CN106896390A - 楼房密集区隐蔽点的坐标测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种楼房密集区隐蔽点的坐标测量方法，其技术方案要点是，结合GPS RTK技术和遥感影像，将地面控制点布设在楼房的顶部，保证在使用GPS RTK进行地面控制点的测量时，能够连续锁定至少四颗分布适当的卫星，从而快速、精确地测定地面控制点的物方坐标；然后基于一一对应的像控点的像方坐标和地面控制点的物方坐标，建立像方坐标和物方坐标的数学关系式，并通过误差方程式解算出数学关系式中的系数；最后通过隐蔽点的像方坐标和换算得到的隐蔽点的物方坐标的误差方程，解算出隐蔽点的物方坐标。

Description

楼房密集区隐蔽点的坐标测量方法

技术领域

本发明涉及工程测量技术领域，更具体地涉及楼房密集区隐蔽点的坐标测量方法。

背景技术

全球定位系统(Global Positioning System，通常简称GPS)，又称全球卫星定位系统，是一个中距离圆型轨道卫星导航系统。它可以为地球表面绝大部分地区(98％)提供准确的定位、测速和高精度的时间标准。系统由美国国防部研制和维护，可满足位于全球任何地方或近地空间的军事用户连续精确的三维位置、三维运动和时间的需要。该系统包括太空中的24颗GPS卫星，地面上的1个主控站、3个数据注入站和5个监测站及作为用户端的GPS接收机。通过测量卫星就能迅速确定用户端在地球上所处的位置及海拔高度，并且所能联接到的卫星数越多，解码出来的位置就越精确。

实时动态差分测量(Real Time Kinematic，通常简称RTK)，这是一种常用的基于GPS技术的测量方法，高精度的GPS测量必须采用载波相位观测值，GPS RTK定位技术就是基于载波相位观测值的实时动态定位技术，它能够实时地提供测站点在指定坐标系中的三维定位结果，并达到厘米级精度。

在RTK作业模式下，基准站通过数据链将其观测值和测站坐标信息一起传送给流动站。流动站不仅通过数据链接受来自基准站的数据，还要采集GPS观测数据，并在系统内组成差分观测值进行实时处理，同时给出厘米级定位结果，历时不足一秒钟。流动站可处于静止状态，也可处于运动状态，可在固定点上先进行初始化后再进入动态作业，也可在动态条件下直接开机，并在动态环境下完成整周模糊度的搜索求解。在整周未知数解固定后，即可进行每个历元的实时处理，只要能保持四颗以上卫星相位观测值的跟踪和必要的几何图形，则流动站可随时给出厘米级定位结果。

GPS RTK是一种新的GPS测量方法，以前的静态、快速静态、动态测量都需要事后进行解算才能获得厘米级的精度，而RTK是能够在野外实时得到厘米级定位精度的测量方法，它采用了载波相位动态实时差分方法，极大地提高了外业作业效率。

GPS RTK技术的高精度定位优势是显而易见的，其选点灵活，测站之间不需要互相通视，依靠接收自卫星发射来的无线电信号实现精确定位。但是同时，由于无线电信号频率高、功率低，使得存在于GPS接收机和卫星之间路径上的任何物体都会对系统的操作产生有害影响。比如楼房，可能会完全屏蔽卫星信号。

GPS RTK要求至少能够连续锁定4颗适当分布的卫星，才能实现精确可靠的定位，这就要求测量点附近必须留有足够的开放空间。这一条件对于楼房密集区是不易达到的。在GPS RTK测量中，将不能达到GPS RTK观测条件的点称作隐蔽点，隐蔽点一般位于高层建筑物的L形拐角处、大树底下等。

对于隐蔽点的坐标测量，授权公告号为CN102565812B的中国发明专利公开了一种GPS RTK中测量隐蔽点点位坐标的方法。其具体包括以下步骤：

1、制作辅助测量装置

辅助测量装置包括通过铰链首尾相互连接组成三角形的测杆，且测杆的长度可调整范围为1.5m至2.5m；并且每根测杆上均安装有水准管。

2、外业数据采集

1)安置辅助测量装置，依据现场具体情况调整辅助测量装置的各边长，将辅助测量装置的三角形的一个顶点安置在待测的隐蔽点O点，将另外两个顶点分别安置在两个测量点A点和B点上，并观察安装在每根测杆上的水准管，使每根测杆保持水平状态；其中A点和B点相互通视；

2)测量点数据采集，利用GPS RTK流动站获取测量点A点和B点的GPS RTK坐标；

3)信息记录，需要记录的数据有，隐蔽点点号NoO，测量点点号NoA，测量点点号NoB；A点的X坐标X_A，A点的Y坐标Y_A，A点的高程值h_A；B点的X坐标X_B，B点的Y坐标Y_B，B点的高程值h_B；辅助测量装置的边长S_OA、S_AB、S_BO。

3、内业数据处理

1)解三角形，已知△ABO的边长S_OA、S_AB和S_BO，利用余弦定理分别求出∠AOB，∠OAB，∠OBA；

2)计算AB的方位角α_AB，方位角的定义为，由北方向沿顺时针方向量测到测线上的夹角，称为该直线的方位角，其范围是0°至360°。AB的方位角α_AB的具体计算方法为，首先分别计算X方向和Y方向上的坐标增量△X_AB和△Y_AB；

△X_AB＝X_B-X_A

△Y_AB＝Y_B-Y_A

其次计算坐标增量的反正切值α_AB锐

最后通过△X_AB、△Y_AB的正负号来判断α_AB所在的象限，得到AB的方位角α_AB；

3)计算AO方位角α_AO

α_AO＝α_AB-∠OAB；

4)求隐蔽点O点的坐标，由A、O两点边长S_AO和坐标方位角α_AO，计算坐标增量△X_AO和△Y_AO；

△X_AO＝S_AOcosα_AO

△Y_AO＝S_AOsinα_AO

求得隐蔽点O点的坐标为：

X_O＝X_A+△X_AO

Y_O＝Y_A+△Y_AO

h_O＝(h_A+h_B)/2。

上述技术方案在实际实施过程中，在测量点数据采集这一步，可能会出现由于卫星信号问题，而出现无法获取A点和B点的坐标值的情况。这一问题也在上述专利的说明书中有明确记载。

在工程测量实践中，这一问题确实是存在的，尤其是对于城市楼房密集区的测量，因相邻楼房之间的距离较近，使得测量点附近的空间较为窄小，从而无法满足GPS RTK的测量条件。

对于这一问题，所属领域的技术人员提出了理论方案并进行了实践验证，结果证明，方案具有较高的可行性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种楼房密集区隐蔽点的坐标测量方法，结合GPS RTK技术和米级遥感影像，实现楼房密集区隐蔽点的物方坐标的确定。

本发明的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：一种楼房密集区隐蔽点的坐标测量方法，包括

步骤一、布设像控点：基于获取的包含测区的米级遥感影像选取至少六个像控点，且所述像控点均选择在楼房的顶部；依次对选择的像控点进行编号，同时对应记录每个像控点的像方坐标(ui,vi)；

步骤二、地面控制点数据采集：依据步骤一选取的像控点，使用多台GPS RTK同时测得像控点对应的地面控制点的物方坐标(Xi,Yi)，并进行记录；

步骤三、建立像方坐标和物方坐标的数学关系式：基于步骤一获取的像控点的像方坐标(ui,vi)和步骤二获取的地面控制点的物方坐标(Xi,Yi)，利用最小二乘算法构建如下数学关系式：

并变形换算成如下的误差方程式：

M＝BL+P

其中：

L＝[L₁ L₂ L₃ L₄ L₅ L₆ L₇ L₈ L₉ L₁₀ L₁₁ k₁]^T

A＝L₉ X+L₁₀ Y+L₁₁ Z+1

解求出L系数；

步骤四、解算隐蔽点的物方坐标：基于步骤三建立的像方坐标和物方坐标的数学关系式及解求的L系数，换算得到隐蔽点的物方坐标的误差方程式：

V＝NS+Q

其中：

S＝[X Y Z]^T

u′＝u+k₁ur²

v′＝v+k₁vr²

并代入隐蔽点的像方坐标，解算出隐蔽点对应的物方坐标。

通过采用上述技术方案，像控点选取在楼房的顶部，保证对应的地面控制点的附近有足够开放的空间，从而使得在使用GPS RTK进行地面控制点的物方坐标的测量时，能够连续锁定至少4颗分布适当的卫星。

作为优选，步骤一中选取的所述像控点均匀分布在所述测区内。

通过采用上述技术方案，若像控点的布设相对集中，将使得距离像控点较远的隐蔽点受到的控制减弱，从而降低解算出来的隐蔽点的物方坐标的精度。

作为优选，所述测区位于所述遥感影像的中部。

通过采用上述技术方案，相比于遥感影像的边沿，遥感影像的中部的形变量较小。

作为优选，步骤一获取的包含测区的遥感影像可采用WorldView卫星获取的多光谱影像。

通过采用上述技术方案，WorldView卫星获取的多光谱影像具有空间分辨率高的优点。

本发明将GPS RTK技术和遥感影像相结合，将地面控制点布设在楼房的顶部，保证在使用GPS RTK进行地面控制点的测量时，能够连续锁定至少四颗分布适当的卫星，从而快速、精确地测定地面控制点的物方坐标；然后基于一一对应的像控点的像方坐标和地面控制点的物方坐标，建立像方坐标和物方坐标的数学关系式，并通过误差方程式解算出数学关系式中的系数；最后通过隐蔽点的像方坐标和换算得到的隐蔽点的物方坐标的误差方程，解算出隐蔽点的物方坐标。

具体实施方式

为对本发明有更透彻地理解，现对本发明的实施方式作进一步地详细说明。

一种楼房密集区隐蔽点的坐标测量方法，具体实现步骤如下：

步骤一、布设像控点

1、向遥感影像供应商购买包含测区的米级遥感影像，并且购买的遥感影像获取的时间距离测量时间较近；另外，优选测区位于中部的遥感影像，可购买WorldView卫星获取的多光谱影像。

WorldView卫星是Digitalglobe公司的商业成像卫星系统，目前已发射有三颗卫星。WorldView-I于2007年9月18日发射成功，WorldView-II于2009年10月8日发射成功，WorldView-Ⅲ于2014年8月13日发射成功。其中，WorldView-I卫星的遥感器波段仅有全色波段；WorldView-II卫星和WorldView-Ⅲ的遥感器波段均有多光谱波段和全色波段，WorldView-II卫星的多光谱波段的空间分辨率为1.8米，WorldView-Ⅲ卫星的多光谱波段的空间分辨率为1.2米。

2、通过目视解译法，在遥感影像上选取至少六个像控点，并且选取的像控点均匀分布在测区内，而且所有的像控点均位于楼房的顶部。

像控点全部选取在楼房的顶部，能够保证像控点对应的地面控制点的附近有足够开放的空间，使得在使用GPS RTK进行地面控制点的物方坐标的测量时，能够连续锁定至少4颗分布适当的卫星。

像控点的选取要求必须是在遥感影像上和实地位置均能够明确辨认的目标点，一般较为理想的目标点是选择近于直角而且又近于水平的线状地物的交点和地物拐角点。如此一来，有助于像控点和地面控制点的对应，同时也具有提高对应准确性的优点。

本实施例中的像控点选择楼房的顶部靠北的拐角点。

3、对选取的像控点进行编号，比如P01、P02、P03、P04、P05、P06……，并记录每个像控点的像方坐标(ui,vi)。

像控点的选取、像方坐标的获取、记录操作可直接在商业遥感影像处理软件中进行，比如Arcgis软件；然后可将遥感影像打印出来供外业人员使用。

步骤二、地面控制点数据采集

外业人员参照打印出来的遥感影像在实地找到像控点对应的地面控制点，并依据像控点的编号对地面控制点进行对应编号，比如GCP01、GCP02、GCP03、GCP04、GCP05、GCP06…。

然后开始GPS RTK的作业模式：1)在地面控制点处架设GPS TRK，对中整平；2)接好电源线和发射天线电缆；3)打开主机和电台，主机开始自动初始化和搜索卫星，当卫星数和卫星质量达到要求后，主机和电台上相应的指示灯闪烁指示，开始进入正常工作；4)连接主机和CORS系统，接收来自CORS系统的基准站的数据，并与自身的观测数据组成差分观测值进行实时处理，得到厘米级定位结果。本实施例中使用多台GPS RTK同时测出地面控制点的物方坐标(Xi,Yi)；测量完毕后，将GPS RTK中记录有地面控制点的物方坐标(Xi,Yi)的文件导出至内业处理的计算机上。

本实施例中使用多台GPS RTK同时测量的考虑是，若使用一台GPS RTK进行流动测量，在搬动测站的过程中很可能出现卫星失锁的状态，比如说从室内下楼梯时。

步骤三、建立像方坐标和物方坐标的数学关系式

基于步骤一的像控点的像方坐标(ui,vi)和步骤二的地面控制点的物方坐标(Xi,Yi)，利用最小二乘法构建如下数学关系式：

并变形换算成如下的误差方程式：

M＝BL+P

其中：

L＝[L₁ L₂ L₃ L₄ L₅ L₆ L₇ L₈ L₉ L₁₀ L₁₁ k₁]^T

A＝L₉ X+L₁₀ Y+L₁₁ Z+1

解求出L系数。

L系数的解算可通过编写MATLAB程序实现。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

步骤四、解算隐蔽点的物方坐标

基于步骤三建立的像方坐标和物方坐标的数学关系式以及解算的L系数，换算得到隐蔽点的物方坐标的误差方程式：

V＝NS+Q

其中：

S＝[X Y Z]^T

u′＝u+k₁ur²

v′＝v+k₁vr²

在编写的MATLAB程序中输入或者直接存储成MATLAB程序设定的格式文件，导入隐蔽点的像方坐标，即可快速解算出隐蔽点的物方坐标。

本发明将GPS RTK技术和遥感影像相结合，将地面控制点布设在楼房的顶部，保证在使用GPS RTK进行地面控制点的测量时，能够连续锁定至少四颗分布适当的卫星，从而快速、精确地测定地面控制点的物方坐标；然后基于一一对应的像控点的像方坐标和地面控制点的物方坐标，建立像方坐标和物方坐标的数学关系式，并通过误差方程式解算出数学关系式中的系数；最后通过隐蔽点的像方坐标和换算得到的隐蔽点的物方坐标的误差方程，解算出隐蔽点的物方坐标。

本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (4)

1.一种楼房密集区隐蔽点的坐标测量方法，其特征是：包括

步骤一、布设像控点：基于获取的包含测区的米级遥感影像选取至少六个像控点，且所述像控点均选择在楼房的顶部；依次对选择的像控点进行编号，同时对应记录每个像控点的像方坐标(u_i,v_i)；

步骤二、地面控制点数据采集：依据步骤一选取的像控点，使用多台GPS RTK同时测得像控点对应的地面控制点的物方坐标(X_i,Y_i)，并进行记录；

步骤三、建立像方坐标和物方坐标的数学关系式：基于步骤一获取的像控点的像方坐标(u_i,v_i)和步骤二获取的地面控制点的物方坐标(X_i,Y_i)，利用最小二乘算法构建如下数学关系式：

$u+k_1{\mathrm{ur}}^2=\frac{L_{1}X+L_{2}Y+L_{3}Z+L_4}{L_{9}X+L_{10}Y+L_{11}Z+1}$

$v+k_1{\mathrm{vr}}^2=\frac{L_{5}X+L_{6}Y+L_{7}Z+L_8}{L_{9}X+L_{10}Y+L_{11}Z+1}$

并变形换算成如下的误差方程式：

M＝BL+P

其中：

$B=-\frac{1}{A}\left[\begin{array}{cccccccccccc}X& Y& Z& 1& 0& 0& 0& 0& uX& uY& uZ& {\mathrm{Aur}}^2\\ 0& 0& 0& 0& X& Y& Z& 1& vX& vY& vZ& {\mathrm{Avr}}^2\end{array}\right]$

L＝[L₁ L₂ L₃ L₄ L₅ L₆ L₇ L₈ L₉ L₁₀ L₁₁ k₁]^T

$P=-\frac{1}{A}\left[\begin{array}{c}u\\ v\end{array}\right]$

A＝L₉X+L₁₀Y+L₁₁Z+1

解求出L系数；

步骤四、解算隐蔽点的物方坐标：基于步骤三建立的像方坐标和物方坐标的数学关系式及解求的L系数，换算得到隐蔽点的物方坐标的误差方程式：

V＝NS+Q

其中：

S＝[X Y Z]^T

$Q=-\frac{1}{A}\left[\begin{array}{c}{L}_4+u\\ L_8+v\end{array}\right]$

u′＝u+k₁ur²

v′＝v+k₁vr²

并代入隐蔽点的像方坐标，解算出隐蔽点对应的物方坐标。

2.根据权利要求1所述的楼房密集区隐蔽点的坐标测量方法，其特征是：步骤一中选取的所述像控点均匀分布在所述测区内。

3.根据权利要求2所述的楼房密集区隐蔽点的坐标测量方法，其特征是：所述测区位于所述遥感影像的中部。

4.根据权利要求1所述的楼房密集区隐蔽点的坐标测量方法，其特征是：步骤一获取的包含测区的遥感影像可采用WorldView卫星获取的多光谱影像。