測繪工程中無人機攝影測量技術運用分析

蔣和湖

（江西省地質礦產勘查開發局916 大隊，江西 九江 332000）

無人機攝影測量技術作為航測技術中的一種，具有自動靈活、高效精準、成本低廉的優勢，以其高頻監測關鍵區域的功能受到測繪方面的重點關注[1]。在我國，針對測繪工程方面的研究十分普遍，但大多數測繪方法很難滿足大比例尺測繪的精度要求。本文通過將無人機攝影測量技術應用在測繪工程中，通過無人機平臺搭載傾斜相機，獲取高重疊度影像數據，為測繪工程提供一個嶄新發展方向。結合余章蓉等人提出的無人機單鏡頭傾斜攝影測量及三維建模技術方法研究表明，測繪工程中無人機攝影測量技術運用的亮點之處在于通過無人機攝影測量技術在搭建實景三維模型的基礎上，實現地形圖測繪。本文依次為研究依據，進行基于無人機攝影測量技術的測繪工程研究，通過設計基于無人機攝影測量技術的測繪方法，致力于提高測繪精度。

1 基于無人機攝影測量技術的測繪方法

在本文設計的基于無人機攝影測量技術的測繪方法中，基于無人機攝影測量技術的測繪具體流程為：首先。獲取無人機影像；再通過高精度DEM 對無人機影像進行幾何校正；在此基礎上，確定測繪工程整體結構，并獲取數字正射影像圖；最后，通過測繪圖像處理，輸出圖像，完成地形圖的測繪，將測繪工程測量信息進行顯示與分析。基于無人機攝影測量技術的測繪方法實現具體流程，如圖1 所示。

結合圖1 所示，本文針對4 個關鍵步驟進行研究，具體研究內容，如下文所述。

圖1 基于無人機攝影測量技術的測繪方法實現流程圖

1.1 確定測繪參數結構

在測繪工程開展區域設置測量點，并將其作為測繪工程的結構基準，再通過無人機攝影測量技術對該區域進行航測[2]。通過無人機攝影測量技術獲取無人機影像，利用無人機影像中的特征點、線、面，確定測繪參數結構。利用CC（Smart 3D）軟件確定測繪參數結構的具體流程為：首先，加載無人機影像，引入控制點以及相機參數；而后，采集pos 數據，獲取pos 數據原始坐標；在此基礎上，通過空三對pos 數據原始坐標進行加密處理；最后，提取密集點云，利用無人機攝影測量技術對測繪區域地質進行精準采集。通過得到的測繪參數結構，為下文獲取數字正射影像圖提供基礎點位支持。

1.2 獲取數字正射影像圖

在確定測繪參數結構的基礎上，獲取數字正射影像圖。獲取數字正射影像圖的具體流程為：首先，將紙質的無人機影像掃描成圖，導入MapGIS 地圖編輯器，點擊MapGIS 地圖編輯器菜單中的矢量化選項，自動進行無人機影像矢量化處理；而后，通過MapGIS 地圖編輯器中的拓撲查錯功能，對測繪邊界線進行拓撲查錯；在此基礎上，根據測繪區域地質調查具體參數，對數字正射影像圖進行賦值；最后，得到有顏色、紋理清晰的數字正射影像圖。為最大限度上降低數字正射影像圖的誤差，需要將無人機影像涉及區域以1：50000 的數字柵格地形圖按公里進行網格校正，對不在網格內的部分進行剔除[3]。根據已有的控制點對數字正射影像圖進行驗證，將數字正射影像圖與原有地質圖進行疊加，找出與之不吻合的邊界，盡可能的保證數字正射影像圖與原有地質圖邊界線吻合。數字正射影像圖與原有地質圖邊界線吻合程度越高，意味著獲取的數字正射影像圖其精度也就越高。與此同時，還可以結合有經驗的測繪專業技術人員根據自身豐富的工作經驗對數字正射影像圖進行特征提取，形成較為完整、清晰的測繪邊界線。考慮到在獲取數字正射影像圖中，很容易出現數據的偏離性誤差。可以引用大數據處理技術，對數字正射影像圖中的測繪數據進行偏離精準度調試，通過動態的調整，進而滿足測繪過程中對于數據精準度的需求。

1.3 測繪圖像處理

獲取數字正射影像圖后，還需要對測繪圖像進行處理，從而努力達到測繪預期的效果。本文通過融合多項圖像處理技術，首先，針對上述收集的無人機影像進行相機自校驗，從二維影像自動恢復出場景三維點云模型，實現對測繪區域的區域性劃分。并將其按照覆蓋面積、嚴重程度，將整體信息劃分成三個等級，采用無人機攝影測量技術中“測繪影像解釋”的方式，識別測繪區域的地質類型，計算不同區域中地質類型占比面積，持續對多個區域的具體情況進行整體性評估，結合區域評估結果對測繪情況進行評估[4]。根據無人機攝影測量技術具有一定“無人機數字低空”的特點，利用 SIFT 特征提取算子對每幅無人機影像進行特征點提取，能夠將相對較低區域的數據刪除。而后，可以通過二次整理剩余的數據，利用基于 K-D 樹的近似最鄰近算法進行粗匹配，對其進行精準度的識別，將精準度低于“0.1”的數據集刪除，采取邊緣模糊化處理的方式，圈定具體的位置，根據對地質信息的識別，提取出有價值的測繪信息。在此基礎上，利用基于隨機抽取一致性框架的 8 點算法計算基本矩陣，剔除誤匹配點，并通過人工解讀判斷測繪工程測量信息的具體應用，一方面為了提升數據在處理的準確性，另一方面可為測繪提供基本測量數據信息。最后，在獲取上述數據的基礎上，進行數據信息的提煉，采用正向映射技術將校正后的數據進行高程模型的成像，將數據進行多次的對比后，去除邊緣模糊的數據，建立滿足對極幾何約束的精匹配特征點集，完成同名特征點匹配，實現對測繪圖像處理。

1.4 測繪工程測量信息顯示與分析

基于上述處理的測繪圖像，下述將結合無人機攝影測量技術，實現測繪工程測量信息的顯示與分析。測繪工程測量信息顯示與分析具體流程為：首先，重復校正測繪圖像的比例尺，形成對應的DEM、熱紅外線等數據，為測繪工程測量信息顯示提供多元化的數據源。再通過全色數據的正射校正，對測繪工程測量影像信息進行配準。而后，將無人機影像的分辨率融合，實現對無人機影像的增強以及調色。最后，通過多景影像的鑲嵌，對附加信息進行裝飾，完成測繪工程測量信息顯示。在測繪工程測量信息分析方面，可采用人工翻譯技術對進行測繪工程測量信息進行分類。其次，針對一些潛在的測繪工程測量信息進行重點特征分析，通過對多元次測繪工程測量信息的有效識別，根據成像結果進行類型的劃分，采用定位的方式分析圖像結果。至此，實現基于無人機攝影測量技術的測繪，通過無人機攝影測量技術為測繪工程中測量工作的順利進行提供技術化指導。

2 實例分析

2.1 實驗準備

本文設計了如下的對比實驗，整體實驗均在同一礦區相同環境下進行，針對測繪工程開展相應的測量工作。在礦山內布置了8 個控制點，其中五4 個控制點作為測繪精度配準控制點，剩余的4 個控制點作為方法精度驗證點。結合 1：1000、1：2000、1：5000 礦山地質應急測繪方法規程GB46265-2012，如表1 所示。

表1 礦山地質應急測繪精度（m）

結合表1 所示，對測繪工程測量測繪相鄰點之間的距離中誤差進行對比，設置本文基于無人機攝影測量技術設計方法為實驗組，傳統方法為對照組。本次實驗內容為測試兩種方法下的測繪相鄰點之間的距離中誤差，并采集4 組實驗數據，通過將實驗數據進行對比，測繪相鄰點之間的距離中誤差越低證明該測量方法的測繪精度也就越高。

2.2 實驗結果及分析

結合上述對實驗的設計，將實驗后收集的數據進行對比分析。兩種方法下測繪相鄰點之間的距離中誤差具體對比數值，如下表2 所示。

表2 測繪相鄰點之間的距離中誤差對比結果

通過表2 可以得出結論：在地質條件及外界因素相同的條件下，文章設計的方法測繪相鄰點之間的距離中誤差明顯低于實驗對照組，其測繪精度更高，可以實現測繪工程中的精準測量。因此，可以證明文章設計的方法能夠滿足測繪工作的精度要求，有理由加大無人機攝影測量技術在測繪工程中的應用，提升測繪工作的精準程度。

3 結束語

本文通過對測繪工程中無人機攝影測量技術運用的分析，以實驗的方式證明了無人機攝影測量技術在測繪工程中的實用性。由于無人機攝影測量在測繪的過程中，無人機即便遭受到外界環境的干擾，但外界干擾對無人機產生的具體影響較小，因此，本文不作多余贅述。通過以上研究，希望能夠為測繪工程提供一定程度上的參考與借鑒，并且加大無人機攝影測量技術的研究力度。在未來測繪工程方面的研究中，更好的應用無人機攝影測量技術，促進測繪工程的可持續信息化發展。