2023年01月11日 11:46:53 来源:北京远岚电器有限责任公司 >> 进入该公司展台 阅读量:47
关键词:无人机;空三加密;工程坐标系;坐标转换;刺点;
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前 言
随着无人机技术的快速发展,消费级无人机产品近年来迅速进入测绘生产领域,并取得良好的经济效益。水利水电工程建设领域,相关学者根据自己的专业需求,从应用环境、生产方式和产品类型等方面对无人机的应用进行了相关研究,并得出一些有益结论。随着应用的增加,消费级无人机在测绘生产领域中存在的各种痛点也日趋暴露,航摄坐标系与工程坐标系不一致而引起的刺点困难问题便是其一。
无人机在航摄时,镜头在启动快门瞬间,同时采集曝光点坐标信息并附加于影像的元数据中。该坐标信息是大地坐标形式的WGS84或CGCS2000成果。而为工程勘测、施工所建立的工程坐标系,因回应相关国标中“边长投影变形不超过25 mm/km”之要求,往往采用椭球膨胀、椭球平移、改变标准经线等方式予以应对。由此造成影像中像控标识与采集的像控点坐标因坐标系统不一致出现严重错位现象。黄文钰基于少量像控点直接进行相对定向和定向后逐步加点平差的处理模式,本质上是将像方坐标强制约束到工程坐标系下,它要求内业人员对外业像控点的分布及野外环境有较高的熟悉程度才能做好生产工作。在摄影测量数据流水线处理模式下,影像POS与像控点因坐标系统差异而产生较大空间错位的问题无疑增加了内业人员对像控标识正确辨识的难度(一张影像中出现多个像控标识时更甚)、增加了刺点出错概率,不利于摄影测量内业质量管控。个别空中三角测量加密软件虽提供了七参数转换接口,但七参数计算对已知点数量和椭球参数均有较高要求,现实生产过程中存在一定的难度。本文立足于现有条件,针对大疆无人机影像POS坐标及工程坐标两套坐标系统的特点,研究影像POS数据快速预处理方法,提出将线元素空三加密前提取并转换至工程坐标系的预处理方式,提高大疆无人机航测刺点的正确率和效率,为大疆无人机数据处理提供一条新的思路。1
理论基础与实现方法
大疆无人机影像附带有可交换图像文件格式(Exchangeable Image File Format, EXIF)的元数据,包含了以大地坐标形式表达的POS外方位线元素信息。在曲面方向以度、分、秒形式表达,各单位之间以分号(;)分隔;垂直方向以大地高形式表达,单位为m。对于框幅式影像而言,除去航摄相机的系统误差外,照片中像控标识与实地所采集像控点坐标理论上应在三维空间尺度重合。在实际生产过程中,由于各项因子的干扰,影像中像控标识与实地采集的像控点坐标存在一定偏差,笔者将这种偏差分解为因载具GNSS采集器相位中心与镜头摄影中心不重合引起的偏差(V像机)、因机载GNSS数据记录时标与相机曝光时刻不同步引起的点位移偏差(Vpos)、地面像控点坐标采集引入的偏差(V控)、POS线元素与像控坐标系转换引起的精度损失(V转)及POS所属坐标系与像控所属坐标系偏差( )等5项因子,其表达式如下:
受飞行载具限制,V像机一般不超过0.5 m; Vpos受曝光时间与飞行速度共同影响,但经验值一般不大于0.5 m; V控精度为图根级,其误差相对于已知点坐标一般不大于0.1 m; V转因参于转换的已知点精度不低于图根级,且转换模型严密,经验值一般不超过0.1 m; 因坐标系构造方式不同而差异巨大。据叶晓明等指导思想,上述前4种误差均可认定为系统误差,因POS所属坐标系与施工坐标系与之间的差异,在不同工程之间属于偶然误差,而对于同一工程则属于系统误差。同一工程下,V坐标系因坐标系差异而产生的系统误差可通过坐标转换予以消除,提高空三刺点的正确率和效率。
在同一工程下,以影像POS所属坐标系与工程坐标系之间的系统偏差为主的系统误差使像控标识与像控点坐标并非重合,需要刺点予以纠正。将影像POS转换至工程坐标系下,尽可能地使影像内像控标识靠近像控点,将有利于刺点工作及后续产品生成工作。1.2 二维平面转换思路及模型
各参数因子计算成功后,按公式(4)将所得参数成果应用于照片中POS线元素,即获得在工程坐标系下各影像瞬间的平面位置。
1.3.1 高程转换思路
原始POS自带高程属于大地高系统,我国采用正常高系统。在小范围区域内,大地高与正常高可以用常数量转换;大范围时,使用平面模型或曲面拟合模型可获得较为理想的转换效果。高程转换按多项式拟合模型,其误差方程如公式(5)所示:
公式(5)中:B、L分别为参与模型计算点WGS84或CGCS2000坐标系下纬度、经度,rad;H为大地高,m。
当已知点个数少于3个时,可采用常量模型,即取公式(5)等式右侧第1位和第7位;当已知点个数不少于3个时,可采用平面模型,即取公式(5)等式右侧第1、2、3、4和第7位;当已知点个数不少于6个时可采用曲面模型,即取公式(5)等式右侧全部。当求参点个数多于理论要求个数时,用公式(6)进行精度评定。
公式(6)中:σ0为中误差,m;n为求参点个数;t为模型系数个数;VT、V物理意义与公式(3)相同。2
工程应用实例
本次数据转换,采用7组千寻CORS采集的CGCS2000控制点坐标,分别与对应的工程坐标系成果进行二维平面转换和高程转换。经计算,平面转换模型残差值为0.013m,高程曲面模型拟合残差值为0.022m。转换精度均优于图根测量模型转换要求。
影像POS转换前像控点与对应影像内的像控标识往往超出影像覆盖范围或严重错位(见图1,像控点为22号而像控标识为14号)。将转换后的影像POS导入摄影测量空中三角加密计算软件,影像与像控点相对位置关系如图2所示。影像中像控标识与像控点相对位置关系如图3所示。经统计,转换POS后影像中像控标识与像控点偏差为2.31m,最小为0.06 m,平均偏差为0.71m。影像中像控标识与像控点相对位置关系均在可接受且可正确识别范围内。经一次性全部刺点后检查,结果表明刺点正确率为99%。图3 转换后像控点与标识位置关系
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结 论
本文所用平面转换模型理论上仅需2个点参与,高程转换根据转换模型不同,常数模型、平面模型和曲面模型理论最少已知点数分别为1、3、6个。为保证转换成果可靠性,方便评定转换模型的精度,应保证一定数量的多余已知点参与参数转换。同时,航空摄影测量外业飞行前应提前规划像控点与检查点空间分布协调问题,像控点及检查点应尽可能保持一定间距,以方便内业刺点辨识。
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