无人机倾斜摄影技术设计优化与成果精度分析

王硕

河北省水利水电勘测设计研究院集团有限公司  河北 石家庄  050000

摘要：无人机倾斜摄影测量技术作为一种快速、高效、精准的地理信息获取手段，通过对该技术进行应用探索，在数字地图制作与更新、城市规划与土地管理、农田规划与作物监测、环境监测与灾害评估等领域，测量能够提供高质量、高精度的数据支持，推动了这些领域的科学研究和实践应用迈上新的台阶。通过持续的研究和创新，相信无人机倾斜摄影测量技术将带来更多新的可能性，为社会发展和生态环境保护做出更大贡献。

关键词：无人机；倾斜摄影；技术优化

1无人机倾斜摄影测量概述

1.1无人机倾斜摄影测量技术的基本原理

无人机倾斜摄影测量技术由两部分组成，无人机是搭载平台，由倾斜摄影测量设备进行摄影测量工作。倾斜摄影测量可以实现被测场景五个方向的影像收集，包括垂直、左视、右视、前视、后视以及垂直方向，根据获取到的影像数据信息中分析地形地物的几何关系和纹理特征进行三维重建，从而实现被测物体的实景三维模型，呈现出满足精度被测场景的大小、形状、平面位置、立面、侧面、断面以及地形状况等。无人机相较于载人飞行器，携带运输方便、组装简单、受航空管制影响较小、成本较低、工作效率高，不需要机组人员，在地面实现对无人机的控制。具有广泛的发展和应用前景。

1.2无人机倾斜摄影测量的基本流程

无人机倾斜摄影测量的基本流程可以分为准备阶段、航测阶段、数据处理阶段。准备阶段主要包括明确用户成图比例的需求，地面分辨率要达到几厘米；了解测区的地形起伏情况，选择并准备合适的相机、镜头、相片重叠度，并计算无人机的相对航高；像控布设及测量等。航测阶段主要包括航线的间隔和拍照间隔：设置好航线，外业工作一定要细心，起飞各项检查要仔细认真，参数设置是否正确，操作方法是否正确等。设备检查：设备要从开始组装直到结束整个过程中都要仔细每个环节，各连接件情况、电机转动情况、航机工作情况、通信情况；航线航点、拍照间隔、拍照点是否按要求正常进行等。数据处理阶段主要包括相片质量检查、空三加密、真正射纠正、三维建模以及DSM生成、立体测图、成果整理等。

1.3无人机倾斜摄影测量技术的优势

无人机倾斜摄影测量，即在无人机上搭载高精度多角度测量相机，实现从不同的角度采集影像数据，获取到丰富的地物信息，再通过数据处理，使其适用于需要快速反馈的应用场景。传统的航空摄影测量通常需要昂贵的飞行器和设备，限制了其在一些特殊场景下的应用，而无人机倾斜摄影测量技术以其灵活性、高效性和经济性，突破了传统测量的限制，为地理信息数据的采集与处理提供了全新的解决方案。首先，其灵活性与高效性使其摆脱了传统航空摄影的限制，不需要固定航线和昂贵的设备，无人机能够灵活飞行并高效地进行数据采集。其次，相较于传统航空摄影，无人机倾斜摄影测量的成本较低，无需雇佣昂贵的飞行器和乘员。此外，无人机的应用能够降低人员参与和操作风险，特别适用于在危险或难以到达的区域进行数据采集。倾斜摄影技术还能提供更高的空间分辨率和更好的地物形态表现，从而提高了建模和测量的精度。最后，无人机倾斜摄影数据可以进行实时处理，即时获取建模和测量结果，使其适用于需要快速反馈的应用场景。基于以上所述，无人机倾斜摄影测量技术在多个方面展现出了突出的优势，为在地理信息等领域使用带来了新的可能性。

2无人机倾斜测量技术在测绘中的技术类型

2.1空中三角测量技术

通过记录在不同位置和角度拍摄的图像，借助空中三角测量技术，确定每个影像上的点在三维空间中的坐标。这些点的地理坐标通过全球卫星导航系统（GPS）或其他地理测量手段进行测量。这些控制点的准确性和分布对于测绘结果的精度至关重要。这一过程通常涉及到特征点的提取和匹配算法，确保正确地对应每个点在不同影像之间的位置。在进行空中三角测量时，对于测量误差的控制是至关重要的。通过对控制点的测量精度进行评估，可以估计整个三维坐标的误差，提高测绘结果的可靠性。

2.2自动技术和手动技术相结合

综合运用自动技术和手动技术在测绘领域中展现出协同效应，充分发挥各自优势。自动技术，如全球卫星导航系统、计算机视觉、机器学习等，提供了高效、快速、智能的数据采集、处理和分析手段。这些技术在大规模数据处理和初步信息提取上表现出色，极大地提高了测绘工作的效率。然而，手动技术的人工智慧和专业判断在特殊情境和高精度需求下显得不可或缺。例如，复杂地形的实地调查、对图像匹配的人工修正、对机器学习模型的手动标注等都能够提高数据的准确性和可靠性。综合运用这两者，能够在保持高效性的同时，确保数据的高精度和完整性。

3无人机倾斜摄影测量技术的数据处理与精度控制

3.1数据采集与预处理

在进行无人机倾斜摄影测量时，首先需要使用无人机搭载的倾斜摄影设备飞行并获取倾斜影像数据。采集的影像数据可能受到飞行姿态、风速、光照条件等因素影响，因此在进行后续处理前，需要对数据进行预处理，包括去除畸变、去除重叠区域等，确保数据的准确性和一致性。

3.2特征提取与匹配

特征提取是指从无人机倾斜摄影数据中提取出显著的地物特征，如建筑物的角点、道路的交叉口等。特征匹配是指在不同影像之间寻找相同地物特征点的过程。特征提取与匹配是实现影像间配准和三维重建的关键步骤，通过对特征点的提取和匹配，可以建立影像间的对应关系，从而实现影像的融合和拼接。

3.3数据配准与精度评估

数据配准是将采集的多个倾斜影像进行准确的对准，使得它们在同一坐标系下进行比较和分析。数据配准通常涉及到飞行器姿态校正、影像坐标转换、地面控制点配准等过程。精度评估是对倾斜摄影测量结果进行精度分析，验证测量结果的准确性和可靠性。通过精度评估，可以评估无人机倾斜摄影测量技术的测量精度，并对数据进行后续分析和应用提供可靠依据。

4未来发展方向

该技术未来将着重于实现无人机倾斜摄影测量技术的自动化和智能化，通过引入人工智能、深度学习等技术，实现数据处理、特征提取和匹配等关键步骤的自动化，从而减轻操作人员的工作负担，提高效率和精度。未来的发展方向还将注重无人机倾斜摄影测量技术在复杂环境和极端气候条件下的适应性。持续改进传感器和无人机设计，使其能够在复杂地形和恶劣气候条件下稳定工作，提高技术的鲁棒性和可靠性，以应对各种挑战和应用需求。综上，未来无人机倾斜摄影测量技术将朝着自动化、智能化、精度提升、多模态融合和环境适应性等方向发展，为地理信息等领域带来更广阔的应用前景和发展空间。

结束语

通过对无人机倾斜摄影技术在测绘工程中的实施与应用进行深入研究，不仅更好地理解了该技术的基本原理，也认识到其在提高测绘效率、减少成本、提高数据精度等方面的巨大潜力。未来，随着技术的不断创新和发展，无人机倾斜摄影技术有望在测绘工程领域发挥更为重要的作用，为测绘行业带来更多创新和便利。

参考文献

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[2]刘永琦.无人机倾斜摄影测量技术的应用探究[J]．科学技术创新,2020(14):66-67．