摘 要：常規(guī)的自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法主要依賴MAPEDIT軟件完成測(cè)繪定點(diǎn)的編輯處理，但這種方法易受測(cè)繪空間位置變化影響，導(dǎo)致采集的測(cè)繪坐標(biāo)與實(shí)際坐標(biāo)存在不吻合的情況。為此，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，設(shè)計(jì)一種全新的自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法。該方法規(guī)劃了自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集路徑，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建了無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集中心，并設(shè)計(jì)了專門的無(wú)人機(jī)測(cè)繪激光點(diǎn)云配準(zhǔn)算法，從而成功實(shí)現(xiàn)了自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)的采集。實(shí)例分析結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法所采集的測(cè)繪坐標(biāo)與實(shí)際坐標(biāo)非常接近，證明了該方法具有較好的采集效果。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；自然資源；無(wú)人機(jī)；測(cè)繪；數(shù)據(jù)采集；激光點(diǎn)云配準(zhǔn)算法

中圖分類號(hào)：TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2024）11-0-03

0 引 言

無(wú)人機(jī)測(cè)繪技術(shù)是一種新型地理空間數(shù)據(jù)采集處理技術(shù)，需要在無(wú)人機(jī)上安裝傳感器和相機(jī)，以獲取高分辨率的遙感圖像，在地形測(cè)繪、土地利用規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面應(yīng)用廣泛[1]。利用無(wú)人機(jī)測(cè)繪可以大幅度提高測(cè)繪數(shù)據(jù)的采集效率，因此開(kāi)展自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪方面的研究非常重要。近年來(lái)，相關(guān)研究人員基于無(wú)人機(jī)測(cè)繪特點(diǎn)設(shè)計(jì)了幾種常規(guī)的無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法，例如基于GIS的無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法[2]，以及基于三維激光掃描技術(shù)的無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法[3]。但以上2種方法易受測(cè)繪空間位置變化的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集測(cè)繪坐標(biāo)與實(shí)際坐標(biāo)存在不吻合的情況。因此，本文基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)了一種全新的自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集

方法設(shè)計(jì)

1.1 自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集路徑規(guī)劃

當(dāng)測(cè)繪環(huán)境相對(duì)復(fù)雜時(shí)，對(duì)無(wú)人機(jī)行動(dòng)軌跡的精確度要求隨之提高。為了提高測(cè)繪精度，避免無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集異常[4-5]，本文使用可視圖法和柵格法來(lái)規(guī)劃自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集路徑。規(guī)劃的柵格越小，所表示的測(cè)繪障礙就越精確。因此，可以通過(guò)確定合適的柵格尺寸，對(duì)無(wú)人機(jī)的測(cè)繪飛行空間進(jìn)行離散化處理。同時(shí)，設(shè)定有效的膨脹系數(shù)[6]，并根據(jù)障礙物測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行環(huán)境建模，在確保留有足夠安全裕量的基礎(chǔ)上生成路徑規(guī)劃的先決條件[7]。此時(shí)，可設(shè)定一個(gè)微小的固定距離，定義避障性能參數(shù)矩陣lik的表達(dá)式為：

（1）

式中：Dik代表第i個(gè)路徑點(diǎn)與第k個(gè)障礙物的間距；Dsafe代表預(yù)設(shè)的安全測(cè)繪距離[8]。此時(shí)，考慮路徑最短性能，得到的路徑規(guī)劃安全懲罰函數(shù)f表達(dá)式為：

（2）

式中：λ為懲罰因子；n為路徑點(diǎn)個(gè)數(shù)。路徑規(guī)劃必須滿足無(wú)人機(jī)飛行避障性能?；诖耍?jì)算最短路徑歐氏距離f1，表達(dá)式為：

（3）

式中：xi+1、yi+1為初始路徑點(diǎn)坐標(biāo)；xi、yi為避障路徑坐標(biāo)[9]。根據(jù)上述路徑規(guī)劃參數(shù)生成的路徑規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)F的表達(dá)

式為：

（4）

使用上述路徑規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)可以不斷地進(jìn)行路徑規(guī)劃更新，進(jìn)而提高測(cè)繪數(shù)據(jù)采集的效率。

1.2 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集中心

通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建出高效的傳感網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)利用無(wú)人機(jī)搭載傳感器就可以實(shí)時(shí)獲取測(cè)繪數(shù)據(jù)，包括地形地貌、氣象信息、水文數(shù)據(jù)等?；诖?，本文首先基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建了無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集中心。設(shè)計(jì)該采集中心時(shí)需要考慮以下幾個(gè)要點(diǎn)：第一，需要直接獲取不同場(chǎng)景的測(cè)繪信息，以減少深度估計(jì)所帶來(lái)的計(jì)算成本；第二，需要降低無(wú)人機(jī)定位約束；第三，數(shù)據(jù)采集中心的采集傳感器必須有足夠的采樣頻率，以滿足多場(chǎng)景的測(cè)繪要求[10]。根據(jù)上述無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集中心的設(shè)計(jì)要求，本文選取無(wú)人機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)、飛行控制器作為該中心的核心硬件設(shè)備，并利用機(jī)載電腦進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。除此之外，為滿足測(cè)繪的視覺(jué)定位要求，還配置了SLAM雙目魚(yú)眼相機(jī)以及慣性測(cè)量單元（Inertial Measurement Unit， IMU）輔助激光雷達(dá)。在測(cè)繪過(guò)程中，為了確保輔助飛行控制的精準(zhǔn)性，本文設(shè)計(jì)的測(cè)繪數(shù)據(jù)采集中心利用Pixhawk 4開(kāi)源固件進(jìn)行了二次開(kāi)發(fā)處理，并結(jié)合Realsense T265進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，以期在最大程度上提升測(cè)繪采集的效果。

1.3 無(wú)人機(jī)測(cè)繪激光點(diǎn)云配準(zhǔn)算法設(shè)計(jì)

由于獲取的初始測(cè)繪信息受測(cè)距特征影響，存在線性擬合誤差，因此，需要設(shè)計(jì)一種無(wú)人機(jī)測(cè)繪激光點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。首先對(duì)不同的測(cè)繪節(jié)點(diǎn)進(jìn)行線性擬合計(jì)算，表達(dá)式為：

（5）

式中：w為擬合向量；z為擬合直線斜率；z0為截距。在測(cè)繪過(guò)程中，可以根據(jù)測(cè)繪節(jié)點(diǎn)的關(guān)系進(jìn)行均值濾波處理，從而實(shí)現(xiàn)激光點(diǎn)云配準(zhǔn)，表達(dá)式為：

（6）

式中：ε代表均值計(jì)算；p（z， z0）代表均值濾波輸出結(jié)果；

q（z， z0）代表測(cè)繪點(diǎn)灰度值。使用該激光點(diǎn)云配準(zhǔn)算法可以按照節(jié)點(diǎn)的灰度值快速進(jìn)行降序排列處理，并調(diào)整對(duì)應(yīng)中心的像素匹配關(guān)系，消除產(chǎn)生的數(shù)據(jù)噪聲點(diǎn)，從而提高測(cè)繪數(shù)據(jù)采集坐標(biāo)與預(yù)設(shè)坐標(biāo)的擬合度。

2 實(shí)例分析

2.1 概況及準(zhǔn)備

根據(jù)無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)要求，本文選取X區(qū)域作為研究區(qū)域，該研究區(qū)域的植被覆蓋率較高，存在混交闊葉林。本文使用多重疊度規(guī)劃法設(shè)置無(wú)人機(jī)測(cè)繪路徑，選定的作業(yè)區(qū)域面積為100 m×100 m，飛行高度預(yù)設(shè)為50 m。

本次采集到的無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)要通過(guò)I7-670HQ處理器統(tǒng)一進(jìn)行處理，再傳輸至ALIENWARE工作站中，實(shí)驗(yàn)操作系統(tǒng)為Windows 10 64位。在開(kāi)始實(shí)驗(yàn)后，需要選取

Python 3.7和OpenCV 3.4進(jìn)行輔助分析，使用AMAZE算法提取了測(cè)繪特征，本文選取3Strandard無(wú)人機(jī)作為實(shí)驗(yàn)無(wú)人機(jī)。首先需要進(jìn)行影像匹配，描述不同的測(cè)繪特征點(diǎn)；再進(jìn)行空中三角測(cè)量，輸出有效的實(shí)例分析數(shù)據(jù)采集坐標(biāo)。在無(wú)人機(jī)測(cè)繪的過(guò)程中，需要不斷調(diào)整機(jī)身的位置、姿態(tài)。因此，在實(shí)例分析中使用慣性測(cè)量單元IMU來(lái)調(diào)整控制指令，利用加速度計(jì)和陀螺儀測(cè)量三軸姿態(tài)角，采用GPS PPK技術(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)后差分處理，并進(jìn)行坐標(biāo)解算，保證測(cè)繪結(jié)果的精度處于1 cm+（1～2 ppm）范圍內(nèi)。

2.2 測(cè)繪數(shù)據(jù)采集結(jié)果與討論

根據(jù)上述研究概況及準(zhǔn)備，進(jìn)行自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)，分別使用本文設(shè)計(jì)的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法、文獻(xiàn)[2]的基于GIS的無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法，以及文獻(xiàn)[3]的基于三維激光掃描技術(shù)的無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法進(jìn)行測(cè)繪數(shù)據(jù)采集，并記錄3種方法在不同測(cè)繪數(shù)據(jù)采集點(diǎn)下的測(cè)繪坐標(biāo)數(shù)據(jù)。測(cè)繪數(shù)據(jù)采集結(jié)果見(jiàn)表1。

由表1可知，在不同測(cè)繪數(shù)據(jù)采集點(diǎn)下本文設(shè)計(jì)的方法采集的測(cè)繪坐標(biāo)數(shù)據(jù)與實(shí)際坐標(biāo)數(shù)據(jù)擬合較好，而文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[3]的方法所采集的測(cè)繪坐標(biāo)數(shù)據(jù)與實(shí)際坐標(biāo)數(shù)據(jù)相差較大。上述實(shí)例分析結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法的采集效果較好，具有較高的可靠性，有一定的應(yīng)用價(jià)值。

3 結(jié) 語(yǔ)

無(wú)人機(jī)測(cè)繪的難度較大，影響因素復(fù)雜，常規(guī)的無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法的采集精度難以保證。針對(duì)這些問(wèn)題，本文基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)了一種全新的自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法。實(shí)例分析結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的自然資源無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集方法的采集效果較好，具有較高的可靠性，可為自然資源的優(yōu)化管理作出一定貢獻(xiàn)。

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作者簡(jiǎn)介：姜 敏（1987—），女，山東濟(jì)南人，碩士，正高級(jí)工程師，研究方向?yàn)闇y(cè)繪地理信息系統(tǒng)、自然資源管理、攝影測(cè)量與遙感。

任 耀（1986—），男，河南南陽(yáng)人，碩士，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)?S技術(shù)在礦產(chǎn)資源勘查與管理中的應(yīng)

用研究及礦政管理。

收稿日期：2023-11-17 修回日期：2023-12-18