CN110398246A - 基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法 - Google Patents
基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，包括以下步骤：设计无人机的飞行航线；在测区布设自动识别型像控点或自动识别型标靶；无人机搭载相机或雷达按照预设航线飞行并采集影像；将影像导入空三软件，进行空三加密，生成LAS数据文件；将LAS数据文件导入至点云处理软件进行点云处理，生成TIN；在TIN按照测图比例尺进行点云重采样，编辑重采样的地形点，将编辑后的数据导入地形图绘图软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图。本发明采用无人机航摄测量目标区域，影像拼接完成后，未按照传统的无人机制图流程进行，而是结合点云数据处理流程，直接将影像生成点云，点云上进行重采样后展绘高程点制作DLG，精度更高、效率更快。
Description
技术领域
本发明属于摄影测量技术领域，具体涉及基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法。
背景技术
目前无人机航拍广泛应用于军事侦察、城市规划、土地及水资源调查、自然灾害监测、公共安全国防事业及广告摄影等领域，有着广阔的市场需求。
通常地，沙漠地区无人机测量地形图时，首先按照预设的线路拍摄沿线的影响，然后经空三(空中三角测量)加密后构建立体模型(像对)或生成三维实景模型，最后需要技术人员佩戴立体眼镜在立体模型上手工勾绘等高线，或者人工直接在三维实景模型上勾绘等高线。
然而，手工勾绘等高线，需要投入大量的人工，且对技术人员的专业技术能力要求较高，造成内业作业效率低下，处理耗时长的问题。
发明内容
本发明实施方式提供了基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，其目的一是提高制作线划图的自动化程度，降低对内业人员专业技术能力的要求；目的二是减少内业人员的处理时长，解决作业效率低下的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，包括以下步骤：
步骤S1，实地踏勘测区线路转点，设计无人机的飞行航线；
步骤S2，在测区布设自动识别型像控点或自动识别型标靶；
步骤S3，无人机搭载相机或雷达按照预设航线飞行，飞行过程中采集测区的影像；
步骤S4，将影像导入至空三软件，根据像控点或标靶的坐标进行空三加密，生成LAS数据文件；
步骤S5，将LAS数据文件导入至点云处理软件进行点云处理，处理后的点云生成不规则三角网TIN；
步骤S6，在不规则三角网TIN按照测图比例尺进行点云重采样，编辑重采样的地形点，将编辑后的数据导入地形图绘图软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图。
进一步地，所述步骤S1包括如下步骤：
步骤S101，收集测区的气象资料和飞行当天的天气状况，选择无风的晴天作业；
步骤S102，踏勘测区线路转点，根据线路转点预设飞行航线，并设置无人机的飞行参数；
步骤S103，起飞前检查确保搭载的相机或雷达与无人机的飞行系统连接，确保降落伞包处于待命状态，无人机准备起飞。
优选地，所述步骤S102的预设飞行航线中至少有一组交叉航线。
进一步地，步骤S2所述的自动识别型像控点或自动识别型标靶为表面涂覆高亮反光膜或高亮反光涂料的伸缩式像控点或伸缩式标靶。
优选地，所述的像控点或标靶所在的点均为平高点，且所有的像控点或标靶均布设于无人机航向重叠中线的两侧。
进一步地，所述步骤S4由空三软件生成LAS数据文件时，设置输出的点云间隔为0.2m×0.2m，若输出的点云数据出现大于0.5m×0.5m的漏洞，对照影像在Geomatic Studio软件上进行修补处理。
优选地，步骤S5所述的点云处理软件是CYCLONE软件，将LAS数据文件导入至CYCLONE软件后，删除噪音点，使点云数据贴合度至少在98％以上，将处理后的点云生成不规则三角网TIN。
进一步地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S601，按照测图比例尺设置采样间隔，在不规则三角网TIN网内重采样，确定地形点；
步骤S602，编辑采样出的地形点，保留点名、属性、东坐标、北坐标、高程信息，删除其余信息；
步骤S603，将编辑后的数据导入CASS软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图。
优选地，所述步骤S601在不规则三角网TIN网内重采样时，若采集区域主要地物在图面上占比大于30％，则进行单独采集。
进一步地，沙漠地区的主要地物包括房屋、水井、电杆。
本发明的有益效果如下：
本发明保护的基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法适用于地物较少、植被稀疏的区域，此类区域生成的点云完整、人工数据处理量小，自动化程度高；本发明采用无人机航摄测量目标区域，影像拼接完成后，未按照传统的无人机制图流程进行，而是结合点云数据处理流程，直接将影像生成点云，点云上进行重采样后展绘高程点制作DLG，相比传统方法而言，此方案效率提高了30％，且精度更高。
为让本发明的上述内容能更明显易懂，下文特举优选实施例，并结合附图，作详细说明如下。
附图说明
图1是基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法的流程示意图。
图2是踏勘测区并设计无人机飞行航线的流程示意图。
图3是航线的布设方式示意图。
图4是第六实施方式的制作不规则三角网TIN的示意图。
图5是第六实施方式的不规则三角网TIN重采样的示意图。
图6是第六实施方式的测区的正射影像图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。
现参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。
除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
需要说明的是，以下各实施方式中的测区即本发明需要测绘的目标沙漠地区。
第一实施方式
本发明提供了一种基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1，实地踏勘测区，设计无人机的飞行航线；
步骤S2，在测区布设自动识别型像控点或自动识别型标靶；
步骤S3，无人机搭载相机或雷达按照预设航线飞行，飞行过程中采集测区的影像；
步骤S4，将影像导入空三软件，根据像控点或标靶的坐标进行空三加密，生成LAS数据文件；
步骤S5，将LAS数据文件导入点云处理软件进行点云处理，处理后的点云生成不规则三角网TIN；
步骤S6，在不规则三角网TIN按照测图比例尺进行点云重采样，编辑重采样的地形点，将编辑后的数据导入地形图绘图软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图。
值得一提地是，空三加密即解析空中三角测量，指的是用摄影测量解析法确定区域内所有影像的外方位元素，空三加密的传统做法是利用少量控制点的像方和物方坐标，解求出未知点的坐标，使得每个模型中的已知点都增加四个以上，然后利用这些已知点解求所有影像的外方位元素。这中间包含一个已知点由少到多的过程，所以形象地称之为空三加密。空三加密的目的可以分为两个方面：第一是用于地形测图的摄影测量加密；第二是高精度摄影测量加密。
空三加密是测绘领域的常规技术，属于成熟的测绘技术，其流程包括导入高精度POS数据→自动内定向→自动匹配连接点→添加相片控制点数据→控制点刺点→区域网平差计算→粗差点及控制点编辑→精度检查→空三成果整理，空三加密的原理不作为本申请的保护点，因此其具体的过程在此不作详细的说明。
具体地说，无人机按照预设航线飞行的同时会拍摄大量的影像，这些影像需要先进行拼接，拼接后经空三软件处理，生成*LAS数据格式文件，*LAS数据格式文件也就是点云格式，将点云格式的文件导入到点云处理软件中，先将点云数据生成TIN，再在TIN上进行重采样，采样完后导出采样点，导入地形图绘图软件中进行展绘生成等高线等地貌信息。
TIN，全称是Triangulated Irregular Network，也就是不规则三角网，它是根据区域的有限个点集将区域划分为相连的三角面网络，三角面的形状和大小取决于不规则分布的测点的密度和位置，能够避免地形平坦时的数据冗余，又能按地形特征点表示数字高程特征，TIN常用来拟合连续分布现象的覆盖表面。
不规则三角网TIN的建立与应用属于测绘领域常用的技术，是本领域技术人员熟知的技术，其具体的原理不属于本申请的保护点，在此不作详细的说明。
需要说明的是，在数字测图中，线划图也称为数字线划图，最为常见的产品就是数字线划图，外业测绘最终成果一般就是DLG，该产品较全面地描述地表现象，目视效果与同比例尺一致但色彩更为丰富，本产品满足各种空间分析要求,可随机地进行数据选取和显示,与其他信息叠加,可进行空间分析、决策。其中部分地形核心要素可作为数字正射影像地形图中的线划地形要素。数字线划地图(DLG)是一种更为方便的放大、漫游、查询、检查、量测、叠加地图。其数据量小，便于分层，能快速的生成专题地图，所以也称作矢量专题信息DTI(Digital Thematic Information)。此数据能满足地理信息系统进行各种空间分析要求，视为带有智能的数据。可随机地进行数据选取和显示，与其他几种产品叠加，便于分析、决策。数字线划地图(DLG)的技术特征为：地图地理内容、分幅、投影、精度、坐标系统与同比例尺地形图一致。图形输出为矢量格式，任意缩放均不变形。
具体地，沙漠地区地物较少、植被稀疏，若采用传统的无人机制图流程进行，后期人工筛查、剔除的工作量非常大，作业效率也会降低，而本实施方式针对沙漠地区，采用无人机航摄测量目标区域，影像拼接完成后，结合点云数据处理流程，直接将影像生成点云，点云上进行重采样后展绘高程点制作DLG，精度更高，效率也比传统方式提高了30％。
第二实施方式
本发明提供了一种基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1，实地踏勘测区，设计无人机的飞行航线，参照图2，包括如下步骤：
步骤S101，收集测区的气象资料和飞行当天的天气状况，选择无风的晴天作业；
步骤S102，踏勘测区线路转点，根据线路转点预设飞行航线，先对线路进行路由选取，沿线采集转点坐标，无人机航飞时按照线路转点坐标飞行，然后设置无人机的飞行参数；
步骤S103，起飞前检查确保搭载的相机或雷达与无人机的飞行系统连接，确保降落伞包处于待命状态，无人机准备起飞。
步骤S2，在测区布设自动识别型像控点或自动识别型标靶；
步骤S3，无人机搭载相机或雷达按照预设航线飞行，飞行过程中采集测区的影像；
步骤S4，将影像导入至空三软件，根据像控点或标靶的坐标进行空三加密，生成LAS数据文件；
步骤S5，将LAS数据文件导入至点云处理软件进行点云处理，处理后的点云生成不规则三角网TIN；
步骤S6，在不规则三角网TIN按照测图比例尺进行点云重采样，编辑重采样的地形点，将编辑后的数据导入地形图绘图软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图。
无人机踏勘测区的注意事项，可以参考《无人机航摄安全作业基本要求》。此外，在测量学中，转点指的是中线测量时，因视线不能通视而增设的测站，在水准测量时，为传递高程所设的过渡测点或临时的立尺点，作为传递高程的过渡点，起到传递方向的作用。转点的测设也是测绘学中的常规技术，属于测绘领域的成熟技术，在此不作详细的说明。
在本实施方式中，步骤S102的预设飞行航线中至少有一组交叉航线。本实施方式与第一实施方式不同的是，限制了预设航线的设计形式，在本实施方式中，为了提高采集的像控点的精度，不但考虑到航向重叠和旁向重叠，同时还设计了交叉航线，参照图3，两个箭头表示的是航线的方向，横线表示基线，由图3可以看出，两条航线互相交叉，公用像控点，其目的是增加重叠部分，提高精度。
第三实施方式
与第一实施方式不同的是，本实施方式的步骤S2所述的自动识别型像控点或自动识别型标靶为表面涂覆高亮反光膜或高亮反光涂料的伸缩式像控点或伸缩式标靶，现场使用时打开像控点或标靶即可。
伸缩式像控点或伸缩式标靶的结构参照申请文件CN201811267479.X的具体内容，在像控点或标靶的表面涂覆高亮反光膜或高亮反光涂料的目的是增强反射，增加像控点位置在影像中的识别度。
此外，像控点或标靶按照8基线一对点(8条基线，一对像控点)的布设方式，中间加布检查点，如图3所示，像控点或标靶所在的点均为平高点，布设明显标志点或利用清晰地物，采用CORS(Continuously Operating Reference Stations，缩写为CORS)直接测定像控点坐标和高程，且所有的像控点或标靶均布设于无人机航向重叠中线的两侧。
CORS系统是卫星定位技术、计算机网络技术、数字通讯技术等高新科技多方位、深度结晶的产物。CORS系统由基准站网、数据处理中心、数据传输系统、定位导航数据播发系统、用户应用系统五个部分组成，各基准站与监控分析中心间通过数据传输系统连接成一体，形成专用网络。
为了清楚地说明像控点或标靶的布设形式，本实施方式进行举例说明，如：布设的像控点或标靶的平均距离为400m，像控点或标靶距离影像的边缘距离大于25个像素，8条基线中的横向7-8基线飞行1架次，交叉进行(交叉航线)。
但不仅限于上述的像控点布设方式，也可以根据目标沙漠地区(测区)的踏勘情况以及预设航线布设像控点。
第四实施方式
本发明提供了一种基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1，实地踏勘测区，设计无人机的飞行航线；
步骤S2，在测区布设自动识别型像控点或自动识别型标靶；
步骤S3，无人机搭载相机或雷达按照预设航线飞行，飞行过程中采集测区的影像；
步骤S4，将影像导入至空三软件，根据像控点或标靶的坐标进行空三加密，生成LAS数据文件，具体包括：
由空三软件生成LAS数据文件时，设置输出的点云间隔为0.2m×0.2m，若输出的点云数据出现大于0.5m×0.5m的漏洞，对照影像在Geomatic Studio软件上进行修补处理；
步骤S5，将LAS数据文件导入至点云处理软件进行点云处理，处理后的点云生成不规则三角网TIN，具体是：
点云处理软件是CYCLONE软件，将LAS数据文件导入至CYCLONE软件后，删除噪音点，使点云数据贴合度至少在98％以上，将处理后的点云生成不规则三角网TIN；
步骤S6，在不规则三角网TIN按照测图比例尺进行点云重采样，编辑重采样的地形点，将编辑后的数据导入地形图绘图软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图。
对于步骤S4的修补漏洞，具体地，当点云数据上出现漏洞时，影响线划图制作的准确性，为此需要在制造线划图之前进行修补。对于明显的漏洞，按照DEM内插的原则进行漏洞修补，具体为参照无人机影像进行DEM内插，内插时先设置内插的范围，一般保持0.3m，依次向外推进，最终将整个区域连接完整，保证数据的完整性。
关于DEM，以下作以简单介绍：数字高程模型(Digital Elevation Model)，简称DEM，是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟(即地形表面形态的数字化表达)，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，是数字地形模型(Digital Terrain Model，简称DTM)的一个分支，其它各种地形特征值均可由此派生。
一般认为，DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布，其中DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型，其他如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性可在DEM的基础上派生。
建立DEM的方法有多种。从数据源及采集方式讲有：(1)直接从地面测量,所涉及的仪器有水平导轨、测针、测针架和相对高程测量板等构件，也可以用GPS、全站仪、野外测量等高端仪器；(2)根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获取,如立体坐标仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等等；(3)从现有地形图上采集，如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集然后通过内插生成DEM等方法。DEM内插方法很多,主要有整体内插、分块内插和逐点内插三种。整体内插的拟合模型是由研究区内所有采样点的观测值建立的。分块内插是把参考空间分成若干大小相同的块，对各分块使用不同的函数。逐点内插是以待插点为中心，定义一个局部函数去拟合周围的数据点，数据点的范围随待插位置的变化而变化，因此又称移动拟合法。有规则网络结构和不规则三角网(TriangularIrregular Network,简称TIN)两种算法。
目前常用的算法是TIN，然后在TIN基础上通过线性和双线性内插建DEM。用规则方格网高程数据记录地表起伏的优点有：(X，Y)位置信息可隐含，无需全部作为原始数据存储由于是规则网高程数据，以后在数据处理方面比较容易。缺点有：数据采集较麻烦，因为网格点不是特征点，一些微地形可能没有记录。TIN结构数据的优点：能以不同层次的分辨率来描述地表形态。与格网数据模型相比,TIN模型在某一特定分辨率下能用更少的空间和时间更精确地表示更加复杂的表面。特别当地形包含有大量特征如断裂线、构造线时，TIN模型能更好地顾及这些特征。
第五实施方式
本发明提供了一种基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1，实地踏勘测区，设计无人机的飞行航线；
步骤S2，在测区布设自动识别型像控点或自动识别型标靶；
步骤S3，无人机搭载相机或雷达按照预设航线飞行，飞行过程中采集测区的影像；
步骤S4，将影像导入至空三软件，根据像控点或标靶的坐标进行空三加密，生成LAS数据文件；
步骤S5，将LAS数据文件导入至点云处理软件进行点云处理，处理后的点云生成不规则三角网TIN；
步骤S6，在不规则三角网TIN按照测图比例尺进行点云重采样，编辑重采样的地形点，将编辑后的数据导入地形图绘图软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图，具体地，包括以下步骤：
步骤S601，按照测图比例尺设置采样间隔，在不规则三角网TIN网内重采样，确定地形点，设置采样间隔的原则是按照绘制的地形图比例尺进行，如下表：
地形点的最大点位间距(m)
设置采集间隔的目的就是输出的点数满足规范要求，不能过于密集，过于密集容易造成等高线弯曲处过多，影响等高线圆滑度，点数过于稀疏，则等高线精度不够，影响线划图准确度。
步骤S602，编辑采样出的地形点，保留点名、属性、东坐标、北坐标、高程信息，删除其余信息；
步骤S603，将编辑后的数据导入CASS软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图。
具体地，所述步骤S601在不规则三角网TIN网内重采样时，若采集区域主要地物在图面上占比大于30％，则进行单独采集。
沙漠地区主要地物包括房屋、水井、电杆等物，若上述地物在图面中占比超过30％，在不规则三角网中重采样时，往往会采集到地物数据，后期人工剔除工作量较大，影响等高线绘制效率，因此，需要单独采集，单独采集一般分块进行地物点采集或在立体模型上进行地物采集。
第六实施方式
本发明提供了一种基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，包括以下步骤：
步骤S1，实地踏勘测区，设计无人机的飞行航线，包括以下步骤：
步骤S101，收集测区的气象资料和飞行当天的天气状况，选择无风的晴天作业；
步骤S102，踏勘测区线路转点，根据线路转点预设飞行航线，预设飞行航线中至少有一组交叉航线，并设置无人机的飞行参数；
步骤S103，起飞前检查确保搭载的相机或雷达与无人机的飞行系统连接，确保降落伞包处于待命状态，无人机准备起飞。
步骤S2，在测区布设自动识别型像控点或自动识别型标靶，自动识别型像控点或自动识别型标靶为表面涂覆高亮反光膜或高亮反光涂料的伸缩式像控点或伸缩式标靶，所述的像控点或标靶所在的点均为平高点，且所有的像控点或标靶均布设于无人机航向重叠中线的两侧；
步骤S3，无人机搭载相机或雷达按照预设航线飞行，飞行过程中采集测区的影像；
步骤S4，将影像导入至空三软件，根据像控点或标靶的坐标进行空三加密，生成LAS数据文件，由空三软件生成LAS数据文件时，设置输出的点云间隔为0.2m×0.2m，若输出的点云数据出现大于0.5m×0.5m的漏洞，对照影像在Geomatic Studio软件上进行修补处理；
步骤S5，将LAS数据文件导入至点云处理软件进行点云处理，处理后的点云生成不规则三角网TIN，优选地，点云处理软件是CYCLONE软件，将LAS数据文件导入至CYCLONE软件后，删除噪音点，使点云数据贴合度至少在98％以上，将处理后的点云生成不规则三角网TIN；
步骤S6，在不规则三角网TIN按照测图比例尺进行点云重采样，编辑重采样的地形点，将编辑后的数据导入地形图绘图软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图，包括以下步骤：
步骤S601，按照测图比例尺设置采样间隔，在不规则三角网TIN网内重采样，确定地形点，在不规则三角网TIN网内重采样时，若采集区域主要地物在图面上占比大于30％，则进行单独采集，沙漠地区的主要地物包括房屋、水井、电杆。；
步骤S602，编辑采样出的地形点，保留点名、属性、东坐标、北坐标、高程信息，删除其余信息；
步骤S603，将编辑后的数据导入CASS软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图。
油气田长输管道建设测量时，需准确、完整的提供该管线中线附近带状地形图，以便后期管道施工及管理，以往采用人工测绘时，作业周期长、劳动强度大、成本高，传统地航测也因受到天气、航线等因素地影响，无法及时获取测区地资料，随着无人机硬件及软件性能的提高，该技术越来越多应用于传统测绘、应急抢险、区域普查等领域，无人机测绘具有低成本、高精度、操作简便的特点，在油气田建设中也发挥着越来越重要的作用。
在以上背景下，本实施方式为了进一步清晰地说明本发明保护的基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，在某一沙漠地区针对某调气管线工程采用无人机进行了测量，测区属于滩地地区，地势起伏较小，高差小于100米，管线长度约42公里。
以下将介绍如何利用无人机航摄像片生成点云，利用点云数据制作带状地形图过程。
首先，是无人机和相机的选择，本次飞行采用MD4-1000无人机，下表为MD4-1000主要参数：
MD4-1000无人机平台主要参数
| 项目 | 参数 | 项目 | 参数 |
| 自重 | 2650g | 机身尺寸 | 1030mm(对角电机轴距) |
| 巡航速度 | 15.0m/s | 飞行时间 | <50分钟/块电池 |
| 最大功率 | 1000W | 最大抗风 | <12m/s |
| 起降方式 | 垂直起降 | 驱动方式 | 电驱 |
| 飞行半径 | 3000m | 飞行高度 | 1000m |
本次无人机飞行平台搭载索尼RX1R2数码相机，相机技术参数如下：
索尼RX1R2数码相机主要参数
| 项目 | 参数 |
| 传感器 | ExmorRCMOS |
| 传感器尺寸 | 3/2全画幅(35.9*24.0mm) |
| 有效像素 | 4240万 |
| 焦距 | 35mm |
其次，预设航线和拍摄影像：本次项目采用常规航摄飞行方式，分区分段设计航线，依据无人机的每个架次的飞行时间(约25分钟)，对线路进行分区航线规划，沿线路方向按四条航线进行规划，逐步沿管线方向前移，项目共规划航线56条，飞行28架次，航摄相片2254张。
测区航摄因子表
| 航摄因子 | 值 | 航摄因子 | 值 |
| 平均GSD(cm) | 5cm | 旁向像幅(m) | 397.6 |
| 焦距(m) | 0.035 | 航向重叠度 | 80％ |
| 航高(m) | 380 | 旁向重叠度 | 40％ |
| 基线(m) | 180 | 航线数量 | 4 |
| 航线间隔(m) | 240 | 航线总长度(km) | 378 |
| 航向像幅(m) | 265.2 | 曝光点数量 | 4562 |
第三，像控点及空三加密：像控点布设按8基线一对点的布设方式，中间加布检查点，所有点均为平高点，布设明显标志点或利用清晰地物，采用CORS直接测定像控点坐标和高程，采用PIX4D Mapper Pro进行空三加密，进行分区分段加密。
空三加密的工艺流程如下:
导入高精度POS数据→自动内定向→自动匹配连接点→添加相片控制点数据→控制点刺点→区域网平差计算→粗差点及控制点编辑→精度检查→空三成果整理。
本实施方式分批分段对测区进行空三加密，其中X、Y、Z三个方向测量中误差，最大中误差为0.19m。
第四，成果制作：项目采用PIX4D Mapper Pro软件进行了数据处理，利用空三加密成果自动匹配生成密集的点云数据，数据格式为*.LAS，后将*LAS文件导入CYCLONE软件中先将点云数据生成TIN(如图4所示)，再在TIN上进行重采样(采样间距为30米)，参照图5。
采样完后导出采样点，导入CASS中进行展绘生成等高线等地貌信息，利用生成的密集点云数据对像片进行正射纠正，获得测区的正射影像图，如图6所示，将正射影像图导入CASS中进行地物绘制，最终得到DLG，采用实测点方式对制作的DLG进行了精度检测，整个测区共测量25个点并计算了点位中误差。
经过统计分析，DLG精度：X方向中误差0.21米，Y方向中误差0.17米，Z方向0.34米，满足规范要求。
在以上各实施方式中，各项专业名词的解释或概念如下：
像控点：是摄影测量控制加密和测图的基础,野外像控点目标选择的好坏和指示点位的准确程度,直接影响成果的精度。像控点选在影像清晰的明显地物点、地物拐角点、接近正交的线状地物交点或固定的点状地物上。当刺点目标与位置不能兼顾时，以目标为主。高程点选在局部高程变化小且点位周围相对比较平坦地区。像控点在相邻像片上均清晰可见。
点云：点云是在目标表面特性的海量点集合，在逆向工程中通过测量仪器得到的产品外观表面的点数据集合也称之为点云，通常使用三维坐标测量机所得到的点数量比较少，点与点的间距也比较大，叫稀疏点云；而使用三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云，点数量比较大并且比较密集，叫密集点云。
等高线：等高线指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线，并垂直投影到一个水平面上，并按比例缩绘在图纸上，就得到等高线。等高线也可以看作是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线，所以等高线是闭合曲线。在等高线上标注的数字为该等高线的海拔。
综上所述，本发明采用无人机航摄测量管线，影像拼接完成后，未按照传统的无人机制图流程进行，而是结合点云数据处理流程，直接将影像生成点云，点云上进行重采样后展绘高程点制作DLG,相比传统方法而言，此方案效率提高了30％，且精度更高，在管线带状地形图测绘上探索出了一条新的途径。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，实地踏勘测区线路转点，设计无人机的飞行航线；
步骤S2，在测区布设自动识别型像控点或自动识别型标靶；
步骤S3，无人机搭载相机或雷达按照预设航线飞行，飞行过程中采集测区的影像；
步骤S4，将影像导入空三软件，根据像控点或标靶的坐标进行空三加密，生成LAS数据文件；
步骤S5，将LAS数据文件导入点云处理软件进行点云处理，处理后的点云生成不规则三角网TIN；
步骤S6，在不规则三角网TIN按照测图比例尺进行点云重采样，编辑重采样的地形点，将编辑后的数据导入地形图绘图软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图。
2.如权利要求1所述的基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：
步骤S101，收集测区的气象资料和飞行当天的天气状况，选择无风的晴天作业；
步骤S102，踏勘测区线路转点，根据线路转点预设飞行航线，并设置无人机的飞行参数；
步骤S103，起飞前检查确保搭载的相机或雷达与无人机的飞行系统连接，确保降落伞包处于待命状态，无人机准备起飞。
3.如权利要求2所述的基于沙漠地区无人机影航拍影像自动生成线划图的方法，其特征在于，所述步骤S102的预设飞行航线中至少有一组交叉航线。
4.如权利要求1所述的基于沙漠地区无人机影航拍影像自动生成线划图的方法，其特征在于，步骤S2所述的自动识别型像控点或自动识别型标靶为表面涂覆高亮反光膜或高亮反光涂料的伸缩式像控点或伸缩式标靶。
5.如权利要求4所述的基于沙漠地区无人机影航拍影像自动生成线划图的方法，其特征在于，所述的像控点或标靶所在的点均为平高点，且所有的像控点或标靶均布设于无人机航向重叠中线的两侧。
6.如权利要求1所述的基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，其特征在于，所述步骤S4由空三软件生成LAS数据文件时，设置输出的点云间隔为0.2m×0.2m，若输出的点云数据出现大于0.5m×0.5m的漏洞，对照影像在Geomatic Studio软件上进行修补处理。
7.如权利要求1所述的基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，其特征在于，步骤S5所述的点云处理软件是CYCLONE软件，将LAS数据文件导入至CYCLONE软件后，删除噪音点，使点云数据贴合度至少在98％以上，将处理后的点云生成不规则三角网TIN。
8.如权利要求1所述的基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：
步骤S601，按照测图比例尺设置采样间隔，在不规则三角网TIN网内重采样，确定地形点；
步骤S602，编辑采样出的地形点，保留点名、属性、东坐标、北坐标、高程信息，删除其余信息；
步骤S603，将编辑后的数据导入CASS软件中自动进行等高线绘制，生成测区线划图。
9.如权利要求8所述的基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，其特征在于，所述步骤S601在不规则三角网TIN网内重采样时，若采集区域主要地物在图面上占比大于30％，则进行单独采集。
10.如权利要求9所述的基于沙漠地区无人机航拍影像自动生成线划图的方法，其特征在于，沙漠地区的主要地物包括房屋、水井、电杆。
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