工程测量中的无人机航测技术应用探究

引言

无人机航测是以无人机(UnmannedAerialVehi-cle，简称UAV)为载体，采用遥感技术和数字处理方法获取地物信息和空间数据的一种测量技术。该技术通过无人机飞行平台搭载多类型传感器相机对地面进行航摄，对获取的航摄成果进行处理获取多种类型的地面三维数据，具有适用地形广、快速高效且成本低廉等优点，在城市规划、市政工程、建筑工程、水利工程等领域得到了广泛应用。

1 无人机概述

1.1 无人机航测技术的定义

无人机航测技术即无人驾驶航空器航空摄影测量技术，依托无人驾驶航空器为运行载体，配备高分辨率光学相机、LiDAR（激光雷达）、倾斜摄影相机等多元传感器。通过航空摄影手段，精确采集地表空间数据，在信息处理过程中，整合摄影测量学、遥感技术以及全球导航卫星系统（GNSS）与惯性测量单元（IMU）等技术，达成地形地貌和地物要素三维建模，开展高精度测绘作业，属于前沿现代空间信息技术。

1.2 无人机航测原理

无人机航测技术主要是利用无人机搭载的传感器和相机，通过预先设定的航线和航高，对地面目标进行连续、高效的航拍和数据采集。这些传感器可以包括高分辨率相机、激光雷达、GPS、惯性导航系统等。在航行过程中，相机不断拍摄地面图像，并根据GPS定位和姿态传感器提供的信息，精确定位每张影像的拍摄位置和姿态。这些影像数据随后通过数据处理软件进行处理，包括图像配准、影像融合、三维重建等步骤，最终生成地理信息产品，如数字高程模型、地图、三维模型等。

2 工程测量中的无人机航测技术应用

2.1 航线规划

航迹规划是整个测绘工作的第一步，将直接影响测绘工作的总体效率和结果质量。航路规划要综合考虑地形特点、面积大小、分辨率要求和无人机的飞行性能等诸多因素。选择的路线要针对所测地区的边界及地貌特点，既要充分涵盖测绘目标，又要避免重复的航路，并要综合考虑无人机的性能以及摄像机视角角度等因素，选择适当的飞行高度和飞行速度，保证所获得的图像能满足大比例尺地形测量的高分辨率、高精度需求。同时，在航路规划中，要综合考虑气象因素与飞行安全因素，尽量避开复杂的气象环境与禁飞区，保证无人机安全高效地完成资料收集工作。通过对航迹的准确规划，保证了无人机在规定的时间内采集到高质量的图像，为下一步的测绘工作打下良好的基础。

2.2 摄影测量

工作人员在校对相机后，以行业现行技术规范为依据、地面分辨率指标为参照，设置无人机参数，包括路线、高程、角度、速度、摄影角度等。在获取影像资料后，工作人员结合项目所在地的地质地形条件，分析航测图，提取地物的三维特征。在某项目中，技术团队根据总工作量、公路勘察要求等选择无人机、相机和测量系统，确定设备方案为KC2000 型无人机+NIˉKOND800 相机+CURS系统。为提高航测效率，避免出现漏测或重测等问题，将航测区域划分为两个，航测地图的比例尺控制为 1:1000，并根据地面分辨率与测图比例尺之间的对应关系，确定该比例尺下的地面分辨率。在正式航测时，严格执行相关规范，将无人机航测高程控制在 80m 、将无人机航行重叠度控制在 75% ，共获得 457 张反映公路及周边地形地质条件的照片。

2.3 影像数据采集与整理分析

(1)数据采集。根据制定的飞行计划,严格按照已经设定的航线进行飞行并采集地形数据,在数据采集后,对比无人机实际飞行路线与设定飞行路线;

同时对航测数据进行整理分析,通过质量检查、重叠检查等方法对高程误差值进行判断,确保采集的数据全面完整、真实可靠且满足精度要求。(2)数据整理与分析。在采集数据质量可靠的基础上,对采集的数据进行预处理,主要是针对采集的影像和点云数据进行分析整理,去除因外界扰动或光照变化导致的模糊影像, 初步筛选出高质量的数据用于后续处理。利用INPHOMATCH-AT空中三角测量加密模块进行加密处理,结合采集的影像、控制成果以及调绘资料,通过全数字摄影测量工作站对等高线进行数据采集和地物判调,最后生成正射影像图(DOM)和数字高程模型(DEM)。

2.4 数据处理及二、三维重建

（1）数据预处理阶段：采用DJITerra与Con-textCapture专业软件对原始航片进行质量筛选，剔除云雾遮挡、运动模糊及曝光异常的无效影像。同步执行相机标定参数解算，通过径向畸变校正和切向畸变补偿消除镜头光学畸变，为后续处理建立精确的影像几何基础。（2）空三加密与三维重建：首先用SIFT，ORB等特征检测算法建立跨视点的高精度匹配点云，运用光束法平差（BundleAdjustment）迭代优化相机位姿参数与特征点三维坐标，构建稀疏点云及影像外方位元素的最优解。结合多视立体匹配（Multi-ViewStereo，MVS）算法，在重叠度大于 60% 的影像区域生成高密度点云，从而实现厘米级精度的三维场景重建。（3）测绘产品生成：首先，基于空三解算的影像外方位参数，对原始影像进行正射纠正消除地形起伏引起的投影差，采用加权融合算法拼接生成无缝的二维正射影像图。通过颜色均衡处理消除接缝处的辐射差异，最终输出具有统一地理坐标系的DOM成果。其次，对三维点云数据进行地面分类，采用渐进三角网滤波算法分离植被、建筑物等地表附着物，构建裸露地表的DEM；保留地物顶面高程信息生成DSM，二者均通过克里金插值法生成规则格网数据。最后，基于多视影像纹理映射技术，将高分辨率影像纹理贴合至三维网格表面，构建实景三维模型。

2.5 无人机遥感在生态环境监测中的应用

无人机遥感技术通过无人机的高分辨率图像及其与AI算法的结合，实现对大规模生态数据的快速处理和分析。植被覆盖监测是无人机遥感技术通过多光谱和超光谱传感器采集植物的光谱特征，分析植被的健康状况、类型和覆盖面积。通过搭载热成像仪和水质传感器，无人机能够实时监控河流、湖泊的污染情况。在某次水体污染监测项目中，无人机遥感结合AI算法，快速识别并定位了污染源，为环保部门提供数据支持。例如：通过无人机获取的高精度影像，生态学家可以实时监测野生动物栖息地的变化及其生态链的动态，制定更有效的保护策略。无人机遥感技术已成功应用于多个生态监测领域。

结语

本文通过对无人机航测技术的原理、系统组成以及在工程测量中的具体应用进行研究和分析，发现无人机航测技术在地形测量、土地利用分类、建筑物监测以及管线巡检等方面具有显著的优势和应用潜力。同时，也发现了该技术在数据精度、数据处理和存储管理等方面面临的挑战和问题。此外，还通过案例分析，验证了无人机航测技术在工程测量中的实际效果和应用价值。

参考文献

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