于志強(qiáng)

（山東省日照市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)局，山東 日照 276826）

大型專業(yè)無(wú)人機(jī)可以獲得高分辨率圖像，但巨大的數(shù)據(jù)量需要使用昂貴的航空攝影測(cè)量軟件，例如像素網(wǎng)格和現(xiàn)代航空攝影測(cè)量自動(dòng)三角測(cè)量（MAP-AT）實(shí)現(xiàn)精確位置和定位系統(tǒng)（POS）數(shù)據(jù)處理圖像。而從高分辨率圖像中獲取POS數(shù)據(jù)也需要使用高精度GPS[1]。準(zhǔn)確客觀地測(cè)量農(nóng)村開墾的耕地面積，對(duì)土地所有者和政府都很重要。農(nóng)村項(xiàng)目在我國(guó)境內(nèi)分布廣泛，因此測(cè)量農(nóng)村居民點(diǎn)開墾耕地面積是農(nóng)村地區(qū)研究的一項(xiàng)重要任務(wù)，應(yīng)用實(shí)地調(diào)查等技術(shù)時(shí)，需要大量的勞動(dòng)力和成本[2]，調(diào)查結(jié)果很容易受到人為因素的影響，因此，需要一種新的方法，保持低成本的同時(shí)，客觀地測(cè)量農(nóng)村開墾區(qū)域，以滿足當(dāng)前的需求[3]。

目前無(wú)人機(jī)（UAV）技術(shù)發(fā)展迅速，廣泛應(yīng)用于土地利用規(guī)劃，重組土地利用、確定農(nóng)村土地使用權(quán)、探測(cè)山地災(zāi)害、監(jiān)測(cè)土地改革、山地洪水測(cè)量評(píng)估以及繪制地表海拔變化等[4]。因此本文利用P2V無(wú)人機(jī)生成農(nóng)村開墾耕地圖像，隨后使用攝像機(jī)鏡頭模型對(duì)其進(jìn)行校正，將其與地理編碼的高分辨率方案匹配，測(cè)量農(nóng)村開墾的耕地面積，并評(píng)估測(cè)量精度。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

研究區(qū)域的面積為5000m2。該區(qū)域已拆除大量舊建筑，并在該地區(qū)內(nèi)建造新房子，而舊的建筑通常比新的建筑占據(jù)更多的土地面積[5]。因此，該地區(qū)的農(nóng)村建設(shè)用地面積逐漸縮小，而耕地面積則逐漸擴(kuò)大。這說(shuō)明從農(nóng)村建設(shè)用地整合中得出的農(nóng)村建設(shè)用地指標(biāo)可以作為城市建設(shè)用地指標(biāo)。目前農(nóng)村地區(qū)的耕地和建設(shè)用地間無(wú)法保持平衡[6]，因此有必要準(zhǔn)確地測(cè)量農(nóng)村居民點(diǎn)開墾耕地面積。在本文分析中使用P2V無(wú)人機(jī)來(lái)收集圖像。該無(wú)人機(jī)型號(hào)為P2V，擁有捕捉全高清（HD）視頻和圖片的能力。

2 試驗(yàn)方法

利用P2V無(wú)人機(jī)對(duì)農(nóng)村居民耕地面積進(jìn)行測(cè)量，圖像由P2V無(wú)人機(jī)采集，經(jīng)過(guò)透鏡校正并對(duì)圖像進(jìn)行幾何校正，同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行地理編碼和馬賽克處理，以方便測(cè)量農(nóng)村開墾耕地面積[7]。

在某村鎮(zhèn)附近獲得多張P2V無(wú)人機(jī)圖像。當(dāng)P2V無(wú)人機(jī)系統(tǒng)起飛時(shí)，飛行高度控制在150m，利用DJI視覺(jué)應(yīng)用程序用來(lái)控制無(wú)人機(jī)并垂直捕捉地面圖像，使P2V無(wú)人機(jī)系統(tǒng)向左側(cè)移動(dòng)[8]。一旦左側(cè)區(qū)域的圖像完成，就會(huì)將無(wú)人機(jī)緩慢地推向右側(cè)，并捕獲該區(qū)域的圖像。飛行路線如圖1所示。

圖1 飛行路線

2.1 圖像透鏡校正

在P2V無(wú)人機(jī)系統(tǒng)上安裝魚眼攝像機(jī)，以捕獲廣角視場(chǎng)圖像。在每幅魚眼圖像中都存在圖像變形，會(huì)導(dǎo)致拍攝的圖像分辨率下降，因此在使用P2V無(wú)人機(jī)之前必須進(jìn)行圖像修正。使用Adobe Photoshop CS6擴(kuò)展器軟件中的魚鏡頭校正功能，相機(jī)類型為P2V FC2000，鏡頭類型為P2V FC2000。將校正后的圖像應(yīng)用于農(nóng)村開墾耕地面積測(cè)量研究[9]。

2.2 圖像幾何校正

將分辨率為0.6m的舊建筑地理編碼圖像作為參考。對(duì)地理編碼圖像與P2V無(wú)人機(jī)圖像進(jìn)行比較，可以測(cè)得舊建筑拆除的面積。由于圖像區(qū)域是平面，因此使用多項(xiàng)式幾何模型修正P2V無(wú)人飛行器圖像，以獲得后續(xù)的正射影像。使用公式（1）的多項(xiàng)式幾何校正模型對(duì)每幅P2V無(wú)人飛行器圖像進(jìn)行校正。并采用最近鄰采樣算法得到每個(gè)P2V無(wú)人機(jī)圖像的數(shù)值。

式中：X、Y為P2V無(wú)人機(jī)圖像x、y軸上像素的坐標(biāo)值。利用公式（1）中的多項(xiàng)式幾何模型、可以對(duì)魚鏡頭校正后的所有圖像進(jìn)行幾何校正，得到P2V無(wú)人機(jī)地理編碼圖像。

2.3 地理編碼圖像

由于相鄰的P2V無(wú)人飛行器地理編碼圖像間存在大量重疊，因此使用RS圖像處理軟件包（例如PCI、ERDAS或ENVI）對(duì)相鄰的P2V無(wú)人飛行器地理編碼圖像進(jìn)行馬賽克處理。首先，選擇一幅地理編碼圖像，其次，創(chuàng)建合適的閾值（2.67），并輸出馬賽克文件。再次，在P2V無(wú)人飛行器地理編碼圖像中確定一個(gè)馬賽克區(qū)域，并將另一個(gè)馬賽克區(qū)域鑲嵌到輸出文件中。最后，選擇另一幅相鄰的P2V無(wú)人飛行器地理編碼圖像，確定其馬賽克區(qū)域，并將其添加到輸出文件中。將所有相鄰的P2V無(wú)人機(jī)地理編碼圖像拼接到輸出圖像文件上，生成較大的圖像范圍以供進(jìn)一步研究。兩個(gè)相鄰的馬賽克P2V無(wú)人機(jī)地理編碼圖像的邊界位于特征明顯且無(wú)變形的區(qū)域，避免外部作為馬賽克區(qū)域。

3 結(jié)果討論

3.1 無(wú)人機(jī)圖像

P2V無(wú)人機(jī)一次飛行可拍攝40多幅圖像，覆蓋面積約為0.6km2。電池完全充電后，P2V無(wú)人機(jī)系統(tǒng)最多可飛行25min。該系統(tǒng)的飛行直徑為500m。該系統(tǒng)中的機(jī)載相機(jī)為魚眼式鏡頭，具有180°的視場(chǎng)角，可以捕捉到較大的地面圖像。該相機(jī)拍攝的圖像為4384像素×3288像素。根據(jù)魚眼圖像的質(zhì)量和位置，選擇多張魚眼圖像對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步研究，結(jié)果如圖2所示。無(wú)人機(jī)圖像的前后重疊率在30%～50%，側(cè)面重疊率在15%～50%。使用Adobe Photoshop CS6軟件中的擴(kuò)展器，可以有效消除魚眼圖像的幾何變形。修正后的圖像與普通相機(jī)拍攝的正常圖像相似且每張魚眼圖像的邊緣都被剪去，以提高耕地面積測(cè)量的精確度。修正過(guò)的圖像如圖3所示。

圖2 P2V無(wú)人機(jī)拍攝圖像

圖3 校正后的無(wú)人機(jī)圖像

使用多項(xiàng)式幾何校正模型、最近鄰取樣算法和分辨率為0.6m的地理編碼圖像作為參考。幾何校正誤差都小于兩個(gè)像素且覆蓋一個(gè)沉降點(diǎn)的P2V無(wú)人機(jī)地理編碼圖像的數(shù)量隨著沉降點(diǎn)的增加而增加。同時(shí)每個(gè)P2V無(wú)人機(jī)圖像的分辨率取決于飛行高度。結(jié)果表明，圖2與圖3兩幅P2V無(wú)人機(jī)地理編碼圖像間的馬賽克邊緣匹配良好，尤其是校正后無(wú)人機(jī)圖像中的線狀特征匹配。通過(guò)檢查和測(cè)量距離表明，線狀地物邊緣匹配誤差小于一個(gè)像素。當(dāng)P2V無(wú)人機(jī)圖像疊加到參考圖像上時(shí)，P2V無(wú)人機(jī)圖像中的地面地物與參考圖像中的地面地物匹配良好。

3.2 從農(nóng)村定居點(diǎn)開墾的耕地

通過(guò)對(duì)后期拼接P2V無(wú)人機(jī)圖像與前期參考圖像進(jìn)行比較，可以確定土地整合結(jié)果和農(nóng)村開墾耕地變化。與參考圖像進(jìn)行比較，從10cm分辨率的P2V無(wú)人機(jī)圖像中可以準(zhǔn)確地描繪拆除舊建筑、回收土地并改造用于耕種的地塊如圖4所示。使用ARCGIS軟件計(jì)算每個(gè)地塊的面積，見表1。從表1可以看出，耕地2的面積最大（4184.35m2），分別比耕地1、耕地3、耕地4擴(kuò)大了69.37%、83.05%、86.30%。最小耕地為573.12m2。

表1 復(fù)墾后的耕地面積（單位：m2）

圖4 開墾后的耕地圖像

圖4（a）清楚地顯示，一些開墾的耕地上已經(jīng)種植了油菜，但土壤肥力較低，油菜的長(zhǎng)勢(shì)不如原來(lái)的耕地。原始耕地的質(zhì)量低，說(shuō)明該地區(qū)開墾的耕地質(zhì)量需要改善。地塊分布稀疏，田塊面積較小，通常在500m2～5000m2。

3.3 準(zhǔn)確度和效率

為評(píng)估研究中提出的方法的準(zhǔn)確性，使用ARCGIS軟件對(duì)P2V無(wú)人機(jī)圖像的5個(gè)測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行測(cè)量，并將P2V無(wú)人機(jī)圖像與參考圖像進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)一步研究P2V無(wú)人機(jī)圖像繪圖誤差，試驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2 P2V無(wú)人機(jī)圖像繪圖誤差

從表2可以看出，測(cè)量點(diǎn)2內(nèi)的誤差約為0.206%，測(cè)量點(diǎn)3的誤差為0.619%。同時(shí)測(cè)量點(diǎn)2內(nèi)的準(zhǔn)確率為99.794%。在整個(gè)分析過(guò)程中，耕地面積誤差均不超過(guò)1%。，P2V無(wú)人機(jī)方法所實(shí)現(xiàn)的準(zhǔn)確率均大于99%。隨著耕地面積的增加，準(zhǔn)確率也有所提高。在研究區(qū)域內(nèi)，一天可以捕捉40張無(wú)人機(jī)圖像。需要兩天處理這些數(shù)據(jù)，并獲得地圖、表格和報(bào)告的結(jié)果。因此，共需要4天來(lái)完成耕地面積測(cè)量任務(wù)。

由數(shù)據(jù)顯示，分辨率隨著飛行高度的降低而增加。P2V無(wú)人機(jī)的最大安全飛行高度不超過(guò)200m，但最佳高度在離地面的100m～200m。當(dāng)P2V無(wú)人機(jī)離地面飛行約200m時(shí)，可以獲得分辨率約10cm的圖像，該圖像覆蓋面積約為140000m2，比一個(gè)沉降點(diǎn)大。最佳圖像面積約為7萬(wàn)m2，總計(jì)約為50%。當(dāng)研究區(qū)域內(nèi)沒(méi)有樹木或建筑物等障礙物時(shí)，P2V無(wú)人機(jī)可以在約9m2的空地上輕松起飛。該系統(tǒng)也可以在云層下方飛行，捕捉可用圖像所需的高度通常距離地面不超過(guò)200m。

4 結(jié)論

本文提出利用P2V無(wú)人機(jī)系統(tǒng)測(cè)量農(nóng)村耕地面積的方法。采用0.6m分辨率的地理編碼圖像作為參考。利用該方法測(cè)量面積的精度高于99%，符合國(guó)家土地管理要求。將后期無(wú)人機(jī)圖像與前期參考圖像進(jìn)行比較，可以很容易地評(píng)價(jià)土地整合數(shù)據(jù)和農(nóng)村耕地變化。利用ARCGIS軟件將P2V無(wú)人機(jī)后期鑲嵌圖像與前期參考圖像進(jìn)行比較，可以準(zhǔn)確測(cè)量農(nóng)村居民點(diǎn)開墾的耕地面積。測(cè)量的耕地最大面積為4184.35m2，最小耕地為573.12m2。