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        高山峽谷地區(qū)無(wú)人機(jī)影像空中三角測(cè)量的應(yīng)用研究

        2014-02-27 10:24:33趙杏英
        大壩與安全 2014年3期

        吳 磊,趙杏英,陳 光

        (浙江華東測(cè)繪地理信息有限公司,浙江杭州,310030)

        高山峽谷地區(qū)無(wú)人機(jī)影像空中三角測(cè)量的應(yīng)用研究

        吳 磊,趙杏英,陳 光

        (浙江華東測(cè)繪地理信息有限公司,浙江杭州,310030)

        簡(jiǎn)要介紹了普通相機(jī)檢校的原理和影像的畸變差糾正,論述了高山峽谷地區(qū)無(wú)人機(jī)航測(cè)空中三角測(cè)量作業(yè)流程,并結(jié)合具體實(shí)例,探討了高山峽谷地區(qū)無(wú)人機(jī)影像的空中三角測(cè)量技術(shù)。

        無(wú)人機(jī);攝影測(cè)量;空中三角測(cè)量

        1 引言

        隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展,輕型無(wú)人機(jī)在遠(yuǎn)程遙控、續(xù)航時(shí)間、飛行品質(zhì)上有了明顯的突破,成為近幾年興起的新型航空遙感手段,特別是飛行自動(dòng)控制、數(shù)字傳感器小型化等關(guān)鍵技術(shù)的突破以及國(guó)家低空空域有序開放的政策調(diào)整[1],為低空無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了新的契機(jī)。無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)具有全天候、全天時(shí)、低成本等優(yōu)勢(shì),其獲得的高分辨率影像數(shù)據(jù)可應(yīng)用于多種領(lǐng)域,適合于我國(guó)信息化發(fā)展的需要[2]。

        本單位水電項(xiàng)目一般都處于高山峽谷的河流地區(qū),地形比較復(fù)雜,高差很大,交通不便,作業(yè)難度極大,外業(yè)技術(shù)人員安全有時(shí)得不到保障。將無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)應(yīng)用到高山峽谷地區(qū)的水電項(xiàng)目,不僅有助于減少外業(yè)工作量,保障技術(shù)人員安全,提高成果精度,而且能夠提供高分辨率的影像數(shù)據(jù),為水電站的規(guī)劃設(shè)計(jì)提供高精度的基礎(chǔ)地理信息成果。

        然而高山峽谷地區(qū)高差大,風(fēng)也大且風(fēng)向變幻莫測(cè),這不僅為無(wú)人機(jī)航攝的航線設(shè)計(jì)帶來(lái)了很大困難,而且致使無(wú)人機(jī)的姿態(tài)相較一般區(qū)域差很多,這就為無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)的空中三角測(cè)量帶來(lái)很大挑戰(zhàn)??罩腥菧y(cè)量時(shí)攝影測(cè)量工作的關(guān)鍵步驟,其成果的精度直接影響著后面各種成果的精度,甚至?xí)?dǎo)致內(nèi)業(yè)成圖無(wú)法進(jìn)行。因此,探討高山峽谷地區(qū)這種高差大、姿態(tài)較差的無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)的空三加密具有十分重要的意義,有助于促進(jìn)無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)在高山峽谷地區(qū)的應(yīng)用。

        2 普通數(shù)碼相機(jī)的相機(jī)檢校[3,4]

        無(wú)人機(jī)航攝系統(tǒng)搭載的相機(jī)一般為非量測(cè)相機(jī),在進(jìn)行航空攝影前需對(duì)相機(jī)進(jìn)行檢校以滿足航空攝影測(cè)量對(duì)相機(jī)的要求,相機(jī)檢校質(zhì)量的好壞對(duì)后續(xù)成果有重要影響。

        普通數(shù)碼相機(jī)檢校的目的是恢復(fù)影像光束的正確形狀,即通過(guò)檢校獲取影像的內(nèi)方位元素和構(gòu)像畸變系數(shù)。檢校內(nèi)容包括:主點(diǎn)坐標(biāo)(x0,y0)的測(cè)定、主距(f)的測(cè)定、光學(xué)畸變系數(shù)的測(cè)定、CCD面陣內(nèi)畸變系數(shù)的測(cè)定。

        檢校采用基于空間后方交會(huì)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行。它是以共線方程為基礎(chǔ),以像點(diǎn)坐標(biāo)作為觀測(cè)值,解求相機(jī)的內(nèi)外方位元素、畸變系數(shù)以及其他附加參數(shù)??紤]改正項(xiàng)后的共線方程式為:

        以像點(diǎn)坐標(biāo)為觀測(cè)值,其誤差方程式為:

        式(2)中,XE為影像外方位元素;XI為影像內(nèi)方位元素;XAD為附加參數(shù),主要包括光學(xué)畸變改正項(xiàng)和CCD面陣內(nèi)畸變改正項(xiàng)。影像畸變糾正的數(shù)學(xué)模型為:

        式(3)中,ki為徑向畸變系數(shù);Pi為偏心畸變系數(shù);B1為像素形狀改正系數(shù),B2為面陣坐標(biāo)軸改正系數(shù),改正項(xiàng)Δy中的數(shù)值xB2+yB1接近于零,有些參考資料中省略了該項(xiàng)。

        3 無(wú)人機(jī)影像的畸變差改正

        普通數(shù)碼相機(jī)不是專門為攝影測(cè)量而設(shè)計(jì)的,雖然在進(jìn)行航空攝影前對(duì)其進(jìn)行了相機(jī)檢校,但利用其獲取的影像數(shù)據(jù)還是存在著光學(xué)畸變差。在焦距固定的情況下,鏡頭畸變屬于系統(tǒng)誤差,它對(duì)每幅影像所產(chǎn)生的影響是相同的。因此,在進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量前,需要先進(jìn)行像點(diǎn)坐標(biāo)畸變差改正。圖像的畸變差改正可以分兩種:一種是直接改正法,從畸變圖像出發(fā),計(jì)算圖像上每個(gè)像素的改正坐標(biāo),實(shí)現(xiàn)圖像的改正;另一種方法是間接改正法,從改正圖像出發(fā),計(jì)算每個(gè)改正像素在畸變圖像上的畸變坐標(biāo),實(shí)現(xiàn)圖像的改正[5,6]。

        為提高無(wú)人機(jī)航測(cè)成果的精度,減少畸變差,在進(jìn)行空三之前對(duì)無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行畸變糾正是非常必要的。目前各種處理無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)的空三軟件基本上都帶有畸變糾正功能,圖1是VirtuoZo AAT畸變差糾正模塊,其功能主要包括消除像主點(diǎn)偏移和影像畸變,并按照航帶排序要求使影像順時(shí)針或逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)。

        4 無(wú)人機(jī)空中三角測(cè)量作業(yè)流程

        空中三角測(cè)量是攝影測(cè)量的關(guān)鍵步驟,它利用少量地面控制點(diǎn)將整個(gè)區(qū)域網(wǎng)連接成一個(gè)整體,通過(guò)區(qū)域網(wǎng)平差計(jì)算一個(gè)測(cè)區(qū)中所有影像的外方位元素和所有加密點(diǎn)的地面坐標(biāo)[7],用于模型定向以及后續(xù)4D產(chǎn)品的生產(chǎn)??罩腥菧y(cè)量是攝影測(cè)量?jī)?nèi)業(yè)工作的核心,空三精度的高低直接影響到攝影測(cè)量的成圖精度,甚至?xí)?dǎo)致內(nèi)業(yè)成圖無(wú)法進(jìn)行。針對(duì)高山峽谷地區(qū)高落差、無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)姿態(tài)差的特點(diǎn),高山峽谷地區(qū)無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)空中三角測(cè)量相對(duì)于普通地區(qū)而言,作業(yè)流程大體相同,雖然僅多了一步,即利用DiPatBRec軟件使用PATB自檢校功能解算的參數(shù)和PATB平差的結(jié)果對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行二次糾正,但效果比較明顯。高山峽谷地區(qū)無(wú)人機(jī)影像空中三角測(cè)量具體作業(yè)流程如圖2所示。

        圖1 影像的畸變差糾正Fig.1 The distortion correct of UAV images

        圖2 高山峽谷地區(qū)無(wú)人機(jī)空中三角測(cè)量作業(yè)流程Fig.2 The workflow of AT based on UAV images in alpine gorge region

        5 空三案例

        5.1 測(cè)區(qū)資料概況

        測(cè)區(qū)位于四川省和云南交界的白鶴灘水電站庫(kù)區(qū),搭載的相機(jī)為佳能5D MarkⅡ,采用35 mm的鏡頭。影像地面采樣間隔0.2 m,航向重疊度75%,旁向重疊度為50%,共3條航線,97張影像,外業(yè)共量測(cè)了21個(gè)像控點(diǎn),像控點(diǎn)的分布圖見圖3。

        圖3 測(cè)區(qū)像控點(diǎn)分布圖Fig.3 The distribution of control points

        5.2 空中三角測(cè)量

        本測(cè)區(qū)采用全數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)PixelGrid(簡(jiǎn)稱PG)自動(dòng)空三加密模塊。整個(gè)空中三角測(cè)量加密過(guò)程包括收集資料及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,原始航片畸變糾正,建立測(cè)區(qū)并輸入測(cè)區(qū)參數(shù)、相機(jī)參數(shù)及像控點(diǎn)坐標(biāo),建立影像列表,內(nèi)定向,確定航帶連接點(diǎn)布局并確定航帶偏移量,自動(dòng)轉(zhuǎn)點(diǎn),PATB平差模塊自動(dòng)挑粗差,交互式編輯、補(bǔ)缺,量測(cè)外業(yè)控制點(diǎn),PATB平差結(jié)算,符合限差后即可獲取空三加密成果。

        為提高這種姿態(tài)比較差的高山峽谷地區(qū)無(wú)人機(jī)影像的空三加密成果精度,先是利用PATB平差模塊的自檢校功能獲取自檢校結(jié)果,然后利用DiPatBRec軟件使用PATB自檢校功能解算的參數(shù)和PATB平差的結(jié)果對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行二次糾正,PATB平差的匹配點(diǎn)越多,糾正效果也越好。利用DiPatBRec軟件對(duì)無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行二次糾正,有助于提高無(wú)人機(jī)空三加密成果的精度。

        5.3 成果精度分析

        空三加密完成后,輸出空三成果,具體精度如表1所示,均滿足相關(guān)規(guī)范精度指標(biāo)。將符合規(guī)范限差要求的PixelGrid工作站空三加密成果在Vir?tuoZo攝影測(cè)量工作站中恢復(fù),重建測(cè)區(qū),將內(nèi)業(yè)立體測(cè)圖工作轉(zhuǎn)移到VirtuoZo測(cè)圖系統(tǒng)完成。為更好地驗(yàn)證地形圖精度,采用RTK結(jié)合全站儀在測(cè)區(qū)量測(cè)地物點(diǎn)的方式對(duì)地形圖成果進(jìn)行檢查,外業(yè)共量測(cè)了35個(gè)地物點(diǎn),其中點(diǎn)位平面中誤差為±0.54 m,高程中誤差為±0.61 m,均滿足相應(yīng)規(guī)范的要求。

        表1 空三加密精度情況表Table 1 The accuracy table of AT

        6 結(jié)語(yǔ)

        無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)是傳統(tǒng)航空攝影測(cè)量手段的有力補(bǔ)充,具有靈活機(jī)動(dòng)、高效快速、精細(xì)準(zhǔn)確、作業(yè)成本低等特點(diǎn),在高山峽谷的河流地區(qū)利用該技術(shù)能夠快速、高效、低成本獲取高分辨率影像,提供地形圖和正射影像圖等基礎(chǔ)地理信息成果,有助于提高本單位測(cè)繪項(xiàng)目的三維水平。而空中三角測(cè)量作為攝影測(cè)量技術(shù)作業(yè)流程的關(guān)鍵步驟,其成果的精度直接影響著后續(xù)產(chǎn)品的質(zhì)量。針對(duì)高山峽谷地區(qū)高差及無(wú)人機(jī)影像姿態(tài)較差的特點(diǎn),本測(cè)區(qū)通過(guò)使用DiPatBRec軟件,利用PATB自檢校功能獲取的參數(shù)和PATB平差結(jié)果對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行二次糾正來(lái)提高空三成果的精度,確保后續(xù)作業(yè)的順利進(jìn)行。綜上所示,利用該方法能夠很好地解決高山峽谷地區(qū)無(wú)人機(jī)影像空中三角測(cè)量中的遇到的難題,有助于無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)在高山峽谷地區(qū)的應(yīng)用,從而為水電站的設(shè)計(jì)與建設(shè)貢獻(xiàn)一份力量。■

        [1]曹三明,夏興華.民用航空法釋義[M].沈陽(yáng):遼寧教育出版社,1996.

        [2]劉先林.攝影測(cè)量與遙感技術(shù)的最新進(jìn)程[R].鄭州:信息工程大學(xué)測(cè)繪學(xué)院,2006.

        [3]彭曉東,林宗堅(jiān).無(wú)人飛艇低空航測(cè)系統(tǒng)[J].測(cè)繪科學(xué), 2009(4):11-14;20.

        [4]張建霞,王留召,劉先林,等.數(shù)字航空攝影測(cè)量的相機(jī)檢校[J].測(cè)繪通報(bào),2005(11):41-42;62.

        [5]金仲華,崔紅霞.數(shù)字相機(jī)徑向畸變差檢測(cè)及改正[J].科技廣場(chǎng),2008(10):118-120.

        [6]HEIKKILAJ,SILVENO.A Four2 step Camera Calibration Procedure with Implicit Image Correction[C].IEEE Comput?er Society Conferenceon Computer Visionand Pattern Rec?ognition(CVPR'97).SanJuan,PuertoRico:IEEE,1997:1106-1112.

        [7]張祖勛.航空數(shù)碼相機(jī)及其有關(guān)問(wèn)題[J].測(cè)繪工程,2004 (4):1-5.

        [8]張祖勛,張劍清.數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量學(xué)[M].武漢:武漢測(cè)繪科技大學(xué)出版社,1996.

        向家壩水電站舉行防汛應(yīng)急演練

        據(jù)中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)公司目前,向家壩水電站三期基坑及升船機(jī)船廂室段正在進(jìn)行緊張施工和部件安裝,隨著2014年汛期日益臨近,如何確保施工人員安全?遇到緊急情況時(shí)如何應(yīng)對(duì)?5月20日上午9點(diǎn)整,一場(chǎng)超標(biāo)準(zhǔn)洪水應(yīng)急演練在向家壩工地升船機(jī)下閘首高程296平臺(tái)上演。

        “防汛辦公室收到三峽梯調(diào)中心水情報(bào)告,3天后向家壩洪峰流量將超過(guò)25 100 m3/s,情況十分危急?!彪S著水情預(yù)報(bào)中心負(fù)責(zé)人報(bào)告“險(xiǎn)情”出現(xiàn),超標(biāo)準(zhǔn)洪水應(yīng)急演練正式開始。本次演練共包括以下環(huán)節(jié):險(xiǎn)情報(bào)告、應(yīng)急領(lǐng)導(dǎo)小組下達(dá)命令、對(duì)三期橫向圍堰進(jìn)行巡檢、水電四局施工人員撤離、葛洲壩集團(tuán)施工人員撤離、武漢船舶施工人員撤離、升船機(jī)下閘首檢修閘門下閘(僅下一節(jié))?,F(xiàn)場(chǎng)計(jì)時(shí),從報(bào)告險(xiǎn)情出現(xiàn)到所有施工人員撤離總共用時(shí)38 min,撤離總?cè)舜螢?23人。全體人員撤離后,升船機(jī)下閘首檢修門開始下閘;25 min后,首節(jié)門葉已放置到位,演練結(jié)束,全部用時(shí)63 min。

        現(xiàn)場(chǎng)負(fù)責(zé)人解釋說(shuō),在這次演練中只將一節(jié)檢修門放置到位,而遇到真正洪水時(shí),會(huì)將所有檢修門下放。將升船機(jī)下閘首檢修閘門下閘可以有效地阻擋洪水流往升船機(jī)船廂室,保護(hù)船廂設(shè)備安全度汛。檢修門分為5節(jié),每節(jié)門高6 m,寬14 m,在下閘過(guò)程中,門機(jī)將第一節(jié)門首先放入底部,隨后將剩余的4節(jié)門依次疊加在第一節(jié)門上,最終將形成一扇30 m高的擋水門。每節(jié)門從起吊到安置到位用時(shí)約為25 min,加上空鉤上升時(shí)間,5扇閘門全部安裝到位需用3 h。

        本次演練是在短時(shí)間內(nèi),將大批分布在各個(gè)施工點(diǎn)的人員依次撤離,有時(shí)間短、區(qū)域大的特點(diǎn),現(xiàn)場(chǎng)秩序嚴(yán)謹(jǐn)、安排井然有條。

        據(jù)了解,舉行演練是為進(jìn)一步提高施工和管理人員應(yīng)急處理能力,向家壩工程建設(shè)部與在升船機(jī)各部位施工的單位聯(lián)合組織了此次應(yīng)急演練。模擬遭遇重現(xiàn)期50年洪水時(shí),各相關(guān)單位如何臨陣不亂、有序配合,確保在施工現(xiàn)場(chǎng)發(fā)生險(xiǎn)情時(shí),組織有關(guān)人員迅速、安全撤離危險(xiǎn)區(qū)域。

        This paper introduces the principle of the common camera calibration and the distortion cor?rect of UAV images.Then it introduces the workflow of AT based on UAV images in alpine gorge region. Finally,with specific example,it discusses the technology of AT based on UAV images in alpine gorge region.

        UAV;photogrammetry;AT

        P217

        A

        1671-1092(2014)03-0027-04

        2014-05-07

        吳 磊(1985-),男,安徽渦陽(yáng)縣人,碩士研究生,工程師,現(xiàn)主要從事攝影測(cè)量與遙感工作。

        Title:Study on AT based on UAV images in alpine gorge region//by WU Lei,ZHAO Xing-ying and CHEN Guang//Zhejiang East China Hydropower Surveying&Mapping Co.,Ltd.

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