低空摄影测量航带重构及数据处理方法研究孟浩东

孟浩东

天津市测绘院天津市300381

摘要：相比传统的航空航天摄影，低空摄影在平台、飞行高度、传感器、摄影姿态等方面存在较大差异，以及平台飞行过程中易受气流等外力影响，使得获取的影像存在覆盖面积小、像幅数多、重叠度不规则、旋偏角大等问题，同时快速响应是低空摄影测量的一大优势，高自动化、快速处理影像数据十分重要。因此，低空摄影测量给可靠、高效、自动地数据处理提出了更高的要求，传统航空摄影测量方法已无法满足低空摄影测量的需要。文章重点就低空摄影测量航带重构及数据处理方法进行研究分析，以供参考和借鉴。

关键字：低空摄影测量；航带重构；数据处理；研究

引言

低空摄影测量由于摄影高度较低，云雾产生的遮挡影响更小，在某种程度上可对这航空和卫星摄影测量方式进行补充，且具有机动灵活、便捷、快速高效等优势，可大为提高数据获取效率和减小对摄影环境的依赖，已广泛用于民用和军用领域，特别是在资源勘察、灾害监测、城市三维建模、地形测绘与快速更新等方面应用优势明显。近年来，尤其是以无人机作为平台的低空摄影测量在汶川与玉树震后等灾情监测方面取得了显著成效，及时快速地为灾情评估、应急决策、救灾指挥和灾后重建等提供了数据支持。

1航带重构研究现状

航空摄影测量数据预处理中，航带排列是重要的步骤之一，这个过程也可视为航带的重新构建，即航带重构，旨在恢复影像间前后和上下相互重叠的序列关系，为后期影像处理构建初始的影像定向关系。国内外低空航测影像处理中，航带重构主要有两种方式：第一，手工构建航带关系。这种方法主要依赖专业人员判断影像相互重叠关系来构建航带影像序列，国内主流的低空影像处理软件DPGrid、PihelGrid、DPMatri航带重构主要采用这种方法；第二，利用GPS/IMU即POS数据自动构建航带。这种方法是根据GPS坐标确定影像前后和上下重叠关系，并根据IMU记录的姿态角来旋转影像。国内的DPGrid低空处理模块可利用POS数据构建航带。航带重构方法除了人工方式和利用POS等外部辅助信息外，也存在根据影像间内部关联来构建航带影像序列。在国内相关研究较少，国外的全景影像合成软件无需人工干预即可拼接影像。此外，国外研究影像关联也针对无序影像处理，这种方式更加灵活，不因外部辅助信息的缺失而受到影响，也不需人工干预即可自动完成。

2低空摄影测量航带重构及数据处理方法

目前航空摄影测量数据处理过程中，航带排列大都需要通过手工方式重新构建航带影像序列，确定航带中各影像位置，并需旋转各影像，这种航带构建方式需专业人员操作，耗时且易出错。因此，高效自动构建航带影像序列对于低空影像数据快速处理具有重要意义。除了手工方式重构航带外，若航摄系统搭载了可记录各航片定姿定位POS数据的GPS/IMU设备，则利用数据可实现自动重构航带。然而由于不同的POS设备记录数据格式不一致，无法利用通用接口程序读取POS数据，还需人工干预来完成航带重构。而且以民用无人机为代表的低空摄影测量系统可能因受飞行平台载荷或成本等条件制约，未搭载POS系统，则无法借助POS数据重构航带。因此，利用POS数据这单一外部信息可能无法完全满足低空摄影测量影像自动重构航带的需要。除了上述方法外，也可通过影像全匹配方式重构影像航带关系，但计算量巨大，运算速度太慢，无法满足数据快速处理的需要。本文研究利用影像检索算法查询相关影像，并通过几何图理论构建影像关联网络和核线约束剔除误关联影像，实现低空影像航带自动重构，无需人工干预即可排列航带。

2.1航带重构常用方法

手工重构航带以手工方式构建航带，主要依靠专业技术人员知识和经验判别影像重叠区域来重新构建影像在测区航向和旁向中的分布位置，并依照条带的方式排列各影像，航向与旁向m×n序列像排示例。

2.2POS数据支持下的航带自动重构

若航摄系统搭载GPS/IMU设备，则可依靠所获POS数据确定影像在测区中的位置和各影像的旋转关系。通过GPS记录的各影像拍摄曝光点坐标构建航线，利用IMU记录的姿态角中的偏航角对影像进行相应的旋转，从而实现利用POS数据自动重构航带。

2.3航带影像序列关联

前面所述的两种方法因存在局限性，本文研究无外部信息支持的航带自动重构方法，该方法以影像检索算法快速查找与标影像相关的影像集，利用几何图理论和核线约束副除误关联影像，并根据整个测区的同名点构建各影像在自由坐标系中的相对位置即各影像在测区中的分布位置，动重构低空影像航带序列，无需人工干预或外部信息即可排列航带。本文研究航带自动重构流程如图2所示。

图2航带自动重构流程

基于内容的影像检索是否满足航带重构需要，其准确性和效率十分重要。当前利用词汇树进行影像检索是研究热点之一，该方法主要包括两个关键步骤：词汇树构建与相似性评价。首先，提取影像库的特征并通过聚类分析构建词汇树即形成视觉词汇自上而下的树形数据结构，然后通过查询影像特征遍历词汇树中的结点，利用相似性度量确定关联影像。词汇树的优势在于比对过程中无需遍历所有特征向量，检索效率高。快速响应是低空摄影测量一大优势，若航带动重构速度较慢，其实用性也无法体现，本文研究低空影像航带自动重构需兼顾准确性和高效率。但与普通的影像检索有所不同，低空影像自动重构是在测区内影像进行重排，只需关联测区内影像，无需与外部影像比对。低空影像中每一影像在测区内检索关联影像，并形成各影像之间的关联络，与普通影像检索类似，首先需构建词汇树，但不同的是把测区各影像中子区域特征向量量化到词汇树中特征聚类簇即结点上，把每一影像转为向量表示，然后比对各影像之间描述向量的相似性进而确定关联影像。

结束语

综上所述，本文对航带自动重构的低空摄影测量数据处理方法进行了分析研究，在相机标定、航带重构、影像匹配等方面取得了一些成果，但存在一些问题，仍需进一步工作和研究来完善和改进。

参考文献：

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[2]王建雄.无人飞艇低空摄影测量关键技术研究及大比例尺地形成图实践[D].长安大学，2011.