无人机测绘技术在地形复杂区域的应用精度分析

一、引言

地形复杂区域（如山区、森林、峡谷、沼泽等）因地势险峻、环境恶劣、交通不便，一直是测绘工作的难点。传统地面测绘需人工涉足危险区域，不仅效率低下，还存在坠崖、迷路等安全风险；航空摄影测量虽能覆盖大范围，但成本高昂且难以灵活调整航线，对细节地形的捕捉能力有限；卫星遥感则受分辨率和云层遮挡影响，难以满足高精度测绘需求。

无人机测绘技术的出现打破了这些局限。它能以 100-500 米的低空飞行高度近距离采集数据，可快速获取厘米级至亚米级精度的地形信息。随着多旋翼、固定翼等无人机平台的成熟，以及高分辨率相机、激光雷达等传感器的普及，无人机测绘在复杂地形区域的应用场景不断扩展，从工程勘察到生态监测，从灾害评估到资源调查，其应用精度成为衡量成果质量的核心指标，也是行业研究的重点方向。

二、无人机测绘技术工作原理

2.1 传感器系统

无人机测绘的核心是通过搭载的传感器获取地形数据，常见传感器包括：

高分辨率光学相机：通过多视角拍摄影像，利用重叠区域的特征点匹配，经空中三角测量计算三维坐标，生成数字正射影像（DOM）和数字表面模型（DSM）。其优势在于成本低、色彩信息丰富，适合地形细节清晰的区域。

激光雷达（LiDAR）：发射激光脉冲并接收回波，根据脉冲往返时间计算距离，可直接获取地表三维点云数据。能穿透植被冠层，获取真实地面高程，在森林、茂密植被区域表现突出。

倾斜摄影相机：从多个角度（通常 5 个）拍摄影像，可构建精细的三维模型，清晰呈现建筑物、地形的立体形态，适用于需要三维可视化的场景。

2.2 定位与导航系统

全球导航卫星系统（GNSS）：包括 GPS、北斗等，为无人机提供实时位置信息。在复杂地形中，单纯 GNSS 定位精度易受遮挡影响，通常结合实时动态定位（RTK）或后处理动态定位（PPK）技术，通过地面基准站校正误差，实现厘米级定位。

惯性导航系统（INS）：由加速度计和陀螺仪组成，可测量无人机的加速度和角速度，推算飞行姿态和位置。在 GNSS 信号丢失时，能短期维持导航精度，保障数据采集连续性。

2.3 数据处理流程

无人机采集的原始数据（影像、点云等）经无线传输至地面工作站，处理流程包括：

数据预处理：对影像进行畸变校正、去噪，对点云数据进行坐标转换、去冗余。

三维建模：光学影像通过特征匹配生成 DSM ；LiDAR 点云经滤波、分类提取地面点，生成数字高程模型（DEM）。

精度验证：与已知控制点对比，评估平面和高程精度，确保成果符合规范要求。成果输出：生成 DOM、DEM、三维模型等测绘产品，满足不同应用需求。

三、影响无人机测绘精度的因素

3.1 飞行平台因素

稳定性：复杂地形气流紊乱，无人机易受风力影响产生颠簸，导致传感器 姿态变化，拍摄的影像出现模糊或重叠度不足，点云数据产生偏移。

飞行参数：飞行高度过高会降低分辨率，过低则增加飞行时间和风险；重叠度不足会导致特征点匹配困难，一般需航向重叠度 ⩾80% ，旁向重叠度⩾70% 。

3.2 传感器性能

光学相机：分辨率决定细节捕捉能力，像元尺寸越小、焦距越长，地面分辨率越高；镜头畸变会导致影像几何误差，需提前校准。

LiDAR ：测距精度、点云密度和扫描频率影响数据精度。点云密度越高，地形表达越精细，但数据量也会增加，需平衡效率与精度。

3.3 环境因素

自然环境：山区的山体遮挡会削弱 GNSS 信号，导致定位误差；森林区域的植被会遮挡地面，LiDAR 虽能穿透，但浓密植被仍可能降低地面点识别率；雨雪、雾霾会影响光学相机成像质量，降低影像对比度。

电磁环境：复杂地形区域可能存在高压线、通信基站等电磁干扰源，影响无人机与地面站的通信及 GNSS 信号接收，导致数据传输中断或定位偏差。

3.4 数据处理技术

影像处理：特征点匹配算法的准确性决定三维建模精度，误匹配会导致模型扭曲；空中三角测量的平差计算若存在系统误差，会影响整体精度。

点云处理：LiDAR 点云去噪、滤波算法若不合理，会误删地面点或保留噪声点，导致 DEM 精度下降。

四、复杂地形区域应用案例分析

4.1 山区地形测绘

在四川某山区扶贫公路规划项目中，测区面积约 20 平方公里，海拔落差

达 800 米，部分区域坡度超过 30°。采用多旋翼无人机搭载 2000 万像素相机和 LiDAR 系统，飞行高度 300 米，航向重叠度 85% ，旁向重叠度 75% ，布设10 个地面控制点。

技术措施：利用仿地飞行模式保持传感器与地面距离稳定；采用 RTK+PPK 组合定位保障轨迹精度。

成果精度：生成的 DOM 平面精度 ±0.3 米，DEM 高程精度 ±0.2 米，满足1:1000 地形图要求，效率较传统全站仪测绘提升 6 倍。

4.2 森林区域测绘

在云南西双版纳某热带雨林保护区测绘中，测区森林覆盖率达 90% ，乔木平均高度 25 米。选用固定翼无人机搭载穿透式 LiDAR（波长 1550nm ），飞行高度 500 米，点云密度 10 点 / 平方米。

技术难点：通过多回波 LiDAR 技术区分植被与地面（首回波为冠层，末回波为地面）。

处理结果：地面点云提取准确率 92% ，DEM 高程精度 ±0.5 米，为生态评估提供关键数据。

4.3 峡谷地形测绘

在陕西某峡谷水利工程测绘中，峡谷长 15 公里，最窄处 50 米，两侧崖壁陡峭，高差 500 米。采用工业级旋翼无人机，搭载倾斜摄影相机和避障传感器，飞行高度 200 米。

技术措施：启用三维避障功能调整航线；布设基准站增强 GNSS 信号；倾斜摄影全方位捕捉崖壁地形。

应用效果：三维模型平面精度 ±0.25 米，高程精度 ±0.2 米，为工程选址和边坡分析提供数据。

五、提升无人机测绘精度的策略

5.1 优化飞行方案

航线规划：山区采用 “之” 字形航线，森林区域增加飞行架次，峡谷区域沿轴线双向飞行并加密重叠度。

参数设置：复杂地形降低飞行速度（ ⩽8m/s ），提高重叠度（航向 ⩾85% ），启用仿地飞行模式。

5.2 强化设备性能

传感器选型：山区和峡谷优先选用高分辨率倾斜摄影相机，森林区域必选 LiDAR ；定期校准传感器参数。

平台升级：选用抗风等级 ⩾6 级的无人机，配备高精度 INS 系统；传感器安装采用减震装置。

5.3 改进数据处理

多源融合：结合光学影像纹理与 LiDAR 高程信息，提高建模精度。

智能算法：引入深度学习进行特征点匹配和点云分类，开发地形专属滤波模型。

5.4 应对环境干扰

信号增强：增设基准站或中继站，采用北斗 + GPS 双模定位。

环境适应：恶劣天气配防护设备；电磁干扰区用抗干扰通信模块。

六、结论与展望

无人机测绘在复杂地形应用优势显著，精度受飞行平台、传感器、环境和数据处理影响。通过优化方案、强化设备、改进算法等措施，可有效提升精度。未来，随着技术发展，其精度将进一步突破，为国土调查、灾害监测等领域提供更可靠支撑。