低空無人機遙感技術在交通工程中的應用研究

1.引言

近年來，隨著我國經濟建設的高速發展，數字化、智能化城市建設和精細化城市管理逐步邁向新臺階，大比例尺地圖在城市規劃、建設、交通、管理、社會與公眾服務以及可持續發展研究等眾多領域的作用日益重要。交通建設對城市發展具有重要意義，其項目周邊地形圖及影像圖對工程設計和施工具有重要作用。然而，交通工程項目一般呈帶狀分布，且具有距離長、覆蓋廣、地形復雜、工期緊的特點，也因此給測圖工作帶來了一定困難。

傳統衛星遙感技術雖然能夠獲取大區域的影像信息，但遙感數據分辨率和時相難以滿足工程需求。無人機低空遙感技術是航空遙感領域一個新的發展方向，具有低成本、快捷、靈活機動，以及數據高時效、高分辨率等特點，并已逐步應用于大比例尺地圖航空攝影測量領域，憑借自身的技術優勢，可快速、高效獲取高精度、高分辨率的低空影像數據，成為傳統航空攝影測量的有效補充手段。但是，無人機體積小、重量輕、飛行高度低，飛行中易受到外界環境因素影響，導致飛行姿態不穩、影像數據質量差等問題。此外，小型無人機一般攜帶非量測數碼相機，焦距小、像幅小、影像畸變大，給后期的影像拼接、空三加密帶來了很大困難。

圖1 知行二號無人機

本文采用自主研發的“知行二號”無人機，結合Ardupilot Mega Planner軟件規劃的航線，獲取低空高精度影像數據，利用Photoshop、ERDAS IMAGINE軟件對獲取的原始影像數據進行預處理，在Pix4Dmapper軟件中進行空三加密、影像鑲嵌、精度分析，最終獲得滿足項目要求的DOM成果，可用于交通工程的建設。

2.低空無人機遙感系統及作業流程

2.1 低空無人機遙感系統

無人機遙感系統（Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing，UAVRSS）是一種以UAV為平臺，以各種成像與非成像傳感器為主要載荷，飛行高度一般在幾千米以內，能夠獲取遙感影像、視頻等數據的無人航空遙感與攝影測量系統。目前，成熟完備的民用UAVRSS主要由飛行平臺系統、輕小型多功能對地觀測傳感系統、遙感空基交互控制系統、地面數據快速處理系統、數據傳輸鏈路、綜合保障系統與裝置、地面后勤人員等組成。

表1 技術參數

本文采用自主研發的“知行二號”無人機（見圖1）進行航拍，相關參數見表1。航拍時采用Canon EOS M3相機，搭配EF-M 22mm f/2 STM 定焦鏡頭。

2.2 作業流程

低空無人機遙感作業流程與常規航空攝影測量基本一致，包括技術設計、測區踏勘、航線規劃、航測實施、像控布設、數據預處理、空三加密、影像鑲嵌、4D成果輸出等。但由于無人機遙感在荷載、飛行控制方面以及搭載非量測相機，使得其在畸變校正、像控測量以及空三處理等方面又有不同，具體作業流程如圖 2 所示。

圖2 作業流程

3.低空無人機遙感在交通工程中的應用

3.1 案例1：沿海道路改造工程

3.1.1 測區概況

該測區道路改造工程為位于象山沿海，年久失修、交通不便。為此，工程設計單位采用無人機對該測區進行航拍。測區整體為帶狀，全長9.6km，要求影像分辨率優于5cm，橫向寬度200m并輸出DOM成果，最終成果平面位置精度優于20cm。

3.1.2 航線設計

航線規劃采用Ardupilot Mega Planner軟件。航拍相對航高210m，航向重疊70%，旁向重疊65%，航片間距42m，航線間距74m。單張航片地面橫向覆蓋212m，縱向覆蓋142m，平均地面精度3.54cm?？紤]到測區為帶狀，因此常規的區域狀航線規劃方式不適用于本測區，決定將道路中線往兩側各偏移100m作為航線。

3.1.3 像控布設

像控點的布設方案，按照區域網布點，間隔 4 條基線布設一對像控點，為了保證精度，在區域網凸凹處增添像控點。像控點點位一般應布設在航向及旁向 6 片重疊范圍內，困難地區不少于 4 片重疊。相鄰子區域間必須有公共像控點。選取的像控點，其目標影像應清晰、易于判讀，當目標與其他像片條件矛盾時，著重考慮目標條件。

為了保證影像精度，橫向上，在道路中線兩側分別布點，縱向上，每隔500m布設一組點。根據上述布點原則，在奧維互動地圖APP上預選點，標記像控點的概略位置并統一編號，規劃布點線路。外業布點時，根據現場實際情況，選擇合適的標記或地物點作為像控點。每個像控點觀測兩側，每次觀測10個歷元。兩次觀測誤差小于5cm，取兩次觀測的均值作為該點的坐標值，并據實填寫《像控點點之記》。

3.1.4 影像數據預處理

影像數據預處理主要是對影像進行色彩調整，其目的是在盡可能真實的基礎上獲得一個良好的畫面視覺效果，使圖面層次豐富，立體感強，色彩和諧美觀。色彩調整主要是去除雜色以保證畫面整潔干凈，調整色階以使畫面層次感增強，調整色差以使畫面整體反差效果良好、反差適中，調整飽和度以使色調均勻等等。

傳統的方式都是在影像數據空三加密之后、鑲嵌正射影像之前，利用航測軟件內部的勻光勻色模塊對影像進行處理，但其處理效果欠佳。因此，本研究的影像調色在Photoshop、ERDAS IMAGINE等專業影像處理軟件中完成，主要應用到的工具有色階、色相/飽和度、自動色階、曲線、亮度/對比度等等。調色原則以寫實、靠近自然真彩色為基準，在盡少損失實地色彩信息的基礎上，平衡整體圖像亮度、對比度、清晰度，統一圖像色調。

3.1.5 空中三角測量

目前為止，市面上存在著各種自動化程度不同的空中三角測量軟件，例如 Lecia公司開發的 Helava 系統，美國 Intergraph公司開發的 Image Station 系統，德國的Inpho 系統等。國內主要使用的有適普公司的 Virtuo Zo、航天遠景等系統。本研究采用瑞士Pix4Dmapper軟件進行內業數據處理。Pix4Dmapper軟件是目前市場上獨一無二的集全自動、快速、專業精度為一體的無人機數據和航空影像處理軟件，無需專業知識，無需人工干預，即可將數千張影像快速生成專業的、精確的二維地圖和三維模型。該軟件可自動從影像EXIF中讀取相機的基本參數，如相機型號、焦距、像主點等信息，只能識別自動定義相機參數，免去了相機標定的繁瑣。

Pix4Dmapper通過高級自動空三計算原始影像的真實位置和參數，完全基于影像內容，利用獨特的優化技術和區域網平差技術，自動校準影像，進行自動選點和轉點，然后調用平差軟件進行平差計算，得出待定點的地面坐標和影像的外方位元素，能夠輸出標準的空三結果、相機檢校、控制點格式。

經過平差計算，像控點及檢查點精度見表2。

表2 像控點位平面精度統計表

從表中可知，像控點精度滿足《低空數字航空攝影測量內業規范》要求。

3.1.6 DOM制作及精度分析

Pix4Dmapper軟件能夠自動生成DEM。利用生成的 DEM，經數字微分糾正、數字鑲嵌、裁剪等生成DOM，不僅具有地形圖的幾何精度和影像的紋理特征，信息豐富直觀，還可以作為參考評價其他數據的精度。

為了檢測DOM精度，采用RTK外業實測30個無投影差地物特征點，如斑馬線、水泥地拐角等，對 DOM 進行精度評定。誤差統計見表 3。其中，高程誤差不在項目要求之內。

經外業實測檢核，DOM成果滿足測圖要求。本研究充分證明了低空無人機遙感技術用于交通工程的可行性。

表3 影像精度統計表

3.2 案例2：寧波軌道交通5號線建設項目

寧波市軌道交通5號線全長30多公里，線路穿過寧波東部新城核心區。該區域原1∶500地形圖與現狀差距較大，工程設計單位決定采用無人機對全線進行航拍，沿線布設像控點，以確保生產的影像精度能夠滿足規劃設計要求。

本次航測采用Ardupilot Mega Planner軟件進行航線規劃。航拍相對航高350m，航向重疊70%，旁向重疊50%，航片間距72m，航線間距180m。單張航片地面橫向覆蓋360m，縱向覆蓋240m，平均地面精度6cm。將道路中線往兩側各偏移50m作為航線。原始數據采用Photoshop、ERDAS IMAGINE等專業影像處理軟件對原始影像進行預處理，再采用Pix4Dmapper軟件對獲取的影像進行空三加密解算，最終自動生成DEM、DOM。

為了檢測DOM精度 ，采用RTK外業實測40個無投影差地物特征點，如斑馬線、水泥地拐角等，對 DOM 進行精度評定。誤差統計見表 4。其中，高程誤差不在項目要求之內。

經外業實測檢核，平面中誤差滿足《1∶500、1∶1000、1∶2000地形圖航空攝影測量內業規范》(GB /T 7930—2008) 要求。

表4 影像精度統計表

4.結束語

無人機低空遙感技術具有低成本、快捷、靈活機動，以及數據高時效、高分辨率等特點，可快速、高效獲取高精度、高分辨率的低空影像數據，是傳統航空攝影測量的有效補充手段，成為空間數據獲取的重要工具。本文結合交通工程的實際情況，采用自主研發的“知行二號”無人機，快速獲取測區影像采用自主無人機和飛控軟件，快速獲取測區影像，利用ERDAS IMAGINE、Pix4Dmapper等專業的軟件進行數據處理，獲得DEM、DOM成果。最終成果分析結果表明，數據能夠滿足1∶1000測圖要求，證明低空無人機遙感技術可應用于交通工程項目測圖，高效、保質地完成任務，可作為傳統測繪技術的有效補充手段。