摘要:无人机低空遥感摄影是获取地理环境信息的重要手段，凭借其机动灵活、高效快速、成本低廉等特点，无人机获取低空遥感影像的方式，具备了其他影像获取方式不可比拟的优势。本文根据正射影像成果质量要求，分析了无人机低空遥感正射影像质量控制的环节和关键要素，建立了较为全面、合理的质量评价体系，提高了无人机遥感影像质量评定的效率。
关键词:无人机;正射影像;质量评价;数据库
引言：
无人机遥感影像技术具有高分辨率、高信息采集效率等优势，在数据采集和回传过程中的应急性强，实效性高。无人机在国民经济建设和现代战争中发挥着越来越重要的作用，可用于常规测绘产品更新和应急测绘保障，包括基础地理信息测绘、应急测绘保障、工程变化监测、文化遗产保护、自然灾害监测与评估、数字城市建设、城市规划管理等领域。如何更好地应用于基础地理信息数据生产，需要根据实际应用情况对作业流程进行归纳、总结、梳理与完善。将无人机获取与地理信息数据的生产实践紧密结合起来，是当前迫切需要解决的问题。
1无人机特点及作用概述
无人机遥感影像技术作为一种先进的监测技术，能够为监测提供良好的技术保障。无人机遥感影像技术具有快捷性、灵活性、多样性的特点，不仅可以应用到工程监测中，还可以融入到工程管理及工程动态监测工作中。在运用无人机遥感影像技术时，应结合不同项目监测的实际需求，高效调控无人机遥感影像功能，发挥无人机遥感影像技术自身优势，强化监测效率，切实促进监测工作的可持续发展，展现出我国科学技术的创新与进步。
1.1无人机特点及作用
无人机遥感影像技术具有实时性、便捷性、多用途性等特点。由于无人机质量轻，容易受高空风力的影响，造成飞行航线漂移，使得拍摄的影像倾角过大而无规律，航向重叠度和旁向重叠度偏低，导致影像匹配难度大、精度低，为空中三角测量等后续数据处理带来了诸多难题。此外，由于无人机系统一般搭载非量测型相机进行数据采集，影像畸变较为严重，也导致无人机数据成果精度不高。针对上述问题，国内外学者对非量测相机的检校及影像畸变纠正、大倾角不同比例尺的影像匹配、无人机影像区域网平差等无人机航测数据处理中的关键技术进行了深入研究，各大软件生产厂商也进行了积极探索，推出了一系列无人机航测数据处理软件，如PixelGrid高分辨率遥感影像数据一体化测图系统，DPGrid数字摄影测量网格处理系统，但这些软件在质量评价功能方面是有局限性的。本文在充分吸收上述软件产品优点和技术特点的基础上，针对实际任务工程需求，研究了无人机低空遥感影像快速正射校正质量评价方法。
1.2无人机遥感影像技术的特点
1.2.1实时性
无人机遥感影像技术可以从专业摄影摄像设备及无线传输技术获取信息，通过计算机开展图像信息处理，按照不同监测对象的影像精度制作要求制作成图像，利用无线传输技术手段开展图形实时传输。无人机遥感影像技术可以穿越时间空间的隔阂，实时传输拍摄完毕的影像内容。
1.2.2便捷性
无人机遥感影像设备一般体积都相对较小，系统操作起来也非常便捷。无人机遥感影像技术能够有效结合不同需求的监测对象，开展区别化的监测工作，稳定性相对较高，安全性强，容易转场，能够监测到较为细微的内容。
1.2.3多用途性
无人机遥感影像技术自身存在诸多功能，能够全面获取遥感信息，将遥感信息通过视频影像的形式进行传输[1]。无人机遥感影像的拍摄器材主要是经过改装的CCD数码照相机，也可以是小型数字摄像设备和视频设备，能满足多元化社会实践需求。
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2质量评价要素分析
数据产品生产质量控制是无人机测量数据产品应用中的重要内容，直接关系到产品结果的可靠性。质量控制贯穿数据生产的始终，包括外业控制、内业源数据控制、产品控制等环节。外业控制主要包括控制点的精度、密度、布设控制等。平面位置精度、高程精度、极限误差，一般按照GB/T18315—2001《数字地形图系列和基本要求》执行。内业源数据控制主要包括空中三角测量精度、重叠度、倾角、旋角、弯曲度、航高保持、覆盖保证、漏洞检查等控制。产品控制包括几何校正、匀色处理、影像拼接、影像处理等控制。确定与影像质量有关的各项质量要素，并通过制定影像质量检查评分要求，符合国军标的检验方案和质量评价方法，对质量元素检查采用模糊综合评判方法，对无人机影像的质量进行评价。在影像质量的客观评价统计指标(方差、平均梯度和信息熵)进行比较和分析的基础上，从影像像素间的相关性角度出发，采用基于影像灰度预测误差统计的质量评价方法，利用灰度预测均方差指标来评价遥感影像的质量[2]。计算影像的灰度统计量方差、平均梯度、信息熵等传统的影像质量客观评价方法，以及计算影像的灰度预测均方差指标的方法，对不同质量的影像进行质量评价。
3质量评价指标分析与实践
国际公认的图像质量评价方法是主观评价标准MOS(Mean Opinion Score)，即人眼对图像的视觉满意程度，主观评价方法是指通过召集一批人在规定的条件下给指定的图像打分，按数理统计方法对结果进行科学处理，衡量图像的视觉效果。图像质量评价研究的重点是减少主观图像质量评价与客观图像质量评价之间的偏差，以使客观图像质量评价方法能符合甚至替代人眼主观感受[3]。因此，应依据人眼主观视觉结果(MOS)，度量客观评价方法中各种图像质量评价算法的优劣。为更好地利用无人机遥感获得的图像数据，本文结合当前图像质量评估研究现状，利用图像质量评估领域目前常用的7种数据库，对10种针对人眼视觉特性提出的全参考图像质量评价算法进行了对比实验和分析，以便为后期图像应用打下基础。IVC图像库包含了10幅参考图像以及通过4种不同降质类型进行处理的185幅降质图像。
4未来前景展望
无人机遥感影像技术升降方式灵活，数据收集、数据信息传输效率高，具有其他技术不可企及的优势[4]。无人机遥感影像技术作为科技技术手段，能够为勘测、工程设计、项目建设、工作管理等内容提供强大的保障和支撑。无人机遥感影像技术具有高分辨率、高信息采集效率等优势，在数据采集和回传过程中的应急性强，实效性高。在未来，无人机遥感影像技术也将运用到工程更广阔的范围当中，有效促进我国监测工作的发展，满足监测工作的需求。
结束语：
随着地理信息科学及相关产业的快速发展，社会各行各业对遥感数据的要求急剧增长，特别是对高分辨率遥感影像和地面精细空间信息的需求越来越迫切，对遥感数据的现势性要求越来越高。无人机航测作业灵活，影像时效性和针对性强，分辨率高，平台构建维护及作业成本低，在局部信息获取方面有巨大的优势和应用前景。本文针对无人机正射影像的特点，研究探讨了影像质量评价的方法以及具体的指标特性，为不同条件下无人机遥感影像质量评估提供参考。
参考文献：
[1]袁曼飞,谢忠俍.基于无人机遥感测绘技术在矿山测量中的应用研究[J].中国锰业,2018,36(05):11-13+20.
[2]刘宇,郑新奇,艾刚.无人机遥感真正射影像高精度制图[J].测绘通报,2018(02):83-88.
[3]林海玉,黄海峰,龙晶晶,李梦园,胡乃利,李剑南,张磊.适于滑坡监测的小型无人机遥感系统构建及其应用[J].三峡大学学报(自然科学版),2016,38(05):53-58.
[4]黄日娟,梅树红,陆向明.基于无人机遥感的高分辨率影像快速获取研究[J].科技资讯,2015,13(20):20-21.
论文作者:陈艳芳 张志军
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第7期
论文发表时间:2019/8/27
标签：无人机论文; 遥感论文; 影像论文; 质量论文; 评价论文; 图像论文; 技术论文; 《当代电力文化》2019年第7期论文;