近年來無人機的快速發(fā)展使其在測繪、農(nóng)業(yè)、電力、軍事等領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。

　　利用無人機進行農(nóng)村土地確權(quán)具有效率高、成本低的優(yōu)勢。通過開展簡易無人機低空攝影測量試驗,采用運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方法,得到影像外方位元素的近似值,再利用附加參數(shù)的自檢校光束法進行平差,明顯提高了無人機低空攝影測量的定位精度,表明該方法具有一定的實用價值; 通過分析影響無人機攝影測量精度的主要因素,給出了控制無人機低空攝影測量精度的若干建議。

　　關(guān)鍵詞：無人機; 宅基地確權(quán); 運動推斷結(jié)構(gòu); 相機檢校; 自檢校; 精度驗證

　　引言

　　近年來無人機的快速發(fā)展使其在測繪、農(nóng)業(yè)、電力、軍事等領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。特別是在航空攝影測量中, 無人機已成為十分重要的數(shù)據(jù)獲取平臺。在小區(qū)域大比例尺測繪中, 無人機具有明顯的優(yōu)勢。與傳統(tǒng)有人駕駛航測飛機相比, 無人機大比例尺測圖具有以下顯著特點: ①數(shù)據(jù)獲取成本較低, 具有明顯的價格優(yōu)勢; ②成圖周期短, 由于無人機起降靈活、對保障條件要求較低等, 可以快速獲取任務(wù)區(qū)域影像; ③適合于零散小區(qū)域測圖, 在土地確權(quán)、新農(nóng)村建設(shè)等應(yīng)用中通常是比較理想的選擇[1，2]。國內(nèi)外眾多學(xué)者圍繞無人機攝影測量開展了大量的研究工作, 研究的重點已經(jīng)從可行性研究轉(zhuǎn)移到如何提高無人機攝影測量的精度上來。

　　2013年以來國家開展農(nóng)村土地確權(quán)工作, 對宅基地、耕地等開展確權(quán)登記, 其中十分重要的一項工作就是進行全國范圍內(nèi)的宅基地普查測量工作。由于工作量大、時間緊, 如果完全依靠全站儀、實時動態(tài)測量(real time kinematic, RTK)等人工測量手段, 不僅成本十分高昂, 工期也將大大延長。而采用無人機航空攝影方式, 則可以大大提高工作效率, 降低測圖成本。與地形圖的測圖要求不同, 宅基地確權(quán)僅需要獲取農(nóng)村建筑物的平面坐標, 不需要其高程信息。

　　為了對無人機大比例尺測圖的精度進行評估與驗證, 本文開展了基于簡易無人機平臺的小區(qū)域大比例尺測圖的試驗研究, 分析了影響無人機低空攝影測量精度的主要因素, 并給出了提高無人機低空攝影測量精度的建議。本研究中, 無人機上搭載的是未經(jīng)過檢校標定的普通數(shù)碼相機, 而且是僅利用航攝區(qū)域的影像和少量地面控制點信息進行測圖。

　　無人機影像獲取

　　1.1 飛行平臺

　　本研究采用廈門市無人機遙感工程應(yīng)用中心研發(fā)的某型電動無人機進行土地確權(quán)精度驗證試驗。飛機平臺如圖1所示。

　　圖1 無人機平臺

　　該型無人飛機續(xù)航時間為90 min, 彈射起飛, 傘降回收, 翼展2 m, 起飛重量7 kg, 通訊控制半徑10 km。搭載相機為SONY NEX-5T, 圖像分辨率為4 912像素× 3 264像素。

　　1.2 無人機影像

　　試驗區(qū)域位于河南省鹿邑縣, 共飛行10條航線, 相對航高400 m, 地面分辨率約0.05 m, 影像的航向重疊度約為70%, 旁向重疊度約為35%, 去除起飛降落、航線轉(zhuǎn)彎等共獲取有效影像392幅。影像分布及重疊情況如圖2所示(顏色代表影像的重疊度)。

　　圖2 影像分布示意圖

　　與傳統(tǒng)的航測飛機相比, 無人機的載荷有限, 加上成本的因素, 不能搭載專業(yè)的POS設(shè)備, 因此獲取的影像不帶有位置姿態(tài)信息。所用相機也是消費級的數(shù)碼相機, 畸變較大, 且事先未進行相機檢校。加上無人機的體積小、重量輕、抗風(fēng)能力差, 航線重疊不規(guī)整, 影像的姿態(tài)角變化較大。

　　1.3 地面控制點及檢查點

　　為了進行光束法區(qū)域網(wǎng)平差以及精度驗證, 在飛行區(qū)域利用RTK測量了11個地面控制點/檢查點。點位測量精度為厘米級, 點號(圖中數(shù)字)和分布情況如圖3所示。

　　圖3 外業(yè)測量點分布示意圖

　　人機影像宅基地確權(quán)實驗

　　由于無人機上僅有用于飛行控制的導(dǎo)航設(shè)備, 無法獲取影像內(nèi)外方位元素的近似值, 傳統(tǒng)航空攝影中的假設(shè)條件不再成立, 因此不能采用數(shù)字攝影測量的理論和方法對獲取的無人機數(shù)據(jù)進行處理。

　　2.1 運動推斷結(jié)構(gòu)

　　運動推斷結(jié)構(gòu)(structure from motion, SFM)是計算機視覺中重要的理論, 其核心思想是利用從不同角度拍攝的具有重疊的影像恢復(fù)出相機的位置姿態(tài)(運動)和場景的三維結(jié)構(gòu)(結(jié)構(gòu))。在這個過程中僅需要利用影像本身, 不需要其它先驗信息, 適合于處理簡易無人機獲取的影像數(shù)據(jù)[3]。

　　SFM技術(shù)的一般路線是先通過兩幀或三幀進行求解, 以代數(shù)初始化射影空間上的三維結(jié)構(gòu)和攝像機運動參數(shù), 然后通過自定標技術(shù)將其轉(zhuǎn)換到度量空間, 獲得度量空間上的重建, 主要包括特征點匹配跟蹤、攝像機內(nèi)參標定和外參求解等幾個模塊, 其流程如圖4所示。

　　圖4 SFM主要流程

　　通過運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)得到的影像位置姿態(tài)是在局部空間坐標系中, 還需要借助地面控制點將其轉(zhuǎn)換到絕對坐標系中。本研究從11個野外實測點中選擇6個作為控制點進行區(qū)域網(wǎng)平差, 剩余的5個作為檢查點進行精度驗證與評估。

　　2.2 相機焦距f自檢校實驗

　　如前所述, 未經(jīng)檢校的非量測性相機的鏡頭畸變比較大, 會直接影響獲取的內(nèi)方位元素和定位的精度。為了分析影響定位精度的各個因素的作用, 分別對相機的焦距、內(nèi)方位元素、相機畸變作為附加參數(shù)進行了自檢校光束法平差, 結(jié)果如表3所示。

　　通過將相機焦距作為附加參數(shù)進行自標定區(qū)域網(wǎng)平差后可以發(fā)現(xiàn), 檢查點的平面和高程精度均有所提高, 特別是高程精度提高十分明顯, 說明焦距對于高程定位精度有較大的影響, 同時說明飛行前十分有必要對相機焦距進行高精度檢校。

　　2.3 相機內(nèi)參數(shù)自檢校實驗

　　為進一步分析影響定位精度的因素, 將相機的內(nèi)方位元素(f, x0, y0)作為附加參數(shù)進行區(qū)域網(wǎng)平差, 結(jié)果如表4。

　　可以看出, 表4與表1相比, 檢查點的平面精度和高程精度均有十分明顯的提高, 說明進行內(nèi)方位元素的自檢校十分必要; 與表3相比, 平面精度與高程精度有略微提高, 說明相機內(nèi)方位元素中, 焦距對于定位精度的影響最大。

　　2.4 相機內(nèi)方位元素、鏡頭畸變自檢校光束法平差實驗

　　針對實際飛行前相機沒有進行檢校標定工作, 本次嘗試在區(qū)域網(wǎng)平差時同時解算相機的畸變參數(shù), 即將相機畸變參數(shù)作為附加參數(shù)進行區(qū)域網(wǎng)平差。所采用的包括徑向畸變K1,K2, K3; 偏心畸變P1, P2; 像平面畸變?nèi)1和b2; 像主點偏差( x0, y0)和相機焦距f的10參數(shù)相機模型[6,7]。結(jié)果見表5。