基于无人机技术的建筑测绘精度优化方法研究

一、引言

由于建筑行业的发展需要较高的精度、较高的效率以及较全面的数据，而传统的建筑测绘存在效率低、耗费人力且受地形及环境条件制约较大的问题，已难以满足现如今的测绘要求。无人机具有较强的机动性、较低的成本等优点，受到建筑测绘领域的青睐。尽管目前无人机测绘技术已经能精确反映目标，但由于地形因素影响使得测绘精度依旧受限于一些因素，在实际使用过程中，为了实现更高质量的建筑测绘精度，本文提出了在无人机的基础上开展建筑测绘精度的优化。

二、无人机技术概述

无人机测绘通过搭载着高分辨率相机或者是其他传感器，并按照规划好的航线，在一定的高度范围内飞行，从多个角度来拍摄并获取较高质量的目标建筑物。之后再通过计算机视觉以及数字图像处理方法对这些影像数据进行处理，提取出建筑的几何信息与纹理信息，从而完成对该建筑物的三维建模、地形测绘以及建筑物尺寸的测量工作。同时，为了保证对拍摄到的目标图片有一个精准的空域参考系，在拍摄的过程当中还要使用全球定位系统(GPS)以及惯性测量单元(IMU)来获取无人机的具体位置以及姿态等相关信息数据。正因为无人机具备这样的功能，被广泛地应用于工程的各个阶段来保障工程的高质量地完成，同时，对于文物建筑、旧城改造等项目的应用也发挥出了重要的作用。

虽然无人机测绘可以应用到建筑物的测绘中，但是在具体的使用过程中还存在一定问题，具体如下：一是受限于无人机设备本身，受到相机分辨率、GPS 定位精度、IMU 姿态测量精度的影响；二是外界环境因素对无人机测绘的精度也有一定影响，比如风速、光照条件、电磁干扰等都会造成无人机飞行不稳定、拍摄影像不够清晰等问题，从而影响到测绘结果；三是无人机测绘数据的处理算法还不够成熟，复杂建筑的三维建模及尺寸测量所用的算法还不够精准高效。

三、影响无人机建筑测绘精度的因素分析

3.1 设备因素

无人机所载的相机用来获取影像数据，相机的分辨率会直接影响影像的清晰度与细节。而低分辨率相机所拍摄的影像，在后期无法获得精确的建筑几何信息，使得测绘精度不高。此外，镜头的畸变会造成镜头拍摄的影像发生几何变形，致使出现测量误差。另外，GPS 定位精度决定着无人机的飞行位置精度，若 GPS 信号不稳或者定位误差太大，则会导致拍摄的影像空间位置产生偏差，从而影响测绘结果精度，而 IMU用于测量无人机的姿态信息，IMU 测量精度直接影响影像的姿态参数精度，影像的姿态参数误差则会直接造成影像拼接与建模错位和变形。

3.2 飞行参数因素

飞行高度对测绘精度影响较大，高度越高，景物的视场角越大，而地面分辨力越低，图上建筑物越不清晰，不利于准确测量。反之，若高度过低，虽然能够提高地面分辨率，但飞行风险增大，并且由于飞行高度低，单幅像片覆盖面积小，使得飞行拍摄效率变低。同样，飞行速度对于测绘精度同样也有较大影响，过高的飞行速度将会使相机拍摄的图像发生抖动现象，导致成像质量的下降，同时如果航线的设计有问题会导致获取到的影像资料不全，在进行影像拼接、三维建模等时造成漏洞、偏差等问题。

3.3 环境因素

风速会影响无人机的飞行稳定性和测绘精度，在强风的作用下无人机易偏离航线，拍摄的影像位置和姿态产生变化，后期处理数据难度增大且易产生误差。其次，光照条件对成像的质量影响也非常大，光照太强或太弱都可能会使图像的对比度降低、颜色失真，从而影响到建筑物特征的识别与提取。另外，在一些地形地貌比较复杂的地区以及在城市的环境下飞行时，由于电磁波传播受到干扰严重，会直接影响无人机的导航系统和通信系统的正常工作，造成无人机失控或者无法正常的数据传送，影响测绘精度。

四、基于无人机技术的建筑测绘精度优化方法

4.1 设备优化

根据所测建筑，在选取无人机设备时，优先考虑使用搭载了高分辨率相机的设备，如想要获得建筑高精度立面测图的效果，则可以选用 1000 万像素以上相机的设备，获得精度高的建筑外立面影像，并要注意镜头质量，采用畸变小的镜头，并在数据处理前做好畸变校正。GPS 和 IMU 的选择要考虑精度较高、稳定度较好的设备，必要时也可以采用差分 GPS 或实时动态定位方式等进行相机定位，也可以考虑给无人机配备高精度的 LiDAR 传感器，将相机获取的数据与激光雷达获取的数据结合在一起，得到更多数据，实现更高精度的测绘。

4.2 飞行参数优化

合理设定飞行高度对提高测绘精度有着非常重要的作用。针对建筑体量大小及测绘精度需求的不同，选定不同的飞行高度，比如小体积建筑、要求精度高的部分，在保证无人机飞行安全的前提下，可以适当的降高度飞行，而对于大体量建筑区域的大面积测绘，则可以根据实际情况适当增加飞行高度，利于提升工作效率。合理设置飞行速度，使相机在拍摄过程中可以得到稳定清晰的画面，尽量保持在较低的速度飞行，一般为 10～15km/h .优化航线路由规划，尽量将相邻航段重叠量增大，一般要求满足航向重叠 280% 、旁向重叠 260% ，这样能获得较好的影像数据连续完整性。此外，充分考虑建筑本身几何形状与结构特征，巧妙合理规划与布设无人机拍摄飞行路径，使得无人机尽可能全面地从不同角度拍摄记录该建筑物。

4.3 数据处理优化

通过应用先进影像处理算法，在数据处理环节处理影像，可以有效地提高影像质量和匹配精度。使用数字图像处理技术，对待获取的影像进行去噪、增强、几何校正等预处理操作，进而使得影像达到更加清晰的效果以及更高的几何准确性，在影像匹配过程中，则运用了特征点匹配算法与区域匹配算法对两种匹配算法加以并用，以保证匹配具有更高的准确性和稳定性，并且减少错误匹配的情况发生。利用多视图立体建模方法能够充分利用多视角影像数据，在制作三维建模时，引入点云数据处理技术，将经过相关处理过的点云数据融合到影像匹配形成的数据中，从而获得更高的建模精度、建模效果及细节程度。通过应用地理信息系统的相关功能，可对测绘数据开展空间分析、空间管理和统筹规划等工作。

结束语：

综上所述，通过分析无人机技术应用于建筑测绘的实际情况及影响精度的各种因素，并对精度进行优化，得出合理地选配设备、优化飞行参数、优化数据处理方法可有效提高无人机建筑测绘的精度。设备性能、飞行参数设置与数据处理方式是影响测绘精度的重要因素，在实际使用时需要根据不同项目的具体要求，综合考虑以上几个方面的问题，并根据这些特点采用相应的优化方式，从而提高测绘数据的采集准确性与完整性。

参考文献：

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