基于高精度定位技术的无人机测绘地表三维建模方法探索

引言

目前，无人机测绘技术是航空摄影测量技术中较为先进的一门技术。首先，通过搭载高精度传感器和相机，采集高精度的影像数据，能够实现厘米级的地面点位测量精度。其次，利用无人机在指定区域进行多角度拍摄，能够在短时间内获取大量数据，并由建模软件处理与生成实景三维模型。该方式改变了传统的人工测绘方式，且在工作人员难进入的区域也能完成人工测绘，从而节约大量的人力和物力，提高测绘效率。最后，无人机测绘技术适用于不同的地形和环境，包括山区、滑坡、塌方灾害等复杂地形环境，具有适应性强的特点。高精度定位技术与无人机平台的深度融合，不但大幅提升了地表空间数据采集的准确性，还极大地推动了三维建模方法的技术创新。通过引入先进的定位与导航手段，测绘流程向智能化、自动化方向稳步迈进，使得无人机地表三维建模展现出数据精度高、作业效率优的独特优势，为地理信息行业注入崭新活力。

1 高精度定位技术对无人机测绘建模的重要影响

无人机测绘技术是利用无人机搭载不同种类的摄像头对地面进行测量的新型测量技术[1]。通过在无人机上搭载不同的相机和传感器，获取高精度的地表数据，数据处理后可得到精度较高的模型和地图，并广泛应用于城市规划、灾害监测、农业生产、资源调查等方面。高精度定位技术作为现代测绘领域的核心支撑之一对无人机测绘地表三维建模的全过程产生着深远而积极的影响。随着无人机平台在地理空间数据获取中的广泛应用，其所采集的数据对空间位置的精准性愈发敏感，高精度定位技术所带来的定位信息的准确性和稳定性，直接关系到三维建模的品质和测量成果的科学可靠性。因此，系统引入高精度定位技术已经成为无人机测绘三维建模技术体系升级和测绘成果可靠性提升的必要前提。首先，高精度定位技术极大提升了无人机载体自身的空间定位精度。传统的导航方式难以满足高分辨率、高精度地表建模的严苛需求，因而引入如全球卫星导航系统（GNSS）、实时动态差分定位（RTK）等高精度定位技术，不仅有效提高了控制点的空间解算能力，也使无人机在复杂环境下保持高稳定性和轨迹可控性。位置精度的提升为后续的数据解算和三维模型构建提供了坚实基础，使测绘成果在空间参考上一致性更强，误差传播的可能性显著降低，从而保障了地表三维建模全过程的空间精度。其次，高精度定位系统的集成显著优化了无人机影像采集的工作流程。借助高精度时空同步机制，在进行航道规划和点位控制时能够根据空间基准实时获得无人机的准确位置，这一特性有助于提升影像获得的空间一致性与冗余度，大幅减少后期影像配准和点云重建的数据处理难度。同时，高精度定位信息还能为建模提供高质量的原始空间基准，无需大量人工布设地面控制点，提升生产效率的同时降低了外业劳动强度。这一技术进步推动了地表建模工作中自动化、智能化水平的显著提升。

2 高精度无人机三维建模技术方法

2.1 测区概况与设备选型

无人机三维建模技术的成功实施，高度依赖于高精度定位系统的表现能力，这一过程受到特定地理区域的独特属性、复杂的地形结构以及外部环境干扰等多重因素的综合影响。于项目筹备之初，必当全面考量测区的总面积、地形的复杂程度、地物的密集分布及其可能引发的遮蔽效应，此一综合评估乃后续测绘精确度调控与数据解析之基石，确保后续操作基于详实而精准的数据基础展开。针对复杂地形、面对复杂多变的地物类型与信息干扰的双重挑战，优化无人机平台的操作参数成为关键策略之一，涵盖飞行高度、负载能力、机体结构设计（例如气动配置）、能源供给机制等多个维度。深入剖析核心组件，包括全球导航卫星系统 (GNSS) 接收器、惯性测量单元 (IMU) 模组、专业级航拍设备以及多源传感器的选取与整合，对于确保各系统间高效协同、提升空间定位精度、增强时间同步的准确性以及促进多源数据高效集成至关重要。通过综合考量这些方面的细节，旨在构建一个能精准定位、高效同步并有效整合多种数据来源的无人机系统，以应对多样化地物类型带来的挑战与信息干扰的复杂局面。确保三维模型空间解算可靠性至关重要，此过程依赖于两个核心要素：一是设备的兼容性，确保其能够无缝集成并有效支持多种应用场景；二是高精度定向处理能力，这是实现准确空间解析和精确定位的关键，确保模型构建的精度和一致性。在系统选型与配置阶段，全面评估目标地域的自然环境属性与技术创新条件至关重要，需精心策划地面基站的分布策略，并科学设定通信带宽与无人机负载参数，以确保系统效能与应用需求相契合。为了保障数据收集与处理流程中的数据一致性与连续性，应优先选用装备有自适应飞行性能和高容错机制的无人机平台，以确保在各种复杂环境下的稳定运行和高效数据传输。借助此全面策略，不仅能够确保模型预测准确度达到高标准，还能有效提高产出的品质与效率，实现更为卓越的成果表现。

2.2 航线规划与影像数据获取

针对高精度无人机三维建模中航线规划这一技术领域，其核心挑战在于如何在确保地面分辨率的精确性、实现充分的图像重叠覆盖以及维持高精度定位的同时，有效地平衡安全操作规范与提高作业效率之间的关系。此阶段需深入分析并精确识别目标区域的特定地理属性及其地形特征，通过详尽优化飞行的高度设定、航带的宽度分配、相邻航带间覆盖度的比例以及影像采集面积的尺寸，旨在探索并确立最优参数组合策略，以确保数据收集的高效性和准确性。在任务执行阶段，我们应采取最小路径覆盖策略并整合冗余备份机制，旨在全面保障地面信息采集的完整性和数据的多重冗余，从而实现高效稳定的信息获取与风险控制。特别是在应对地物高度显著波动或存在遮挡情况时，采用多层次协同作业策略对于提升数据收集的完整性至关重要，这一举措不仅奠定了后续地物立体分析的坚实基础，而且确保了三维建模过程的精确性、效率与安全性。通过此方法，我们能够实现对复杂地形的精细刻画，显著提高地理信息系统 (GIS) 应用的效能与可靠性。针对影像采集阶段，需精心策划无人机航线布局与速度参数的配置，同时实施多轮次、多系统间的协同作业策略，旨在优化航空测量任务中的资源分配与效率，确保负载均衡得以有效实现。利用高性能航拍设备与精密定位系统的协同作用，结合外部触发信号及实时同步机制，确保生成的每幅影像均精确标记有空间坐标和时间戳，以此为后续空中三角测量和三维重建任务奠定坚实的数据基础。在整个数据采集流程中，构建一套全面的姿态与位置记录系统至关重要，其目标在于实现对初始影像资料的全程监控，确保能够为后续算法的迭代改进与空间准确性评

价提供稳固的数据基础。

2.3POS 数据高精度解算

针对无人机影像获取过程中所涉及的位置姿态数据（POS），其在各个阶段的位置精度与航向角等关键参数的准确性对其后续的数据处理及应用具有决定性影响。数据解算的质量直接关系到三维建模空间定位的精确度，确保初始定位信息的可靠性与有效性是整个流程中不可或缺的核心环节。为此，在实际操作过程中，应首重对航空摄影阶段由全球导航卫星系统（GNSS）与惯性测量单元（IMU）所提供输出数据的统一解析，随后执行初步的数据甄选步骤。通过差分校正、针对精准时间同步与多源数据整合的关键技术，我们旨在优化坐标系构建流程，通过这些方法提高系统的准确性与效率。通过集成高级精密全球导航卫星系统（GNSS）技术，如后处理差分（PPK）与实时动态差分（RTK），并融合自适应惯性导航系统的校准机制以及动态误差抵消策略，可以大幅度增强空间路径计算的准确度与稳定性。作为 POI 系统性能评价的核心指标之一，高精度定位的有效性主要依托于精细的定轨与姿态估计算法，这些算法旨在将影像采集阶段设备的三维空间姿态准确地转换为高斯投影或大地坐标系下的地理坐标，以此实现航带结点与控制点之间的精准对应与定位。此流程的核心在于细致的数据预处理阶段，涉及多种关键步骤，例如信号滤波、异常数据剔除，以及通过增强观测冗余度和引入高级纠错模型，以动态地抵消外界干扰和设备偏差带来的精度损失，旨在生成具有极高准确性的空间路径与姿态参数。

2.4 空三加密与三维模型生成

核心目标的实现在于通过三维建模技术高效地将多维度的数字影像数据转化为精细度极高的地面三维真实环境模型。这一过程中，空三加密作为至关重要的环节，它借助于相似点识别算法与预先设定的高精度定位姿态（POS）信息，迅速搭建起空间控制网络，确保了模型构建的准确性和效率。这一过程包括影像编码、初步对齐及基于空间约束的空间相对定位模型的开发，是构建精确三维空间框架的关键步骤。在此过程中，高精度的位置姿态数据（POS）作为不可或缺的外部控制要素，其有效集成能够大幅度增强空中加密作业的绝对精确度和内在一致性，确保构建出的三维模型既高度准确又具有一致性。借助于自适应捆绑调整、针对智能化点云提取与多尺度密集匹配技术的应用，旨在实现对复杂地物在三维空间中的精微重构，从而达到高精度的三维建模目标。在模型生成阶段，我们采用密集匹配点云技术、结构光扫描方法以及空间联合插值策略，旨在实现地面形态极其细微特征的精准恢复，从而确保生成的三维模型具备高度的准确性与完整性。面对大规模点云数据处理所面临的复杂挑战，我们实施了一套优化流程，其核心步骤包括采用精密构思的三角网格生成技术，旨在高效地甄选并聚合最具表征意义的顶点集，进而构造出既具空间拓扑连续性又确保模型结构完整性的三角面片网络，从而显著增强了三维模型的整体构建精度与细节丰富性。特别设计的点云过滤与优化模块旨在针对性地消除噪声影响与去除多余点信息，通过精细的数据清理与优化过程，显著提升了模型边缘区域的平滑性，并大幅提高了表面细节的再现准确性。通过采用地理属性的空间约束投影映射技术，我们有效地实现了对色彩、属性以及形态特征等丰富多维信息的空间化融合，从而为多元场景下的数据解析构建了稳固的技术框架。这一创新不仅强化了地理信息系统（GIS）的集成应用效能，而且提供了坚实的理论基础与实际操作指导，显著提升了空间数据分析的精度与效率。

2.5 模型优化与成果输出

于三维建模过程的尾声，优化阶段扮演着确保空间准确性、统一性和灵活性的关键角色。此环节不仅关乎于最终模型的精度与细节，更在于其如何实现对复杂环境的适应性，从而全面提升模型在实际应用中的效能与可靠性。在此阶段的首要任务是实施空间误差分析，通过应用高精度的外业控制点或质量检查点，实现空间的精准对齐与偏差的精确校正，从而有效地降低坐标转换及计算过程中产生的累积误差。为了显著提升模型的空间细节及视觉逼真度，可以集成高分辨率地面纹理重构技术与多尺度曲面拟合策略，从而实现更精细且真实的场景再现。同时，数据降噪与冗余点剔除被视为实现数据轻量化的关键策略，其目标是在确保空间结构完整性的前提下，大幅度缩减数据集的规模，以此显著提升后续数据分析与操作的效率。属性数据编码与渲染算法的集成应用，借助色彩映射、属性聚合等关键技术策略，显著增强了三维模型的数据容纳度，同时显著优化了其视觉呈现效果，使得信息展示更为直观且细节丰富。在成果交付环节，必须依据数据的应用情境，精心规划并实施能够适应各种格式与分辨率的输出策略，旨在全面契合不同行业领域及终端设备的特定技术标准与兼容性要求，从而确保数据的有效传播与广泛利用。

结束语：

高精度定位技术的有效融入，极大提升了无人机三维建模成果的空间精度与一致性，使测绘数据的应用价值得到全面增强。随着技术体系的不断完善，各环节协同优化，使建模效率及质量稳步攀升。展望未来，相关定位与建模技术将继续深度融合，推动测绘行业形成更加智能、精准的作业新生态，无人机测绘将在地表空间三维建模领域持续展现其不可替代的重要作用。

参考文献：

［1］黄亮锋 , 李朝辉 , 卞正富 , 等 . 基于无人机影像的地表三维建模及精度分析［J］. 测绘与空间地理信息 ,2016,39(6):99-101+111.

［2］王振兴, 刘伟, 吴自强, 等. 基于高精度GNSS 的无人机航测技术及其应用研究［J］. 测绘与空间地理信息 ,2017,40(11):94-97.

［3］刘相文 , 黄敏 , 周春展 , 等 . 基于高精度无人机倾斜摄影测量的三维地表建模研究［J］. 测绘科学 ,2018,43(07):73-76.

［4］潘俊伟 , 罗佳, 陈志鹏 . 基于无人机激光雷达与高精度GNSS 的地表三维建模方法研究［J］. 测绘通报 ,2021(04):93-98.

［5］徐磊 , 李金捷 , 朱鹃 . 面向高精度三维建模的无人机影像处理方法研究［J］. 测绘科学 ,2017,42(07):77-81.