基于CORS平台的无人机测绘方法与流程

本发明属于测绘领域，具体涉及一种基于cors平台的无人机测绘方法。

背景技术：

随着西部大开发的深入开展，随着我国西部各省经济保持了良好的发展势头，西北、西南各城市的基础建设都进入了飞速发展的时期，这就需要大量的测绘数据跟进支持和匹配。

由于之前发展的局限，西部部分城市尚不具备完备的数字城市系统，具备先进测绘技术的专业测绘人员缺乏，无法为城市规划的决策者提供必要的支持，也无法在基础建设中提供海量的高精度测绘数据。另外，西部地区存在着大量的山区、戈壁、高原等地貌，传统的光学测量仪器测绘方法在进行外业作业时工作安全风险高、劳动量大、工作周期长、效率低、无法超视距，测绘精度受自然条件、频繁转换测站等影响较大，从而容易导致测绘人员对测绘目标区宏观地质、地貌认知不足、对工程地质条件把握出现偏差、对工程地质问题分析不透彻等问题。

测绘无人机的发展和成熟，恰恰适应西部地区大面积的测绘需求。尤其近些年来，小型无人机技术得到了突飞猛进地发展，具有成本低、人员安全风险低、超视距飞行、搭载技术设备多样性、操控简单、工作效能高等特点，目前大量应用于数字城市建设、工程地质勘察等领域。

以smart3d为代表的三维影像技术可以通过简单的照片生成具有高分辨率的真实三维模型。近乎于没有任何限制的照片拍摄要求，通常可以在数分钟至数小时的时间内完成数据处理。可运算生成基于真实影像的超高密度点云，并以此生成基于真实影像位纹理的高分辨率实景真三维模型。三维影像模型精度等级可根据需求进行控制，三维影像模型中携带的地理坐标信息可以进行精确定位，并能对坐标信息进行读取，该技术与测绘无人机的结合，可大大提高测绘效率。

rtk(real-timekinematic)载波相位差分技术，是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标。这是一种新的常用的卫星定位测量方法，以前的静态、快速静态、动态测量都需要事后进行解算才能获得厘米级的精度，而rtk是能够在野外实时得到厘米级定位精度的测量方法，它采用了载波相位动态实时差分方法，是gps应用的重大里程碑，它的出现为工程放样、地形测图，各种控制测量带来了新曙光，极大地提高了作业效率。

当前，西部多数城市辖区尚未建立合理分布的cors系统。所谓cors系统，是利用多基站网络rtk技术建立的连续运行卫星定位服务综合系统(continuousoperationalreferencesystem，缩写为cors)已成为gps应用的发展热点之一。cors系统是卫星定位技术、计算机网络技术、数字通讯技术等高新科技多方位、深度结晶的产物。cors系统由基准站网、数据处理中心、数据传输系统、定位导航数据播发系统、用户应用系统五个部分组成，各基准站与监控分析中心间通过数据传输系统连接成一体，形成专用网络。最初的cors系统是利用分布较为均匀的连续运行参考站进行单站控制，用户站从一个参考站的有效精度范围进入另一个参考站的精度范围，严格意义上讲是多参考站常规rtk。如果要使精度优于3cm，需要在一个区域内密集的布设参考站，如果要求按一定精度覆盖整个区域，需要架设较多的参考站。多参考站常规rtk模式虽然在一个较大范围内满足了精度要求，但需要的投资也是巨大的，如果减小分布密度，系统提供的高精度范围则不能完全覆盖整个区域。cors系统在南方部分经济发达城市已经得到广泛运用，但因其需要多个固定基准站才能形成全覆盖的高精度控制网，前期投入成本巨大，且需后期持续运营，因此，从投入产出比上来讲，人口分布相对较少的西部地区并不适合建设大规模、全覆盖的cors系统。

有鉴于此，有必要提出一种适合于西部地区，基于cors和无人机测绘技术的快速、高精度测绘方法。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种可快速完成对目标区域测绘的无人机测绘方法。

本发明的另一个目的是提供一种基于cors平台的较高精度和效率的测绘方法。

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于cors平台的无人机测绘方法，包括：

s1.根据目标区域的形状和面积，确定无人机航线及飞行高度，布控移动cors基准站，形成cors基准站信号覆盖网；

s2.释放无人机，所述无人机包括摄像无人机和伴飞无人机，所述伴飞无人机上载有rtk定位装置，以及可被摄像无人机识别的定位标记点；所述rtk定位装置将飞行过程中伴飞无人机的坐标和高程信息发送到移动cors基准站；所述摄像无人机和伴飞无人机同步伴飞，摄像无人机高空飞行，伴飞无人机沿地面飞行；飞行过程中，将伴飞无人机的定位标记点控制在摄像无人机的摄像头视野中部区域；

s3.cors基准站将rtk定位装置发送的坐标和高程信息解算成大地坐标数据，并将相应的大地坐标数据匹根据采集时间配至每一张摄像无人机所采集的照片，对二维照片中伴飞无人机上的定位标记点进行影像标记；

s4.采用smart3d技术将标记过的二维照片按照坐标合成整体的三维影像模型；

s5.根据实地踏勘以及区域地质资料初步掌握目标区基本地质条件，对三维影像模型中不同地质细节进行解译和标记，提取标记点的大地坐标数据，将坐标导入工程地质平面图中绘制各种地质现象或对象的边界，完成地质图绘制，最终完成目标区域地形、地貌的高精度测绘。所述地质细节包括不同的地貌或地质现象、重要高点和低点的坐标以及高程。

优选的是，所述摄像无人机上载有2个高速摄像头，所述2个摄像头的视野至少有60％的重合；两个摄像头同步采集影像；所述摄像无人机记录每张二维照片的拍摄时间，所述伴飞无人机记录每个坐标数据的发生时间，根据时间对每张二维照片和坐标数据进行匹配。

优选的是，所述s3中，先将同一时间两个摄像头分别采集的两张二维照片合成单张三维影像，再将所有单张三维影像合成整体的三维影像模型。

优选的是，所述每个移动cors基准站的间隔为30-50km。

优选的是，所述s5中，根据rtk定位装置所获得数据，结合实地踏勘以及区域地质资料初步掌握目标区基本地质条件，解算出不同位置的高程，并将相应高程和坐标信息标注至三维影像模型中。

优选的是，所述s1中，移动cors基准站采用直升飞机投放并由人工安装在目标区域内的高点上。

优选的是，所述目标区域的测试任务完成后，拆除在后的1个或多个移动cors基准站，将其运送至新的目标区域并重新投放和安装，形成新的cors基准站信号覆盖网。

优选的是，所述s1中，所述目标区域较宽时，采用矩形排布，无人机航线沿矩形两长边内侧设置。

优选的是，所述s1中，所述目标区域较窄时，采用因地制宜的四边形排布，无人机航线沿四边形对角线设置。

本发明的基于cors平台的无人机测绘方法，具有诸多优点：

1、采用带定位标记和rtk定位装置的伴飞无人机取代像控点或实物点，大大减少了人工布控像控点或实物点所需要的时间，增加了参考点的布置密度，提高了测量精度。

2.整体精度达分米级，对目标区域中的部分特征点，如高点、低点、标记点等，精度可达1-3cm。

3、采用无人机测绘与cors技术相结合，可高精度完成大面积工程地质测绘任务，可大幅度降低高山峡谷地区传统测绘方法面临的测绘人员野外工作安全风险，缩短野外工作时间，缩短测绘任务周期，大幅度提高工作效率。

4.采用四边形或矩阵移动组网技术，建立cors网络，以较少的参考站进行大覆盖范围的测量作业。

5.快速、高效，投入人力和物力成本小，但同时对操作人员的业务水平要求也较高。

附图说明

图1为四个移动cors基准站形成的四边形cors基准站信号覆盖网示意图。

图2为摄像无人机和伴飞无人机协同工作的示意图。

具体实施方式

下面通过实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

应当理解，本文所使用的诸如“具有”，“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。

实施例1

一种基于cors平台的无人机测绘方法，包括：

s1.根据目标区域的形状和面积，确定无人机航线及飞行高度，布控移动cors基准站，形成cors基准站信号覆盖网；

s2.释放无人机，所述无人机包括摄像无人机和伴飞无人机，所述伴飞无人机上载有rtk定位装置，以及可被摄像无人机识别的定位标记点；所述rtk定位装置将飞行过程中伴飞无人机的坐标和高程信息发送到移动cors基准站；所述摄像无人机和伴飞无人机同步伴飞，摄像无人机高空飞行，伴飞无人机沿地面飞行；飞行过程中，将伴飞无人机的定位标记点控制在摄像无人机的摄像头视野中部区域；采用带定位标记和rtk定位装置的伴飞无人机取代像控点或实物点，减少了人工布控像控点或实物点所需要的时间，增加了参考点的布置密度，提高了测量精度。

s3.cors基准站将rtk定位装置发送的坐标和高程信息解算成大地坐标数据，并将相应的大地坐标数据匹根据采集时间配至每一张摄像无人机所采集的照片，对二维照片中伴飞无人机上的定位标记点进行影像标记；

s4.采用smart3d技术将标记过的二维照片按照坐标合成整体的三维影像模型；

s5.根据实地踏勘以及区域地质资料初步掌握目标区基本地质条件，对三维影像模型中不同地质细节进行解译和标记，提取标记点的大地坐标数据，将坐标导入工程地质平面图中绘制各种地质现象或对象的边界，完成地质图绘制，最终完成目标区域地形、地貌的高精度测绘。所述地质细节包括不同的地貌或地质现象、重要高点和低点的坐标以及高程。一直以来，无人机测绘或遥感测绘在1:500以内的小比例尺地形图测绘上表现并不能令人满意，本发明采用基于cors平台的无人机测绘方法，用整体精度达分米级，对于目标区域中的部分关键特征点，如高点、低点、标记点等，经过分析解算，精度可达1-3cm。

如图2所示，所述摄像无人机上载有2个高速摄像头3，所述2个摄像头的视野5和6区域至少有60％的重合；两个摄像头同步采集影像；所述摄像无人机记录每张二维照片的拍摄时间，所述伴飞无人机4记录每个坐标数据的发生时间，根据时间对每张二维照片和坐标数据进行匹配。每个摄像头所采集的照片都由具体的坐标、高程参照，有助于提高精度。

所述s3中，先将同一时间两个摄像头分别采集的两张二维照片合成单张三维影像，再将所有单张三维影像合成整体的三维影像模型。两个摄像头分别采集的两张二维照片合成单张三维影像具有更好的模拟还原度，有力于提高精度。

所述每个移动cors基准站的间隔为30-50km。一般而言，单个cors基准站的信号覆盖范围为30km，本发明中，每个移动cors基准站的间隔为30-50km，可以保证信号的不间断交叉覆盖，减少误差和周跳。

所述s5中，根据rtk定位装置所获得数据，结合实地踏勘以及区域地质资料初步掌握目标区基本地质条件，解算出不同位置的高程，并将相应高程和坐标信息标注至三维影像模型中。对于目标区域中部分重要的地理特征点，采用这种，有必要采用这种精度更高的单点标注。

所述s1中，移动cors基准站采用直升飞机投放并由人工安装在目标区域内的高点上。

所述目标区域的测试任务完成后，拆除在后的1个或多个移动cors基准站，将其运送至新的目标区域并重新投放和安装，形成新的cors基准站信号覆盖网。采用四边形或矩阵移动组网技术，建立cors网络，以较少的参考站进行大覆盖范围的测量作业，可减少投入成本。移动cors基准站在完成测绘后回收，因为架设固定cors基准站投入较大，在人口分布较少的地区设置并不经济。

所述s1中，所述目标区域较宽时，采用矩形排布，无人机航线沿矩形两长边内侧设置。多条航线可同时进行，一次完成较宽目标区域的测绘任务。

所述s1中，所述目标区域较窄时，采用因地制宜的四边形排布，无人机航线沿四边形对角线设置。这样可最大限度的增加航线的长度。

实施例2

西南某地因连日暴雨突发山体滑坡，造成了小型堰塞湖的生成，当地地貌有较大改观，为了加强对该地自然灾害的预警和监控，需要立刻对该地南北向2km，东西向55km的狭长区域内重新进行地形测绘。

如图1所示，经过初步测算，当地山谷最大深度不超过900m，摄像无人机飞行高度600m即可满足测绘的视野要求；根据当地山谷的气流和植被特点，伴飞无人机的伴飞高度20m较为安全，

当降雨停止，且山谷风力小于四级时，操作人员派出直升飞机在峡谷两侧的山峰上设置a、b、c、d共4个移动cors基准站，形成四边形cors基准站信号覆盖网1，其中a和d的距离为65km，以a到d的即四边形对角线的方向2为无人机航向，同步释放摄像无人机和伴飞无人机。

无人机飞行过程中，摄像无人机连续发送照片到远程终端，伴飞无人机将飞行时的坐标和高程信息发回移动cors基准站，经过解算后的数据传送至远程终端，数据和照片经过匹配后，采用smart3d技术处理得到三维影像模型，并对其中的重要特征点进行性坐标和高程标注。

该模型完成后，可以并入当地的数字城市系统或者作为领导者决策，基础建设施工的的依据。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的实施例。