技术领域
[0001] 本
发明属于摄影测量领域，具体涉及一种基于旋翼无人机的贴近摄影测量方法。
背景技术
[0002] 摄影测量与遥感是从非
接触成像和其他
传感器系统，通过记录、量测、分析与表达等处理，获取地球及其环境和其他物体可靠信息的工艺、科学与技术。根据成像距离由近及远，摄影测量可划分为航天(卫星)摄影测量、航空(含无人机)摄影测量和近景摄影测量。其中航天影像最高
分辨率为分米级，目前最先进的商业卫星影像分辨率可以达到30cm；航空影像最高分辨率为厘米级，一般成像
质量较好的影像分辨率能够达到1cm；近景影像分辨率为毫米级甚至更高，实际应用中常将
数码相机安置在
脚架上或人工手持相机拍摄近景影像。
[0003] 近年来遥感平台逐渐向低成本和轻小型方向发展，基于无人机的低空摄影测量技术受到广泛关注，由于低空无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)航测系统具有使用成本低、机动灵活、
载荷多样性、用途广泛、操作简单、安全可靠等优点，在现代测绘行业中发挥着越来越多的作用，现已成为常规航空遥感平台的有效补充。特别值得一提的是“无人机(摄影)测量”，使传统的“贵族式”摄影测量走向“平民化”摄影测量，甚至直接简称为“无人机测量”。无人机摄影具有如下特点：1)机动性、灵活性和安全性；2)分辨率高；3)成本低、操作简单。目前无人机在地形测绘方面应用愈来愈广，如针对应急测绘的项目，在时间紧、任务急、情况特殊等环境下，需要快速高效的获取第一时间的影像，如：山体滑坡、洪
水泛滥、森林救火、海上污染等灾害的发生，急需灾区实时影像资料用于灾情分析和救援工作的开展。在突发事件情况下，无人机可以立即响应，对测区进行全面监测。
[0004] 然而，当前无人机多用于航空摄影，从空中向地面进行拍摄，并没有拓展到近景摄影测量领域。通常，近景摄影测量对于影像的分辨率有更高的要求，当前无人机拍摄距离不够近，仍然不足以满足近景摄影测量对于影像分辨率的需求。利用多旋翼无人机进行贴近飞行，近距离获取地面或物体表面的高清影像是一个全新的技术。
[0005] 为了获取近景物体的超高分辨率(亚厘米甚至毫米级别)的影像，获取精细的地理信息成果，本发明定义一种新的摄影测量方式，名为贴近摄影测量。贴近摄影测量，如图1所示，即利用贴近物体表面(摄影距离为5m至50m)摄影获取的高清影像进行摄影测量，获取被摄物体精确坐标、精细形状。
[0006] 贴近摄影测量中“贴近”含义为拍摄距离短。根据影像分辨率与相对航高的关系，如
附图2所示，可以得到地面分辨率的计算公式：
[0007]
[0008] 其中gsd指地面分辨率，ps是
像素大小，f是焦距，h则是相对航高。对于同一台拍摄设备，其他条件一致，相对航高h越小，那么所得到的地面分辨率则越高。对于目前最新款的旋翼无人机大疆P4PRO，当相对航高为20米时，地面分辨率即可以达到5.5毫米。
[0009] 贴近摄影具有以下几个特点：
[0010] (1)“巡航导弹式”摄影：摄影路线沿着被摄物体的表面；
[0011] (2)近距离摄影(可达5m)，可获取超高分辨率影像(毫米级别)；
[0012] (3)相机朝向物体表面：根据物体形状动态调整，要求摄影设备具备较高的灵活性；
[0013] (4)需要已知物体初始形状：通过常规摄影或者手控摄影的影像重建。
发明内容
[0014] 本发明主要解决
现有技术无法高效获取地面(如滑坡、大坝、高边坡等)或者人工物体表面(如高大古建筑、地标建筑等)亚厘米级甚至毫米级超高分辨率影像，进而难以实现精细化
三维重建的问题。本发明提出了一种基于旋翼无人机贴近摄影测量(nap-of-the-object-fly photogrammetry)的精细化三维重建技术，利用初始地形信息生成三维航迹并进行自动贴近飞行，对于无人机无法到达区域则进行手控和手持无人机补拍，从而高效获取
覆盖拍摄对象的亚厘米级甚至毫米级超高分辨率影像，并通过摄影测量处理实现精细化三维重建。本发明核心为一种“从无到有”、“由粗到细”和“人机协同”的精细化三维地理信息自动采集策略。
[0015] 本发明的方法以旋翼无人机作为
基础，采用人机协同策略(基于三维航迹规划的自动智能贴近飞行技术，辅以手控和手持补拍)，采集亚厘米级和毫米级超高分辨率影像，可用于各种类型环境的使用拍摄，其核心过程如图3所示，包括以下步骤：
[0016] 步骤1，根据现场勘查的资料，人工操作旋翼无人机进行常规的摄影测量拍摄，获取测区范围内所有目标的低分辨率无人机影像。
[0017] 步骤2，根据步骤1获取的低分辨率无人机影像，进行空中三
角测量和密集匹配，得到测区范围粗略的初始地形信息。
[0018] 步骤3，根据步骤2得到的粗略地形信息，计算得到旋翼无人机贴近飞行的三维航迹信息，包括无人机飞行的航迹点
位置，相机
姿态与镜头朝向，拍摄时间间隔等信息。
[0019] 步骤4，将步骤3得到的三维航迹信息导入至无人机的
飞行控制系统，再次
起飞旋翼无人机，根据导入的航迹路线以及拍摄姿态角度等信息，自动进行智能贴近飞行，获取亚厘米和毫米级超高分辨率影像。
[0020] 步骤5，对于无人机无法到达的区域，比如
建筑物屋檐下、地面树木遮挡处，手控和手持无人机进行补拍。
[0021] 步骤6，利用步骤4和5得到的超高分辨率遥感影像，进行精细处理作业，包括精确几何
定位，精细密集匹配以及高质量正射影像制作，贯彻“从无到有”，“由粗到细”的思想，最终得到精细高质量的地理信息产品。
[0022] 进一步的，步骤3中相应的场景类型信息包括(1)近似垂直面或建筑物立面，(2)斜坡类表面，(3)圆形或近圆形古建筑物、地标建筑物，(4)常规建筑物这四类。
[0023] 进一步的，根据步骤2得到的粗略地形信息和(1)近似垂直面或建筑物立面，计算得到旋翼无人机贴近飞行的三维航迹信息的具体实现方式如下，
[0024] 假设相机的视场角为(fovx，fovy)，飞机贴近目标的距离为d，最低安全飞行高度为H0；设期望的轨迹内重叠率为ox，轨迹间重叠率为oy，摄影的旋偏角(κ)和
俯仰角(ω)可调整：规定旋偏角为正北方向到
机身的角度，顺
时针为正，逆时针为负，取值范围为-180°至180°；规定俯仰角为相机镜头角度，水平时为0，向下为负，取值范围为-90°到0°；
[0025] 将(1)近似垂直面或建筑物立面类场景用立面来模拟：首先对初略的地形信息进行立面拟合，获取立面底边坐标(v1，v2)、立面的法向量(N)和高差(Hv)；然后将立面沿法向量方向平移距离d，得到底边坐标为(v′1，v′2)的飞行轨迹规划平面，无人机机身偏角为正北方向单位向量(Q)到立面法线向量的负方向的角度，即：
[0026]
[0027] 根据小孔成像原理可知，当视场角为(fovx，fovy)，摄影距离为d时，对应的地面成像范围(G)为：
[0028]
[0029] 由此，图像水平方向的覆盖范围为 水平方向上重叠边长为Ox＝ox×Gx，水平方向上两个曝光点间的距离应为：
[0030]
[0031] 在轨迹规划平面内，沿v′1到v′2方向，间隔Δs距离，依次计算出曝光点的水平坐标；
[0032] 当无人机最低安全飞行高度H0小于立面高度Hv时，类似于水平方向的规划，从H0开始，飞机飞行高度每次增加Δh，计算相机的覆盖范围，直到某次覆盖范围超出立面高度时停止，此时，相机镜头正对立面，相机旋转角ω＝0°，其中：
[0033]
[0034] 当H0＞Hv时，为了保证拍摄到立面的底部，将相机镜头向下进行旋转，不再正对立面；每次旋转时，保证前后重叠范围为Oy，直到某次覆盖范围达到立面底部时停止旋转，记录每次的旋转角α，则相机旋转角ω＝-α；最后将水平位置、高程位置、无人机机身朝向、无人机镜头偏转角度进行组合，以获取最终的航迹规划结果；
[0035] 进一步的，根据步骤2得到的粗略地形信息和(2)斜坡类表面，计算得到旋翼无人机贴近飞行的三维航迹信息的具体实现方式如下，
[0036] 将(2)斜坡类表面类场景用空间平面来模拟：首先对初略的地形信息进行平面拟合(P0)，获取表面的法向量(N)，P0与水平面夹角(θ)，以及上下底边的端点坐标；然后将P0沿N方向平移d，得到飞行轨迹平面P1；将P1沿着下底边旋转θ角到竖直立面P′1(等效规划面)，在P′1面内按第(1)类中的方法进行曝光点位置规划，然后将曝光点空间坐标旋转-θ至P1面，得到最终的曝光点空间坐标，然后根据法向量N的水平投影，按公式(1)计算无人机机身的朝向；将P′1中规划点的旋转角减去θ，获得对应的相机镜头旋转角；
[0037] 进一步的，根据步骤2得到的粗略地形信息和(3)圆形或近圆形古建筑物、地标建筑物，计算得到旋翼无人机贴近飞行的三维航迹信息的具体实现方式如下，
[0038] 首先将初略地形信息进行水平投影，计算出包含建筑物的最小外接圆形(半径为Rmin)；然后以d+Rmin为半径计算该圆的同心圆，并计算该同心圆的内接正六多边形，以该正多边形的每个
顶点为曝光点的水平位置；在每个曝光点，无人机应正对目标圆心，无人机机身偏角即为正北方向单位向量(Q)到顶点与圆心构成的矢量的夹角；
[0039] 在竖直方向上，按第(1)类近似垂直面或建筑物立面目标中描述的方法来计算曝光点的高程值和对应的相机旋转角度，最后，将所有航迹点
叠加，获得环绕整个目标的航迹规划结果；
[0040] 进一步的，根据步骤2得到的粗略地形信息和(4)常规建筑物，计算得到旋翼无人机贴近飞行的三维航迹信息的具体实现方式如下，
[0041] 首先对初略地形信息进行拟合，得到建筑物的最小
包围盒；对包围盒的各个立面按照第(1)类近似垂直面或建筑物立面方法计算航迹点；对包围盒的顶部，按照常规的航飞方法计算航迹点；在包围盒的各立面相交的边缘处，按照第(3)类圆形或近圆形古建筑物、地标建筑物方法，在给定的角度的扇形里面增加一定的航迹点；对包围盒顶面与立面相交的边缘处也一样增加一定的航迹点；最后将所有的航迹点叠加得到最终的航迹规划结果。
[0042] 本发明具有如下优点：利用现有的旋翼无人机设备，实现了无人机的“贴近”飞行，能够“从无到有”、“由粗到细”地获取超高分辨率影像以及高质量精细的地理信息产品。整套发明的实现“人机协同”，无人机可达到的大部分区域影像拍摄自动化程度高，无人机三维航迹的计算以及拍摄过程自动完成，无人机无法到达区域则手控或手持无人机拍摄，大幅降低了整个流程的工作量，人工干预成本低，提高了高清影像获取的总体效率。
附图说明
[0043] 图1为“贴近摄影测量”定义的示意图；h为摄影距离，黑色虚线为拍摄的航迹线。
[0044] 图2为摄影测量影像地面分辨率计算示意图；
[0045] 图3为本发明
实施例的总体
流程图，秉承了本发明“由粗到细”的理念；
[0046] 图4为无人机飞行轨迹示意图；
[0047] 图5为立面水平方向规划示意图；
[0048] 图6为立面竖直方向规划示意图；
[0049] 图7为H0＞Hv时，立面竖直方向规划示意图；
[0050] 图8为斜坡类表面轨迹规划示意图；
[0051] 图9为圆形或近圆形古建筑物、地标建筑物轨迹点水平方向规划图；
[0052] 图10为常规建筑物轨迹规划示意图。
具体实施方式
[0053] 以下结合附图和实施例详细说明本发明的技术方案。
[0054] 本发明提供的技术方案是，一种以旋翼无人机作为基础，采用人机协同策略，“从无到有”、“由粗到细”地采集超高分辨率影像以及生成高质量精细的地理信息产品的方法，其中“从无到有”、“由粗到细”的工作策略和基于初始地形的三维航迹规划的自动智能贴近飞行技术并辅以手控和手持补拍的人机协同策略是本方法的关键技术。具体实施时，针对各种类型场景(如：“近似垂直面或建筑物立面”、“斜坡类表面”、“圆形或近圆形古建筑物、地标建筑物”、“常规建筑物”等)的三维航迹规划方式略有不同。以下详细阐述本发明的技术流程。
[0055] 步骤1，根据现场勘查的资料，人工操作旋翼无人机进行常规的摄影测量拍摄，获取测区范围内所有目标的低分辨率无人机影像。
[0056] 步骤2，根据步骤1获取的低分辨率无人机影像，进行空中三角测量和密集匹配，得到测区范围粗略的初始地形信息。
[0057] 步骤3，根据步骤2得到的粗略地形信息和相应的场景类型信息，以不同的方法计算得到旋翼无人机贴近飞行的三维航迹信息，包括无人机飞行的航迹点位置，相机姿态与镜头朝向，拍摄时间间隔等信息。
[0058] 假设相机的视场角为(fovx，fovy)；飞机贴近目标的距离为d，最低安全飞行高度为H0；如图4所示，设期望的轨迹内重叠率为ox，轨迹间重叠率为oy。摄影的旋偏角(κ)和俯仰角(ω)可调整。规定旋偏角为正北方向到机身的角度，顺时针为正，逆时针为负，取值范围为-180°至180°；规定俯仰角为相机镜头角度，水平时为0，向下为负，取值范围为-90°到0°。
[0059] (1)针对近似垂直面或建筑物立面
[0060] 将该类场景用立面来模拟。如图5所示，首先对初略的地形信息进行立面拟合，获取立面底边坐标(v1，v2)、立面的法向量(N)和高差(Hv)；然后将立面沿法向量方向平移距离d，得到底边坐标为(v′1，v′2)的飞行轨迹规划平面。由图5可知，无人机机身偏角为正北方向单位向量(Q)到立面法线向量的负方向的角度，即：
[0061]
[0062] 根据小孔成像原理可知，当视场角为fov，摄影距离为d时，对应的地面成像范围(G)为：
[0063]
[0064] 由此，图5中，图像水平方向的覆盖范围为 水平方向上重叠边长为Ox＝ox×Gx，水平方向上两个曝光点间的距离应为：
[0065]
[0066] 所以可在轨迹规划平面内，沿v′1到v′2方向，间隔Δs距离，依次计算出曝光点的水平坐标。
[0067] 如图6所示，当无人机最低安全飞行高度H0小于立面高度Hv时，类似于水平方向的规划，从H0开始，飞机飞行高度每次增加Δh，计算相机的覆盖范围，直到某次覆盖范围超出立面高度时停止。此时，相机镜头正对立面，相机旋转角ω＝0°。其中：
[0068]
[0069] 当H0＞Hv时，如图7所示，为了保证拍摄到立面的底部，需要将相机镜头向下进行旋转，不再正对立面。每次旋转时，仍然需要保证前后重叠范围为Oy，直到某次覆盖范围达到立面底部时停止旋转。记录每次的旋转角α，则相机旋转角ω＝-α。具体实施时，为了避免短基线
数据处理的不便，本领域技术人员也可自行在每次旋转时增加无人机在竖直方向位置一定的距离，如1-2m。若图6中H0处不能覆盖立面底部时，可以类比于H0＞Hv的情况，此时，[0070] 最后将水平位置、高程位置、无人机机身朝向、无人机镜头偏转角度进行组合，以获取最终的航迹规划结果。
[0071] (2)针对斜坡类表面(大坝、高边坡、滑坡体等)
[0072] 将该类场景用空间平面来模拟。如图8所示，首先对初略的地形信息进行平面拟合(P0)，获取表面的法向量(N)，P0与水平面夹角(θ)，以及上下底边的端点坐标；然后将P0沿N方向平移d，得到飞行轨迹平面P1；将P1沿着下底边旋转θ角到竖直立面P′1(等效规划面)，在P′1面内按第(1)类中的方法进行曝光点位置规划，然后将曝光点空间坐标旋转-θ至P1面，得到最终的曝光点空间坐标。然后根据法向量N的水平投影，按公式(1)计算无人机机身的朝向；将P′1中规划点的旋转角减去θ，获得对应的相机镜头旋转角。
[0073] (3)针对圆形或近圆形古建筑物、地标建筑物
[0074] 如图9所示，首先将初略地形信息进行水平投影，计算出包含建筑物的最小外接圆形(半径为Rmin)；然后以d+Rmin为半径计算该圆的同心圆，并计算该同心圆的内接正六多边形，以该正多边形的每个顶点为曝光点的水平位置。在每个曝光点，无人机应正对目标圆心，无人机机身偏角即为正北方向单位向量(Q)到顶点与圆心构成的矢量的夹角。具体实施时，本领域的技术人员可根据实际情况自行设置内接多边形的边数，获取更加密集的水平面上的曝光点位置。
[0075] 在竖直方向上，按第(1)类目标中描述的方法来计算曝光点的高程值和对应的相机旋转角度。最后，将所有航迹点叠加，获得环绕整个目标的航迹规划结果。
[0076] (4)针对常规建筑物
[0077] 如图10所示，首先对初略地形信息进行拟合，得到建筑物的最小包围盒；对包围盒的各个立面按照第(1)类方法计算航迹点；对包围盒的顶部，按照常规的航飞方法计算航迹点；在包围盒的各立面相交的边缘处，按照第(3)类方法，在给定的角度的扇形里面增加一定的航迹点；对包围盒顶面与立面相交的边缘处也一样增加一定的航迹点；最后将所有的航迹点叠加得到最终的航迹规划结果。
[0078] 步骤4，将步骤3得到的三维航迹信息导入至无人机的飞行控制系统，再次起飞旋翼无人机，根据导入的预设路线以及拍摄姿态角度等信息，自动进行智能贴近的飞行，获取亚厘米和毫米级超高分辨率影像。
[0079] 步骤5，对于无人机无法到达的区域，比如建筑物屋檐下、地面树木遮挡处，手控和手持无人机进行补拍。
[0080] 步骤6，利用步骤4和5得到的超高分辨率遥感影像，进行精细处理作业，包括精确几何定位，精细密集匹配以及高质量正射影像制作，贯彻“从无到有”，“由粗到细”的思想，最终得到精细高质量的地理信息产品。
[0081] 本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的
修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附
权利要求书所定义的范围。
