摘要：无人机测绘系统技术集合了很多的信息技术形式，其中还包括：摄影测量技术、遥感传感技术、遥测遥控技术、GPS定位技术、无人飞行技术、通信技术等形式，并且以无人机为主要的飞行平台，对其相关的数据、三维数字影像等形式，进行全面的了解和分析，这样可以对其影像的控制和无人机飞行的形态进行全面了解，并且对其偏差等新现象，进行全面改进，可以有效地提升中程无人机测绘系统技术在运作过程中的灵活性，提升工作的效率，在最大程度上提升相关信息和数据的准确和精细等性能。
关键词：无人机；地理信息；定位技术；几何纠正；影像拼接；
无人机测绘中的地理信息定位技术是航空遥感领域的重要发展方向。传统方法主要是利用地理信息影像的特征进行分析，忽略了地理信息定位的准确性。为此，提出一种基于三角测量的无人机测绘地理信息定位方法。将无人机采集的影像进行拼接、几何纠正、配准和融合，建立无人机测绘的地理信息定位坐标。在此基础上，利用误差方程公式计算地理信息定位的地面控制点，将控制点向量坐标当作带权虚拟的观测值，根据地理信息控制点进行分类，选取清晰的无人机影像和定位标志，计算三角测量的无人机测绘地理信息定位的平均值和均方差，实现无人机测绘的地理信息定位技术。
一、无人机测绘数据处理关键技术
1.相机校验技术。无人机通常搭载小型的非量测相机，这种相机不仅分辨率较高，且能够在高速运动状态下连续进行拍摄，是无人机获取测绘信息的主要设备。但是这种非量测相机也具有一些缺点，例如相机的主距和主点未知，拍摄过程中可能会出现不对焦的问题，造成图像畸变。为了获取精确度更高的测绘数据，需要采用相机校验技术，基本流程为：首先，选取就近的一处目标，先用数码相机拍摄目标。然后让无人机在高速飞行状态下拍摄同一目标。此时无人机拍摄所得的照片会存在一定程度的畸变。然后利用计算机软件对两组照片进行校验。以数码相机拍摄的照片为基准，不断调整非量测相机的主距和主点位置，直到无人机拍摄的照片与数码相机拍摄的照片完全重合。在相机校验技术中，除了自检法外，还可以使用试验场校验、基于多像灭点的校验方法，都可以取得类似的效果。
2.数字正射影像技术（DOM）。通过对航空相片的数字微分纠正与镶嵌，并根据特定的图幅范围对进行裁剪而形成的数字正射影像集，其不仅具有地图几何精度，同时也具有一定的影像特征。无人机航空拍摄产生DOM的过程，主要有DEM数据处理、影像纠正处理、影像匀光匀色处理等，而DEM处理的质量直接影响着DOM的精度。而DOM的产生过程，是人工工作量相对较大的环节，故镶嵌线需要在沿着自然地物的同时，最大程度上避开人工建筑，以保证DOM的接边精度满足实际要求。
3.PPK技术和INS技术。一般情况下，无人机的重量均比较轻，故其飞行姿态具有一定的不稳定性，对影像处理的成果精度存在一定影响。所以，必须对无人机飞行过程中，拍摄每一张相片的姿态与位置进行准确记录。PPK技术即动态后处理技术，是一种借助载波相位进行差分的GPS定位技术。相比于传统的测量技术，PPK技术不仅对通视条件、季节、气候以及能见度等外界环境条件的要求比较小，而且作业半径比较大，能够达到30千米。而INS技术即惯性参考系统，其属于一种自主式的导航系统，既不向外界辐射能量，同时也不依靠外部信息。
4.空中三角测量。在无人机测绘数据处理中，空中三角测量对最终测绘结果的精度有直接影响。空中三角测量的内容包括像点的匹配、平差的计算和电测的控制等内容。其中，像点匹配可以由计算机来完成，技术人员可以事先在计算机上设置好相关的参数，然后将无人机测绘获得的像点导入计算机中，自动完成像点匹配。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆由于无人机在飞行过程中会不断调整自己的飞行姿势，因此拍摄角度也会发生变化，测绘数据中可能会出现一些误差。在进行测绘数据处理时，可以引用迭代算法和像点匹配算法，以达到控制目标物体平面位置误差和高层误差的目的。
二、无人机测绘的地理信息定位技术研究方法
1.无人机遥感技术对图像影像的拼接。利用无人机遥感技术可以分析影像的分辨率，通过像元的大小和相机的焦距，计算出比例尺对无人机飞行的高度要求。无人机遥感技术的像幅小，影像数据多，是低空遥感技术。若想得到完整的地理区域影像，需要对图像进行拼接测绘。无人机自身较轻，在低空飞行时会受到周围的气流影响，导致飞行不稳定，故需对无人机影像进行拼接、几何纠正、配准和融合。通过对地理信息的查询获得一些无人机影像，再把所有获得的无人机影像拼接起来可以得到区域的完整影像。无人机影像拼接是无人机测绘地理信息定位技术的研究热点。地理地形图和分辨率高的遥感图可以获取到标准的无人机影像。将标准的影像纠正后放到对应的地理图像空间中，选择无人机影像和标准的图像进行同名控制，并利用控制点的数据对无人机影像几何变化数学模拟，建立无人机测绘图像和地理信息之间的关系，实现了无人机测绘影像的几何纠正，并且赋予了地理信息的定位。对地理信息的查询采用同一图像，确保了无人机测绘地理影像重叠的正确性。无人机遥感影像的传感器类型有很多，遥感设备包括数码相机、扫描仪、雷达等。无人机遥感常用可见光对地理信息进行观测。随着遥感技术的进步，数码相机的价格合理，分辨率高，使得很多人采用数码相机当作无人机遥感系统的遥感设备，也有很多系统逐渐开始采用光谱成像设备。无人机测绘利用逻辑分类器对图像进行分类和提取信息。分类和提取过程需要确定分类时输入的信息，进而得到分类结果和图像特征。无人机的光谱遥感影像分辨率也很高，将无人机影像与该影像融合，并根据波段的设置，选出不同的无人机影像融合方法，经过融合后的影像具有分辨率高和丰富的信息，无人机融合影像的波段会突显出地理信息的地类，例如植被和耕地等。
2.建立无人机测绘图像的地理信息坐标。将融合后的影像按地理坐标的信息进行镶嵌，获得全景图。利用GDAL数据转换库（库中包含像素和地理坐标的转换函数），将无人机测绘影像的地理信息坐标进行镶嵌处理，并对其过程进行简化，可以提高图像的拼接效率。地理影像重叠区域不经过处理，直接将后一幅图像覆盖在前一幅图像上，此时，图像的边界会出现错位现象。图像错位的原因是无人机遥感技术拍摄时不垂直，或者无人机镜头变形等，导致无人机拍出的影像像素不均匀无法准确获取地理信息的定位。为了消除视觉上的错觉，对重叠区域进行处理，将对角线当作拼接线，在拼接线两端选择一定的宽度进行操作，并输出图像。
3.三角测量的无人机测绘地理信息定位技术。在获取到地理信息坐标的基础上，利用误差方程公式计算地理信息定位的地面控制点。将控制点向量坐标当作带权虚拟的观测值，根据地理信息控制点进行分类。选取清晰的无人机影像和定位标志，计算三角测量的无人机测绘地理信息定位的平均值和均方差。最终实现无人机测绘的地理信息定位技术。对地理信息控制点进行分类，可以分为高程控制点和平面控制点等。在无人机测绘实际采集地理信息过程中，选取清晰的无人机影像和定位标志，例如道路交叉口、田地界线、河流等。对无人机影像处理时，影像与实际地理信息有差异现象，需分析三角测量的无人机测绘地理信息定位的平均值和均方差。对地理信息定位的控制点和检核点进行分析。
总之，利用图像的观测点、地理坐标等条件分析无人机测绘地理信息定位技术的准确性。在分析无人机测绘地理信息定位技术准确性的基础上，进一步对获取到地理信息的图像分辨率进行测试，得出方法对地理信息定位的准确性较高且获取的图像分辨率较高。
参考文献：
[1]韩萍，浅谈基于无人机测绘的地理信息定位技术.2017.
[2]刘瑶.无人机遥测技术在水土保持生态果园改造监测中的应用.2017.
论文作者:张连仲
论文发表刊物:《基层建设》2019年第10期
论文发表时间:2019/7/30
标签：无人机论文; 地理信息论文; 影像论文; 技术论文; 遥感论文; 图像论文; 测量论文; 《基层建设》2019年第10期论文;