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新時代美麗鄉(xiāng)村建設無人機傾斜攝影測量技術應用研究*

2021-09-03 14:16:18周美川張寶鵬趙玉霞
甘肅科技 2021年14期
關鍵詞:測區(qū)實景攝影

周美川,張寶鵬,趙玉霞

(甘肅建筑職業(yè)技術學院,甘肅 蘭州 730050)

1 概述

美麗鄉(xiāng)村建設是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要內(nèi)容之一,美麗鄉(xiāng)村建設的重點是鄉(xiāng)村規(guī)劃、鄉(xiāng)村建設、生態(tài)保護和經(jīng)濟發(fā)展。利用傾斜攝影測量技術建立鄉(xiāng)村實景三維模型,可快速、精準、可量測和直觀的服務于鄉(xiāng)村規(guī)劃與建設、村容村貌建設、環(huán)境保護和產(chǎn)業(yè)發(fā)展,推動美麗鄉(xiāng)村建設。

2 傾斜攝影測量技術

傾斜攝影測量技術是在無人或載人飛行器上搭載相機和GNSS,相機通過機載平臺從一個垂直(俯視)視角、多個傾斜(30°~50°)視角拍攝照片,并在拍照的同時利用機載GNSS 采集相機的空中位置。飛行作業(yè)結束后,下載照片和照片對應POS 數(shù)據(jù),然后將下載的數(shù)據(jù)導入航空攝影測量軟件進行數(shù)據(jù)處理,得到實景三維模型。傾斜攝影測量按照平臺可分為載人機傾斜攝影測量和無人機傾斜攝影測量。載人機傾斜攝影測量作業(yè)時間長、效率高、精度高,適合大區(qū)域作業(yè),缺點是對成本、空域要求、人員和設備都要求較高。無人機傾斜攝影測量作業(yè)時間短、成本低、對設備和人員要求低,適合小區(qū)域作業(yè)、安全性高,缺點是相機有畸變、飛行姿態(tài)受風等因素影響較大、作業(yè)效率相對較低。

3 無人機傾斜攝影測量系統(tǒng)的選擇

無人機的類型很多,目前我國傾斜攝影測量無人機系統(tǒng)發(fā)展的很快,硬件和軟件都得到了長足的發(fā)展,多旋翼無人機在航時和性能方面有較大的發(fā)展,具有操作簡單、安全性高、攜帶便捷和性價比高的優(yōu)勢,例如大疆經(jīng)緯M300RTK 無人機,空機重僅3.6kg,最大航時達到55min、最大負載2.7kg,具備自動避障;飛馬E2000,整機重僅2.8kg,最大航時達到60min;南方測繪公司整機重僅5kg(含標準傾斜掛載),最大航時達到60min 以上;類似高性能長航時國產(chǎn)多旋翼無人機品牌還很多。固定翼無人機在航時和性能方面也有較大的發(fā)展,特別是垂直起降技術的采用,降低了起降操控難度,降低了固定翼無人機對起降場地的要求,增強了飛行的安全性。

任務載荷也是無人機傾斜攝影測量系統(tǒng)的重要組成部分,無人機傾斜攝影測量主要的任務載荷為光學相機,相機可分為量測相機和非量測相機,量測相機畸變小、內(nèi)方位已知,測量精度高,但價格昂貴。非量測相機即民用普通相機,有畸變、內(nèi)方位未知,但價格低廉,常見的有單反相機和微單相機,常見的品牌有索尼、佳能和尼康。無人機傾斜攝影測量通常采用多鏡頭集合的傾斜航空攝影相機采集影像,目前國內(nèi)外有很多廠家都推出多鏡頭集合的傾斜航空攝影相機產(chǎn)品,如三鏡頭、五鏡頭傾斜攝影相機。無人機傾斜攝影測量也可采用單相機,通過改變相機角度,多架次采集影像。

測區(qū)范圍較大時宜選擇固定翼無人機搭載多鏡頭傾斜攝影相機,測區(qū)較小時宜采用多旋翼無人機搭載多鏡頭傾斜攝影相機;當任務測區(qū)小于1km2時,可采用單相機無人機多架次,多角度采集影像。

4 無人機傾斜攝影測量在甘肅某行政村實踐

以甘肅某行政村的居住區(qū)成果地面分辨率為0.02m。

4.1 測區(qū)概況

某行政村位于甘肅,總土地面積10km2,屬于典型的山區(qū)貧困村,自然條件極差,有耕地6300 余畝,其中山地5800 畝,川地500 畝,研究實踐以該村居住區(qū)為測區(qū),測區(qū)中心坐標為東經(jīng)107°17′16″,北緯35°47′16″,平均海拔1410m,測區(qū)范圍約為0.1km2。

4.2 航攝參數(shù)

考慮到測區(qū)較小,采用多旋翼DJI 大疆精靈Phantom4Pro 無人機,安全便捷。大疆精靈Phantom4Pro 無人機機身尺寸330×225mm×405mm,重量4.710Kg,最大航行時間25~30min,相機配備1 英寸2000 萬像素CMOS 傳感器,焦距8.8mm;飛行相對地面高度110m,地面精度0.03m,航向重疊度設置為80%,旁向重疊度設置為60%,其他參數(shù)詳見表1~3。共獲取855 張照片,照片清晰度良好,色彩和亮度均勻、適中。測區(qū)布設像控點5 個,點位均勻分布測區(qū)四周4 個,測區(qū)中間1 個,均勻分布;另外在測區(qū)均勻布置檢查點8 個。采用“南方測繪銀河1”GNSS 千尋網(wǎng)絡RTK 采集像控點和檢查點地理位置信息。

表1 相機參數(shù)

表2 正射參數(shù)計算

表3 傾斜參數(shù)計算

4.3 三維模型構建

通過contextcapture 軟件進行三維模型構建,第一步數(shù)據(jù)準備,整理好照片、pos 信息和控制點信息;第二步空三測量,得出相片外方位元素和加密控制點坐標;第三步,空三檢查,通過查看典型地物是否有分層等異常情況,并檢查像控點誤差,分析空三測量的成果質(zhì)量;第四步刺相控點,在相片中找到像控點刺點,刺完后檢查刺點的精度;第五步三維模型重建,合理選擇瓦塊大小,軟件自動化進行三維模型重建;第六步產(chǎn)品生產(chǎn),根據(jù)格式和質(zhì)量要求完成三維模型產(chǎn)品生產(chǎn)。

4.4 三維模型精度分析

為客觀評價三維模型精度,根據(jù)《低空數(shù)字航空攝影測量內(nèi)業(yè)規(guī)范》CH/Z 3003-2010,對于1:500比例尺模型,地物點平面位置中誤差平原不超過0.6m,山地不超過0.8m;地物點高程中誤差,平原注記點不超過0.5m,山地不超過0.7m。對控制點C1至C5,檢查點J1 至J8 采用公式(1)計算平面位置誤差,采用公式(2)計算平面位置中誤差,從表4 結果可知,其測量精度符合《低空數(shù)字航空攝影測量內(nèi)業(yè)規(guī)范》CH/Z 3003-2010 數(shù)字正射影像圖的地物點對附近野外控制點的平面位置中誤差要求。

表4 平面位置中誤差

5 三維實景模型在美麗鄉(xiāng)村建設中的應用

基于傾斜攝影測量的三維實景模型在美麗鄉(xiāng)村建設中用途廣泛,可以展示鄉(xiāng)村樣貌、展示鄉(xiāng)村設計方案、展示鄉(xiāng)村環(huán)境狀態(tài)等,助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展,推動鄉(xiāng)村管理高效化、精準化和直觀化。

5.1 基于傾斜攝影測量的三維實景模型在鄉(xiāng)村規(guī)劃中的應用

鄉(xiāng)村規(guī)劃可依據(jù)三維實景模型利用軟件如北京山維科技股份有限公司EPS 等,快速高效繪制地形圖。同時三維實景模型中豐富的數(shù)據(jù)支撐,可進行鄉(xiāng)村空間分析、鄉(xiāng)村風貌規(guī)劃、環(huán)境規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)規(guī)劃,有效解決美麗鄉(xiāng)村規(guī)劃中資料少、數(shù)據(jù)缺乏的現(xiàn)象。

5.2 基于傾斜攝影測量的三維實景模型在鄉(xiāng)村環(huán)境保護中的應用

傳統(tǒng)鄉(xiāng)村環(huán)境保護時,往往派人到村里全域巡查,耗時費力,效率低、時效性差?;趦A斜攝影測量的三維實景模型可快速高效判讀污染源和垃圾點,并標注其坐標位置、體積或面積,省時省力。在鄉(xiāng)村管理中利用無人機傾斜攝影測量,可實現(xiàn)三邊一部區(qū)域環(huán)境檢視,落實戶內(nèi)五凈一規(guī)范行動,著力改善農(nóng)村人居環(huán)境。

5.3 基于傾斜攝影測量的三維實景模型的農(nóng)村房地一體測量應用

農(nóng)村房地一體測量要求的精度較高,傳統(tǒng)農(nóng)村房地一體測量主要是依靠全站儀和RTK 單點測量,逐點測量,速度慢,有時房屋業(yè)主不在進不了院子無法測量,工作效率低,成本高?;趦A斜攝影測量的三維實景模型的農(nóng)村房地一體測量依據(jù)三維實景模型可準確地采集房屋、圍墻等位置信息和層數(shù)、結構形式等房屋屬性信息,減少內(nèi)外業(yè)的工作量,提高工作效率,降低成本。

5.4 基于傾斜攝影測量的三維實景模型在鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)中的應用

基于傾斜攝影測量的三維實景模型,可便捷的分析鄉(xiāng)村土地利用情況,分析鄉(xiāng)村種植、養(yǎng)殖情況,統(tǒng)計種植農(nóng)作物類別、種植面積、種植位置、養(yǎng)殖位置、養(yǎng)殖面積等,幫助鄉(xiāng)村分析產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀,規(guī)劃展業(yè)發(fā)展,助力經(jīng)濟發(fā)展。

6 結語

隨著新時代我國科學技術快速發(fā)展,信息技術的進步推動傾斜攝影測量的飛行器、多鏡頭相機和配套軟件的不斷發(fā)展,無人機傾斜攝影測量技術在鄉(xiāng)村建設中應用越來越廣泛,但地物特征點、界址點的采集還不能做到全自動采集,基于傾斜攝影測量的智能信息分析和信息提取將是未來發(fā)展的重要方向。

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