焦 旭，王賀封，張安兵，張兆江

(1.河北工程大學資源學院，河北邯鄲056000;2.河北省煤炭資源綜合開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心，河北邯鄲056000)

隨著測繪技術與計算機技術的快速發(fā)展，攝影測量經(jīng)歷了模擬攝影測量、解析攝影測量、和如今的數(shù)字攝影測量階段。無人機航空攝影以其靈活機動、高效便捷、成本低等特點為快速獲取影像提供了保障，目前已在各類工程領域廣泛應用。如王俊等使用Leica ADS80航空攝影測量系統(tǒng)在甘肅省基礎測繪任務中得到了很好的應用［1］;洪運富等利用無人機遙感影像對張家口市重點尾礦庫進行了環(huán)境監(jiān)控［2］;呂立蕾等研究證明了無人機航攝技術可以高效、快速地完成線路帶狀地形圖測繪任務［3］;趙星濤等利用無人機低空航攝獲取了礦區(qū)0.20 m分辨率的正射影像及立體正攝影像對，并結合開采沉陷預計下沉等值線為礦山地質環(huán)境的精細探測提供了一種可行的途徑［4］;李雷等為利用無人機影像進行大面積城市基本比例尺地形圖進行了嘗試［5］。無人機影像在城鎮(zhèn)、鄉(xiāng)村地形圖測繪，正射影像的生產及礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測、數(shù)字礦山建設等應用中發(fā)揮了重要的作用。但由于無人機搭載非量測相機，存在飛行姿態(tài)不穩(wěn)定、旋偏角較大、影像畸變較大、比例尺不一等問題，要使其精度滿足于大比例尺地形圖測繪，需要深入研究的東西還很多，特別是在礦區(qū)大比例尺地形圖測繪中的應用研究相對較少。本文以“冀中能源邯鄲礦業(yè)集團太行礦業(yè)有限公司礦區(qū)基礎地形圖更新”為例，采用DAT－Matrix2.0結合PAT－B平差軟件進行空三加密，導入Map－Matrix4.1進行立體采集，提出了一套礦區(qū)大面積、大比例尺地形圖的成圖方法，并對空三加密關鍵技術和成圖精度進行了研究和分析。

1 影像獲取與控制點布設方案

礦區(qū)位于武安市東南方向，距武安市約5 km，屬丘陵地類型。影像獲取采用華測P700無人機搭載索尼 A7單反數(shù)碼相機，鏡頭焦距為32.887 mm，設計航高約800 m?？紤]到無人機質量輕，低空作業(yè)時氣流對其旋偏角影響較大，重疊度設計較小容易造成航攝漏洞。而重疊度設計較大，航飛重疊度又會導致基高比小，影響高程精度，同時也會帶來內業(yè)測圖時像對數(shù)量過多，增加處理難度。為此，經(jīng)過綜合考慮，航飛設計航向重疊度70%，旁向重疊度40%，航攝共飛行8個架次，獲取影像3 011張。

控制點布設方面，由于測區(qū)地形環(huán)境復雜，在每個預布設控制點的點位范圍內要選取多個特征地物作為控制點，預留多個點位，以避免外業(yè)人員無法到達及無法判斷具體位置的情況發(fā)生。本文控制點布設采用航線方向每隔6條基線布設一個平高控制點，旁向每隔一條航線布設一排平高控制點的方式。

2 空三加密

空三加密是用攝影測量解析法確定區(qū)域內所有影像的外方位元素，影響最終成圖精度的最為關鍵的技術。本文主要利用DAT－Matrix2.0結合PATB光束法平差軟件對測區(qū)獲取影像數(shù)據(jù)進行空三加密處理，通過影像內定向，自動轉點，交互編輯，粗差檢測及精度檢查等處理過程，有效地保證了測圖精度?？杖用芰鞒倘鐖D1所示。

2.1 無人機影像畸變差改正與內定向

由于無人機搭載非量測相機，其物鏡畸變差較大，如不對畸變差進行校正，將會對空三加密精度造成很大影響。相機的誤差主要來源是光學鏡頭的畸變差和機械誤差?；儾畎瑥较蚧儾詈颓邢蚧儾睿怯捎谙鄼C鏡頭在制作和使用過程中引起的像點偏移其正確成像位置的點位誤差;機械誤差是在鏡頭攝取的影像轉化到數(shù)字化陣列影像過程中產生的誤差。

為了減小影像畸變差對空三加密精度的影響，影像畸變差改正是空三加密重要內容。本文首先對影像畸變差進行改正，利用的相機畸變改正模型如(1):

2.2 相對定向與影像匹配

相對定向的目的是恢復攝影時相鄰兩影像攝影光束的相互關系，從而使同名光束對對相交［6］。目前，數(shù)字影像的全自動相對定向已不再僅僅利用傳統(tǒng)的6點，而是利用相當多的點來完成，這樣就可以有大量的多余觀測，以提高定向參數(shù)解算的可靠性，并可自動剔除粗差［7］。因此，需要對影像匹配提出更高的要求，影像匹配精度的好壞、速度的快慢直接決定著空三加密的精度、效率及自動化程度。

常用的影像匹配方式有灰度相關匹配、最小二乘匹配和基于尺度不變特征匹配(Scale Invariant Feature Transform，SIFT)三種。無人機受風力影響，飛行姿態(tài)不穩(wěn)定，影像旋偏角較大，傳統(tǒng)的二維相關、一維相關的灰度匹配已經(jīng)不能匹配到點，而最小二乘匹配雖然匹配精度很高，但計算時間長，效率低，因此采用以上兩種方法要使匹配達到高精度、高效率均存在一定局限性。然而Lowe 1999年提出并在2004年進一步完善的SIFT匹配算法［8－9］能較好的解決這一問題，SIFT算子能夠提供最為穩(wěn)定的尺度、旋轉以及平移不變特征，對于光照及噪聲影響也具有較強的抵抗性，從而達到抗幾何變換的目的。SIFT特征匹配算法流程如圖2所示。

SIFT匹配保證了尺度不變性，對于較大旋偏角，較難匹配的像對也能匹配到同名像點;但同時也存在匹配精度不高，匹配點位分布不均勻，錯誤匹配等現(xiàn)象。因此需要采用附加約束條件的方法來剔除錯誤匹配。論文對數(shù)據(jù)處理時，使用DAT－Matrix2.0結合PATB光束法平差軟件很好地解決了這一問題。對于旋偏角較大的像對，傳統(tǒng)灰度匹配方法匹配不到點時，可結合SIFT匹配算法進行匹配，通過這種傳統(tǒng)的灰度匹配與SIFT匹配算法相結合的方式，匹配的同名像點密度較好。為保證匹配精度，再調用PATB平差軟件進行解算，對錯誤匹配像點進行剔除，以提高匹配的精度。另外，對于某些基于上述匹配方法仍沒有匹配到精度較高的點時，可在影像缺點的地區(qū)手工添加少量連接點，所選取的點應是特征位置點，具有特征紋理的位置，例如房角、道路交叉口、方形水井拐角等，而且要添加準確并保證添加的點連接度在4度連接以上，在航帶內與航帶間都有重疊，以加強整個架次的模型連接性，提高像點精度。

2.3 絕對定向

通常，當加密一個測區(qū)時，首先做粗差檢測。影像匹配完成后，首先在測區(qū)四周均勻刺入至少4個控制點，調用PATB平差解算。首次解算一般假設像點觀測精度為1/2像元大小，控制點限差為所要達到精度的3倍，進行解算。解算完成后將平差報告中sigma naught值賦予此測區(qū)的像點觀測限差，再進行挑粗差解算，并將超限的粗差點剔除改正。如此反復平差解算直至報告中像點精度滿足要求，根據(jù)預測控制點點位由外至內依次刺入其他預測控制點，并調整其點位于正確位置，然后更改控制點限差為所要達到精度的一半，再次平差解算，剔除粗差點，再次反復解算剔除粗差點直至控制點殘差滿足要求。

2.4 空三加密精度分析

空三加密完成后，主要從以下幾點判定成果的可靠性:

(1)像點最大殘差值(Max Change值)在規(guī)范誤差范圍內。

(2)像點觀測中誤差sigma值在規(guī)范范圍內，一般控制在1/2像元以內。

(3)控制點精度在誤差范圍內。

控制點平面中誤差、高程中誤差按下式計算。

式中:m－控制點中誤差，單位為m;Δi－控制點實測值與解算值之差;n－參與評定控制點個數(shù)。

經(jīng)過計算，研究區(qū)域控制點定向精度見表1。

表1 控制點定向精度檢查表單位:mTab.1 Table of control points accuracy checking Unit:m

依據(jù)規(guī)范［10］要求，對于1:2 000丘陵地區(qū)基本定向點中誤差限差平面為 0.3 m，高程為0.26 m。表1中，定向精度平面最大中誤差為0.275 m，高程最大中誤差為 0.173 m，平面、高程最大中誤差均小于規(guī)范要求中誤差限差，空三加密精度達到規(guī)范要求。

3 立體測圖與成圖精度分析

基于空三加密成果，利用Map－Matrix4.1攝影測量工作站對研究區(qū)進行立體測圖，完成11.43 km2的礦區(qū)地形圖測繪工作?？紤]到獲取數(shù)據(jù)航攝架次較多，可能存在模型接邊差，為此采用先對不同架次模型邊界進行立體測圖，同時結合外業(yè)調繪檢查點對其進行檢核，模型間若存在差異，必要時確定超限架次，返回空三加密對其重新處理。

本文選取151個平面點、146個高程點分別對成圖精度進行分析，結果如表2所示。

依據(jù)國家標準要求［11］，平面中誤差不得大于1.2 m，高程中誤差不得大于0.5 m，平面高程最大限差不得大于2倍的中誤差。對誤差頻率進行統(tǒng)計，結果如圖3所示。

表2 成圖精度檢查表單位:mTab.2 Table of mapping accuracy checking Unit:m

平面誤差頻數(shù)呈下降趨勢，且誤差均小于0.25 m，精度優(yōu)于規(guī)范要求;高程誤差頻數(shù)基本符合正態(tài)分布規(guī)律，小于1倍規(guī)范中誤差點數(shù)為80.1%，1倍與 2倍規(guī)范中誤差之間點數(shù)為19.9%，大于2倍規(guī)范中誤差點數(shù)為0，誤差主要集中在－0.5～0.5 m之間。根據(jù)統(tǒng)計，各項指標滿足國家標準規(guī)范要求，實現(xiàn)了高精度數(shù)字化成圖。

但由統(tǒng)計數(shù)據(jù)知，平面精度在各指標均優(yōu)于高程精度，引起高程誤差較大的主要原因是無人機采用非量測相機，相機雖經(jīng)過檢校得到了畸變參數(shù)，但是在現(xiàn)場飛行和搬運過程中不可避免的對相機有碰撞，引起相機畸變參數(shù)不準，產生了誤差。而且無人機影像像幅小、基線較短，又加之風力影響，在頂風飛行時基線長度更小，使的基高比小，對高程精度造成了影響。若想提高精度，就需要使用專業(yè)航攝相機及提高無人機的飛行穩(wěn)定性，但這就對無人機的質量及荷載提出了更高要求，仍需進一步研究。

4 結論

經(jīng)過精度分析，各項精度達到了國家的規(guī)范要求，實踐證明可以將攝影測量應用于礦區(qū)地形圖的測繪工作中，并且能夠快速、高效地完成測圖任務。文中對關鍵技術方法的研究與分析為攝影測量影像處理提供了一種有益的思路。下一步要針對如何利用少量控制點或者無需地面控制點即可進行高精度的空三加密及利用無人機完成1:500地形圖的測繪工作進行深入研究。

［1］王俊.ADS80航空攝影測量系統(tǒng)在甘肅省基礎測繪中的應用［J］.測繪通報，2012(Z1):433－435.

［2］洪運富，楊一鵬，楊海軍.DPGrid_LAT在尾礦庫無人機遙感影像處理中的應用［J］.測繪通報，2013(11):71－73.

［3］呂立蕾，張衛(wèi)兵，胡樹林，等.低空無人機航攝系統(tǒng)在長距離輸油(氣)管道1∶2 000帶狀地形圖測繪中的應用研究［J］.測繪通報，2013(4):42－45.

［4］趙星濤，胡 奎，盧曉攀，等.無人機低空航攝的礦山地質災害精細探測方法［J］.測繪科學，2014(6):49－52.

［5］李雷，張海濤，李 兵.無人機影像在大面積1∶2 000地形圖測繪中的應用研究［J］.測繪通報，2012(Z1):457－461.

［6］王佩軍，徐亞明.攝影測量學［M］.武漢:武漢大學出版社，2010.

［7］張力，張祖勛，張劍清.Wallis濾波在影像匹配中的應用［J］.武漢測繪科技大學學報，1999(1):24－27.

［8］LOWE D G.Object recognition from local scale－invariant features［C］//Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on Computer Vision，Corfu，1999:1150－1157.

［9］LOWE D G.Distinctive image features from scale－invariant keypoints［J］.International Journal of Computer Vision，2004，2(60):91 －110.

［10］GB/T23236－2009，數(shù)字航空攝影測量空中三角測量規(guī)范［S］.

［11］GB/T17278－2009，數(shù)字地形圖產品基本要求［S］.