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无人机低空摄影测量在城市测绘中的应用

2021-10-30申睿卿

智能城市 2021年18期
关键词:低空无人驾驶数据处理

申睿卿

(甘肃省自然资源行业职业技能鉴定指导中心,甘肃兰州 730000)

1 应用现状

与手工测绘相比,无论是测绘成本,还是测绘精度、人员安全,都优于人工测绘。从2019年测量技术论坛发布的数据可以看出,世界各地约40个国家对无人机测绘技术进行了广泛研究,开发了超过100种测绘技术。该技术将当地地理信息与GPS定位系统相结合,使测绘形成更广泛和多样化的形式。

无人驾驶飞机是低空飞行,它的高度不低于50 m,不超过1 000 m。采用近程航空摄影测量技术,摄影精度达到亚米级,精度范围为0.1~0.5 m,满足1∶1 000成图的要求,完全可以满足城市建设的精细成图要求。

无人驾驶飞机低空摄影系统成本低、消耗少,特别是系统维护和系统维护方法更方便,无须搭起飞机,操作人员的培训周期缩短。该技术是测量和摄影结合的航空摄影技术,根据测绘工作的需要,初步实现了航空摄影的飞行作业。无人驾驶飞行器遥感系统以其经济、高效、易操作等优点越来越受到工程界的重视,对于获取合格的雾霾天气遥感数据也具有重要意义。

无人驾驶飞机低空摄影测量技术主要以获得高分辨率数字图像为目标,以无人驾驶飞机为飞行平台,以高分辨率数码相机为感测系统,结合3S技术,获得强流、大尺度、彩色、小面积的航空遥感数据。无人驾驶飞机低空摄影测量能够快速获取和处理基础地理数据,为地域性测绘影像、正射影像和地物模型的制作提供直观、可靠、方便的数据支持。

无人驾驶飞机低空摄影测量不受天气条件和空中管制等因素的影响,实现了恶劣天气条件下的图像数据采集,机动性强、灵活性强。无人驾驶飞机的装备即使在发生故障时也不会造成人员伤亡,安全性较高。

UAV能够在云层中进行超低空飞行,弥补了传统航空摄影和卫星光学遥感技术的不足。

2 无人机低空摄影测量在城市测绘中的应用价值

2.1 高分辨率测绘图像

通常在一些高空摄像技术和电子感应技术的测量过程中,会受到云层厚度的影响,对测量数据结果的准确性产生较大影响,导致测量数据不准确。以往的摄像技术也会由于建筑物的高度过高,采集的数据也会有一定偏差。因此,与以前的一些摄影技术相比,这种新技术完全可以避免以前的缺点。无人机的飞行高度可以自由控制,不受建筑物或云层的影响。

以某测绘结果为例,精度对比如表1所示。

表1 数据精度统计 单位:cm

2.2 安全、可靠、灵活

无人机由工作人员控制,活动范围在工作人员范围内,不会超出遥控范围,目前无人机的稳定性较高。电池耗尽时,可实现自主着陆功能,保证测量数据不丢失。在雷电、雨雪天气的情况下,不会受到恶劣天气条件的影响,测量数据结果和往常准确性一致。如果无人机在飞行过程中超出规定范围或电池突然断电,无人机可以自动保存测量数据,实现自主着陆功能,或在低功率的情况下,无人机能够自动开始回程,返回起飞位置。由于无人机的体积非常小,可以根据操作者的控制在高层建筑之间飞行,熟练地避开各种障碍物。无人机的优势不仅可以体现在城市建设过程中,还可以提高无人机在一些偏远山区或偏远地区的利用率。

2.3 便捷的绘图操作

与以往的手工测绘和机械测绘相比,无人机测绘技术更便捷。无人机不仅可以在高空飞行,还可以在建筑物之间低空飞行,对操作人员的技术水平也没有特殊要求。

目前,无人机的制造成本相对较低,无人机将在今后的工作中得到广泛应用。随着无人机技术的不断发展,无人机系统改造和核心升级的成本将越来越低。无人机技术比以往的手工测绘成本更低,且大幅度减轻测量人员的工作压力,进一步保障了工作人员的生命安全,促进城市建设的发展,提高城市测绘的精度,提高测绘工作效率。

3 无人机低空摄影测量在城市测绘中的应用

3.1 图像数据处理流程

无人机图像处理的数据流主要为了使测量数据更准确,需要将其应用到数字高程模型中进行目标规划。无人机在飞行过程中测得的数据需要进行初步综合,将数据传输给控制器,下载后,控制器采用数字高程模型进行处理。

针对处理摄影联合办公的问题,往往采用平差法进行处理,需要应用数据处理站进行计算。各种数据准确后,采用滤波方法滤除冗余数据点。

在图像数据处理中,应用无人低空摄影测量技术是重要环节之一。无人居住区域下摄影测量图像数据处理的关键是图像重叠不均匀、照片数量多、倾斜角度大、方向不一致,使图像匹配自动连接点的选取比较困难。近年来,随着图像匹配技术的日趋成熟,大量的图像数据处理技术的应用效果得到了较好体现,无人区低空图像测量中图像数据处理技术的种类逐渐丰富,为城市测绘带来了极大便利。在UAV低空摄影测量图像数据处理过程中,主要任务是对图像数据进行静态处理并生成DEM/DOM。

通过低空遥感平台的数据采集,从数据采集平台下载影响数据和GPS/POS数据,对数据进行智能组织和处理,再利用GPS/POS辅助区域网平差得到精确的图像数据。利用稠密匹配技术,对DSM点云进行分类滤波和剔除,结合DEM和图像参数进行图像正射校正,生成DLG图像。通过对图像数据的处理,可以得到精确的成图数据。

数据处理流程如图1所示。

图1 数据处理流程

3.2 区域测绘中的应用

进行城市数据测量时,无人机可自动建立三维立体模型,精确地采集本地各种数据信息,保证了信息的准确性和真实性。例如,在测量一座山的高度时,无人驾驶飞机可以充分利用各种技术解决所有困难。

UAV测量技术的不断改进使测量精度也不断提高。目前的无人驾驶飞机能够测量数千米以上的距离,能够测量更远的距离,所测数据的分辨率也不断提高。无人驾驶汽车进行测量时,通过在上面安装摄像机,可以获取本地的实时数据,并将数据传输给遥感系统,建立新的信息模型,使社会的效率进一步提高。

3.3 应急监测应用

无人机低空摄影测量技术的不断发展,使国家各部门纷纷投入该技术的应用,类似的无人驾驶飞机也可以应用于土木工程或防洪工程。在另一座建筑物中,无人驾驶飞机可以实地考察当地所有的数据点,将收集的各种数据信息传递给开发人员,开发人员根据获得的数据,可以进一步规划,也可以节省开发人员更多的时间。与防洪类似,无人驾驶汽车和其他技术也能实时监控水位。测出的数据也会在第一时间传给水文局人员,可以根据测出的数据进行有效防洪。

4 分析无人机低空摄影技术应用发展前景

4.1 空中三角测绘技术

在这些技术中,空中三角测量技术是较先进的低空摄影技术,是转换方法的重要组成部分。航测三角技术结合数码摄影技术分析、制图、内业作业和数码产品分析,实现了测量数据的二次加密,通过对照片的分析,使数码测量和摄影测量的整体优化。利用UAV几何反演技术,将所有的数据向外处理,优化UAV整体内部结构,提高了UAV摄影测量技术的实用性。

4.2 有序化测绘调控技术

通过对图像数据进行控制,实现了UAV地形测量的高精度控制。当前无人机不仅是摄影技术与遥控飞行技术有效结合的产物,而且还具有一套特殊的导航系统,可以在一定程度上分割测量数据。

如果条件允许,可以设定拍摄时间,航行特性使得摄影定位更准确。为了实现高精度的测量,需要确定控制点的位置。为方便后续测量和定位,最好在弯道附近设置控制点,并在其周围添加更清晰的参照物。

5 结语

无人机测控技术的不断发展,为城市测绘员提供了较大帮助。与以往传统测绘相比,现阶段的无人机测绘更方便、成本更低、效果更好、精度更高。无人驾驶飞机技术的应用,使城市测绘工作的效率得到进一步提高,促进了城市测绘的发展。

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