中国知网查重样例–无人机影像获取与定位原理

中国知网查重样例--无人机影像获取与定位原理

本次研究采用FreeBird小型电动无人机，起飞质量2.5kg，巡航速度54km/h，飞行高度50～2500m。系统操控简单，轻便灵活，易于推广。无人机上搭载了理光GXRA12数码相机，主要参数如表1所示。由于航拍相机是非量测相机，相机存在较大的镜头畸变、像主点偏移等误差，因此相机参数的标定是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。本文中相机检校工作在地面试验中完成，检校报告由厂家提供。

无人机航空摄影所携带的往往是普通数码相机，航高低、单幅影像覆盖面积小、重叠度大、基线长度短，要进行高精度测图，则布设控制点数目将大大增加。本次试验所用无人机由POS系统提供相机曝光时刻的高精度外方位元素，方便进行IMU/DGPS（惯性测量装置/差分全球定位系统，InertialMeasurementUnit/DifferentialGlobalPositioningSystem）辅助空三测量，理论上只需要有一个基站，而不需地面控制点（GCPs）即可实现整个测区的航空摄影测量，校正之后的影像能保证一定的定位精度和很高的相对定位精度[15]。然而在实际应用中，如果要获得更高的定位精度，则布设一定数量的地面控制点还是需要的，同时这些点还可用来检测影像几何定位精度，保证校正影像符合农业监测应用需求。

无人机拍摄获取的影像为中心投影，要进行实际的应用必须对影像进行正射校正并终拼接成图，获得整个测区的正射影像图（digitalorthophotomap，DOM）。与传统的卫星传感器、机载传感器相比较，姿态稳定度相对较差是无人机影像的主要特点，这也是影响其定位精度的主要因素。目前商用软件的一般做法是POS辅助光束法空三。在本文中，无人机影像定位的主要步骤是首先依据相机检校文件确定相机的检校参数，同时结合GPS/INS（globalpositionsystem/inertialnavigationsystem，全球定位系统/惯性导航系统)提供的相机成像时刻的外方位线元素和外方位角元素，进行无控制点条件下的POS辅助空中三角测量。

POS辅助空中三角测量也称为“集成传感器定向法”（integratedsensororientation，ISO），它是通过对POS系统观测数据进行严格的联合数据后处理（动态卡尔曼滤波）直接测定航摄仪的空间位置和姿态,并将其与像点坐标观测值进行联合平差,以整体确定地面目标点的3维空间坐标和6个影像外方位元素,实现少量或无地面控制点的摄影测量区域网平差。它与传统的区域网光束法平差大的不同是引入POS系统测量的GPS位置数据和INS测得的姿态角度信息作为平差条件，建立相应的误差方程，依据小二乘法原理解算法方程，得到包括摄站位置、姿态、地面点坐标、相机内方位元素、偏心角、偏心距等一系列值[18]。对地面点进行空三加密之后，得到数字高程模型（digitalelevationmodel，DEM），之后进行影像数字微分纠正，即可得到正射影像图[13]。

从这一过程可以看出，空三解算的精度直接影响到后成图的质量，若空三解算精度低，则会导致后的DOM精度降低，甚至无法拼接成图。课题组在通过对目前常用的几种空三处理软件的处理效果的精度和速度进行对比之后，认为基于影像、自动空三计算原始影像的真实位置和参数，参数优化、区域网平差和自动校准影像等技术是实现大数据量简单、快速、处理的关键。目前的成熟的商用软件总体上都可以满足精度要求，但在使用的方便程度上各有利弊，需要使用者根据各自情况有针对性的使用。

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