李雯峰

(新疆维吾尔自治区第二测绘院，新疆 乌鲁木齐 830001)

无人机航空摄影测量凭借机动性好、成本低、效率高等优势，广泛应用于重大项目建设、城市规划管理、政府决策等领域[1]。随着国家低空空域的有序开放，卫星导航定位实时差分定位技术（RTK）[2]、载波相位事后差分定位技术（PPK）[3]与无人机航测系统相结合，智能化、精巧型的卫星导航定位装备在消费级无人机上得到应用[4]，利用消费级无人机进行航空摄影测量降低了航测工作的复杂度，提高了航测精度和质量[5]。

大疆精灵4RTK 是一款经济实用型小型多旋翼高精度航测无人机，具备厘米级导航定位系统[6]。本文以消费级无人机的经典代表大疆精灵4RTK 无人机为前端航拍装备，以Agisoft PhotoScan 为数据后处理软件系统，应用于某风电场测图工程，并通过实践验证技术方案的可靠性。

1 大疆精灵4RTK 航测系统

大疆精灵4RTK 航测系统是深圳市大疆创新科技有限公司推出并不断更新优化的消费级无人机航测系统[7]，在硬件装备方面具备以下优势。

（1）高精度定位系统：集成全新RTK 模块，提供实时厘米级定位数据，显著提升图像元数据的绝对精度。RTK 模块下备有高灵敏度GNSS 系统，保障在弱信号环境下仍能稳定飞行，两种模块相互配合，可为复杂的测量及巡检任务提供高精度数据。

（2）高精度传感器：采用1 英寸2000 万像素CMOS 传感器捕捉高清影像，机械快门支持高速飞行拍摄，消除果冻效应，避免降低建图精度。每个相机镜头都经过严格工艺校正，可确保高精度成像。畸变数据存储于每张照片的元数据中，方便用户使用后期处理软件进行针对性调整。

2 免像控无人机航测数据处理关键技术

免像控无人机航测数据处理关键技术包括相机的棋盘格标定、相机畸变的精密改正、POS 数据的坐标系统转换和POS 数据的分权重辅助空中三角测量。

2.1 非量测相机的先验检校

无人机摄影测量使用的传感器普遍是非量测型数码相机。非量测型数码相机摄影物镜存在光学畸变、机械畸变和电学畸变，其中，光学畸变会使物点、像点和投影中心点不共线，影像的形状发生变形，同名光线不再相交，摄影影像精度降低[8]。在获取影像前，要对非量测数码相机进行检校，提高影像的内约束精度。本文采用棋盘格检校模块进行先验检校，检校模型采用经典的Australis 模型。

2.2 非量测相机的精密畸变改正

利用相机畸变参数对检校有效像幅内的所有像素进行训练回归计算通用畸变模型[9]，依据模型将原始影像的像素逐行逐列精确回放到新的行列位置（影像重采样内插方法采用双三次卷积法），实现相机的精密畸变改正。

2.3 POS 数据的坐标系统转换

无人机获取的影像数据的曝光点原始坐标为WGS84椭球下的地理坐标经纬度和大地高。测区的坐标系统为2000 国家大地坐标系和1985 高程基准或自定义投影坐标，需要进行坐标系统转换。坐标系统转换一般采用布尔莎七参数模型，布尔莎七参数可以通过获取至少3 个已知点的两套坐标进行自行解算，如公式（1）。

公式（1）中，

ΔX0、 ΔY0、 ΔZ0为参心平移参数；m 为尺度比；ϖX、ϖY、ϖZ为坐标旋转参数。

当测区范围较小时，高程转换可通过七参数三维转换进行；当测区较大时，可通过七参数二维平面转换后利用geoid 数据内插得到。

2.4 POS 分权重辅助空中三角测量

大疆获取的影像数据在其元数据中通过RTK 标识字段RtkFag 记录了拍摄时RTK 的工作状态，通过自动识别每张影像的RtkFag 字段属性，确定GPS 定位的中误差，在POS 辅助空中三角测量迭代中动态配置GPS辅助观测值的权重，实现POS辅助无地面控制绝对定向。RtkFag 字段属性、RTK 工作状态和GPS 中误差对应关系如表1 所示。

表1 RtkFag字段属性、RTK工作状态和GPS中误差对应关系

3 工程案例

3.1 测区概况

测区为高差范围137 ～394 米、平均高程258 米的复杂山地地形，总面积约0.765km2，平面坐标系统为CGCS2000，中央子午线为114，高斯克吕格投影，高程系统采用1985 高程系统。成图比例尺为1∶1000，基本等高距为1 米，高程注记到小数点后2 位。航飞设计GSD 优于0.05 米。

3.2 航测流程

无人机航空摄影测量流程主要包括非量测相机的先验检校、相机精密畸变改正、影像数据获取、POS 数据的自动提取和坐标转换，以及测图成果制作。具体技术流程如图1 所示。

3.2.1 非量测相机的先验检校

在地面控制大疆精灵4RTK 相机，在关闭相机畸变的情况下，从不同角度和距离拍摄预制的棋盘格靶标，进行检校样本采集，采集时保持棋盘靶标区充满画面的各个区域，采集样本的数目最少为5 张。

利用自主开发的棋盘格检校模块（如图2 所示），自动交互式提取样本影像中棋盘格角点坐标，进行标定计算，输出Australis 模型相机畸变参数（如表2 所示）。像元大小12u，影像宽高为5472 × 3 678。

图1 技术流程

表2 棋盘格检校后相机畸变参数（Australis模型）

图2 棋盘格检校软件的主界面

3.2.2 相机精密畸变改正

利用Australis 模型相机畸变参数在原始畸变影像矩阵和无畸变影像矩阵之间建立畸变映射模板，畸变映射模板详细记录了去畸变影像任意某行某列的像素由原始有畸变影像哪一行哪一列的像素而来，以及此像素是否检校有效（如图3 所示），再通过映射模板影像进行精密畸变改正（如图4 所示）。本项目的原始影像和畸变改正后影像对比如图5 所示。

3.2.3 影像数据获取

使用大疆精灵4RTK 航测系统专业航线规划软件设定航拍区域，规划飞行路线，设置航向与旁向重叠度均为80%，地面分辨率5cm。应用大疆精灵4RTK 软件实时监控无人机的飞行状态，如电池电量、空中风速、GNSS状态、传输信号以及飞行姿态等。获取的原始影像如图6 所示。

图3 相机畸变映射模板

图4 精密畸变改正报告

图5 原始影像（左）和畸变改正后影像（右）对比

图6 获取的原始影像

3.2.4 POS 数据的自动提取和坐标转换

利用开发的JPG2POS 功能自动批量提取每张影像的曝光点GPS 测量位置数据，并自动识别RTK 定位状态，如表3 所示。将原始WGS84 经纬度和大地高坐标，转换为CGCS2000 坐标系，中央子午线经度为114°的高斯投影平面坐标和1985 高程。坐标转换后的POS 数据如表4 所示。

表3 JPG2POS提取的原始POS数据

表4 坐标转换后的POS数据

3.2.5 测图成果制作

将经过精密改正相机畸变的影像数据进行坐标转换，POS数据引入PhotoScan软件，设置相机参数并锁定，依次对齐像片，匹配密集点云，构建格网模型，创建镶嵌真正射影像，并输出密集点云和TDOM。在PhotoScan下工程效果如图7 所示。

图7 PhotoScan工程三维效果

将密集点云引入Terrasolid软件进行精细分类（如图8 所示），得到地面点云并制作DEM 数据和等高线、高程注记和其他地貌要素。

图8 Terrasolid下点云分类（左为全部点云，右为地面点云）

在TDOM 上矢量化采集地物要素，配置成完整的全要素外业调绘底图，最后外业调绘编辑成图。TDOM 和DEM 成果如图9 所示。

图9 TDOM和DEM成果（左为TDOM，右为DEM）

3.3 精度评价

为验证大疆精灵4RTK 无人机航测系统在大比例尺测图中的可行性，在测区均匀选取30 个有明显特征的地面检核点，采用GNSS RTK 采集坐标，然后与影像上对应点的量测坐标进行对比，计算x、y、z 方向的差值，并根据中误差公式求得平面中误差和高程中误差。其中，同名点的平面坐标通过DOM 数据直接量测，高程通过DOM 套合DEM 生成数字表面模型DSM，在DSM 上量测同名点的高程值，如表5 所示,精度统计如表6 所示。

表5 坐标检核统计表

表6 精度统计表

根据规范《基础地理信息数字成果1∶500、1∶1000、1∶2000 数字线划图》，平地、丘陵地区，1∶500 比例尺数字正射影像图明显地物点的平面位置中误差不大于0.3m，数字高程模型检核点的中误差不应大于0.2m，平面和高程精度都达到规范要求。

4 结束语

本文通过实例表明，利用大疆精灵4RTK 无人机航测系统进行小范围免像控场地测图，与传统方法相比，提高了工作效率和测图精度。本文所选测区地形起伏大，但面积较小，下一步将利用免像控无人机航测技术选择更大范围进行航测试验，以提高方案的普适性，为更大广度和深度的普及与应用提供借鉴。