周智勇

(重慶市勘測(cè)院，重慶 400020)

基于像素工廠(chǎng)的無(wú)人機(jī)遙感影像處理研究

周智勇?

(重慶市勘測(cè)院，重慶 400020)

簡(jiǎn)要地介紹了像素工廠(chǎng)，探討了在像素工廠(chǎng)中對(duì)無(wú)人機(jī)遙感影像進(jìn)行空三測(cè)量方法。實(shí)現(xiàn)了像素工廠(chǎng)無(wú)人機(jī)空三成果與傳統(tǒng)數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量工作站的無(wú)縫銜接，并對(duì)采集的要素進(jìn)行實(shí)地精度檢測(cè)分析，形成了利用無(wú)人機(jī)遙感影像進(jìn)行3D產(chǎn)品生產(chǎn)的作業(yè)體系。

無(wú)人機(jī)遙感影像；像素工廠(chǎng)；空三測(cè)量；數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量工作站；3D產(chǎn)品

1 引 言

像素工廠(chǎng)(Pixel Factory，簡(jiǎn)稱(chēng)PF)是當(dāng)今世界一流的遙感影像自動(dòng)化處理系統(tǒng)，集自動(dòng)化、并行處理、多種影像兼容性、遠(yuǎn)程管理等特點(diǎn)于一身，代表了當(dāng)前遙感影像數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展方向，主要用于地形圖測(cè)繪、城市規(guī)劃、城市環(huán)境變化監(jiān)測(cè)等[1]。

近年來(lái)隨著無(wú)人駕駛低空飛行器及其輔助設(shè)備的發(fā)展，低空遙感迅速成為廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)[2，3]。無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)作為一項(xiàng)空間數(shù)據(jù)獲取的重要手段，具有機(jī)動(dòng)快速、使用成本低、維護(hù)操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)[4]。無(wú)人機(jī)系統(tǒng)由于其飛行平臺(tái)的不穩(wěn)定性，影像間旋偏角和比例尺差異較大[5]。目前無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)后處理軟件有PixelGrid-UAV、MAP-AT空三、DPGrid、Pixel Factory等。重慶市勘測(cè)院于2011年12月引進(jìn)法國(guó)像素工廠(chǎng)，于2012年進(jìn)行大量試驗(yàn)，經(jīng)過(guò)多個(gè)無(wú)人機(jī)項(xiàng)目的測(cè)試，結(jié)果表明，利用像素工廠(chǎng)處理無(wú)人機(jī)遙感影像精度能滿(mǎn)足低空數(shù)字航空攝影測(cè)量?jī)?nèi)業(yè)規(guī)范[6]。

本文針對(duì)航測(cè)生產(chǎn)的實(shí)際需要，簡(jiǎn)要介紹了基于像素工廠(chǎng)的無(wú)人機(jī)遙感影像處理流程，探討了像素工廠(chǎng)處理無(wú)人機(jī)遙感影像的空三測(cè)量方法，研究了像素工廠(chǎng)無(wú)人機(jī)空三成果與傳統(tǒng)數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量工作站的無(wú)縫銜接，并對(duì)空三成果及采集DLG要素進(jìn)行精度檢測(cè)，形成利用無(wú)人機(jī)遙感影像進(jìn)行3D產(chǎn)品生產(chǎn)的作業(yè)體系。

2 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)區(qū)1位于重慶麻柳沿江開(kāi)發(fā)區(qū)木洞片區(qū)，地貌為丘陵，攝影比例尺為1∶16 667，相對(duì)航高400 m，地面分辨率0.11 m，共使用554張影像，13條航帶，航向重疊約80%，旁向重疊約50%，覆蓋面積約13 km2，外業(yè)測(cè)量控制點(diǎn)21個(gè)。

試驗(yàn)區(qū)2位于重慶主城南岸區(qū)，地貌為丘陵，攝影比例尺為1∶18 750，相對(duì)航高450 m，地面分辨率0.12 m，共使用1 698張影像，22條航帶，航向重疊約80%，旁向重疊約50%，覆蓋面積約50 km2，外業(yè)測(cè)量控制點(diǎn)49個(gè)。

3 基于像素工廠(chǎng)的無(wú)人機(jī)遙感影像處理流程

像素工廠(chǎng)采用并行計(jì)算技術(shù)，大大提高了系統(tǒng)的處理能力，縮短了項(xiàng)目周期；該系統(tǒng)具有強(qiáng)大的自動(dòng)化處理技術(shù)，在少量人工干預(yù)的情況下，能迅速生成正射影像等產(chǎn)品；該系統(tǒng)在數(shù)字產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的海量中間數(shù)據(jù)及結(jié)果數(shù)據(jù)通過(guò)磁盤(pán)陣列進(jìn)行存儲(chǔ)并定期進(jìn)行數(shù)據(jù)備份[7]，如圖1所示為像素工廠(chǎng)處理無(wú)人機(jī)遙感影像作業(yè)流程。

圖1 像素工廠(chǎng)處理無(wú)人機(jī)遙感影像作業(yè)流程

4 像素工廠(chǎng)空三測(cè)量

4.1 基于QGIS的自動(dòng)排列航帶

將無(wú)人機(jī)航攝平臺(tái)上的慣導(dǎo)數(shù)據(jù)導(dǎo)出進(jìn)行整理，在QGIS中依據(jù)初始外方位元素中的角元素KAPPA進(jìn)行航帶分類(lèi)，剔除航攝起飛、航帶轉(zhuǎn)彎及飛機(jī)降落時(shí)的無(wú)效數(shù)據(jù)，并考慮航攝平臺(tái)與后期像素工廠(chǎng)轉(zhuǎn)角系統(tǒng)差異，進(jìn)行角元素統(tǒng)一改化。同時(shí)依據(jù)自動(dòng)排列的航帶號(hào)對(duì)原始影像進(jìn)行重命名，保證POS數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)的一致性，如圖2、圖3分別為原始POS數(shù)據(jù)與編輯后的POS數(shù)據(jù)。

圖2 原始POS

圖3 編輯后POS

4.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入與檢查

在像素工廠(chǎng)中新建工程，定義項(xiàng)目橢球與投影，選擇導(dǎo)入無(wú)人機(jī)影像模塊，利用編輯后POS數(shù)據(jù)和重命名后影像，設(shè)置正確相機(jī)參數(shù)，進(jìn)行影像數(shù)據(jù)預(yù)覽，檢查影像排列方向、航帶內(nèi)重疊及航帶間重疊等要素，保證影像和POS正確后進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入。

4.3 空三測(cè)量

依據(jù)影像像幅設(shè)置合適參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)布點(diǎn)，進(jìn)行航帶內(nèi)及航帶間轉(zhuǎn)點(diǎn)，同時(shí)依據(jù)初始POS數(shù)據(jù)投影偏差確定同名影像搜索范圍、相似度、最大高差等參數(shù)，進(jìn)行同名點(diǎn)自動(dòng)影像匹配。在點(diǎn)匹配完成后，調(diào)整像素工廠(chǎng)提供的無(wú)人機(jī)影像糾正模型參數(shù)，在自由網(wǎng)階段僅調(diào)整內(nèi)方位元素，便于發(fā)現(xiàn)觀測(cè)值中的粗差。反復(fù)調(diào)整參數(shù)及點(diǎn)位，使得每張影像上至少有3個(gè)航帶間連接點(diǎn)，粗差全部排除，最大點(diǎn)位像方誤差調(diào)整至2個(gè)像素內(nèi)，且點(diǎn)位分布均勻，完成自由網(wǎng)平差。

外業(yè)像控點(diǎn)測(cè)量成果進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換后投影到影像上，依據(jù)外業(yè)實(shí)刺點(diǎn)位進(jìn)行調(diào)整。重新調(diào)整像素工廠(chǎng)無(wú)人機(jī)影像糾正模型參數(shù)，包括外方位元素、切向畸變參數(shù)、徑向畸變參數(shù)、切比雪多夫多項(xiàng)式參數(shù)等，通過(guò)反復(fù)調(diào)整參數(shù)、微調(diào)控制點(diǎn)點(diǎn)位及殘差較大的連接點(diǎn)點(diǎn)位，直至基本定向點(diǎn)、檢查點(diǎn)達(dá)到規(guī)范要求，完成空三測(cè)量，如表1所示為像素工廠(chǎng)空三優(yōu)化結(jié)果。

試驗(yàn)區(qū)1像素工廠(chǎng)空三優(yōu)化結(jié)果 表1

4.4 空三成果與攝影測(cè)量工作站無(wú)縫銜接研究

像素工廠(chǎng)主要產(chǎn)品有DSM、DEM、DOM及一系列中間成果。但目前DSM應(yīng)用不多，而得到高精度DEM編輯工作量較大，且在成片的森林及大范圍的高樓區(qū)域從DSM編輯到DEM非常困難，而大部分項(xiàng)目需要高精度DEM成果進(jìn)行分析及應(yīng)用。因此，采用攝影測(cè)量工作站采集三維特征點(diǎn)線(xiàn)面數(shù)據(jù)就成為必然。

像素工廠(chǎng)空三成果支持導(dǎo)出所有連接點(diǎn)的像方坐標(biāo)文件及物方坐標(biāo)文件。而攝影測(cè)量工作站(以Virtuo-Zo為例)建立立體模型需要將影像旋轉(zhuǎn)為豎直方向，且相鄰航線(xiàn)旋轉(zhuǎn)角度差180°，同時(shí)需要將加密點(diǎn)像方坐標(biāo)按單個(gè)像對(duì)存放的PCF文件。首先在像素工廠(chǎng)中導(dǎo)出連接點(diǎn)旋轉(zhuǎn)90°和270°的像方坐標(biāo)，同時(shí)結(jié)合像素工廠(chǎng)像方坐標(biāo)的起算點(diǎn)與攝影測(cè)量工作站起算點(diǎn)不同(VirtuoZo是以像片中心點(diǎn)為像平面直角坐標(biāo)系的坐標(biāo)原點(diǎn)，PF是以像片左上角點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn))、坐標(biāo)軸不同(x軸方向一致，y軸方向相反)、像方坐標(biāo)單位不同(Virtuo-Zo空三加密點(diǎn)的像方坐標(biāo)單位為微米，PF空三加密點(diǎn)的像方坐標(biāo)單位為像素)，將像素工廠(chǎng)導(dǎo)出的像方坐標(biāo)文件轉(zhuǎn)換成以單個(gè)模型為單位的像方坐標(biāo)文件PCF，實(shí)現(xiàn)像素工廠(chǎng)空三成果與攝影測(cè)量工作站的無(wú)縫銜接。從而能夠進(jìn)行三維特征數(shù)據(jù)的采集，生成高精度的DEM成果，并能夠在攝影測(cè)量工作站上進(jìn)行DLG數(shù)據(jù)生產(chǎn)，彌補(bǔ)像素工廠(chǎng)不能生產(chǎn)DLG數(shù)據(jù)的不足。在像素工廠(chǎng)中引入高精度的DEM成果，利用像素工廠(chǎng)強(qiáng)大的并行計(jì)算能力及高自動(dòng)化的處理技術(shù)，快速高效生成高質(zhì)量的DOM成果，從而實(shí)現(xiàn)3D產(chǎn)品的生產(chǎn)。

PF和VirtuoZo空三加密點(diǎn)像方坐標(biāo) 表2

5 精度分析

為充分驗(yàn)證像素工廠(chǎng)處理無(wú)人機(jī)遙感影像空三成果精度，分別選擇郊區(qū)和城區(qū)兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)進(jìn)行精度統(tǒng)計(jì)分析。

試驗(yàn)區(qū)1(郊區(qū))檢測(cè)情況:空三結(jié)果基本定向點(diǎn)平面位置差最大值0.80m，高程差最大值0.57m，檢查點(diǎn)平面差最大值1.05m，高程差最大值0.68m。外業(yè)實(shí)地檢測(cè)平面點(diǎn)31個(gè)，中誤差0.46m，最大差0.95m；高程點(diǎn)227個(gè)，中誤差0.26m，最大差0.94m。

平面精度統(tǒng)計(jì) 表3

高程精度統(tǒng)計(jì) 表4

試驗(yàn)區(qū)2(城區(qū))檢測(cè)情況:空三結(jié)果基本定向點(diǎn)平面位置差最大值1.02 m，高程差最大值0.66 m，檢查點(diǎn)平面差最大值1.11 m，高程差最大值0.59 m。測(cè)區(qū)位于主城區(qū)，有采用常規(guī)工程測(cè)量方法繪制的1∶500地形圖。通過(guò)制作的DOM成果套合1∶500地形圖進(jìn)行平面精度檢測(cè)，套合精度良好。

圖4 DOM成果套合1∶500地形圖

6 結(jié) 語(yǔ)

無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)具有機(jī)動(dòng)快速的響應(yīng)能力、高分辨率影像獲取能力、操作簡(jiǎn)便及使用成本低等優(yōu)勢(shì)，因此無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)應(yīng)用將越來(lái)越廣泛。但其海量原始數(shù)據(jù)快速、精確處理問(wèn)題一直是限制其發(fā)展的瓶頸。本文研究利用具有若干計(jì)算能力強(qiáng)大的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，集自動(dòng)化、并行處理、遠(yuǎn)程管理等特點(diǎn)于一身的像素工廠(chǎng)來(lái)處理無(wú)人機(jī)遙感影像數(shù)據(jù)。對(duì)于像素工廠(chǎng)不能生產(chǎn)DLG的局限性，開(kāi)發(fā)了程序?qū)ο袼毓S(chǎng)空三成果進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到滿(mǎn)足攝影測(cè)量工作站立體采集的相關(guān)數(shù)據(jù)文件，實(shí)現(xiàn)像素工廠(chǎng)與常規(guī)生產(chǎn)的無(wú)縫銜接，形成基于像素工廠(chǎng)處理無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)及生產(chǎn)3D產(chǎn)品的作業(yè)體系。

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The Research of UVA Remote Sensing Image Processing Based on the Pixel Factory

Zhou Zhiyong
(Chongqing Survey Institute，Chongqing 400020，China)

This article briefly describes Pixel Factory，and discusses the aerial triangulation method of UAV remote sensing image using the Pixel Factory.It turns out that the result produced by Pixel Factory can be seamlessly linked to traditional digital photogrammetric workstation.Besides，combined with site accuracy analysis of collected elements，F(xiàn)inally it summarizes a operating system for 3D products using UAV remote sensing image with the software of Pixel Factory.

UAV remote sensing image；pixel factory；aerial triangulation；digital photogrammetric workstation；3D products

1672-8262(2013)05-53-03

P237

A

2013—01—18

周智勇(1979—)，男，工程師，主要從事攝影測(cè)量與地理信息系統(tǒng)的生產(chǎn)與管理工作。

國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2011BAH12B07-03)