一种有效改善无人机 1∶500 测图高程精度的方法（基于Smart3D进行处理）

摘要: 为了改善无人机1 ∶ 500 航测成图受飞行姿态、地形条件等因素的影响，高程精度有时难以满足规范要求的问题，本文提出以倾斜摄影数据处理方法来辅助处理无人机1 ∶ 500 影像数据，通过获取的LAS 点云高程数据，改善高程精度。以鄂尔多斯丘陵地区为例进行试验，试验结果表明:  使用所给方法获得的高程数据精度满足规程要求，并明显优于使用传统方法获得的数据。此外，文中还分析了不同地形条件高程精度改善的适用性。所给方法为改善无人机1 ∶ 500 测图高程精度提出了一种有效的途径。

关键词: 无人机; 高程精度; 倾斜摄影; Smart3D;  LAS 点云数据

随着无人机航空摄影测量技术的发展，利用无人机进行1 ∶ 500 地形图航测成图技术日趋成熟，但受无人机姿态、测区地形条件等因素影响，其高程精度的控制仍是一个技术难点。近年来倾斜摄影技术逐步推广，Acute3D 公司的 Smart3D 软件也作为倾斜数据处理的主要软件之一被测绘工作者所熟知。

Smart3D 软件具有不同于传统航测软件的算法，是一种基于图形运算单元GPU 的快速三维场景运算软件，可运算生成基于真实影像的超高密度点云，并以此生成基于真实影像纹理的高分辨率实景真三维场景模型; 同时其具有广泛的数据源兼容性，可接受大型固定翼飞机、大中小型无人机、街景车、手持式数码相机等各种硬件采集的原始数据。倾斜摄影航飞数据具有多视点、多视角、同一地物具有多重影像的特点，而无人机影像具有高重叠度( 影像拍摄一般保证在 6—8° 以上重叠) ，与倾斜影像的特点类似，因此选用 Smart3D 处理倾斜数据的方法来处理无人机正射影像数据。

通过 Smart3D 软件生成的 DSM 成果为 LAS 格式的点云数据［1］，它具有数据量多、密度大、细节特征全面等特点。本文使用 Smart3D 软件对比例尺为1 ∶ 500的无人机正射数据进行处理，获得LAS 格式点云数据，提取地形高程数据［2-3］，并对其高程精度进行评价分析，从而研究讨论这种方法在大比例尺测图中的应用。

1 关键技术

本文所给方法涉及的关键技术包括: 区域网联合平差、多角度影像密集匹 配、数 字表面模型( DSM) 生成等［4］。其技术流程如图1 所示。

图 1 技术流程

1.1 区域网联合平差

传统的空中三角测量系统采用光束法平差，而Smart3D 软件空三的平差方法充分考虑影像间的几何变形和遮挡关系，结合POS 数据采取由粗到精的金字塔匹配策略，在每个层级影像上进行同名点自动匹配和自由网光束法平差，从而获得较理想的同名点匹配结果。同时，建立连接点、线、控制点坐标的区域网平差的误差方程，通过联合解算，确保平差精度。

1.2 多角度影像密集匹配

影像的密集匹配是相对于传统方法采用单独一种匹配基元和匹配策略而言的，它是基于计算机视觉技术，采用多基元、多视角影像进行同名点匹配，在匹配过程中充分考虑冗余信息，快速准确获取多视角影像上的同名点坐标，进而将二维特征转化为三维，获取地物的三维信息。

1.3 数字表面模型生成

影像密集匹配能够获得高精度高分辨率的数字表面模型( DSM 数据) ，充分恢复地形地物空间特征。首先根据自动空三解算每张相片的外方位元素，分析和选择合适的影像匹配单元进行特征匹配

和逐像素级的密集匹配，引入并行算法，提高计算效率。最后通过滤波处理将不同匹配单元进行融合，形成DSM 结果，即生成LAS 点云数据。

2 试验区及数据

本文试验区位于鄂尔多斯市准格尔旗，面积4 km2 ，海拔约 1220 ～ 1320 m，东西长 3．2 km，南北宽1．3 km，高差约 100 m，属于丘陵区，该区域飞行期风力3 ～ 4 级。测区属于黄土丘陵沟壑区，地貌破碎，有少量房屋建筑区，地表有植被覆盖，植被覆盖度较小，可明显看到裸露地表。

飞行采用大白Ⅱ型固定翼无人机，该无人机巡航速度 100 km / h，搭载后差分 GPS; 传感器采用尼康 D800 全画幅数码相机，焦距 35 mm，3600 万像素; 航线设计东西方向，9 条航线，另外南北布设2 条构架航线，设计相对航高317 m，绝 对航高1617 m，航向重叠度 75%，旁向重叠 45%，地面分辨率 0．05 m。

像控点布设采用区域网法，为保证控制点网型，航飞前布设地标。地标规格为白色十字型地面标志，长 1 m，宽 20 cm，每个区域网布设一个检查点，共计27 个像控点，并在航摄完成后对地面标志进行检查，像控点均清晰可见，为有效点。坐标系统为当地独立坐标系。

数据处理采用 Smart3D 软件对试验区域的影像数据进行空三加密，生产LAS 点云数据。根据试验区域地形地貌特征，均匀抽取样本点共103 个，按地形坡度进行统计样本点的分布情况: 坡度小于 3° 共16 个样本点，坡度位于 3° ～ 10° 共 37 个样本点，坡度位于 10° ～ 25° 共 44 个样本点，坡度大于 25° 共6 个样本点。

将抽取的103 个样点通过外业实测放样的方法测量实地高程点，获得实测点高程值，将实测点高程值与样本点的高程值进行比较，并分析其精度。

3 精度分析

3.1 精度指标

1 ∶ 500 航测地形图工作按照GB 15967—2008《1 ∶ 500 1 ∶ 1000 1 ∶ 2000 地形图航空摄影测量数字化测图规范》标准执行，其中高程中误差如表1 所示。

本区域为丘陵地类型，地形图采用 0． 5 m 等高距，参照表 1 可知: 其高程中误差限值为± 0．2 m，极限误差为 2 倍中误差，即±0．4 m。

3.2 精度分析

3.2.1 中误差计算

将103 个样点进行外业检核，计算样点Z 方向坐标差值 ΔZ = 样本点高程－实测点高程，其误差分布情况如图2 所示( 其中ΔZ ≤ 1 /2M 的样点共52 个，1 /2M＜ΔZ ≤M 的样点共 39 个，M ＜ΔZ ≤2M的样点共10 个，大于2M 的样点共2 个) 。

图 2 样本点误差分布

其中大于 2 倍中误差值分别为 0．41，0．46，分布在土质道路坡度小于 3° 地区。超过 2 倍的中误差需剔除掉，同时计算中误差。根据中误差计算公式得出试验区样本点高程中误差为  0． 13 m，小于±0．2 m限差，满足 1 ∶ 500 测图高程精度。

3.2.2 与传统方法高程中误差比较

试验中用传统空三加密方法对本次航飞数据也进行了处理［5］。首先采用ssk 软件进行空三加密，加密过程中应用相同的相片控制点，使用航天远景数字摄影测量工作站立体采集高程点，随机抽取了18 幅分幅图，每幅图选取了20 ～ 50 个高程点，共508 个检核点，按公式计算中误差为± 0．40 m。与传统方法比较，新方法的高程中误差精度有了明显提高。

3.3 不同地形适应性分析

采用地形坡度指标对LAS 点云高程误差与地形之间的相关关系进行分析，获取每个点的坡度值。同时，按照坡度分段计算样本量的中误差，见表2。

由表 2 可知，坡度小于 3° 为平地地形的区域中误差为 0．15，在点云检查中发现该类地形地势平坦、地表介质均匀、特征相似，点云误差较大; 坡度在 3°至 25°之间地物变化特征较大、坡度较小，点云误差较小; 坡度大于 25° 区域地形陡峭，树木多繁茂，存在遮挡情况，该区域高程中误差较大，在测图成图时按丘陵区等高距 0． 5 m 时，中误差 0． 4 m，符合限差要求。

经过多次试验，发现坡度按 5° 分段中误差与试验区平均坡度有较强的相关性［6］，拟合公式如下

 y = 0．000 5x2 －0．012 5x+0．169 6       ( 1)

式中，x 为样区的平均坡度。

图 3 中误差—坡度回归曲线

图 3 中的相关系数 Ｒ 的平方值为 0．669，反映高程中误差与平均坡度有较强的多项式相关性。

4 结 语

为了克服无人机大比例尺测图高程精度有时难以满足规范要求的问题，本文借助倾斜摄影数据处理方法来辅助处理无人机1 ∶ 500 影像数据，通过Smart3D 软件获取的 LAS 点云高程数据，改善高程精度，是倾斜摄影测量与传统摄影测量结合的有益尝试。通过在试验区中布设103 个地面检查点分析得出高程误差超差率 1．9%，高程中误差 0．13 m，符合 1 ∶ 500 测图规范限差 0．2 m 的要求，与传统方法相比中误差降低了 67．5%。不同地形高程精度分别为 0．15 m( 平地) 、0．11 m( 丘陵地) 、0．12 m( 山地) 、0．25 m( 高山地) ，中误差与平均坡度多项式相关性为 0．669，相关性较强。结果验证了所给方法改善无人机大比例尺高程精度的有效性及适用性。对于建筑密集区、植被密集区及遮挡严重地区，采用此方法改善高程精度将是后续研究的内容。

文章转载于测绘通报

作者：张 琛，周丹丹，贺 丹

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