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典型高原坡耕地的UAV重复观测3D检测精度实证分析_高莎.pdf
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1、第 卷,第期 光谱学与光谱分析 ,年月 ,典型高原坡耕地的 重复观测 检测精度实证分析高莎,甘淑,袁希平,胡琳,毕瑞,李绕波,罗为东昆明理工大学国土资源工程学院,云南 昆明 云南省高校高原山地空间信息测绘技术应用工程研究中心,云南 昆明 滇西应用技术大学云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室,云南 大理 摘要随着低空无人机(,)技术的快速发展,搭载光学传感器的小型消费级无人机可快速、灵活地获取目标对象的高分辨率影像数据,在地学各领域中呈现出广阔的应用前景。()作为成像 立体构建的最新技术方法,是深化低空无人机技术地学领域研究的核心技术,但目前对于运用 方法获取数据综合精度的研究不足,影
2、响了该技术进一步的推广应用。针对 消费级无人机是否具有应用于滇中高原山地浅层地表变化检测的可能性问题,选择了东川红土地典型坡耕地为试验区,采用相同航高重复飞行规划方案,并运用 关键技术处理获取同一测区重复的 与 数据。为了评价分析针对典型坡耕地的重复观测的测量精度,特别对实验区中的裸露坡耕地和有作物生长的坡耕地,分别采用基于剖面线的 离散点抽样和基于窗口面的 点集抽样方法,开展了对重复观测坡耕地的 点位精度评价。点位精度分析表明:基于剖面线的 离散点抽样及精度分析,坡耕地平面点位精度误差均值为 ,点位误差精度为 ;坡耕地平面点位精度误差均值为 ,点位误差精度为 。基于窗口面的 点集抽样及精度分
3、析,坡耕地平面点位精度误差均值为 ,点位误差精度为 ;坡耕地平面点位精度误差均值为 ,点位误差精度为 。综合分析得出,基于剖面线单点抽样评价精度结果整体好于基于窗口的 点集抽样评价精度,但总体上平面精度与垂直精度均能够达到厘米级。实验对比分析研究得出,不同地表粗糙度对重复观测精度存在影响,地表粗糙度大的 点位误差比粗糙度小的点位误差大。该研究成果可以为基于无人机与 方法的地貌数据采集与三维重建的精度控制和采集方案设置提供定量参考。关键词;点位误差;精度分析中图分类号:文献标识码:()收稿日期:,修订日期:基金项目:国家自然科学基金项目()资助作者简介:高莎,女,年生,昆明理工大学国土资源工程学
4、院博士研究生 :通讯作者 :引言以无人机为载体的低空遥感探测是近几年迅猛发展起来的主要对地观测技术之一,应用领域从早期军用扩展到商用、民用市场。与传统卫星、航空摄影测量相比,低空无人机获取数据具备灵活、便捷、快速、高分辨率等优势,已经成为了目前主要的低空遥感平台。传统摄影测量是对同一目标进行拍摄,依靠影像重叠度提取特征点进行影像匹配,最后通过相机标定参数解算同名点的三维空间坐标。低空无人机摄影测量技术由于获取影像数据大、分辨率高,如何高效快速生成高精度的数据已经成为目前研究的热点问题。近年来,由于计算机视觉与传统摄影测量技术的融合发展,带来了运动恢复结构(,)这一新型的地形测量技术,可以让人们
5、以最低的成本获得关于地貌高质量的密集三维点云。尤其在近景三维场景重建中,该算法仅需要目标物影像照片,就可以快速获取高质量的三维地形数据,而对相机标定参数、影像尺寸等没有要求,所以该方法已经被应用到多个地学研究领域中。虽然基于 方法已经有了很多应用案例,例如:河道内地貌形态特征的快速变化检测,地貌制图,滑坡监测等。但是基于 方法的数据成果综合精度研究不足,阻碍了 方法进一步的推广应用。针对 方法数据成果的综合精度研究,许多国内外学 者 通 常 利 用 激 光 雷 达(,)数据或地面三维激光扫描(,)点 云 与 数 据 进 行 精 度 对 比 分 析。等使用 和 以及基线 数据点对爱尔兰西北部的一
6、段海滩沙丘进行了研究,用来评估不同技术的实用价值及局限性。对地貌类型与数字高程模型(,)的精度、分辨率和差异等进行关联分析,发现传感器的性能在很大程度上取决于被测量的地形,包括起伏度、坡度、植被覆盖、采集分辨率(点密度)和内插方式等都对测量效果和数据质量有明显的影响。等针对不同尺度范围内的三种典型地貌,利用 衍生的数字高程模型直接与使用地面激光扫描获得的类似模型进行比较,试验结果表明,即使对于具有复杂地形和一系列土地覆盖的场地,使用 方法也可以达到分米级的垂直精度。国内李文达 等基于 技术研究了拍摄高度、拍摄角度和照片重叠度对地貌数据的测量精度,以及对区域三维重建模型效果与生成时间的影响。实验
7、结果表明,拍摄角度对结果的水平精度和垂直精度呈现出不同的影响,拍摄角度越垂直于地面,测量结果的水平误差越小,垂直误差越大,反之亦反。甄怀才 等采用 和 种方法获取地表 ,并以 的 为基准,分析了坡度对 的 的高程误差的影响。结果表明,高程误差均随沟壁坡度呈指数增加,侵蚀沟愈活跃,其坡比愈大,高程误差占比愈集中在较大坡度的范围内。综合国内外研究现状而言,作为一种快速而廉价的三维地形测量方法,不管最终产品是三维点云还是栅格,这些研究通常回避植被地表。但是在地表探测应用 时,那些以原始数据(没有栅格化)进行分析,来探 索 成 像 点 云 的 真 三 维 属 性 是 至 关 重 要 的。虽 然 技术已
8、日渐成熟,并涉及到了多个应用领域中。但是,运用 方法获取数据成果的综合精度研究不足。针对 消费级无人机是否具有应用于进行滇中高原山地浅层地表变化检测的技术可能性与精度可靠性,选 择 了 以 云 南 东 川 红 土 地 典 型 坡 耕 地 为 例,基 于重复观测获取试验区影像数据,针对不同地表粗糙度坡耕地,按照地形测量的一般误差分析方法,结合不同的抽样方式,对 重复观测 检测精度实证分析。探讨消费级可重复观测精度误差值,为该类无人机的应用推广提供定量参考及技术支撑。实验部分 试验地点概况选取云南省昆明市东川红土地风景区落霞沟景点范围内开展的 误差分析,落霞沟也称为“陷塘地”,是红土地风景区崇山环
9、抱中凹陷的洼地,其经度 ,纬度为 ,处于云贵高原北部边缘。境内不仅山高谷深,地势陡峻,还以小江流域为界。东侧系,最高峰海拔 ,西侧系,最高峰海拔 ,为“滇中第一峰”。并且,该区还地处世界深大断裂带,地质侵蚀强烈,形成典型的深切割高山。研究区位置图如图示。图研究区位置图 数据获取利用 无人机航测系统完成研究区影像数据采集,该系统主要由无人机飞行平台、飞行控制系统和影像传感器等组成,定位系统采用双备份全球卫星导航系统(,)系统并且支持 动态差分后处理技术,航测作业灵活高效。具体无人机平台参数和相机参数如表示。表 无人机平台和相机参数 无人机平台相机参数机型 型号 机身重量(含桨和电池)像素尺寸 飞
10、行时间 传感器尺寸 最大起飞海拔高度 像元尺寸 最大水平飞行速率 (定位模式);(姿态模式)镜头焦距 定位系统 视场角()数据采集过程中,选择对具有不同典型地表类型的同一红土地试验区,采用相同规划航线方案,基于相同航高,执行三次飞行后获取三架次影像数据。具体步骤如下:首先,根据测区实际周边地理环境,交通状况,结合 平台第期 高莎等:典型高原坡耕地的 重复观测 检测精度实证分析对测区进行航线规划。其次,结合航测对象主要面向坡耕地,相对高差较小,故将飞行参数设置为航向与旁向重叠度都为,起飞点高程 ,平均飞行高度 ,本次航测天气条件良好,共采集 张影像,实验区面积为 ,影像平均分辨率为 。研究方法
11、研究技术框架为了开展利用消费级重复成像进行红土地不同类型浅层地表的 测量变化精度试验分析,确定研究主要技术框架如图所示。其中,核心方法技术运用主要包括以下三方面:基于 的无人机 的构建。基于剖面线的 点抽样及精度分析。基于窗口面的 点集抽样及精度分析。图技术方法流程图 如图所示,首先,重复观测数据采集时,共采集了三 架 次 影 像 数 据,分 别 命 名 为:,和 ,其中,代表航测高度,代表航飞架次数。其次,针对获取的架次影像数据,利用 方法进行 构建,分别为:,和 ,并对其进行场景可视化。然后,结合测区 数据对典型地貌解译并圈定出两类地表粗糙度不同的坡耕地、坡耕地。最后,从剖面线的 点抽样与
12、窗口面的 点集抽样方式,对三架次航测数据 点位误差进行分析。三维模型构建技术测量中,基于 的三维重建是摄影测量与计算机立体视觉恢复研究热点之一,该方法通过事先获取的图片进行特征点的提取,对这些特征点进行匹配,将匹配后的特征点进行三角化,得到稀疏模型,再用 进行稠密化,最后恢复场景的三维模型。与 的结合已经成功运用到了无人机影像处理,可生成高分辨的 与 数据,具体可归纳为三个步骤:()基于 的几何重建 技术中的多个环节与传统摄影测量的多个环节相似。即通过无人机获取的影像数据,运用尺度不变特征变换(,)等特征提取算法进行特征描述与提取,结合 树模型计算特征点之间的欧式距离并进行匹配,根据匹配点对求
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