基于无人机倾斜摄影测量的土地利用变化监测研究

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  DOI:10.16660/j.cnki.1674-098x.2010-5640-0761
  摘 要:传统的土地利用动态调查方法费时费力,难以应对当下城市发展过程中遇到的各种土地规划与利用方面的问题。随着低空摄影测量技术的不断进步,以无人机为平台的遥感数据采集和处理系统正逐渐受到遥感与测绘行业的青睐。本文以无人机倾斜摄影测量技术为数据获取手段,研究利用DSM(DigitalSurface Model,DSM)数据获取城市土地利用变化信息,并进一步应用到城市土地利用动态监管工作中的方法,为解决城市建设过程中面临的土地资源利用监管方面的问题提供了较好的解决方案。
  关键词:倾斜摄影测量  DSM  影像匹配  信息提取
  中图分类号:P231                              文献标识码:A                    文章編号:1674-098X(2021)01(c)-0092-03
  Land Use Change Monitoring based on UAV Tilt Photogrammetry
  TANG Yunliang
  (Nanning Natural Resources Information Center, Nanning, Guangxi Zhuang Autonomous Region, 530022 China)
  Abstract: The traditional land use dynamic survey method is time-consuming and laborious, and it is difficult to deal with various land planning and utilization problems in the process of urban development. With the continuous progress of low altitude photogrammetry technology, remote sensing data acquisition and processing system based on UAV is gradually favored by the remote sensing and mapping industry. In this paper, UAV tilt photogrammetry technology as a means of data acquisition, the use of DSM (digital surface model, DSM) data to obtain urban land use change information, and further applied to the dynamic monitoring of urban land use methods, and provides a better solution to solve the problems of land resource utilization supervision in the process of urban construction.
  Key Words: Tilt photogrammetry;  DSM;  Image matching;  Information extraction
  土地利用变化信息的数据结构可以是纸质文件中的数据,电子表格中的汇总数据或矢量图斑数据,以及提取和分析后的遥感图像数据。在这些变化信息数据中,最直观的是提取和分析后的矢量和遥感数据。它们可以提供相对完整和准确的变更信息,并且可以进行精确定位以促进监视过程的实施。使用倾斜图像数据生成的DSM数据包含地物的全面信息。经过一些数据处理后,可以提取和分析有关城市土地利用变化的信息。数据清晰直观,对于实现动态监控非常重要。
  1  数据源获取
  无人机——北京数维翔图DM-610G 六旋翼电动无人机,翼展2.25m,有效荷载5kg,续航时间:约3h。倾斜相机——红鹏 AP5600 微型倾斜相机。采用 5 镜头多视角数码相机,镜头焦距20mm,侧视相机倾角45°。本实验选取南宁部分城区作为数据采集与研究的对象,数据采集分两次进行,在2018年10月和 2019年9月分别对研究区进行了数据采集工作,共采集到有效相片数据2000 、余张。
  2  DSM生成
  利用倾斜影像生成DSM的流程如图1所示。为最大限度地提高数据的精度,本文采取整体平差策略进行光束法区域网平差,整体平差在各个视角上同时进行加密点和外方位元素的答解,有效提高了平差效率,为 DSM 的生成提供了精度较高的外方位元素。
  经过特征匹配,得到各视影像重叠区域的同名特征点;经过区域网平差处理,得到了较高精度的外方位元素。由于分步式匹配会在各个方向上分别先进行一次DSM的生成,基于此,通过对各视角生成的 DSM 进行融合,生成最终的DSM影像。
  DSM 的精度直接影响到变化信息提取的准确度:在水平方向上,如果两期 DSM存在较大的误差,会导致两期数据同坐标点无法准确匹配;在高程值方面,如果高程精度不够,会导致变化信息的漏提取或误提取。这两种精度问题都会导致得到错误的高差分析结果,从而使变化提取结果的置信度大幅降低。DSM 生成之后,在测区选取一块区域,利用 RTK 分别采集若干外业检查点,对影像精度进行分析和评价。   经对比分析,配准之后一期各检查点平面误差的最大值为0.093m,高程误差的最大为 0.736m;二期各检查点平面误差的最大值为 0.089m,高程誤差的最大值为 0.367m。而除此之外的其他各检查点误差较小,也较稳定,数据精度能够满足对变化信息提取的要求。
  3  基于DSM的变化信息提取
  3.1 提取方法
  叠加已处理好的两期 DSM 数据,为提高提取结果的准确性,应首先对两期 DSM进行一次配准,保证两期 DSM 在水平方向上无偏差。
  基于两期 DSM 提取变化信息的过程,实际上是对同一位置不同时期数据的高程值进行比较的过程。由于DSM数据包含有采集对象的真实高度信息,因此可利用该信息作为分析对象进行变化提取。
  (1)利用DSM数据保留了地物真实的高度信息这一特点,在已知的坐标点 P(x,y)上,分别读取两期 DSM 数据中对应位置的高程值 h1,h2。
  (2)由于数据精度的限制,不能保证在如此确切的坐标位置上两期 DSM 表示的是同一个精确的位置,为保证提取结果的准确性,实验过程对该坐标点及其周围八个方向上的坐标点都进行高程值的读取,然后将 9 个高程值求取平均值,并将该平均值作为中心点的实际高程值 H。这样,得到两个新的高程值:H1、H2。
  (3)城市土地利用的变化,最直接的表现主要是建筑的消长,新增、拆迁活动都是建筑物的变化,因此,在对高差进行分析的时候,可以选取单层房屋的高度α作为高差阈值,即高差在α以下,视为实地没有变化,反之视为产生了变化,以此来对建筑区的变化信息进行提取。
  3.2 检索格网的选择
  在实际的变化提取过程中,由于 DSM 影像范围较大,不可能逐个像元进行检索,这样不仅会耗费大量的时间,而且会导致同一处变化提取出很多个变化点,因此,需要对检索单元进行放大,但同时也应该考虑避免漏提取情况的发生。根据实际需求,本实验采取10m×10m的检索单元进行变化信息的提取。提取结果如图2所示。
  3.3 剔除冗余变化点
  由图2可以发现,提取的变化点数据存在一定的冗余点,由于检索格网的限制,会存在一处变化包含多个邻近的提取点的情况,因此,还应对提取结果进行冗余点的去除。去除相邻较近变化点的思想是:以当前点为圆心,将落在指定半径内的变化点剔除。冗余点去除是对变化信息数据的精简,在分析变化信息数据的过程中,能够在不减少变化区数量的前提下减少对同一个变化区的重复读取,有效提高了工作效率。
  3.4 提取结果分析
  图3是变更提取结果的比较图。左侧是第一阶段中正在建造的建筑物,右侧是第二阶段中已完成的建筑物。从图中可以看出,提取结果所在的区域中的现场建筑物已发生了不同程度的变化。在建工程会不断更新,有些是新的或拆除中的工程,并且高程已更改,因此将对其进行检测和提取。由于数据精度和提取精度等诸多方面,更改提取结果并非都正确,并且存在某些错误的提取和提取跳过情况。在该实验中,总共提取了165个更改信息,并且正确提取了137个更改信息,其余28个提取错误。经过人工调查,统计数据显示,总共有11个发生变化的区域未得到准确提取,提取精度约为77.8%。
  4  实地调查与监管
  根据叠置分析的结果,保留的土地利用变更信息数据是没有所有权记录或未经法律批准的土地用途变更信息。对这部分数据进行了详细验证,并结合了所有权变更调查和相关文档材料中的数据进行分析,总共删除了17个变更点,而没有土地用途变更的记录。评选结果将进行分类和下达,并安排有关技术人员和调查人员到现场核实,对不合理的土地使用单位或职业人员进行逐一调查。
  经过现场调查,发现有2个建筑工地的相关手续不完善,其中一个是非法拆迁,另一个是非法占用土地,其他是从注册不完整或不正确。调查完成后,请记录或修改未记录或记录不正确的土地使用信息,并同时更新本地数据库;遇到有问题的材料及时报告。
  5  结语
  基于倾斜摄影测量的土地利用变化动态监测过程相对科学,节省了人力和时间,提高了工作效率,监测的结果能够满足指导城市土地合理利用的需要,有助于指导城市规划与设计,促进城市的健康发展,对于实现城市土地资源的可持续利用意义重大。
  参考文献
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