消費型無人機構建工程堆土地形模型的方法及精度評價

梁 石，劉萬青，王 寧

（1.西北大學 城市與環境學院，陜西 西安710127；2.陜西測繪地理信息局測繪開發服務中心，陜西 西安710054）

隨著經濟建設迅猛發展，城鎮化快速推進，生產建設項目密集布局。建設項目的開挖、堆疊、采掘等活動破壞土壤結構和覆蓋植被，改變原有地貌地形，削弱水土保持能力，同時形成大量松散堆積物，極易造成水土流失［1］。生產建設項目水土流失是一種典型的人為擾動帶來水土侵蝕加速現象，潛在危害性大，對生態環境破壞性強［2-3］，引發和造成城市內澇加劇，PM2.5和霧霾危害加重，熱島效應和極端天氣增加，城市水功能削弱，生態環境惡化［4］。促進城市生態文明建設和健康可持續發展，急需有效開展水土流失防治工作。水土流失監測是水土保持生態修復和綜合治理的基礎，是國家生態建設決策的有力保障［5］。強化建設項目施工準備期和建設期的水土流失監測和監控，是防止水土流失和環境破壞、減輕水土流失危害的最直接有效的方法［6］。對建設項目施工中形成的堆土地形構建高精度地形模型，及時掌握建設項目地形時態、堆積范圍以及土石方量變化，能夠為水土保持方案實施和監測提供實時可靠的數據參考和決策依據［7-8］。傳統的監測手段有著受環境干擾強烈、精度低、外業工作強大等缺點，衛星遙感影像也存在分辨率低，監測周期長的不足，難以適應水土保持監測快速化、自動化、精確化的發展要求［9］。將無人機航空攝影技術和GIS技術應用于生產建設項目構建高精度堆土地形模型和土石方量精準測量進行水土保持監測必將是今后發展趨勢［10-11］。田金梅等［12］利用無人機技術對渣場的擾動面積、堆渣方量、水土保持措施信息進行提取，分析得出渣場的動態變化。

無人機根據設備價格、機型大小和針對群體的不同分為消費型和專業型。消費型一般設備價格都在萬元左右，針對用戶群體廣，操作簡單，一般都自帶相機。專業型一般在十萬元以上，載重量大，可以搭載多種專業傳感器，針對某一專業領域用戶，飛手需要專業訓練，性能優于消費型無人機。近些年來，消費型旋翼技術的逐漸成熟，其穩定性、安全性、定位精度、相機性能的大幅度提升，計算機視覺技術的發展，使得處理海量無序、不同分辨率的大角度傾斜影像成為可能［13］。消費型旋翼無人機成本低，體積小，機動靈活，低空飛行無須申請空域、無須證照，非專業技術人員能夠操作在復雜狹小的城市空域飛行航攝，鏡頭角度可任意調節能夠傾斜航攝進行建模，增加側立面紋理信息，配合少量控制點構建高精度地形模型為水土保持監測精準分析提供了新的技術方法。曾麥脈等［14］利用微型無人機制作正射影像和三維模型在水蝕侵蝕調查中應用，降低成本、提高效率和增加可靠性。

使用消費型旋翼無人機航攝構建具有高精度，豐富紋理的可視化地形模型［15-16］，不受場地環境限制，單獨作業，避免與施工現場的相互干擾，能夠快速、準確、高頻次、直觀的以三維地形模型的形式反映建設工地或者棄渣場的擾動面積，堆棄方量和水土保持措施等變化情況，為生產建設項目水土保持監管提供技術支撐［12，17］，分析消費型旋翼無人機構建工程堆土地形模型的精度也顯得尤為重要，為動態時相疊加分析，擾動面積和土方測量提供數據精度參考。本文使用消費型旋翼無人機以生產建設項目工程堆土地形為試驗區，使用常規垂直下視航攝和45°與70°兩個角度分別傾斜交叉航攝2種航攝方法配合少量控制點構建地形模型，比較不同航攝方法在無控制點和少量控制點時的相對精度、絕對精度和一定范圍的周長、面積和土方精度，分析航攝方法及控制點數量的適用性。

1 研究材料

1.1 試驗區概況

試驗區位于陜西省西安市長安區潏河濕地公園建設工地南部，選區大約長150 m，寬80 m，高差大約15 m。試驗區域根據公園設計圖初步建設為由堆土、緩坡、基坑、管道坑組成的復雜區域。研究區域均為裸土，無植被覆蓋，部分區域有防塵網覆蓋，構建地形模型及量測不受影響。

1.2 軟硬件設備

本次試驗消費型旋翼選用大疆精靈4pro，單次飛行時間最長為25 min，其采用雙定位系統，航攝影像具有較高精度的攝站點坐標。航攝相機使用精靈4pro自帶相機，采用1英寸CMOS傳感器，8.8 mm（35 mm 等效24 mm）焦距，可以自動對焦1 m 至無窮遠。云臺俯仰角度可－90°至＋30°調整，能夠滿足俯仰角度進行傾斜攝影。本文所有的相機傾角是相機主光軸與水平面的夾角，都以正值表示。機身自帶避障系統，可在復雜區域飛行，安全性得到保證。

無人機地面站航線規劃使用大疆公司的DJI GS Pro，可以根據攝區要求設計航線，設置鏡頭角度和相機參數。航攝采用定點懸停曝光，可消除等距離或等時間曝光的像點位移，提高影像質量。數據處理軟件使用俄羅斯Agisoft公司開發的自動化三維建模軟件AgisoftPhotoScan（簡稱PhotoScan）。它基于多視圖三維重建技術，可以通過控制點輔助或根據影像匹配對任意類型的圖片進行處理，自動化地完成相機參數的解算與三維重建。PhotoScan構建地形模型運算量和數據量都比較大，對計算機內存要求比較高，本次試驗使用32G 內存，16核戴爾工作站。

2 研究方法

2.1 控制點布設與量測

地面控制點是使用GNSS接收機或者全站儀等測量設備測量的空間點已知坐標，一般以區域網四周布設既有平面坐標又有高程坐標的平高控制點和中心區域布設只有高程坐標的高程控制點形成控制網布設在航攝區域內［18］，使用GNSS可全部測量為平高點。控制點可以提供與航攝影像上對應點的精確位置信息，為影像數據處理提供數學基礎。

試驗區地物單一，難以尋找已有的地面特征點作為控制點，在航攝前需要布設控制點靶標，采用A4紙打印黑白對三角粘貼在硬紙板上固定于地面，對三角頂點作為控制點測量靶標，在影像上清晰可見（如圖1所示）。

圖1 地面控制點及其在影像上的表現

研究區域共布設21個控制點，首先在研究區域最外圍設置四角和區域中心控制共5個控制點，形成基礎控制網。然后在試驗區域兩條長邊的中間各增加一個控制點，這7個控制點形成周邊6點中間1點的控制網。其余14個控制點均勻分布在研究區域內部，盡量使這些控制點布設在地形高差變化較大的區域。航攝過程有一個控制點被移動，處理數據的過程中只使用了20個控制點，點云模型上的控制點布設位置如圖2所示。

控制點測量使用上海華測RTK 系統測量，獲取WGS84經緯度和正常高。控制點起算點使用西安潏河濕地公園施工現場工程測量的控制點起算點，數據質量良好，符合國家現行標準，根據施工方控制測量經驗和以往成果，控制測量相對精度優于1 cm，絕對精度優于2 cm。

圖2 地面控制點云模型及控制點分布

2.2 航攝數據獲取

使用大疆精靈4pro對試驗區進行航攝，為了對比分析垂直和傾斜兩種航攝方法在不同數量控制點時構建地形模型的精度，對試驗區進行常規垂直下視單次航攝，航線如圖3a所示，45°傾斜交叉航攝和70°傾斜交叉航攝，航線如圖3b所示。

圖3 陜西省西安市長安區潏河濕地公園飛行航線

對試驗區采用3種航攝方案進行航攝試驗，航攝時間為11點至15點之間，天氣晴朗，空氣能見度良好。航攝范圍內無高大建筑物，試驗區周邊有行樹，為了保證安全，航高均設定為45 m，垂直下視時地面分辨率為0.012 3 m，45°和70°傾斜航攝航高設定與垂直下視時相同，地面站無法計算傾斜時地面分辨率，依據相機的像元大小ρ，焦距f，航高H 以及傾斜角度ɑ 計算45°和70°傾斜時地面分辨率（GSD）分別為0.0174 m 和0.0131 m，GSD 計算如式（1）所示。

3種航攝方案的航攝因子見表1。

表1 陜西省西安市長安區潏河濕地公園航攝因子

依據航攝參數進行航攝飛行，數據自動存儲在機身所帶的存儲卡中，影像數據為JPG 格式，視覺效果良好，45°傾斜航攝因為傾斜角度關系影像質量略差。每幅影像中包含拍照攝站點的GPS位置信息。

2.3 數據處理

數據處理軟件使用俄羅斯Agisoft公司開發的三維建模軟件AgisoftPhotoScan（簡稱PhotoScan），自動化程度高，無需相機檢校文件。由于45°傾斜航攝影像質量過差，控制點標記難以識別，在處理過程中舍棄了此種方案，只對垂直下視和70°傾斜兩種航攝方案進行了數據處理。處理過程如下。

（1）數據導入與影像質量檢查。添加影像至軟件中，PhotoScan會根據影像記錄的GPS信息自動將影像排列，人工檢查試驗區覆蓋完整，中間無影像丟失。使用軟件自動檢查影像質量評分，如若評分低于0.5分（評分在0～1之間），則相片存在曝光，對焦，虛化等問題，不適合后續處理建模［19］。此次航攝垂直下視和70°傾斜影像質量均滿足要求。45°傾斜航攝影像數據由于傾斜鏡頭主光軸與此試驗區起伏較小的地形構成的角度過小，地物在影像上拉伸變形嚴重，評分多數低于0.5分。

（2）相機參數初步估計。相機參數包括相機的內畸變參數與影像的外方位元素。PhotoScan 軟件可以不需要相機檢校文件，通過在各影像中自動提取特征點，根據記錄的GPS位置信息將影像恢復到空間大致位置，選取相鄰重疊的影像互相匹配，初步計算出相機參數和外方位元素，匹配點形成稀疏點云。在PhotoScan中操作為對齊照片，此次試驗對齊照片精度選擇優。

（3）控制點標記與投影。在一幅影像上標記控制點靶標，稀疏點云會自動計算和標記有此控制點的其他影像，位置會有偏差，需要人工逐一檢查挪動校準。標記完成所有控制點后將控制點坐標整理為相應格式添加至系統中，控制點坐標點號必須與標記點號一一對應。在軟件中將添加的控制點坐標和影像記錄的GPS信息按照108°中央經線，高斯3度投影為平面坐標，高程使用1985年國家高程基準。

（4）相機參數優化。在進行相機參數的優化估計之前，將遠高于或者低于稀疏點云模型的明顯錯誤飛點刪除，對稀疏點云模型進行預處理，選擇需要的地面控制點參與空三計算，優化相機參數。此次試驗中影像質量評分低的45°傾斜航攝數據匹配出的稀疏點云明顯錯誤飛點過多，刪除錯誤點后點云漏洞明顯，耗費大量人工難以完全修補稀疏點云，構建稠密點云模型仍然存在明顯漏洞和錯點，未進行后續優化處理建模和分析。

（5）稠密點云模型構建與地形模型生成。相機參數優化后生成高精度稠密點云模型，此次試驗稠密點云模型生成精度設置為優。根據稠密點云模型構建TIN 和生成地形模型，生成的地形模型地面分辨率為0.25 m，點云模型如圖2所示。

3 結果與分析

3.1 相對精度分析

垂直下視和70°傾斜航攝兩種方法在無控制點、四角和中心5個控制點、周邊6個中間2個8個控制點、13個控制點時進行空中三角測量計算。無控制點時利用試驗航攝的影像數據中所記錄的GPS信息輔助空三計算所有標記點的坐標，不同數量控制點時利用已選擇的控制點進行空三運算計算未選擇作為控制點的標記點的坐標，利用計算坐標進行距離計算，與對應實測的坐標計算距離進行比較，統計比較差值的平均值和中誤差。此次試驗選擇較遠點之間的13個距離樣本，隨著控制點數量的增加，當兩個點都參與空三計算時不進行距離統計。不同數量控制點的平面和高程相對誤差的平均值和中誤差見表2和表3。

表2 航攝平面相對距離差 m

由表2—3可以看出：①無控制點時垂直下視航攝平面相對精度可達到0.5 m 以下，高程精度達到0.15 m 以下，70°傾斜交叉航攝平面在0.7 m 左右，高程在0.2 m 左右，無控制點時垂直航攝無論是平面還是高程相對精度優于70°傾斜交叉航攝，兩種航攝方法都可以達到亞米級精度。②在只有5個控制點時，垂直下視和70°傾斜交叉航攝的平面相對精度已經可以達到0.05 m 以下，70°傾斜交叉高程相對精度可達到0.05 m 以下，垂直下視依然在0.1 m 以上。

表3 航攝高程相對誤差 m

控制點的增加到8個和13個時，平面相對精度略有提高，基本保持一致在0.01 m 以下，高程相對精度傾斜交叉航攝一直優于垂直下視，13 個控制點時兩者的高程相對精度在毫米級的差別，可看做基本一致。③無控和不同密集程度控制點的情況下整體內部相對精度垂直下視優于70°傾斜。

3.2 絕對精度分析

將所有的標記點添加實測坐標，選擇5 個、8 個及13個作為控制點，其余的作為檢查點，進行空三計算，對不同數量控制點時的控制點和檢查點精度進行統計。控制點和檢查點中誤差統計見表4。檢查點精度是反映成果精度的主要參考，中誤差越大表示精度越低。

表4 控制點和檢查點精度 cm

通過對比分析控制點精度和檢查點精度，得出：①隨著控制點的增多，垂直下視航攝平面和高程的控制點精度，檢查點精度和總體精度隨之提高。②70°傾斜航攝的平面控制點精度在8個和13個控制點時出現毫米級波動，可視為基本不變，平面檢查點精度在5個和8個控制點時也出現毫米級波動，可視為基本不變。控制點平面精度隨著控制點的增加基本保持不變，檢查點平面精度在13個控制點時明顯提升到2 cm。高程控制點和檢查點精度都隨著控制點的增加逐漸提升，高程檢查點精度在5個控制點時已經達到1.59 cm，13 個控制點時可達到1cm 以下。③70°傾斜航攝平面控制點和檢查點精度都低于垂直下視，而70°傾斜航攝高程檢查點精度在控制點少量時（5個和8個）優于垂直下視，高程檢查點精度與相對精度分析結果一致，少量控制點的情況下相對高程精度優于垂直下視。

3.3 地形模型面積與體積精度分析

以研究區域外圍控制點的連線為范圍線，對比分析兩種航攝方法在無控制點、5控制點、8控制點、13控制點、全部控制點時生成的地形模型的范圍線周長、面積和土方量，土方量以控制點最低點12號點高程為起算底面，如果12號點不作為控制點，則以其計算高程為起算底面高程。試驗區DEM 及計算范圍如圖4所示。

圖4 試驗區DEM 及量測范圍

通過相對精度和絕對精度分析，垂直下視添加13個控制點時精度可達到1 cm 左右，20個控制點時可達到毫米級，此時最接近真實值，因此將垂直下視在20個控制點時的周長、面積、土方量的測量值假定為真值，其中測定周長478.988 m，面積9 030.8 m2，土方量15 847.7 m3。周長、面積和土石方量的精度以航攝計算值與“真值”的差值百分比來表示，差值百分比數值越小，說明越接近實測值，則精度越高。差值百分比計算如式（2）所示。

根據式（2）計算周長、面積和體積的差值百分比，計算結果如表5所示。

表5 試驗區DEM 面積和體積差值百分率

由表5可知：①此次試驗中垂直下視單次航攝周長和面積都優于70°傾斜交叉航攝，與相對精度和絕對精度分析過程中垂直下視的平面精度要優于70°傾斜交叉航攝一致。②無控制的情況下70°傾斜航攝的土方誤差接近10%，垂直下視土方誤差只有4.7%，土方量測量垂直下視優于70°傾斜。添加周邊四角和中心共5個控制點時70°傾斜交叉航攝土方測量誤差低于1%，優于垂直下視單次航攝的－3.65%，增加到8個控制點時與5個情況類似，稀少控制點時，土方測量70°傾斜交叉航攝優于垂直下視，與精度分析中稀少控制點時70°傾斜交叉航攝平面相對精度略低于垂直下視而高程相對精度明顯優于垂直下視結論一致。控制點增加到13個時垂直下視略微優于70°傾斜交叉，兩者趨于一致，都逐漸接近于真實值，可達到0.3%以下。③70°傾斜交叉航攝在5 個控制點時土方測量已經可以達到很高精度（0.32%），隨著控制點的增加，精度并無顯著提高。垂直下視航攝在稀少控制點（5個和8個）時，土方測量精度在3.6%左右，當控制點增加到13個時，土方測量精度明顯提升，分析其原因，從相對精度統計分析可以得出：垂直下視13個控制點時平面精度相對于5個和8個控制點時提高變化較小，而高程精度明顯提升，從而影響土方測量精度。

4 結論與討論

通過以上試驗利用消費型旋翼無人機不同航攝方法不同數量控制點對建設堆土地形構建地形模型，分析其相對精度、絕對精度、量測面積和土方精度，得出：

（1）由于建設項目堆土地形起伏較小，45°傾斜航攝時，鏡頭主光軸與地形構成的角度過小，與航攝時航攝平臺傾角過大相似，會使地物在影像上拉伸變形嚴重，影像質量降低，難以數據匹配和構建正確的點云模型。

（2）垂直下視和70°傾斜航攝建模平面和高程精度都隨著控制點的增加精度逐漸提高。無控制點時，垂直下視航攝平面和高程相對精度都優于70°傾斜交叉航攝，兩種航攝方法都可以達到亞米級精度（垂直下視優于0.5 m）。無控制點時垂直下視周長和面積誤差小于1%，土方測量誤差小于5%。

（3）添加不同密集程度控制點時無論是相對精度還是絕對精度，垂直下視的平面精度依然優于70°傾斜交叉航攝，而高程精度70°傾斜交叉航攝優于垂直下視，可見傾斜交叉航攝能夠提高高程精度。只有四角和中心5個控制點（稀少控制點）時垂直下視土方誤差小于4%，而70°傾斜交叉航攝可以低于1%，兩者的周長和面積誤差此時都小于0.1%。

對消費型旋翼無人機垂直下視航攝和傾斜交叉航攝建模的相對精度、絕對精度和周長、面積、體積土方精度的綜合分析，起伏變化比較平緩的建設工程堆土地形在精度要求較低，難以布設控制的情況下可以使用垂直下視大重疊度航攝即可滿足土石方測量誤差小于5%的普遍要求［20］；精度要求較高，可以布設少量控制點時，使用70°傾斜交叉航攝，提高土方量測量精度，面積和周長雖然精度略低于垂直下視，但也能夠達到非常高的精度。消費型旋翼無人機在建設工程堆土地形構建地形模型及面積、體積量測在無控和稀少控制點具有很高的精度，能夠滿足多數情況下的應用需求。

利用消費型旋翼無人機對生產建設項目水土保持監測可以快速反應，隨時可以增加監測頻次，實時動態掌握水土流失變化［3］；外業工作量小，對測量環境要求低，與地面施工互不影響，即使在無控制的情況下也可以達到很高精度；飛行高度低，分辨率高，成果種類多樣化，模型視覺直觀，數據內容可靠，水土保持措施和堆棄變化量精準直觀反映［14］；有效解決傳統監測方式下的“到不了，看不全，效率低，精度差”等問題，逐漸成為開發建設項目水土保持監督監測的一種重要手段［21］。