CN103808309A - 一种无人机三维航空摄影测树方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机三维航空摄影测树方法。采用多旋翼无人机作为遥感平台，集3D数码相机、差分GPS和陀螺平台于一体，利用数字摄影技术，获取高地面分辨率，大比例尺的低空无人机遥感影像，充分利用了无人机具有较高的灵活性，起飞降落不需要专门的飞机场，并可在云下飞行的特点，实现获取的影像资料时效性强，分辨率高。利用数字摄影技术，任意姿态摄影，获取立体相对，通过立体观察将林分调查因子从影像上识别和量测出来。

Description

一种无人机三维航空摄影测树方法

一、技术领域

本发明涉及一种森林资源调查中的森林计测技术，特别是一种无人机三维航空摄影测树方法。

二、技术背景

传统的森林资源调查方法，是在设置地面样地进行定期进行实测的同时普遍利用航空遥感和航天卫星遥感进行森林资源调查，但上述种种技术都有其明显的缺点和不足：

①设置地面样地进行定期实测时行动缓慢，劳动量大、需要大量的人工投入，成本高，周期长；

②利用普通的载人航空遥感由于需要转场等诸多环节，费用比较高，难以经常性开展，安全性差；

③采用航天卫星遥感监测时，其时空分辨率较低，飞行高度在云层之上，影像清晰度受云层影响较大，而且森林多分布在山区、地形复杂，所以精度较低，而高分辨率的遥感影像价格昂贵，还受到重访周期的限制和云的影响。

所以在森林资源调查过程中采用传统的设置地面样地、载人航空遥感和航天卫星遥感等方法时，不可避免地带来很多麻烦且效率低下。因此，现有技术存在成本高，周期长，受云层影响大，安全性差等缺点，怎样在不影响航测精度的情况下，降低成本，缩短影像更新周期，提高影像清晰度，增大安全性成为本领域科技人员急待解决的问题。

三、发明内容

为了克服现有的森林计测技术在森林资源调查中不可避免地带来的很多麻烦，提高工作效率，本发明的目的是提供一种无人机三维航空摄影测树方法，它在保证航测精度的前提下，显著降低了成本，并可以在云层下飞行，保证了影像的清晰程度，保障了安全性，同时更新周期短，克服了现有技术存在的缺点。

本发明的目的是这样实现的：采用多旋翼无人机作为遥感平台，集3D数码相机、差分GPS和陀螺仪于一体，利用数字摄影技术，任意姿态摄影，获取立体相对，通过立体观察将林分调查因子从影像上识别和量测出来。

其中判读林分调查因子的方法如下：①在样地中布设三个以上已知控制点，并均匀分布，根据航拍得到的影像构建立体相对；②在立体相对中找出3～n个同名像点，以一号控制点作为原点，已知该点物方坐标为(x₀，y₀，z₀)，从图像上读取该点像方坐标为(u₀，v₀，w₀)，其它控制点以此类推；③计算各控制点与原点的坐标差(Δx_i，Δy_i，Δz_i)；④依据布尔莎-沃尔夫转换模型 $\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ y_1\\ z_1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δx}\\ \mathrm{\Δy}\\ \mathrm{\Δz}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{ccc}0& -w& v\\ w& 0& -u\\ -v& u& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{w}_x\\ w_y\\ w_z\end{array}\right]+(1+k)\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ w\end{array}\right]$ 得到恢复正射投影立体相对模型 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δx}\\ \mathrm{\Δy}\\ \mathrm{\Δz}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccccc}\mathrm{\Δu}& 0& 0& 0& -\mathrm{\Δw}& \mathrm{\Δv}\\ 0& \mathrm{\Δv}& 0& \mathrm{\Δw}& 0& -\mathrm{\Δu}\\ 0& 0& \mathrm{\Δw}& -\mathrm{\Δv}& \mathrm{\Δu}& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{k}_u\\ k_v\\ k_w\\ {\mathrm{\ϵ}}_u\\ {\mathrm{\ϵ}}_v\\ {\mathrm{\ϵ}}_w\end{array}\right],$ 求得三个尺度缩放因子(k_u，k_v，k_w)和三个旋转参数(ε_u，ε_v，ε_w)；⑤继而求得任意像点坐标 $\left\{\begin{array}{c}{x}_i=x_1+{\mathrm{\Δx}}_i\\ y_i=y_1+\mathrm{\Δ}{y}_i\\ z_i=z_1+\mathrm{\Δ}{z}_i\end{array}\right.,$ 通过求得的坐标判读出各测树因子。

本项发明与现有技术相比具有以下优点：

①机动快速的响应能力

无人机系统运输便利、升空准备时间短、操作简单，可快速到达监测区域，机载高精度遥感设备可以在短时间内快速获取遥感监测结果；

②性能优异

无人机可按预定飞行航线自主飞行、拍摄，航线控制精度高，飞行姿态平稳；飞行高度从50m至400m，可以在云下飞行，能有效避免云的影响，高度控制精度5m；速度范围从40km／h至80km／h，均可平稳飞行，可在空中悬停，适应不同的遥感任务；

③操作简单可靠

飞行操作自动化、智能化程度高，操作简单，便于掌握和培训；一旦遥控失灵或其他故障，自动飞回起飞位置降落；

④高分辨率遥感影像数据获取能力

无人机搭载的高精度三维数码成像设备，具备面积覆盖、垂直或倾斜成像的技术能力，获取图像的空间分辨率达到分米级，适于1∶5000或更大比例尺遥感应用的需求，可根据需要搭载普通数码相机；

⑤使用成本低

无人机系统的运营成本较低，飞行操作员的培训时间短，系统的存放、维护简便，还可免去了调机和停机的费用。

四、具体实施方式：

无人机三维航空摄影测树技术与现有技术不同，做了很大改进，具体是：

采用多旋翼无人机作为遥感平台，集普通3D数码相机、差分GPS和陀螺平台于一体，利用数字摄影技术，获取高地面分辨率、大比例尺的低空无人机遥感影像；通过计算机数字影像处理系统，面向林场根据地物构象规律和影像特点，将林分调查因子的数量和质量在影像上识别和量测出来。

1.通过安置在无人机上的3D数码相机，在空中对样地任意姿态摄影得到一个立体像对。

2.根据影像上判读的测树因子：其中量测树冠直径的方法：首先导入数据，通过创建基准面，在树冠影像的使用面积内，去正北、正东方位图限制2d图、以及限制高度来获得立木的东西冠幅，南北冠幅，冠高，树高，胸径。

3.其中的林分郁闭度的判读方法：①直接观测法：在计算机屏幕上，通过立体观察目估树冠投影面积占林地面积的百分数，以确定郁闭度；②比较法：利用影像处理系统调用郁闭度判读模板或已知郁闭度的立体判读样片与判读的林分进行比较，以确定郁闭度。

4.其中的林木株数的测定方法：在计算机屏幕上通过立体观察点数样地内的树冠数，确定林木株数，样地边界上株数其取舍原则如下：①点数圆形样地内立木株数时，当树冠恰好在样地周界上，若树冠一半以上进入圆形样地之内，就给以计数，当树冠一半以上在圆形样地之外则不计数；当树冠是否过半难以判定时，对这类树冠可每二株计数一株。②点数方形样地内林木株数时，在边线上可将一半以上树冠进入样地者计算株数，当难以判断是否过半者，可将西面、南面二边界上这一类的立木算入，将北面和东南二边界上的舍去。

5.其中树冠体积的量测方法：将一立木沿竖直方向分割成若干等高的区分段，这样就可以把单木的整个树冠看成由顶端的一个小圆锥和下面n个圆台组成的立体。当n趋于无穷大时，单个圆台(圆锥)的高度hi无穷小。树冠体积即为这一圆锥和n个圆台体积之和。树冠模型里的横截面积是通过对树冠部分影像进行量测获得的，将截取的这部分数据投影在XY坐标系平面上，通过这些数据构建成不规则圆形，对不规则圆形进行面积计算。用平行于Y轴，垂直于X轴的竖直线将不规则圆形分割成n个等宽的区间段，区间段的宽度js。当n无穷大时，区间段宽度js无穷小，不规则圆形可以看成是头尾2个三角形和n-2个梯形构成，则不规则圆形的面积即为头尾2个三角形面积和n-2个梯形面积之和从树冠实体三维模型的平视图，将一立木沿竖直方向分割成若干等高的区分段，这样把单木的整个树冠看成由n个区分段的立体图形组成的。当n趋于无穷大时，hi趋于无穷小，这些分割成的若干等高不规则的区分段近似的可以看成圆台体，则树冠体积即为顶端圆锥和n个圆台体体积之和。

Claims (2)

1.一种无人机三维航空摄影测树方法，其特征是：采用多旋翼无人机作为遥感平台，集3D数码相机、差分GPS和陀螺仪于一体，利用数字摄影技术，任意姿态摄影，获取立体相对，通过立体观察将林分调查因子从影像上识别和量测出来。 

2.根据权利要求1所述的无人机三维航空摄影测树方法，其特征是：其中判读林分调查因子的方法如下：①在样地中布设三个以上已知控制点，并均匀分布，根据航拍得到的影像构建立体相对；②在立体相对中找出3～n个同名像点，以一号控制点作为原点，已知该点物方坐标为(x₀，y₀，z₀)，从图像上读取该点像方坐标为(u₀，v₀，w₀)，其它控制点以此类推；③计算各控制点与原点的坐标差(Δx_i，Δy_i，Δz_i)；④依据布尔莎-沃尔夫转换模型 

得到恢复正射投影立体相对模型 

求得三个尺度缩放因子(k_u，k_y，k_w)和三个旋转参数(ε_u，ε_v，ε_w)；⑤继而求得任意像点坐标

通过求得的坐标从而判读出各测树因子。