基于無人機傾斜攝影測量的城市土地利用變化監測研究

李順明

（重慶市地礦測繪院有限公司，重慶 400042）

1 引言

無人機傾斜攝影測量將無人駕駛飛行技術與低空攝影測量技術有機結合，借助先進的通信與定位技術，實現低空對地觀測，快速高效獲取高精度遙感數據，解決了傳統遙感數據獲取手段無法保證數據現勢性的難題[1]。

土地利用變化信息數據可以是紙質文檔、電子表格，也可以是經過提取和分析后的矢量圖斑數據和遙感影像數據。其中，矢量和遙感數據比較直觀，能提供較為完整、準確的變化信息，實現精確定位，便于實施監測[2]。利用傾斜影像數據制作的DSM（Digital Surface Model）數據，包含地表之上完整的地物信息，經數據處理后，可從中提取并分析城市土地利用變化信息，數據清晰、直觀，對于實施動態監管至關重要[3]。

2 數據源獲取

實驗采用北京數維翔圖DM-610G 六旋翼電動無人機，翼展2.25 m，有效荷載5 kg，續航時間約3 h。傾斜相機為紅鵬AP5600 微型傾斜相機。采用5 鏡頭多視角數碼相機，鏡頭焦距20 mm，側視相機傾角45°。選取重慶市部分城區（面積1.6 km2）作為數據采集與研究對象，在2018 年10 月和2019 年9 月分別對研究區進行了數據采集，共采集到有效像片數據2000 余張。

3 DSM 生成

利用傾斜影像生成DSM 的流程如圖1 所示。實驗利用雙邊濾波方法進行影像去噪，采用Wallis 濾波器對影像進行增強處理，將10 參數模型作為相機畸變糾正模型[4]。本文主要詳細介紹影像匹配、DSM 生成與精度評價。

3.1 影像匹配

與DEM 相比，DSM 數據信息較為完整，包含地物真實高度信息，能實現對城市土地利用變化信息的提取和分析，有助于實現動態監管過程的自動化。因此，需要將傾斜影像進行匹配，生成DSM 數據，滿足變化提取對數據源的要求[5]。

影像匹配的整體思路是：基于各側方視角與正射視角影像重疊區域之間的同名點，根據立體像對中兩張航片的內、外方位元素和像點坐標，通過空間前方交會，確定對應的地面點坐標。為提高匹配準確度，本文采用先分步再融合的策略，首先將各視角影像分別匹配，再將各匹配結果進行融合，完成最終匹配操作。分布式匹配方法在每個視角都先進行一次匹配，有效降低因影像畸變產生的匹配誤差，提高數據精度。

本文采用SIFT 算法對傾斜影像進行匹配，將圖像被檢測的特征點用特征向量描述出來。因此，經過SIFT 算法處理后的影像被表示為特征向量集。SIFT 是一種較穩定的局部特征匹配算法，適用于海量圖像的快速匹配，在無人機低空攝影測量等領域應用廣泛。

3.2 DSM 的生成與精度評價

3.2.1 區域網平差

由于傾斜相機自身因素以及影像預處理過程的誤差積累，影像精度仍需進一步提高。光束法平差是一種比較常見的區域網平差方法，以一張影像的單束光線作為基本單元，將控制點坐標與已知外業實際坐標、鄰近航片同名點坐標相等作為平差條件，答解出加密點的平面坐標與每張航片的外方位元素。

為最大限度地提高數據精度，本文采取整體平差策略進行光束法區域網平差，整體平差在各個視角同時進行加密點和外方位元素的答解，有效提高了平差效率，為DSM 生成提供了精度較高的外方位元素。

3.2.2 DSM 的生成

經過特征匹配得到各視影像重疊區域的同名特征點，經過區域網平差處理，得到較高精度的外方位元素。分布式匹配會在各個方向分別進行一次DSM 生成，基于此，通過對各視角生成的DSM 進行融合，生成最終DSM 數據，如圖2 所示。

3.2.3 精度評價

DSM 的精度直接影響變化信息提取的準確度：在水平方向，若兩期DSM 存在較大誤差，會導致兩期數據同坐標點無法準確匹配；在高程值方面，若高程精度不夠，會導致變化信息的漏提取或誤提取。這兩種問題都會導致錯誤的高差分析結果，從而大幅降低變化提取結果的置信度。DSM 生成后，在測區選取一塊區域，利用RTK 分別采集若干外業檢查點，對影像精度進行分析和評價。部分檢查點的布設如圖3 所示。

經對比分析，配準之后一期各檢查點平面誤差最大值為0.093 m，高程誤差最大值為0.0736 m；二期各檢查點平面誤差最大值為0.089 m，高程誤差最大值為0.0859 m。根據《基礎地理信息數字成果1∶500 1∶1000 1∶2000 數字線劃圖》（CH/T 9008.1—2010），1∶500比例尺成果平面位置中誤差和高程中誤差最高限差分別為0.3 m 和0.2 m。從精度檢測結果可以看出，成果的平面中誤差和高程中誤差遠優于規范限差要求，精度滿足1∶500 大比例尺測圖和對變化信息提取的要求。

圖3 部分外業檢查點的分布示意圖

4 基于DSM 的變化信息提取

4.1 提取方法介紹

疊加已處理好的兩期DSM 數據，為提高提取結果的準確性，應首先對兩期DSM 進行一次配準，保證兩期DSM 在水平方向無偏差。

基于兩期DSM 提取變化信息的過程，實際上是對同一位置不同時期數據的高程值進行比較的過程。由于DSM 數據包含有采集對象的真實高度信息，因此可將該信息作為分析對象進行變化提取。

（1）利用DSM 數據保留了地物真實的高度信息這一特點，在已知坐標點P（x，y）上，分別讀取兩期DSM 數據中對應位置的高程值h1、h2。

（2）由于數據精度的限制，不能保證在確切坐標位置上兩期DSM 表示的是同一個精確位置。為保證提取結果的準確性，對該坐標點及其周圍八個方向的坐標點都進行了高程值讀取，然后將9 個高程值求取平均值，并將該平均值作為中心點的實際高程值H。這樣，得到兩個新的高程值：H1、H2。

（3）城市土地利用變化最直接的表現是建筑的消長，新增、拆遷都是建筑物的變化，因此，在分析高差時，可選取單層房屋的高度α 作為高差閾值，即高差在α 以下，視為實地沒有變化，反之視為產生變化，以此來對建筑區的變化信息進行提取。

4.2 檢索格網的選擇

在實際變化提取過程中，由于DSM 影像范圍較大，不可能逐個像元進行檢索，否則不僅會耗費大量時間，還會導致同一處變化提取出很多個變化點，因此，需對檢索單元進行放大，同時也應避免發生漏提取。根據實際需求，實驗采取10 m×10 m 的檢索單元進行變化信息的提取。提取結果如圖4 所示。

圖4 變化提取結果

4.3 剔除冗余變化點

由圖4 可知，提取的變化點數據存在一定的冗余點，由于檢索格網的限制，會存在一處變化包含多個鄰近提取點的情況，因此，應對提取結果進行冗余點去除，以當前點為圓心，將落在指定半徑內的變化點剔除。冗余點去除是對變化信息數據的精簡，分析變化信息時，在不減少變化區數量的前提下減少對同一個變化區的重復讀取，有效提高了工作效率。

4.4 提取結果分析

圖5 變化提取結果

表1 所示內容是提取結果的準確度分析。實驗共提取變化信息165 處，其中，正確提取出137 處變化信息，其余28 處為誤提取，經人工排查后統計，共有11 處實地發生變化的區域沒有準確提取出來，提取準確度約為77.8%。

5 實地調查與監管

根據疊加分析結果，保留下來的變化信息數據即為無權屬記錄或無合法批準的土地利用變化信息，對該部分數據進行詳細核實，結合相關的權屬變更調查數據與文檔資料進行分析，共篩選出17 處沒有用地變化記錄的變化點。將該結果進行整理輸出，組織相關技術人員與調查人員到實地核實，對非法占地、違章建設等不合理用地單位或個人逐一排查。

經實地調查發現，有2 處在建用地相關手續不齊全，其中一處為工廠；違規拆遷和非法占用耕地各有一處，其他均為登記信息不完整或有誤。調查完成后對未記錄或錯誤記錄的用地信息進行登記或修改，更新本地數據庫；對存在問題的變化用地形成材料，及時上報。

6 結束語

基于傾斜攝影測量的土地利用變化動態監測過程相對科學，節省了人力和時間，提高了工作效率，監測結果能夠滿足城市土地合理利用的需要，有助于指導城市規劃與建設，促進城市健康發展，對于實現城市土地資源的可持續利用意義重大。