李 雷，張海濤，李 兵

(北京市測(cè)繪設(shè)計(jì)研究院，北京100038)

一、引 言

由于無(wú)人機(jī)低空遙感平臺(tái)具有升空準(zhǔn)備時(shí)間短、操作控制較容易、不要求專用起降場(chǎng)地、運(yùn)行成本低、影像分辨率高、受云霧等天氣條件影響較小等特點(diǎn)[1]，很好地解決了傳統(tǒng)測(cè)繪航空攝影所存在的諸多問(wèn)題。但由于無(wú)人機(jī)搭載非量測(cè)相機(jī)，且飛行姿態(tài)不穩(wěn)定，造成影像畸變較大、旋偏角較大、比例尺不一等問(wèn)題，使得傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝難以取得滿意效果。目前國(guó)內(nèi)絕大部分無(wú)人機(jī)低空遙感平臺(tái)主要應(yīng)用于影像的快速獲取及數(shù)字正射影像的應(yīng)急制作，很少涉及基本比例尺地形圖測(cè)繪任務(wù)，尤其是大面積的地形圖測(cè)繪。

本次利用無(wú)人機(jī)低空遙感平臺(tái)所嘗試的測(cè)區(qū)屬于“北京市援疆(和田地區(qū))測(cè)繪工程”中的一部分，包括新疆洛浦縣城和洛浦北京工業(yè)開發(fā)區(qū)。攝影相機(jī)類型為 Canon 5D Mark II，鏡頭焦距為28．384mm，共飛行 3 個(gè)架次，航攝比例尺 1∶20 000，包括39條航線，2382張影像。空三加密時(shí)采用中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院研制的PixelGrid高分辨率遙感影像一體化測(cè)圖系統(tǒng)，并導(dǎo)入VirtuoZo及JX4攝影測(cè)量工作站進(jìn)行矢量采集。成圖面積約88 km2，覆蓋1∶2000地形圖120幅。

二、飛行平臺(tái)選擇及影像資料獲取

洛浦縣位于新疆和田地區(qū)，氣候條件惡劣，測(cè)繪主體包括縣城及待開發(fā)戈壁地區(qū)。本次航攝采用北京市測(cè)繪設(shè)計(jì)研究院和北京華北光學(xué)儀器有限公司聯(lián)合研制開發(fā)的“華鷹”無(wú)人機(jī)航攝系統(tǒng)，由于其采用飛行姿態(tài)控制、曝光延遲補(bǔ)償、轉(zhuǎn)彎緩沖等多項(xiàng)技術(shù)，具有姿態(tài)穩(wěn)定，抗風(fēng)性強(qiáng)等特點(diǎn)[2]。傳統(tǒng)航空攝影通常選擇航向重疊60%、旁向重疊30%的方式，但由于無(wú)人機(jī)旋偏角較大，且像幅較小，按常規(guī)方式會(huì)導(dǎo)致部分像對(duì)在上下邊緣處重疊范圍低于50%的情況，造成航攝漏洞?？紤]到如果大幅增加影像重疊度，會(huì)導(dǎo)致外業(yè)控制點(diǎn)數(shù)量和內(nèi)業(yè)測(cè)圖時(shí)像對(duì)數(shù)量過(guò)多的問(wèn)題。經(jīng)過(guò)綜合取舍，最終攝影采用航向重疊70%，旁向重疊45%的方式。

三、控制點(diǎn)布設(shè)方案

目前所執(zhí)行的技術(shù)規(guī)范是針對(duì)傳統(tǒng)膠片相機(jī)制定[3]，如一味套用將造成外業(yè)工作量繁重。陳紅權(quán)等人的研究表明，DMC影像最佳布點(diǎn)間隔為8條基線[4]，為穩(wěn)妥起見，本次布點(diǎn)航線方向每隔8～10條基線布設(shè)一個(gè)平高控制點(diǎn)，旁向每隔兩條航線布設(shè)一排平高控制點(diǎn)。由于測(cè)區(qū)部分處于戈壁地區(qū)，紋理比較匱乏，這就為控制點(diǎn)的選取造成極大困難，最嚴(yán)重地段甚至相隔29條基線才能選取到明顯地物點(diǎn)，此時(shí)需在紋理匱乏地段的上下兩航線加布控制點(diǎn)，以保證控制的穩(wěn)定性。此外在加密分區(qū)角點(diǎn)及地物不明顯區(qū)域，均采用了多控制點(diǎn)布設(shè)方式，并在航攝前對(duì)于紋理極其匱乏地區(qū)采取布置地標(biāo)的方法，以保證空三加密時(shí)可以選取高精度點(diǎn)位。

四、空三加密

空三加密是早年無(wú)人機(jī)影像處理的主要瓶頸，綜合運(yùn)用多項(xiàng)技術(shù)及處理策略是解決問(wèn)題的關(guān)鍵。本次空三將洛浦地區(qū)分為5個(gè)測(cè)區(qū)，考慮到無(wú)人機(jī)影像特點(diǎn)，空三加密時(shí)采用中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院研制的PixelGrid高分辨率遙感影像一體化測(cè)圖系統(tǒng)。由于軟件使用多尺度特征匹配算法，具有尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性等特點(diǎn)，可以在像對(duì)間產(chǎn)生大量穩(wěn)定的同名點(diǎn)，很好地解決了無(wú)人機(jī)影像匹配問(wèn)題。其流程如圖1所示。

圖1 空三加密流程圖

1．關(guān)鍵技術(shù)研究

(1)影像畸變改正

與常規(guī)測(cè)繪航空攝影不同，無(wú)人機(jī)低空遙感平臺(tái)通常搭載非量測(cè)相機(jī)，國(guó)內(nèi)普遍使用500D、5D Mark II等民用普通單反相機(jī)配合定焦鏡頭進(jìn)行攝影。由于受到鏡頭畸變的影響，導(dǎo)致物點(diǎn)、投影中心、像點(diǎn)不再嚴(yán)格共線，空間后方交會(huì)精度降低，特別是影像邊緣，甚至?xí)?0～40像素的誤差。

圖2分別表示無(wú)變形情況及由于鏡頭畸變所引起的桶裝變形、枕形變形和切向變形。其中桶裝變形和枕形變形稱作徑向變形，其對(duì)影像的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于切向變形。為削弱非量測(cè)相機(jī)畸變帶來(lái)的誤差，畸變改正成為無(wú)人機(jī)影像處理的必要步驟。對(duì)影像進(jìn)行畸變改正所需的參數(shù)包括：像主點(diǎn)坐標(biāo)x0、y0，焦距f，

圖2 無(wú)人機(jī)影像畸變

徑向畸變系數(shù) k1、k2，偏心畸變系數(shù) p1、p2，CCD 非正方形比例系數(shù)α和CCD非正交性畸變系數(shù)β。改正模型如下

(2)影像匹配

由于無(wú)人機(jī)飛行姿態(tài)不穩(wěn)定，使得傳統(tǒng)基于灰度的影像匹配算法難以達(dá)到較好的匹配效果，這也是無(wú)人機(jī)影像用于測(cè)繪成圖的主要瓶頸之一。Lowe于1999年提出并于2004年總結(jié)完善的SIFT(scale invariant feature transform)匹配算法[5-6]具有尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性的特點(diǎn)，且對(duì)于亮度變化和仿射變形等具有魯棒性[5]，現(xiàn)已被逐步運(yùn)用于無(wú)人機(jī)影像處理之中。其采用的高斯差分金字塔影像是通過(guò)相鄰尺度空間的高斯金字塔影像相減獲得，最接近尺度歸一化的LOG算子，可以產(chǎn)生大量穩(wěn)定與尺度無(wú)關(guān)的特征點(diǎn)，且影像匹配時(shí)首先將坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)到特征點(diǎn)方向上，消除了由于無(wú)人機(jī)旋偏角過(guò)大帶來(lái)的匹配困難。通過(guò)基于SIFT特征匹配算法(以PixelGrid軟件為例)與傳統(tǒng)基于灰度匹配算法(以VirtuoZo AAT軟件為例)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，利用PixelGrid軟件處理的大多數(shù)像對(duì)同名點(diǎn)數(shù)量都達(dá)到了1000個(gè)以上，即使是紋理極其匱乏的戈壁地區(qū)也能匹配出一定數(shù)量的同名點(diǎn)，且不同像對(duì)間同名點(diǎn)所在位置比較穩(wěn)定。而僅僅采用灰度匹配算法時(shí)在紋理匱乏地區(qū)可以匹配出的同名點(diǎn)數(shù)明顯較少，且位置不穩(wěn)定，導(dǎo)致模型連接成功率較低?？梢奡IFT算子匹配技術(shù)很好地解決了無(wú)人機(jī)影像因旋偏角較大，比例尺不一造成傳統(tǒng)灰度匹配方法失相關(guān)的難題。

圖3 PixelGrid、Virtuo AAT結(jié)果對(duì)比

上圖體現(xiàn)了PixelGrid與VirtuoZo AAT模型連接后的結(jié)果對(duì)比。根據(jù)已公開的部分方法[7]，產(chǎn)生此效果的原因如下：

1)在金字塔影像的最高層采用SIFT特征匹配算子，解決了相鄰影像間尺度變化、旋偏角過(guò)大所引起的基于灰度影像匹配失相關(guān)的問(wèn)題，可以產(chǎn)生大量同名點(diǎn)，并得到初始外方位元素，為基于灰度的精匹配提供初始值;

2)金字影像配合SIFT算子可以解決其計(jì)算復(fù)雜、運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng)的弊病;

3)采用RANSAC算法[8]可以對(duì)錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)進(jìn)行剔除;

4)對(duì)重疊區(qū)域進(jìn)行格網(wǎng)劃分，并利用Foerstner算子[9]提取影像中明顯的角點(diǎn)等作為特征點(diǎn)，解決了SIFT算子特征點(diǎn)分布不均、與人眼識(shí)別的明顯特征位置不符等問(wèn)題。同時(shí)利用核線關(guān)系進(jìn)行一維匹配，為最小二乘匹配提供初始值;

5)在金字塔影像的最低層采用最小二乘匹配方法，可以得到亞像素級(jí)的高精度匹配結(jié)果;

6)PixelGrid軟件所采取的其他算法進(jìn)一步提升了匹配效果。

2．相關(guān)處理策略

在加密過(guò)程中采用了以下策略以保證結(jié)果的穩(wěn)定性和正確性：

1)考慮到洛浦地區(qū)地形特點(diǎn)，為保證轉(zhuǎn)點(diǎn)的正確、穩(wěn)定，初始偏移點(diǎn)選取時(shí)采用每隔10張影像選取一個(gè)初始偏移點(diǎn)，紋理極其匱乏地區(qū)每隔5張影像選取一個(gè)初始偏移點(diǎn)的方法;

2)由于無(wú)人機(jī)影像基線較短、飛行姿態(tài)不穩(wěn)定，加之戈壁地區(qū)可以匹配出的同名點(diǎn)較少，本次選點(diǎn)時(shí)連接點(diǎn)分布采取13個(gè)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)位，每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)位選取3個(gè)連接點(diǎn)的方式，這樣可以在減少運(yùn)算量的同時(shí)最大限度地保證加密點(diǎn)分布，提高區(qū)域網(wǎng)整體的穩(wěn)定性;

3)為了避免殘余畸變影響，標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)位補(bǔ)點(diǎn)時(shí)應(yīng)盡量離開影像邊緣，同時(shí)由于旁向重疊較大，補(bǔ)點(diǎn)時(shí)盡量使旁向重疊區(qū)域包含兩排以上的連接點(diǎn);

4)為提高空三加密效率，首先在自由網(wǎng)平差下逐步剔出誤差較大的錯(cuò)誤點(diǎn)，隨后利用控制點(diǎn)平差進(jìn)行精調(diào)整;

5)為最大限度地減少基線較短對(duì)高程的影響，將全部高程控制點(diǎn)參與解算;

6)為保證模型建立的準(zhǔn)確性，將像點(diǎn)偏移值調(diào)整到3倍中誤差以下。

3．精度統(tǒng)計(jì)與分析

經(jīng)過(guò)平差計(jì)算，最終控制點(diǎn)定向精度和檢查點(diǎn)精度分別如表1和表2所示。

表1 控制點(diǎn)定向精度m

表2 檢查點(diǎn)精度m

其中定向點(diǎn)精度是由n個(gè)定向點(diǎn)的計(jì)算坐標(biāo)與其野外測(cè)量坐標(biāo)的較差Δi計(jì)算得到的中誤差，即檢查點(diǎn)精度是由m個(gè)檢查點(diǎn)的計(jì)算坐標(biāo)與其野外測(cè)量坐標(biāo)的較差計(jì)算得到的中誤差。

可以看出，由于采用上述技術(shù)，保證了加密成果的穩(wěn)定性和正確性。根據(jù)《中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)1∶500 1∶1000 1∶2000 地形圖航空攝影測(cè)量?jī)?nèi)業(yè)規(guī)范(GB/T 7930—2008)》[10]要求，基本定向點(diǎn)限差為平面0．3m、高程0．26m，多余野外控制點(diǎn)不符值為平面0．5 m、高程0．4m，加密結(jié)果完全符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)要求。

五、矢量數(shù)據(jù)采集及精度檢測(cè)

最終，利用VirtuoZo和JX4數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量工作站完成了洛浦地區(qū)約88 km2、覆蓋120幅1∶2000比例尺地形圖的矢量采集工作，并選取375個(gè)平面點(diǎn)、234個(gè)高程點(diǎn)進(jìn)行野外精度檢測(cè)，結(jié)果如表3所示。

表3 野外精度檢測(cè)

平面點(diǎn)誤差分布如圖4所示。

圖4 平面點(diǎn)位誤差分布(單位：m)

根據(jù)《中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字地形圖產(chǎn)品基本要求(GB/T 17278—2009)》[11]并結(jié)合洛浦地區(qū)特點(diǎn)，平面中誤差不應(yīng)大于1．2m，高程中誤差不應(yīng)大于 0．5 m，平面限差為2．4 m，高程限差為1m。根據(jù)檢測(cè)結(jié)果，超過(guò)限差的檢測(cè)點(diǎn)數(shù)為0，平面中誤差及高程中誤差遠(yuǎn)小于國(guó)家規(guī)范要求，無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)完全可以作為大面積1∶2000地形圖測(cè)繪的一種技術(shù)手段。此外，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析可以看出，平面誤差分布方向較為均勻，且點(diǎn)位分布集中在0．4m以內(nèi)，小于統(tǒng)計(jì)中誤差的點(diǎn)數(shù)為81．6%，符合正態(tài)分布規(guī)律。高程方面小于1倍統(tǒng)計(jì)中誤差的點(diǎn)數(shù)為68．8%，在1倍統(tǒng)計(jì)中誤差及2倍統(tǒng)計(jì)中誤差之間的點(diǎn)數(shù)為26．1%，大于2倍統(tǒng)計(jì)中誤差點(diǎn)數(shù)為5．1%，相比平面而言出現(xiàn)了一定的不穩(wěn)定性，這是因?yàn)閷?duì)于本次航攝而言，基高比為

雖然在空三加密中使用了多種技術(shù)以保證解的穩(wěn)定，但由于理想基高比為 1∶1 ～1∶1．5[12]，而無(wú)人機(jī)影像像幅較小，因此造成了解的相對(duì)離散性。解決此問(wèn)題的有效方法是加大CCD面積或使用多相機(jī)拼接技術(shù)，但這也為相機(jī)研制和無(wú)人機(jī)負(fù)載能力提出了更高要求。

六、結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)空三結(jié)果及最終成圖精度可以看出，無(wú)人機(jī)影像用于大面積1∶2000地形圖測(cè)繪是完全可行的。文中為無(wú)人機(jī)影像處理中的關(guān)鍵技術(shù)找到了理論依據(jù)，并通過(guò)洛浦地區(qū)地形圖測(cè)繪實(shí)踐，形成了用于大面積1∶2000地形圖測(cè)繪的生產(chǎn)工藝。同時(shí)在外控點(diǎn)布設(shè)、空三加密等方面有所創(chuàng)新，為利用無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行城市基本比例尺地形圖測(cè)繪工作進(jìn)行了有益地嘗試。實(shí)際生產(chǎn)中應(yīng)注意在攝影時(shí)需適當(dāng)加大航向及旁向重疊度，以保證模型建立的穩(wěn)定性并減少殘余畸變影響?？杖用軙r(shí)應(yīng)選取采用SIFT影像匹配算法，包含畸變改正的空三軟件，以便對(duì)無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行有效處理。同時(shí)筆者建議采用多核、分布式處理功能的空三軟件及無(wú)縫測(cè)圖或自動(dòng)更換像對(duì)方式的測(cè)圖軟件，達(dá)到在影像尺寸較小情況下提高生產(chǎn)效率的目的。此外，目前對(duì)于無(wú)人機(jī)影像的最佳控制點(diǎn)布設(shè)方案仍缺少定論，如何在減少外業(yè)控制點(diǎn)的同時(shí)保證加密精度有待進(jìn)一步研究。

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