无人机低空遥感技术在海岸线测量中的应用研究

发表时间:2020/8/19   来源:《基层建设》2020年第10期   作者:张有鹏 杨友生 宫厚诚
[导读] 摘要:借全国海岸线修测工作的契机,研究无人机低空遥感技术在海岸线测量中的应用,以提高海岸线测量的效率。

        广州市城市规划勘测设计研究院  广东广州  510000
        摘要:借全国海岸线修测工作的契机,研究无人机低空遥感技术在海岸线测量中的应用,以提高海岸线测量的效率。分析和总结了几种常见类型海岸线在遥感影像上的界定方法,并通过实地测量结合已有地形图测量结果与从影像提取的岸线结果进行对比分析,实验表明通过无人机低空遥感影像提取海岸线的点位精度为0.42米,满足海岸线修测中误差优于1m的精度要求。
        关键词:海岸线测量;低空遥感;无人机
        一、引言
        海岸线是海洋和陆地的分界线,是指多年大潮平均高潮位时海陆分界痕迹线。海岸线的基础数据是海洋综合管理的重要依据,明确的海岸线有利于国土、海域的管理和保护,关系到国家海洋生态安全和经济发展。
        广东省用海活动频繁、海洋经济飞速,大陆海岸线长度居全国之最。为加强陆海统筹、准确掌握海岸线位置长度、开发利用类型和整治修复等基本情况,广东省2019年启动了海岸线修测工作。
        无人机低空遥感系统最近几年已被逐渐应用于海岛礁地形测绘任务中[1],利用无人机低空遥感可获得陆地1:2000正射影像图[2],利用低空无人机高分辨率遥感图像,引入控制点后精度可达厘米级,将低空无人机影像用于海岸线提取,可以大大减少外业测量工作量和危险性,提高遥感成果的利用率。
        本文研究了利用无人机低空遥感技术进行海岸线测量的方法,并通过实测数据及已有地形图数据对通过遥感影像提取的海岸线精度进行了实验对比分析。
        二、海岸线及测量方法
        1. 海岸线定义及分类
        海岸线的定义为多年大潮平均高潮位时海陆分界痕迹线,而实际上平均大潮高潮面的概念只存在于半日潮为主的海域[3],实际测量时的痕迹线还是截取平均大潮高潮线[4],在实际中一般用海水作用的痕迹线来替代。
        海岸线按属性可分为自然岸线、人工岸线和其他岸线。自然岸线由基岩岸线、砂质岸线、泥质岸线和生物岸线等组成[5],是海陆互相作用形成的岸线;人工岸线是由构筑物、填海造地、围海等工程构筑物组成的岸线;其他岸线为生态恢复岸线和河口岸线。
        2. 海岸线测量方法
        海岸线测量的方法主要有实地测量法、遥感影像提取法和LiDAR技术提取法[4]。
        实地测量法即采用传统测量仪器(全站仪、GNSS接收机等)实地按一定的距离采集海岸线特征点,连点成线即为海岸线。实地测量法精度高但需要大量的野外工作,测量劳动强度大、周期长,部分区域难以测量或存在极大危险性,对海岸线的判断因人而异,需要大量的人力物力支持。遥感解译法是指通过遥感影像按一定的判断原则手动或者利用数字图像处理的技术自动从影像上提取海岸线。可以快速、动态的获取海岸线,成本低,可以测量外业难以测量的区域,但其提取精度受岸线类型、影像精度质量等影响而不同。LiDAR技术提取是指基于海岸带高分辨率的点云数据生成DEM,根据平均大潮面在DEM或者点云数据中借助自动提取算法获得海岸线,这种方法具有速度快,全天候的特点,并且理论上提取精度高,更符合海岸线的定义,在国外应用较多,但在国内还处于起步阶段。
        鉴于海岸线类型复杂和测量方法多种多样,现场测量工作量大且存在危险性,而南沙区海岸线多为砂质、泥质和人工岸线岸线,宜采用实地测量海岸线特征点和利用遥感影像提取海岸线作为补充的方式进行海岸线测量工作,据此本文研究利用无人机低空遥感技术进行海岸线测量的方法。
        三、无人机遥感影像获取与处理
        利用无人机低空遥感影像提取海岸线前需要进行遥感影像的获取并对其进行相应的处理,以提高海岸线提取的效率。
        1. 无人机低空遥感数据采集
        针对本次实验需求,无人机低空遥感数据采集工作流程如图1所示:
 
        图1  无人机低空遥感数据采集流程图
        根据海岸线走向和测量范围进行像控点布设,并完成像控点的外业测量及点之记编制工作;设置无人机航飞数据采集的范围,做好航线规划设计等准备工作;根据现场实际情况设置航高、航向重叠度、旁向重叠度;每一张正射照片尽量保证海域占影像的1/3,陆域占影像的2/3。
        (1)航摄准备
        准备航摄区域的基础资料、准备设备。
        (2)航飞设计
        航线规划。采用无人机配套的飞行控制软件进行航摄任务规划和控制。
        行高设计。将无人机飞至一定高度,一般设定为120 米,特殊情况可提高或降低飞行高度。
        重叠度。拍摄过程航向重叠率一般大于60%,旁向重叠率大于65%;
        (3)航摄作业
        像控测量。选择均匀布设少量像控点或提取地面特征点作为像控点,确保无人机航摄的定位精度满足项目要求。地面特征点多选用道路标示线角点等。控制点的标志样式为线条长 2m、宽0.4m 组成的十字叉,利用GZCORS RTK测量十字叉中心点坐标。
        (4)航摄飞行实施
        包括设备准备与检查、地面站设置、航飞作业、补摄与重摄。
        2. 无人机航摄影像数据处理
        外业航摄完成后数据处理工作流程如图2所示。
 
        图2  航摄数据内业处理流程
        无人机正射影像所获取的照片,在内业处理中利用Pix4DMapper软件进行飞行质量检查、影像畸变校正、空中三角测量、数字高程模型制作和数字正射影像制作等一系列后处理操作,生成满足海岸线测量要求的数字正射影像(DOM)。
        (1)数据预处理
        数据预处理包括以下内容:
        1)原始影像航摄漏洞检查。
        2)利用pos数据获取影像外方位元素初值,并导入 Pix4D Mapper 生成后处理工程文件。
        3)初始化处理,使用 Pix4D Mapper 软件对工程文件进行初始化处理,计算相机内方位元素和畸变参数,使用快速处理模块,生成航摄初步质量报告。
        (2)空中三角测量
        1)像控点导入
        将像控点坐标导入 Pix4D Mapper 软件,通过人工交互方式在影像中定位这些点。
        2)坐标系统
        在 Pix4D Mapper 软件中将坐标系统选择 CGCS2000坐标系统。
        3)空三处理
        使用 Pix4D Mapper 自动空三处理模块,自动识别特征点,对特征点和控制点进行加密解算,获取高精度的三维坐标。
        (3)点云加密
        Pix4D Mapper 软件中无人机数据经过空中三角测量处理,能够得到影像高精度的外方位元素和初始匹配点云,再结合无人机影像的高重叠度,通过高精度密集匹配算法可以得到海量像素级匹配点,生成地形地貌密集点云,用于生产数字表面模型。
        (4)数字表面模型与正射影像制作
        通过 Pix4D Mapper 的 DSM 与 DOM 生产模块制作数字表面模型和数字正射影像。
        1)生成数字表面模型。
        利用点云加密处理中生成的像素级密集匹配点,经过粗差剔除、滤波等处理,构建数字表面模型。
        2)生成数字正射影像。
        数字表面模型生成以后,主要通过数字微分纠正的方法生成数字正射影像,之后再通过正射影像镶嵌完成一幅正射影像的制作。
        四、海岸线识别和界定方法
        通过遥感影像获取海岸线的前提是正确的识别影像上海岸线的表现特征并根据此特征进行海岸线的分类和提取,通过现场踏勘各类型海岸线并进行测绘,叠加至影像图上分析影像特征和海岸线的对应关系,得出海岸线识别和界定的原则。为此本文通过文献调查研究和实地调查对比的方法,确定了根据遥感影像图海岸线特征界定海岸线类型的方法。
        1. 基岩岸线
        基岩岸线的位置界定在平均大潮高潮时水陆分界的痕迹线或者陡崖的基部,在遥感影像上一般表现为基岩上有一条颜色较深的痕迹线,其岸线位置界定在黑色痕迹线顶,如图3所示。
               
        图3  基岩岸线(图中亮色线条为提取的海岸线,下同)
        2. 砂质岸线
        砂质岸线是由砂石构成的海岸线。砂质岸线上一般会出现碎屑痕迹、滩脊(脊状砂质沉积)、海堤、路边、陡坎、植被等情况。
        (1)如果有碎屑痕迹线,则优先将其界定为海岸线;
        (2)如果没有碎屑痕迹而有植被线,选择植被线作为海岸线;
        (3)有海堤、路边的如果向海一侧无碎屑痕迹和植被线,则将海堤或路边向海一侧坡底界定为岸线
        (4)如果向陆一侧为陡崖且直接相连的,砂滩与陡崖的连接处界定为海岸线;
        (5)如果植被线向海侧有滩脊,则将滩脊作为海岸线。如图4所示。
 
                                  图4  砂质海岸
        3. 泥质海岸
        泥质海岸主要为潮汐作用塑造的低平海岸。海岸线根据海陆分界的痕迹线、植被、碎屑、痕迹综合分析界定,如图5所示。
 
                             图5  泥质海岸
        4. 生态岸线
        生物岸线主要包括红树林岸线、珊瑚礁岸线和海草床岸线,生态岸线界定方法同砂质岸线或泥质岸线,如图6所示。
 
                       图6  生态岸线
        5. 人工海岸
        填海造地工程外边界围堤采用直立式或斜坡式结构的,界定在堤顶外边缘线处。如图7所示。
 
                              图7  人工岸线
        6. 河口岸线
        河口岸线的界定根据河流入海口区域的地形地貌、历史习惯等,如图8所示。
 
                    图8  河口岸线
        五、实验对比结果
        为验证通过无人机低空遥感影像提取海岸线精度,本文在南沙区海域进行实验,选取了具有代表性的三种岸线类型,分别为砂质岸线、泥质岸线和人工岸线,在南沙区龙穴岛实地进行了踏勘和航测数据采集并对部分岸线进行了实地测量,部分岸线利用已有1:500地形图测图成果,与无人机低空遥感影像提取的海岸线做对比,从而得出提取精度。
        本次实验采用慧视鸿影2无人机系统作为外业航测数据采集设备,相机型号为SonyA7RⅡ,像素为4200万,焦距为35mm。设置航飞相对航高范围在150m-600m,其成果分辨率均优于0.1m。因慧视鸿影2无人机属于ш型无人机,飞行姿态受气流、风速影响较大,为保证数字正射影像成图质量,结合无人机的性能特点和分辨率的要求,确定航摄像片航向重叠度为80%,旁向重叠度为70%,优于《广东省海岸线修测实施方案》的要求。
        为确保无人机航摄的定位精度满足项目要求,布设了36个像控点,GNSS接收机内置模块已完成坐标转换,直接生成广州2000坐标系统坐标,平面精度小于±2 cm。
        航摄数据内业处理采用慧视低空遥感影像处理系统,最终生成的无人机数字正射影像地面分辨率为0.1m,满足《广东省海岸线修测实施方案》中高分航拍影像分辨率优于0.2m的要求。
        在外业采集过程中,使用GZGORS RTK、全站仪按一定间隔对海岸线进行测量,其中部分海堤岸线因不便入内测量而利用已有1:500数字地形图成果。
        利用已有的1:500地形图叠加到影像图上,导入测量点连接成线,量取测量特征点与提取海岸线的垂直距离,根据不同类型海岸线进行统计,计算中误差,得到提取精度如表1所示。
                      表1  三种岸线提取精度统计表

        本次实验结果表明通过低空无人机遥感影像进行海岸线提取点位中误差为0.42米,满足《广东省海岸线修测实施方案》中人员无法到达的区域或者通过正射影像提取岸线测量点数据作为岸线实测点补充的测量成果中误差优于1米的要求。其中为海堤、海港码头、路边等的人工、砂质岸线因为在影像图上具有明显的痕迹线易于识别提取而提取精度较高,而其他岸线因为痕迹线表现在影像图上不易区分、作业员对其判断不一致等因素导致提取精度不及前者。在实验中部分岸线提取精度较高,达到厘米级,但同时也有少部分精度较差,最大的为2.13米,这是因为外业测量和内业提取对岸线的判断不一致造成的。综上,从低空遥感影像上提取海岸线的精度主要受影像定位误差、作业员对岸线判断提取的误差、影像质量等因素综合影响,。
        六、结束语
        针对海岸线类型复杂和测量方法多种多样、现场测量工作量大且存在危险性的问题,本文研究了利用无人机低空遥感技术进行海岸线测量的方法并进行了实验对比,得到如下结论
        1、实测实验数据表明,通过无人机正射影像提取海岸线点位中误差为0.42m,其中为海堤、人工陡坎、路边等的人工、砂质岸线提取精度较高;
        2、无人机遥感技术在海岸线测量中是一项不可或缺的技术,通过无人机正射影像提取岸线测量点满足海岸线测量点补充的精度要求;
        3、实验表明无人机遥感技术在海岸线测量方面具有独特的优势,无人机低空遥感技术可用来做实测海岸线的补充、可以提取人工难以到达区域的海岸线,精度达到相关规程的要求,另外无人机低空遥感技术还可以应用到海岸带、林业、土地监测执法等活动中,无人机低空遥感技术具有广阔的应用前景。
        参考文献:
        [1] 郭忠磊,辛宪会,滕惠忠,等.一种无人机影像点云提取海岛自然岸线的方法[J].海洋测绘,2018,38(3):35-38.
        [2] 邓才龙,刘焱熊,田梓文,等.无人机遥感在海岛海岸带监测中的应用研究[J],海岸工程,2014,33(4):42-47.
        [3] 董玉磊,王荣林,吕立蕾,等.基于潮汐模型和DEM的海岸线提取方法研究[J],水道港口,2019,40(4):379-483.
        [4] 于彩霞,王家耀,许军,等.海岸线提取技术研究进展[J],测绘科学技术学报,2014,31(3):305-309.
        [5] 刘善伟,张杰,马毅,等.遥感与DEM相结合的海岸线高精度提取方法[J],遥感技术与应用,2001,26(5):613-617.
        

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