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      應用于土地確權(quán)的無人機遙感影像DEM生產(chǎn)探討

      2021-09-30 02:44:57于學廣李芳芳
      科技資訊 2021年18期
      關(guān)鍵詞:土地確權(quán)

      于學廣 李芳芳

      摘? 要:土地承包經(jīng)營權(quán)確權(quán)需要以正射影像作為工作底圖,因此需要采用分辨率優(yōu)于0.2 m的真彩色數(shù)碼航空攝影并處理制作分辨率優(yōu)于0.2 m(1∶2 000)的數(shù)字正射影像圖(DOM),局部區(qū)域采用分辨率優(yōu)于0.5 m的遙感衛(wèi)星數(shù)字正射影像圖(DOM)制作并形成用于調(diào)查和實測的基礎工作底圖。作為DOM生產(chǎn)的基礎,該文探討了應用于土地確權(quán)的數(shù)字高程模型(DEM)的生產(chǎn)過程。對DEM生產(chǎn)中空三加密處理等進行了詳細規(guī)劃與實施,建立了DEM作業(yè)步驟及主要技術(shù)指標,進行了精度檢查等工作。

      關(guān)鍵詞:DOM? ?DEM? ?土地確權(quán)? ?空三加密

      中圖分類號:P231? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:A文章編號:1672-3791(2021)06(c)-0031-03

      Discussion on DEM Production of UAV Remote Sensing Image Applied to Land Ownership Confirmation

      YU Xueguang1? ?LI Fangfang2

      (1.Beijing Branch of Hebei Xiangtong Information Technology Co., Ltd., Beijing, 100191 China; 2.Zhongke Remote Sensing Technology Group Co., Ltd., Tianjin, 300384? China)

      Abstract: The confirmation of land contractual management right needs orthophoto as the working base map. Therefore, it is necessary to adopt true color digital aerial photography with resolution better than 0.2 m and process to produce DOM with resolution better than 0.2 m (1:2000). In some areas, DOM with resolution better than 0.5m is used to make and form basic working base map for investigation and measurement. As the basis of DOM production, this paper discusses the production process of DEM applied to land ownership confirmation. In this paper, the detailed planning and implementation of the digital elevation model (DEM) production are carried out. The detailed planning and implementation of aerial triangulation processing in DEM production are carried out, the DEM operation steps and main technical indexes are established, and the accuracy inspection is carried out.

      Key Words: DOM; DEM; Land right confirmation; aerial triangu lation

      低空無人機測繪遙感系統(tǒng)主要由航拍無人機、任務負載系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)組成。利用低空無人機進行航拍,在測區(qū)快速獲取大尺度4D產(chǎn)品,由于天氣干擾小,成為一種高效、廉價的遙感制圖方法。無人機配備攝像設備和傾斜拍攝設備,用于環(huán)境安全開發(fā)利用,實時監(jiān)控,為決策部門提供及時準確的數(shù)據(jù)信息,以更好地服務國民經(jīng)濟綠色發(fā)展[1]。

      該項目航拍計劃使用UAVRS-20無人機完成航拍任務。照片相機使用佳能5D? Mark II數(shù)碼相機來獲取圖像。圖像拼接使用隨機軟件完成,并計劃使用內(nèi)部處理。數(shù)字攝影測量工作站MapMatrix、南方凱思軟件完成了整個航測內(nèi)部工作,實現(xiàn)了照片與地圖制作流程的一體化。整個DEM生產(chǎn)流程如圖1所示。

      1? 無人機飛行設計

      1.1 航區(qū)與航線設計

      (1)航攝分區(qū)的劃分。攝區(qū)地形高差相差較小,根據(jù)規(guī)范要求可不用分區(qū)。在攝區(qū)略圖上注攝區(qū)代號經(jīng)緯度、圖幅編號、重要湖泊,及城鎮(zhèn)河流、有關(guān)說明等。(2)航線敷設要求。航線按地形條件和攝區(qū)進行設計。(3)航攝季節(jié)和航攝時間的選擇。航攝時間應根據(jù)攝區(qū)太陽高度角顧及光照陰影倍數(shù)確定平地太陽高度角大于20°,陰影倍數(shù)小于3.5;丘陵地太陽高度角應大于25°,陰影倍數(shù)小于2.1[2]。

      1.2 航姿與像片設計

      (1)像片重疊。測區(qū)按平地要求采用正常重疊進行設計,航向重疊不小于80%,旁向重疊不小于40% 。(2)像片傾角設計。像片傾角一般不大于2°,最大不超過3°。(3)覆蓋攝區(qū)、圖廓設計。航向覆蓋要超出測區(qū)整個邊界線且大于一條基線;旁向覆蓋超出測區(qū)大于像幅的50%,最少要大于像幅的30%[3]。

      1.3 POS參數(shù)閾值

      當相鄰的照片的重疊度小于該閾值時認為這兩張照片分屬不同的航帶。設置每天航帶的最少像片數(shù)少于該照片數(shù)會忽略。照相時飛行姿態(tài)的最大俯仰角閾值,俯仰角超過該閾值的照片會被忽略。當相鄰照片的旋偏角超過閾值時則認為它們分屬不同的航帶。設置航帶最大曲率閾值自動創(chuàng)建的航帶保證其曲率不超過該閾值[4]。航攝資料不允許有漏洞,任何航攝中出現(xiàn)的漏洞均要及時補攝,必須按原設計要求滿足區(qū)域網(wǎng)加密的要求并超出漏洞外采用同一主距的數(shù)字航攝儀進行補攝一條基線。設置照相時飛行姿態(tài)的最大側(cè)滾角,側(cè)滾角超過該閾值的照片將會被忽略。旋偏角一般不大于10°,最大不超25°,超過25°重飛。

      同一條航線上最大航高與最小航高之差小于50 m,航攝分區(qū)內(nèi)的實際航高與設計航高之差小于設計航高的5%,相鄰的航高差不大于30 m。

      1.4 相機校驗

      相機檢校的目的是為了檢校出像主點的偏移量、畸變參數(shù)等重要信息,是攝影測量應用的基礎工作,相機檢校的精度會直接影響到后期攝影測量成果的精度。如果相機檢校精度不夠,會影響整個數(shù)據(jù)后處理結(jié)果的精度,導致辛辛苦苦航飛的數(shù)據(jù),經(jīng)過繁復的加工處理,依然達不到既定的項目目標,浪費人力、物力,耽誤項目工期。

      正是由于相機檢校的重要性,所以航測的測繪工作中對相機檢校的工作不能馬虎。校驗的方法主要有兩種:三維檢校場檢校和自檢校。

      根據(jù)立體影像進行檢查DEM,精度不滿足要求時需重新對特征點、線進行整合生成DEM。

      2? 數(shù)字高程模型(DEM)生產(chǎn)中空三加密處理

      DEM生產(chǎn)過程中需要設置的基本參數(shù):POS參數(shù)、航帶參數(shù)、空三轉(zhuǎn)點、空三解算等。

      2.1 POS參數(shù)設置

      相對航高:設置飛行時相機距離地面的高度。相機焦距:默認的相機焦距,以毫米為單位。從影像文件中獲取相機焦距:如果選中該選項程序試圖從影像文件中獲取相機焦距信息,如果獲取失敗則使用默認的相機焦距;如果沒有選中該選項則直接使用默認的焦距[5]。像素大?。耗J像素大小以毫米為單位。從影像文件中獲取像素大小:如果選中該選項程序試圖從影像文件中獲取像素大小信息,如果獲取失敗則使用默認的像素大小;如果沒有選中該選項則直接使用默認大小。坐標類型:選擇POS參數(shù)文件中的坐標是大地坐標還是UTM投影坐標。UTM帶號:如果POS參數(shù)文件中的坐標是UTM投影坐標設置UTM帶號。北半球:如果POS參數(shù)文件中的坐標是UTM投影坐標設置是否是北球坐標。偏航角起始方位:設置偏航角的起始方位。

      2.2 空三轉(zhuǎn)點設置

      提取設置:初始金字塔寬度設置一般數(shù)值為原始影像寬度的1/10(建議數(shù)值800~1 200),指的是將影像按比例采樣后影像寬度,數(shù)值越大精度越高,數(shù)值越小處理速度越快。提取區(qū)域大小設置指的是在標準點位的范圍大小,一般用像素衡量。提取區(qū)域設置:把一張影像劃分成M行N列進行自動轉(zhuǎn)點。一般默認的格式有3×5、5×3、5×7、7×5,例如:3×5即三列五行標準點位。區(qū)域內(nèi)保留點:每個標準點位保留轉(zhuǎn)點的個數(shù)。測區(qū)編號:對多個測區(qū)進行規(guī)則編號。在該模塊中測區(qū)編號支持1位數(shù),即1~9;航帶編號支持三位數(shù)即1~999;影像編號支持3位數(shù),1~999;連接點編號支持兩位數(shù)1~99,使得在.xy文件中根據(jù)這些編號能快速準確地確定連接點信息。

      2.3 自動化處理

      自動處理包括:自動劃分航線轉(zhuǎn)點、自動平差解算輸出全區(qū)粗略DEM并輸出單片糾正DOM,最后勻光勻色輸出全區(qū)快視圖。如果精度要求不高輸出的DEM成果即可滿足需求,如果還需要進一步制作更精細的DEM正射影像就需要繼續(xù)執(zhí)行人工操作[6]。

      2.4 平差計算

      完成初步平差系統(tǒng)就可以預測控制點并重復自動加點過程完成剩余控制點的量測工作。像坐標限差默認為像素大小的一半,控制點在大地坐標系中的平面限差,高程限差默認大小都是0.6 m。設置好限差后根據(jù)指定的限差進行光束法空三解算。由于匹配已經(jīng)夠多,不需要進行人工編輯粗差點。進行平差解算后直接刪除,直到無粗差點被挑出。

      3? 作業(yè)步驟及主要技術(shù)指標

      3.1 內(nèi)定向和相對定向

      定向精度要求內(nèi)定向框標坐標量測誤差不大于0.02 mm;相對定向各點的殘余視差一般不大于0.025 mm,最大0.03 mm。直接使用空三加密創(chuàng)建的模型進行定向需要檢查內(nèi)定向、相對定向和絕對定向的精度。

      3.2 檢查DEM數(shù)據(jù)范圍、精度接邊是否合格

      DEM精度的檢查方法:當DEM數(shù)據(jù)精度滿足規(guī)定的相應要求時,將DEM生成等高線疊加到模型上來檢查,也可以在立體模型上采集檢查點。

      3.3 修改DEM數(shù)據(jù)

      當有DEM數(shù)據(jù)存在錯誤時需重新采集不符合要求的特征點、線,整合后生成DEM符合要求并重新提交修改后的DEM數(shù)據(jù)。特征點、線的采集DEM具體要求如下:(1)特征點:肩部、山頭、鞍部和凹地等。(2)特征線:山地與平地交界的山脊谷線;有一定高差的地形變換線和靜止水面,塹坎、斜坡、梯田坎等;靜止水面(如:水庫、湖泊等)、寬度大于5 m水涯線、大面積平坦地區(qū)內(nèi)的道路及有地形變換的要素。在丘陵地山地地區(qū)要利用同種資料相同設備檢測特征點線的高程精度,特征點、線采集的密度數(shù)量應能較好的反映地貌。

      3.4 生成DEM

      將整合后的特征點線生成分辨率正確DEM,要求符合精度無漏洞無異常值,見圖2。

      3.5 DEM的精度評價

      利用空三加密檢查點(個別不大于1.0 m)。丘陵地的高程誤差不大于1.7米來評價DEM的精度。用線性內(nèi)插檢查高程值并與檢查點高程值比較,要求山地的高程誤差一般不大于3.3 m,平地誤差不大于0.7 m,并以1:10 000圖幅為單位分別評價數(shù)字高程模型形成的DEM。

      4? 結(jié)語

      無人機給測繪行業(yè)帶來了革命性的發(fā)展,已經(jīng)應用于土地管理、設計規(guī)劃、實時監(jiān)控和災害預測等很多領(lǐng)域。該文給出了適合于土地確權(quán)的無人機遙感影像DEM生產(chǎn)流程設計,對數(shù)字高程模型(DEM)生產(chǎn)中空三加密處理(POS參數(shù)設置、空三轉(zhuǎn)點設置、自動化處理、交互編輯)等進行了詳細規(guī)劃與實施,建立了DEM作業(yè)步驟及主要技術(shù)指標,進行了精度檢查等工作。

      參考文獻

      [1] 趙秀臣.基于無人機低空遙感和深度學習的DEM生產(chǎn)技術(shù)[D].西安:西安電子科技大學,2019.

      [2] 趙飛,熊禮陽,姚瑾,等.基于無人機高精度DEM數(shù)據(jù)的梯田自動提取算法[J].南京師范大學學報:工程技術(shù)版,2020,20(2):59-65.

      [3] 張立川,劉林紅,梁新星,等.無人機影像采集與DSM/DEM模型在銅堆浸場的應用[J].云南冶金,2019,48(6):82-88.

      [4] 徐月雪.基于DEM影像紋理的山東地貌空間特征分析與分類[D].青島:山東科技大學,2020.

      [5] 黃劍飛.基于Smart3D和TerraSolid軟件的無人機傾斜攝影生產(chǎn)DEM方法研究[J].經(jīng)緯天地,2018(3):35-41.

      [6] 李瀟屹,萬魯河.基于無人機傾斜攝影點云濾波的新疆某地區(qū)精確DEM構(gòu)建方法[J].哈爾濱師范大學自然科學學報,2017,33(5):108-114.

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