朱英浩 ，孟金龍 ，楊平科

（1.正元地理信息集團股份有限公司，北京101399；2.山東正元地球物理信息技術(shù)有限公司，山東 濟南250101）

0 引言

城市數(shù)字地形測繪充分應(yīng)用一系列的先進技術(shù)，獲取點與點之間的坐標以及連接方式，合理描述地形圖實體的空間位置及其形狀，為都市建設(shè)的規(guī)劃設(shè)計，建筑施工和經(jīng)營管理提供數(shù)據(jù)支撐，包含城市建設(shè)管理監(jiān)測，都市地形圖測量繪制，各類專項版圖的測量繪制，建設(shè)市政工程師的建設(shè)檢測及其主要建筑物的變化觀察等。但在測量城市數(shù)字地形的初始階段，應(yīng)適當(dāng)考慮到測量過程中的各種干擾因素，如我國測量城市數(shù)字地形技術(shù)起步較晚，不夠成熟，相關(guān)技術(shù)人才較少，因此需要相關(guān)技術(shù)人員的不懈奮斗，提升自身業(yè)務(wù)水平，利用城市數(shù)字地形測量收集詳細準確的地理信息，進而精確地進行應(yīng)用，提供有價值的參考意見。

文獻［1］ 針對城市住宅區(qū)大比例尺地形圖測繪中的建筑密集，城市內(nèi)部道路設(shè)計復(fù)雜，植物茂密等特點，采用三維激光掃描技術(shù)，獲得數(shù)據(jù)量更大且精度更高的點云數(shù)據(jù)，將大部分外業(yè)采集時間轉(zhuǎn)為內(nèi)業(yè)處理，減輕了外業(yè)管理工作力度，大大提高了效率，但存在位置局限性，難采集較高建筑的數(shù)據(jù)的問題。文獻［2］ 利用視覺特征搭配、互聯(lián)網(wǎng)云臺PTZ 解算和場景與視頻流的業(yè)務(wù)化搭配等方式，搭建實時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)視頻與三維空間情景融入使用的三維空間GIS 管理系統(tǒng)，進一步實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)視頻與三維空間情景較好的融入，提升多路數(shù)字網(wǎng)絡(luò)視頻集成在三維空間情景中的展示性能，但視覺特征搭配的方式還有待進一步優(yōu)化，以便其實現(xiàn)在建模紋理與實際情景出現(xiàn)差別時最好地甄選出正確對應(yīng)點。為此，針對以上問題，本文基于GIS 和無人機航攝測量技術(shù)提出一種新式的城市數(shù)字地形測量方法。

本文在選擇基于GIS 的無人機航線進行城市地形數(shù)據(jù)提取后，對城市數(shù)字地形數(shù)值進行模擬，得到地形數(shù)值計算參數(shù)和模擬分析，同時采用無人機航攝測量技術(shù)對城市數(shù)字地形進行測量，有效實現(xiàn)城市場景融合，對無人機設(shè)備采集的數(shù)據(jù)進行解算，構(gòu)建和優(yōu)化城市數(shù)字地形地圖。

1 基于GIS 的無人機城市數(shù)字地形數(shù)據(jù)提取

1.1 無人機航線選擇

在進行無人機飛行試驗的初始階段，需要要求無人機航線的正下方的城市地形盡可能平坦，減小地形對信號的遮擋程度，以達到考核影響因素的理想條件。由于城市各地方的地形情況各不相同，需在無人機的飛行區(qū)域選擇起伏相對平緩的航線，根據(jù)已知的無人機的飛行坐標判斷航線捷徑及航線長度，并獲取相應(yīng)的約束條件參數(shù)，按照無人機的飛行特點和航線，同時采取最小均方差原則，集中處理無人機航線采集到的數(shù)據(jù)信息，最終獲得最優(yōu)化選擇［3－4］。具體操作步驟如下：

步驟1： 明確無人機的飛行坐標。

步驟2： 根據(jù)相應(yīng)的約束條件參數(shù)設(shè)定選擇的航線，航線的擬合角度為5 °，按照碰撞檢測原則對預(yù)測航線上的每一個飛行坐標進行碰撞檢測判斷預(yù)測航線是否可以保留，當(dāng)兩條航線的飛行坐標之間發(fā)生碰撞，則判定為危險航線，舍去［5－6］。

步驟3： 按照飛行航線的起伏平穩(wěn)程度進行排序，逐次計算保留航線的均方差，根據(jù)最小均方差原則選擇出最優(yōu)航線。

1.2 城市地形數(shù)據(jù)提取

在完成無人機航線最優(yōu)化選擇后，獲取無人機飛行航線上的各個飛行坐標，基于DEM 模型計算出等間距差值，設(shè)置飛行坐標的高度值為該坐標在城市地形上的投影高度，錄入上述高度值，獲得城市地形數(shù)據(jù)，得到城市地形高度曲線圖，如圖2 所示：

根據(jù)相對位置中的地面點對垂直方向的限制性較高的特點，區(qū)分地面點和飛行點的坐標，結(jié)合飛行坐標提取的數(shù)據(jù)特點對城市地形數(shù)據(jù)進行提取［7－8］。具體操作步驟如下：

步驟1： 利用單幀掃描技術(shù)掃描獲得數(shù)字圖像（a，b） ，其中a為需采集數(shù)據(jù)的行數(shù)，b為需采集數(shù)據(jù)的列數(shù)。每個數(shù)字圖像都存在一個電子圖像深度值c相對應(yīng)。將數(shù)字圖像的測距數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字圖像的角度值d，在取得角度值d，基于Savitsky－Golay 濾波算法能減少噪聲影響，設(shè)置飛行航線中角度低于45 °的飛行坐標為初始地面，控制飛行航線在進行廣度優(yōu)先算法后仍能保證飛行的平穩(wěn)程度［9－10］。

步驟2： 根據(jù)地面坐標的特征，設(shè)飛行坐標對應(yīng)的地面坐標為e，其余為飛行坐標； 設(shè)地面坐標的法向量為ne。

步驟3： 在飛行坐標中，根據(jù)鄰域搜索方式計算每一個點的三個特征值（x，y，z） 與其對應(yīng)的法向量（nx，ny，nz） ，設(shè)點云坐標的幾何特征為：線性數(shù)L，面性數(shù)M，球性數(shù)Q，垂直度數(shù)N，可用下列公式表示：

孝長。孝敬長輩是中華民族傳統(tǒng)美德之一，但數(shù)千年的宗法統(tǒng)治將“忠”“孝”混為一談，倡導(dǎo)愚忠愚孝，使“孝”具有了一定的消極意義。村官選舉中，受傳統(tǒng)家長制潛意識影響，大姓長輩往往具有一定優(yōu)勢。但在農(nóng)村青壯年大量外出務(wù)工經(jīng)商，“空巢老人”已成為較普遍社會問題的背景下，提倡孝敬長輩，具有積極的社會意義，但要剔除傳統(tǒng)孝道中的封建糟粕，按照現(xiàn)行法律法規(guī)，賦予“孝”最鮮活的現(xiàn)代內(nèi)核。

2 城市數(shù)字地形數(shù)值模擬

2.1 地形數(shù)值計算參數(shù)

在進行城市數(shù)字地形數(shù)值模擬初始階段需對地形數(shù)值進行計算，根據(jù)工程實際地質(zhì)勘測報告及室內(nèi)測試結(jié)果分析城市數(shù)字地形數(shù)值模擬過程中的地形數(shù)值，并在建立的城市素質(zhì)地形模型中各方向的邊界施加沿著各個固定方向的固定約束［11－12］?；贕IS 和無人機航線測量技術(shù)提取的城市地形數(shù)據(jù)更能反映城市地形的真實情況，提高計算的準確性。地形三維模型如圖3 所示：

2.2 地形數(shù)值模擬分析

基于GIS 和無人機航攝測量技術(shù)提取的城市數(shù)字地形數(shù)據(jù)在重力作用下生成初始地應(yīng)力場，根據(jù)初始豎向地應(yīng)力成層狀分布的原理，保證壓應(yīng)力與深度成正比，并獲得在城市地形底部的最大值以及在城市地形表層的最小值。城市數(shù)字地形初始地應(yīng)力場可用圖4 表示：

在完成邊坡生成初始地應(yīng)力場后，將獲取到的數(shù)據(jù)進行現(xiàn)階段城市地質(zhì)穩(wěn)定性分析，并精確掌握城市地形位移最大區(qū)和城市地面的塑性區(qū)，繪制城市地形位移云圖，同時分析城市地面塑性區(qū)情況，控制城市地形位移最大區(qū)和城市地面的塑性區(qū)主要集中城市中部地區(qū)，在其他范圍內(nèi)，無較大張拉和剪切損傷，城市數(shù)字地形總體穩(wěn)定性較好［13－14］。

地形位移云圖如圖5 所示。構(gòu)建城市地形最大剪應(yīng)變增量云圖如圖6 所示。

分析并錄入邊坡速度矢量情況，發(fā)現(xiàn)在城市地形的中部有小部分剪應(yīng)變增量較大，其他區(qū)域剪應(yīng)變增量均較小，由此可得，城市邊緣地區(qū)無較大運動速度，速度變化區(qū)主要分布在城市中部區(qū)域。

3 無人機航攝測量技術(shù)的城市數(shù)字地形測量

3.1 城市場景融合

根據(jù)測繪的方式獲得的實際地理位置坐標，在三維空間情景中對真實互聯(lián)網(wǎng)攝像頭的方位和姿勢加以仿真，即以網(wǎng)絡(luò)攝像頭方位為中心線構(gòu)建空間直角坐標系，繞X、Y 和Z 軸轉(zhuǎn)動形成翻滾角、俯視角和偏航角，一般用于使網(wǎng)絡(luò)視頻鏡頭畫面水平，翻滾角默認為0 °，結(jié)合城市場景融合，有效利用圖像特性的智能化搭配，將網(wǎng)上攝像頭獲得的實時監(jiān)控視頻圖片與相同方位3D 場景各個角度的圖片實現(xiàn)特征搭配，過濾出最優(yōu)化匹配圖片，得到虛擬攝像機在相應(yīng)3D 場景中的視角參數(shù)，從而替換視頻投影的真實場景參數(shù)的位姿。攝像機姿態(tài)參數(shù)如下圖所示。

在城市數(shù)字地形的實際觀測中，存在建筑稠密、城市道路設(shè)計繁雜，植物茂盛等復(fù)雜影響因素，其紋理保真度會影響到3D 模型的匹配結(jié)果。因此，當(dāng)特定圖像點完成提取后，必須通過特定圖像點過濾去除干擾點。使用單應(yīng)矩陣原則，匹配對照圖一一對應(yīng)的特定圖像點，并根據(jù)對應(yīng)圖像點的最小距離過濾重復(fù)的特定圖像點，獲得精確的特定圖像點并以此作為標準搭配最好的視覺角度及數(shù)字地形參數(shù)［15］。城市場景融合的自動化配套流程可用圖8 表示。

3.2 無人機設(shè)備的采集數(shù)值計算

在實際城市數(shù)字地形測量過程中，需要解決無人機設(shè)備的采集值，設(shè)某個位置的云臺測量的水平方位角為A和偏斜角為B后，并且設(shè)云臺當(dāng)前位置和轉(zhuǎn)動后位置分別為C值C1、C2和D值D1、D2，再與初始方位的角度參數(shù)進行運營得到轉(zhuǎn)動后云臺測量的水平方位角A1和偏斜角B1，可用下列公式表示：

豎直視場角可用下列公式表示：

式中：L代表攝像機運行過程產(chǎn)生的水平寬度，H代表運行過程得到的水平高度。

3.3 城市場景融合的管理平臺

城市數(shù)字地形地圖的實景融合管理系統(tǒng)分為使用層、業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)分析層和支撐層，采取普通的Web 架構(gòu)實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)平臺構(gòu)建，其中，使用層作為系統(tǒng)平臺的管理部分，起到重要的作用，服務(wù)層需實現(xiàn)平臺的核心技術(shù)，數(shù)據(jù)層需完成平臺數(shù)據(jù)收集及分析，支撐層需研發(fā)平臺的核心技術(shù)。使用人層分為4 個功能模塊，即數(shù)據(jù)管理、查詢、視頻投射、場景操作，這4 個模塊數(shù)據(jù)通過平臺進行服務(wù)共享完成各自的目標，以達到優(yōu)化城市數(shù)字地形地圖的目的。

利用管理平臺對數(shù)據(jù)進行挖掘，在數(shù)據(jù)挖掘前需要對數(shù)據(jù)特征值進行較為規(guī)范的歸一化處理，提取各特征聚類集合關(guān)鍵屬性數(shù)值，統(tǒng)一進行數(shù)據(jù)特征規(guī)范化處理，針對數(shù)據(jù)特征屬性的相關(guān)性指標劃分數(shù)據(jù)性能序列的特征值區(qū)間。使樣本數(shù)據(jù)特征值穩(wěn)定在某個固定數(shù)值區(qū)間條件內(nèi)，進而能夠進行離散變換：

式中：xk(t) 表示t時間節(jié)點的有限長的離散信息數(shù)據(jù)序列，k為離散系數(shù)。經(jīng)過離散變換后顯示的結(jié)果數(shù)據(jù)能夠直觀地分析出城市數(shù)字測繪位置，從而能夠反向推斷出數(shù)據(jù)所存在的聚類集合和節(jié)點序列，對地形數(shù)據(jù)進行挖掘，工作人員根據(jù)數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系進行分析和處理，有利于后續(xù)工作的順利進行。

4 實驗研究

為了驗證本文提出的基于GIS 和無人機航攝測量技術(shù)的城市數(shù)字地形測量方法，進行實驗研究。實驗過程的點位分布以及無人機運行軌跡如圖9 所示。

根據(jù)檢查點分布狀況判斷城市數(shù)字地形誤差分布狀態(tài)，得到的實驗結(jié)果如下圖10 所示：

圖1 無人機航線選擇流程Fig.1 UAV route selection process

圖2 城市地形高度曲線圖Fig.2 Height curve of urban terrain

圖3 地形三維模型Fig.3 Three－dimensional terrain model

圖4 地形初始應(yīng)力場Fig.4 Initial stress field of terrain

圖5 地形位移云圖Fig.5 Terrain displacement cloud map

圖6 最大剪應(yīng)變增量云圖Fig.6 Cloud image of maximum shear strain increment

圖7 攝像機姿態(tài)參數(shù)Fig.7 Camera attitude parameters

圖8 城市場景融合自動化配套流程Fig.8 Automatic matching process of urban scene fusion

圖10 誤差分布狀態(tài)Fig.10 Error distribution

根據(jù)上圖可知，檢查點存在隨機誤差，在不同的分布狀態(tài)下，誤差變化也不同，使用本文提出的測量方法能夠很好地應(yīng)對急劇出現(xiàn)的方位變化，減少誤差殘留，提高繪制的地形精度，從而更好地滿足制圖的要求。

本文針對城市地形的開放園區(qū)、公園和街區(qū)進一步分析無人機軌跡運行狀態(tài)，選用傳統(tǒng)的基于三維激光掃描的數(shù)字地形測量方法和基于城市測繪的SLAM 方法進行實驗對比，得到的誤差統(tǒng)計結(jié)果如下表所示。

表1 統(tǒng)計結(jié)果Table 1 Statistical results

根據(jù)上表可知，本文提出的基于GIS 和無人機航攝測量技術(shù)的城市數(shù)字地形測量方法能夠通過量化處理對數(shù)字地形進行精準測量，無人機軌跡的絕對誤差在0.25%以內(nèi)，軌跡精度低于5 cm，坐標精度低于3 cm，具有極強的城市地形測量能力，更適用于實際工作中。

5 結(jié)論

本文深入分析基于GIS 和無人機航攝測量技術(shù)的城市數(shù)字地形測量方法，得出以下結(jié)論：

（1） 本文引入GIS 技術(shù)和無人機攝影技術(shù)研究了一種新的數(shù)字地形測量方法，確定無人機運行過程的軌跡，根據(jù)運行結(jié)果分析測量的城市地形，判斷飛行坐標，實現(xiàn)參數(shù)調(diào)整，得到城市數(shù)字地形，本文的研究方法可以使城市數(shù)字地形與實際地形達到較高的相似度。

（2） 運用無人機航攝測量技術(shù)對城市數(shù)字地形測量，同時解算無人機設(shè)備的采集數(shù)值，能具有較高準確性地構(gòu)建和優(yōu)化城市數(shù)字地形地圖。

綜上所述，本文研究的城市數(shù)字地形測量方法雖效果優(yōu)良，但在實際應(yīng)用當(dāng)中仍存在一些不足需繼續(xù)改進： 在解算GIS 技術(shù)和無人機航攝測量技術(shù)采集到的數(shù)據(jù)時，平臺后方將持續(xù)發(fā)出請求，延長投射時間。