李研巖

摘要：在大數(shù)據(jù)時代下，影像數(shù)據(jù)的采集也在不斷的改善與創(chuàng)新，更多便捷化、高效化、多樣化的影像數(shù)據(jù)采集方式出現(xiàn)在人們的視野當(dāng)中，攝影測量影像大數(shù)據(jù)的存儲規(guī)模越來越大。“云控制”攝影測量利用“控制數(shù)據(jù)”與“處理技術(shù)”這兩個方面的優(yōu)勢，能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進行智能、自動、高效的處理。本文主要圍繞大數(shù)據(jù)時代的“云控制”攝影測量進行了深入的分析與探究，希望能為相關(guān)人士提供啟發(fā)與借鑒。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時代;“云控制”攝影測量

攝影測量大數(shù)據(jù)的智能化處理是現(xiàn)階段攝影測量最需要解決的問題之一，“云控制”攝影測量利用“控制數(shù)據(jù)”與“處理技術(shù)”這兩個方面的優(yōu)勢，能夠解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)中的不足。“處理技術(shù)”指的是以新影像之間的匹配作為支撐，構(gòu)建空三自由網(wǎng)，然后利用已有影像與新影像之間的匹配或者控制框架內(nèi)其他數(shù)據(jù)與新影像之間的配準(zhǔn)，從而為新影像自由網(wǎng)的加密點收集大量密集的控制信息。之所以被稱之為“云控制”是因為獲取控制點相當(dāng)?shù)拿芗?，仿佛形成了一片云，因此，被稱為“云控制”。

1基于LiDAR點云與DLG的云控制

DLG具有高程注記點等諸多的優(yōu)勢，但是卻不能夠獨立的支撐攝影測量中的云控制，主要是由于它是二維的平面X、Y圖，必須要與LiDAR有機的結(jié)合在一起，才能夠構(gòu)成多元云控制。LiDAR具有精度高、范圍廣等特點，能夠?qū)崿F(xiàn)對大范圍內(nèi)地表幾何數(shù)據(jù)的快速、準(zhǔn)確收集，現(xiàn)階段，已經(jīng)成為我國收集高精度地表與地形信息的重要方式。同時，LiDAR又被廣泛的用于光學(xué)攝影幾何定位的基準(zhǔn)，主要是由于其能夠更加全面、更加精確的收集地物表面的信息，從而實現(xiàn)了光學(xué)影像的精確幾何定位。

1.1 LiDAR點云與影像之間的配準(zhǔn)

LiDAR點云與影像二者之間的屬性有著較大的差異，它們是由兩個完全不同的傳感器采集而來的，LiDAR點云為三維離散數(shù)據(jù)，而影像為二維柵格數(shù)據(jù)，二者之間的數(shù)據(jù)類型不同，維度也不相同，以至于二者之間的配準(zhǔn)存在一定的特殊性。LiDAR點云與影像之間的配準(zhǔn)主要包括：基于二維圖像匹配方法、基于三維點云配準(zhǔn)方法以及基于二維圖像與三維點云直接匹配這三種方法。基于二維圖像匹配方法主要是利用LiDAR的點云或者強度圖，從而形成距離、深度等二維圖像，再利用二維影像與三維LiDAR點云的轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)二維影像之間的配準(zhǔn)。基于三維點云配準(zhǔn)方法主要是利用LiDAR的點云與多視影像生成的點云之間的配準(zhǔn)，實現(xiàn)LiDAR的點云與影像之間的配準(zhǔn)。

1.2 LiDAR點云精度評定

影像幾何定位的精度主要取決于LiDAR點云的精度?，F(xiàn)階段，雖然學(xué)者們采用了各種各樣的方式對LiDAR點云的精度進行了評價，例如，利用檢查點評價了LiDAR點云的高程精度;從潛在誤差源方面全面的分析了LiDAR點云的理論精度等，但是對LiDAR點云平面精度評定的研究卻是少之又少。部分學(xué)者嘗試?yán)脜⒖颊溆跋竦姆绞脚c對比LiDAR的強度圖的方式評價了LiDAR點云的平面精度，但是由于參考正射影像的分辨率為0.33m，而LiDAR強度圖的分辨率為1.5m，這兩的分辨率無法將LiDAR點云的真實平面精度呈現(xiàn)出來。此處運用了1：500比例尺DLG作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，對LiDAR點云的精度進行了評定，同時，運用DLG的高程注記點評定高程精度，運用DLG中的建筑物輪廓線評定平面精度。如【圖1】所示。

2基于矢量的云控制

已有的矢量數(shù)據(jù)可以作為“云控制”的數(shù)據(jù)，具有河流、道路等線狀地物的信息。在基于矢量云控制當(dāng)中有兩個難點，第一個難點為：矢量與影像之間的自動配準(zhǔn)，由于兩者屬于兩種完全不同類型的數(shù)據(jù)，以至于其自動配準(zhǔn)成了一個難點;第二個難點為：由于影像的像點觀測與線特征控制之間并不存在嚴(yán)格的對應(yīng)關(guān)系，必須要對傳統(tǒng)的基于控制點的定位方法適當(dāng)?shù)倪M行擴充，才能夠運用基于線特征控制條件的影像定位方法。針對于矢量與影像之間自動配準(zhǔn)難點可以利用矢量與影像多種自動配準(zhǔn)方法來解決。

矢量與影像自動配準(zhǔn)方法

利用矢量數(shù)據(jù)當(dāng)中的道路矢量線與影像之間進行自動配準(zhǔn)是現(xiàn)階段運用最為廣泛的方法。遙感影像的矢量地圖、地理編碼、自動糾正的自動配準(zhǔn)，是通過矢量與遙感影像的自動配準(zhǔn)的方法來實現(xiàn)的，進一步的推動了地理信息數(shù)據(jù)的快速更新與快速修測地形圖。利用矢量與基于道路中心線檢測的影像自動配準(zhǔn)方法將道路矢量線與影像的配準(zhǔn)問題進行轉(zhuǎn)化，形成了道路中心線的檢測問題，通過將道路矢量投影到影像，然后，沿著投影向量的垂直方向檢測相應(yīng)的邊緣，通過邊緣的階躍模板實現(xiàn)對一定范圍內(nèi)道路邊緣的檢測，最終準(zhǔn)確的判斷出道路的中心點位置，實現(xiàn)了高分辨率衛(wèi)星影像與矢量地圖的自動配準(zhǔn)。例如，【圖2】就是利用矢量自動配準(zhǔn)方法與基于道路中心線檢測的影像進行了矢量地圖與SPOT5影像配準(zhǔn)試驗，矢量與影像的整體套合圖如圖（a）所示;矢量與局部區(qū)域影像的套合情況如圖（b）所示;矢量與自動配準(zhǔn)后影像的套合情況如圖（c）所示。試驗區(qū)的矢量線匹配數(shù)量為7062條，SPOT5影像定向的控制點是檢測了77953個道路中心點而獲得的，由此可見，矢量與自動配準(zhǔn)后影像的套合效果一致性較好，能夠?qū)崿F(xiàn)基于矢量地圖的影像幾何定位。

3基于影像的云控制

基于已知定向參數(shù)影像的云控制

基于已知定向參數(shù)影像的云控制方式也是利用正射影像與新影像之間的自動匹配。首先，利用新影像構(gòu)建空三自由網(wǎng)，再將老影像與新影像相匹配，然后將新影像所構(gòu)建的自由網(wǎng)加密點傳遞給老影像，再對老影像之間進行匹配，最后，通過老影像的定向參數(shù)進行前方交會，最終獲取新影像自由網(wǎng)加密點的三維物方坐標(biāo)。需要注意的是，老影像和新影像既可以是異源影像（線陣掃描式航空影像或者框幅式航空影像），也可以是同源影像（都是框幅式航空影像或者相同類型傳感器拍攝的影像）。

總結(jié)：

隨著現(xiàn)代化社會科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)通信、計算機、傳感器等技術(shù)水平都有所提高，在一定程度上加快了數(shù)據(jù)的增長。在大數(shù)據(jù)時代下，傳統(tǒng)的信息處理系統(tǒng)的處理能力已經(jīng)無法滿足海量規(guī)模的大數(shù)據(jù)的需求，因此，應(yīng)將“云控制”攝影測量中帶有地理空間信息的數(shù)據(jù)替代外業(yè)控制點，從而實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)智能化、自動化、高效化的處理。

參考文獻

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[2]康一飛. 光學(xué)遙感衛(wèi)星影像云檢測方法及應(yīng)用[D].武漢大學(xué)，2018.

（作者單位：浙江臻善科技股份有限公司）