無人機傾斜攝影在礦山大比例尺地形圖測繪中的應用研究

周 攀

（銀川市房地產測繪中心（有限公司），寧夏 銀川 750000）

地形圖對于礦山的開采管理、規劃來說非常重要，因此生產高精度的地形圖是非常有必要的。傳統生產地形圖是利用GPS-RTK進行全野外作業，然后內業根據外業采集的坐標和繪制的草圖進行連點成圖，其精度主要取決于外業采集點的數量。點多則精度高，但是效率低、成本高、工期長；點少則精度低，但是效率高、成本低、工期短。這種作業方法已經不能滿足當今社會發展的需求。隨著無人機以及導航定位技術的發展，采用無人機搭載相機進行航空攝影，然后基于虛擬立體像對進行地形圖生產成為了一種主流的生產地形圖的作業方法，但是這種方法無法滿足1∶500地形圖精度要求。隨著傾斜攝影測量技術的出現以及快速發展，采用無人機搭載傾斜相機進行航空影像數據獲取，然后內業進行數據解算和地形圖生產又成為了研究熱點[1-3]。筆者在深入分析了傾斜攝影測量技術后，提出采用傾斜攝影的方式生產1∶500地形圖，并以實際礦山大比例尺地形圖生產項目為例，采用外業實地采集的地物特征點對本文提出的方案進行了驗證。通過對檢查結果進行統計分析后可知，采用本文方案生產的地形圖，其平面精度、高程精度均可以滿足1∶500地形圖精度要求，可以為大比例尺地形圖的生產帶來借鑒。

1 無人機傾斜攝影概述

1.1 無人機傾斜攝影原理

無人機傾斜攝影是指在無人機飛行平臺上搭載一臺或數臺航攝影，從空中對地面進行多角度、全方位影像數據的采集[4]。目前常見的傾斜相機有搖擺2鏡頭、掃擺3鏡頭、5鏡頭等，其主要區別在于獲取影像的角度不同。以5鏡頭傾斜相機為例，其由1個下視和4個側視相機組成，下視主要是垂直地面獲取地物影像，其獲取的主要是頂部信息，而側視相機是以一定的角度獲取地物影像信息，其獲取的主要是建構筑物的側面信息。較傳統垂直攝影來說，雖然增加了影像的冗余度，匹配速度有了降低，但同時增加了影像的有用信息，提高了匹配的精度和可靠性。在5鏡頭中，最合理的搭配是下視與側視呈45度，這樣側視獲取的影像信息更加豐富。由于航攝分辨率與航攝相對高度、焦距以及像元大小有關，而在攝影測量解算時，要求航攝分辨率盡可能一致，因此需要保證傾斜攝影獲取的影像分辨率也盡可能一致，這樣才可以獲得最優的解算成果。通過5鏡頭相機組合可知，要想得到同分辨率的影像，對于同款相機，當像元大小相同時，必須保證航攝高度和焦距呈正相關。由45度夾角可知，側視鏡頭到被攝物體的距離是下視鏡頭的1.41倍，因此必須保證側視焦距是下視焦距的1.41倍，當下視焦距為35mm時，側視焦距必須是50mm，這樣才可以得到高質量的數據解算成果。

1.2 傾斜攝影生產大比例尺地形圖流程

采用無人機傾斜攝影技術生產大比例尺地形圖，其工作內容主要分為外業和內業，外業主要包含無人機傾斜影像數據采集和像控點的布設與測量；內業主要包含影像數據的解算和地形圖的生產，其具體作業流程如圖1所示。

2 無人機傾斜攝影在礦山大比例尺地形圖測繪中的應用

2.1 像控點布設與測量

由于目前無人機姿態不穩定，定位精度并不高，因此在生產高精度測繪成果時，需要通過適量的像控點來對其進行校正。本次像控點布設與測量主要流程為：首先將任務區范圍線導入到圖新地球中，結合任務區范圍內地形，按照500m的間隔均勻布設像控點，在任務區邊緣拐角處，也進行了像控點位的布設。布設點位完成后，將布設成果導出為kml文件，并提交給像控點采集人員，像控點采集人員將布設點位成果導入奧維APP軟件中，通過導航放樣的形式，可以快速到達點位，并在實地找到合適的點位進行點位噴涂和坐標采集。在坐標采集時，首先需要確保各項參數輸入準確，并對每個點至少采集3次，每次平滑次數不低于20次，多次采集坐標較差其平面和高程均要求在2cm內，否則視為超限點重新進行采集，在采集時，必須是固定解的狀態方可采集。為了便于內業對點位進行判斷和轉刺，在采集坐標時，需要從不同角度，遠景和近景分別采集實地照片，照片要能反映出點位和周邊的地物關系。按照同樣的方式，在像控點稀疏區域、精度薄弱區域采集98個特征檢查點，用于后續地形圖成果的精度檢測。本次所采集的點均為平高點，用于對平面和高程精度的控制和檢測。

2.2 原始數據采集

在數據采集前，需要進行航線規劃。本次航線規劃選用WapPointMaster軟件，按照地面分辨率為5cm的要求進行航線規劃，航向和旁向重疊度均設置為80%，為了保證任務區邊緣地形圖成果精度不受模型精度的影響，在航線規劃時，將任務區范圍線外擴100m，確保任務區邊緣模型精度符合要求。將規劃好的航線上傳至飛控，完成無人機起飛、影像數據采集和降落。在起飛前，首先對設備進行了檢查，包括內存卡是否正常讀寫，相機是否正常曝光，POS是否記錄等。航飛的時候，飛控手通過地面站時刻關注飛機的飛行狀態，確保飛機飛行狀態安全可控。航飛完成后，第一時間取下內存卡，并將里面儲存的影像和POS數據拷貝出來，并利用Pix4D軟件快速完成航飛成果的質量檢查。經檢測，本次航飛成果旁向、航向重疊度符合要求，采用人機交互方式對影像的亮度、對比度等表征質量進行了檢查，成果均滿足項目需求。

2.3 數據預處理

首先對航攝成果進行預處理，預處理主要包括影像數據和POS數據的重命名，POS數據的優化和相機參數的優化。

2.3.1 數據重命名

本次獲得的5鏡頭影像，每個鏡頭的編號和命名規則都是相同的，為了確保參與數據解算的影像是唯一的，采用拖把更名器軟件對5鏡頭影像數據分別進行重命名。為了確保POS數據和影像能夠一一對應，對POS數據也進行重命名。

2.3.2 POS數據優化

為了提升空中三角測量解算的成功率和精度，本次需要對POS數據進行優化。由于本次記錄POS的裝置只記錄了下視相機曝光時的位置和姿態，并未對側視相機曝光時的位置和姿態進行記錄。因此對于數據解算來說，側視鏡頭的POS精度是不可靠的。利用專業的軟件，結合5鏡頭相機安置的位置、姿態、角度、距離等參數，就可以以下視POS為基準，解算得到側視相機曝光時的準確位置和姿態，這樣就可以更加準確地還原被攝物體和相機之間的關系，有利于數據的準確解算。

2.3.3 相機參數優化

目前用于5鏡頭的相機檢校場在國內并不多，而且檢校一次費用相對較高，因此在實際進行數據生產時，并未對相機進行檢校，而是采用軟件自檢校的方式進行。本次所采用的相機在航飛前后，并未對其焦距等參數進行檢校，因此需要對其進行檢校，這樣才可以得到準確的相機參數，便于后期空中三角測量的準確解算。本次檢校采取軟件自檢校，首先選擇5鏡頭對應的影像數各100張，并且包含4個像控點，將其導入ContextCapture（下文簡稱CC）軟件中進行自由網數據的解算和帶像控點的平差調整，得到平差后的相機準確參數，將其添加到軟件自帶的相機庫中，便于后期直接調用。

2.4 空中三角測量解算

通過對目前主流的建模軟件進行分析和評估，本次礦山實景三維模型生產選用美國本特利的CC軟件。首先新建工程，導入優化后的影像數據和POS數據，選擇對應的相機文件，完善相機參數。通過人機交互的方式檢查導入的成果，確保導入無誤后，提交空三解算任務，完成空中三角測量的解算工作，本次空三解算采取集群方式進行。解算完成后，將像控點導入并完成空三成果的平差調整，查看其空三報告，精度符合規范要求，成果可直接用于實景三維模型的生產。

2.5 實景三維模型生產

實景三維模型數據量龐大，不能像正射影像一樣大面積一次性輸出，需要結合電腦配置，對其進行分割，按照瓦片輸出。本次在生產實景三維模型時，瓦片劃分方式選擇規則格網，瓦片大小設置為150m，瓦片輸出格式選擇OSGB，瓦片切塊原點和模型輸出原點采用軟件默認值，坐標系統設置和像控點的坐標系統相一致，提交重建任務，完成實景三維模型的生產。采用人機交互方式，對模型成果進行查看，模型精細度良好，結構完整，存在少量拉花結構變形，但不影響測圖，成果質量整體良好，可直接用于數字線劃圖的采集[5]。

2.6 大比例尺地形圖測繪

目前數字線劃圖采集主要有虛擬立體像對和裸眼采集兩種方式，本次采集采用裸眼采集方式，采集軟件選擇北京清華山維的EPS軟件。首先將OSGB格式模型和xml文件導入EPS軟件中，生成EPS能夠識別的DSM索引文件，然后加載索引文件至軟件窗口，并加載數字正射影像。在

DSM上采集的地形圖成果，可同步到數字正射影像上，方便對成果進行檢查。在采集房屋時，對規則的四邊形房屋，可以使用EPS軟件中的五點房命令；對于等高線的采集，在地物稀疏區域，利用軟件自動提取高程點，并基于高程點生成等高線，在植被茂密區域，可采用淹沒的方式進行等高線的繪制。對于其它地物的采集，選擇對應的圖層，并完成地形圖的繪制。

3 精度檢測統計與分析

將98個平高檢測點導入到EPS軟件中，對地形圖的平面和高程精度進行檢測，檢測結果見表1。

表1 平面和高程精度檢測統計表

由表1可以計算得到，98個檢測點的平面較差最大為0.267m，高程較差最大為0.312m，采用同精度中誤差計算公式可計算得到98個檢測點的平面點位中誤差為0.119m，高程點位中誤差為0.126m，成果精度均滿足1∶500地形圖測繪規范要求。

4 結語

本文對傾斜攝影測量技術進行了深入分析，提出采用傾斜攝影測量的作業方式進行礦山大比例尺地形圖的測繪生產，并以實際項目為例，對其整個作業流程中的關鍵點進行了介紹，最后采用外業實地采集的特征檢測點對本文方案得到的地形圖成果精度進行了檢測。通過對檢測結果進行統計分析可知，采用本文方案生產得到的地形圖，其精度可以滿足1∶500地形圖測繪精度要求，可以為礦山大比例尺地形圖測繪帶來借鑒。