无人机摄影测量在高陡边坡地质调查中的应用分析

时间：2024-09-03

叶培鹏

（中国建筑材料工业地质勘查中心青海总队，青海西宁 810000）

1 倾斜摄影测量在高陡边坡地质调查中的应用

传统航空摄影测量在进行数据收集时，主要采用大型固定无人机搭载的相机进行操作。当前这种固定翼飞机不但拥有着较为广阔的覆盖范围，而且实际的飞行速度相对较快。基于传统航空摄影测量的优势，在大场景的地形测量中得到了极为广泛的应用。

由于高坡边坡所处的地形环境较为复杂化，在加上高坡工程具有一定的局限性，致使其不能够为无人机起降提供较为合适的场所。

基于当前这种情况下，大型固定无人机无法投入使用，而轻小型的单镜头电动多旋翼无人机更适合于当前这种操作环境当中。

1.1 立体视觉的三维建模

相对于单镜头无人机而言，只能够获取单方向单张数字相片。受到小型无人机搭载重量影响，导致其搭载较小画幅的相机。然后在根据相应的序列与间隔，进行相片采集工作。

基于多视立体视觉原理进行重建目标物的三维模型。而多视立体视觉原理的三维重建算法，能够在二维影像中对相机拍摄位置、以及目标场景的稀疏几何结构进行恢复。具体体现在以下几个方面的流程：其一，特征点提取。由于无人机拍摄相片存在的缺陷，致使传统的拍摄方式难以提取到纹理特征、以及几何特征等。基于此情况下，可通过尺度不变的特征点提取算法进行操作，该方法不但具备放缩、旋转等功能，而且还能够抗拒一定光照的变化。该方法在实际的应用过程当中，主要分为以下几个步骤：首先，根据实际拍摄需要，建立无人机航摄影像的尺度空间。而后在进行在尺度空间进行极值点搜索。最后，将这些搜索点作为提取点进行提取。其二，影像匹配：在SIFT算法的实施过程当中，如若单纯的依靠该方法，则必然会影响影响匹配的速度。因此，为了提高其速度，则需要对无人机采集图像进行相应的设置，以此来辅助其建立影像间的拓扑结构。通常情况下，主要运用无人机采集图像中囊括的GPS坐标位置数据，或者姿态角数据进行影像的辅助建立。而后可以通过最为临近方法进行图像对应关系的寻找。其三，运动恢复结构：在此过程当中，可以根据相机成像原理，在空间坐标中投影相片中的像点。然后在定义误差函数为重点投影误差的平方和[1]。然后根据基本的运算程序，计算出目标函数，最后在通过稀疏光束法平差法进行逐步迭代，通过该方法逐渐将观测点与投影点间的投影误差进行最小化。通过该方法将相机的位姿与场景的三维点坐标计算出来。

1.2 现场试验数据采集处理

通过对高坡进行实际数据测量，并且使用无人机倾斜摄影测量技术，不但可以提高测量数据的准确性，而且还能够实现测量三维模型的大量数据。在使用无人机倾斜摄影测量技术的过程当中，需要严格执行以下流程：现场踏勘、航线规划、飞行作业、以及数据后处理。具体包括以下几个方面内容：其一，现场踏勘。现场踏勘主要是为了对测量现场进行实地勘查，了解现场的地形地貌、具体的地理环境特征，根据现场高坡的实际情况，坡度的大小、走向等综合方面因素，进行选择适当的测量方案。只有做好现场踏勘，才能够确保测量数据的准确性。其二，航线规划。在地面进行航线规划的过程当中，首先将航线的重叠率控制在百分之七十，同时要严格控制好其旁向重叠率。此外，还需要设定其航线的总长度，无人机在实际测量中需要飞行的设定时间，并且要做到飞机要覆盖整个设定的航线，覆盖整个高坡。其三，飞行作业：在实际的飞行作业当中，测量单位要根据实际情况，设定符合实际情况的飞行作业飞机，然后利用无人机飞控的自动飞行模式，根据当前预先设定的飞行路线，进行全程自动飞行。以此来对拍摄区进行数据收集。其四，数据处理：根据处理流程对航拍的数据信息进行整理，获取到航线采集的航摄相片，从中获取到预定的数据信息。

2 数字化结构面产状测量

通过发挥无人机倾斜摄影测量技术的优势，获取到了一系列的点云数据。在点云数据中岩体结构面被抽象为数以百万记的三维坐标点[2]，而在点云数据的三维坐标计算过程当中，可以完全参照无人机搭载的GPS传感器获取到的数据。

因此，当前这些点云数据囊括了大量的岩体结构特征，进而识别出点云数据的所重建的虚拟岩体结构。通过对当前的数据信息进分析可得出，通过三维点云数据可以清晰的反映出结构面的形态。并且绝大部分的稳定结构都可以在三维点云数据中清晰的展现出来。此外，三维点云数据表现为整体的平面，能够准确的在三维图像上进行有效的识别出来[3]。