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  • 无人机倾斜摄影测量土方计算

    千次阅读 2020-03-27 16:29:23
    通过对地面控制点、点云分类方法和非地面点高程等因素进行分析,提出了地面控制点布设优化三原则,并利用RTK土方计算结果对无人机倾斜摄影测量土方计算结果进行精度分析。结果表明:利用无人机倾斜...

    概述

    无人机倾斜摄影技术的不断发展为土方测量中存在的受地形限制,费时耗力等问题提供了解决途径。本文详细阐述了结合PhotoScan软件进行无人机倾斜摄影土方计算的方法,介绍了点云分类方法与非地面点高程值修正方法。通过对地面控制点、点云分类方法和非地面点高程等因素进行分析,提出了地面控制点布设优化三原则,并利用RTK土方计算结果对无人机倾斜摄影测量土方计算结果进行精度分析。结果表明:利用无人机倾斜摄影技术进行土方计算,不仅能够简化内外业工作流程,降低生产成本,同时,通过对地面控制点布设、点云分类方法和非地面点高程改进方法等影响因素进行优化,还能够在一定程度上提高土方计算的精度。

    背景

    土方工程在整个建筑施工项目中占据着重要地位,其计算准确性直接影响着整个工程施工进度及造价预算,如何高效准确进行土方计算成为当今研究的热门话题。无人机倾斜摄影测量技术能够快速获取数据,通过建立数字高程模型实现土方量快速计算。当前,围绕土方量计算及无人机在土方工程中的应用等问题,众多研究人员已取得一些阶段性成果。总体上现有研究较好地促进了无人机倾斜测绘技术在土方工程中的发展,在土方计算方法和自动化建模等方面研究较多,但现有研究对精度影响因素分析较少,如控制点布设、点云分类和非地面点高程改正等影响因素。随着无人机相机分辨率与续航能力的不断提升,无人机倾斜测绘技术越来越多应用于土方工程项目中,如何快速精确的进行高精度土方计算仍然值得探讨和研究。

    本文将结合PhotoScan软件对土方计算流程进行详细阐述,对比分析控制点布设、点云分类方法和非地面点高程改正方法等因素对土方计算精度的影响,并结合RTK技术计算得到的土方量对基于无人机倾斜摄影计算的土方量进行精度检核,旨在通过对精度影响因素进行分析以优化土方计算流程、提升计算精度,从而缩短土方计算时间、降低生产成本。

    无人机倾斜摄影测量土方计算方法

    根据现场踏勘进行航高设计及航线设计,利用多旋翼无人机搭载多镜头相机从多视角同步采集地表数据,通过搭载POS/IMU平台获取飞行过程中的实时位置信息,并利用RTK设备进行地面点数据采集。

    结合PhotoScan软件对测区边界外多余影像数据进行剔除,利用POS数据与地面控制点数据进行影像匹配和联合平差,生成稀疏点云数据。通过对稀疏点云进行点云加密得到密集点云数据,利用点云分类方式细化出地面点和非地面点,并基于高程改进方法进行非地面点高程改正,联合改正后的地面点和非地面点构建数字高程模型(DEM),最后通过导入测区和设计标高进行土方计算。

    本文利用DjiMatrice600多旋翼无人机进行数据采集,结合PhotoScan软件对数据进行处理以构建出数字高程模型,并进行土方计算。其具体流程如下图所示。

    无人机倾斜摄影测量土方计算

    工作流程

     

    本文在介绍无人机倾斜摄影测量土方计算流程的同时,着重对密集点云分类方法和非地面点数据高程纠正方法进行研究,并对其计算结果进行分析对比,以提高土方计算精度。其关键技术如下:

    密集点云分类。生成的密集点云包含大量树木、建筑物等非地面点数据,若直接利用数据进行计算,会使得该部分计算高程明显大于实际高程,从而导致计算结果出现较大的误差,因此进行点云数据的分类,准确的区分出各类地物显得至关重要。测区各类型地物点数据往往不是均匀分布,如何准确识别出各个地物类型的边界范围线,快速准确地构建建筑物、高大植被、湖泊等分类区,是土方计算数据分类的难点。

    非地面点高程改正。当测区覆盖大量的植被、建筑物等非地面点数据时,会导致所获取的数据无法真实反映地面起伏变化。若直接舍弃植被、建筑物等非地面点坐标进行内插求算土方,内插部分会产生较大的高程误差,且无法真实表现地面高程起伏,而土方计算的目的是获取地表真实的标高和设计标高之间的真实差值,因此需要笔者对非地面点高程值进行修正,使得其能够最佳的逼近真实高程值坐标。由于测区覆盖的植被树木和建筑物等非地面点数据往往高低不一,如何利用抽样测量的方式得到植被树木最佳逼近值,如何对测区覆盖的建筑物利用临近区域高程进行差值计算获得其地面点高程是进行非地面点高程纠正的难点。

    土方计算精度分析。土方计算的精度会对整个工程的施工控制、成本管理等产生直接影响,对土方精度进行分析优化使土方计算结果能反映真实地貌特征显得尤为重要。不同测区其地形地物特征都千变万化,如何通过对其影响因素进行分析得出各个要素对精度的影响情况,提出各个影响因素的最优化方案以提升土方计算精度,这是土方计算精度分析的主要目的和难点。

    工程案例

    某测区面积约为50km2,呈狭长形,南北长约500m东西宽约100m。如下图所示,测区地形复杂,植被高大茂盛,建筑物错落分布,坡度起伏较大,测区部分高程差接近35m。

    无人机倾斜摄影测量土方计算

    测区实景

     

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    本文工程使用DjiMatrice600电动多旋翼无人机,通过搭载五镜头高分辨倾斜相机进行同步影像数据采集,并搭载高精度IMU/POS装置对无人机位置信息进行实时记录,并利用RTK设备进行地面点数据采集。航摄所用无人机平台与搭载传感器参数见表1。

    无人机倾斜摄影测量土方计算

     

    本文项目通过现场踏勘,并结合《低空数字摄航空摄影测量外业规范》要求,确定飞行规划如下:飞行区域共规划航线10条,地面采样间距3cm,航线内线性渐变飞行高度设置为150m,测区设置旁相重叠度70%,航向重叠度80%,获取航片数据800余张。同时,本文项目采用均匀布点的方式在测区范围内布设地面控制点22个,保证每个控制点能在多张像片上找到,并按照10m的采样间距进行RTK野外点位数据采集,对部分高程起伏较大的区域进行适当加密采集。

    本文项目结合PhotoScan软件进行影像数据处理与土方计算,其主要流程如下:

    多视影像匹配与联合平差。在PhotoScan软件中,导入无人机航摄所获取的影像数据、POS坐标数据,结合控制点实景照片完成刺点,通过导入控制点数据进行联合平差处理生成稀疏点云。

    密集点云分类。对稀疏点云数据进行点云加密生成密集点云数据,这些数据往往包含一定的噪声,同时各类地物数据混杂无法进行高程值修正,因此需要进行点云数据分类。点云分类分两步:自动分类和目视修正。在进行自动分类前需要进行最大角度、最大距离和单元格大小等参数设置,其中最大距离是指有关点与地形模型之间距离,该参数确定了最大地面高程变化的情况;最大角度是指地形模型与将该新点与地面点构成连线之间的夹角,该参数确定了单元大小内的地面最大坡度情况;单元格大小是指要划分为点云的小区大小,该参数根据不包含任何地面点的最大区域大小来划分。由于测区分布较多的低矮植被且地形起伏较大,因此将密云被分成大小50m的单元格,将与地形模型相距距离设置为1m,地形模型与将该新点与地面点连线之间的夹角设置为15°。利用自动分类功能判断3个参数值与检测点的差值,当小于预定的3个参数值时,该点将被分类为地面点数据,自动分类结果如下图所示。

    无人机倾斜摄影测量土方计算

    点云自动分类

     

    同时,通过实地踏勘和实景照片对比可以发现,自动分类的点云数据存在一定的错误分类,如将植被识别成地面点、将地面点识别成楼面点等,这些数据的错误识别会对后期的土方计算造成影响,在计算前需要进行一定的纠正。本次试验采用目视纠正分类方法对自动分类结果进行纠正,对于错分类地物点进行重新分类。同时将分类图与实景照片进行叠加,实现对非地面点云细化分类,创建高大植被、低矮植被、建筑物、湖泊等新数据类型。目视纠正后分类结果如下图所示。

    无人机倾斜摄影测量土方计算

    目视纠正分类结果

     

    分类点高程修正。由于测区覆盖大量的树木,同时交错分布着大量建筑物,而土方计算是为了反映地表的真实情况,树木和建筑物会对计算结果产生较大的影响。本次试验通过实地抽样量测方式求取测区范围内植被以及建筑物的平均高度,主要修正过程如下:

    建筑物:研究区建筑物较多且高度不一,因此需要进行单个平差处理。本次项目利用全站仪进行建筑物高度量测,并利用RTK采集部分建筑物临近区域点位坐标,从而进行联合平差处理,求取出建筑物地面高度改正值,实现对建筑物高程改正。

    植被:试验区植被根据树木高度差异主要分为低矮植被和高大树木两类。利用抽样调查的方式,对测区部分植被数据进行实地量测,通过求取平均值的方式确定试验区低矮植被平均高度约为2m,高大树木平均高度约为6m,因此,统一对分类后的植被高程值对应进行平差处理,从而得到近似的植被地面点坐标。

    数字高程模型(DEM)生成与土方计算。利用高程修正后的点云数据生成DEM数据,如下图所示。

    无人机倾斜摄影测量土方计算

    数字高程模型

     

    确定出测区边界线,利用PhotoScan软件体积量测功能,选择自定义标高的模式,通过输入设计标高40m进行体积量测,计算结果如下图所示。通过计算可知,该测区挖方量为48706.3m3,填方量为17941.51m3,该测区净填方量为30764.8m3。

    无人机倾斜摄影测量土方计算

     

     

    土方计算精度分析

    为验证土方计算的准确性和可靠性,本文项目通过RTK均匀采点的方式进行地面数据点采集,并对测区部分起伏较大区域进行数据点加密采集,结合南方CASS9.0中的格网法土方计算功能,对设计场地的土方填挖方量进行复核计算,其计算结果见下表。

    无人机倾斜摄影测量土方计算

     

     

    利用无人机倾斜摄影测量方式进行土方计算能够在一定程度上节省内外业工作时间,提高工作效率。

    通过对RTK实测数据计算结果和无人机倾斜摄影测量计算结果对比,挖填方量差值比为1.6089%,能够满足土方计算的规范要求。

    本文从以下3种情况进行分析,研究点云分类和高程修正对DEM构建及土方计算精度的影响:

    利用未分类密集点云构建DEM计算土方;

    利用分类地面点内插构建DEM计算土方;

    利用修正后的分类点构建DEM计算土方。通过对这3种情况分别进行试验,生成的DEM与反映测区高程起伏情况的横截面情况如下图所示。同时,设定相同的设计标高和测区范围,结合PhotoScan软件对3种方法生成的DEM数据进行土方计算,其计算结果见表3。

    无人机倾斜摄影测量土方计算

     

    3 种方法生成的DEM与横截面高程

    无人机倾斜摄影测量土方计算

     

    通过对DEM数据、横截面高程分布及土方计算结果进行分析对比,可以得出以下结论:

    由于测区覆盖着大量的植被和建筑物等非地面点数据,这些数据高程值明显大于实际地表高程值。当利用这些点未分类点参与土方计算时,会导致其挖方量明显大于实际的挖方量,产生较大的计算误差。

    利用地面点内插非地面点时,由于测区起伏较大且较为复杂,内插点难以真实地反映地面起伏情况,导致所插值点高程明显低于实际高程值。利用这些差值点计算土方时,会使得挖方值明显小于实际值,而填方值明显大于实际值。

    利用修正后的点云数据参与土方计算时,由于高程改正后的非地面点数据能够最大限度地反映真实地面起伏情况,在一定程度上削减了植被和建筑物等地物对计算结果的影响,使得挖填方计算值与实际值较为接近。

    本文从控制点数量及布设情况进行分析,研究控制点对土方计算精度的影响。通过反复对控制点个数和布设进行调整,并与外业采集RTK数据点进行精度对比分析,可以得出以下布设优化原则:

    采用POS数据和控制点联合平差可以在一定程度上提高坐标点位精度,提升土方计算精度。

    根据多次试验得出,地面控制点应尽量分布均匀在四周,每平方千米布设6~8个像控点便可达到较高的控制精度,但当测区小于1km2时,应尽量在四周均匀布设不少于4个控制点。

    随着布设地面控制点数量的增加,土方计算精度逐渐趋向于稳定分布,因此,布设过多的地面控制点对于土方精度提升并无显著作用。

    结语

    土方工程量计算精度是土方工程的重要环节之一,对整个项目施工进度控制和成本控制有重要的影响。本文研究了基于无人机倾斜摄影测量土方计算方法,并结合实际工程案例,从不同方面探讨了土方计算的精度问题:如何优化地面控制点数量和布设方式以提高计算精度;如何优化点云分类方式和高程值改正方式以得到最贴合地面高程点数据从而真实反映地面高程信息。在地面控制点选择方面,通过反复试验得出控制点数量选择与布设方式参考3大原则以提升土方计算精度;在点云分类和高程值修正方面,通过对测区非地面点数据细化分类,利用抽样量测方式进行平差处理,从而得到最优化分类和改正方案。结果表明,利用无人机倾斜摄影测量进行土方计算,不仅不受场地障碍的影响,外业时间短、工作效率高、快捷方便,而且能够简化内业操作流程,实现一体化土方计算。同时,通过对地面控制点的合理布设、点云分类和高程值修正优化等处理,能够在一定程度上优化无人机倾斜摄影测量土方计算流程,提升土方计算精度,较好地解决复杂地区植被和建筑物等地物遮挡对土方计算精度的影响。

    文章来源:测绘通报

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  • 七七:瓜瓜啊,听说你最近在学习无人机倾斜摄影测量的东西?...无人机倾斜摄影测量影像处理的关键技术通常包括:非量测相机的高精度检测、影像预处理、区域网联合平差、DSM生成、真正射纠正、三维建模等。 1)...

    七七:瓜瓜啊,听说你最近在学习无人机倾斜摄影测量的东西?

    瓜瓜:对啊!

    七七:那我就要考考你了,看看你的学习情况怎么样。

    瓜瓜:请指教!

    七七:无人机倾斜摄影测量影像处理的关键技术有哪些呀?

    瓜瓜:Emem...........我看看哈!

     


    无人机倾斜摄影测量影像处理的关键技术通常包括:非量测相机的高精度检测、影像预处理、区域网联合平差、DSM生成、真正射纠正、三维建模等。

    1)非量测相机高精度检测

    无人机倾斜摄影测量获取影像数据的数量较多且像幅小,需要依据影像的特点及相机标定参数、拍摄姿态数据以及有关几何模型对影像进行几何校正。

    2)多视影像联合平差

    多视影像包括垂直摄影影像和倾斜摄影测量影像。在处理获取影像的过程中,多数空三测量系统无法准确完成,因而需要通过多幅影像联合平差的方法来处理倾斜摄影测量影像。在多视影像联合平差过程中需要注意一下几个问题:

    a. 影像间的集合变形和遮挡关系;

    b. 结合定位定向(Positioning and Orientation System)提供的多视影像外方位元素,结合金字塔影像匹配策略,在每级影像上进行同名点自动匹配和联合平差,得到较好的同名点匹配结果。

    c. 建立误差方程式时,将连接点、控制点坐标、GPS/IMU辅助数据等数据,与多视影像自检校区域网平差的误差方程,进行联合解算,以获取高精度的平差结果。

    3)多视影像密集匹配

    a. 通常情况下,无人机倾斜摄影测量获取的多视影像数量较大,因此可以利用获取影像中的冗余信息,对所拍摄场景的底物中的错误匹配进行改正;

    b. 可以利用多视影像中的信息,尽可能的对盲区的地物特征进行补充。

    4)数字表面模型生成

    利用多视影像密集匹配方法可生成高精度、高分辨率的数字表面模型(DSM),实现地形起伏变化的可视化表达。 

    为解决多角度倾斜影像间差异和阴影以及遮挡带来的问题,可先依据自动空三测量计算出各个影像的外方位元素,继而选择合适

    的影像匹配单元与之前计算出来的外方位元素进行特征匹配和像素级的密集匹配,并引入并行算法,提高计算效率。

    5)真正射影像纠正

    多视影像真正射影像纠正涵盖了物方和像方纠正,其中物方为连续的数字高程模型(DEM)和大量离散分布且粒度差异很大的底物对象;像方多为海量的多角度影像,因此在进行多视角影像真正射影像纠正的过程中,物方和像方同时进行。

    6)三维建模

    对获取的无人机倾斜摄影测量影像进行处理后,可基于测绘建模软件生成倾斜摄影测量三维模型。生成的模型分为两种,单体对象化模型以及非单体对象化模型。


    七七:咦,看来是下功夫了。

    瓜瓜:那是,努力变得更优秀啊!

    七七:那下次再提问你啦!

    瓜瓜:欧啦!

     

     

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  • 探讨了利用倾斜摄影测量三维实景模型进行1∶1 000数字化地形图制作的技术流程,和常规垂直航空摄影测量相比较,对工作量和数学精度进行评估,并对未来大比例尺地形图制作进行了展望。
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    引言

    采用无人机航测的方式代替人工完成相应的测绘工作不仅效率高,其精度也有保证。但飞行事故却是一个不容忽视的重要潜在危险源。航测设备的价格往往不低,每一个事故的发生都会给客户造成巨大损失。有鉴于此,睿铂根据客户反馈与项目人员实际经验,整理了以下8个最常见的无人机失事原因,并提供相应的预防自救小知识,希望可以帮助客户降低失事概率。
    在这里插入图片描述

    一、电机停转

    多旋翼无人机的飞行动力全靠电机提供,并且是缺一不可,并无冗余设计。如果其中某一轴的电机失灵停转,对飞行作业会有极大的影响,极大可能导致坠落炸机。

    所以,在每次作业飞行前,启动无人机电机后,不用急于起飞,应先听听有否电机运转是否有杂声,确认无误才升空。起飞后,亦应悬停一阵子,看看飞行状态有否出现异常的倾侧、偏转或抖动等。尤其是对于很长时间没有使用的无人机来说更应注意这一点,最好在正式飞行前做一次全面保养,并空载试飞几次。

    如真的发现无人机有问题,应立即减速,并缓缓降落。另外,当飞行完毕后,应简单清理电机上的灰尘、杂草。此外,由于电机具有磁性,应该避免在有金属铁屑的环境飞行,如果测区有大型钢铁结构建筑物,在规划航线时也应避让,飞行后应当及时清理电机。在这里插入图片描述

    二、GPS信号丢失

    无人机依靠GPS信号进行定位,一旦飞行期间接收不到GPS信号,会造成悬停不稳及自动返航失灵。特别是在较偏远的山区、密集建筑的城市等区域,尤其要注意此类事故。地面站上界面会显示无人机接收卫星信号的数目,一般要接收10枚或以上方为稳妥。假如飞行时卫星接收数目持续低于此数,便有可能失去GPS信号,埋下炸机隐患。

    卫星信号的接收可能受不同外部因素干扰,预防颇不容易。如果飞行时失去GPS卫星信号,先要留意无人机操作是否正常,然后往上爬升,以免受山丘、高楼阻隔或高架电塔、基站干扰;在较高空位置亦有利于重新连上GPS信号。当重新接收GPS信号后,宜以手动方式操作返航,并要一直监察着GPS卫星的接收数目。在这里插入图片描述

    三、指南针异常

    无人机飞行时如指南针发生错误,这将是非常危险的状况:上一秒还在正常飞行,下一秒就可能会乱飞乱转。无人机会在飞行时难以平稳悬停,总是偏侧向一边,甚至想停也停不下来;更严重的表现是飞行器可能会莫名其妙地打转。

    为了预防此类危险,可在每次作业飞行前先为指南针作校正,另外也要留意测区中是否有大型干扰物如高压线、电塔、以及大量钢结构的建筑等等,这里也再次强调了作业前测区环境勘测工作的必要性。在这里插入图片描述

    四、图传画面丢失

    实时图传是一个监控无人机飞行状态的好功能,我们可以通过该功能降低无人机撞到高层障碍物的风险。但无人机作业期间,偶尔会发生短暂失去图传画面的情况。

    一般来说,图传画面中断前会出现图传讯号不稳的征兆,导致这种现象的原因可能是航线附近有干扰源。(如高压线、基站等)若图传画面始终无法恢复,宜尽快启动自动返航功能,以策万全,安全作业才是第一要务。在这里插入图片描述

    五、返航时撞上障碍物

    无人机执行自动返航是否一定安全呢?具备感知避障功能的无人机可能会好一点,如果不具备此功能,却有几率在自动返航时出意外。最常遇到的情况是,无人机作直线返航,结果撞上返航轨道上的障碍物。如要预防意外发生,飞手们在设置自动返航高度时,应该考虑好附近环境的高层物体的数值,比如现场附近的楼宇或山丘的高度。

    自动返航进行期间,飞手们应监察图传画面,留意返航轨道上有否障碍物。一旦有障碍物出现并且可能出现撞机危险,就应立即中止返航功能,改为手动操作。在这里插入图片描述

    六、返航点设置错误

    这是比起自动返航遇到障碍物还要危险的情况,试想自动返航接近完成,却没有发现航拍无人机的踪影会是多么可怕?要预防这情况发生,首要是确保GPS信号接收正常。起飞前,飞手们应确认无人机已成功接收足够的GPS卫星信号,这才能让无人机记录返航点。

    假如航拍无人机在起飞后才完成返航点设定,无人机便会错误估计返航点的位置。另外,亦要留意返航点是否固定,例如是在船舶或移动的汽车上完成的起飞?在这里插入图片描述

    七、无人机突然断电

    无人机突然断电乃引发炸机意外的另一成因,可能是电源电压不稳。除作业飞行前应先检查电池是否已充饱电外,飞行期间时也要留意电量有否快速流失(俗称跳电)。如是的话,这可能因为电池经已老化,或许需要更换了。

    另外,在天气严寒的地方,电池也很容易出现电压急跌、电量流失的情况,最终导致无人机断电。在这些地方作业时,我们应当比平时作业预留更多的电池电量,加大电量冗余以避免危险发生。一旦无人机已完全断电,飞手们只好留意机体下坠位置,以便后期寻回飞机残骸。如能取回无人机的控制权,切记不要过度提速回航,以免影响电压,反而应尽快降落,确保安全。在这里插入图片描述

    八、未预留足够剩余电量

    最常见的问题是,没有预留足够的电量供无人机返航。当无人机电池老化到某个程度,电池电量可能会出现减少到某一水平时,会突然急速流失,致使无人机没足够电量返航。要预防此问题,首要是保持电池处于良好状态,不常用的电池不要充饱电,放飞前先检查电池电量是否足够。飞行期间,记紧要预留足够的电量作返航,尤其是执行远距离飞行、或在风势较大的日子放飞,电量预算一定要充裕。

    如果电量真的急速流失而难以回航,该怎么办?这时候,大家先了解无人机的位置、距离和高度,然后尽快找出一条相对安全、不会伤及他人的航道,缓缓降低飞行高度,并以手动方式操作返航;期间尽量保持均速飞行,以免电量加快流失;当飞至较安全的位置,便可缓缓降落。无人机着陆后,应立刻记下图传显示的降落位置、距离和最后画面,这对飞手寻回无人机有一定的帮助。在这里插入图片描述
    睿铂在此提醒大家:航线千万条,安全第一条,飞行不规范,单位两行泪。不管是设备还是人员,一旦发生危险,后果往往非常严重,万不可抱有侥幸心理,掉以轻心!

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  • 今天主要给大家介绍中维空间的基于无人机倾斜摄影实景三维模型生产矿区地形图的工艺流程,并通过应用实例制作了矿区 1: 1 000 地形图,通过实地精度检查,验证能够满足 1: 1000 矿山地形图测绘的精度要求,为采用此...

    今天主要给大家介绍基于无人机倾斜摄影实景三维模型生产矿区地形图的工艺流程,并通过应用实例制作了矿区 1: 1 000 地形图,通过实地精度检查,验证能够满足 1: 1000 矿山地形图测绘的精度要求,为采用此方法生产矿山大比例尺地形图提供参考。

    目录

    1、无人机倾斜摄影系统

    2、工作流程

    3、应用实例分析

    3.1 测区概况及成图要求

    3.2 像片控制测量

     3.3 倾斜摄影航飞

    3.4 实景三维模型制作

    3.5 矿山地形要素采集

    3.6 精度分析


    矿山三维模型是各种复杂信息的空间载体,是数字矿山建设中的基础数据。实景三维模型作为三维空间数据生产的重要技术手段,越来越受到人们的重视。邓勤等通过矿道模型与矿山地表实景三维模型建立地表地下一体化三维模型实现矿道经济事故辅助指挥功能。王果等基于无人机倾斜摄影技术进行了全自动露天矿边坡三维重建。曹希等利用普通民用级无人机应用于数字化矿山的三维建设。马国超等引用三维激光扫描和无人机倾斜摄影等三维测量技术开展露天采场安全监测融合应用研究。

     

    随着矿山开采对环境的破坏,为对矿山环境进行及时修复,对大比例尺地形图的快速获取和更新有着迫切的需求。但传统的大比例尺地形图生产,都需要外业工作人员到实地测量或者调绘,存在作业效率低、出图时间长、成本高、安全保障差等缺点。随着无人机倾斜摄影及实景三维建模软件的发展,三维模型的获取更加快速便捷。具有高精度地理坐标的实景三维模型为大比例尺地形图制作奠定了基础。康学凯等利用实景三维模型对 0.35 km2 居民区进行了数字化测图生产研究,俞建人等对实景三维模型的房檐改正方法进行了分析,而以地形地貌为主的矿区以此方法生产大比例尺地形图的应用研究较少。本文通过小型无人机搭载 5 镜头相机的倾斜摄影测量系统,对某矿区( 约 1.7 km2 ) 进行倾斜摄影测量,获取高精度的三维实景模型,并在三维实景模型上进行地形地貌采集,快速制作了大比例尺地形图,获得了满足 1: 1 000 精度要求的矿山地形测绘成果。

     

    1、无人机倾斜摄影系统

    倾斜摄影测量技术通过集成飞行平台、导航系统和倾斜摄影测量系统,从而获取地表物体多视角影像,为三维建模提供丰富纹理信息。同时,通过先进的定位技术赋予影像精确的地理位置信息,在倾斜影像上真正实现“非现场”的量测与分析。其中,飞行平台为无人机,GNSS 导航和惯性导航系统用于获取位置和姿态信息,倾斜摄影系统则获取地表物体多角度的影像信息。

     

    本次采用青蜓 5S 多旋翼无人机( 图 1) ,45 min飞行时长( 含最大任务载荷) 。搭载青蜓航空摄影仪,航摄仪具体参数见表 1。

     

     

     

    2、工作流程

    基于无人机倾斜摄影实景三维模型的矿山地形图测绘作业流程如下①技术方案设计( 包括航摄设计) ; ②在测区选择特征点进行像片控制测量,无特征点区域先布设地面标识; ③无人机航空倾斜摄影; ④多视影像联合平差及密集匹配; ⑤三维 TIN 及白模建立; ⑥纹理映射实景三维模型生成; ⑦基于实景三维模型进行矿山大比例尺地形图要素采集生产; ⑧矿区大比例尺地形图成果。具体作业流程见图 3。

     

    3、应用实例分析

    3.1 测区概况及成图要求

    测区为某矿区废弃矿山,为进行废弃矿山地质环境治理,制作该矿山实景三维模型及地形图。测区为不规则多边形( 图 4) ,测区面积约 1.7 km2。测区海拔约 30 ~ 110 m,高差约 80 m,地形为丘陵,无高山,无高大建筑物,飞行空域良好。

     

    测图比例尺为 1: 1 000,地形为丘陵,精度要求平面位置中误差为 ± 0.6 m,等高距为 1 m,等高线插求点中误差为 ± 0.5 m。

     

    3.2 像片控制测量

    本次像控点采用区域网布点方式,像控点基本按照400 ~ 500 m 间距布设1 个像控点,共布置14个像控点,其中 10个控制点参与平差计算,4个控制点用做空三检查点。像控点施测采用基于网络cors站的网络 RTK 测量方法,每个控制点独立观测 2 次,平面坐标系统采用“2000 国家大地坐标系”,高程基准为“1985 国家高程基准”。通过检查及计算,像控点平面中误差 0.023 m,高程中误差 0.034 m,满足像片控制点相对于最近基础控制点的平面位置中误差,平地、丘陵地不超过 0.12 m,高程中误差,平地、丘陵不超过 0. 1 m 的要求。

     

     3.3 倾斜摄影航飞

    航摄设计以青蜓无人机配套的地面监控软件青蜓 1 系列航空摄影系统,以谷歌影像数据为基础背景图,确定任务区域范围,依据设计的地面分辨率、相对航高、基线、航线间隔等信息,完成航线设计( 图 4) 。本次设计相对航高 368 m,航向重叠度 80% ,旁向重叠度 60% ,航线间间距 198 m,航向拍照间距 74 m,像片地面分辨率 8 cm,本测区共飞行4架次,获 取 0.08 m 分辨率的倾斜摄影影像1 015张。

     

    图 4 测区范围及航线设计

     

    3.4 实景三维模型制作

    目前市场上实景三维建模软件主要有街景工厂StreetFactory、ContextCapture、PhotoMesh、DP - smart等软件。本次应用实验采用 ContextCapture 软件,该软件是基于图形运算单元 GPU 的快速三维场景运算软件,无需人工干预从简单连续影像中生成最逼真的实景真三维场景模型。

     

    实景三维模型包括以下过程,首先为多视影像联合平差,本次 10 个像控点参与平差计算,4 个像控点进行空三检查,检查结果为检查点平面误差 4.1 cm,高程误差 22.5 cm,参照《数字摄影测量 空中三角测量》规范,满足 1: 1 000 空三规范要求; 其次多视影像联合平差及密集匹配后,生成三维 TIN 及白模,最后通过纹理映射后生成实景三维模型( 图 5) 。

    图 5 矿山实景三维模型

     

    3.5 矿山地形要素采集

    本次基于实景三维模型的矿山地形要素采集,使用清华山维 EPS 三维测图软件模块( 试用版) 。基于实景三维模型的 EPS 的 DLG 测绘数据采集,采用二三维一体化,实现测量外业工作的内业化,二三维符号一致、二三维编辑联动,快速简易的采集方法,媲美航测。

     

    本测区矿山地物主要为地形地貌,另外包含道路、水系、少许简单房屋建筑物等,所以侧重于地形要素的采集。通过 EPS 软件加载实景三维模型 osgb格式数据,无须佩戴立体眼镜,直接在带有真实地理坐标信息的实景三维模型上进行地形要素采集( 图 6) 。本次参照《工程测量规范》中,1: 1 000 地形点采集间隔,本次在实景三维模型上共采集地形点14 210 个( 图 7) ,通过地形点生成等高线( 等高距 1 m) ,图 8 为生产的山体等高线,图 9 为生成的废弃矿坑等高线,图 10为本次在实景三维模型上采集地理要素形成的矿区地形图。

     

    图 6 基于实景三维模型的地形点采集

     

    图 7 地形点采集全图
    图 8 山体等高线生成
    图 9 废弃矿坑等高线生成

     

    矿山地理要素采集成图

     

    3.6 精度分析

    本次矿区主要侧重于地形要素的采集,本次通过在实景三维模型上直接采集高程点,然后通过采集的高程点生产等高线。通过实地采集地形高程点,与生成的等高线高程进行对比,进行等高线精度统计。

    通过实地采集 20 个特征点包括房屋角点、道路交叉点等,计算出平面精度 29.2 cm( 表 2) ,通过实地采集 40 个高程点,计算得出等高线插求点的高程

     

    精度为 42. 8 cm( 表 3) ,满足 1: 1 000 丘陵地区地物点平面位置点位中误差 60 cm 及等高线插求点高程中误差 50 cm 的精度要求( 注: 1: 1 000 丘陵等高距1 m,等高线插求点中误差为 1 /2 等高距) 。

     

    现阶段专业建模软件可快速进行实景三维建模,节省了大量人力财力。实景三维建模具有生产速度快、模型精度高的特点,为大比例尺地形图生产提供了新的生产方式。本次应用实验采用小型无人机搭载 5 镜头倾斜相机,获取矿区 8 cm 高分辨率原始影像,快速建立实景三维模型,基于实景三维模型,对矿区进行了地理要素采集。其中在地形地貌要素采集中,通过在实景模型上直接采集地面点的高程数据,生产矿区等高线,通过精度验证,能够满足 1: 1 000 比例尺成图精度要求。

     

    基于实景三维模型的大比例尺地形图的生产,较之传统外业实测地形图,将减少外业成本; 而较之常规摄影测量立体测图,人工干预较少,另外可减少了外业调绘工作量及内业成图编辑工作量,大大降低了生产成本,提高了作业效率。但无人机倾斜摄影三维建模具有很大的优势,但无人机续航能力差,载重有限,作业面积有限,而且无人机搭载的相机一般都不是专业测绘相机,航高较低,风大时影响飞行质量,对三维倾斜模型精度造成影响,也限制了无人机倾斜摄影测量在测绘领域更深的应用,故探索无人机倾斜摄影测量精度影响因子、优化作业模式,提高模型精度是值得今后研究的问题。

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倾斜摄影测量精度