无人机航空摄影及正射影像制作技术实践

无人机航空摄影及正射影像制作技术实践

陆薇

广州建通测绘地理信息技术股份有限公司 510000

摘要：利用无人机进行航空摄像，并将采集的影像数据通过建立三维空间模型，这一技术的兴起被广泛的应用于地形图测绘、城市规划、工程测绘及文物保护等方面，对于无人机倾斜摄影测量技术方法方面，国内外工作者进行了大量的研究及实践，对于正射影像制作及航拍设计方面，实践案例相比较少。本文主要对无人机航空摄影及正射影像制作技术进行分析。

关键词：无人机航空摄影；测绘工程；正摄影像；技术应用

引言

航空摄影测量技术一直以来都是获取灾害现场信息的最直接的技术手段，无人机让应急航空摄影更为便利。利用无人机搭载光学相机，通过摄影测量数据处理技术可获取灾害现场高精度三维几何数据，是应急指挥和决策的重要依据。

1正射影像拉花区域自动检测

1.1拉花区域的形成

航空影像的正射纠正是根据地面点位置计算原始影像上对应的像素，然后进行灰度重采样的过程。如图1所示，

点O为成像中心，A—G为地面点，由于地形起伏较大且摄影中心在山地右侧，因此会造成原始影像上ABCDE区域没有成像，点AE、BDF和CG分别在同一光线上，因此区域AB被区域EF遮蔽，区域BCD被区域FG遮蔽。同时，成像时相机姿态与地形的起伏还可能造成区域EG在原始影像上成像区域较窄。正射纠正中按照地面格网点进行反算求解原始影像上像素点进行灰度内插赋值，因此，地面点A所采样的灰度值为点E的灰度值，点B和点D的采样值为F点，BC，、CD和FG段的采样值均为FG段成像灰度，当FG非常狭窄时，就会在DOM上造成同一像素的过度重复采样，就造成了影像的拉伸变形，如果拉伸变形比较严重就形成了拉花区域。

1.2拉花变形自动检测方法

拉花变形是由于原始影像上同一像素在正射纠正中局部被多次重采样造成的像素拉伸现象，因此，本文提出了一种局部比对同名像素的方法来检测拉花像素，进而通过对拉花像素进行腐蚀、膨胀等形态学处理，得到拉花区域。

1.3基于间接校正的高分三号正射影像生成

高分三号卫星是我国自主研发的第一颗搭载C波段多极化合成孔径雷达遥感卫星，也是迄今为止世界上成像模式最多的星载SAＲ系统。能够全天时、全天候观测全球海洋和陆地，不仅适用于大范围资源环境及生态普查，还能够清晰辨别出各种陆地上土地覆盖类型和海洋目标，对我国的国民经济建设及促进国际区域合作有重大战略意义。SAＲ成像系统不受大气成分、光照条件等影响，同一地区所成的影像差异较小，SAＲ影像适合多时相分析，可用于动态监测;对地表电解质含量及地物表面粗糙度敏感，可反演地表水分含量生物量以及海洋风速等;具有一定的表面穿透性，能够穿透植被和绿叶，可用于植被遥感。SAＲ影像的斜距成像特点，使其在地形起伏较大的不平坦地区将产生与光学影像不同的透视收缩、叠掩、阴影等几何形变。这些几何形变对SAＲ影像地物目标辨识和专题信息提取产生不利影响，使其可用性大打折扣。因此，在实际应用中多采用正射校正消除这些不利影响，从而获取具有与真实地理位置相比没有变形的正射影像。SAＲ影像正射校正方法通常包括雷达共线方程法、距离-多普勒模型法及有理多项式模型。从机载SAＲ成像系统的几何特点出发，利用斜距影像上任意一点均须满足距离条件和多普勒条件的特点，Leberl提出了雷达共线方程方法，但该方法仅适用于生成机载正射SAＲ影像，而未考虑任何星载SAＲ的成像特点。在Leberl雷达共线方程方法的基础上，提出一种基于共线方程的星载SAＲ正射校正方法，该方法将星载SAＲ系统的位置、速度、方向、卫星天线姿态角及其变化率融入到传统摄影测量的框架下。由于考虑因素较多，需要解算的未知参数更多，工作量较大。但该方法依旧未考虑星载SAＲ系统的成像特点，因此，难以得到更为精准的正射SAＲ影像。SAＲ系统共线方程法是通过简化雷达处理方式建立SAＲ共线方程，仅从光学遥感及摄影测量的角度出发，对SAＲ影像的几何关系进行近似处理，没有考虑SAＲ影像本身的成像特点且需要大量计算。给出了一种基于数字高程模型与ＲD模型的SAＲ影像正射校正方法，该方法通过解算卫星的位置与速度随时间的变化关系，建立地物点与卫星之间的运动方程，这是首次公开提出ＲD模型。

2正射影像生成

(1)正射影像拼接第一是导入实验选取的影像数据，数据导入Pix4D后，首先选择影像的坐标系统的选择，本次航拍数据的坐标采用WGS84坐标系统，选定坐标系统后，导入航拍影像的POS数据，POS数据中包含每张影像在控制的拍摄时的姿态。(2)刺点，将原始影像导入成功后，导入控制点文件，然后对照野外实测控制点进行图上刺点工作，野外控制如下图2所示，刺点完成后就可以进行空三加密处理。

3航测内业数据生成

1）根据现行国家法规、标准和规范精度要求，对航空影像和外业控制点资料进行分析，确认其可以满足空三加密作业要求，进而合理划分加密分区，编制加密计划。2）按编制的加密计划，开始建立相应的加密分区工程；设置测区基本参数，建立相机文件、控制点文件。3）按加密分区建立测区影像航线列表，对原始影像进行畸变差改正。4）内定向：采用全自动内定向。5）添加相邻航线间的偏移点（即航带间连接点），相邻航线间只加首尾两点，航线较长或旋偏角较大时增加连接点的密度，以利于航线间自动转点。6）相对定向、全自动转点由软件自动计算完成。在大面积水域或大面积植被覆盖情况下，软件会自动记录并在计算完成后提示哪些模型无法自动完成，由人工干预适当加些关联点再自动匹配计算即可完成。7）自动挑点。调用PixelGrid计算，选用5*3的模式进行挑点。8）自动挑点后，检查加密区的点位分布情况，保证测区中每一张影像三度重叠区的上、中、下三个标准点位上必须有连接点；对少点、无点的影像进行人工添加连接点，处于影像边缘点进行删除，以保证控制网的精度、强度。9）对于大面积落水区域，在影像落水区域的边上按间隔1~1.5cm添加连接点，使落水区域附近的像点网有一个稳固的边界，从而减少落水区域的影响。

结语

本文将局部真正射影像与正射影像结合，使得修复后的正射影像满足实际生产的要求，同时避免了全局真正射影像生成的繁琐过程，减少了DOM后期处理的人工干预，提高了DOM处理的自动化程度及作业效率，缩短了DOM生产周期。

参考文献

［1］王武仕，赵羲．正射影像纠正高架路桥扭曲的解决方法［J］．测绘技术装备，2014，16(2):67．

［2］周敏，刘宁钟，王立春．基于无人机航拍的公路图像拼接方法研究［J］．计算机与现代化，2016(10):49-53．