基于数据融合技术的无人机航测成图模式探索

基于数据融合技术的无人机航测成图模式探索

梁书田

山东慧创信息科技有限公司，山东省临沂市，276000

摘要：科学技术的发展，数据融合技术有了很大进展，并在无人机航测成图中得到了广泛的应用。无人机航测技术凭借其高效、灵活和经济等优势，在基础测绘、自然资源调查、农林业监测、应急救援等众多领域发挥着重要作用。然而，随着无人机航测应用的日益广泛，其标准化问题也日益凸显。标准化建设滞后成为提高无人机航测效率的主要瓶颈之一。文章就基于数据融合技术的无人机航测成图模式探索，旨在推进无人机航测标准体系建设，全面提升作业效率，更好地满足各行业对高质量地理空间数据的需求。

关键词：智能化技术;无人机航摄;机载激光雷达

引言

无人机航测遥感图像边缘畸变自适应校正方法，是当前地理信息系统（Geographic Information System，GIS）领域研究的热点问题。由于无人机搭载的摄像设备与地面目标之间的相对姿态变化、摄像设备本身的畸变等因素，导致获取的遥感图像存在边缘畸变，这严重影响了遥感图像的精度和后续分析处理。为此提出对无人机航测遥感图像边缘畸变自适应校正方法的设计与验证分析。结合无人机遥感技术和图像处理技术，基于硬件校正的需求，通过改进摄像设备的设计和制造工艺，从根本上减少图像畸变的可能性；与此同时，利用图像处理方式和计算机视觉辅助技术对畸变图像先分割、再进行多帧校正处理，一定程度上可以进一步扩大整体的校正范围，设计更加灵活、多变的校正模式。

1无人机航测技术概述

无人机航测技术是利用无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）进行空中摄影测量和数据采集的先进技术。无人机根据其不同的设计和用途可分为多种类型，包括多旋翼无人机、固定翼无人机和混合型无人机等。无人机具有灵活性高、操作便捷、覆盖范围广等特点，使其成为道路工程测量中的理想选择。在无人机航测过程中，航测设备的选择至关重要。常用的航测设备包括相机和激光雷达（Light Detectionand Ranging，LiDAR）。相机主要用于拍摄航拍影像，通过不同波段的相机可获取可见光、红外线等多种影像数据，为道路工程测量提供丰富的信息。而LiDAR则能够实现精确的三维地图数据获取，通过激光回波来获取地表高程信息，为道路设计和监测提供高精度数据支持。航测数据获取流程主要包括任务规划、飞行准备、数据采集和后期处理。在规划阶段，需要确定航线、拍摄参数等关键信息；飞行准备包括设备检查、飞行区域确认等工作；数据采集阶段无人机执行飞行任务，根据预设方案采集影像或激光数据；后期处理包括数据传输、影像拼接、三维模型构建等步骤，最终生成可用于道路工程测量的数据和图像产品。这一流程的高效执行对于确保航测数据的质量和可靠性至关重要，也直接影响到后续的工程设计和施工过程。

2基于数据融合技术的无人机航测成图模式

2.1测量前准备

主要包括：1）地形勘察：对测区地形进行初步勘察，了解地形地貌特点、天气变化等信息，为无人机航测作业提供参考；2）地面控制点布设：在测区布设必要地面控制点，用于后续无人机航测数据的处理与融合；3）设备检测与调试：确保无人机及相关测量设备性能良好，满足测量要求。

2.2线性放射辅助变换实现校正处理

所谓线性放射辅助变换技术，是一种常用于遥感图像校正处理的方法。该方法通过建立图像坐标与地理坐标之间的线性关系，实现对遥感图像的几何校正。确定图像坐标系和地理坐标系，坐标之间建立对应的校正核验关系。通过在图像上有对应的地理坐标的地面控制点（Ground Control Point，GCP），确定图像坐标系和地理坐标系之间的对应点，实现了在遥感图像处理中，建立图像坐标与地理坐标之间的线性关系。这种关系可以消除图像中的畸变，提高图像的几何精度。基于这些对应点后，使用线性放射变换来建立图像坐标和地理坐标之间的关系。这些参数通过最小二乘法求解，通过最小化预测值与实际观测值之间的平方差和，来求解最佳参数。这种方法能够有效地消除图像中的畸变，提高遥感图像的几何精度。

2.3地形要素内业采集

采用MapMatrix软件,以点云分类成果和正射影像成果为基础采集地形要素。从地面点数据中分类出等高线关键点,利用等高线关键点生成的DEM模型,进而生成等高线和高程点数据,利用地表点生成DSM模型;利用EPS三维立体测图软件对DLG进行数据采集、编辑,准确判定轮廓全部可见的地物与地貌元素,采用测标中心切准地物外轮廓线或定位点直接绘出;当地物轮廓部分遮盖时,准确测出可见部分;地物影像不明显或对地物位置没有把握时,标注记号“A”并予以说明,留待外业补测处理;使用CASS10.1对有把握并能够判定的地物、地貌要素用图式符号直接表示;采集内容包括水系、道路、居民地及各类地物、地类界线,以及坡、坎、陡崖等地貌。通过人机交互的形式,内业采集点、线、面,构造地理实体,在生成不同类型的地理信息要素的同时,应用软件进行部分植被类别判定、标注。

2.4数据处理与分析

一是数据处理与分析用于道路工程设计阶段，通过对地形、地质、交通流量、环境影响等各类数据的处理与分析，可以进行精确的道路设计。地形数据处理可帮助确定道路的纵横坡及路线规划；地质数据分析可评估地基条件，指导路基设计；交通流量数据分析可优化道路布局，提高道路通行效率；环境影响数据处理可保护生态环境，确保工程可持续发展。二是数据处理与分析在施工监测阶段发挥重要作用。工程团队可以利用各类传感器获取现场数据，如GPS定位、激光测距、地面振动等，通过数据处理与分析实时监测施工进度、质量和安全，帮助管理团队及时发现问题、调整方案，确保施工符合设计要求，提高施工效率和质量，降低施工风险。三是数据处理与分析在道路竣工验收阶段扮演着重要角色。通过对竣工道路的各项数据进行处理与分析，验收团队可以全面评估道路建设质量，包括路面平整度、标线设置、交通设施完好性等，为验收团队提供客观依据，确保道路竣工符合相关标准和规定，保障道路的安全和持续运营。四是数据处理与分析也在道路后续维护阶段发挥重要作用。定期对道路状况进行数据处理与分析，可以及时发现道路问题，制定有效的维护计划。通过对历史数据分析，可以预测道路状况的变化趋势，帮助道路管理部门合理安排维护资源，延长道路使用寿命，提高维护效率。五是数据处理与分析在道路工程中扮演着不可或缺的角色，为工程设计、施工监测、竣工验收及后续维护提供了关键支持。通过有效的数据处理与分析，工程团队能够更好地应对挑战、优化决策，推动道路工程的可持续发展和安全运营。

结语

无人机航测技术为各行业提供了高效获取地理空间数据的手段，但其标准化建设相对滞后，已成为制约进一步提高航测效率和质量的重要因素。展望未来，随着技术不断进步和应用需求的持续扩展，无人机航测标准化将迎来全新发展机遇，应当与时俱进，主动作为，紧跟技术和产业发展前沿，为规范有序发展注入新的动力。

参考文献

[1]郑凯枫.无人机航测在大比例尺地形图测绘中的应用探究[J].智能城市,2020,

[2]刘学民.无人机航测在大比例尺地形图测绘中的应用探究[J].城镇建设,2020,(5):272.

[3]徐勇.无人机航测在大比例尺地形图测绘中的应用探究[J].世界有色金属,2019,(2):243,245.