『进行』无人机倾斜摄影测量土方计算( 二 )
(3)土方计算精度分析 。土方计算的精度会对整个工程的施工控制、成本管理等产生直接影响 ， 对土方精度进行分析优化使土方计算结果能反映真实地貌特征显得尤为重要 。不同测区其地形地物特征都千变万化 ， 如何通过对其影响因素进行分析得出各个要素对精度的影响情况 ， 提出各个影响因素的最优化方案以提升土方计算精度 ， 这是土方计算精度分析的主要目的和难点
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工程案例
2．1工程概括
某测区面积约为50km2 ， 呈狭长形 ， 南北长约500m东西宽约100m 。如图2所示 ， 测区地形复杂 ， 植被高大茂盛 ， 建筑物错落分布 ， 坡度起伏较大 ， 测区部分高程差接近35m 。
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图 2 测区实景
本文工程使用DjiMatrice600电动多旋翼无人机 ， 通过搭载五镜头高分辨倾斜相机进行同步影像数据采集 ， 并搭载高精度IMU/POS装置对无人机位置信息进行实时记录 ， 并利用RTK设备进行地面点数据采集 。航摄所用无人机平台与搭载传感器参数见表1 。
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2．2数据采集
本文项目通过现场踏勘 ， 并结合《低空数字摄航空摄影测量外业规范》要求 ， 确定飞行规划如下:飞行区域共规划航线10条 ， 地面采样间距3cm ， 航线内线性渐变飞行高度设置为150m ， 测区设置旁相重叠度70% ， 航向重叠度80% ， 获取航片数据800余张 。同时 ， 本文项目采用均匀布点的方式在测区范围内布设地面控制点22个 ， 保证每个控制点能在多张像片上找到 ， 并按照10m的采样间距进行RTK野外点位数据采集 ， 对部分高程起伏较大的区域进行适当加密采集 。
2．3土方计算
本文项目结合PhotoScan软件进行影像数据处理与土方计算 ， 其主要流程如下:
(1)多视影像匹配与联合平差 。在PhotoScan软件中 ， 导入无人机航摄所获取的影像数据、POS坐标数据 ， 结合控制点实景照片完成刺点 ， 通过导入控制点数据进行联合平差处理生成稀疏点云 。
(2)密集点云分类 。对稀疏点云数据进行点云加密生成密集点云数据 ， 这些数据往往包含一定的噪声 ， 同时各类地物数据混杂无法进行高程值修正 ， 因此需要进行点云数据分类 。点云分类分两步:自动分类和目视修正 。在进行自动分类前需要进行最大角度、最大距离和单元格大小等参数设置 ， 其中最大距离是指有关点与地形模型之间距离 ， 该参数确定了最大地面高程变化的情况;最大角度是指地形模型与将该新点与地面点构成连线之间的夹角 ， 该参数确定了单元大小内的地面最大坡度情况;单元格大小是指要划分为点云的小区大小 ， 该参数根据不包含任何地面点的最大区域大小来划分 。由于测区分布较多的低矮植被且地形起伏较大 ， 因此将密云被分成大小50m的单元格 ， 将与地形模型相距距离设置为1m ， 地形模型与将该新点与地面点连线之间的夹角设置为15° 。利用自动分类功能判断3个参数值与检测点的差值 ， 当小于预定的3个参数值时 ， 该点将被分类为地面点数据 ， 自动分类结果如图3所示 。
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图 3 点云自动分类
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图 4 目视纠正分类结果
(3)分类点高程修正 。由于测区覆盖大量的树木 ， 同时交错分布着大量建筑物 ， 而土方计算是为了反映地表的真实情况 ， 树木和建筑物会对计算结果产生较大的影响 。本次试验通过实地抽样量测方式求取测区范围内植被以及建筑物的平均高度 ， 主要修正过程如下:
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