摘要：常規(guī)的土地整治新增耕地勘測(cè)測(cè)量計(jì)算一般為單點(diǎn)位測(cè)定，勘測(cè)的覆蓋范圍較小，導(dǎo)致最終得出的勘測(cè)刺點(diǎn)偏差增大，為此提出對(duì)基于無人機(jī)高分辨率遙感影像的土地整治新增耕地勘測(cè)方法的設(shè)計(jì)與研究。根據(jù)當(dāng)前測(cè)定，先進(jìn)行基礎(chǔ)測(cè)點(diǎn)標(biāo)定與像控測(cè)量，采用多點(diǎn)位的形式，擴(kuò)大勘測(cè)的覆蓋范圍，展開空中三角多點(diǎn)位測(cè)算和DOM制作，基于此，設(shè)計(jì)無人機(jī)高分辨率遙感影像土地整治新增耕地勘測(cè)模型，采用自適應(yīng)重疊對(duì)比的方式來實(shí)現(xiàn)勘測(cè)處理。測(cè)試結(jié)果表明：相較于GIS土地勘測(cè)定界方法、3S技術(shù)土地勘測(cè)定界方法，此次設(shè)計(jì)的無人機(jī)高分辨率遙感影像土地整治新增耕地勘測(cè)方法最終得出的勘測(cè)刺點(diǎn)偏差相對(duì)較小，這說明在無人機(jī)高分辨率遙感影像技術(shù)的輔助與支持下，設(shè)計(jì)的土地整治新增耕地勘測(cè)方模式更加靈活、穩(wěn)定，勘測(cè)的綜合效率提高，耗時(shí)降低，勘測(cè)的精準(zhǔn)度得到進(jìn)一步強(qiáng)化，具有重要價(jià)值。

關(guān)鍵詞：無人機(jī)；高分辨率；遙感探測(cè)；土地整治；新增耕地；勘測(cè)定位

中圖分類號(hào)：X87

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

人口增長與土地資源不均衡的矛盾導(dǎo)致人地矛盾加劇，為緩解該問題，進(jìn)行土地整治，并新增耕地?cái)?shù)量。相關(guān)人員設(shè)計(jì)了應(yīng)對(duì)性較強(qiáng)的新土地整治勘測(cè)方法，如：GIS土地勘測(cè)定界方法通過構(gòu)建空間數(shù)據(jù)庫，整合多種地理數(shù)據(jù)源，對(duì)土地進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)繪。利用地理信息系統(tǒng)的強(qiáng)大分析能力，結(jié)合實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，精確劃定土地邊界，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)勘測(cè)^［1］。而3S技術(shù)土地勘測(cè)定界方法則是集GPS、GIS、RS于一體，通過衛(wèi)星定位、遙感影像和地理信息系統(tǒng)綜合分析，實(shí)現(xiàn)土地的高精度勘測(cè)定界^［2］。數(shù)據(jù)覆蓋廣泛，數(shù)據(jù)處理、分析效率較高，三者協(xié)同工作，極大地提高了土地勘測(cè)定界的效率和準(zhǔn)確性。但仍存在一定的問題，如勘測(cè)臨界標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、勘測(cè)的目標(biāo)不明確、效率過低等限值，難以滿足當(dāng)前土地整治項(xiàng)目對(duì)高精度、高效率數(shù)據(jù)的需求。無人機(jī)高分辨率遙感影像技術(shù)可對(duì)影像進(jìn)行精確分析和處理，提取新增耕地的數(shù)量、位置及面積等關(guān)鍵信息^［3］。本文結(jié)合實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)無人機(jī)遙感技術(shù)的勘測(cè)精度和可靠性進(jìn)行了驗(yàn)證，認(rèn)為其具備高分辨率的圖像采集能力，可以在復(fù)雜的背景下獲取更為精細(xì)的土地利用信息，克服了傳統(tǒng)方法的局限性，為勘測(cè)技術(shù)的發(fā)展與創(chuàng)新提供了技術(shù)支撐^［4］。

1 勘測(cè)技術(shù)方法

1.1 基礎(chǔ)測(cè)點(diǎn)標(biāo)定與像控測(cè)量

耕地測(cè)點(diǎn)的標(biāo)定是覆蓋式的，先標(biāo)定出此時(shí)的勘測(cè)范圍，并將其劃分為多個(gè)獨(dú)立的勘測(cè)單元。采用GPS差分定位技術(shù)，選定耕地范圍之內(nèi)地面上具有明顯特征的點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)^［5］，以此為核心建立對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)，并確定對(duì)應(yīng)的覆蓋范圍（圖1）。

圖1主要是對(duì)基礎(chǔ)測(cè)點(diǎn)覆蓋測(cè)定范圍的設(shè)定及覆蓋標(biāo)記。使用高精度GPS接收機(jī)獲取數(shù)據(jù)，將其余的覆蓋測(cè)定范圍融合，進(jìn)行測(cè)點(diǎn)位置的具體標(biāo)定^［6］，見式（1）。

x=（X-X_s）+（Y-Y_s）y+（Z-Z_s）（1）

式中：x和y分別代表像點(diǎn)坐標(biāo)；X、Y、Z分別代表物點(diǎn)坐標(biāo)；X_s、Y_s和Z_s分別代表相機(jī)位置坐標(biāo)。此時(shí)，將三維地面坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為二維圖像坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)測(cè)點(diǎn)的精確標(biāo)定^［7］?；诖?，進(jìn)行像控測(cè)量。在影像上選取一定數(shù)量的控制點(diǎn)，使用無人機(jī)航拍影像中的控制點(diǎn)，結(jié)合GPS測(cè)量的地面控制點(diǎn)坐標(biāo)，利用最小二乘法計(jì)算出像控測(cè)量的平差值，見式（2）：

J=d+c/2-a（2）

式中：J代表控測(cè)量平差值；d和c分別代表基礎(chǔ)相控范圍和實(shí)際像控范圍；a代表平移向量。根據(jù)平差值來精確每個(gè)像控點(diǎn)的位置，并劃分其對(duì)應(yīng)的獨(dú)立像控范圍，為后續(xù)的土地整治新增耕地勘測(cè)提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)^［8］。一般情況下，當(dāng)前的測(cè)點(diǎn)及像控范圍并不是固定的，而是針對(duì)區(qū)域新增耕地的面積以及位置做出實(shí)時(shí)調(diào)整與整合性移動(dòng)處理，大幅度提升勘測(cè)的效率及質(zhì)量，為后續(xù)勘測(cè)環(huán)節(jié)的執(zhí)行奠定約束條件^［9］。

1.2 空中三角多點(diǎn)位測(cè)算和DOM制作

基于上述設(shè)定的像控測(cè)量范圍，先利用無人機(jī)對(duì)目標(biāo)位區(qū)域進(jìn)行航拍，以此來獲取勘測(cè)影像，對(duì)影像掃描處理，以多視角、多時(shí)間點(diǎn)的形式轉(zhuǎn)換影像數(shù)據(jù)，接下來，使用光束法平差（Bundle Adjustment）先設(shè)置三維點(diǎn)云核心位置，根據(jù)光束映射的方式進(jìn)行重投影，使節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行連接，建立勘測(cè)關(guān)系^［10］。此時(shí)需要計(jì)算出最小化重投影誤差，見式（3）。

P_ε=π（K-R_ε+t_ε）（3）

式中：P_ε代表觀測(cè)像點(diǎn)坐標(biāo)；π代表投影函數(shù)；K代表相機(jī)內(nèi)參矩陣；R_ε和t_ε分別代表初始影像旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。隨后，基于上述設(shè)定及坐標(biāo)設(shè)置，進(jìn)行DOM制作處理^［11］。DOM制作一般是在空中三角測(cè)量完成，先通過影像重采樣和拼接處理，生成無畸變、無遮擋、具有統(tǒng)一地理坐標(biāo)和比例尺的數(shù)字正射影像圖。在這一過程，利用專業(yè)的設(shè)備識(shí)別出新增耕地的位置并進(jìn)行映射對(duì)比^［12］。

圖2主要是對(duì)DOM映射識(shí)別的對(duì)比，基于上述的三角多點(diǎn)位測(cè)算區(qū)域，與DOM映射識(shí)別結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，對(duì)新增耕地位置做出標(biāo)定，并利用無人機(jī)對(duì)新增耕地進(jìn)行掃描處理，采集并轉(zhuǎn)換相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息，利用節(jié)點(diǎn)和基站傳輸?shù)筋A(yù)設(shè)的位置之上，作為后期勘測(cè)的數(shù)據(jù)支撐^［13］。

1.3 勘測(cè)模型

為了精準(zhǔn)勘測(cè)土地整治項(xiàng)目中的新增耕地，結(jié)合無人機(jī)高分辨率遙感影像技術(shù)，設(shè)計(jì)一套高效的勘測(cè)模型，旨在通過一系列精細(xì)化處理步驟，實(shí)現(xiàn)對(duì)新增耕地的精確識(shí)別與量化分析^［14］。首先，對(duì)無人機(jī)采集的實(shí)時(shí)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的幾何校正和噪聲抑制處理，確保影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量。隨后，采用圖像分割技術(shù)，基于影像中的光譜、紋理等特征信息，將林地、草地、建筑物等非耕地地物與耕地進(jìn)行有效區(qū)分^［15］。需要注意的是，針對(duì)不同地物類型設(shè)置差異化的分割標(biāo)準(zhǔn)，以更準(zhǔn)確地覆蓋并映射目標(biāo)區(qū)域。利用多時(shí)相影像數(shù)據(jù)，通過比值法等方法識(shí)別土地整治前后的耕地變化，見式（4）。

V=∫（w-c）²×βw/R（4）

式中：V代表模糊新增耕地面積；w和c分別代表預(yù)估面積和實(shí)際面積；β代表覆蓋區(qū)域；R代表探測(cè)點(diǎn)。根據(jù)計(jì)算得出的模糊新增耕地面積，結(jié)合GIS技術(shù)，對(duì)模糊新增耕地的位置、面積及形狀等信息進(jìn)行空間化展示，形成直觀的勘測(cè)數(shù)據(jù)^［16］。同時(shí)，利用GIS的空間分析功能，對(duì)模糊信息進(jìn)行核驗(yàn)與實(shí)時(shí)修正，以消除耕地邊緣差異。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)模型的執(zhí)行流程（圖3）。

為進(jìn)一步提高勘測(cè)精度，進(jìn)行模型勘測(cè)邊緣差的計(jì)算，見式（5）。

U=（1+b²/r）+ρ（5）

式中：U代表新增耕地勘測(cè)邊緣差；b代表實(shí)時(shí)勘測(cè)區(qū)域；r代表單元勘測(cè)節(jié)點(diǎn)；ρ代表預(yù)設(shè)勘測(cè)偏差。通過對(duì)比實(shí)時(shí)勘測(cè)區(qū)域與預(yù)設(shè)勘測(cè)范圍之間的差異，找出并修正潛在的誤差源^［17］。

1.4 自適應(yīng)重疊對(duì)比實(shí)現(xiàn)勘測(cè)處理

在土地整治新增耕地勘測(cè)中，自適應(yīng)重疊對(duì)比技術(shù)是關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，依賴于高效的影像匹配算法來確保多時(shí)相影像間的精確對(duì)齊^［18］。這一過程首先涉及自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備的應(yīng)用，用于在影像中精準(zhǔn)定位關(guān)鍵點(diǎn)并提取其特征。隨后，利用特征描述子對(duì)這些關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行編碼，以便在不同影像間進(jìn)行高效比對(duì)，從而建立起自適應(yīng)的匹配機(jī)制^［19］。在匹配過程中，采集到的匹配數(shù)據(jù)和信息將被進(jìn)一步處理，利用RANSAC等算法剔除潛在的誤匹配點(diǎn)，以提高匹配的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。基于處理后的匹配數(shù)據(jù)測(cè)算出新增耕地的重疊區(qū)域，見式（6）。

J=ξ²-ωμ（6）

式中：J代表新增耕地重疊區(qū)域；ξ代表初始耕地面積；ω代表模糊修正后單元耕地區(qū)域；μ代表重疊點(diǎn)。將計(jì)算得出的新增耕地重疊區(qū)域作為限制標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合重疊區(qū)域的特征和預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行差異度對(duì)比。這一過程有助于自動(dòng)識(shí)別和提取新增耕地，減少人為干預(yù)，提高勘測(cè)效率^［20］。最終，結(jié)合GIS技術(shù)，將識(shí)別出的新增耕地信息以圖層的形式疊加到地理底圖上，形成直觀、清晰的勘測(cè)結(jié)果圖。

2 驗(yàn)證分析

結(jié)合無人機(jī)高分辨率遙感影像技術(shù)，對(duì)土地整治新增耕地勘測(cè)方法的實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行分析與研究，考慮到最終測(cè)試結(jié)果的真實(shí)與可靠，選定對(duì)比的形式展開核驗(yàn)，以M區(qū)域的新增土地耕地作為測(cè)試的目標(biāo)對(duì)象。參考文獻(xiàn)設(shè)定GIS土地勘測(cè)定方法、3S技術(shù)土地勘測(cè)定界方法以及此次設(shè)計(jì)的無人機(jī)高分辨率遙感影像土地整治新增耕地勘測(cè)方法。根據(jù)當(dāng)前設(shè)定，采集匯總歷史數(shù)據(jù)和信息，轉(zhuǎn)換存儲(chǔ)，進(jìn)行初始測(cè)試環(huán)境的設(shè)定。

2.1 驗(yàn)證準(zhǔn)備

本次主要是對(duì)基于無人機(jī)高分辨率遙感影像的土地整治新增耕地勘測(cè)方法進(jìn)行測(cè)定及分析。選定的M區(qū)域?yàn)橐?guī)模較大的村落，項(xiàng)目性質(zhì)為土地整理項(xiàng)目。在扣除105.34 hm²的未動(dòng)工面積后，項(xiàng)目區(qū)邊界內(nèi)的土地總面積共計(jì)1 350.55 hm²，M項(xiàng)目區(qū)耕地基本農(nóng)田面積為950.35 m²，當(dāng)前項(xiàng)目規(guī)劃新增耕地為23.5%，具體耕地面積尚未完全確定。先將勘測(cè)區(qū)域劃分為4個(gè)獨(dú)立的單元，每一個(gè)區(qū)域部署一定數(shù)量的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間互相搭接，完成覆蓋式監(jiān)測(cè)勘察。根據(jù)新增耕地的勘測(cè)需求，進(jìn)行無人機(jī)高分辨率遙感影像處理控制指標(biāo)與參數(shù)的設(shè)置。

表1主要是對(duì)無人機(jī)高分辨率遙感影像處理控制指標(biāo)參數(shù)的設(shè)定，完成對(duì)基礎(chǔ)測(cè)試環(huán)境的設(shè)置。在當(dāng)前的測(cè)試背景下，核驗(yàn)測(cè)試的無人機(jī)是否處于穩(wěn)定的狀態(tài)，無問題之后，進(jìn)行后續(xù)的實(shí)踐測(cè)定。

2.2 結(jié)果分析

將無人機(jī)高分辨率遙感影像技術(shù)與自適應(yīng)重疊對(duì)比方法相結(jié)合，對(duì)選定的耕地區(qū)域進(jìn)行了全面細(xì)致的實(shí)時(shí)勘測(cè)對(duì)比。首先，利用無人機(jī)對(duì)新增耕地位置進(jìn)行掃描，并通過邊緣標(biāo)定技術(shù)，在新增耕地范圍內(nèi)建立了準(zhǔn)確的基礎(chǔ)勘測(cè)坐標(biāo)系統(tǒng)。

圖4主要是對(duì)無人機(jī)新增耕地位置重疊掃描識(shí)別對(duì)比，在新增的耕地范圍之內(nèi)建立基礎(chǔ)性的勘測(cè)坐標(biāo)，通過設(shè)置的像片控制點(diǎn)，無人機(jī)能夠?qū)崟r(shí)獲取數(shù)據(jù)和信息。在成像后，系統(tǒng)依據(jù)點(diǎn)位間的重疊情況進(jìn)行詳細(xì)的對(duì)比分析，自動(dòng)將識(shí)別出的重疊位置設(shè)定為對(duì)應(yīng)的刺點(diǎn)。

利用無人機(jī)多次掃描，計(jì)算出新增耕地勘測(cè)的刺點(diǎn)偏差，見式（7）。

V=X₁-（θ+vX₂/f）（7）

式中：V代表勘測(cè)刺點(diǎn)偏差，X₁和X₂分別代表基礎(chǔ)掃描面積和實(shí)際面積，θ代表重疊區(qū)域，v代表實(shí)際新增耕地面積，f代表刺點(diǎn)數(shù)量。根據(jù)當(dāng)前測(cè)定，對(duì)最終得出的結(jié)果對(duì)比分析（表2）。

相較于GIS土地勘測(cè)定方法、3S技術(shù)土地勘測(cè)定界方法，此次設(shè)計(jì)的無人機(jī)高分辨率遙感影像土地整治新增耕地勘測(cè)方法最終得出的勘測(cè)刺點(diǎn)偏差相對(duì)較小，驗(yàn)證了自適應(yīng)重疊對(duì)比算法在影像匹配和重疊區(qū)域測(cè)算中的有效性，凸顯了無人機(jī)技術(shù)在提高勘測(cè)精度和效率方面的巨大潛力。一是高分辨率的影像數(shù)據(jù)能夠提供更豐富的地物信息，有助于更準(zhǔn)確地識(shí)別和提取新增耕地；二是無人機(jī)平臺(tái)的靈活性和快速響應(yīng)能力，使得勘測(cè)工作能夠在更短的時(shí)間內(nèi)完成，提高了整體效率；三是自適應(yīng)重疊對(duì)比算法的應(yīng)用，通過優(yōu)化影像匹配和重疊區(qū)域測(cè)算過程，進(jìn)一步減少了勘測(cè)誤差，提高了勘測(cè)的精準(zhǔn)度。

3 結(jié)語

無人機(jī)高分辨率遙感影像技術(shù)在提升勘測(cè)效率、降低成本、提高數(shù)據(jù)精度等方面展現(xiàn)出了顯著效果。通過精細(xì)化的影像處理與分析，提取新增耕地的詳細(xì)信息，設(shè)計(jì)更加靈活、多變的勘測(cè)結(jié)構(gòu)，為土地整治項(xiàng)目的科學(xué)決策和精準(zhǔn)實(shí)施提供數(shù)據(jù)，推動(dòng)土地資源的可持續(xù)利用和生態(tài)文明建設(shè)貢獻(xiàn)力量。

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Study on New Cultivated Land Survey Based on UAV High-resolution Remote Sensing Images

XIA Jie， JIA Cuiqing

（Linyi Bureau of Natural Resources， Shandong Dezhou 251500， China）

Abstract：The conventional survey and measurement calculation of new cultivated land for land regulation is generally single-point measurement， and the coverage of the survey is small， which leads to the increase of the puncture point deviation of the final survey. Therefore， the design and study of the survey method of new cultivated land for land regulation based on high-resolution remote sensing images of drones have been put forward. According to present condition measurement， basic measurement point calibration and image control measurement have been first carried out. The multi-point form has been adopted to expand the coverage of the survey， and the aerial triangular multi-point measurement and DOM production have been carried out. New cultivated land survey model of UAV high-resolution remote sensing image land renovation has been designed， and the adaptive overlapping and comparison method has been adopted to realize the survey and processing. It is showed that the survey puncture point deviation obtained by the UAV high-resolution remote sensing image survey method for land renovation and newly added farmland is relatively small comparing with GIS land survey and determination method and 3S technology land survey and demarcation method. It is indicated that with the assistance and support of UAV high-resolution remote sensing image technology， the designed land renovation and newly added farmland survey mode is more flexible and stable. The comprehensive efficiency of the survey has been improved， the time has been reduced， and the accuracy of the survey has been further strengthened. It has important value.

Key words：UAV; high resolution; remote sensing detection; land consolidation; new cultivated land; surveying and positioning