付 平

（濟寧市勘測院，山東 濟寧 272000）

隨著社會經濟的不斷發(fā)展，現代測繪技術已進入全新階段，將新興科學技術引入測繪生產并借此高效完成測繪任務成為歷史發(fā)展的必然趨勢。充分研究DEM數據的生產與編輯有不可替代的作用，此舉不但能夠減少地形、地貌、氣象等方面的負面干擾，而且可以保證整個工程的施工進度與安全?；诖?，無人機航測DEM數據的生產與編輯值得相關人士的重視。

1 無人機航測特點與DEM數據來源

無人機航測指的是以無人飛行器為載體，將攝像設備沿既定路線航行并拍攝遙感影像的一種測量方式。該測量技術有很多優(yōu)勢，如測量時間短、外業(yè)工作量少、覆蓋范圍廣、數據精度高等，因此這種測量方式已然成為當前獲取DEM數據的主要來源之一。DEM是無人機航測地貌形態(tài)的虛擬展示，可為數據衍生出的等高線、坡度圖等提供數據基礎。一般情況下，無人機航測得到的遙感影像并不能直接用來制作DEM數據，相關工作人員需要通過一定的過濾方式才能得到真正需要的DEM數據。DEM數據的來源有很多，如無人機航測、干涉雷達、機載LIDAR等[1]。雷達天線能夠在不同的時間、不同的地點獲得不同數據影像的相位值，通過相位值差異可以得到待測區(qū)的三維信息，以滿足測量需求。這種測量方式優(yōu)勢明顯，如測量成本低、操作簡單直觀。但劣勢同樣明顯，其測量精度低，誤差范圍大，甚至會出現長達幾米的誤差，且在水域崎嶇、高山空洞等地區(qū)難以被直接利用。無人機航測則可以借助計算機系統(tǒng)的輔助完成相鄰遙感區(qū)域的配準工作，利用三角函數、拓撲關系等測定被測區(qū)域的地理坐標，用坐標定位減少重復與遺漏，內容更加豐富。因此，無人機航測獲取DEM數據已然成為當前發(fā)展方向，并已成為測繪主要方式之一。但這種航測方式也并非全然沒有漏洞，其自動化水平還有很大的提升空間。以機載LIDAR方式獲取的DEM數據也是數據的重要來源，其原理為將測距設備安置在被測目標附近，工作人員通過發(fā)射脈沖激光的方式獲取時間、頻率等數據，并結合實際情況調整數據，獲取數據形態(tài)，最終得到三維數據。現如今，此種方式可覆蓋更廣的DEM數據，就精度而言也遠高于雷達設備，但設備本身抗干擾能力一般，精度不穩(wěn)定因素過高，有待完善。

2 基于無人機航測的DEM數據生產

無人機航測的DEM數據生產環(huán)節(jié)較多，基于重要性和科學性，文章主要探討數據生產中的流程與精度控制兩個部分。

2.1 數據生產流程

DEM數據是將高程模型數字化，這樣的數據可以描述無人機探測區(qū)域的地形、地貌，為三維模型提供數字基礎。無人機航測獲取的DEM數據包含的內容有很多，如建筑數據、植被覆蓋數據、道路水系數據等。這其中有部分數據并非測量所需，所以在實際操作過程中，航測數據生產需要過濾掉建筑、植被等信息，最終得到生產所需的DEM數據。簡而言之，無人機航測的DEM數據生產流程體現在如下方面：（1）相關工作人員通過計算機信息系統(tǒng)中的ENVI等軟件匹配遙感影像，確保相鄰影像成功拼接在影像圖中，此舉可避免影像圖數據的重復計算與遺漏問題。（2）在視差和空三角參數理念的幫助下，工作人員結合遙感影像的各個控制點，精準捕獲被測目標的地理空間坐標系，借此初步獲得DEM數據。（3）轉換視差和地面高程形式，獲取有價值的DEM數據[2]。換言之，DEM數據在生產過程中遠不止無人機航測獲取這一個環(huán)節(jié)，數據編輯工作的價值不亞于其他環(huán)節(jié)，原始數據無法滿足工作需求，結合計算機技術是必然，數據編輯與處理是關鍵。

2.2 數據生產中的精度控制

高質量的DEM數據離不開高精度的影像匹配工作，影像匹配質量高低直接決定精度高低。一般來說，無人機上的測量相機需在現代化技術的輔助下做好自動定位工作，此后相機聯(lián)系實際地理參數掃描被測目標，完成中心定位的工作。匹配與定位環(huán)節(jié)加速生成精度更高的DEM數據，是提升精度的根本措施之一。在此基礎上，以匹配結果為基礎確定各個像素點的視差，建成一個金字塔影像模型。為了進一步提升數據生產的精度，加設近似核線也是一種高效措施。核線的存在可以精準表示左攝站與右攝站，將像控點直接展示在圖像上，平行線輔助生成交線，協(xié)助調節(jié)精度[3]。對于非測量相機而言，工作人員應嚴格過濾產生畸變影響的波段，采用全自動定位和坐標掃描方式交叉驗證參數，識別中心定位。這樣，信息匹配結果的速度和進度均有提升空間。DEM數據精度高低是決定后續(xù)土地利用規(guī)劃、生產項目計劃與施工進度等活動的基礎，任何數據誤差都可能給相關工作帶來負面危害，甚至影響到人們的財產、生命安全，因此把控精度意義非凡，需引起重視。

3 基于無人機航測的DEM數據編輯方法

當前，我國相關單位主要采用PixelGrid等計算軟件進行DEM數據編輯。此舉是為了檢測無人機航測獲取的影像數據質量，轉化測量數據，為數據編輯打下基礎。無人機航測的DEM編輯方法不少，文章主要分析當前常見的3種編輯方式，即三角網過濾、房屋過濾和中值濾波編輯法。

3.1 三角網過濾

三角網過濾方式要求工作人員首先確定切準區(qū)的地理高程數據，掌握邊緣高程值是后續(xù)相應工作的基礎。隨后，搜索遙感影像區(qū)域所形成的三角，三角形不斷交互疊加并形成三角網絡系統(tǒng)，對三角網系統(tǒng)局域進行重構，最終形成一個新的、符合數據要求的三角形。依據三角形的數據結構特征尋求數據結構與存儲點之間的關系，并結合拓撲關系完善三角形。這種數據編輯和過濾方式能夠精準地糾正樹木、房屋、道路等建筑數據，效果明顯。合理運用數據重構和三角網過濾的方式能夠對比編輯前后的數據，為篩選最優(yōu)區(qū)域提供基礎和保證。與此同時，立體測量方式能夠切準高程點，即使樹木、房屋等建筑被過濾，地形也依舊清晰直觀，與實際情況的契合度高[4]。由此可見，無人機航測的數據并不能直接使用，初始數據是DSM數據，排除干擾是根本要義。三角網過濾方式最顯著的特點就是覆蓋面廣，影像本身由眾多三角形疊加而成，關系網之間盤根錯雜、關系密切，用網絡覆蓋的方式可以確保每一個數據點都能被成功編輯。即使數據在編輯時發(fā)生錯誤，工作人員也可以通過周邊圖像的變化和影響判斷數據編輯中的漏洞，以此減少編輯中的各類錯誤，保證DSM數據能夠順利地演變成DEM數據。

3.2 房屋過濾

房屋過濾與三角網內插法有一定的相似之處，這種過濾方式直接針對大量房屋，在坡度、寬度和高程分析的幫助下識別房屋的實際情況，內查出地面的高程值，展示的效果與實際路面狀況差距不大，可有效排除房屋、樹木、草地等地面覆蓋物的影響。正如“房屋過濾”之名，無人機航測的DEM數據編輯中此舉常被用來過濾房屋，對成片房屋過濾有顯著效果，可保證房屋所在的地面空間高程值穩(wěn)定。即使是零星分布的房屋，在這種編輯方式的幫助下也能夠有效地被過濾[5]。房屋過濾與DEM數據置平關系匪淺，被測區(qū)域內的所有網格點都是處理對象，均有自身的數據與高程值，置平可有效糾正被測區(qū)域的水域錯點問題，謹防錯誤數據給編輯帶來的負面干擾。房屋數據并非DEM數據的核心，甚至是編輯中的難點，影響整體數據的準確性，并且在航測過程中無可避免會遇到房屋建筑。建筑物本身有一定的遮蓋性，建筑內部的復雜結構又給測量結果帶來誤差，因此房屋過濾工作必不可少，集群房屋與分散式房屋被剔除，干擾小，DEM數據精度與效用提升。

3.3 中值濾波

中值濾波編輯方式是將遙感影像劃分成奇數和偶數2個部分，將其中含有奇數部分作為滑動模板，模板內部數據按從小到大的順序依次排開，中間部分的信息數據可成為信息處理的目標結果。在這樣的編輯背景下，如果數據點出現類似明暗點噪聲，工作人員則需對數據進行排序，一般將數據排列在最左側或者是最右側，效率更高。此舉對孤立噪聲有較強的防范效果，并能有效地保存圖像內容，因此常作為整體濾波的一種方式。不僅如此，中值濾波最突出的效果就是不會干擾遙感影像的其他部分，避免編輯干擾降低數據精度，保證DEM數據的高效性與準確性[6]。DEM數據多，數據波段長，中值濾波方式可有效減少冗雜數據的干擾，提升數據編輯處理的速率，是一種滿足當下數據編輯需求、較為高效的處理方式，值得相關人士重視。

4 結束語

無人機航測與功能類似的雷達設備相比，具有獲取更高質量DEM數據的優(yōu)勢，可符合當前我國生產和發(fā)展對三維影像的標準，使用效率明顯提升。然而在實際的運行過程中，DEM數據的生產和編輯依舊存在缺陷，被測區(qū)域的數據包含建筑、水系、橋梁等信息，數據較容易受到感染，并由此降低精度、增加誤差，因此勘測工作人員需結合實際情況，及時調整數據的生產與編輯[7]。