无人机航测制图数据处理关键技术研究及应用.pdf
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1、无人机航测制图数据处理关键技术研究及应用 陈玉曦52023 No.40 引言随着无人机技术的快速发展,无人机航空摄影测量技术已成为新型测绘产品的生产手段,在传统数字测图、正射影像生产等方面有其传统测量不可替代的优势1。在铁路勘察设计领域,无人机航测技术的应用在保障测量信息的准确性与精度要求的同时,兼顾大面积测量、测量安全性高、测量速度快等要点2,使用无人机航测生成 1:2000 地形图供设计专业参考已成为现如今的主流方法。传统的地形图生产流程主要包括外业数据采集与内业数据处理两个部分,其中外业数据采集主要分为无人机影像数据采集、辅助像控点数据采集以及实地调绘三个部分。然而传统的外业数据采集流程
2、通常包含大量的人工干预,数据处理繁琐复杂,很大程度上影响着外业工作效率以及内业生产效率。为解决上述问题,本文深入研究无人机航测制图数据处理关键技术,通过优化数据处理算法及流程,构建无人机航测制图数据处理一体化方案,应用于各类勘察设计项目,提升外业工作效率。本文以飞马 V100 无人机为例进行方法介绍。无人机航测制图数据处理关键技术研究及应用陈玉曦(中铁第四勘察设计院集团有限公司勘察院 武汉 430063)【摘 要】随着无人机技术的发展,使用无人机摄影测量技术绘制 1:2000 地形图已成为如今的主流方法。无人机摄影测量是指用无人机搭载传感器对地面连续摄取像片,结合地面控制点测量、实地调绘和立体
3、测图等步骤,绘制出地形图的作业。但由于实际无人机外业工作中存在“无人机航线规划复杂、飞行数据处理人为干预较多、辅助外控点以及实地调绘数据处理操作复杂、格式不统一”等问题,很大程度上影响着外业工作和生产效率。因此,本文深入研究无人机航测制图数据处理关键技术及实际应用,深入优化外业工作中数据处理流程,构建无人机航测制图数据处理一体化方案,致力于无人机外业工作数智化转型,提高生产效率。实际项目应用表明,本文提出的无人机航测制图数据处理技术很大程度上提升了外业工作的效率,减少实际数据处理过程中的人为干预,并且能够推广应用于其他铁路勘察设计项目。【关键词】无人机 大比例尺地形图 数据采集 数据处理Res
4、earch and application of key technology in data processing of UAV aerial survey mappingCHEN Yuxi(China Railway SIYUAN Survey And Design Group Co.,Ltd.Wuhan,430063)Abstract:With the development of UAV technology,using UAV photogrammetry technology to draw 1:2000 topographic map has become the mainstr
5、eam method.UAV photogrammetry refers to the operation in which the UAV is equipped with sensors to continuously take pictures of the ground and draw topographic maps by combining the steps of ground control point measurement,field adjustment and stereo mapping.However,due to the problems in the actu
6、al field work of UAV,such as“complicated route planning of UAV,more human intervention in flight data processing,complicated operation of auxiliary external control points and field adjustment and drawing data processing,and inconsistent format”,field work and production efficiency are greatly affec
7、ted.Therefore,this paper in-depth studies the key technology and practical application of aerial survey mapping data processing of unmanned aerial vehicles,further optimizes the data processing process in field work,builds an integrated program of aerial survey mapping data processing of unmanned ae
8、rial vehicles,and commits to the intelligent transformation of field work of unmanned aerial vehicles and improves production efficiency.Practical project application shows that aerial survey mapping data processing technology of UAV proposed in this paper greatly improves the efficiency of field wo
9、rk,which reduces human intervention in the actual data processing process,and can be applied to other railway survey and design projects.Key words:Unmanned aerial vehicle;Large scale topographic map;Data acquisition;Data processing铁道勘测与设计 RAILWAY SURVEY AND DESIGN 2023(4)6针对无人机影像数据采集,本文优化测区划分策略,提升飞行
10、作业效率。此外,由于飞行当天测区天气因素影响,影像数据可能会出现亮度不均匀、雾霾严重等情况。针对上述情况,本文使用Mask匀光算法3和暗通道先验去雾算法4进行处理。由于不同型号的无人机、不同类型的航飞任务,例如正射制图和倾斜摄影,航飞数据的整理流程并不相同。为优化上述数据处理过程,本文提出一种无人机航飞数据自动整理算法,自适应地完成数据整理工作,减少人为干预。针对外控点数据存在格式缺乏规范性、数据交接及应用困难等问题,本文统一数据格式,实现标准化流程。此外,针对外业实地调绘存在前期准备内容繁琐复杂、人为工作量大等问题,本文提出基于高德地图的 POI 搜索方法,将测图范围内调绘要素,例如工厂名称
11、、道路名称等要素直接爬取,避免人工对照地图进行调绘数据采集,很大程度上提升了外业工作效率。本文构建的无人机航测制图数据处理一体化方案如图 1 所示。图 1 无人机航测制图数据处理一体化方案1 无人机影像数据采集针对铁路勘察设计项目,通常会面临工期紧、任务重等问题。此外,由于无人机航飞很大程度上受制于天气因素的影响,阴雨天、大风天无人机无法进行航飞作业。因此在实际工作中,在保证飞行安全的情况下,需要尽可能地提升飞行效率。本文使用飞马V100 无人机,搭载 V-CAM100 相机进行制图航飞,基于飞行器的常规性能,探索优化测区划分及航线设计以提升飞行效率。针对无人机制图航飞,首先需要根据无人机的续
12、航能力、最远通讯距离等性能对航飞范围进行测区划分,基于飞马无人机配套的“无人机管家”软件进行航线设计,如图 2 所示,其中不规则图形代表实际航飞范围,条带状多段线代表航线设计。通常情况下,航飞范围包含多个拐弯处,线路并非直来直往。如果将拐弯处和其他航飞范围合并在一起进行航线设计,往往会出现大面积的“无效航飞”,严重影响飞行效率。因此,在进行测区划分时针对拐弯处通常需要单独设计一个区块进行“过渡”。此外,根据飞马无人机官方给出的技术文档可以得知,飞马 V100 无人机的最远通讯距离大概在8km-10km之间。为保证飞行效率,考虑到更换起降点可能带来的路途、装卸设备所消耗时间的影响,测区划分时,每
13、块测区面积需要尽可能增大,避免频繁更换起降点造成时间消耗,影响飞行效率。然而,由于飞马 V100 无人机使用的电池是“智能电池”,通过总结飞行经验可以发现,如果单个测区的长度达到 7km-10km,通常会出现“最远端返航”图 2 测区划分示意图无人机航测制图数据处理关键技术研究及应用 陈玉曦72023 No.4的情况,即起降点在测区一边,无人机飞行到测区另一边最远端时,因电量不足返航,导致下个架次需要先飞到最远端再进行剩余航飞任务,严重影响飞行效率。因此单个区块长度不宜超过 7km,在保证无人机通讯情况正常、飞行效率的同时,针对突然降雨或者大风的紧急情况,也能保证安全返航。航线设计的基本要求主
14、要包含“整体航线需要彻底包住实际航飞范围”以及“整体航线方便像控点布设”。本文选取阜黄高铁(黄梅段)以及福莆宁铁路补充制图两个项目为例。由于补充制图航飞范围通常形状不规则,在进行航线设计时,使用传统的矩形框包住实际航飞范围生成的航线,其中很大一部分航线处于无效飞行状态,很大程度上影响着飞行效率,如图 3 所示。根据飞马无人机官方给出的技术文档结合实际航飞经验可以得知,飞马 V100 型号无人机单架次的实际航时通常在 40 分钟以内,图 3 中使用传统航线设计进行无人机航飞的预测航时分别为 56 分钟和 42 分钟,均需要两个架次来完成。然而,在满足航线设计基本要求的情况下,本文采用形似“阶梯状
15、”的航线设计进行优化,无人机航飞的预测航时缩短为38 分钟和 37 分钟,仅需要一个架次来完成。此外,考虑到无人机起飞和落地所消耗的时间,优化后的航线设计相较于传统的航线设计节省将近一倍的时间,很大程度上提升了飞行效率。图 3 航线设计优化示意图2 无人机航飞数据处理航飞数据处理主要包含影像数据处理和影像对应的姿态文件处理。由于无人机航飞受制于天气因素,例如冬天或者山区航飞可能会导致影像出现雾霾或者薄雾等现象。因此,本文提出一种基于 Mask 匀光算法和暗通道先验去雾算法的影像质量优化方法,优化影像质量,满足实际内业生产需要。此外,由于每天航飞的架次多导致影像和对应姿态文件数据繁多,手动处理比
16、较繁琐复杂,因此本文提出了一种无人机航飞数据自动整理算法,自动完成数据整理。2.1 影像质量优化方法Mask 匀光算法是基于传统的光学相片晒印技术而提出来的,对于存在不均匀光照的数字影像可描述如公式 1 所示。f(x,y)=r(x,y)+g(x,y)(1)其中,f(x,y)为不均匀光照影像,r(x,y)为匀光后的光照均匀影像,g(x,y)为反映亮度分布的背景影像。在频率域中,影像的低频信息反映亮度变化,高频信息则反映边缘和纹理信息。因此能够合理地提取出背景影像,再将它与原始影像做减运算,就可以得到光照均匀的影像 g(x,y)。如何获取反映亮度分布的背景影像是实现 Mask 匀光算法的关键。获取
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