毛 克，刘江龙，黄会珍，孙义君

(内蒙古电力勘测设计院，内蒙古 呼和浩特 010020)

1 概述

近年来，摄影测量和遥感技术的迅速发展和应用为电力工程勘测设计行业带来了一场前所未有的技术革命，应用航空摄影测量技术进行电力工程的优化勘测设计呈现常态化的趋势，但受航摄成本核算的影响，该技术的应用仅限于大型的发电和输变电项目。风电项目因核准规模和上网政策的制约，建设规模一般为每期49.5MW，测绘场址面积也在100km2以下，这为风电应用数字摄影测量技术带来了困难，另外若采用全野外数字化地形测绘，工期无法满足进度要求，迫切需要一种低成本、高效率、灵活性强的技术实施风电测绘，基于DPGrid-LAT软件平台的无人机低空数字摄影测量技术的应用为解决这一突出矛盾提供了契机。

基于DPGrid-LAT软件平台的无人机低空数字摄影测量技术是集成无人机、摄影测量、遥测、通讯、3S以及惯性导航测量等前沿新技术为一体的空间信息获取系统，有“三高一低”的特点，即高机动性、高分辨率、高度集成和低成本，已成功应用于遥感、物探、灾害应急、土地监测、缉私等民用领域，在我国的电力工程领域处于研究探索和推广阶段。本文就我院无人机低空数字摄影测量技术在内蒙古中部某风电场的探索和应用进行阐述总结，对数据获取和数据处理中影响产品质量的因素进行探究和分析。

2 项目生产工艺流程设计

应用无人机低空数字摄影测量技术进行风电测绘和风能优化勘测设计，主要分为航摄、外控、数据处理和优化勘测设计四部分。本文重点总结作业流程和数据处理，并分析数据精度和应用评价。在本项目技术设计时，航摄参考相应的低空摄影行业规范，数据处理执行相应数字摄影测量内业国家标准。

图1 无人机低空数字摄影测量技术项目生产工艺流程图

3 无人机低空数字摄影

无人机低空数字摄影是通过无人机、飞行控制设备和影像获取设备在地面控制遥测遥控设备的指令下获取小面积、真彩色、高分辨率和现实性强的航空影像的过程。无人机低空数字摄影具有传统航空摄影测量不可比拟的优势：首先该系统技术门槛较低，使一些非专业航空摄影测量单位进行航摄成为可能；其次作业简便快捷，可以在数小时以内完成风电场航空摄影；再次，无人机实施云下作业，拓宽了航摄条件；另外，由于无人机航摄项目测区小，航线较短，不必按照传统航测考虑地球偏转因素使航线按东西方向敷设，在生产中为了削弱风速的影响可以南北向敷设。

本试验无人机为“测量者一号”，该机型采用常规气动布局，机长2.3m，翼展2.5m，续航时间约2h，搭载佳能全像幅单反数码相机。在航摄前委托专业检测机构对相机和镜头的内方位元素进行了检测。现场采用滑跑起飞，滑降回收的模式，人工遥控爬升至设计高度即可自动转为自主飞行模式，按照预设航线完成航摄。航线敷设按照1:2000成图的比例尺进行，完成航摄11条航线，东西向飞行，航向间距215m，旁向间距610m，每条航带约36条基线，共完成低空数字影像456幅，航迹示意图见图2。

图2 无人机低空数字摄影航迹示意图

4 外控测量

外控测量为了确保风电场坐标基准的统一和精度，采用分级控制的方式。基础控制测量采用D级GPS控制网，并完成与国家坐标的联测；外控测量按照区域网要求布设，像控点航向基线数跨度估算按照下所示：

公式1和公式2中，ms为连接点平面中误差，mh为连接点的高程中误差，K为放大成图倍数，H为相对航高，b为基线长度，mq为视差量测单位权中误差，n为航线方向相邻平面控制点间隔基线数。在相机参数和项目航线敷设参数已知的情况下就可概略计算出本项目航向10～15条基线，旁向方向按照2～4条基线进行布设就足以满足1:5000地形图测量的精度要求，如上图2红色三角形符号标示为外控点，黑色界线为测图范围。

5 内业数据处理

无人机低空数字摄影测量系统搭载的非量测数码相机，与专业可量测航空相机相比，具有畸变差大、像幅小、基线短的特点，若使用传统摄影测量软件难以进行数据处理。武汉大学引入了摄影测量领域的多项新理论研究成果、计算机网络技术和集群处理等技术研制出国际领先水平的数字摄影测量系统DPGrid，该软件系统将摄影测量自动化与人机交互完全分开，生产效率远远高于现有的数字摄影测量软件系统；界面友好操作简单，能实现快速自动化影像数据的处理和空间信息的获取。DPGrid-LAT软件(DPGrid低空版)系统实现了自动空三、自动DTM、自动DEM和DOM生产，改进的影像匹配算法适应飞行姿态稳定性较差和质量较差的无人机低空数字摄影测量影像，具有传统摄影测量软件不可比拟的优势。

5.1 DPGrid-LAT软件数据处理流程

基于DPGrid-LAT软件无人机低空数字摄影测量与传统数字摄影测量数据处理流程大体上类似，包括数据预处理、自动空三和3D产品生产三个阶段；不同之处在于需要对原始影像进行畸变差纠正；像点编辑和网平差也与常用国内摄影测量软件有所区别；另外DPGrid-LAT系统在空三后能全自动直接生产DEM和DOM，不需要人工过多的干预就能快速得到高分辨率DOM，图3为试验数据处理的流程。

5.2 无人机低空影像数据预处理

无人机低空影像数据预处理是航摄数据和外控资料的检查核对、畸变差纠正和DPGrid-LAT项目建立。在分析相机检校参数、原始影像、POS数据后建立数据处理项目，其中关键之处在于影像畸变差纠正。无人机低空数字影像为非量测相机获取，镜头存在较大的畸变差，图4和图5为试验相机径向畸变差曲线和偏心畸变差曲线，可以看出，在距离像主点10mm处径向畸变差超过10个像素，若直接使用未纠正的原始影像进行空三作业，必然导致自由网平差不收敛。

影像畸变差纠正时注意查看相机的检测报告，检测方出具的检测报告单位也不统一，畸变差纠正时应统一换算单位，单位换算按照严格的数学模型进行，否则就会出现主点参数与横向、径向畸变参数(即P1P2K1K2)单位不统一，导致影像畸变改正错误。

图3 DPGrid-LAT软件数据处理流程图

图4 相机径向畸变差曲线图

图5 相机偏心畸变差曲线图

DPGrid-LAT项目建立时设置的参数有相机参数、控制点参数、POS参数和影像参数，应注意相机参数的设置与影像预处理的主点及畸变改正和旋转角度是否一致，检查无误后开始影像预处理，执行翻转、Willis变换、Harris变换、金字塔影像和快视图处理。在影像预处理完成后引入无人机航摄POS文件可以快速的建立影像索引，避免繁琐的航带顺序排列和检视。

5.3 自动空中三角测量

自动空三是基于DPGrid-LAT软件数据处理的核心内容，空三结果质量直接决定了最终产品的精度。自动空三的主要任务是自动匹配、自动挑点、自由网平差、像点编辑、像控点转刺、区域网平差和空三成果输出，其中像点编辑和网平差是空三数据处理中较为繁琐和重要的一环。

DPGrid-LAT软件采用了基于特征匹配的算法进行影像匹配，该算法能够很好的适应重叠度和旋偏角过大的无人机低空数字摄影影像，与VirtuoZo AAT比较，DPGrid-LAT软件能够对本试验数据进行密集匹配处理，另外，在匹配效率和速度上也远远优于同类航测软件。

影像匹配完成后进行自动挑点，由于DPGrid-LAT匹配的像点较为密集，其中包含了一部分残差较大的点位，因此需要在标准点位附近至少保留2个像点。挑点后进行自由网平差，查看像点残差报告的超限信息，对于超限像点进行编辑。网平差采用DPGrid.BA模块，该模块为辅助光束法区域网平差系统，不仅可以整体处理多源、多时相观测数据，而且在平差模型中顾及系统误差补偿和粗差定位；解算精度与PATB、BLUH等国际著名光束法区域网平差软件相当。

自由网平差和像点编辑是一个反复交互编辑的过程，首先对残差较大的像点进行编辑，直至像点均方根误差小于1/3个像素才可进行下一步控制点转刺和区域网平差。自由网平差时残差大的像点主要分布于一下几类：色调反差过大的像对、像移过大的像对、纹理较差的像对、位于树林、屋顶、线路设施的像对，对于这些像点应手动添加或编辑至平坦且纹理较强的区域。采用自由网平差探测像点粗差时，应采取逐步减小DPGrid.BA平差界面的单位权中误差设定值，若初始权值过于严格会导致粗差探测能力下降且无规律，在平差过程中应逐步调整权值直至达到规范要求。

像点网稳定且精度达到技术设计要求后进行像控点转刺。转刺要尽量准确，像控点的精度直接决定了空三解算外方位元素的质量。区域网平差与自由网平差类似，也是一个反复交替编辑的过程，通过平差结果逐步调整控制点中残差较大或不稳定的点，直至残差收敛至规范要求。剔除粗差时，由于控制点的转刺也存在一定的“人为误差”，在保证控制点位置准备无误基础上，为了减弱像控点对像点网产生较大的变形，与自由网平差类似，可逐步减小控制点的精度设置，逼出错误像点并予以调整，直至达到规范要求基本定向点限差的1/3～1/2时，平差结果才有比较高的可靠性和精度。若平差中出现确定无误的像控点残差过大，则说明像控点周围像点网不稳定或附近像点有较大粗差，此时需要人工进一步干预，直至结果合格，该步骤在无人机低空影像空三处理较为常见，需要仔细耐心的处理。在控制点平差完成后便可输出空三加密成果，导入VirtuoZo立体测图软件测图，进行下一步的数据生产。

5.4 3D产品生产

采用DPGrid.OP模块进行DEM和DOM快速生产具有极高的效率，可以全自动的完成DEM提取和编辑、DOM匀光、色调均衡和快速镶嵌。自动化DEM生产主要步骤为测区像对密集匹配、挑出粗差和生成DSM，通过对自动化处理完成的DSM进行编辑就可以得到满足风电场风能计算要求精度DEM模型。DPGrid.OP模块可以全自动化完成快速DOM生产，由于该模块使用了基于网络的集群数据处理技术，将任务分配给网络内部的其他计算机一同完成，提高了生产效率。

DLG产品的生产与传统立体测图无明显差别，区别在于无人机低空数字摄影测量立体测图像对面积较小，需要频繁的切换像对进行采集。由于DPGrid-LAT软件系统与VirtuoZo全数字摄影测量系统同为武汉大学遥感学院研制，空三加密成果与立体测图之间可以实现无缝联接，不需要重新对内业数据采集人员进行培训。

6 风能优化设计

以往我院风能主要是以DLG为基础进行的勘测设计模式，该模式的核心是基于全野外数字化地形图的三维重建和风能流体力学分析，由于全野外数字化地形测绘1:5000地形图信息量的局限性，在完成设计后还需去现场微观选址确认设计机位，若直接使用DEM和DOM进行设计，则省去繁琐的三维模型重建部分，直接使用编辑后的DEM进行流体力学计算，将计算后的成果与DOM进行叠加分析，最终在室内摄影测量工作站上完成微观选址。

基于数字摄影测量设计模式和传统模式相比，不仅实现了设计效率的提高，也避免了繁琐外业微观选址。应用DEM和DOM进行微观选址可以更大程度上实现风机的优化设计，传统模式在现场微观选址时不能从宏观上进行风机优化配置，而前者实现三维立体界面下的机位量测、特殊地形地物避让和相互影响评价。

图6 基于无人机低空数字摄影测量技术3D产品的风能优化设计流程图

7 精度分析

基于DPGrid-LAT软件平台的无人机低空数字摄影测量技术进行风电测绘的精度影响因素主要有设备观测误差、人工量测误差和气象等外界因素影响产生的误差；首先，由于无人机低空数字摄影系统在设计、制造和设备校验过程中不能避免的存在传感器量化过程带来的系统误差；其次因人感官鉴别能力、技术水平和工作态度的差异而导致在像控测量、空三和数据采集时产生的人为误差；再次由于天气状况对无人机姿态和成像质量的影响产生的误差。由于篇幅限制，本文重点分析无人机低空数字摄影和内业数据处理的精度。

7.1 无人机航摄误差分析

无人机航摄平台抵御紊乱气流的能力较弱，主要是固低空无人机的载重和体积决定的。无人机航摄瞬间存在较大的翻滚角、俯仰角和偏航角，由于空三测量平差中要建立严格的误差方程式，方程的解算对获取影像的倾斜角有一定要求，虽然基于DPGrid-LAT数据处理平台对大倾角旋角的影像有较好的适应性，但给空三收敛精度带来较大的工作量和难度。如下姿态分布图7所示，在3级风的情况下除测区外边缘入航处的倾角和旋角较大以外，其余11航共456张像片满足项目技术设计的要求。

图7 无人机低空摄影瞬间翻滚角、俯仰角、偏航角分布图

无人机摄影数据的获取质量直接决定了空三精度的高低，目前无法搭载高精度POS系统，获取的POS数据无法进行空三联合平差，只作为初始值自动排列影像。另外本项目共实施2次航摄，第1次因数码相机的固定系统未适应高海拔紊流而导致像移过大，后期空三收敛精度较低，在后续项目的无人机上应安装较为成熟的三轴云台自稳系统，减弱紊流带来的影响。

7.2 内业数据处理精度分析

基于DPGrid-LAT软件平台内业数据处理的精度主要分空三测量和立体量测两个方面，本试验影像地面分辨率约为0.15m，考虑畸变差、非正交性误差和大气透射率等因素的影响，实际地面分辨率在0.2m左右，像控点外业选刺和转刺一般在2个像素以内，除个别边缘不清晰的达到3个像素。内业空三自由网平差的像点均方根误差为0.00547mm，图8为像点残差统计图，大多数像点残差小于1/3的像素，只有个别像对的在1/3～2/3像素之间，主要原因是像移较大，匹配定向精度不高，但满足本项目技术设计要求。

图8 自由网平差像点残差分布图

图9 区域网平差基本定向点平面中误差分布图

图10 区域网平差基本定向点高程中误差分布图

区域网平差计算结束后，按照技术设计要求基本定向点平面位置中误差小于0.75m(规范要求为1.5m)，高程中误差为0.8m，基本定向点中误差如图9、图10所示，检查点最大平面中误差为0.95m，高程中误差为1.16m，达到技术设计网平差精度要求。

为了验证内业数据处理精度是否满足风电勘测设计的要求，在立体测图前采集了未参与网平差且均匀分布测区10个平面点和10个高程点坐标值，并进行了统计，如表1所示，平面除个别特征不明显的点位之外都有较高的精度，高程最大为1.49，经统计分析，高程误差较大的点分布于图14中区域网平差高程中误差较大的四个山头，经分析位于这些区域的像对存在像移和色调反差过大等问题，但数据处理结果依然满足1:5000地形图测量精度要求。

表1 外控检测点精度统计

8 结语

应用基于DPGrid-LAT软件平台的无人机低空数字摄影测量技术实施风电场地形测绘和勘测设计具有重要的意义，通过具体试验和实地检测，本项目完全满足技术设计的精度要求，若不考虑工期限制对项目中误差较大的个别山头进行控制点加密，数据处理精度可以达到1:2000地形图的要求。但在生产过程中也遇到了一定的问题，首先该技术数据生产精度很大程度依赖航摄的质量，若影像数据质量较高，后期的数据处理效率和精度也相应的较高，相关单位在实验中曾达到过1:500的精度，因此在作业过程中首先考虑改进航摄系统，其次可以通过效率和质量较高的CORS技术进行大密度像控测量，以提高空三精度。

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