无人机倾斜摄影测量技术具有低成本、灵活机动、实时性强等特点，在数字城市建设、桥梁检测、滑坡调查、地形图测绘等多个工程领域得到广泛的应用，下面重点结合倾斜摄影测量技术在大比例尺地形图测绘中的应用进行分析。

1、测区数据获取

依照倾斜摄影测量的技术参数和流程，选取广东省某县部分区域进行地籍数据采集和精度评定。所选测区面积1.08km2，地物类主要是房屋建筑、道路、耕地，地势平坦，无复杂地形。选取晴朗、能见度高、风力小的天气进行数据采集，保证像片无大面积云影、烟和反光等缺陷。将相片导入软件中完成三维建：偷丶夭杉。试验使用六旋翼航测无人机搭载倾斜双相机，利用两台全画幅相机依次前下后摆动60°，一个周期采集6张不同角度的地物航空影像，达到6台相机同时工作的效果。

2、测量关键技术

无人机倾斜摄影测量系统自身特点决定影像处理方式与传统航测方法不同，采用Smart3D Capture软件完成空三、实景三维模型建立、点云生成，导入Geoway 3D Mapping软件完成地理要素矢量化、地形图分幅整饰等。

试验第一个关键技术是将POS检校解算后的倾斜像片导入Smart3D Capture软件中进行空三加密、模型快速化一体生产、模型数据局部修整及少量人工干预处理，联机运算一周由9236张1km2的真彩色航空相片生成点云和OSG格式的实景三维模型。

试验第二个关键技术是将实景三维模型和点云导入Geoway 3DMapping软件中，按照《国家基本比例尺地图图式第1部分：1∶500、1∶1000、1∶2000地形图图式GB20257.1—2017》规范中1∶500地形图要求，参照点云和三维模型完成全要素矢量化采集。

测区在县城中心，地物类主要是房屋、道路和植被，没有复杂地形。1km2的测区由5名采编员耗时5d手动采集整饰，得到6.08MB的DWG文件。整理完成的数字线划图，汇集需补测的问题交给外业调绘补测，最后修改整饰地形图，完成测图工作。

3、大比例尺地形图精度评定

为确保试验数据的精确性，需要对成果图进行数学精度的验证。为保证界址点点位精度检验的准确性，依照“均匀分布”的原则在测区内选取219个界址点做精度评定，对利用倾斜摄影进行大比例尺地籍测量所获界址点坐标数据进行精度检验，计算图上获取的点位坐标数据与实地对应点坐标数据差值。计算可得界址点的点位等精度中误差为±2.3cm，高精度中误差为±3.3cm，界址点点位中误差满足国家规范要求，通过实测冗余数据充分证明倾斜摄影测量可以在大比例地籍图上应用。

无人机倾斜摄影影像处理要点：

1、特征提取

在影像处理工作的开展过程当中，立足于图像拍摄的实际情况对其技术特征进行提取对强化影像处理效率具有至关重要的作用。常用的无人机倾斜摄影影像特征提取策略主要包括下列几种：

首先是对光谱特征的提。谡攵缘匚锬勘杲械那阈鄙阌耙约安饬抗ぷ鞯耐保勘瓴课坏墓庋卣魍不嵬ü欢ㄍ揪督斜硐帧Ｍǔ＠此担煌啾稹⑿翁约安闹实奈锾逶诠馄滋卣鞯谋硐植忝嬉不嵴瓜殖鲆欢ǖ牟钜欤淞炼裙媛筛饔胁煌虼思际跞嗽蹦芄煌ü囟úǘ蔚敝型枷竦牧炼缺硐忠约肮馄滋卣鞅硐侄云浣欣啾鸸槟捎牖郑佣阌诤笮谋媸、测量与数据处理工作。

其次是对纹理特征的提。谖奕嘶钤氐那阈毕嗷敝校匚锬勘昕赡芑嵋砸欢ǖ墓媛杀硐殖鱿嘤Φ耐及福庖煌及甘艿匚锬勘晷翁、结构以及具体材质的影响较为明显，是图像特征的另一项重要表现，因此在针对无人机倾斜摄影影像进行处理的同时，技术人员还应将图像的纹理特征作为重点进行统计，使图像当中的区域化特征、灰度布局以及环境特点等信息都能够得到相应展现。

最后是按照图像测量目标要求进行的特征提取工作。在无人机倾斜摄影测量技术的应用过程当中，由于其测量目标以及摄影对象存在一定的差别，因此其特征表现情况以及特征提取同样也各有不同，因此在特征提取的同时，相关技术团队以及影像处理人员还应当明确不同形态与不同领域的图像处理要求，进而保障图像特征提取的准确性与实用性。

2、影像匹配

虽然无人机倾斜摄影测量技术在应用便捷性、观察视角多元性以及测量成本等方面具备广泛的优势，但由于其整个测量系统架构的影响，其作业过程当中往往会受到外界环境的大幅冲击与影响，最终获取到的图像信息以及测量数据也会产生一定的偏差。因此，为进一步改进无人机倾斜摄影测量技术所面临的不足和风险，保障图像信息的准确细致和可靠，工作人员以及技术团队还应当采取合理手段进行影像匹配作业。影像金字塔。无人机倾斜摄影成像过程当中，会受到气候、环境以及地形地貌等相关因素的影响，导致最终获取到的图像出现失真现象，阻碍了测量工作的正？。因此，为了使图像内容得到更加可靠地呈现，使图像当中的信息得到针对性保留，提升图像内部的信息密度，技术人员可采用影像金字塔的方式对图像进行解释。

通常来说，在同一空间以及成像条件下，测量工作对图像的应用方式以及应用要求存在一定差异，因此技术团队可通过重采样技术按照不同分辨率针对图像像素进行运算和堆砌，使图像能够基于分辨率要求实现像素与地物特征之间的有效匹配，充分强化了图像显示以及图像内容的准确性与有效性。

3、SIFT 算法

SIFT 算法又称尺度不变特征转换算法，分别通过高斯金字塔的创建、极值点的定位、极值点方向分析以及关键点描述符的构建，能够使倾斜摄影过程当中所获取到的图像信息得到更加直观地呈现，有效提升了图像当中的信息密度，使成像过程当中可能出现的信息重叠得到了更加有效地处理，提升了地物目标全景图的构建效率。

4、BRISK 算法

BRISK 算法同样也是一种基于二进制的特征描述以及特征提取算法，具备较好的旋转不变性以及尺度不变性，对于外部环境的适应能力及其自身稳定性较为良好，同时在无人机图像处理的过程当中具有较为积极的性能，能够出色地针对：枷裥畔⒆龀稣攵孕源。

因此，为了针对性减轻摄影系统成像过程当中外部环境对图像清晰度造成的影响，使图像内部的信息与数据得到更加充分地保留，相关技术团队以及图像处理团队应当从实际出发针对影像匹配作业的基本流程及其图像处理方法进行选定，促进无人机倾斜摄影测量工作精度的不断进步。