CN104330076A - 一种新型自动空中三角测量软件 - Google Patents

Abstract

一种新型自动空中三角测量软件，随着无人机的广泛使用，采用无人机作为平台进行摄影测量可以对突发事件进行响应。本软件就是针对航空影像尤其是无人机摄影测量处理。本软件采用大数据的特征提取算法处理航空影像，采用内外存的方法处理大数据的区域网平差，同时解算相机参数。

Description

一种新型自动空中三角测量软件

技术领域

 本发明是一种处理无人机及机载航空影像摄影测量方法及系统。

背景技术

 无人机最早出现在1917年，早期的无人驾驶飞行器研制和应用主要作为飞机靶机，应用范围集中于军事领域。随着科技的发展，其应用范围逐渐扩展到作战、侦察及民用遥感飞行平台。20世纪80年代的科技革命使无人机得到进一步发展。随着计算机技术、通讯技术的迅速发展以及各种数字化、重量化、体积小、探测精度高的新型传感器的不断出现，无人机的性能不断提高，应用范围和应用领域迅速拓展。世界范围内的各种用途、各种性能指标的无人飞行器的类型已达到数百种之多，续航时间从一小时延长到几十个小时，任务载荷从几公斤到几百公斤，这为长时间大范围的遥感监测提供了保障，也为搭载多种传感器和执行多种任务创造了有利条件。

    中低空摄影测量与遥感的相关研究已有数十年历史。随着计算机技术、通讯技术的迅速发展以及各种数字化、重量轻、体积小、探测精度高的新型传感器的不断面世，由地面通过无线电通讯网络，实现起飞、到达指定空域、进行遥感飞行以及返回地面等操作的无人驾驶航空飞行器已经出现。在民用领域，固定翼无人机常用的遥感飞行平台，可满足1:10000~1:2000比例尺遥感应用的需求。轻型飞机或直升飞机等载人飞行器也是低空遥感的可选平台，不过受航空飞行管制、起降条件、飞行安全等因素的影响，必须由专门人员进行操作，且需要进行专业化保养与维护，作业费用较高。也有人利用风筝或气球等作为空中平台获取大比例尺影像，进行高精度文物保护测量，不过倾斜拍摄影像的定向存在非常大的困难，需要大量的人工干预。德国斯图加特大学于2003年研制成功了太阳能驱动的遥控飞艇，由于采用硬式材料作为气囊，设备存放及运输等存在一定困难。

     成像传感器是摄影测量必不可少的数据获取设备，长期以来一直利用胶片式航空摄影机获取影像，然后再利用扫描仪将影像数字化。科学技术的快速进步促使了航空数码相机的诞生，它不再需要传统的胶片和扫描仪，可以直接获取数字影像。与传统的胶片相机相比，数字相机能够获取较宽的波段范围和较多的波段数，信息量大幅增大。同时数字影像的处理效率相对于胶片影像得到大幅提升，为快速获取地面信息提供了保障。目前常用的数字相机国外有Intergraph公司的DMC相机、微软公司的UCD相机等，国内有北京四维远见信息技术有限公司的SWDC系列数字航空摄影仪。但是航空数码相机价格昂贵，而且很难获取超高分辨的数码影像。随着相机检校问题的解决，千万像素级的非量测数码相机得到日益广泛的应用，掀起了基于数码相机进行DEM和正射影像获取、三维重建与纹理映射、各种工程应用的新浪潮。专业型非量测数码相机分辨率较高，价格低廉，且可以根据需要随时更换不同焦距的镜头。所摄取的序列影像不仅具有很高的重叠度（每个地面点至少出现在5张影像上），还具有严格的顺序关系，对相关影像的快速检索和同名特征的稳定匹配非常有利，多幅影像同时处理有可能大幅度提高影像匹配及三维重建的精度和可靠性，成为国际上广泛关注的研究热点。由于以上优势，再加上成本低廉，民用数码相机常被装载于无人机上获取中低空遥感数据，在航空物探、国土资源监察和灾害应急响应中发挥着重要的作用。

在影像处理方面，利用立体像对和基于点的共线方程建立空间物体的几何模型是摄影测量工作者所熟悉的方法，已经产生了巨大的经济和社会效益。进入数字摄影测量阶段后，影像匹配技术有了很大发展，理论上也有点摄影测量、线摄影测量发展到点、线混合摄影测量和广义点摄影测量。随着全球定位系统及惯性导航技术的快速发展，只需少量地面控制点的直接对地定位定姿系统已经广泛应用。具有我国自主知识产权的快速并行化处理大范围航空影像的数字摄影测量网格系统也已经建立。事实上，利用多幅影像自动提取和重建三维物体不仅是摄影测量领域所关心的问题，也是计算机视觉和图像理解领域非常热门的研究课题；与摄影测量类似，获取稳定可靠的同名特征也是先决条件。中低空摄影测量处理的第一道难关是旋转角和重叠度变化很大的影像的匹配问题。中低空遥感影像的重要特点是由于受风力及遥感平台自身操控特性的影响，遥感平台很难严格按照航线直线飞行，数码相机的姿态角也无法保持固定不动，多角度拍摄时数码相机需要不断改变主光轴的方向，所拍摄的影像间重叠度必然会有较大差别，且相邻影像间很可能存在较大的旋角；而拍摄竖直目标时，数码相机主光轴相对于铅垂线的夹角一般都接近甚至超过45度；再加上相邻影像间基线非常短，相对定向元素强相关，大大增加了影像匹配和空中三角测量的难度。David G.Lowe 于2004年提出一种基于尺度空间的，对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子-SIFT算子。SIFT算子是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置、尺度和旋转不变量，并进行特征匹配，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力，在计算机视觉领域获得了很好的应用。在航空影像区域网平差方面，国内外现有软件主要有德国斯图加特大学的PAT-B、Intergraph ImageStation系统的平差模块和武汉大学的DPGrid都能够利用GPS/IMU数据进行辅助平差。

发明内容

中低空遥感图像的智能匹配

     由于遥感影像纹理比较复杂，使得影像匹配时初始视差的确定和同名点的搜索变得非常困难，传统的影像匹配方法根本无法获得准确可靠的同名点。因此需要突破中低空自由飞行遥感影像的自动数据整理，无POS情况下基于多种特征的智能匹配等关键技术，并采用多基线立体影像匹配、金字塔匹配，多特征匹配等策略提高匹配成功率。采用分类技术获取地面点和非地面点，从而提高空三连接点的可靠性。

中低空遥感图像区域网平差

     中低空数码影像的整体区域网平差是保证最终成果精度的最重要手段。低空遥感影像的航向和旁向重叠度一般较大，理论上不仅可以提高整体平差的精度和可靠性，也非常有利于粗差观测值的探测和剔除。但是，中低空自由飞行数码影像的重叠度和姿态角变化大，需要设法构建较为准确的自由区域网作为整体平差的初始值，保证区域网平差的快速收敛性。另外，整体区域网平差涉及像点观测值，如何压缩存储并快速解算超大规模法方程组、如何准确计算各类观测值的方差并重新确定各类观测值的权值、如何进行附加系统误差参数的自适应估计、如何计算各观测值的多余观测分量以确定内外部可靠性、如何进行粗差的智能探测与剔除都需要进行分析研究。

中低空遥感图像的智能匹配实施方案如下：

      智能匹配处理主要是对大倾角、非常规摄影的影像数据实施空三连接点的匹配，它是中低空遥感数据处理的重要关键技术。在有导航或POS数据的情况下，它在导航数据或POS数据的引导下恢复飞行航线指导特征匹配。如果没有导航或POS数据，则必须利用特征匹配算法、RANSAC以及几何约束条件等策略进行匹配与像对鉴别处理。对于无人机或者航空影像，采用分层分块的特征提取算法来提取特征算子。

 中低空遥感图像区域网平差实施方案如下：

     区域网平差主要利用智能空三匹配获得的连接点，结合遥感平台获取的GPS/IMU数据与可能的地面控制点数据，进行影像方位元素精确解求。利用平差数据与平差参数通过相对定向和自由网构建方法解求影像的外方位元素初值以及同名点地面坐标初值。然后对所有观测数据建立方程并进行法化处理，该过程可引入地面控制点等构建条件方程并设置观测值的权矩阵，然后利用最小二乘法解算法方程，求出未知数的改正数向量，以此循环直到满足循环退出条件，则光束法平差过程结束。采用内外存的技术来解决大型方程组的解算。

Claims (2)

1.其特征是大影像的航空遥感数据自动匹配连接。

2.其特征是大数据量的自检校区域网平差。