无人机低空遥感技术发展及行业应用概述

关键词：无人机；遥感；影像处理；大比例尺地形图测绘

当前，如何快速获取位置数据已经成为测绘地理信息行业研究的热点。传统的以卫星、航空器为平台的数据获取方法已经广泛应用，但是在中西部受天气影响较大的地区很难拍摄到符合要求的高分辨率影像，运用无人机为平台的低空遥感能很好地发挥优势。无人机作为卫星遥感不可缺少的补充手段，弥补了卫星光学遥感和普通航空摄影经常受云层遮挡获取不到影像的缺陷[1]。无人低空遥感系统，是一种以自动控制的无人机为平台，以机载遥感设备为有效载荷，飞行高度一般在1000m以下，获取规则重叠度影像，并按定精度要求制作地理信息数据的航空摄影系统。通常由飞行平台、遥感设备、地面监控站、数据链路和应急装置等部分组成，具有成本低、精度高、分辨率高、效率高等特点。其所获得的高分辨率影像能够达到大比例尺地形图精度要求。

1.1 航摄效率高 无人机航摄效率较高，可以通过监控平台进行控制，进行针对性航拍，重点获取指定区域数据，针对不合格影像可以现场重新航拍。这类设备体积小，机动灵活，通过地面遥控快速采集影像，不需要专用跑道起降，受天气和空域管制的影响较小。此外无人机还可以抵达载人飞行器无法到达的空域或危险地区。

1.2 影像分辨率高 影像主要以RGB三波段为主，可以挂载多光谱相机[2]（R\G\B\NIR）、高光谱相机和激光雷达传感器，无人机低空遥感影像的最大优点是遥感影像空间分辨率高（厘米级）、影像清晰。工业无人机普遍采用索尼、尼康等高精度数码相机，高达4000万像素，可实现定距或定时拍照。所获取影像为真彩色数字影像，成图与实测误差已经满足1:500的地形图测量规范要求。

1.3 数据处理速度快 影像数据处理速度快，现势性强。例如某国产软件 Pips 能实现对航空影像数据以及低空无人机影像数据的快速自动化处理，可完成从空中三角测量到各种比例尺的DEM、DOM、DLG等测绘产品的生产任务。特别是高性能计算机在测绘领域的应用，将数据处理速度显著提升。

1.4 主要缺点 影像获取主要采用非量测型数码相机，像幅较小，数量较多，数据量较大。摄影时飞机姿态和位置任意性较大，影像航向重叠度和旁向重叠度都不够规则。影像间的比例尺不一致、旋偏角大、影像本身的畸变差较大等。这类影像是非标准遥感影像，实质是缺乏定向参数的数字影像，这些情况下实现自动空三是现有数字摄影测量的主要挑战。

2.1 影像预处理与影像重叠度计算 影像预处理主要集中于数码相机镜头非线性畸变的纠正和成像时由于飞行器姿态变化引起的图像旋转和投影变形的纠正。在焦距确定的情况下，镜头畸变属于系统误差，它对每幅图像产生的影响都是相同的，可以用数学公式或模型加以模拟预测，进行统一纠正。但是由于飞行的不稳定造成的图像旋转和投影形变却是每一幅都不一样，需要逐幅进行纠正[3]。影像预处理还要注意落水、补飞、断航线、斜飞等情况。通过相邻影像的匹配可以获得大量的同名点，经过同名点自动测量后，可以根据同名点坐标计算相邻影像数据的实际重叠度。

2.2 空中三角测量 空中三角测量的主要目的是为影像纠正、数字高程模型建立和立体采集提供定向成果。空中三角测量是利用航摄像片与所摄目标之间的空间几何关系，根据少量像片控制点，计算待求点的平面位置、高程和像片外方位元素的测量方法。在空中三角测量时，匹配是通过坐标系的变换，应用前方后方交会的方法根据特征进行的同名点匹配，需要进行航内航间的匹配，匹配密度较小。空三匹配是为立体测图做准备，匹配完成后，为了获取模型连接点，还需进行提取匹配点（串点）操作。相对定向是根据有一定重叠度的影像，以第一张像片的相主点为坐标原点的坐标系为参照坐标系，确定第二张照片相对于第一张照片的位置和姿态。绝对定向是通过量取地面控制点或内业加密点对应的像点坐标，解算模型的外方位元素，确定影像坐标系和大地坐标系之间的关系。通过添加控制点及刺加四个角点的控制点后进行平差解算，预测剩余像控点的位置，从而对预测像控点精确调整，全部添加完毕后再次进行平差，即可查看控制点精度报告。

2.3 影像生产与制作DEM 即地面高程信息，是对地貌形态的数字化表达，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。数据线划图数据中的等高线、高程点、道路、水系等可以导入立体模型，与采集到特征点一起构建 TIN，内插得到 DEM[4]。DEM可与DOM或其它专题数据叠加用于相关分析。DEM 数据对影像进行数字微分纠正和影像重采样后可以生成数字正射影像，使用镶嵌命令将正射影像集拼接 生成DOM总图（如图 2）。镶嵌时应注意拼接的一致性，不应产生整体性视觉差异，在生成的DOM里，应检查是否有漏洞、扭曲以及错位等，若存在这些现象，可运用“局部替换”或“边界外延”进行手动编辑调整。

2.4 质量检查 空间参考系检查主要检查大地基准、高程基准是否符合相关规范要求，地图投影是否正确使用，地图分幅和内图廓信息是否正确和完整。位置精度检查涉及实际地形地物的平面和高程精度，主要包括控制点坐标、中误差、等高距、几何位移和接边误差。属性精度检查主要包括分类代码和属性正确性检查。此外还应检查完整性、逻辑一致性等。

3.1 大比例尺地形图测绘 大比例尺测图按方法可分为航空遥感摄影和人工野外测图两种。野外测图是由作业人员到实地采用GPS、全站仪等进行控制测量、碎步测量，最后进行内业作业，该测量方式具有精度较高、人工成本较高、时间较长等特点。航空遥感摄影过程主要包括航飞-控制测量-像控-调绘-成图等，是大范围地形图测绘的主要方式。但航摄空域申请手续复杂、对机场及天气条件要求较高、数据获取成本较高。无法满足快速变化地区的遥感监测对数据实时性的要求，不适于中小面积的数据获取及测绘任务。

3.2 国土资源监测 国土资源监测主要是对国土资源变化情况进行实时监测。传统的监测方式成本较高、时间较长、响应较慢，不能实时反映国土资源现状的变化情况。而无人机遥感可以在低空取得光学影像，与其他方式相比具有明显优势，其能够应对每年开展的全国土地变更调查监测与核查项目，也能够有效降低地籍调查成本，还能够 对发现的违法用地、非法开采等情况进行评估，为土地执法检查提供重要依据。

3.3 应急监测 贵州省是一个地质灾害严重多发的地区，大量的地质灾害隐患严重威胁着城镇、村庄、道路交通等工程设施。无人机结合工作底图航拍作业法具有实时性强、影像分辨率高的特点，能够在高度危险地区进行作业，使得无人机遥感可以在自然灾害发生后能够迅速反应。通过对航摄影像快速拼接和处理，可以迅速准确反映现势状况，对于及时制定救援策略，提高救援效率起着极其重要的作用。通过高分辨率遥感影像和原有数据叠加，可以准确定位受灾区域的具体位置及边界，在 ArcGIS 软件中对房屋损毁数量、受灾面积的统计，再结合调查，进行灾害评估。

无人机遥感技术是现代测绘技术的重要组成部分[5]，其具有高分辨率影像和高精度定位数据获取能力。随着国民经济及社会发展对数据的要求不断提高，无人机遥感在规划建设、水利监测、矿产资源勘探等各个领域发挥了积极作用，成为现代测绘重要的遥感数据来源，应用前景广阔。无人机作为新兴高科技产业应加大技术投入，加快应用转化，降低行业准入成本。在政策方面，应积极吸取国外行业管理经验，进一步加快并明确无人低空遥感行业的法律法规、技术标准。