土方量计算融入低空摄影测量技术

土方量计算融入低空摄影测量技术

叶勇 李磊

浙江省工程物探勘察设计院有限公司 浙江省杭州市 316000

摘要：土方计算非常复杂，涉及大量内容，是项目前期准备的关键，对项目施工计划的准备、施工成本等有很大影响。如何确保准确计算数量和提高计算速度是全球研究的热点。与传统计算方法相比，低空摄影测量技术是一种新的测量技术，它解决了比例尺和台站测量的局限性，为数字化计量提供了数据支持，具有良好的发展前景。因此，研究将土方量计算纳入低空摄影测量技术尤为重要。

关键词：土方量计算；低空摄影；测量技术

引言

社会经济的快速发展要求遥感影像数据获取的准确性及影像质量更高，如社会发展所需要的资源管理、城乡规划建设等工作的开展均需要在遥感影像数据的辅助下进行。但在数据获取过程中，天气条件、高度及重访周期等通常会成为阻碍影像获取的主要因素。航空摄影的方式需要投入大量的资金成本，在紧急任务的处理方面并不具优势。无人机低空摄影测量技术的出现实现了投资成本及灵活性等多方面的优化。除此以外，我国土地管理监测、城市建设规划等也与无人机低空摄影息息相关。

1低空无人机影像的特点

相较于其他大型摄影方式而言，低空无人机所具备的飞行高度低、摄影设备体积小的特点十分突出。在低空无人机摄影过程中，不同类型的无人机所配备的相机型号及功能等是有所区别的，因此不同无人机摄影出的影像质量通常存有一定的差异。但不论使用哪一种类的无人机，其所获得的影像均符合色彩和高分辨的相关要求。另外，尽管无人机体积小容易携带，但也正因为此特点导致其十分容易受到空气中气流的影响，从而导致飞行方向或角度等发生变化。一般来说，低空无人机所配备的相机性价比较高，但并不属于专业测量的机器，这就会在一定程度上增加非线性光学畸变等情况出现的概率，不利于影像数据精度提升的同时，也在潜移默化中增加了后期处理的难度。

2低空摄影测量技术融入土方量计算中的可行性

2．1机动性高

和过去水准仪、全站仪技术相比，低空摄影测量技术具有更高的灵活性和机动性，由于低空飞行器体积比较小，在测量中无需搭建专用的起降平台和场所，升空和降落的时间都比较短，操作系统也简单，经过简单的培训之后就可以掌握操作要领，而且测绘成本比较低。低空飞行器可按照预定的航线自主飞行，飞行姿态比较稳定，可保证土方量计算拍摄影像的精度，尤其是高度控制精度在10m以内，飞行高度50～1000m时，可有效满足土方量计算的要求

2.2提高安全性

低空摄影测量技术使操作员和研究人员能够在地面上观察所有轨道的数据，而不必担心飞行。科学和技术的不断发展为应用和发展低空视频测量技术提供了良好的技术支持，例如安装自动回避的遥感系统

2.3快速响应时间

无人机具有灵活机动的特点，对测量区条件的要求相对较低，更容易和更快地进行测量工作。

2.4高分辨率多角度测量

大多数低空飞行器都配备了高精度数字成像设备，满足了水平、垂直和倾斜摄影的多种需要，从而能够有效地获得平面图像和多光谱图像，从而为小岛屿发展中国家提供多面、高分辨率的纹理图像.

3土方量计算中融入低空摄影测量技术的过程

3.1无人机影像进行检查与分析

无人机在飞行过程中由于自身体积的原因，会受到风向、气流等客观因素的影响，此时无人机的飞行方向或飞行角度会出现不可控的变化。此时，影像的旋偏角及重叠度的稳定状态并不佳，可能会出现多部分或少部分重叠的情况。这就要求有关工作人员在进行正式处理之前要对无人机影像进行有针对性的检查，从而更加清楚地对无人机的飞行状况及其所捕捉影像的相关信息进行了解。现阶段所采用的影像处理技术多以高分辨率的遥感影像一体化测图系统技术为主。在实际处理过程中，惯导数据的应用也是很有必要的，其在无人机影像检查中的应用能够达到去掉POS突变影像的目的。根据重叠情况的不同，所采用的处理方法也有所不同。若在检查过程中发现重叠程度较高，可采用抽片处理的方法进行处理。在重叠部分较少的情况下，可采用分航线处理的方式，为空三加密精度的增加提供保障。

3.2确定飞行路线

飞行轨迹的确定是低空摄影测量技术应用的第一步，也是最重要的一步，必须与项目实地研究的结果结合起来。由于该项目规模较大，已布置了10条道路，以确保准确的数量计算，地面采样之间的距离控制在3-5厘米，10条道路上的渐变飞行高度控制在150米左右，侧面重叠控制在70%左右，开普敦重叠控制在80%左右，因此，必须至少有24个地面控制点才能满足数量计算的要求，每个地面控制点之间的间隔约10米受到控制，以确保测量的准确性。

3.3密集点云分类

由于本项目范围广，无人机飞行路径有限，图像上有分散的点云数据不能满足准确的地面量计算要求，需要进行有针对性的密码处理，形成密度更高、更集中的点云数据。但是，稀疏点云或密集点云数据包含一定的噪音，而其他数据的影响使得更正高程值变得更加困难，需要有针对性地进行处理。有两种常用方法:自动分类处理和视觉校正处理。如果选择了第一个选项，则必须正确设置最大角度和最大距离设置，以确保密集点云分类的有效性，同时考虑到项目区域的地理条件和周围的地理特征。以案例研究为例，大都会地区的植被面积较多，起伏较大。为了满足土方量计算的要求，需要合理划分研究两侧的致密云量，这些云量被归类为50m的单元。如果自动分类至少需要三个参数值，则可以将该点分类为地面点数据。但是，通过将实际调查结果与低空摄影图像进行比较，必然会出现分类错误的问题，例如低地植物往往被确定为地面点。这会影响计量计算的精确度，需要一系列修正和大量工作负载。因此，在这种工程密度较高的点云分类中，自动分类的结果将通过视觉校正分类进行更正，而对于分类不正确的点，则需要重新分类并对分类地图和低空摄影地图进行复盖分析，以提高分类的效果。

3.4分类点高程修正

本工程刚开始应用低空摄影测量技术时，周围有很多树木，各大建筑物分布不均匀，为在土方量计算中更加真实地反映实际情况，无论是树木还是周围的建筑工程都会对土方量计算结果造成较大影响。在本工程土方量计算中，主要是通过抽样量测的方法，对测量区域中的植被、建筑物的平均高度进行计算。其中建筑物高程修正方法为:本测区中建筑工程之间的密度比较大，建筑工程的高度也参差不齐，高程修正难度比较大，为提升修正的精度，可采取平差处理的方法，先用全站仪进行高度量测，再通过RTK来获取各建筑工程的点位坐标，将二者融合到一起，再进行平差处理，就可以完成分类点的高程修正。而在进行植被高程修正时，主要是根据植被的高度差异，将测区中的植被分两大类，一类是低矮植物，另一类是高大树木。

结束语

低空无人拍摄需要在部分软硬件的协助下进行。拍摄过程中适当的进行人工干预预处理能够有效地提升区域影像处理的效率。通过上述研究内容不难发现，高分辨率的遥感影像一体化测图系统下的影像获取能够满足现阶段数据获取及影像处理等的要求。

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