桂林市国土资源规划测绘院 桂林 541002
摘要：随着我国城市化的持续推进，数字城市建设工作对地理信息成果的精细化、信息化、效率化程度也越来越高。如今，各领域对大比例尺地形图的快速获取与更新提出了更高的要求，对此，本文提出论文一套适用于免像控的作业精度标准方案，该方案结合最新无人机航摄免像控技术，研究布设不同密度分布的像控点与作业精度之间的关系，通过对某测区进行实验，综合进行效率与精度分析，总结出一套高效的无人机数据采集方案，实验证明该方案可以一定程度上减少外业作业工作量，提高作业效率，可以广泛运用于航测作业。
关键词：无人机；免像控；精度对比；像控点布设
0 引言
大比例尺地形图一直以来都作为城市规划管理中不可或缺的基础性资料，在城市发展与建设管理中做出了巨大的作用。但大比例尺地形图存在测制更新周期较长、成本较高、专业性过强、直观性不强等缺点，制约着大比例尺地形图生产与应用[1]。
近年来，由摄影测量学、航空动力学、无线电遥控技术等多个学科交叉发展起来的无人机倾斜摄影测量技术较好的解决了上述难题。其次，由无人机倾斜摄影测量技术生产的实景三维模型具有高精度、高真实度、高聚合性，满足各类地理信息数据的更新速度，为城市建设数据获取与更新提供有力保障。一般的无人机航测系统在影像数据处理时严重依赖野外像控点的布设数量及像控点的精度质量[2]。特别是在地形地貌复杂多变的测区内，像控点布设的数量、精度质量以及布设速度对内业数据生产精度及效率产生极大影响。如何在利用少量像控点或不布设像控点的情况下，利用无人机影像生产相关成果（大比例尺地形图、实景三维模型等地理信息产品）来满足城市规划管理需求的成为测绘工作者亟待解决的技术难题[3]。
无人机航测系统免像控技术的出现使上述问题得到了比较好的解决，该技术是基于GPS PPK（Post Processing Kinematic）技术，即GPS动态后处理技术而产生的。GPS PPK技术工作原理是通过一台基准站接收机和至少一台流动接收机对卫星的载波相位观测量进行同步观测，并在事后利用 GPS数据处理软件进行处理，获得虚拟的载波相位观测量值，用以确定接收机之间高精度的相对位置[4]。无人机航测系统采用PPK技术，作业半径可达300km，并获得平面定位精度在±5cm、高程定位精度在±10cm的定位成果。本文以新一代的免像控无人机航测系统为数据获取手段，制定多种不同密度分布的像控点数据采集方案，以减少航测区域像控点布设或者不布设像控点为前提，确保后期数据精度质量，提高项目整体进度，下文将结合具体工程实例展开研究[5]。
1 项目概况
项目位于中国广西壮族自治区桂林市七星区，地理位置位于东经104°51′-105°55′，北纬27°3′-27°46′，项目面积约为2.78km2。该区位于桂林市区东部，主体位于漓江东岸，西隔漓江与叠彩区、秀峰区、象山区相望，北、东分别与叠彩区、灵川县相邻，根据项目要求需得到该区域地面分辨率优于0.05米的三维模型。
2 航像控点作业方案设计研究
2.1前期准备工作
测区踏勘。对作业区域进行踏勘，了解测区内与生产和生活相关的各方面情况，了解测区及周边基础控制点的完好情况，了解测区是否在广西CORS系统服务有效范围内。
资料分析。对收集的资料结合测区踏勘情况进行整理和分析，确定能够利用的控制点和测量方式。
软硬件准备。作业前，对作业中使用的测绘仪器设备进行检查，在检定合格期内使用。明确作业需求，确定本次航测作业使用大疆M300搭载飞盟AIRCAM-3五镜头作业，提前对使用的作业软件按相关标准和规定的要求进行测试，测试通过后使用[6]。
2.2像控点布设
像控点在整个作业过程中起到影像间的联系、影像对的定向的作用[7]。通常在航向和旁向重叠的公共区域内选取成像清晰且易于准确定位和量测的特征点，作为像控点，现场像控点布设如图2.1所示。
①影像获取应选择测区晴天日数多、大气透明度好的最有利气象条件，将地表植物或者其他覆盖物（比如：积雪、雾霾、农作物等）对作业的不利影响降至最低，保证地面细部的真实显现，确保影像判读质量；
②影像采集时要保证充足的光照，避免过大阴影区域的出现。影像采集时间对太阳高度角和阴影倍数的条件规定如表2.1所示：
表2.1 待测区太阳高度角和阴影倍数要求
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③在戈壁、沙漠、草地、森林、盐碱地、大面积盐滩等地面反差较大的区域进行无人机航测时，应该避开在当地正午前后各两小时内作业；
④高差较大的山区和高层建筑物密集区域的航测时间在当地时间正午前后各1小时为宜，如果条件允许，可以设置无人机进行云下飞行获取影像；
⑤测区内有水域时，应尽可能避免像主点落水确保影像能构成立体像对；
⑥无人机起飞前应按照相关规范，认真仔细检查航测系统各个组成部分运转是否正常，包括飞行动力设备、通讯设备、数码相机等内容，确保飞行任务万无一失；
⑦根据GB/T7931中关于像片控制点的精度要求，像片控制点在平地、丘陵地平面中误差不超过0.24m，高程中误差均不超过0.1m；在山地、高地平面中误差不超过0.32m，高程中误差均不超过0.2m。
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图2.1 现场像控点布设图
2.3像控点测量
像控点平面控制测量采用RTK测量，利用广西CORS系统的参考站进行全天候连续的GPS观测和数据存储，并通过通讯网络将数据实时传输到数据处理中心进行数据处理，产生CMR+和RTCM2.3等格式的GPS差分改正信息，在进行RTK作业时，GPS接收机通过网络通信接收广西CORS数据中心发布的GPS差分改正数据，得到WGS84坐标系下的三维坐标。观测时，等待网络RTK固定解后，同一点位观测三次，取满足指标要求的各次量测值的中数作为最终结果。网络RTK控制点测量主要技术要求符合表2.2规定：
表2.2 广西CORS系统网络RTK控制点测量主要技术要求
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注：①观测开始前应对仪器进行初始化，并得到固定解，当长时间不能获取固定解时，宜断开通信链路，再次进行初始化操作；
②每次观测之间流动站应重新初始化；
③作业过程中，如出现卫星信号失锁，应重新进行初始化，并经重点测量检测合格后，方能继续作业。
2.4成果资料整理
像控成果数据包含像控点刺点片、像控点分布图、像控点矢量、像控点照片。本次实验使用大疆M300免像控无人机航测系统作业，设计航高为150米（建筑区域），以及230米（高山区域），全区的影像地面分辨率优于0.03米，原始影像数量为35540张，航摄总工期为2个有效工作日。
2.5像控点布设方案
本次实验为了验证免像控PPK技术在实际应用中的可靠性和实用性，设计了四种外业像控点布设方式，①无像控点布设。②沿测区范围边线间隔约800m布设像控点。③沿测区边线及内部少量点间隔约600m布设像控点。④传统无人机像控布设作业，间隔约400m布设像控点。像控点布设方案如下表2.3所示，像控点布设方案如图2.2所示，其绿点为像控点，红点为检查点。
表2.3 像控点布设方案
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像控点布设方案a 像控点布设方案b
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像控点布设方案c 像控点布设方案d
图2.2 像控点布设方案图
本次实验使用Mirauge3D对影像进行处理，通过对测区加以不同布设方式的像控点进行空中三角测量计算，通过检查点的精度及像控点的点位中误差进行对比如表2.4所示，各方案检查点平面点位中误差柱状图如图2.3所示。
表2.4 各方案检查点平面点位误差表/m
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图2.3 各方案检查点平面点位中误差柱状图
通过分析各方案检查点平面点位误差表与图，由方案a与其他方案对比可以看出在未布设像控点的情况下，由表2.4 像控点布设方案可知，虽然能节省像控点布设的耗时，但精度没有布设像控点的精度高，误差在10公分左右，对于项目精度要求不高的作业，能够很好的满足要求。当按照方案2作业（沿测区范围边线间隔约800m布设像控点），精度会得到提高至7公分。方案3（沿测区边线及内部少量点间隔约600m布设像控点）与方案4（传统无人机像控布设作业，间隔约400m布设像控点），其精度皆到达5公分，满足项目需求，但方案4布设需花费大量布设像控点的作业时间，因此采取方案3为最优方案。
3 总结
本文以无人机航测系统免像控技术为基础对其展开研究，通过项目实例表明，不同的像控点分布会对项目精度造成一定程度的影响，根据不同的项目精度需求布设适量的像控点从而提高作业效率是本次实验得出的结果，并通过工程实例验证了其作业的可靠性和可行性，并且由大疆M300免像控无人机航测系统得到的倾斜实景模型精度能够达到1∶1000 数字测图的要求，验证了其免像控在大比例尺地形图测绘中作业的可行性。与传统无人机测图相比，不仅提高了测图精度，更提高了工作效率。但是，由于本文所选测区面积较小，属于市城区，地势较为平坦，在接下来的工作中，会继续选择更大范围、地形起伏大的区域进行航测实验，以提高无人机航测系统免像控技术的普适性。随着免像控无人机航测系统在生产实践中的不断改进，在未来的城市发展与建设管理中将越来越重要。
参考文献：
[1]陈志华，张俊贤，张克铭，等. 云南高速公路无人机倾斜摄影测量实景三维模型建立方法改进及精度提高[J]. 测绘通报，2019（S1）：280-284.
[2]徐思奇，黄先锋，张帆，等.倾斜摄影测量技术在大比例尺地形图测绘中的应用[J]. 测绘通报，2018（02）：111-115.
[3]单文龙. 倾斜摄影精细化三维模型构建及分析技术研究[D].南京：南京林业大学，2019.
[4]贾向东. 城市CORS辅助的无人机影像免像控处理方法研究[D]. 徐州：中国矿业大学，2019.
[5]杨倩. 基于无人机的大比例尺数字地形图的制作及精度实证研究[D]. 赣州：江西理工大学，2019.
[6]Ardi，N D，Iryanti，M，Asmoro，C P，et al. Mapping Landslide Potential Area using Fault Fracture Density Analysis on Unmanned Aerial Vehicle（UAV）Image[J]. Iop Conference，145.
[7]KalantarB，Mansor S B，Sameen M I，et al. Drone-based land-cover mapping using a fuzzy unordered rule induction algorithm integrated into object-based image analysis[J]. International Journal of Remote Sensing，2017：1-22
作者简介：容裕君（1988-），男，本科，工程师，研究方向：无人机遥感、摄影测量、大地测量、地籍测绘。