法，在Word當(dāng)中繪制一個(gè)邊長(zhǎng)為40mm的，規(guī)格為5×7的棋盤(pán)格，如圖1所示。

圖1 棋盤(pán)格標(biāo)定圖形

將該圖形打印到A4紙上，并貼于平滑且干凈的墻面上，再將配備相機(jī)的無(wú)人機(jī)水平放置，盡可能保持穩(wěn)定，從各個(gè)方向上拍攝貼附在墻面上的棋盤(pán)格A4紙，獲得圖像的分辨率，將圖像的格式設(shè)置為JPEG[6]。在Matlab軟件中進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定，找到標(biāo)定工具后，將拍攝到的14張圖片導(dǎo)入到軟件當(dāng)中，利用軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)其自動(dòng)標(biāo)定。在利用無(wú)人機(jī)相機(jī)拍攝時(shí)，內(nèi)容進(jìn)行參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表1。當(dāng)采集傾斜圖像時(shí)，由于光線、時(shí)間等原因，會(huì)造成傾斜圖像的改變。而當(dāng)使用無(wú)人機(jī)相機(jī)進(jìn)行低空航拍時(shí)，不但會(huì)受到光線和天氣的影響，而且還會(huì)受到風(fēng)向、風(fēng)速等因素的影響，從而對(duì)飛行軌跡產(chǎn)生影響，進(jìn)而造成傾斜影像測(cè)量的質(zhì)量下降，最終對(duì)三維模型結(jié)果產(chǎn)生影響。所以，要檢查傾斜影像的質(zhì)量，是否足夠清晰，有沒(méi)有由于飛行不穩(wěn)定而造成照片中物體扭曲變形，照片有沒(méi)有曝光過(guò)度等[7]。在確定傾斜影像的質(zhì)量與模型注解一致后，才能進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，進(jìn)行3D模型構(gòu)建。在這一過(guò)程中產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差可以通過(guò)傳感器模型來(lái)修正，完成對(duì)傾斜影像的預(yù)處理。

表1 無(wú)人機(jī)相機(jī)拍攝參數(shù)設(shè)置表

3 構(gòu)建Context Capture三維模型

3.1 無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入

在利用軟件構(gòu)建三維模型前，必須保證圖片數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。在Block當(dāng)中，將多個(gè)鏡頭下帶有POS數(shù)據(jù)的影像導(dǎo)入，并對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查。依次設(shè)定地理坐標(biāo)系、傳感器尺寸等參數(shù)。通過(guò)Context Capture軟件的3DView窗口查看影像排列情況[8]。在需要進(jìn)行地災(zāi)監(jiān)測(cè)的區(qū)域內(nèi)布置控制點(diǎn)，根據(jù)區(qū)域面積，均勻布設(shè)控制點(diǎn)，如圖2所示。

圖2 地災(zāi)監(jiān)測(cè)區(qū)域控制點(diǎn)布設(shè)示意圖

在增加準(zhǔn)確的控制點(diǎn)坐標(biāo)之后，利用Context Capture軟件便可以依據(jù)該坐標(biāo)對(duì)控制點(diǎn)的航空?qǐng)D像進(jìn)行預(yù)處理。在刺點(diǎn)時(shí)，需要注意相同的控制點(diǎn)需要添加不少于2張的圖像，在像控點(diǎn)測(cè)量完畢后進(jìn)行空中三角測(cè)量?？罩腥菧y(cè)量的基本流程如圖3所示。

圖3 空中三角測(cè)量流程圖

3.2 三維重建

空中三角測(cè)量完畢后，在Context Capture軟件中重新構(gòu)建三維模型。為提高建模效率，節(jié)約建模時(shí)間，便于對(duì)模型進(jìn)行處理，軟件將以計(jì)算機(jī)的性能和配置為依據(jù)，將建模塊劃分為若干個(gè)較小的碎片，在進(jìn)行建模前，將整個(gè)建模區(qū)域劃分為64個(gè)碎片。在完成對(duì)重建運(yùn)算的設(shè)定功能，并選擇輸出路徑之后，點(diǎn)擊提交重建項(xiàng)目，然后打開(kāi)引擎，等待3D重建的結(jié)果。得到的成果為三維模型，除此之外還包括TIN三角網(wǎng)絡(luò)、白模、DSM與正射影像等。重新構(gòu)建后，在3D視圖當(dāng)中可以直接看到三維模型，如圖4所示。

圖4 三維重建模型

點(diǎn)擊生成 DSM和正射影像的生成項(xiàng)目，再點(diǎn)擊打開(kāi)輸出目錄，就可以查看第一個(gè)時(shí)期的 DSM和正射影像結(jié)果。Context Capture生產(chǎn)的 DSM數(shù)據(jù)和正射影像數(shù)據(jù)，由于被切成了碎片，所以需要將它們導(dǎo)入 Arc GIS中，對(duì)它們進(jìn)行進(jìn)一步的柵格處理，將它們整合成一整塊的數(shù)據(jù)，以供地災(zāi)監(jiān)測(cè)使用。

4 地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)

在對(duì)地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測(cè)的過(guò)程中，利用無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)，可以清晰地反映地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的形態(tài)、顏色等多種要素，并能清晰地描述其與周邊環(huán)境的差異性。利用遙感圖像比對(duì)反映出的一些地質(zhì)災(zāi)害的異常狀況，可為地質(zhì)災(zāi)害的早期預(yù)警提供依據(jù)，為地質(zhì)災(zāi)害的精細(xì)監(jiān)控提供依據(jù)。以滑坡地質(zhì)災(zāi)害為例，對(duì)利用無(wú)人機(jī)拍攝的傾斜攝影測(cè)量圖像進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

在滑坡地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)中，利用上述上述操作生成的三維模型，根據(jù)滑坡的結(jié)構(gòu)、形態(tài)、顏色等信息，反演滑坡地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生發(fā)展過(guò)程，從而得到滑坡地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生發(fā)展過(guò)程。在對(duì)某地區(qū)滑坡進(jìn)行監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，利用無(wú)人機(jī)傾斜照相成圖技術(shù)，對(duì)滑坡形態(tài)及特征進(jìn)行分析。一般在一個(gè)地區(qū)，滑坡呈現(xiàn)出明顯的特點(diǎn)，易于判斷其破壞范圍。同時(shí)，利用無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)，對(duì)滑坡所產(chǎn)生的陡坡、地貌、變色線等進(jìn)行三維立體成像，為滑坡相關(guān)地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)與救災(zāi)提供重要的數(shù)據(jù)支撐。

在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)中，利用無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)，獲得地物影像資料，再?gòu)牡匚镉跋裰刑崛〕龅匚餇顩r的平面及立體影像，從而全面地反映出地物的地質(zhì)特征。當(dāng)利用該項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害評(píng)估時(shí)，可將構(gòu)建的三維模型作為重要依據(jù)。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害區(qū)的植被損毀情況和其他地質(zhì)情況，利用 GIS技術(shù)，可以快速、準(zhǔn)確地生成專(zhuān)題地圖。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)Context Capture的空間分析能力，能夠?qū)Ξ?dāng)前水準(zhǔn)進(jìn)行精確地評(píng)價(jià)，從而全面判斷該地區(qū)的潛在災(zāi)變類(lèi)型及范圍。

5 總結(jié)

地質(zhì)災(zāi)害又被稱(chēng)之為自然災(zāi)害，此種災(zāi)害可能由人為引起，也可由其他環(huán)境因素間接性誘發(fā)，災(zāi)害的發(fā)生將直接影響到人民群眾的身心健康、財(cái)產(chǎn)及生命安全。我國(guó)的國(guó)土面積在世界上屬于名列前茅，地形主要包括高原、盆地、平原等，地形的多樣性也導(dǎo)致了我國(guó)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的種類(lèi)較多，較為常見(jiàn)的地質(zhì)災(zāi)害包括滑坡災(zāi)害、泥石流災(zāi)害、崩塌災(zāi)害、塌陷災(zāi)害、地裂縫災(zāi)害，地面不均勻沉降災(zāi)害等。

為解決由于地質(zhì)災(zāi)害造成的人員健康損失與各地經(jīng)濟(jì)損失，該文開(kāi)展了此次研究。通過(guò)此次的研究，明確了無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)在此項(xiàng)工作中應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)，因此，在后續(xù)工作中，將持續(xù)加大無(wú)人機(jī)的使用和傾斜攝影測(cè)量技術(shù)研究，以提高地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)的精度。