CN113175917A - 一种利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法，采用以下步骤：步骤1：获得测区潮位数据；利用低空无人机获取测区影像，处理后得到改正前水下数字地表模型和航线航点图；步骤2：生成航线潮位模型；步骤3：得到改正前的水深数据集；步骤4：得到无人机航测时对应位置处的实际水深数据h水深；步骤5：把多对h水深和h改正前代入简化的水深折射改正公式h水深＝k*h改正前中，求得折射改正比例常数k；步骤6：改正前水深数据集乘以折射改正比例常数k，得到改正后水深数据集；步骤7：将航线潮位模型与改正后水深数据集一一对应相减，得到浅水区水下地形数据。采用本发明可以实现沿海浅水区地形的快速高精度测量。

Description

一种利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法
技术领域
本发明涉及海洋测绘领域，具体涉及一种利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法。
背景技术
水下地形测量是海洋测绘的一项基本工作，也是工程测量中的一种特定测量，是测量江河、湖泊、水库、港湾和近海水底点的平面位置和高程，用以绘制水下地形图的测绘工作。水下地形测量是探索研究以及开发保护海洋等水域的第一步，对于掌握地形演变规律、水工建设以及军事研究等都有重要意义。常规的水下地形测量一般采用单波束或多波束测深仪，两者均依赖于船载，对测区最浅水深均有一定限制，在测量沿海浅水区时，受潮汐和水深影响，易发生搁浅、触礁、测深仪回波信号紊乱等问题，该种方式极易发生水上安全事故，工作效率也十分低下。因此，沿海浅水区地形的快速测量一直是海洋测绘中的难点，也是亟需解决的技术难题。
近年来，针对沿海浅水区地形测量难题，一些海洋测绘相关的学者或从业人员研究利用多光谱影像反演水深和立体影像双介质测量水深，均取得了一定效果，但都有一定的局限性。多光谱影像反演水深的计算过程复杂，精度较低，不能满足大比例尺水下地形测量要求。立体影像双介质测量水深更多在理论上研究了该方法的可行性，但同样计算过程复杂，步骤繁琐，工程化应用难度非常大。
发明内容
本发明为解决公知技术中存在的技术问题而提供一种利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法，采用该方法可以实现沿海浅水区地形的快速高精度测量。
本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是：一种利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法，采用以下步骤：
步骤1：根据测区沿海潮汐规律和位置分布情况，布设潮位仪，获得测区潮位数据；利用低空无人机获取测区影像，处理后得到改正前水下数字地表模型和航线航点图；步骤2：建立航线航点图与潮位数据的对应关系，给每一个拍照航点赋值一个潮位值，构建航线潮位不规则三角网，再由航线潮位不规则三角网数据插值生成航线潮位模型；步骤3：将航线潮位模型与改正前水下数字地表模型一一对应相减，得到改正前的水深数据集；步骤4：根据已知的准确水下地形高程点H水底的平面位置，在航线潮位模型中提取对应的潮位值H潮位，H潮位减去H水底，得到无人机航测时对应位置处的实际水深数据h水深；步骤5：根据准确水下地形高程点H水底的平面位置，在改正前水深数据集中提取对应的改正前水深值h改正前，把多对h水深和h改正前代入简化的水深折射改正公式h水深＝k*h改正前中，求得折射改正比例常数k；步骤6：改正前水深数据集乘以折射改正比例常数k，得到改正后水深数据集；步骤7：将航线潮位模型与改正后水深数据集一一对应相减，得到改正后水下数字地表模型，即为浅水区水下地形数据。
所述步骤2，基于时间序列，建立航线航点图与潮位数据的对应关系。
所述步骤3，基于平面位置，将航线潮位模型与改正前水下数字地表模型一一对应相减。
所述步骤5，把多对h水深和h改正前代入简化的水深折射改正公式h水深＝k*h改正前后，根据线性回归分析，通过最小二乘法求得折射改正比例常数k。
所述步骤7，基于平面位置，将航线潮位模型与改正后水深数据集一一对应相减。
在实施所述步骤4之前，获取准确水下地形高程点H水底的方法为：在高潮水时，利用RTK无验潮测深方式进行水深测量，得到若干准确的水下地形高程点H水底，或在低潮水时，利用RTK仪器直接测量得到若干准确的水下地形高程点H水底。
本发明具有的优点和积极效果是：
1)本发明充分利用潮位数据和低空无人机航测数据特点，提出航线潮位模型改正方法，简化水深折射改正公式，降低了数据处理过程的复杂性，形成了完整的工程化应用方案，解决了沿海浅水区快速高精度测量难题。
2)本发明利用低空无人机进行沿海浅水区的数据采集，安全高效，采集的水下地形数据具有全覆盖特点和丰富的纹理信息。
3)本发明提出的航线潮位模型改正方法，简单可行，很大程度上消除了潮位对浅水区双介质摄影测量的影响，明显提高了沿海浅水区地形成果的准确性和可靠性。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为典型沿海浅水区卫星影像；
图3为典型沿海浅水区改正前水下DSM(数字地表模型)；
图4为典型低空无人机航线航点图；
图5为典型航线潮位模型；
图6为典型沿海浅水区改正后水下DSM；
图7为典型沿海浅水区改正前水下DSM的高程精度统计图；
图8为典型沿海浅水区改正后水下DSM的高程精度统计图。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下：
请参阅图1，一种利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法，采用以下步骤：
步骤1：根据测区沿海潮汐规律和位置分布情况，布设潮位仪，获得测区潮位数据；利用低空无人机获取测区影像，处理后得到改正前水下DSM(数字地表模型)和航线航点图。
典型沿海浅水区如图2，水质比较清澈，水底清晰可见，最大水深小于3m，根据该测区沿海潮汐规律，布设潮位仪，潮位观测时间覆盖整个作业期，潮位数据归算到1985年国家高程基准；采用大疆精灵4RTK低空无人机，飞行高度150m，旁向重叠度70％，航向重叠度80％，选择在跨低潮平潮期以及风浪较小的时候航拍，从测区西南侧至东北侧垂直岸线依次布设航线，并在沿岸布设若干像控点，航拍数据经处理得到改正前水下DSM和航线航点图，改正前水下DSM也应归算到1985年国家高程基准，改正前水下DSM兼具纹理和位置信息，见图3。航线航点图的西北角第一个点为低空无人机航拍起点，东南角最后一个点为航拍终点，见图4。
步骤2：建立航线航点图与潮位数据的对应关系，给每一个拍照航点赋值一个潮位值，构建航线潮位不规则三角网，再由航线潮位不规则三角网数据插值生成航线潮位模型。
在本实施例中，基于时间序列，建立航线航点图与潮位数据的对应关系。以时间序列作为基准，把低空无人机航线航点图上拍摄每一张照片的航点赋值对应时刻观测到的潮位值，根据赋值的这些航线潮位值构建不规则三角网，再由离散的航线潮位不规则三角网数据通过距离加权法插值生成面状的航线潮位模型，见图5，从图中可以看出，航线潮位模型从中间向两端潮位逐渐变高，从两端向中间潮位逐渐变低，符合航拍期间潮位变化规律。
步骤3：将航线潮位模型与改正前水下数字地表模型一一对应相减，得到改正前的水深数据集。
在本实施例中，基于平面位置，以平面位置为基准，改正前水下DSM通过坐标匹配与航线潮位模型一一对应，把对应位置处的潮位值减去相应水下DSM的高程值，得到该位置处的水深值，以此类推，两个模型相减，得到改正前的水深数据集。
步骤4：根据已知的准确水下地形高程点H水底的平面位置，在航线潮位模型中提取对应的潮位值H潮位，H潮位减去H水底，得到无人机航测时对应位置处的实际水深数据h水深。
在实施上述步骤4之前，需要获得准确水下地形高程点H水底，H水底的个数根据需要设定，一部分作为改正点，一部分作为检查点，统计精度。在本实施例中，H水底的获取方法为：在高潮水时，利用RTK无验潮测深方式进行水深测量，得到所需数量的准确的水下地形高程点H水底；或在低潮水时，利用RTK仪器直接测量得到若干准确的水下地形高程点H水底。
步骤5：根据准确水下地形高程点H水底的平面位置，在改正前水深数据集中提取对应的改正前水深值h改正前，把多对h水深和h改正前代入简化的水深折射改正公式h水深＝k*h改正前中，求得折射改正比例常数k。
根据双介质摄影测量原理，折射改正前后水深是正相关关系，比例系数主要跟水体的折射率以及同名光线入射角等有关，同一测区水体折射率可默认为一个常数，采用的低空无人机摄像头像幅较窄，飞行基高比小，故同名光线入射角都偏小，且通过空三加密和光束法整体平差后，各处入射角的影响比较均衡，也可认为是一个常数，所以把水深折射改正公式简化为h水深＝k*h改正前，再根据水下地形高程点H水底的平面位置，在改正前水深数据集中提取对应的改正前水深值h改正前，把多对h水深和h改正前代入简化的水深折射改正公式中，根据线性回归分析，通过最小二乘法求得该区折射改正比例常数k为1.371。
步骤6：改正前水深数据集乘以折射改正比例常数k，得到改正后水深数据集。
步骤7：将航线潮位模型与改正后水深数据集一一对应相减，得到改正后水下数字地表模型，即为浅水区水下地形数据。
在本实施例中，基于平面位置，将航线潮位模型与改正后水深数据集一一对应相减，得到改正后水下DSM。具体讲：以平面位置为基准，改正后水深数据集通过坐标匹配与航线潮位模型一一对应，把对应位置处的潮位值减去相应改正后水深数据集的水深值，得到该位置处的水下高程，以此类推，两个模型相减，得到改正后水下DSM，见图6，即为浅水区的水下地形数据。
根据RTK/RTK无验潮水深测量的检查点，共724个，进行改正前后水下DSM的高程精度统计，改正前水下DSM高程精度统计结果分布见图7，均方根误差为0.28m，改正后水下DSM高程精度统计结果分布见图8，均方根误差为0.12m，表明利用低空无人机测量沿海浅水区地形方法可行，根据航线潮位模型等改正水深值效果显著，改正后精度满足大比例尺地形测量要求。
尽管上面结合附图对本发明的优选实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多形式，这些均属于本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法，其特征在于，采用以下步骤：
步骤1：根据测区沿海潮汐规律和位置分布情况，布设潮位仪，获得测区潮位数据；利用低空无人机获取测区影像，处理后得到改正前水下数字地表模型和航线航点图；
步骤2：建立航线航点图与潮位数据的对应关系，给每一个拍照航点赋值一个潮位值，构建航线潮位不规则三角网，再由航线潮位不规则三角网数据插值生成航线潮位模型；
步骤3：将航线潮位模型与改正前水下数字地表模型一一对应相减，得到改正前的水深数据集；
步骤4：根据已知的准确水下地形高程点H水底的平面位置，在航线潮位模型中提取对应的潮位值H潮位，H潮位减去H水底，得到无人机航测时对应位置处的实际水深数据h水深；
步骤5：根据准确水下地形高程点H水底的平面位置，在改正前水深数据集中提取对应的改正前水深值h改正前，把多对h水深和h改正前代入简化的水深折射改正公式h水深＝k*h改正前中，求得折射改正比例常数k；
步骤6：改正前水深数据集乘以折射改正比例常数k，得到改正后水深数据集；
步骤7：将航线潮位模型与改正后水深数据集一一对应相减，得到改正后水下数字地表模型，即为浅水区水下地形数据。
2.根据权利要求1所述的利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法，其特征在于，所述步骤2，基于时间序列，建立航线航点图与潮位数据的对应关系。
3.根据权利要求1所述的利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法，其特征在于，所述步骤3，基于平面位置，将航线潮位模型与改正前水下数字地表模型一一对应相减。
4.根据权利要求1所述的利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法，其特征在于，所述步骤5，把多对h水深和h改正前代入简化的水深折射改正公式h水深＝k*h改正前后，根据线性回归分析，通过最小二乘法求得折射改正比例常数k。
5.根据权利要求1所述的利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法，其特征在于，所述步骤7，基于平面位置，将航线潮位模型与改正后水深数据集一一对应相减。
6.根据权利要求1所述的利用低空无人机测量沿海浅水区地形的方法，其特征在于，在实施所述步骤4之前，获取准确水下地形高程点H水底的方法为：在高潮水时，利用RTK无验潮测深方式进行水深测量，得到若干准确的水下地形高程点H水底，或在低潮水时，利用RTK仪器直接测量得到若干准确的水下地形高程点H水底。
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