基于Pix4D Mapper的無人機數據處理

張凱想，吳長悅

（華北理工大學礦業工程學院，河北 唐山 063210）

0 引言

我國科學技術不斷飛躍發展的同時，工程建設行業也在不斷地提高與進步，獲取一個地區的地形地貌、地質資源和人文環境等空間遙感信息時，更偏向于高精度的數字化、操作便捷的自動化、人工干預少的智能化。現如今，業內更加關注如何用最少的人力資源進行高效、精確的數字化測圖，并且獲得的資料成果可以適用于多方面用途，面對復雜環境也不失精度。

我國目前獲取數字地形圖主要方式有RTK數字測圖和基于遙感技術來繪制地形圖，傳統數字測圖方法需花費大量的時間和人力資源，而衛星遙感影像圖則需要一定的周期時間，不能快速及時地獲取所需數據，且容易受到天氣原因干擾，所以數據存在局限性。無人機進行航空攝影的技術有衛星遙感不具備的優勢，無人機航測技術能夠提供高精度、全面的數據，相對而言，復核成本低、效率高，適應測繪區域各種復雜的環境[1]。無人機攝影測量中有傾斜攝影測量和垂直攝影測量。垂直攝影測量與傾斜攝影測量可以通過搭載數碼相機鏡頭數量的不同，以及工作方式的不同來區分。利用無人機上裝配的相機連續對地面垂直進行拍攝相片，儲存在數碼相機中，之后用內業軟件進行數據處理，處理成果只有正射影像圖，也就是視角垂直于地面。生產正射影像的優點是相片少、數據量少、軟件處理速度快。雖然單純地利用正射影像也可以生成三維模型，但是模型的側面紋理拉花相當嚴重，甚至造成紋理的重投影錯誤。而傾斜攝影測量一般用于三維建模中，多采用組合寬角相機拼接技術，例如五目相機用前、后、左、右、垂直五個方向對地物進行拍攝，之后用內業軟件進行處理得到一個區域的多個角度拍攝信息并生成三維模型[2]，用五目相機生成的三位模型因為有側面紋理的照片，所以模型整體效果較好且側面不易拉花，細節更加真實，但是飛機在空中的同一個POS位置就會有5張照片，數量上是正射的5倍，所以，內業處理速度要慢且對電腦硬件要求較高。本次實驗主要研究的是生成正射影像DOM并進行線劃圖的繪制。

1 基本介紹

1.1 軟件介紹

Pix4D Mapper是瑞士Pix4D公司旗下最新的無人機內業處理專業級軟件，利用從地面、輕型無人機或常規航攝的影像處理正射影像鑲嵌圖或3D模型和點云，提供厘米級別的精度，為全自動工作流程。項目成果可以無縫輸出到任意專業軟件如GIS、CAD等[3]。主要輸出成果如下：

1）三維點云，能生成可視化三維高精度點云和紋理，并重建建筑物模型的精確地理位置，也配備了點云編輯器，內業人員可以進行手動選擇和刪除點云，軟件還能自動將點云歸類到植被、建筑和地面類中。

2）數字地表模型和數字地面模型，無論是地表模型還是地面模型，計算每個像素的高程值。

3）正射影像鑲嵌圖，具有精確的地理定位，無透視變形，使用編輯器來改善正射影像的視覺效果。

1.2 基本公式介紹

1）航高確定。對于已知的硬件設備如飛機的鏡頭參數，根據項目要求的成果分辨率即可計算出航高，或者根據飛行高度反算出地面分辨率。

式中：H為航高，f為鏡頭焦距，a為像元尺寸，GSD為地面分辨率。

2）重疊度計算。航向重疊的計算是根據沿航線方向相鄰的兩張照片在地面的投影范圍的重疊，通過每張照片尺寸的高減去曝光間距即可得到相鄰兩張照片重疊區域的長度。圖1中相片1、相片2未重疊部分長度等于曝光間距。

圖1 航向重疊區域

航向重疊度：

式中：影像高在地面投影大小Y=(y×H)/f，傳感器高y=最短邊像素×像元大小，M為曝光間距，H為航高，f為焦距。

旁向重疊的計算則是計算相鄰兩條航線上兩張照片的寬在地面投影范圍的重疊，計算左右兩張影像重疊區域的長度則是影像寬直接減去航線間距。圖2中相片1、相片2未重疊部分長度等于航線間距。

圖2 旁向重疊區域

旁向重疊度：

式中：影像寬在地面投影大小X=(x×H)/f，傳感器寬x=最長邊像素×像元大小，N為航線間距，H為航高，f為焦距。

2 實例分析

2.1 數據介紹

影像數據采集地點在河北省唐山市遵化區石門鎮東舊寨村，測區范圍利用奧維互動地圖來展示，其中數字“01-09”標簽為采集的控制點大概位置，“起飛點”標簽為飛機起飛的大概位置，如圖3所示。

圖3 測區范圍

航飛高度80 m，旁向重疊70%，旁向80%。影像格式為.JPG，共計1 201張，飛行覆蓋面積為1.84 km2，每張照片寬度與高度都分別為5 472像素、3 648像素，數據大小每張約7 MB～9 MB，共計9.94 GB。需要注意相控點影像應當較為清晰，易于識別；為提高影像匹配結果精度，像控點應避開具有陰影的區域；布設于開闊地帶，布設區域無信號塔、大片水域等干擾物影響。因為航區有大面積村莊，所以控制點布設地點有限，綜合考慮各方面因素后，用紅色直角L噴漆的方式[4]，較為均勻地布設了9個控制點（DJ01～DJ09），隨后用RTK采集了各個控制點數據，坐標系為CGCS2000。

2.2 技術流程圖

技術流程圖如圖4所示。

圖4 技術流程圖

2.3 數據處理

數據處理包括以下內容。

1）新建工程。①建立并選擇項目名稱與目錄，工程目錄路徑和項目名稱應避免使用中文；②選擇加載需要處理的影像；③加載POS數據，因為大疆精靈4 RTK將POS數據寫入照片內，所以軟件會自動提取POS數據，并自動識別坐標系；④軟件識別EXIF ID，并加載默認參數，不過為了獲取更精確的數據，以相機出廠校正參數為標準，計算數值并對應填寫保存[5]；⑤根據需要來選擇處理模板，生成正射影像圖，選擇3D地圖；⑥坐標系的輸出需要根據控制點坐標，與之一致，否則會導致導入控制點坐標時，提示錯誤信息而無法添加控制點(選擇2000國家大地坐標系)；⑦大疆精靈4 RTK自帶實時差分，有兩種坐標系設置，WGS84和CGCS2000，但是兩者所獲取的都是相應的大地高（橢球高），并非基于國家85高程基準的正常高，也非全球范圍通用的EGM高程基準（正高），所以縱坐標系選擇大地水準面高度[CGCS2000]高于橢球高度為0[6]。如圖5所示。

圖5 坐標系設置

2）刺相控點。將圖像導入后，為了獲得更高的精度，需要進行相控點的編輯。點擊相應的圖像，放大后找到外業做的相控點的標志，點擊，然后尋找下一個影像的標志，每個控制點大約編輯5～7張圖片即可。如圖6所示。

圖6 導入控制點

3）處理和成果輸出。本處理分三步：第一是初步處理，是一個進行自動化特征點提取的過程，從相鄰航線和同一航線中的兩景相片重疊部分尋找連接點，軟件會自動根據連接點數據進行相機的多次校準直到得出一個滿意結果；第二是生成點云和三維網紋理，需要根據工程實際情況來選擇合適的點云和紋理處理密度和輸出的數據格式，若不需要可選擇不輸出文件；第三是生成DSM和正射影像，這一步是此次實驗最后的一步，其輸出結果也是最后要的正射影像。在進行處理之前，要確保電腦有足夠大的工作空間，否則很容易處理失敗，正射處理結果如圖7所示，DSM處理結果如圖8所示。

圖7 正射影像

圖8 DSM圖像

由第三步生成的正射影像，可以導入到CASS中進行線劃圖的采集，最后得到工程需要的矢量數據（部分）如圖9所示。

圖9 CASS成圖

4）精度驗證。本次實驗共采用9個檢查點作為驗證數據，先在外業現場選取地物特征明顯的9個點，用RTK平滑采集數據10次取平均值作為已知點坐標，在生成的正射影像圖上采集相應點的坐標并進行對比，如表1、圖9所示。由精度驗證表可以發現，所測的9個點的平面誤差均在±5 cm以內，最大點的誤差為5號檢查點的Y方向上為4.9 cm，最小的誤差為6號點Y方向上的誤差1.2 cm。由誤差折線分析可知，平面點X和Y方向上的誤差分布暫無規律，但均滿足1∶500比例尺的平面要求。

表1 精度驗證 m

圖9 誤差折線分析（取絕對值）

3 結論

本研究利用Pix4D Mapper軟件對唐山市遵化區石門鎮東舊寨村進行正射影像圖制作，并利用CASS9.1繪制矢量圖。通過此次外業加內業數據處理實踐，得出以下結論：

1）無人機外業采集數據時務必注意當時的天氣，尤其霧大風大時謹慎起飛，并且不能忘記采集控制點坐標，pix4D Mapper自動化處理數據速度較快，生成模型過程中無需人為干預，且生成的正射圖像質量也較好。

2）進行相控點編輯時，不用每張圖上都刺點，每個控制點刺5～6張影像即可。

3）利用Pix4D Mapper制作的正射影像圖，并利用CASS9.1繪制的矢量圖的平面精度滿足測繪基本的工程需要，但對于高程精度沒有進行驗證，如需要更高精度的地圖，則應另尋方法或繼續驗證。