杜文俊 龔緒才 趙云景 劉小軍

(云南省基礎(chǔ)測(cè)繪技術(shù)中心 云南 昆明 650034)

0 引言

數(shù)字地表模型(digital surface model,DSM)是在一個(gè)規(guī)則網(wǎng)格單元結(jié)構(gòu)中高程的數(shù)字表示,它代表了所有相關(guān)的自然和人為實(shí)體的地形變化,包含地物的輪廓和高程信息[1]。目前,DSM是一種重要的、基礎(chǔ)的攝影測(cè)量數(shù)據(jù)產(chǎn)品,應(yīng)用于許多領(lǐng)域[2]。利用DSM不僅能消除地面空間目標(biāo)的投影誤差,還具有更豐富的色彩和紋理信息,是真正射影像進(jìn)行數(shù)字微分和糾正的基礎(chǔ)[3-5]。生成DSM的數(shù)據(jù)可以通過(guò)大地測(cè)量、光學(xué)或雷達(dá)衛(wèi)星影像、無(wú)人機(jī)(unmanned aerial vehicle,UAV)航空影像以及地面或空中激光掃描采集來(lái)完成[6-9]。從經(jīng)濟(jì)成本和效率來(lái)考慮,有些時(shí)候大面積無(wú)人機(jī)影像生成的DSM將優(yōu)于由地面激光掃描 (terrestrial laser scanning,TLS)生成的DSM。但是無(wú)人機(jī)影像也有自身的局限性,目前無(wú)人機(jī)影像中參考地形變化的準(zhǔn)確性還沒(méi)有得到解決,雖然可以通過(guò)降低飛行高度來(lái)提高整體精度,但實(shí)際上由于無(wú)人機(jī)所配備相機(jī)的視場(chǎng)角較小,降低高度后會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)更多的影像,需要更多的數(shù)據(jù)處理時(shí)間以及存儲(chǔ)空間。而且降低高度后,部分影像只能覆蓋均勻的區(qū)域,例如,植被、水體等,紋理變化較少,這使得特征檢測(cè)變得困難。另一方面,也可能導(dǎo)致較短的基線和較小的基高比,可能造成空中三角測(cè)量不穩(wěn)定和DSM精度低[10]。此外,在極高空間分辨率的DSM中,小物體,如小洞或小石子會(huì)導(dǎo)致更多的離群值,這可能會(huì)對(duì)DSM的精度產(chǎn)生影響。

目前國(guó)內(nèi)對(duì)數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)精度評(píng)價(jià)的研究較多[11-13],針對(duì)影像生成DSM的精度評(píng)定以及改進(jìn)方法開(kāi)展的研究較少。本文旨在研究通過(guò)輻射變換對(duì)相對(duì)高的空無(wú)人機(jī)影像的影響,提出了一種新的方法,克服前面討論的低飛行高度問(wèn)題,以作為處理更少數(shù)量的影像、更少的存儲(chǔ)空間需求和更少的計(jì)算時(shí)間的解決方案,生成與低飛行高度相媲美點(diǎn)云與DSM等無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量產(chǎn)品。

1 研究區(qū)域和方法

研究區(qū)域?yàn)樵颇鲜∨萏m坪縣通甸鎮(zhèn)周邊共計(jì)3.6 km2的區(qū)域,平均海拔2 390 m,并布設(shè)了控制點(diǎn)及檢查點(diǎn)。

1.1 數(shù)據(jù)獲取

本次研究采集了無(wú)人機(jī)影像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)。無(wú)人機(jī)影像航線較密、數(shù)據(jù)量較大,而且離地面越近,影像質(zhì)量就越容易受到陰影和光照的影響。因此,本研究的目的是利用一定的影像處理技術(shù),使高飛行高度的無(wú)人機(jī)影像能夠與低飛行高度的無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行比較。為此,計(jì)劃進(jìn)行兩次不同的飛行高度測(cè)量,采用彩虹4中航時(shí)無(wú)人機(jī)搭載VS-780II機(jī)載激光雷達(dá)綜合航測(cè)系統(tǒng)集成了RIEGL VQ-780II激光雷達(dá)及PhaseOne iXM-100MP數(shù)碼相機(jī),同時(shí)獲取了該區(qū)域4 400 m、5 000 m兩個(gè)高度層的航空影像數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)處理

1.2.1影像及雷達(dá)數(shù)據(jù)處理

所有的數(shù)據(jù)都以相同的研究區(qū)域邊界剪裁,4 400 m高度JPG格式的影像(命名為4 400 jpg),經(jīng)過(guò)處理生成點(diǎn)云、DSM和正射影像。5 000 m高度TIF格式影像將進(jìn)行輻射變換。機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)(ALS)經(jīng)過(guò)處理后生成生成帶有地理信息的LAS格式點(diǎn)云數(shù)據(jù)及DSM,作為評(píng)估輻射變換對(duì)DSM精度影響的參考基準(zhǔn)。同時(shí)將使用16個(gè)地面控制點(diǎn)(GCPs)對(duì)無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行地理校正,使用21個(gè)檢查點(diǎn)(CPs)對(duì)數(shù)據(jù)成果進(jìn)行驗(yàn)證。

1.2.2影像輻射變換

影像處理是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域,目前通過(guò)進(jìn)行壓縮、恢復(fù)、分割等操作來(lái)實(shí)現(xiàn)。將RGB影像變換為灰度影像,這是一種適用于不同領(lǐng)域的影像處理技術(shù)。RGB顏色值在三維XYZ中表示,由亮度、色度和色調(diào)屬性表示。彩色圖像的質(zhì)量取決于數(shù)字設(shè)備所能支持的位數(shù)所代表的顏色。彩色圖像到灰度圖像的轉(zhuǎn)換就是將RGB值(24位)轉(zhuǎn)換為灰度值(8位)[14]。

在本研究中,將無(wú)人機(jī)5 000 m TIF格式的影像使用Python及ArcGIS中的灰度函數(shù)(Grayscale)進(jìn)行計(jì)算,分成兩種不同的算法。在第一種算法中,將三個(gè)波段的光譜值以相同的權(quán)重平均,生成TIF格式的影像,見(jiàn)式(1),這一新的單波段影像將被命名為5 000 pan,計(jì)算公式為

(1)

式中,S1為單波段光譜值；R、G、B為紅、綠、藍(lán)三個(gè)波段的光譜值。

在第二種算法中,將三個(gè)波段的光譜值按指定的權(quán)重平均,生成TIF格式的影像,見(jiàn)式(2)。波段的權(quán)重按照數(shù)字電視信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定,其中紅色為0.298%,綠色為0.587%,藍(lán)色為0.114%[15],這一新的單波段影像將被稱為5 000 grey,計(jì)算公式為

(2)

式中,S2為單波段光譜值；R、G、B為紅、綠、藍(lán)三個(gè)波段的光譜值。

當(dāng)在每張影像上運(yùn)行這兩個(gè)方程時(shí),原始的EXIF信息在每張影像上都保持不變。5 000 pan和5 000 grey影像進(jìn)行進(jìn)一步處理,生成點(diǎn)云、正射影像和DSM。無(wú)人機(jī)5 000 m飛行高度的JPG格式的影像數(shù)據(jù)也使用正常的處理步驟來(lái)生成上述所有的成果。

1.2.3點(diǎn)云過(guò)濾

數(shù)據(jù)處理后的第一個(gè)產(chǎn)品是基于影像密集匹配帶有地理參考的三維點(diǎn)云。三維點(diǎn)云由數(shù)百萬(wàn)個(gè)點(diǎn)組成,每個(gè)點(diǎn)都有北向、東向和高度值。這種三維點(diǎn)云用于進(jìn)一步的網(wǎng)格構(gòu)建、DSM和正射影像生成。本文主要從三維點(diǎn)云的精度、完整性和分布等方面分析了三維點(diǎn)云的特性。表1提供了在多個(gè)數(shù)據(jù)集中點(diǎn)云的數(shù)量及密度比較。本研究的目的是評(píng)估高飛行高度無(wú)人機(jī)影像通過(guò)輻射增強(qiáng)提高精度的效果,因此將5 000 jpg、5 000 pan和5 000 grey三種密集點(diǎn)云產(chǎn)品按一定的空間距離條件進(jìn)行篩選合并,以增加點(diǎn)云的密度。這個(gè)最后的點(diǎn)云文件有25 811 941個(gè)可用點(diǎn)云,密度為7.1 pts/m2,這個(gè)點(diǎn)云文件將被命名為5 000 Enh。

表1 點(diǎn)云數(shù)量和密度比較

在無(wú)人機(jī)影像處理過(guò)程中,三維點(diǎn)云的數(shù)量決定了數(shù)據(jù)成果的準(zhǔn)確性,更多匹配點(diǎn)均勻分布在影像上,提高了網(wǎng)格生成和DSM的精度。這種方法的結(jié)果是5 000 Enh中點(diǎn)的數(shù)量和點(diǎn)密度大于4 400 jpg,而5 000 Enh點(diǎn)云由較少數(shù)量的影像生成,并且沒(méi)有低飛行高度產(chǎn)生的幾何問(wèn)題,進(jìn)一步生成的DSM，其精度可與基于4 400 jpg的DSM相媲美,分析結(jié)果將在后文討論。

2 結(jié)果和分析

本研究的主要目的是在精度方面引入高飛行高度無(wú)人機(jī)影像來(lái)代替低飛行高度無(wú)人機(jī)影像。為了評(píng)估輻射增強(qiáng)對(duì)提高精度的影響,將從總體精度和局部精度兩個(gè)方面來(lái)進(jìn)行比較。

2.1 總體精度

2.1.1點(diǎn)云精度比較

通過(guò)在點(diǎn)云上計(jì)算一個(gè)不規(guī)則三角形網(wǎng)(TIN),并經(jīng)過(guò)插值來(lái)獲取點(diǎn)云高度以此計(jì)算點(diǎn)云中相同位置的檢查點(diǎn)與點(diǎn)云之間的最短距離(垂直方向)。從圖1和表2中可以看出,ALS點(diǎn)云的垂直偏差基本在0 m附近波動(dòng),中誤差為0.022 m,符合激光雷達(dá)的檢校精度(0.02 m)。5 000 Enh和4 400 jpg生成的密集點(diǎn)云垂直偏差波動(dòng)相對(duì)較緩,5 000 Enh的更為小一些,而5 000 jpg波動(dòng)較為劇烈。表2反映出通過(guò)輻射增強(qiáng)后生成的點(diǎn)云5 000 Enh精度要更好。

圖1 檢查點(diǎn)與點(diǎn)云的垂直偏差

表2 檢查點(diǎn)垂直偏差的中誤差和平均值單位:m

2.1.2DSM精度比較

在對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的正射影像上獲取平面坐標(biāo),DSM上獲取高程值,并通過(guò)計(jì)算與對(duì)應(yīng)檢查點(diǎn)的差值來(lái)計(jì)算中誤差,結(jié)果見(jiàn)表3,表3描述了多個(gè)數(shù)據(jù)集中檢查點(diǎn)的平面及高程中誤差。在DSM精度評(píng)估中,高程精度是最重要的,5 000 Enh的高程中誤差與4 400 jpg接近,與5 000 jpg相比,DSM的精度提高了0.012 m。結(jié)果表明,由于輻射變換,高飛行高度和低飛行高度產(chǎn)品的測(cè)量精度相似。

表3 DSM檢查點(diǎn)中誤差 單位:m

2.2 局部精度2.2.1 點(diǎn)云比較

利用一個(gè)5 m×5 m的區(qū)域覆蓋不同的土地覆蓋類別,計(jì)算點(diǎn)云中的點(diǎn)數(shù)和點(diǎn)密度。表4展示了不同數(shù)據(jù)中5 m×5 m區(qū)域不同地類的點(diǎn)云數(shù)量和密度,表5展示了這些點(diǎn)的分布情況。通過(guò)比較可以看出,與4 400 jpg相比,5 000 Enh產(chǎn)生了明顯的改進(jìn)結(jié)果。

表4 不同地類覆蓋的點(diǎn)數(shù)量及密度

表5 特定區(qū)域的點(diǎn)云分布

2.2.2DSM比較

以ALS的剖面作為參考,通過(guò)多個(gè)DSM的剖面分析,對(duì)影像輻射增強(qiáng)效果進(jìn)行精度評(píng)估。在數(shù)據(jù)中總共評(píng)估了12個(gè)剖面,選擇了其中6個(gè)剖面結(jié)果,如圖2所示,清楚地反映出了本文提出的通過(guò)輻射增強(qiáng)對(duì)DSM精度的影響。在圖2給出的六個(gè)橫截面中,A1和A2代表建筑屋頂,B1和B2代表河道,C1和C2代表水泥地坡面。

圖2 不同地類DSM比較

在圖3 A1和A2房頂部分中,5 000 Enh的高程值的變化與4 400 jpg相似,相比5 000 jpg更接近ALS數(shù)據(jù),尤其是在房頂區(qū)域基本與ALS數(shù)據(jù)重合；A2部分表現(xiàn)更好,基本反映出了房頂構(gòu)筑物的變化。在圖4 B1和B2中,激光雷達(dá)波不能穿透水,但可以準(zhǔn)確地顯示水體邊緣,從而可以測(cè)量水位,在無(wú)人機(jī)影像密集匹配生成三維點(diǎn)云的過(guò)程中,由于水的同質(zhì)性難以識(shí)別,但在引入影像處理技術(shù)后,生成的數(shù)據(jù)5 000 Enh中水位的識(shí)別優(yōu)于4 400 jpg和5 000 jpg數(shù)據(jù),尤其是在河流底部更為接近ALS數(shù)據(jù)。同樣,在圖5中C1和C2在識(shí)別坡度模式方面5 000 Enh也要優(yōu)于5 000 jpg,同4 400 jpg一樣與ALS的變化趨勢(shì)更為接近。

圖3 房頂DSM剖面圖

圖4 河道DSM剖面圖

圖5 水泥地坡面DSM剖面圖

2.3 結(jié)論

本研究展示了通過(guò)影像輻射變換及GIS技術(shù)來(lái)提高無(wú)人機(jī)點(diǎn)云及DSM質(zhì)量的可能性,總體來(lái)看,通過(guò)對(duì)高飛行高度的影像進(jìn)行輻射變換后生成的密集點(diǎn)云與相同高度的JPG影像相比每平方米點(diǎn)密度增加了4.76個(gè),與低飛行高度的JPG影像相比每平方米點(diǎn)密度增加了2.79個(gè)。增強(qiáng)后的密集點(diǎn)云垂直偏差波動(dòng)相對(duì)較緩,檢查點(diǎn)垂直偏差的中誤差比相同高度JPG影像生成的點(diǎn)云小0.074 m。增強(qiáng)后生成的DSM的高程中誤差較相同高度的DSM降低了0.012 m,基本與低飛行高度的數(shù)據(jù)精度相當(dāng)。

無(wú)人機(jī)影像在水泥地面和水體等紋理均勻的區(qū)域被認(rèn)為精度較低,這是由于SFM過(guò)程的第一階段即影像重疊區(qū)域匹配點(diǎn)的識(shí)別是基于影像紋理的,因此在紋理變化較大的圖像中能自動(dòng)識(shí)別出更多的連接點(diǎn)。而在紋理變化較低的影像中,識(shí)別的連接點(diǎn)數(shù)量較少,導(dǎo)致點(diǎn)云中的點(diǎn)數(shù)量較少。影像增強(qiáng)技術(shù)在這些區(qū)域也被證明是有效的。在水泥地面區(qū)域,增強(qiáng)后的無(wú)人機(jī)影像相比相同高度的JPG影像,每平方米點(diǎn)密度增加了3.64個(gè),與低飛行高度JPG格式的影像,每平方米點(diǎn)密度增加了2.24個(gè)。在水體區(qū)域,增強(qiáng)后的無(wú)人機(jī)影像相比相同高度JPG格式的影像,每平方米點(diǎn)密度增加了3.72個(gè),與低飛行高度JPG影像,每平方米點(diǎn)密度增加了2.44個(gè)。

在對(duì)不同地類的DSM剖面分析中,增強(qiáng)后的無(wú)人機(jī)影像生成的DSM的數(shù)據(jù)質(zhì)量都要優(yōu)于同樣高度JPG格式影像生成的DSM,基本與低飛行高度JPG格式影像生成的DSM質(zhì)量相當(dāng)。

3 結(jié)束語(yǔ)

隨著技術(shù)的發(fā)展,無(wú)人機(jī)已經(jīng)成為空間數(shù)據(jù)采集最可靠的低成本工具。本研究探討了無(wú)人機(jī)原始數(shù)據(jù)的攝影測(cè)量處理對(duì)DSM質(zhì)量的影響。本文的目標(biāo)是通過(guò)影像輻射變換及GIS技術(shù)降低無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量的成本,通常使用最簡(jiǎn)單的算法來(lái)評(píng)估這個(gè)假設(shè),因?yàn)榛叶葓D像常用于其他圖像處理技術(shù),能使用更少的磁盤空間和計(jì)算時(shí)間。然而,這種方法的主要問(wèn)題是,并不是所有傳感器都具有RAW格式的捕獲能力。而在加權(quán)法中,R、G和B的權(quán)重可以參考研究區(qū)多個(gè)特征的光譜響應(yīng)進(jìn)行調(diào)整。

本研究的結(jié)果可用于研究多種圖像增強(qiáng)技術(shù)對(duì)高分辨率無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)的影響,以消除由于增加了重疊率后對(duì)DSM質(zhì)量的影響,使其與低飛行高度數(shù)據(jù)具有可比性。未來(lái)還可以研究無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)在水體中的應(yīng)用,特別是在污染水體上可以更好地利用影像增強(qiáng)技術(shù),在B1和B2剖面中已經(jīng)觀察到這一點(diǎn)。本研究給出了5 000 m和4 400 m飛行高度數(shù)據(jù)的比較結(jié)果,今后還可以用更低的飛行高度數(shù)據(jù)對(duì)DSM質(zhì)量的影響進(jìn)行研究。