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2019-08

基于GNSS动态差分后处理技术的免像控DOM 生产研究与实践

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摘要: 为了验证基于GNSS动态差分后处理技术的免像控航测作业生产DOM的可行性及精度,本文以重庆同汇勘测规划有限公司承担的国电重庆市奉节县龙家坪风电场航测项目为案例,采用垂直起降无人机TX25智鸢分别搭载高精度惯性导航(IMU)模块和普通GPS导航模块进行航飞影像获取,利用Agisoft Metashape Pro数字航空摄影测量系统分别使用后差分pos辅助空中三角测量和控制点构建区域网平差辅助空中三角测量并生产DOM,采用外业实测控制点、检查点及线性测量数据对DOM成果精度及测量精度进行了验证,最终对基于GNSS动态差分后处理技术的免像控航测作业生产DOM的可行性、精度及效率做出客观评价,为后期的行业应用提供了一定的技术参考。

关键字: GPS后差分 免像控 质量评价 空三加密  正射影像

1 引言

近年来,普通单点定位无人机搭载非量测相机设备进行低空摄影测量作业得到普遍的应用。但由于无人机体积小、载重轻、成本低,一般只配备导航型GPS,拍摄时记录的相机曝光时刻与实际相机曝光时刻之间存在延迟,导致pos坐标存在误差,必须依靠大量的高精度控制点辅助空中三角测量,使得传统航测生产周期长,成本高,对空三技术人员专业素质要求较高。实地布设像控点,需要投入大量的作业人员和时间,受天气影响较大,在原始森林覆盖区域和高山区布设困难,且布设完的像控点容易遭到破坏。参与空三计算的技术人员需要时间培训,专业素质要求较高,否则内业刺点难以刺准,误差较大从而影响空三精度。随着GNSS动态差分后处理技术的应用发展成熟,无人机航测免像控作业成为可能,从而减少人员和时间成本投入,提高了生产作业效率。

2 GNSS动态差分后处理技术

GNSS动态差分后处理技术即PPK(post processing kinetic)技术,是利用载波相位进行事后差分的GNSS定位技术,就是进行同步观测基准站接收机和机载接收机对卫星的载波相位观测量;事后使用后处理软件进行线性组合,形成虚拟的载波相位观测值,确定接收机之间厘米级的相对位置,然后进行相关坐标转换得到机载端的位置坐标,形成差分后的pos数据。PPK技术也是差分GPS的一种,差分GPS(differential GPS-DGPS,DGPS)是首先利用已知精确三维坐标的差分GPS基准台,求得伪距修正量或位置修正量,再将这个修正量实时或事后发送给用户(GPS导航仪),对用户的测量数据进行修正,以提高GPS定位精度。差分技术的优点是能够消除公共误差。对GPS 定位而言, 差分是通过位置精确已知的GPS 基准站与定位点的GPS 接收机同时接收GPS 卫星信号, 通过差分以消除公共误差, 从而提高定位点的定位精度。有效的差分可以完全消除共有误差(包括SA 技术误差) , 大部分消除传播路径延迟误差。

3案例概况

实验区位于重庆市奉节县龙家坪风电场,场区内地貌属于高山地类型,面积约为35km2,实验首先采用“TX25智鸢”特种起降环境复合式无人机系统对其进行低空摄影,获取具有一定重叠度的影像并对其进行飞行质量检查,然后利用Agisoft Metashape Pro数字航空摄影测量系统分别进行了基于GNSS动态差分后处理的POS数据及未差分处理pos数据引入像控点两种方式的空中三角测量、DEM制作、DOM纠正、DOM镶嵌匀色等工作的,最终对两种方式生产的DOM成果的精度及质量进行了对比评价。具体技术流程如图1所示。




   

图1:影像获取处理技术流程图

 

4无人机系统及航空摄影

4.1 无人机系统

4.1.1飞行器

本研究所用的TX25“智鸢”小型复合式无人机系统,是特种起降环境应用任务而开发的高性能无人机系统,如图1所示。该无人机系统经我司航测工程师改装后,具有高可靠性和便捷的操纵性等优异品质,同时经过优化的气动布局,配备全自动起飞和垂直降落系统,可加装高精度稳定光电平台、高光谱成像仪及全画幅数码相机等任务载荷,具备了完全自主化运行的特点,同时可根据作业需求,搭载高精度惯性导航(IMU)模块或其他差分模块,实现高度集成自主化。

TX25“智鸢”小型复合式无人机系统最大载荷为26kg,搭载的相机为sony A7R,并具备可控制俯仰和滚转的相机云台带陀螺自稳功能,能够进行低空影像拍摄及拍摄监看画面的同步传输至地面站,实时查看空中取景情况。具体参数如表1

图1:TX25“智鸢”小型复合式无人机

表1 TX25“智鸢”小型复合式无人机技术参数

全长

1.97m

翼展

3.6m

任务载荷

5kg

最大爬升率

6m/s

最大平飞速度

120km/h

最大作业高度

海拔4500m

最大抗风能力

5级(10.8-13.8m/s)

最大起飞重量

26kg

起降方式

垂直起降

巡航速度

70-100km/h

最大续航时间

4-8h

自主飞行模式

GPS导航

动力系统

油电混合发动机

 

4.1.2地面控制系统

地面控制系统主要作用于航线规划、时时数据传输以及飞行数据后处理。案例项目采用S30电动复合式版飞控系统,是专门为复合式无人机(垂直起降固定翼)设计的飞行控制及导航系统,适用于各种常规布局固定翼+四旋翼构型的飞行器,其内部集成飞行控制计算机和微组合导航系统(GPS/INS),可以实现一键自动起飞、降落、悬停、盘旋、返航、定高以及多种形式的按预定航线自主巡航功能。TX25“智鸢”小型复合式无人机及地面操控系统如图2所示。

图2:TX25“智鸢”小型复合式无人机及地面操控系统

4.1.3惯性导航(IMU)模块

本研究采用NovAtel_SPAN组合导航定位系统,SPAN系统采用NovASPAN技术,这是一种为了提高导航的性能而在NovA高精度的GNSS基础上集成IMU的一种技术。SPAN技术提供给GNSS更快的信号重捕能力,其结果是有更多可用的GNSS观测量来辅助惯性解算。该GNSS捕获的优势是在卫星数目减少时通过保持高精度的惯性导航以改善RTK的性能。OEMV接收机本身处理所有的GNSS和惯导数据。IMU单独装在一个封装中和GNSS板卡隔开,可以保证模块化的设计。NovASPAN技术集合了两种不同的但是又互为补充的技术:GNSS定位技术和惯性导航技术。GNSS定位的绝对精度加上IMU陀螺和加速计测量的稳定性就可以提供一个3D的位置、速度和姿态解算结果。不像单GNSS导航系统,即使在GNSS信号被遮挡的时候,其解算的结果也是稳定连续的。FSAS-EI-SN IMU是由德国的ilMAR公司制造,IMU采用了闭环技术,其陀螺偏差小于0.75/小时和加速计偏差小于1mg。通过NovA接收机触发IMU,以保证所有的IMU测量和GNSS测量时间同步。

4.2航空摄影

    采用TX25“智鸢”小型复合式无人机获取影像数据,航飞前使用谷歌地图和历史地形资料对项目进行区域规划分析,综合考虑实验区范围、地形情况、海拔高度、空域限飞高度等因素进行航线规划。根据实验区情况规划航线数15条,平均每条航线187张影像,航向重叠度为75%,旁向重叠度为65%,分辨率10cm,共获取航摄影像2800张。像控点获取采用“中海达V90”GPS,实验区始于高山地,植被覆盖率超过90%,像控点布设采用沿公路布设,控制点标记采用油漆喷涂方式,全域布设像控点共75个,检查点30个。航带及控制点分布如图3所示。

图3:航带分布及控制点采集

4.3 飞行质量评价

    航飞作业时段天气状况良好,获取影像色彩均匀统一,数据完整,无航摄漏洞,无像主点落水情况,像片重叠度满足《低空数字航空摄影测量外业规范》中影像航向重叠率为60%~80%,最小不得小于53%;旁向重叠率为15%~60%,最小不得小于8%的要求。

    

图4:航摄样片

5方法研究与质量分析

    TX25“智鸢”小型复合式无人机搭载GPS及惯导装置,本文主要通过以下两种研究,以验证免像控DOM生产的合理性及质量精度。研究一是通过GINS软件后差分解算通过惯导装置记录的高精度pos数据,不使用控制点约束进行免像控直接定向,完成正射影像纠正;研究二是使用未差分解算的pos数据,引入外业通过RTK采集的像控点进行光束法区域网空中三角测量,以完成正射影像纠正。通过RTK采集的检查点对比两种方式生产的DOM,验证其精度质量。

5.1 空三加密方法研究

(1)研究一:利用GNSS动态差分后处理POS数据直接定向

    使用GINS定位定姿系统(POS)数据处理软件解算ppk差分pos数据,获得精确的外方位元素。由于低空无人飞机飞行的不稳定性使其获取的外方位元素中的角元素存在粗差及突变,即使通过ppk处理,在利用POS辅助平差前依然对其进行一次优化处理。首先利用获取的外方位元素中的线元素(GPS)进行同名像点匹配,对POS信息进行优化,并剔除部分粗差。在像片外方位元素已知的情况下,当量测了一对同名像点后,即可利用前方交会计算出对应地面点的地面摄影测量坐标,研究一即采用Agisoft Metashape Pro数字航空摄影测量系统直接运用已知的外方位元素进行直接定向并输出空三加密成果。

图5:GINS定位定姿系统(POS)数据处理软件

(2)研究二:利用像控点进行区域网平差空中三角测量

     实验区处于重庆奉节南部高山区域,遍布原始森林,植被覆盖率超90%,受地形限制,无法满足低空数字航空摄影测量外业规范中的控制点布设规定,只能以山谷居民区、公路、部分山脊等地选择布设点,控制点分布如图所示。内业使用Agisoft Metashape Pro数字航空摄影测量系统先进行一次自由网空三,然后引入控制点进行光束法区域网平差,以完成空中三角测量。空三加密及精度统计如图6所示。

 

图6:空三加密及控制点残差统计

5.2正射影像质量分析

使用Agisoft Metashape Pro数字航空摄影测量系统对两种方式所得的空三结果,做同样的DEM生成与编辑、数字微分纠正、DOM镶嵌等处理,得到两套数字正射影像图。在实验区不同位置,利用RTK采集了30个检查点对通过两种方式生产的DOM的平面位置精度进行了检查,结果见表2:

表2 DOM检查点精度对比

点号

研究一

研究二

△x

△y

△xy

△x

△y

△xy

ck01

0.0756

0.099

0.1246

0.0099

0.0875

0.088

ck02

0.1065

0.0891

0.1389

0.0227

0.0648

0.0687

ck03

0.044

0.0084

0.0448

0.0128

0.0459

0.0476

ck04

0.123

0.0009

0.1230

0.0417

0.052

0.0666

ck05

0.0985

0.1124

0.1495

0.0006

0.0921

0.0921

ck06

0.0689

0.0409

0.0801

0.0931

0.0112

0.0938

ck07

0.0835

0.085

0.1192

0.0701

0.0777

0.1046

ck08

0.0643

0.0769

0.1002

0.0946

0.0465

0.1054

ck09

0.0815

0.0168

0.0832

0.0743

0.0361

0.0827

ck10

0.1263

0.0467

0.1347

0.0015

0.0221

0.0221

ck11

0.1313

0.1143

0.1741

0.0458

0.0323

0.056

ck12

0.1355

0.0794

0.1570

0.0252

0.0099

0.027

ck13

0.0045

0.0948

0.0949

0.0392

0.0025

0.0393

ck14

0.0439

0.1118

0.1201

0.0155

0.0509

0.0532

ck15

0.1393

0.1414

0.1985

0.0458

0.0117

0.0473

ck16

0.0498

0.0314

0.0589

0.0212

0.0287

0.0357

ck17

0.1307

0.0389

0.1364

0.0297

0.0365

0.0471

ck18

0.0566

0.0692

0.0894

0.0633

0.0175

0.0657

ck19

0.0619

0.0406

0.0740

0.066

0.0642

0.0921

ck20

0.0325

0.0692

0.0765

0.0409

0.0333

0.0528

ck21

0.1222

0.1429

0.1880

0.0016

0.03

0.03

Ck22

0.0187

0.0659

0.0685

0.0131

0.0634

0.0647

Ck23

0.1402

0.0602

0.1526

0.073

0.042

0.0842

Ck24

0.1249

0.1175

0.1715

0.0602

0.0003

0.0602

Ck25

0.1273

0.1251

0.1785

0.0692

0.0364

0.0782

Ck26

0.0331

0.1397

0.1436

0.0219

0.0862

0.0889

Ck27

0.1127

0.1239

0.1675

0.0794

0.0266

0.0838

Ck28

0.0819

0.1293

0.1531

0.0183

0.016

0.0242

Ck29

0.082

0.1131

0.1397

0.0141

0.0093

0.0169

Ck30

0.1046

0.14

0.1748

0.0202

0.0214

0.0294

 

通过上表可看出,研究一使用PPK技术差分解算的pos数据直接定向,生产的DOM平面位置误差最大的0.1985m,最小的0.0448m,其精度质量满足于低空数字航空摄影测量内业规范关于DOM成果限差要求。但研究一比研究二常规方式引入控制点,进行区域网平差生产所得DOM的精度要略差一些,可以看出研究二所得DOM平面误差最小0.0169m,最大0.1054m

6 结语

(1)通过对实验区的两种方式生产的DOM质量分析可看出,利用GNSS动态差分后处理技术免像控生产的DOM成果,其成果完全满足于低空数字航空摄影测量内业规范关于1:1000数字正射影像图成果的精度要求;

(2)通过ppk差分POS直接定向生产的DOM,精度上略差于传统引入控制点生产的DOM,在以后生产实践中,为保证精度质量,建议引入少量的控制点参与空中三角测量,但在数量上可以减少30%60%

(3)利用GNSS动态差分后处理技术进行航测生产DOM,免像控或者减少像控点,作业效率明显得到了提升,外业工作时间减少60%以上,内业数据处理时间减少20%以上。对作业人员技术要求也有一定程度上的降低,对于企业技术人员培训成本也有明显缩减。

(4)本次研究由于高山区大面积植被覆盖的影响,在山顶区域和部分原始森林区域未能采集像控点,没有对DEM成果和高程精度做具体的研究分析,在以后的生产实践中会进一步选取合适的实验区做相关的研究分析,为行业内使用ppk技术进行低空摄影测量提供一定的技术参考。

    通过以上实验分析,充分证明了基于GNSS动态差分后处理技术的免像控DOM是可行的,其成果精度质量完全满足于低空航测和正射影像生产的相关规范,使用该方法提高了工作效率,缩短了生产工期,减少了成本投入,可广泛用于应急救援、村、镇规划建设、污染监测、资源调查、考古研究等领域。

 

 

GPS,GPS后差分,免像控,正射影像,空三加密,质量评价

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2024-03-18

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2023-06-05

同汇快讯 | 助力执法应急无人机比武,让智慧环保振翅高飞

      2023年5月18日重庆市生态环境保护执法大练兵活动-执法应急无人机比武在重庆际华园举行,本次比武练兵活动由重庆市生态环境局、重庆市精神文明建设委员会办公室、中共重庆市委直属机关工作委员会、重庆市总工会、共青团重庆市委员会、重庆市妇女联合会主办,由重庆市生态环境保护综合行政执法总队承办。         2023年5月18日重庆市生态环境保护执法大练兵活动-执法应急无人机比武在重庆际华园举行,本次比武练兵活动由重庆市生态环境局、重庆市精神文明建设委员会办公室、中共重庆市委直属机关工作委员会、重庆市总工会、共青团重庆市委员会、重庆市妇女联合会主办,由重庆市生态环境保护综合行政执法总队承办。     无人机执法是当前提高执法效能监管的重要手段,是科学治污、精准治污、依法治污的尖兵利器。无人机操作是执法人员的基本技能之一,比赛紧扣生态环境执法应急形势要求和现实需求,全面提升生态环境执法人员综合素质和执法应用水平。本次共有44只队伍参赛,充分展现了生态环境保护铁军主力军风采。     重庆同汇提供本次大赛场地服务,设备技术支持以及空域后勤保障,我们也将一如既往为执法人员提供无人机实际操作训练,无人机技能培训,以无人机非现场检查等科技手段助力执法工作,为生态环境执法插上智慧翅膀。

2023-06-05

【同汇资讯】访企拓岗进行时,“职”引未来促就业

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2023-06-05

【技术研究】报备坐标串批量转shp或gdb

工作中经常能遇到将坐标串数据转为SHP或者GDB的空间矢量数据。使用传统的Arcmap处理这类坐标串数据较为繁琐,且不能批量处理。但每次接到处理这类坐标串数据任务时,都是几十或上百个TXT坐标串,采用传统处理方式会导致大量的重复工作,且效率低下。为解决这个问题,现探究使用FME工具制作处理流程,避免重复工作,提升工作效率。     工作中经常能遇到将坐标串数据转为SHP或者GDB的空间矢量数据。使用传统的Arcmap处理这类坐标串数据较为繁琐,且不能批量处理。但每次接到处理这类坐标串数据任务时,都是几十或上百个TXT坐标串,采用传统处理方式会导致大量的重复工作,且效率低下。为解决这个问题,现探究使用FME工具制作处理流程,避免重复工作,提升工作效率。 01  通常方式   将TXT格式坐标放入Excel表格中,然后使用Arcmap打开,再导出数据。具体步骤为: 1,将TXT坐标放入Excel中,并设置XY字段; 2,将Excel表格加入Arcmap,并将坐标串转为点集数据; 3,再使用“点集转线”工具转为线要素; 4,使用“要素转面”工具转为面要素; 5,录入属性信息。     02 优秀基于FME流程处理 FME是加拿大Safe Software公司开发的空间数据转换处理系统,它是完整的空间ETL解决方案。该方案基于OpenGIS组织提出的新的数据转换理念“语义转换”,通过提供在转换过程中重构数据的功能,实现了超过250种不同空间数据格式(模型)之间的转换,为进行快速、高质量、多需求的数据转换应用提供了高效、可靠的手段。现使用FME强大的数据处理能力,来解决问题。 (一)分析   首先进行TXT坐标串数据分析。通过下图可知,第一部分为坐标串基本属性信息;第二部分为地块名称等属性信息;第三部分为坐标XY值,并包括J1等序号。所以将坐标串转为SHP或GDB时,重点是提取XY坐标值,并保留地块属性信息。   (二)流程制作   1,FME读数据模块可以读取众多的数据类型,数据类型类型包括Text File、Microsoft Excel、Esri Geodatabase (File Geodb)、Esri Shapefile等。这里处理的坐标串为TXT格式,选择“Text File”,如果坐标串数据为Excel格式,也可以选择“Microsoft Excel”。 2,FME Inspactor工具,可以将读取的数据进行查看,分析数据特征,针对性数据特征修改、处理。根据下图可知,数据所有信息都存储在第一列“text_line_data”中,先需要将其进行分列提取信息。 3,AttributeSplitter转换器可以根据分隔符或固定宽度模式将属性值拆分为多个部分,并为每个部分创建包含一个列表元素的列表属性;AttributeCreator可以创建一个或多个字段属性,并指定字段值。结合这2个转换器,可以将第一列拆分,并将其中的XY值提取到对应字段中。 4,通过上述步骤完成坐标XY值的提取,但一个坐标串中会有多个地块,如果不进行分类会导致所有地块合并到一起,所以还需进行地块的分类。通过分析,下图每一个地块属性值往下每一行,均为该地块坐标点,且每一个地块属性值都不相同,所以可以此进行分类,将地块属性值赋值给对应的地块坐标点,以达到区分地块的目的。 5,AttributeCreator转换器将坐标值转换为点几何图形。将XY坐标值对应转换器参数,即可生成点空间矢量数据。 6,LineBuilder转换器按照输入点要素的输入顺序连接这些要素,形成线性或多边形要素。这个转换器将点转为面空间矢量数据。 7,FME写模块可以将流程中的数据转为包括SHP、GDB等类型的数据。这里我们转为GDB格式数据,如果需要转为SHP或其他格式的空间矢量数据,就在Format选择对应的格式就行。至此,将坐标串转为GDB的流程就完成了。   (三)批处理     经过上面步骤完成了坐标串TXT数据转GDB的过程。下面需要完成批处理,以提升工作效率。 1,参数设置。当有多个TXT坐标串时,在运行数据源窗口选择所有需要处理的坐标串,暴露下图属性,然后再写入要素名称选择暴露的属性即可,最后运行就可以处理多个TXT坐标串。 2,验证。以下有35个坐标串TXT数据,将他们全部选择运行,最后完成时间共计不到1分钟。这样有再多的TXT格式坐标串也可以轻松的转为GDB或SHP了。