無人機在林業面積測繪的偏差分析

黎世鑫

（廣西壯族自治區國有東門林場，廣西 崇左 532100）

引言

本研究通過小型無人機搭載非測量相機進行航拍實驗，進而分析林業調查中的樹高、周長、面積，將其測量結果與模型進行虛擬結合，結果發現其能夠滿足林業調查中相關指標的量測精度需求。

1.研究區域的概況

在本研究中以某林場某林地作為研究對象，該林地面積為138公頃，其中桉樹林地面積和其他無立木林地面積分別有132公頃和6公頃。該林地距離縣為57千米，平均海拔可達到400米，土層厚度為100厘米左右，主要坡向為北坡，平均坡度29度，石礫含量25%，土壤種類為紅壤，主要樹種為8年生植苗桉樹及一年生萌芽桉樹。

2.數據采集及預處理

在本研究中選擇S8006軸多旋翼無人機，能夠結合對應云臺地面站搭載佳能5D相機，針對高空100米位置航拍實驗，可借助地面站攝影測量工具進一步實現航高參數設置，航線重疊，航線重疊，進而滿足航空攝影測量需求，如下所示為航線圖。

經過航拍之后，可利用計算機軟件以及A3檢校標準模板進行相機鏡頭校驗，可進行相機校驗。設定參數進一步生成相機照片文件，該文件參數能夠在糾正航線內定向鏡頭畸變提供重要的參考。

3.具體研究方法

第一，利用a4白紙在實驗區作為控制點，在四周小路和林地位置均勻布置，共有25個控制點，針對控制點的坐標可借助高精度GPS進行記錄，同時可以采用激光測高器對控制點4周的樹高進行測量，并做好數據處理分析。第二，針對航線以及相片的速度重疊度很高。通過地面點進行合理設置，借助地面站一鍵起飛的功能完成相關的航拍，針對航拍之后可進行數據檢查，進一步導出相機拍攝外方位的元素。第三，能夠借助原始影像內外方位元素通過3D測量模塊測量同名點距離偏差選取平均值，反向測量外方位元素調整值，分別構建立體相對兩側樹高以及開展航片拼接和正攝校正，測量林區面積以及周長。第四，充分利用樹高，面積，周長，圖測數據進行測量比較偏差，分析構建回歸分模型，實現數據擬合。第五，反算航片外方位元素，在具體流程過程中可使用IOSD軟件以及GPS軟件進一步提取相機拍攝過程中的姿態數據及外方位元素，具體包含偏轉角，仰角，三維坐標，翻滾角等這些外方位元素，可為反算外方位元素奠定重要基礎。如下表所示為本研究所獲取外方位元素，針對無人機低空攝影測量外方位元素的精度以及平臺的穩定性是十分重要的，由于對于不同航線地物同名坐標基本一致。

?

通過多次測量之后，不同相片同名點在立體分析下坐標偏移以及角度偏差，選取平均值，反算外方位元素偏差，進而能夠從一定程度上糾正外方位元素偏差問題，以滿足低精度測量需求。在本次研究中共存在9張航片，分為兩個航帶，以第1張航片作為基準進行其他航片的測量。通過研究發現，平均距離偏差可達到12.14米，以15.2度作為角度偏差，針對x，y兩種分解可獲得具體的坐標中，X為11.72，Y為3.18，通過調整外方位元素和反算可解決立體對應成像和樹高測量相關問題。針對面積周長在具體測量過程中，如下所示為紅色區域周長以及面積的測量流程，調整外方位元素之后，圍能夠進一步分析并矯正圖像的面積，周長可借助GPS控制點對應面積，周長和處于相同坐標下構建圖像識別，對應控制點矢量文件以及GPS控制點。針對不同方位控制點進行測量時可構建多邊形面積周長，并開展數據分析。針對樹高在具體測量時，可佩戴立體眼鏡并借助3D測量工具，通過反復多次調整，形成合理的視差，使用戶能夠產生相對清晰的立體呈現效果。在測量控制點的周邊和實測數據對應數高獲取準確的數據，將選取平均值能夠為測量區的面積周長樹高，以及圖測對應數據定量關系，通過定量模型能夠盡可能減少兩者誤差，以提升數據的估計精度。在本研究中可借助多項式擬合法以及最小二乘法分別針對實測航區的面積，周長，樹高以及圖測區域的周長，樹高，面積進行數據擬合。

4.研究結果

在本研究中通過比較實測航區以及圖測航區的面積相關數據，可以發現這兩區域所獲得的數據具有一致的波動趨勢，平均誤差為-5.95，平均絕對誤差可達到-214.08，進一步研究發現圖測航區面積誤差低于6%，其誤差是滿足一般精度圖冊相關要求的。為進一步提升圖測區域面積對實測區域面積解釋程度，可借助數據擬合法實現圖測數據。結合研究發現，圖測數據與實測數據其線性擬合較好，擬合度為0.9911，從該數據上能夠反映兩者近似全等的關系，同時還能夠為其他的區域進行面積測量提供重要的參考。

通過圖測航區周長和實測航區周長數據比較，兩者具有相同的變化趨勢，平均相對誤差為1.59%，絕對誤差為4.32米。通過該結果可以發現，圖測區域的周長誤差能夠控制在2%以下，該誤差值是符合一般精度圖測需求等。為提升圖測航區周長對于實測航區域周長的解釋力，可采用數據擬合法進行圖測數據擬合，研究可以發現，上述兩種數據擬合度較好，且擬合數值為0.9813，根據該擬合度可表明兩者之間呈現近似全等的關系，同時利用該數據還能夠為其他區域長度測量提供重要參考，通過比較圖測和實測的兩種數據，結果發現兩者變化趨勢基本一致，平均相對誤差和平均絕對誤差分別為18.93%以及0.816米，可以發現，圖測樹高其誤差可控制在19%范圍內。結合國內分類資源連續清查技術相關的技術要求，在本次研究中所獲得的結果無法滿足實際林業樹高測量的精度需求，因此需要構建定量關系模型，以分析實測和圖測樹高關系，探討兩者的數量關系，為進一步提高圖測樹高對實測數高的解釋能力，能夠滿足在林業偏差分析中樹高測量精度高于85%的要求。在本研究中使用數據擬合法，實現投資數據擬合結果發現實測數據和統計數據，其具有良好擬合度，可達到0.858%，其擬合度可反映兩者之間近似權的關系，同時也能夠為其他區域的收割測量提供參考。

小結

通過本研究的分析，在進行林業調查時可借助小型無人機測量實現林業區域面積、樹高、周長的測量，其可滿足現代林業調查要求，具有一定的可操作性，結合面積以及樹高量測結果可以發現，基于無人機林業攝影測量所構建的定量關系模型。在進行林業調查時，通過無人機搭載林業測量相機，相機平臺外方位元素，逆向計算是整個調查的關鍵，可利用圖像分類識別不同的樹種，提取林分進而構建基于樹種、樹高的林分蓄積模型，進一步評估林分蓄積程度，可改進現有的相機鏡頭畸變校驗模型以及通過外方位元素反算的方式來提升林業調查測量精度，對于這一方面還需要后續研究學者進一步深入分析。