CN115019002B - 一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法，具体包括：步骤1：城市区域倾斜摄影建模；步骤2：构建无障碍物空间模型；步骤3：提取面积大小满足要求的不透水面；步骤4：无障碍物空间所含障碍物体积的计算；步骤5：城市空域体密度分析；步骤6：垂直起降场选址平面位置信息和高度信息的确定。本发明从垂直起降场选址过程中对净空区域范围大小的角度出发，提出一种体密度分析方法，从而完成对城市空域的定量评价，并基于此实现垂直起降场的快速、高效选址；一方面以参数化的方式构建无障碍物空间模型，适用于任何性能电动垂直起降飞行器对净空安全范围的要求，另一方面对城市空域定量评价的结果可以直接进行三维可视化。

Description

一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法
技术领域
本发明涉及城市区域垂直起降场选址技术领域，具体是一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法。
背景技术
随着城市化进程不断演进，城市化率逐步提高，地面交通拥堵、污染、事故等问题已日趋严重。全球到2030年85亿人口中有超过68％居住在城市区域，需要通过全新的交通方式提高出行效率，促使城市空中交通(Urban Air Mobility，UAM)发展的外因主要是城市地面交通承载能力已接近极限，亟需将城市出行拓展至3D网络空间，探索高效、通畅、绿色、低噪的出行模式。而内因主要是近年来电机、电调、电池三电技术、分布式电推进(Distributed Electric Propulsion，DEP)技术、飞行控制系统自主化以及飞行管理系统信息化的发展，使得城市低空飞行成为可能，并据有关机构估计，到2030年全球UAM市场规模将达到90-120亿美元。
为了满足UAM发展的需求，首要解决的问题是为eVTOL提供地面基础设施，即垂直起降场。由于UAM的用户群体为城市高消费人群，所以其垂直起降场多位于人口密集区，该区域净空条件复杂，导致垂直起降场的选址较为困难。目前国内外有关垂直起降场的选址大多和运输机场或通用机场选址类似，即首先把垂直起降场作为一个点状要素，通过排序法(如多准则决策分析法-MCDA、层次分析法-AHP、加权最小二乘法-WLSM、优劣解距离法-TOPSIS等因子评估法)和优化法(如重力场、熵等数学方法)两类方法选择多个点状区域作为垂直起降场的预选选址，然后再考虑净空条件是否满足净空安全要求进行进一步的比选，最终确定垂直起降场最优选址区域。其中排序法是在已知、有限数量的备选方案中选择一个最优的方案，而优化法是在无备选方案情况下，通过构建并求解目标函数得到一个最优解或多个较优解(亦称“Pareto解”)，而排序法往往过于主观性而忽视客观性，优化法则与其相反。目前用于垂直起降场选址方法的主要瓶颈在于，城市低空空域的建筑物高度参差不齐导致空域评价较为困难或复杂，因此很难在选址初期就将净空条件作为一种定量因素考虑进去，所以只能分步骤进行垂直起降场最优选址的确定。
综上可知，为了满足城市低空空域垂直起降场的快速选址，关键点在于如何对城市空域进行定量评价。与此同时，目前的空域评价方法大多分为高空航线和地表障碍物两类，其中高空航线通过分析航线的密度即可实现空域的评价，而涉及地表障碍物的空域评价往往通过地理信息技术或人工勘察手段完整净空评价，即目前的空域评价方法和垂直起降场选址方法很难实现对城市低空空域的定量评价以及高空与低空空域评价的一体化，更无法实现满足净空安全要求垂直起降场的快速、精确选址。
可见，现有与垂直起降场选址的城市空域评价相关的技术及方案主要存在以下几点不足：
1、由于很难实现对城市低空空域的定量评价，导致垂直起降场的选址需要分多步骤才能得到最优选址区域，即定量评价困难；
2、由于UAM市场需求规模较大，目前与城市空域评价相关的技术及方案无法满足实现垂直起降场的快速选址，即效率较低；
3、目前的城市空域评价方法的结果多为二维可视化，无法直观的了解城市低空空域的情况，即可视化不足。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术存在的缺陷和不足，提供一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法，从垂直起降场选址过程中对净空区域范围大小的角度出发，通过以摄影测量学中的填挖方分析方法为基础和类比地理信息科学(GeographicInformation Science，GIS)领域中的点密度分析与线密度分析原理，提出一种面向几何体的密度分析方法，即体密度分析方法。
本发明是通过计算满足垂直起降场面积大小要求的不透水面内不同平面位置、不同高度几何体(即满足垂直起降场净空安全要求的三维长方体，称之为无障碍物空间)包含障碍物的体积，即对城市不同区域的空域所含障碍物的体积进行体密度分析，从而完成对城市空域精细化、定量化的评价，其中空域定量评价的结果可以直接进行三维可视化，并以城市空域定量评价值的最小值为依据来确定垂直起降场选址的平面位置信息和高度信息。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1.对城市区域进行倾斜摄影建模，得到数字地表模型数据和数字正射影像数据；
S2.根据电动垂直起降飞行器的最小外包圆的直径、净空安全要求，构建无障碍物空间模型；
S3.利用步骤S1得到的数字正射影像数据和AI Earth平台，提取并得到满足垂直起降场面积要求的不透水面数据，所述的不透水面数据为若干个不透水面的集合；
S4.利用填挖方分析方法，计算得到各不透水面在不同平面位置、不同高度的无障碍物空间模型所包含数字地表模型的体积；
S5.将步骤S4计算得到的各不透水面在不同平面位置、不同高度的无障碍物空间模型所包含数字地表模型的体积除以所述无障碍物空间模型的体积，即对城市不同区域的空域所含障碍物的体积进行体密度分析；
S6.根据步骤S5对城市不同区域的空域所含障碍物的体积进行体密度分析得到的最小值，确定城市区域垂直起降场的最佳选址区域的平面位置信息和高度信息，从而完成城市区域垂直起降场的选址；
所述的步骤S2中，所述无障碍物空间模型为一个底面为正方形的长方体；
所述的步骤S4中，利用填挖方分析方法中的挖方量计算方法，得到各不透水面在不同平面位置、不同高度的无障碍物空间模型所包含数字地表模型的体积，即得到各不透水面在不同平面位置、不同高度的无障碍物空间模型所包含影响电动垂直起降飞行器起降安全的障碍物的体积，其中水平方向的步长为所述无障碍物空间模型的底面正方形边长的一倍，垂直方向的步长为所述无障碍物空间模型的高度的一倍。
进一步的，所述步骤S1中，采集城市区域多视角无人机影像，对城市区域进行倾斜摄影建模，得到数字地表模型数据和数字正射影像数据。
进一步的，所述无障碍物空间模型的底面正方形的边长为电动垂直起降飞行器的最小外包圆直径的3倍，无障碍物空间模型的高度为一个定值，即为152m。
进一步的，所述的步骤S3中，利用所述步骤S1得到的数字地表模型数据和AIEarth平台的AI解译模块中的建筑物提取工具，提取并得到满足垂直起降场面积要求的不透水面数据，其中各不透水面的面积大于或等于电动垂直起降飞行器的最小外包圆面积3倍。
进一步的，所述的步骤S5中，对城市不同区域的空域所含障碍物的体积进行体密度分析，其原理类似点密度分析和线密度分析。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明从垂直起降场选址过程中对净空区域范围大小的角度出发，通过以摄影测量学中的填挖方分析方法为基础和类比地理信息科学(Geographic InformationScience，GIS)领域中的点密度分析与线密度分析原理，提出一种面向几何体的密度分析方法，即体密度分析方法，从而完成对城市空域的定量评价，并基于此实现垂直起降场的快速、高效选址。
2、本发明一方面以参数化的方式构建无障碍物空间模型(Obstacle-freeVolume，OFV)，使得其适用于任何性能电动垂直起降(Electric Vertical Takeoff andLanding，eVTOL)飞行器对净空安全范围的要求；另一方面对城市空域定量评价的结果可以直接进行三维可视化。
附图说明
图1为本发明基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法的流程图。
图2为本发明实施例中无障碍物空间模型示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所得到的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明设计了一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法。如图1所示，该方法流程涵盖了城市区域倾斜摄影建模、构建无障碍物空间模型、提取面积大小满足要求的不透水面、无障碍物空间所含障碍物体积的计算、城市空域体密度分析、垂直起降场选址平面位置信息和高度信息的确定六个步骤。
具体的说，首先，通过倾斜摄影技术实现城市精细化的建模，并得到数字地表模型(Digital Surface Model，DSM)数据和数字正射影像(Digital Orthophoto Map，DOM)数据，然后，通过构建一种参数化的无障碍物空间模型(Obstacle-free Volume，OFV)，以满足垂直起降场选址的净空安全需求。其次，利用倾斜摄影技术获得的数字正射影像(DigitalOrthophoto Map，DOM)数据和AI Earth平台建筑物提取工具，得到面积大小满足垂直起降场面积要求的不透水面(Impervious Surface Area，ISA)，其次，利用一种类似点密度分析和线密度分析原理的体密度分析方法和填挖方分析方法中的挖方量计算方法，实现对各不透水面在不同平面位置、不同高度的无障碍物空间模型所含障碍物的体密度分析，最后，通过以各不透水面在不同平面位置、不同高度的无障碍物空间模型的体密度分析的最小值来确定城市区域垂直起降场选址的平面位置信息和高度信息，从而完成城市区域垂直起降场的选址。
具体步骤举例如下：
第一步、城市区域倾斜摄影建模
需要的数据：城市区域无人机航拍的多视角影像、分布均匀的5个控制点数据。
需要说明的是，此处涉及的分布均匀的5个控制点，为测绘所采用的常规技术手段，即上、下、左、右、中各分布有一个控制点，以此能够提高所测数据的精度。
需要的工具：Context Capture软件。
首先通过在Context Capture软件中导入城市区域无人机航拍的多视角影像和5个控制点数据，并对各控制点数据进行刺点，然后通过空中三角测量计算、三维重建实现城市区域的实景三维建模，其中数据导出类型为数字地表模型(Digital Surface Model，DSM)和数字正射影像(Digital Orthophoto Map，DOM)数据两种。
第二步、构建无障碍物空间模型
根据电动垂直起降(Electric Vertical Takeoff and Landing，eVTOL)飞行器最小外包圆的直径、净空安全要求等参数，构建无障碍物空间模型(Obstacle-free Volume，OFV)，其中OFV为一个长方体，底宽a和底长b都为eVTOL飞行器最小外包圆直径的3倍，高度h为一个定值，值为152m，如图2所示。其中底宽a、底长b和高度h的值取自欧洲航空安全局(文件编号：PTS-VPT-DSN)和美国联邦航空局(文件编号：Engineering Brief No.105,Vertiport Design)相关垂直起降场设计指导材料。
第三步、提取城市不透水面数据，即提取面积大小满足要求的不透水面
基于第一步得到的DOM数据作为不透水面提取的待分析数据，利用AI Earth平台“AI解译”模块中的“建筑物提取”工具，其中为了使得最终的不透水面(ImperviousSurface Area，ISA)数据满足垂直起降场面积要求，将过滤阈值设置为3ab，即每个ISA的面积大于或等于eVTOL飞行器最小外包圆面积3倍，得到的面积大小满足要求的ISA数据为若干个ISA的集合。
第四步、无障碍物空间所含障碍物体积的计算
利用填挖方分析方法中的挖方量计算方法，得到各ISA在不同平面位置、不同高度OFV包含影响eVTOL飞行器起降安全障碍物的体积，即OFV中所含DSM的体积，其中水平方向的步长为OFV底面正方形边长的一倍，垂直方向的步长为OFV高度的一倍，使用下式计算：
Figure GDA0003913304050000061
式中，v(x,y,z)为各ISA在空域(x，y，z)处无障碍物空间包含障碍物的体积，单位为m3；d为数字地表模型DSM的网格单元边长，单位为m；n为OFV底面正方形包含网格单元的个数，n＝ab/d2；hi为OFV所含各网格单元的高，单位为m；a、b、152分别对应为OFV的宽、长、高，单位为m。
第五步、城市空域体密度分析
将第四步得到的各ISA在不同平面位置、不同高度OFV包含影响eVTOL飞行器起降安全障碍物的体积(OFV中所含DSM的体积)大小除以OFV的体积，即对各ISA在不同平面位置、不同高度OFV所含障碍物体积进行体密度分析，从而完成对城市空域精细化、定量化的评价，并进行三维可视化，使用下式计算：
D(x,y,z)＝V(x,y,z)/152*ab (2)
式中，D(x,y,z)为ISA在空域(x，y，z)处无障碍物空间包含障碍物体积的密度值；a、b、152分别对应为OFV的宽、长、高，单位为m。
第六步、城市区域垂直起降场的选址，即垂直起降场选址平面位置信息和高度信息的确定
根据第五步得到的各ISA在不同平面位置、不同高度OFV的体密度分析的最小值min{D(x，y，z)}，确定城市区域垂直起降场的最佳选址区域的平面位置信息和高度信息，即平面位置信息为(x，y)，高度信息为z，从而完成城市区域垂直起降场的选址。
虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
故以上所述仅为本申请的较佳实施例，并非用来限定本申请的实施范围；即凡依本申请的权利要求范围所做的各种等同变换，均为本申请权利要求的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1．对城市区域进行倾斜摄影建模，得到数字地表模型数据和数字正射影像数据；
S2．根据电动垂直起降飞行器的最小外包圆的直径、净空安全要求，构建无障碍物空间模型；
S3．利用步骤S1得到的数字正射影像数据和AI Earth平台，提取并得到满足垂直起降场面积要求的不透水面数据，所述的不透水面数据为若干个不透水面的集合；
S4．利用填挖方分析方法，计算得到各不透水面在不同平面位置、不同高度的无障碍物空间模型所包含数字地表模型的体积；
S5．将步骤S4计算得到的各不透水面在不同平面位置、不同高度的无障碍物空间模型所包含数字地表模型的体积除以所述无障碍物空间模型的体积，即对城市不同区域的空域所含障碍物的体积进行体密度分析；
S6．根据步骤S5对城市不同区域的空域所含障碍物的体积进行体密度分析得到的最小值，确定城市区域垂直起降场的最佳选址区域的平面位置信息和高度信息，从而完成城市区域垂直起降场的选址；
所述的步骤S2中，所述无障碍物空间模型为一个底面为正方形的长方体；
所述的步骤S4中，利用填挖方分析方法中的挖方量计算方法，得到各不透水面在不同平面位置、不同高度的无障碍物空间模型所包含数字地表模型的体积，即得到各不透水面在不同平面位置、不同高度的无障碍物空间模型所包含影响电动垂直起降飞行器起降安全的障碍物的体积，其中水平方向的步长为所述无障碍物空间模型的底面正方形边长的一倍，垂直方向的步长为所述无障碍物空间模型的高度的一倍。
2.根据权利要求1所述的一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法，其特征在于：所述步骤S1中，采集城市区域多视角无人机影像，对城市区域进行倾斜摄影建模，得到数字地表模型数据和数字正射影像数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法，其特征在于：所述无障碍物空间模型的底面正方形的边长为电动垂直起降飞行器的最小外包圆直径的3倍，无障碍物空间模型的高度为一个定值，即为152 m。
4.根据权利要求1所述的一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法，其特征在于：所述的步骤S3中，利用所述步骤S1得到的数字地表模型数据和AI Earth平台的AI解译模块中的建筑物提取工具，提取并得到满足垂直起降场面积要求的不透水面数据，其中各不透水面的面积大于或等于电动垂直起降飞行器的最小外包圆面积3倍。
5.根据权利要求1所述的一种基于倾斜摄影技术的城市区域垂直起降场选址方法，其特征在于：所述的步骤S5中，对城市不同区域的空域所含障碍物的体积进行体密度分析，其原理类似点密度分析和线密度分析。
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113407872A (zh) * 2021-06-28 2021-09-17 西华大学 基于poi的城市空中交通飞行载具起降点选址方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10151970B2 (en) * 2016-04-11 2018-12-11 As Vision Limited Aerial panoramic oblique photography apparatus
CN108010092B (zh) * 2017-12-26 2018-11-13 哈尔滨工业大学 一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法
WO2020097230A1 (en) * 2018-11-06 2020-05-14 Vianair Inc. Airspace information modeling and design
CN110853142A (zh) * 2019-11-20 2020-02-28 中国民航科学技术研究院 基于无人机拍摄的机场净空三维模型构建方法及装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113407872A (zh) * 2021-06-28 2021-09-17 西华大学 基于poi的城市空中交通飞行载具起降点选址方法

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