CN106989731B - 一种用于地表粗糙度观测的近景摄影测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种用于地表粗糙度观测的近景摄影测量方法，该方法的步骤如下，首先在被测区域裸露地表放置定标板，保证定标板水平；接着利用相机在近视相同高度对被测区域进行多角度照片拍摄，将所有照片在实验室利用空中三角测量光束法测量外方位元素，再进行密集匹配生成被测区域三维点云；在三维点云模型中，利用定标板计算每个像元代表的实际地面长度；最后在被测区域取一个半径最大的圆形区域，圆形区域内以度为单位，获得每条直线上均方根高度σ和表面相关长度l，整个圆形区域的均方根高度和相关长度取所有直线上值的平均。

Description

一种用于地表粗糙度观测的近景摄影测量方法

技术领域

本发明涉及微波遥感领域，主要涉及的是一种用于地表粗糙度观测的近景摄影测量方法。

背景技术

土壤表面粗糙度定义为一定区域内土壤表面的不规则度，受土壤质地、粒径、岩屑及植被覆盖等因素的综合影响。土壤粗糙度影响地表含水量、地表入渗、地表径流并最终影响泥沙的搬运与沉积。地表粗糙度不仅可以表征土壤表面的起伏程度，亦对地表与雷达入射波之间的相互作用产生重要影响，是微波对地观测参数反演领域的研究重点，还是各种地表微波散射模型的重要输入参数之一，很大程度上决定了后向散射回波强度，是影响土壤水分反演精度的一个至关重要的地表参数，其对后向散射系数的影响有时甚至会超过土壤水分。为了建立准确的地表前向电磁散射模型和遥感反演模型，在观测实验中同步进行的土壤粗糙度的采集是最常用的方法，目的是利用实测数据校正粗糙度对后向散射系数的影响。

根据测量方式的差异将地表粗糙度测量方法分为接触式和非接触式两种。常用的接触式测量主要包括链条法及针板法等。链条法因只能计算单一参数，无法获取剖面形状，具有较大的局限性。而常用的非接触式测量方式主要包括：超声波测量法、激光扫描法等。超声波测量易产生声波的多次反射而造成精度降低；三维激光扫描法设站次数较少时易产生测量漏洞，设站次数较多则会涉及数据拼接问题并大幅增加作业时间，且测量仪器价格昂贵。针板法是目前微波遥感研究及实际应用中广泛采用的测量方法，但每次测量仅取两个垂直方向的平均值代表整个区域的粗糙度值，精度较低。

本发明提出一种用于测量地表粗糙度的近景摄影测量法。通过对比针板法和近景摄影测量法在地表粗糙度测量中的实际情况，证明本发明的近景摄影测量法可以有效提高地表粗糙度测量的效率及精度。

发明内容

本发明提出了一种用于地表粗糙度观测的近景摄影测量方法，该方法的步骤如下：

(1)在被测区域裸露地表放置定标板，保证定标板水平，用于计算后续三维模型每个像元的实际地面长度；

(2)利用相机在近视相同高度对被测区域进行多角度照片拍摄，每张照片与其他照片保持50％以上重叠度，其中相同高度是保证了三维模型每个像元对应实际地面长度一致；

(3)将所有照片在实验室利用空中三角测量光束法测量外方位元素，再进行密集匹配生成被测区域三维点云；

(4)在三维点云模型中，利用定标板计算每个像元代表的实际地面长度；

(5)在被测区域取一个半径最大的圆形区域，以圆心作为坐标零点，即x＝0,y＝0,z＝0，水平面上相互垂直的两个方向为x和y，与水平面垂直的方向为z，计算圆形区域三维点云每个像素对应的x，y和z；

(6)圆形区域内以度为单位，获得每条直线上均方根高度σ和表面相关长度l，所述直线共有180条；

(7)整个圆形区域的均方根高度和相关长度取所有直线上值的平均。

其中所述的均方根高度σ为：

式中N为采样个数。

其中所述的表面相关长度计算方法如下：相距x′＝(j-1)x的归一化自相关函数由下式给出：

其中j为自然数，以上相关函数时的间隔x′值，即为表面相关长度。

本发明的有益的效果是：首先，提高了精度及效率，近景摄影测量法可便利的调整采样角度，准确刻画地表粗糙度的各向异性；并能大幅增加采样数目，解决地表空间异质性造成的测量误差问题。其次，解决了有些地表无法测量的问题，非接触式的近景摄影测量法避免了测量过程对地表微结构的破坏，解决了部分极端地表针板法测量导致粗糙度参数超出地表电磁散射模型适用范围的问题。最后，定义了近景摄影测量法的采样间隔问题，采样间隔及数目的设置应满足香农采样定理，适当进行过采样能较好地重建出地表剖面，避免采样间隔过大或过小导致的采样不足和增加野外工作量。

附图说明

图1为传统针板法测量地表粗糙度。

图2为摄影测量法测量地表粗糙度。

图3为摄影测量法定标板示意图。

图4为截取圆形点云示意图。

图5为均方根高度随采样角度变化规律。

图6为相关长度随采样角度变化规律。

图7为表面相关长度随采样数目变化图。

图8为表面均方根高度随采样数目变化图。

图9为采样剖面随采样间隔变化图。

图10为极端地表针板法与近景摄影测量法自相关函数对比图。

具体实施方式

在微波遥感领域，地表粗糙度一般用两个主要参数进行表征，分别是均方根高度σ和表面相关长度l，它们分别从垂直与水平两个方向上对地表粗糙度状况进行刻画。

1、均方根高度σ

假设平面x-y内一点(x，y)的高度为z(x，y)，在表面上取统计意义上有代表性的一块，尺度分别为Lx和Ly，并将原点置于平面中心，则该表面平均高度为：

该变量平方的数学期望为：

则定义均方根高度σ为：

对于离散数据，均方根高度σ为：

式中N为采样个数。

2、表面相关长度1

定义表面在x方向的高度为z(x)，则表面的归一化自相关函数为：

它是x点的高度z(x)与x相距x′另一点的高度z(x+x′)之间相似性的一种度量，对于离散数据，相距x′＝(j-1)x的归一化自相关函数由下式给出：(j为自然数)

以上相关函数时的间隔x′值，被称为表面相关长度。

表面相关长度l是估计表面上两点相互独立的一种标准，即如果两点在水平距离上相隔距离大于l，那么该两点的高度值，从统计意义上说是近似独立的。

3、数据与方法

3.1传统针板法

目前常采用的地表粗糙度测量方法主要是针板法，针板法利用的主要工具是针板，针板由一排等长、等距排列的探针及增加对比度所用的黑板等部件组成。测量时探针与待测地表接触，用相机记录探针针尾的起伏状态后在电脑上进行数字化并转换图像坐标，得到测针所表示的各点高程值，从而计算出地表粗糙度。

针板造价低廉，操作简单，被微波遥感领域的研究人员广泛使用。然而针板法测量粗糙度属于接触式测量，操作时探针与地表接触，不可避免的对地表结构造成一定的破坏，特别是对于疏松地表地形的破坏更是不可忽略，同时还会造成探针末端插入地表，增大测量误差。因地表粗糙度的均方根高度和表面相关长度与采样间隔有关，测针之间较大的间隔易造成地表粗糙度的低估，且其对于表面相关长度l的影响要大于均方根高度σ。另外，在野外实测过程中，常取某一方向及与之垂直方向的两组粗糙度参数并求平均从而得到该地地表粗糙度值，因测量次数较少，使得测量的粗糙度参数值带有较大的偶然性，精度较低。

3.2近景摄影测量法

近景摄影测量法采用非量测相机获取多基线待测区域影像，利用空中三角测量光束法获取影像的外方位元素并对影像进行密集匹配来生成目标区域三维点云，再对密集点云进行处理获取地表粗糙度。

实际测量过程借鉴航空摄影测量方法，对待测地表进行多航带立体像对获取。影像的分辨率决定了三维重建的细节质量，与点云相关的影像数量直接决定了投影的几何精度。因此在进行摄影测量微地表重建的过程中，应利用较高的像片重叠数(>10)，较高的图像分辨率来获取高精度的粗糙度测量结果(本实验地面分辨率为0.462mm/pix，重投影均方根误差为0.178mm)，同时进行多角度拍摄，防止出现像片漏洞而导致的点云不连贯。同时，需要在实验区域内放置如图3所示的定标板并保证定标板水平，用以确定像片中每个像素代表的地面实际长度值。

本发明的近景摄影测量方法的步骤如下：

(1)在被测区域裸露地表放置定标板，保证定标板水平，用于计算后续三维模型每个像元的实际地面长度；

(2)利用相机在近视相同高度对被测区域进行多角度照片拍摄，每张照片与其他照片保持50％以上重叠度，其中相同高度是保证了三维模型每个像元对应实际地面长度一致；

(3)将所有照片在实验室利用空中三角测量光束法测量外方位元素，再进行密集匹配生成被测区域三维点云；

(4)在三维点云模型中，利用定标板计算每个像元代表的实际地面长度；

(5)在被测区域取一个半径最大的圆形区域，以圆心作为坐标零点，即x＝0,y＝0,z＝0，水平面上相互垂直的两个方向为x和y，与水平面垂直的方向为z，计算圆形区域三维点云每个像素对应的x，y和z；

(6)圆形区域内以度为单位，获得每条直线上均方根高度σ和表面相关长度l，所述直线共有180条；

(7)整个圆形区域的均方根高度和相关长度取180条直线上值的平均。

近景摄影测量法估测地表粗糙度方法主要的优点是仅利用普通的非量测型相机，便可获取待测区域地表高精度点云数据，获取数据方式为面状，相较于针板法的线状粗糙度获取数据量大大增加，使粗糙度测量的偶然误差有效降低，且精度可以大幅度提高。

3.3数据获取

实验中选用的针板全长95cm，测针共92根且每根测针相距1cm(即采样间隔为1cm)。在实验区域中具有代表性地块选择某一方向利用针板测量粗糙度，并用相机记录，在与之垂直方向再次测量粗糙度，求取均值作为该地块粗糙度参数。同时，为了比较不同粗糙度情况下的效果，实验中在粗糙度不同的三块区域分别进行了测量。

在相同实验区域利用近景摄影测量法进行实验，利用获取的高重叠度影像生成地表密集点云，选取以针板测量区域中心为圆心，92cm为直径的圆内的点云，截取的圆形点云如图4所示。通过设定一定的采样间隔及采样范围大小，并任意旋转采样线，可以获得试验区域内任意角度、任意采样间隔的地表粗糙度参数值。

4、结果与分析

4.1采样角度与地表的各向异性

有研究表明，作物区土壤地表具有较强的空间异质性，相同区块土壤均方根高度和相关长度最大变异系数分别可达25.4％和94.5。地表粗糙度测量结果的准确性将直接影响微波反演地表参数的结果，而地表的各向异性正是造成测量误差的原因之一。

从上图均方根高度随角度变化关系可以看出：均方根高度和相关长度都会随采样角度产生较大变化，且变化趋势较平滑，符合实际地表连续变化的特征。测量地表粗糙度应利用近景摄影测量法综合多角度进行测量，增加测量角度，增大测量范围，将线采样模式扩展为面采样，减少针板法因测量方向不足而带来的偶然误差，准确获取土壤表面粗糙度的各向异性特征，并解决空间异质性造成的测量误差问题。

4.2采样数目与采样间隔

通常，采样长度越长，测得的地表粗糙度值越准确。有研究表明，为使均方根高度及表面相关长度与真值的误差小于10％，采样长度应是均方根高度及表面相关长度的40倍和200倍。然而在实际测量过程中，将采样长度扩大到表面相关长度的200倍是行不通的，传统针板法长度的限制使得测量值与真值之间存在较大的误差。在近景摄影测量方法中，可以通过增加采样次数来弥补采样长度不足造成的误差。

图7和图8表示了两种地表粗糙度参数统计量随采样数的变化规律，可以看出均方根高度及相关长度随着采样数的增加逐渐趋于固定值，即随着采样间隔的减小均方根高度及相关长度的测量误差逐渐减小，最后趋于稳定。

表1近景摄影测量法地表粗糙度参数随采样间隔变化统计表

图9是显示出采样的剖面随采样间隔的变化情况。由图中可见，在采样间距小于1cm时，所截得的剖面较为一致，与之对应的均方根高度和相关长度趋于稳定。我们认为地表微地形起伏具有一定的固有频率，根据香农采样定理，当采样频率大于Nyquist采样频率，可通过采样点重建地表粗糙度剖面；采样率不足即采样间隔过大时，不满足采样定理而无法重建地表粗糙度；而适当进行过采样可以较好地重建出地表粗糙度，并能增强粗糙度参数测量的稳定性。从图9及表1的统计结果，我们认为当采样间隔小于或等于1cm时可以精确刻画出地表粗糙度剖面并准确计算粗糙度参数，这也是传统针板法采用1cm间隔的原因。

4.3两种方法对比结果

实验分别在粗糙度不同的三块试验区进行，表2为分别在三个实验区域进行的两种粗糙度测量方法对比实验的统计结果。其中，摄影测量法的均方根高度及相关长度平均值由圆形点云上各方向测量值平均，采样间隔均为1°；针板法测量的地表粗糙度统计值的平均值为相互垂直两次测量结果的平均值。从上表的统计结果可以看出：摄影测量法测量的均方根高度值较针板法偏小，原因可能为接触式测量破坏了部分地表微结构，测针对疏松土质及潮湿地表的垂直方向产生压力，使地表趋于平滑，导致均方根高度低于真值。

表2近景摄影测量法与针板法测量结果统计表

4.4极端地表应用情况

自相关函数(Autocorrelation Function)能有效度量x点的高度z(x)与x相距x′另一点的高度z(x+x′)之间的相似性，由自相关函数计算出的表面相关长度则能有效刻画水平方向上的相互独立的程度。

根据表面相关长度的定义，在图10所示的某些极端地表，可能会出现因针板法自身的不稳定性及破坏地表微结构而使测量的相关长度过小，出现Oh模型等散射模型不适用的情况，如Oh模型相关长度的适用范围为2.5-20cm。图10中，针板法与摄影测量法的相关长度分别为2和4，针板法测量结果并不合理，摄影测量法则能避免这一情况的发生，在某些极端地表时更为有效。

5、结论

近景摄影测量法利用摄影测量原理获取待测区域地表影像，密集匹配后生成待测地表高精度点云，并在生成的密集点云上进行量测。与传统针板法相比，具有如下优点：

(1)提高精度及效率。近景摄影测量法可便利的调整采样角度，准确刻画地表粗糙度的各向异性；并能大幅增加采样数目，解决地表空间异质性造成的测量误差问题。

(2)解决有些地表无法测量的问题。非接触式的近景摄影测量法避免了测量过程对地表微结构的破坏，解决了部分极端地表针板法测量导致粗糙度参数超出地表电磁散射模型适用范围的问题。

(3)定义近景摄影测量法的采样间隔问题。采样间隔及数目的设置应满足香农采样定理，适当进行过采样能较好地重建出地表剖面，避免采样间隔过大或过小导致的采样不足和增加野外工作量。

Claims (3)

1.一种用于地表粗糙度观测的近景摄影测量方法，该方法的步骤如下：

(1)在被测区域裸露地表放置定标板，保证定标板水平，用于计算后续三维模型每个像元的实际地面长度；

(2)利用非量测相机在近似 相同高度对被测区域进行多角度照片拍摄，每张照片与其他照片保持50％以上重叠度，其中相同高度是保证了三维模型每个像元对应实际地面长度一致；

(3)将所有照片在实验室利用空中三角测量光束法测量外方位元素，再进行密集匹配生成被测区域三维点云；

(4)在三维点云模型中，利用定标板计算每个像元代表的实际地面长度；

(5)在被测区域取一个半径最大的圆形区域，以圆心作为坐标零点，即x＝0,y＝0,z＝0，水平面上相互垂直的两个方向为x和y，与水平面垂直的方向为z，计算圆形区域三维点云每个像素对应的x，y和z；

(6)圆形区域内以度为单位，获得每条直线上均方根高度σ和表面相关长度l，所述直线共有180条，其中在180条直线上进行采样的采样间隔小于或等于1cm；

(7)整个圆形区域的均方根高度和相关长度取180条直线上值的平均。

2.根据权利要求1的所述方法，所述的均方根高度σ为：

式中N为采样个数，z为采样点上的高度值，i为从1到采样个数N的遍历值。

3.根据权利要求1的所述方法，所述的表面相关长度计算方法如下：相距x′＝(j-1)x的归一化自相关函数由下式给出：

其中ρ(x')为相关函数，j为自然数，定义了在i从1到采样个数N的遍历过程中，与i相距距离为(j-1)x点的位置，其中的x为所述采样间隔；以上相关函数时的间隔x′值，即为表面相关长度。