吳啟凡，余 琳，楊 洲，徐 靜

(中國電建集團成都勘測設計研究院有限公司，四川 成都 610072)

0 引 言

水庫移民安置規(guī)劃工作涉及安置點選擇、安置范圍劃定、安置區(qū)用地分析等多方面內(nèi)容，這就要求移民安置規(guī)劃、管理等部門對安置區(qū)進行詳細的土地測繪分析與地上物測量研究。水庫移民安置任務重、規(guī)模大、時間緊，對測繪精度和效率提出了更高的要求，新技術、新方法的應用成為水庫移民安置規(guī)劃工作順利展開的有效途徑之一。目前，無人機航測技術逐漸趨于完善，其在多個行業(yè)測繪工作中的應用逐漸普及；但是在測量效率提升、自動識別校準等方面依然需要進一步優(yōu)化研究。尤其是在移民安置區(qū)域測繪工作中，既需要完成地形、地貌的測繪工作，又需要完成建筑物、構筑物的識別工作，并降低兩者之間的相互影響[1]。RTK坐標校準、手工數(shù)據(jù)錄入等傳統(tǒng)的人工干預方式，很大程度上降低了無人機航測效率高的優(yōu)勢，研究如何運用無人機自動識別算法，完成移民安置規(guī)劃區(qū)測繪任務，成為水庫移民安置規(guī)劃區(qū)域測繪工作的重點[2]。

1 航測數(shù)據(jù)收集校準

1.1 路徑規(guī)劃

無人機航測精度在無人機穩(wěn)定性、無人機航拍鏡頭分辨率、航測天氣等因素相同的情況下，主要受航拍網(wǎng)絡加密程度影響。在拍攝點位數(shù)量相同的情況下，航拍網(wǎng)絡密度主要受無人機航測路徑規(guī)劃方式的影響。在航測路徑總里程相同的情況下，航測路徑的無效重復越低，整體的有效覆蓋率越高；在時間周期允許的情況下，提高無人機航拍影像的重疊覆蓋率，有利于提高無人機測繪成果的精度[3-4]。如圖1所示，無人機航測路徑分布較好的情況下，待測繪區(qū)域的成像效率也相對較高，其航拍影像具體重疊覆蓋情況見圖2。

圖1 無人機航測路徑規(guī)劃

圖2 航測影像重疊次數(shù)示意

根據(jù)圖2分析知，本次航測效果較好，核心區(qū)域影像重疊次數(shù)均在5次以上，周邊影像重疊次數(shù)在4次左右，在該規(guī)劃路徑下的整體航測效果相對較好。

1.2 規(guī)劃區(qū)控制點校準

無人機航測模型在不同的地形地貌、氣候條件影響下，將會產(chǎn)生不同的誤差，通過控制點位對移民規(guī)劃區(qū)航測模型進行整體校準，可以保證移民規(guī)劃區(qū)坐標的相對準確性；同時具有較高的校準效率。無人機航測工作的基礎控制點位一般為4個，待測區(qū)域周邊選取3個點位以控制航測影像的坐標影響范圍；航測區(qū)域中間選取一個，以控制航測影像的扭曲變形，不同測繪內(nèi)容可根據(jù)待測區(qū)域形狀、區(qū)域內(nèi)地形地貌特征、地上物密集程度等具體情況適當增加控制點數(shù)量。本文所選取的水庫移民安置規(guī)劃案例待測面積相對較小，故僅選取4個控制點位[5-6](見圖3)。通過對航測區(qū)域進行地理信息復核，在圖3中無人機航測位置與控制點位置幾乎重合。為進一步識別其誤差，我們將該4個點位控制的區(qū)域連接成基礎圖形，以便于具體分析。

圖3 控制點位示意

根據(jù)圖3，無人機航測位置與控制點位置所控制的區(qū)域的誤差得以顯現(xiàn)，產(chǎn)生誤差的點位主要是A、B兩點，根據(jù)實地調(diào)研情況，這兩個點的航測位置坡度較陡，航測成果易產(chǎn)生誤差。通過控制點校準，可以很好地降低特殊位置的誤差對總體成果的影響。

2 高效識別算法

在水庫移民安置規(guī)劃區(qū)域測繪過程中，需要識別規(guī)劃區(qū)地形地貌、建筑物、構筑物等，以便在規(guī)劃過程中充分利用原有地形、原有建筑物，在無法利用原有地形、原有建筑物的情況下，根據(jù)航測成果具體分析，對規(guī)劃區(qū)域用地類型進行合理分類，對不同用地區(qū)域內(nèi)的規(guī)劃內(nèi)容進行合理布局[7]。因此，需要對水庫移民安置規(guī)劃區(qū)域的地形地貌、建筑物、構筑物等進行分類測繪。傳統(tǒng)的無人機航測手段無法對地上建筑、植被等進行識別，對于建筑物、構筑物與地面接觸的位置往往采用最小二乘法進行平滑處理；但實際情況是，地上建筑物與地面的接觸面屬于突變面，這樣就造成了無人機航測模型與規(guī)劃區(qū)實際情況的偏差[8]。傳統(tǒng)的解決方式是人工干預法，通過人工手段，對每一個建筑的邊界進行校核與修正，但是對于水庫移民安置規(guī)劃項目，規(guī)劃范圍大、涉及地上物結(jié)構多樣，人工干預效率相對較低[9]，將嚴重影響水庫移民安置規(guī)劃區(qū)域基底資料的收集整理工作。

針對這種情況，本文提出了一種高效的無人機航測區(qū)域自動識別算法，主要通過對不同高程下的建筑物、構筑物截面面積，判斷建筑物、構筑物的基本形態(tài)結(jié)構，其算法的簡化流程見圖4。

圖4 無人機航測識別算法流程

首先，需要對規(guī)劃區(qū)域在水平和豎直兩個方向進行量化處理，一方面明確規(guī)劃區(qū)域的面積；另一方面明確規(guī)劃區(qū)域的控制高程；最終將水庫移民安置規(guī)劃范圍簡化為一個立方體空間。其次，將該立方體空間進行分層剖切，每一層剖面都會將地表、建筑物、構筑物、植被等切割成不同大小、不同形狀的面域。通過分析不同面域的面積大小和面積變化情況，即可識別出地表、建筑物、植被等的區(qū)別。具體分析如下：

本文中剖面層數(shù)用m表示，每個剖切面的元素總數(shù)用n表示，不同剖切面的高程用h表示，元素序號用i表示；在高程h所對應的剖面處，對應的各元素剖切面積用s表示，即s=g[h，i]表示高程h剖面處第i個元素的剖切面積；A表示所有地表切面的集合，B表示所有非地表剖面的集合。通過循環(huán)計算，可以將剖切面較大的面域統(tǒng)一到地表集合，將剖切面較小的面域統(tǒng)一到非地表集合。

但是，在整個計算過程中，會發(fā)生山體頂端切割面域較小而難以區(qū)分的問題。這種情況的剖面在m層剖面中占比極低，在識別歸類過程中，依然會將該元素自動將其分類到地表集合A中；針對大體積連體建筑切面較大的情況，其m層切面面域面積基本相同，識別算法會將其自動識別為多表面垂直的建筑物，即分類到非地表集合B中。在集合B中，絕大多數(shù)航測模型元素都是建筑物，但是也存在植被、車輛、高塔等元素，依然可以通過上述算法進一步分類，將航測元素逐級依次分類。通過無人機自動分類識別，可以有效地對地面、建筑物、植被等進行分類，使航測模型更加清晰準確，更有利于水庫移民安置規(guī)劃工作的順利開展[9-10]。

3 應用效果分析

為進一步驗證無人機高效識別校準技術的應用效果，本文將無人機航測模型進行了對比分析。對比結(jié)果顯示，沒有進行航測元素識別分類的三維航測模型成像效果較差，主要體現(xiàn)在以下三個方面：首先，建筑物模型和地表模型接觸部位模糊，接觸面扭曲，接觸邊界不清晰；其次，建筑物表面畸變嚴重，建筑結(jié)構形態(tài)、邊界模糊；再次，高層建筑與矮層建筑接觸部位或同一建筑高度變化部位畸變嚴重，接觸面扭曲，接觸邊界不清晰。進行了航測元素識別分類的三維航測模型，建筑物模型和地表模型接觸部位結(jié)構層次清晰，接觸面沒有發(fā)生扭曲，接觸邊界清晰；建筑物表面沒有發(fā)生畸變，建筑結(jié)構形態(tài)、邊界清晰可見；高層建筑與矮層建筑的接觸部位或同一建筑高度變化部位結(jié)構層次清晰，接觸面沒有發(fā)生扭曲，接觸邊界清晰[11-12]。

由對比分析可知，元素識別分類算法可以有效地對航測元素進行識別與分類，將同一高程下不同面積的元素分別歸類；將不同高程下面積相等或面積逐級變化的元素歸為一類；最終將整個航測空間中的測繪元素分別建模，使各個航測元素的模型影像互不干擾，成像效果更清晰，與實際情況相符，以便直觀反映水庫移民安置規(guī)劃區(qū)域的實際情況，為水庫移民安置規(guī)劃工作奠定基礎。

4 結(jié)論與展望

本文分析顯示，提高無人機航測模型精度，一方面要提高無人機航測資料收集的精準度；另一方面要提高無人機航測資料處理的精準度。

提高無人機航測資料收集的精準度要從兩個方面著手：一方面是要提高航測影像的有效重疊次數(shù)，一般大于5次為宜，以保證航測元素各個角度的影像均被抓??；另一方面要提高無人機航測控制點的坐標精度，一般校核大于等于4個控制點為宜，以保證航測區(qū)域整體位置準確，整體形狀沒有過度扭曲。提高無人機航測資料處理的精準度，主要從提高航測元素的識別分類能力著手，降低不同元素類之間的相互干擾，降低航測元素自身畸變與扭曲，使航測元素獨立完整，使整個航測模型成像效果與水庫移民安置規(guī)劃區(qū)實際情況相吻合。

本文所述研究成果，一方面可以解決無人機航測成果的精度與無人機航測成果輸出效率問題；另一方面還可以將待航測區(qū)域的元素進行分類，可以有效識別建筑物、構筑物、植被等地上物。在水庫移民安置規(guī)劃工作中，該成果可以有針對性地利用原有建筑，合理安排征地拆遷與安置補償內(nèi)容，科學劃定各類規(guī)劃用地范圍，保障水庫移民安置規(guī)劃工作科學、有效的展開[13]。此外，航測元素識別算法可以通過控制高程分割精度、元素篩分面積大小、循環(huán)運算次數(shù)等改變元素識別的范圍與精度，在水庫移民安置實際內(nèi)容與規(guī)劃內(nèi)容對比分析、水庫移民安置工程量估算等諸多方面依然有很大的研究與應用空間。針對無人機航測精度與廣度提高的研究仍需進一步深入，以服務于更多行業(yè)；為保障水庫移民長治久安，推動水庫移民可持續(xù)發(fā)展，推動各行業(yè)高效發(fā)展做出貢獻。