羅 勇

（長江工程職業(yè)技術學院，湖北 武漢 430212）

光束法空中三角測量數(shù)據(jù)處理及精度分析

羅 勇

（長江工程職業(yè)技術學院，湖北 武漢 430212）

空中三角測量的精度是無人機在攝影測量過程中的重要指標，像片處理中各環(huán)節(jié)都影響攝影成果的質(zhì)量，空中三角測量的方法是其重要的影響因素。目前空中三角測量方法有三種，其中光束法區(qū)域網(wǎng)平差更為嚴密，應用也最為廣泛。介紹光束法平差中解決一般粗差點及特殊粗差點的處理方法，并通過實例分析了控制點數(shù)量對成果精度的影響。

數(shù)字攝影測量；光束法平差；精度分析

早期的無人機是作為軍事靶機而進行應用的，隨著計算機技術、通訊科技以及微電路科技的發(fā)展，無人機作為一種飛行平臺已發(fā)展成集數(shù)字化、輕材料和探測傳感器于一體的新型技術，目前，國產(chǎn)多元化、多用途的無人機不斷被生產(chǎn)出來，利用無人機進行地理數(shù)據(jù)信息測量，逐漸成為當前重要的地形數(shù)據(jù)獲取方式。特別是無人機搭載攝影傳感器能在復雜地形與惡劣氣候條件下能獲取精準的數(shù)據(jù)信息的能力，大大提高了外業(yè)數(shù)據(jù)采集的效率，但數(shù)據(jù)處理中粗差剔除和控制點的數(shù)量直接對光束法空中三角測量精度產(chǎn)生較大的影響。

1 光束法空中三角測量原理

光束法區(qū)域網(wǎng)空中三角測量是以每張像片組成的一束光線作為平差的基本單元，以共線方程作為平差的基礎方程，通過各個光束在空中的旋轉(zhuǎn)和平移，使模型之間公共點的光線實現(xiàn)最佳交會，并使整個區(qū)域納入到已知的控制點的地面坐標系中，最后通過建立全區(qū)域統(tǒng)一的誤差方程式，整體解求全區(qū)域內(nèi)每張像片的六個外方位元素以及所有待求點的地面坐標，原理圖如圖1所示。主要內(nèi)容包括根據(jù)共線方程求解每張像片的外方位元素，并按照空間前方交會求出地面點的地面坐標。

圖1 光束法區(qū)域網(wǎng)空中三角測量原理圖

2 光束法空中三角測量數(shù)據(jù)處理流程

1）相機畸變差糾正：將檢測機構(gòu)測定的鏡頭畸變改正數(shù)導入，并進行糾正；

2）航拍的數(shù)據(jù)準備：影像數(shù)據(jù)、POS數(shù)據(jù)、像控點坐標、攝影地區(qū)信息等相關數(shù)據(jù)的整理；

3）金字塔影像的創(chuàng)建：原始影像按一定規(guī)則生成的由細到粗不同分辨率的影像集，創(chuàng)建金字塔影像提高了影像的匹配速度和穩(wěn)定性；

4）相對定向：采集相鄰像片上的同名點，利用匹配算法進行匹配，得到相對定向后的點集；

5）控制點量測：引入控制點時，在像片上對控制點進行量測；

6）區(qū)域網(wǎng)平差：第一步進行自由網(wǎng)平差，剔除粗差點，第二部引入控制點進行網(wǎng)平差；

7）絕對定向：計算出各像片的外方位元素，并求出像片點的地面坐標值。

3 光束空中三角測量實例分析

本項目旨在高山城址位于四川省成都市大邑縣三岔鎮(zhèn)高山社區(qū)3組古城埂村，地處成都平原的西南邊緣，本次測繪面積為9km2，地理坐標為北緯30°27′09.5″，東經(jīng)103°34′46.3″，海拔高度494.5米。本項目使用HDSY-G03無人機，索尼A5100相機為影像數(shù)據(jù)獲取手段，影像數(shù)據(jù)采用VirtuoZo NT數(shù)字攝影測量平臺進行處理。

3.1 飛行實驗數(shù)據(jù)

無人機飛行情況：

1）像片航向重疊度為78%，旁向重疊度為50%，航帶6條；

2）影像旋轉(zhuǎn)偏角0-30；

3）攝影影像320張，格式為jpg；

4）飛行區(qū)域四周均勻布設平高點14個，平面控制點4個；

5）相對航高513米；

3.2 數(shù)據(jù)平差處理

通過一定的匹配算法在兩幅或多幅圖像中尋找同名點的過程，稱為影像匹配，在影像自動匹配過程中，部分匹配的點位不是同名點，該點稱為粗差點。一般的粗差點在光束法平差過程中，可逐漸縮小閾值范圍來進行剔除；如果是特殊的粗差點，由于軟件也無法識別，導致在光束法平差無法剔除，因此，該點只能通過人工識別的方法進行剔除。

3.2.1 普通粗差點處理方法

在光束平差中，將軟件自動匹配的同名點進行自由平差，自由平差后得到每個像點在每張影像上兩個方向（x、y方向）的殘差值，將x、y的殘差值作為閾值進行設定，殘差大于閾值的進行刪除，再次進行自由網(wǎng)平差和超閾值殘差剔除，直到超閾值點全部剔除完畢，則粗差點處理過程結(jié)束。

根據(jù)國家對規(guī)范對閾值的規(guī)定，匹配點最大殘差應小于4/3個像素，且中誤差為2/3個像素，本次影像像素大小為3.9u，因此，本次匹配最大殘差應小于5.2，且中誤差小于2.6。為滿足規(guī)范要求，本次無人機影像應剔除所有大于5.2的粗差點。為了避免粗差點剔除太多導致構(gòu)網(wǎng)權重失衡和軟件程序識別問題的出現(xiàn)，在剔除過程中，閾值的設定需要依據(jù)粗差點數(shù)與匹配點數(shù)構(gòu)成的比例進行刪除。光束平差剔除一般粗差點見表1

3.2.2 特殊粗差點的處理方法

在一般粗差點剔除后，所有粗差點閾值小于設定閾值，但還是會出現(xiàn)在匹配的連接點中,存在部分有問題的連接點，該類點稱為特殊粗差點，特殊粗差點采用常規(guī)的匹配算法無法剔除，根據(jù)同名點都位于同名核線上的原理，該類點多數(shù)是同時位于多張相片中，在進行影像匹配時，由于點數(shù)量過多而軟件解算得到的虛擬同名點，這些點在像方坐標系中的殘差點太小，程序無法識無法采用閾值進行刪除。此時可以通過引入地面控制點進行平差，再根據(jù)平差點與控制點誤差進行比較來，以此來發(fā)現(xiàn)該類點并將其剔除，或者在地形相對平坦的區(qū)域采取過濾飛點的方法來找出特殊粗差點。

表1 光束平差剔除一般粗差點

3.3 絕對定向精度分析

在粗差基本剔除，且平差達到精度要求后，需要求解出各像片的外方位元素，并求出待定點的坐標值，最后得到空中三角測量加密數(shù)據(jù)。加密數(shù)據(jù)的精度評定，要從控制點的平面和高程殘差中誤差進行判斷。本實驗成果精度按1:1000攝影比例來確定。項目中采用野外采集的18個控制點來進行定向。均勻選取4個控制點、6個控制點和12個控制點分別進行平差，其結(jié)果和野外控制點進行較值分析，主要分析控制點的數(shù)量與成果精度之間存在的關系。航線及控制點布置圖如圖2所示，圖中的圓點表示控制點，直線表示航線。

圖2 航線及控制點布置圖

以地面實際測量點為真測量值的前提下，平差計算的控制點與實際測量值進行對比，下面對設定控制點數(shù)目進行分析：

1）設定四個角上選取4個控制點為定向點，平差計算定向值和實測地面控制點值進行比較，兩者較差和中誤差見表2。

2）設定三條航線的起點和重點選取6個定向點，平差計算定向值和實測地面控制點值進行比較，兩者較差和中誤差見表3。

3）設定選取9個定向點，平差計算定向值和實測地面控制點值進行比較，兩者較差和中誤差見表4。從以上數(shù)據(jù)可以得出，當控制點為6個時，加密點的精度比4個控制點時顯著提高，當控制點數(shù)量為9個時，精度與6個控制點時相當，因此，在合理布設控制點的情況下，光束法平差引入的控制點數(shù)目越多，其精度越高，但是其引入的控制點數(shù)目達到了一定飽和量，其精度提高變化也不明顯，趨于精度極限。

表2 4個控制點時實測值與平差值較值

表3 6個控制點時實測值與平差值較值

表4 9個控制點時實測值與平差值較值

4 結(jié)論

本文從光束法空中三角測量原理出發(fā)，分析了數(shù)據(jù)處理過程中粗差點的剔除方法，并在粗差剔除后的基礎上，采用相同精度不同數(shù)量的控制點進行絕對定向，在不考慮外界其他因素對精度影響的情況下，加密點坐標精度隨控制點的數(shù)量的增大而增大，但隨著控制點到達飽和后，精度趨于穩(wěn)定。

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[2]董秀軍.三維空間影像技術在地質(zhì)工程中的綜合應用研究[D].成都理工大學,2015.

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[6]鄭強華.低空無人機空中三角測量精度分析[D].東華理工大學,2015.

［編校：楊 琴]

Data Processing and Precision Analysis of Aerial Triangulation by Beam Method

LUO Yong

(Changjiang Institute of Technology , Wuhan Hubei430212)

The accuracy of aerial triangulation is an important indicator of UAV in photogrammetriy proc ess, each link will affect the quality of photo processing in photography, and aerial triangulation methods is the important inf l uencing factors. There are three kinds of the aerial triangulation methods, among which bundle block adjustment is more rigorous, and is also widely used. This paper introduces the general and special gross error processing methods to solve bundle adjustment, and analyses the inf l uence of the number of control points on the accuracy of the results.

digital photogrammetry; bundle adjustment; precision analysis

P 231

A

1671-9654(2017)01-0069-03

10.13829/j.cnki.issn.1671-9654.2017.01.018

2017-01-20

羅勇（1982- ），男，江西九江人，講師，工學碩士，研究方向為測繪技術教育教學。