摘要：深入探討了基于無(wú)人機(jī)數(shù)字高程模型的灌區(qū)渠道測(cè)量方法。無(wú)人機(jī)通過(guò)自主飛行、避障等功能，配合傳感器捕捉地面目標(biāo)信息，實(shí)現(xiàn)了灌區(qū)渠道的精確測(cè)量。同時(shí)，高程數(shù)據(jù)處理在灌溉渠道測(cè)量中發(fā)揮著重要作用，包括平滑算法、插值算法以及DEM構(gòu)建等方法，為灌溉管理提供了重要依據(jù)。以松古灌區(qū)為例，采用自主研發(fā)無(wú)人機(jī)進(jìn)行了詳細(xì)的測(cè)量研究，成功獲取了高清圖像數(shù)據(jù)，并經(jīng)過(guò)軟件處理得到高分辨率的圖像。這些圖像為灌區(qū)的引水能力和運(yùn)行效率提供了重要依據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理提供了極大的便利。

關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)；數(shù)字高程模型；灌區(qū)渠道；測(cè)量；精度評(píng)估

灌區(qū)渠道傳統(tǒng)的測(cè)量方法往往耗時(shí)耗力，且精度受限，難以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求。因此，探索新的測(cè)量技術(shù)以提高灌區(qū)渠道測(cè)量的效率和精度成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。而無(wú)人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展為灌區(qū)渠道測(cè)量提供了新的解決方案。通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載的高清相機(jī)或激光雷達(dá)等傳感器獲取灌區(qū)的航拍數(shù)據(jù)，然后利用相關(guān)算法和技術(shù)構(gòu)建數(shù)字高程模型，能夠準(zhǔn)確地傳達(dá)地形地貌信息，進(jìn)而呈現(xiàn)灌區(qū)渠道的區(qū)域分布和形態(tài)特征。這種方法不僅提高了測(cè)量的精度和效率，還能夠?qū)崿F(xiàn)灌區(qū)的三維可視化，為灌區(qū)的精確管理和決策提供科學(xué)依據(jù)。

因此，本文旨在深入研究基于無(wú)人機(jī)數(shù)字高程模型的灌區(qū)渠道測(cè)量方法，通過(guò)理論分析和實(shí)踐應(yīng)用相結(jié)合的方式，探討該方法的可行性、優(yōu)勢(shì)和局限性，為灌區(qū)的精確管理和水資源的合理利用提供技術(shù)支持和參考依據(jù)。

1無(wú)人機(jī)數(shù)字高程模型原理與技術(shù)

1.1無(wú)人機(jī)飛行控制系統(tǒng)的工作原理

無(wú)人機(jī)飛行控制系統(tǒng)通過(guò)接收來(lái)自各種傳感器的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)獲取無(wú)人機(jī)的姿態(tài)、位置、速度等關(guān)鍵信息?；谶@些信息，飛行控制系統(tǒng)通過(guò)算法計(jì)算出控制指令，進(jìn)而調(diào)整無(wú)人機(jī)的飛行狀態(tài)，確保其按照預(yù)定的航線、速度和高度進(jìn)行飛行。

姿態(tài)控制至關(guān)重要。它主要通過(guò)調(diào)整無(wú)人機(jī)的俯仰角、滾轉(zhuǎn)角和偏航角，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)姿態(tài)的精確控制。姿態(tài)角計(jì)算公式如下（q0，q1，q2，q3是四元數(shù)的組成部分）：俯仰角（θ）=atan2（2（q0q2+q1q3），

1-2（q2∧2+q3∧2））

滾轉(zhuǎn)角（）=atan2（2（q0q1-q2q3），

1-2（q1∧2+q2∧2））

偏航角（ψ）=atan2（2（q0q3+q1q2），

1-2（q2∧2+q3∧2））無(wú)人機(jī)位置控制主要通過(guò)GPS等定位設(shè)備獲取無(wú)人機(jī)的實(shí)時(shí)位置，與預(yù)設(shè)的航線進(jìn)行比較，計(jì)算出位置偏差，并據(jù)此調(diào)整無(wú)人機(jī)的飛行方向。速度控制則主要依賴加速度計(jì)等傳感器，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)無(wú)人機(jī)的速度變化，以保持穩(wěn)定的飛行速度。

1.2數(shù)字高程模型構(gòu)建方法

1.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

在構(gòu)建DEM之前，通常需要對(duì)原始高程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以消除噪聲、異常值或數(shù)據(jù)缺失等問題。預(yù)處理步驟包括濾波、平滑、插值等。其中，平滑算法是常用的預(yù)處理手段，它旨在減小高程數(shù)據(jù)的波動(dòng)。移動(dòng)平均法是一種常用的平滑算法，其公式如下：［＼＼text{新值}=＼＼frac{1}{n}＼＼sum_{i=

1}∧{n}＼＼text{舊值}_i］其中，n是鄰域內(nèi)像素的數(shù)量，舊值是指鄰域內(nèi)的原始高程值。通過(guò)計(jì)算鄰域內(nèi)像素值的平均值來(lái)代替當(dāng)前像素值，可以有效平滑高程數(shù)據(jù)［1］。

1.2.2插值算法選擇

插值算法是構(gòu)建DEM的關(guān)鍵步驟，它基于已知高程點(diǎn)的坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)高程值，通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型來(lái)推算未知點(diǎn)的高程值。常用的插值算法包括三角剖分法、反距離加權(quán)法、克里金插值法等。

以三角剖分法為例，它通過(guò)連接高程點(diǎn)形成三角形，并利用三角形邊的長(zhǎng)度和角度關(guān)系來(lái)推算未知點(diǎn)的高程值。這種方法在處理噪聲點(diǎn)時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)偏差，因此需要結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理來(lái)提高精度，它將已知點(diǎn)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集分割成許多個(gè)不重疊的三角形，并在每個(gè)三角形內(nèi)部進(jìn)行插值計(jì)算。這種方法適用于地形起伏較大、地形特征復(fù)雜的情況。常用的插值方式包括線性插值和三次樣條插值等。

線性插值基于已知點(diǎn)的值和距離，計(jì)算出插值點(diǎn)的值。在三角剖分法中，假設(shè)三角形三個(gè)頂點(diǎn)的高程值分別為Z1、Z2和Z3，對(duì)應(yīng)的權(quán)重分別為λ、μ和（1-λ-μ）。插值點(diǎn)的高程值Z可以通過(guò)以下公式計(jì)算：Z=（1-λ-μ）×Z1+λ×Z2+μ×Z3其中，λ和μ是與插值點(diǎn)在三角形內(nèi)的位置有關(guān)的權(quán)重。權(quán)重λ和μ的計(jì)算通?；诓逯迭c(diǎn)的坐標(biāo)和三角形頂點(diǎn)的坐標(biāo)。具體來(lái)說(shuō)，可以使用重心坐標(biāo)法來(lái)確定λ和μ的值。重心坐標(biāo)法基于三角形的面積比來(lái)計(jì)算權(quán)重，確保λ+μ+（1-λ-μ）=1。

2模型構(gòu)建與優(yōu)化

在選擇了合適的插值算法后，可以開始構(gòu)建DEM。根據(jù)高程數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)和應(yīng)用需求，可以選擇不同的建模方法，如規(guī)則格網(wǎng)模型、三角網(wǎng)模型等。以規(guī)則格網(wǎng)模型為例，它將地表劃分為規(guī)則網(wǎng)格，并在每個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)賦予一個(gè)高程值。這種模型可以通過(guò)內(nèi)插法來(lái)建立，常用的內(nèi)插方法包括加權(quán)平均法、移動(dòng)曲面擬合法等。內(nèi)插過(guò)程中，需要根據(jù)高程數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)選擇合適的搜索半徑和插值算法，以確保模型的精度和連續(xù)性［2］。

2.1灌區(qū)渠道測(cè)量實(shí)踐與案例分析

松古灌區(qū)位于浙江省麗水市松陽(yáng)縣，是甌江流域最大的盆地灌區(qū)。自漢代開始，古人因地治水，建造了數(shù)量龐大的堰、渠、塘、井等水利設(shè)施。到明末，松陰溪流域已建成完善的灌溉工程體系，總灌溉面積達(dá)16.6萬(wàn)畝。項(xiàng)目充分考慮了灌區(qū)的地理特征、工程布局以及實(shí)際運(yùn)行狀況。具體來(lái)說(shuō)，東、西輸沙渠和東、西沉沙池作為灌區(qū)的核心組成部分，其淤積情況直接影響到灌區(qū)的引水能力和運(yùn)行效率。東、西輸沙渠作為引水的主要通道，其淤積情況直接關(guān)系到引水流量的大小。同時(shí)借助GPSRTK高精度定位測(cè)量?jī)x和無(wú)人機(jī)航測(cè)等先進(jìn)技術(shù)手段，提高了測(cè)量的精度和效率，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理提供了便利。

2.2數(shù)據(jù)采集過(guò)程及質(zhì)量控制

在本次松古灌區(qū)的測(cè)量工作中，選用了自主研發(fā)無(wú)人機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，其相機(jī)擁有1 in 2 000萬(wàn)像素的CMOS影像傳感器，以及由7組8片全玻璃鏡片組成的高解析度鏡頭。配置確保拍攝圖像的高清晰度和色彩準(zhǔn)確性，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析處理提供了高質(zhì)量的原始數(shù)據(jù)。

其次使用GSPro地面站對(duì)測(cè)量地點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的航線規(guī)劃。無(wú)人機(jī)按照設(shè)定的軌跡勻速自主飛行，確保了數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性和一致性。設(shè)置了5 m低空飛行，飛行速度為1.5 m/s，分辨率設(shè)置為1.4 cm/px，確保了圖像的高分辨率和細(xì)節(jié)清晰度。航線間圖像重復(fù)率設(shè)置為90%，主航線上圖像重復(fù)率設(shè)置為85%，拍照間隔為2.0 s，這一設(shè)置能夠確保無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中均勻拍攝，避免了因拍攝頻率過(guò)高或過(guò)低導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失或重復(fù)［3］。

3結(jié)果與討論

3.1研究結(jié)果總結(jié)

在本次對(duì)松古灌區(qū)的測(cè)量研究中，利用自主研發(fā)無(wú)人機(jī)搭載的高性能相機(jī)系統(tǒng)，成功獲取了該區(qū)域的高清圖像數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)精確拼接處理，得到了圖像分辨率高達(dá)0.01 m的影像圖，這為后續(xù)的地形分析和高程測(cè)量提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

根據(jù)圖像高程點(diǎn)信息，進(jìn)一步生成了等高線圖和DEM高程圖。等高線圖展示了測(cè)量區(qū)域的地形起伏變化，而DEM高程圖則提供更為詳細(xì)的三維地形信息。這些圖形化數(shù)據(jù)直觀地呈現(xiàn)了測(cè)量區(qū)域的地形特征，為后續(xù)的水利工程設(shè)計(jì)和改造提供了重要的參考依據(jù)。

在斷面測(cè)量方面，以渠道左岸為0起點(diǎn)，采用無(wú)人機(jī)對(duì)上游段和下游段的斷面進(jìn)行精確測(cè)量。通過(guò)整理測(cè)量數(shù)據(jù)，并利用折線圖的形式表達(dá)斷面形狀，得到無(wú)人機(jī)上游斷面測(cè)量結(jié)果的直觀展示。主要測(cè)量?jī)?nèi)容為渠底高程，上游斷面渠底位于起點(diǎn)距15.00～38.39 m段。無(wú)人機(jī)測(cè)量渠底高程的平均值為38.347 9 m，其中在起點(diǎn)距38.896 7 m處測(cè)得渠底高程的最大值為38.379 0 m。下游斷面渠底位于起點(diǎn)距14.00～3 765 m段。無(wú)人機(jī)測(cè)量渠底高程的平均值為37.943 5 m，其中在起點(diǎn)距37.643 1 m處測(cè)得渠底高程的最大值為36.342 1 m［4］。

3.2結(jié)果討論

基于上述研究結(jié)果，對(duì)松古灌區(qū)東輸沙渠所處的地形特征以及無(wú)人機(jī)測(cè)量技術(shù)的應(yīng)用效果進(jìn)行了深入的分析。

（1） 從地形特征來(lái)看，該區(qū)域雖然整體地形起伏較為平緩，但渠底高程的變化卻不容忽視。特別是在上游斷面的渠底，從起點(diǎn)距15.00 m至38.39 m段，高程值呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)。這種高程差異可能是水流沖刷、泥沙淤積等自然因素長(zhǎng)期作用的結(jié)果。因此，在灌區(qū)的運(yùn)行管理過(guò)程中，需要密切關(guān)注這些區(qū)域的變化，采取措施防止淤積加劇，確保渠道的暢通無(wú)阻。

（2） 無(wú)人機(jī)測(cè)量技術(shù)在本次研究中展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)高精度的相機(jī)系統(tǒng)和先進(jìn)的圖像處理軟件，無(wú)人機(jī)能夠迅速、準(zhǔn)確地獲取地形數(shù)據(jù)，并生成高質(zhì)量的影像圖、等高線圖和DEM高程圖。與傳統(tǒng)的測(cè)量方法相比，無(wú)人機(jī)測(cè)量不僅提高了工作效率，還降低了人工誤差，為灌區(qū)的地形測(cè)量和分析提供了更為可靠的數(shù)據(jù)支持。

（3） 人機(jī)測(cè)量技術(shù)還具有靈活性和便捷性的特點(diǎn)。它不受地形復(fù)雜性和天氣條件的限制，能夠在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大面積區(qū)域進(jìn)行快速測(cè)量。這對(duì)于松古灌區(qū)這樣的大型水利工程來(lái)說(shuō)，具有重要的實(shí)際意義。通過(guò)定期的無(wú)人機(jī)測(cè)量，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)渠道淤積、地形變化等問題，為灌區(qū)的維護(hù)和管理提供有力的技術(shù)支撐［5］。

4結(jié)語(yǔ)

研究結(jié)果表明，基于無(wú)人機(jī)數(shù)字高程模型的測(cè)量方法不僅顯著提高了灌區(qū)渠道測(cè)量的精度和效率，更在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)測(cè)量方式的局限性。這一創(chuàng)新性的方法使得能夠快速、準(zhǔn)確地獲取地形數(shù)據(jù)，進(jìn)而生成高質(zhì)量的影像圖、等高線圖和DEM高程圖，為灌區(qū)的地形測(cè)量和分析提供了前所未有的便利和可靠性。

無(wú)人機(jī)測(cè)量技術(shù)的顯著優(yōu)勢(shì)在于其高效性、高精度以及靈活性。與傳統(tǒng)的測(cè)量方法相比，無(wú)人機(jī)能夠不受地形復(fù)雜性和天氣條件的限制，快速對(duì)大面積區(qū)域進(jìn)行精確測(cè)量。這不僅大大提高了工作效率，降低了人工誤差，更為灌區(qū)的維護(hù)和管理提供了及時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。此外，定期的無(wú)人機(jī)測(cè)量能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)渠道淤積、地形變化等問題，為灌區(qū)的運(yùn)行管理提供了有力的技術(shù)支撐。

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