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        基于無人機(jī)傾斜攝影的礦區(qū)地質(zhì)測(cè)量技術(shù)探析

        2018-03-24 05:46:32
        世界有色金屬 2018年1期
        關(guān)鍵詞:控制點(diǎn)礦區(qū)代表

        (遼寧省地理信息院,遼寧 沈陽(yáng) 110034)

        作為快速獲取三維數(shù)據(jù)的方法之一,無人機(jī)傾斜攝影的特征在于將無人機(jī)和傾斜攝影的有關(guān)技術(shù)進(jìn)行了巧妙結(jié)合,選擇無人機(jī)作為對(duì)傳感器進(jìn)行搭載的平臺(tái),能夠從多個(gè)角度完成影像的獲取工作,解決傳統(tǒng)航測(cè)僅能進(jìn)行垂直拍攝的問題,同時(shí)獲得建筑物立面和頂面的數(shù)據(jù),為后續(xù)工作的開展奠定良好基礎(chǔ),另外,低成本,高效率同樣是無人機(jī)傾斜攝影的優(yōu)勢(shì)所在??梢哉f,將其應(yīng)用在對(duì)礦區(qū)地質(zhì)進(jìn)行的過程中具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        1 數(shù)據(jù)獲取

        圖1 利用無人機(jī)傾斜攝影對(duì)礦區(qū)地質(zhì)進(jìn)行測(cè)量的流程

        無人機(jī)傾斜攝影之所以能夠成為現(xiàn)實(shí),主要依托于越發(fā)完善的計(jì)算機(jī)技術(shù)及相應(yīng)的視覺原理,總的來說,無人機(jī)傾斜攝影的優(yōu)勢(shì),在于它能夠在沒有掌握相機(jī)姿態(tài)、檢校和位置的條件下,將曝光時(shí)相機(jī)的位置、方位元素以及三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)恢復(fù),但是在實(shí)際應(yīng)用時(shí)人們發(fā)現(xiàn),如果想要在對(duì)礦區(qū)地質(zhì)進(jìn)行測(cè)量的過程中,將無人機(jī)傾斜攝影具有的作用進(jìn)行充分發(fā)揮,需要將三維數(shù)據(jù)項(xiàng)當(dāng)?shù)貙?shí)用坐標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,換句話說,就是在無人機(jī)航飛前,在測(cè)量地區(qū)完成控制點(diǎn)的布設(shè)工作,再利用RTK對(duì)控制點(diǎn)的實(shí)用坐標(biāo)加以采集[1]。

        數(shù)據(jù)獲取的具體步驟如下:首先,在谷歌地圖上下載作為底圖的影像,然后測(cè)區(qū)繪制,接下來輸入飛行參數(shù),最后產(chǎn)生航點(diǎn)數(shù)據(jù),具體如圖1所示。

        在完成上述步驟后,工作人員就可以將規(guī)劃后的航線,向無人機(jī)的飛控系統(tǒng)進(jìn)行上傳,通過航飛的方式完成數(shù)據(jù)獲取的有關(guān)工作。

        2 三維重建

        在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,工作人員就可以通過SIFT算法完成影像特征點(diǎn)匹配的有關(guān)工作,基于RANSAC方法,進(jìn)行定向模型粗差檢測(cè)。

        在對(duì)雙模型間存在的重疊點(diǎn)加以處理時(shí),較常使用的方法是前方交會(huì)計(jì)算,可以說對(duì)該法進(jìn)行合理應(yīng)用,不僅能夠剔除粗差點(diǎn),還能夠確定連接點(diǎn)數(shù)量較多的影響,在進(jìn)行相對(duì)定向的基礎(chǔ)上,完成對(duì)定向線元素及旋轉(zhuǎn)矩陣加以計(jì)算的工作,最后將二者相乘,將結(jié)果作為對(duì)定向正確性進(jìn)行判斷的依據(jù),完成自由網(wǎng)的構(gòu)建工作。另外,光束法空三測(cè)量的方法在利用無人機(jī)對(duì)礦區(qū)地質(zhì)進(jìn)行測(cè)量的過程中也是較常出現(xiàn)的,具體如下所示。

        V=CΔ+KGΔG+KTΔT-LP1

        Vd=IΔ-LdPd

        VG=IΔG-LGPG

        其中,Δ代表的是影像的外方位元素改正數(shù);C代表的是Δ的系數(shù)矩陣;KG、KT代表的是控制點(diǎn)、連接點(diǎn)所對(duì)應(yīng)改正數(shù)的系數(shù)矩陣;ΔG、ΔT代表的是控制點(diǎn)、連接點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)改正數(shù);L代表的是像點(diǎn)觀測(cè)和結(jié)果的差;I代表的是單位矩陣;Ld、LG代表的是虛擬觀測(cè)向量;P1、Pd、PG代表的是像點(diǎn)觀測(cè)方程,虛擬元素觀測(cè)方程,控制條件方程的權(quán)陣[2]。合理應(yīng)用該測(cè)量方法,能夠得到不存在畸變且外方位元素精度較高的影像,為創(chuàng)建三維模型以及提取紋理的有關(guān)工作奠定良好基礎(chǔ)。

        3 真正射影像生成

        以區(qū)塊為基礎(chǔ)衍生出的多視匹配法,能夠通過對(duì)多基元且多視密集的影像進(jìn)行匹配的方式,完成立體像對(duì)創(chuàng)建的工作。對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,具體處理的步驟為:首先,檢查無人機(jī)傾斜攝影得到的礦區(qū)地質(zhì)影像資料的完整性與可靠性,按照前視、后視、左視、右視、下視等五鏡頭數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存放,并保證不同文件夾內(nèi)的礦區(qū)地質(zhì)影像數(shù)量一致。對(duì)各文件夾進(jìn)行進(jìn)一步檢測(cè),若出現(xiàn)多片或者少片的狀況,則及時(shí)刪除處理錯(cuò)誤影像。最后,檢查不同影像文件的拷貝時(shí)間是否出現(xiàn)跳躍值,確保影像數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)完整。根據(jù)規(guī)則格網(wǎng)對(duì)空間平面進(jìn)行劃分,將劃分后平面視為影像生成的基礎(chǔ),綜合物方面元、像方特征點(diǎn)、成像信息以及特征信息,對(duì)影像不固定匹配的有關(guān)策略進(jìn)行運(yùn)用,便能夠高質(zhì)量完成針對(duì)無人機(jī)所采集多視影像開展的密集匹配工作。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合實(shí)際需求對(duì)并行算法加以應(yīng)用,獲取與多視影像對(duì)應(yīng)的同名點(diǎn)坐標(biāo)及三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),再經(jīng)由像控點(diǎn)建立起符合測(cè)量要求的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型,在完成轉(zhuǎn)換坐標(biāo)、地理注冊(cè)的工作后,便可以將三維點(diǎn)云向當(dāng)?shù)刈鴺?biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,并生成相應(yīng)的DSM,最后兩個(gè)步驟分別是紋理映射以及真正攝糾,三維模型及真正射影像至此生成。

        在完成上述工作后,CASS的數(shù)字化成圖就成為了需要工作人員引起重視的部分,將光柵圖像插入CASS軟件之中,將真正射影像作為底圖進(jìn)行應(yīng)用,在三維重建的輔助下,得出全要素的三維模型數(shù)據(jù),并對(duì)其加以調(diào)繪,為礦區(qū)地質(zhì)的矢量采集提供幫助。

        4 結(jié)語

        通過對(duì)上文所敘述的內(nèi)容進(jìn)行分析能夠看出,作為確權(quán)、登記、發(fā)證的前提,礦區(qū)地質(zhì)測(cè)量的重要性不言而喻,無人機(jī)傾斜攝影憑借低成本、高效率等諸多優(yōu)勢(shì),成為了對(duì)地理數(shù)據(jù)進(jìn)行快速獲取的主要平臺(tái)。實(shí)踐結(jié)果表明,將無人機(jī)傾斜攝影的有關(guān)技術(shù)應(yīng)用在礦區(qū)地質(zhì)測(cè)量的過程中,不僅可以提高測(cè)量精度,還能夠減少測(cè)量需要投入的人力、物力和財(cái)力,具有無法被替代的重要作用,目前,該法已經(jīng)在我國(guó)農(nóng)村地區(qū)得到了廣泛的推廣及應(yīng)用。

        [1]曲林,馮洋,支玲美,等.基于無人機(jī)傾斜攝影數(shù)據(jù)的實(shí)景三維建模研究[J].測(cè)繪與空間地理信息,2015(3):38-39.

        [2]王果,蔣瑞波,肖海紅,等.基于無人機(jī)傾斜攝影的露天礦邊坡三維重建[J].中國(guó)礦業(yè),2017,26(4):158-161.

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