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        基于無人機傾斜攝影測量的城市土地利用變化監(jiān)測研究

        2021-01-26 06:35:02李順明
        資源導(dǎo)刊(信息化測繪) 2020年12期
        關(guān)鍵詞:信息

        李順明

        (重慶市地礦測繪院有限公司,重慶 400042)

        1 引言

        無人機傾斜攝影測量將無人駕駛飛行技術(shù)與低空攝影測量技術(shù)有機結(jié)合,借助先進的通信與定位技術(shù),實現(xiàn)低空對地觀測,快速高效獲取高精度遙感數(shù)據(jù),解決了傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)獲取手段無法保證數(shù)據(jù)現(xiàn)勢性的難題[1]。

        土地利用變化信息數(shù)據(jù)可以是紙質(zhì)文檔、電子表格,也可以是經(jīng)過提取和分析后的矢量圖斑數(shù)據(jù)和遙感影像數(shù)據(jù)。其中,矢量和遙感數(shù)據(jù)比較直觀,能提供較為完整、準確的變化信息,實現(xiàn)精確定位,便于實施監(jiān)測[2]。利用傾斜影像數(shù)據(jù)制作的DSM(Digital Surface Model)數(shù)據(jù),包含地表之上完整的地物信息,經(jīng)數(shù)據(jù)處理后,可從中提取并分析城市土地利用變化信息,數(shù)據(jù)清晰、直觀,對于實施動態(tài)監(jiān)管至關(guān)重要[3]。

        2 數(shù)據(jù)源獲取

        實驗采用北京數(shù)維翔圖DM-610G 六旋翼電動無人機,翼展2.25 m,有效荷載5 kg,續(xù)航時間約3 h。傾斜相機為紅鵬AP5600 微型傾斜相機。采用5 鏡頭多視角數(shù)碼相機,鏡頭焦距20 mm,側(cè)視相機傾角45°。選取重慶市部分城區(qū)(面積1.6 km2)作為數(shù)據(jù)采集與研究對象,在2018 年10 月和2019 年9 月分別對研究區(qū)進行了數(shù)據(jù)采集,共采集到有效像片數(shù)據(jù)2000 余張。

        3 DSM 生成

        利用傾斜影像生成DSM 的流程如圖1 所示。實驗利用雙邊濾波方法進行影像去噪,采用Wallis 濾波器對影像進行增強處理,將10 參數(shù)模型作為相機畸變糾正模型[4]。本文主要詳細介紹影像匹配、DSM 生成與精度評價。

        3.1 影像匹配

        與DEM 相比,DSM 數(shù)據(jù)信息較為完整,包含地物真實高度信息,能實現(xiàn)對城市土地利用變化信息的提取和分析,有助于實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)管過程的自動化。因此,需要將傾斜影像進行匹配,生成DSM 數(shù)據(jù),滿足變化提取對數(shù)據(jù)源的要求[5]。

        影像匹配的整體思路是:基于各側(cè)方視角與正射視角影像重疊區(qū)域之間的同名點,根據(jù)立體像對中兩張航片的內(nèi)、外方位元素和像點坐標,通過空間前方交會,確定對應(yīng)的地面點坐標。為提高匹配準確度,本文采用先分步再融合的策略,首先將各視角影像分別匹配,再將各匹配結(jié)果進行融合,完成最終匹配操作。分布式匹配方法在每個視角都先進行一次匹配,有效降低因影像畸變產(chǎn)生的匹配誤差,提高數(shù)據(jù)精度。

        本文采用SIFT 算法對傾斜影像進行匹配,將圖像被檢測的特征點用特征向量描述出來。因此,經(jīng)過SIFT 算法處理后的影像被表示為特征向量集。SIFT 是一種較穩(wěn)定的局部特征匹配算法,適用于海量圖像的快速匹配,在無人機低空攝影測量等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

        3.2 DSM 的生成與精度評價

        3.2.1 區(qū)域網(wǎng)平差

        由于傾斜相機自身因素以及影像預(yù)處理過程的誤差積累,影像精度仍需進一步提高。光束法平差是一種比較常見的區(qū)域網(wǎng)平差方法,以一張影像的單束光線作為基本單元,將控制點坐標與已知外業(yè)實際坐標、鄰近航片同名點坐標相等作為平差條件,答解出加密點的平面坐標與每張航片的外方位元素。

        為最大限度地提高數(shù)據(jù)精度,本文采取整體平差策略進行光束法區(qū)域網(wǎng)平差,整體平差在各個視角同時進行加密點和外方位元素的答解,有效提高了平差效率,為DSM 生成提供了精度較高的外方位元素。

        3.2.2 DSM 的生成

        經(jīng)過特征匹配得到各視影像重疊區(qū)域的同名特征點,經(jīng)過區(qū)域網(wǎng)平差處理,得到較高精度的外方位元素。分布式匹配會在各個方向分別進行一次DSM 生成,基于此,通過對各視角生成的DSM 進行融合,生成最終DSM 數(shù)據(jù),如圖2 所示。

        3.2.3 精度評價

        DSM 的精度直接影響變化信息提取的準確度:在水平方向,若兩期DSM 存在較大誤差,會導(dǎo)致兩期數(shù)據(jù)同坐標點無法準確匹配;在高程值方面,若高程精度不夠,會導(dǎo)致變化信息的漏提取或誤提取。這兩種問題都會導(dǎo)致錯誤的高差分析結(jié)果,從而大幅降低變化提取結(jié)果的置信度。DSM 生成后,在測區(qū)選取一塊區(qū)域,利用RTK 分別采集若干外業(yè)檢查點,對影像精度進行分析和評價。部分檢查點的布設(shè)如圖3 所示。

        經(jīng)對比分析,配準之后一期各檢查點平面誤差最大值為0.093 m,高程誤差最大值為0.0736 m;二期各檢查點平面誤差最大值為0.089 m,高程誤差最大值為0.0859 m。根據(jù)《基礎(chǔ)地理信息數(shù)字成果1∶500 1∶1000 1∶2000 數(shù)字線劃圖》(CH/T 9008.1—2010),1∶500比例尺成果平面位置中誤差和高程中誤差最高限差分別為0.3 m 和0.2 m。從精度檢測結(jié)果可以看出,成果的平面中誤差和高程中誤差遠優(yōu)于規(guī)范限差要求,精度滿足1∶500 大比例尺測圖和對變化信息提取的要求。

        圖3 部分外業(yè)檢查點的分布示意圖

        4 基于DSM 的變化信息提取

        4.1 提取方法介紹

        疊加已處理好的兩期DSM 數(shù)據(jù),為提高提取結(jié)果的準確性,應(yīng)首先對兩期DSM 進行一次配準,保證兩期DSM 在水平方向無偏差。

        基于兩期DSM 提取變化信息的過程,實際上是對同一位置不同時期數(shù)據(jù)的高程值進行比較的過程。由于DSM 數(shù)據(jù)包含有采集對象的真實高度信息,因此可將該信息作為分析對象進行變化提取。

        (1)利用DSM 數(shù)據(jù)保留了地物真實的高度信息這一特點,在已知坐標點P(x,y)上,分別讀取兩期DSM 數(shù)據(jù)中對應(yīng)位置的高程值h1、h2。

        (2)由于數(shù)據(jù)精度的限制,不能保證在確切坐標位置上兩期DSM 表示的是同一個精確位置。為保證提取結(jié)果的準確性,對該坐標點及其周圍八個方向的坐標點都進行了高程值讀取,然后將9 個高程值求取平均值,并將該平均值作為中心點的實際高程值H。這樣,得到兩個新的高程值:H1、H2。

        (3)城市土地利用變化最直接的表現(xiàn)是建筑的消長,新增、拆遷都是建筑物的變化,因此,在分析高差時,可選取單層房屋的高度α 作為高差閾值,即高差在α 以下,視為實地沒有變化,反之視為產(chǎn)生變化,以此來對建筑區(qū)的變化信息進行提取。

        4.2 檢索格網(wǎng)的選擇

        在實際變化提取過程中,由于DSM 影像范圍較大,不可能逐個像元進行檢索,否則不僅會耗費大量時間,還會導(dǎo)致同一處變化提取出很多個變化點,因此,需對檢索單元進行放大,同時也應(yīng)避免發(fā)生漏提取。根據(jù)實際需求,實驗采取10 m×10 m 的檢索單元進行變化信息的提取。提取結(jié)果如圖4 所示。

        圖4 變化提取結(jié)果

        4.3 剔除冗余變化點

        由圖4 可知,提取的變化點數(shù)據(jù)存在一定的冗余點,由于檢索格網(wǎng)的限制,會存在一處變化包含多個鄰近提取點的情況,因此,應(yīng)對提取結(jié)果進行冗余點去除,以當前點為圓心,將落在指定半徑內(nèi)的變化點剔除。冗余點去除是對變化信息數(shù)據(jù)的精簡,分析變化信息時,在不減少變化區(qū)數(shù)量的前提下減少對同一個變化區(qū)的重復(fù)讀取,有效提高了工作效率。

        4.4 提取結(jié)果分析

        圖5 變化提取結(jié)果

        表1 所示內(nèi)容是提取結(jié)果的準確度分析。實驗共提取變化信息165 處,其中,正確提取出137 處變化信息,其余28 處為誤提取,經(jīng)人工排查后統(tǒng)計,共有11 處實地發(fā)生變化的區(qū)域沒有準確提取出來,提取準確度約為77.8%。

        5 實地調(diào)查與監(jiān)管

        根據(jù)疊加分析結(jié)果,保留下來的變化信息數(shù)據(jù)即為無權(quán)屬記錄或無合法批準的土地利用變化信息,對該部分數(shù)據(jù)進行詳細核實,結(jié)合相關(guān)的權(quán)屬變更調(diào)查數(shù)據(jù)與文檔資料進行分析,共篩選出17 處沒有用地變化記錄的變化點。將該結(jié)果進行整理輸出,組織相關(guān)技術(shù)人員與調(diào)查人員到實地核實,對非法占地、違章建設(shè)等不合理用地單位或個人逐一排查。

        經(jīng)實地調(diào)查發(fā)現(xiàn),有2 處在建用地相關(guān)手續(xù)不齊全,其中一處為工廠;違規(guī)拆遷和非法占用耕地各有一處,其他均為登記信息不完整或有誤。調(diào)查完成后對未記錄或錯誤記錄的用地信息進行登記或修改,更新本地數(shù)據(jù)庫;對存在問題的變化用地形成材料,及時上報。

        6 結(jié)束語

        基于傾斜攝影測量的土地利用變化動態(tài)監(jiān)測過程相對科學(xué),節(jié)省了人力和時間,提高了工作效率,監(jiān)測結(jié)果能夠滿足城市土地合理利用的需要,有助于指導(dǎo)城市規(guī)劃與建設(shè),促進城市健康發(fā)展,對于實現(xiàn)城市土地資源的可持續(xù)利用意義重大。

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