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摘 要：传统人工测量模式存在作业周期长、人力投入大、成本高等问题，甚至会出现困难地区无法施测，无法满足高难度、快节奏测量生产的需要。低空无人机航摄技术，凭借其自身机动灵活、高效快速、困难地区探测的航片获取技术，以及精准的后处理技术，大大降低了作业成本和生产周期，在“短、平、快”的长输管道线路地形图测绘方面具有明显优势。本文主要探讨无人机航测系统在1∶2000线路测量中的应用思路，包括数据获取、像控布设及影像处理等。
关键词：低空无人机 长输管道 测量 航摄系统
Abstract： There are many problems in the traditional manual measurement mode ， such as long working cycle， large input of manpower， high cost， etc.， and even can not be measured in difficult areas， which can not meet the needs of high difficulty and fast-paced measurement production. Low altitude UAV aerial photography technology， with its own flexible， efficient， fast and difficult area detection aerial capture technology， as well as accurate post-processing technology， greatly reduces the operating cost and production cycle， and has obvious advantages in the "short， flat and fast" topographic mapping of long-distance pipeline route. This paper mainly discusses the application of UAV aerial survey system in 1：2000 line survey， including data acquisition， image control layout and image processing.
Key Words： Low altitude UAV; Long-distance pipeline; Measurement; Aerial camera system
长途石油（天然气）管道是国家油气运输和存储项目的重要组成部分。随着国家能源战略的加快，主要分支石油（天然气）管道的铺设距离越来越长，覆盖范围广，地形复杂，工期狭窄等特点也对吊装提出了更高的要求。
低空无人机航拍技术与传统航拍摄技术相辅相成，具有灵活、高效、快速的特点，可检测困难区域，并具有精确的后处理技术，大大减少了衡量运营成本和生产。在“短，平，快”长途管道路线的地形图中具有明显的优势。
管道勘测主要包括管道勘测、穿跨越工程勘测和站场勘测。线路测量在中心线两侧100 m以内，比例尺为1：2000;穿越项目和站场的测量比例为1：500。
本文重点介绍了无人机航空测量系统在1：2000线状地物测量中的应用。
1 无人机系统简介
低空无人机（UAV）航空摄影系统是一种高度机动，低成本，小型化和专门化的技术，集成了无人机、遥感器以及GPS导航和定位功能的遥感系统。
无人机航测系统主要包括无人机飞行平台，飞行控制系统和非测距CCD数码相机，以及地面站、远程无线通信设备和地面数据处理系统等辅助设施。
1.1 无人机飞行平台
无人机飞行平台主要包括固定翼无人机、轻型旋翼无人机和无人驾驶飞机。由于固定翼无人机具有稳定、低速、低成本飞行等优点，本研究采用固定翼无人机平台。
1.2 摄影传感器
本研究中搭载传感器为EOS5DMarkII，镜头标称焦距有24mm、35mm兩种;CMOS传感器尺寸：36mm×24mm，最大像素：6048像素×4032像素。飞行过程中采取飞控系统控制快门定点曝光，将对焦环固定在无穷远处锁定相机的内方位元素，采用固定光圈以保证统一物镜畸变参数，并伴有二轴稳定云台。
2 无人机航摄系统
在长距离输气管道测量中的应用某煤制气支干线全长113km，测区地势东北高西南低，地质构造较为复杂。其中，山区约占70%，平原约20%，丘陵10%。因管道施工设计需求，需在20个工作日内提供全线1∶2000带状地形图（沿中线两侧各100m范围）。为保证工期与质量，决定采用无人机航摄技术，技术流程如图1所示。
2.1 无人机航摄数据获取
（1）测区相关资料的收集在飞行设计之前对测区概况进行了解并收集相关资料，如测区地形图、GPS控制点坐标等。
（2）飞行设计根据工程项目的成图要求及测区地形起伏状况，本试验设计5个航摄架次，航高依分区海拔高度设置为600～1200m，地面分辨率优于0.2m，带宽1km。
（3）数据采集将规划好的航线载入飞行控制系统，地面控制子系统按照规划航线控制无人机飞行，飞控系统则按预设的航线和拍摄方式控制相机进行拍摄。本试验共获取影像3500张，采用人工选取同名点的方法计算相邻像片的重叠度和旋偏角，利用飞控数据和导航数据来检查航线的弯曲度、同一航线的航高差等参数，经检查均达到规范要求。
2.2 像控布设及施测 根据“条带”状测区特点，全区采用平高区域网单航带双模型布点方案。每隔5条基线布一对平高点，不规则区域网在凹拐角处加布平高点。全线共布设外业像控点408个。
2.3 影像处理
影像处理主要包括畸变差纠正、空中三角测量、三维产品制作及精度检查等内容。
（1）影像畸变差纠正。
由于低空无人机的载重及体积原因，搭载传感器为非量测型相机，感光单元的非正方形因子和非正交性，以及物镜组的径向和切向畸变差的存在使得获取的数码影像存在各种畸变差，不能直接用于测绘生产。本试验中航飞前在专业检校场对相机进行精检校，获取相机畸变差系数，借助PixelGrid畸变纠正模块完成数据预处理。
（2）空中三角测量。
空中三角测量是数据处理的核心，主要作业方法为根据POS数据自动建立航带内和航带间的拓扑关系网进行全自动连接点提取，通过大量平差点和快速平差算法完全剔除粗差点，利用控制点作空中三角测量计算，获取精确的外方位元素，生成加密点坐标。
以丘陵地形为参照，多余控制点平面与高程残差最大差值均小于丘陵地限差（平面0.5m，高程0.4m）要求。
（3）DOM、DEM、DLG制作。
在VZ站下导入空三成果恢复立体模型，生成核线影像文件，进行影像匹配、编辑，线划图采集。根据外业调绘片在CASS环境下进行属性编辑、图廓整饰。利用采集的三维DLG数据内插生成DEM数据，从而进行DOM的制作。将正射影像图与线划图叠加分幅整饰最终完成线路1∶2000带状地形图制作。
（4）DLG成图精度分析。
精度评估包括两个方面：地理精度和数学精度。地理精度评估采用现场检查的方法，以验证图形地理元素的准确性，数据的完整性，完整选择的合理性和边缘的质量;数学精度评估包括飞机位置评估和高程评估，主要使用实际的RTK测量。将图中的点与地图上的坐标进行比较，计算结果较差，误差公式为点位置的误差用于计算平面位置的误差和每个控制点的高程误差。在确保评估准确性的基础上，将整个区域分为一个形态差异，并选择13个检查采样区域（平原为4个，山区为3个，山区为6个）。
该测试采用地理精度和数学精度的同步检查方法。在收集特征点坐标数据时，将根据现场特征的实际情况验证地图信息，并从每个样本区域进行30次检查。如图2所示。由于不同的地形和地貌对高程精度的影响较大，因此高程精度统计信息以子区域的形式出现，而平面精度为完整的统计数据，平均误差采用高精度检测公式。
为了更好地验证平面位置精度，避免实测点位过程中选取点位与图上点位人为误差的存在，平面精度在各样本区外业实测点中均匀选取100个房角、公路拐角、独立地物作为检查点，结果表明基于无人机航摄技术的1∶2000线路带状地形图高程、平面中误差均满足《1∶500、1∶1000、1∶2000地形图航空摄影测量内业规范》（GB/T7930—2008）要求。
3 结语
低空无人机具有许多优点，例如轻便、灵活、响应迅速、成本低等。本文将该技术应用于长距离输气管道线路地形图“带状”——测量项目，并通过实验验证，该技术在长输油气管道“短带”地形图测量中具有明显的优势。它可以高效，快速，高质量地完成测量工作，从而节省了大量的劳动，缩短了测量周期。需要指出的是，低空无人机航拍系统本身仍然存在很多缺点，例如使用小型非测距相机，单个图像的覆盖面积小，图像关节的工作量等。对模型更改作量和模型边缘连接增加;系统的姿态不稳定，并且基高比变小，使得空中三角形不稳定，这会导致高程精度的损失，从而使其比例较大（1：1000， 1：500）映射无法满足海拔精度要求。因此，后续工作将主要研究在野外测量的高程点的使用，以调整和校正低空摄影测量的高程数据，并将考虑是否可以将无人机航测技术应用于线路站点和大规模的交叉点取决于拟合的精度，以进一步发展无人机航拍技术在长距离油气管道中的应用。
参考文献
[1] 罗志强.无人机在天然气长输管道地质灾害预警的应用[J].石化技术，2020（2）：174-175.
[2] 李宝华.机载激光（LIDAR）技术在长输管道工程测量中的应用[D].青岛：中国石油大学（华东），2014.
[3] 张颖龙.基于视觉的无人机在油气管道安全管理中的应用[J].电子技术与软件工程，2019（9）：99-100.
[4] 毅力琦.长输管道變形计算应变测量和健康监测系统研究[D].北京：北京化工大学，2012.
[5] 郝晓平.无人机技术在油气管道巡护中的应用[J]. 油气储运，2019（5）：955-960.
[6] 王巨涛.机载LiDAR技术在长输管道测量中的应用[J]. 测绘标准化，2016（12）：42-43.
[7] 韩昭嵘.四旋翼无人机矿浆管道辅助巡线系统的研究[D].昆明：昆明理工大学，2017.
关键词：低空无人机 长输管道 测量 航摄系统
Abstract： There are many problems in the traditional manual measurement mode ， such as long working cycle， large input of manpower， high cost， etc.， and even can not be measured in difficult areas， which can not meet the needs of high difficulty and fast-paced measurement production. Low altitude UAV aerial photography technology， with its own flexible， efficient， fast and difficult area detection aerial capture technology， as well as accurate post-processing technology， greatly reduces the operating cost and production cycle， and has obvious advantages in the "short， flat and fast" topographic mapping of long-distance pipeline route. This paper mainly discusses the application of UAV aerial survey system in 1：2000 line survey， including data acquisition， image control layout and image processing.
Key Words： Low altitude UAV; Long-distance pipeline; Measurement; Aerial camera system
长途石油（天然气）管道是国家油气运输和存储项目的重要组成部分。随着国家能源战略的加快，主要分支石油（天然气）管道的铺设距离越来越长，覆盖范围广，地形复杂，工期狭窄等特点也对吊装提出了更高的要求。
低空无人机航拍技术与传统航拍摄技术相辅相成，具有灵活、高效、快速的特点，可检测困难区域，并具有精确的后处理技术，大大减少了衡量运营成本和生产。在“短，平，快”长途管道路线的地形图中具有明显的优势。
管道勘测主要包括管道勘测、穿跨越工程勘测和站场勘测。线路测量在中心线两侧100 m以内，比例尺为1：2000;穿越项目和站场的测量比例为1：500。
本文重点介绍了无人机航空测量系统在1：2000线状地物测量中的应用。
1 无人机系统简介
低空无人机（UAV）航空摄影系统是一种高度机动，低成本，小型化和专门化的技术，集成了无人机、遥感器以及GPS导航和定位功能的遥感系统。
无人机航测系统主要包括无人机飞行平台，飞行控制系统和非测距CCD数码相机，以及地面站、远程无线通信设备和地面数据处理系统等辅助设施。
1.1 无人机飞行平台
无人机飞行平台主要包括固定翼无人机、轻型旋翼无人机和无人驾驶飞机。由于固定翼无人机具有稳定、低速、低成本飞行等优点，本研究采用固定翼无人机平台。
1.2 摄影传感器
本研究中搭载传感器为EOS5DMarkII，镜头标称焦距有24mm、35mm兩种;CMOS传感器尺寸：36mm×24mm，最大像素：6048像素×4032像素。飞行过程中采取飞控系统控制快门定点曝光，将对焦环固定在无穷远处锁定相机的内方位元素，采用固定光圈以保证统一物镜畸变参数，并伴有二轴稳定云台。
2 无人机航摄系统
在长距离输气管道测量中的应用某煤制气支干线全长113km，测区地势东北高西南低，地质构造较为复杂。其中，山区约占70%，平原约20%，丘陵10%。因管道施工设计需求，需在20个工作日内提供全线1∶2000带状地形图（沿中线两侧各100m范围）。为保证工期与质量，决定采用无人机航摄技术，技术流程如图1所示。
2.1 无人机航摄数据获取
（1）测区相关资料的收集在飞行设计之前对测区概况进行了解并收集相关资料，如测区地形图、GPS控制点坐标等。
（2）飞行设计根据工程项目的成图要求及测区地形起伏状况，本试验设计5个航摄架次，航高依分区海拔高度设置为600～1200m，地面分辨率优于0.2m，带宽1km。
（3）数据采集将规划好的航线载入飞行控制系统，地面控制子系统按照规划航线控制无人机飞行，飞控系统则按预设的航线和拍摄方式控制相机进行拍摄。本试验共获取影像3500张，采用人工选取同名点的方法计算相邻像片的重叠度和旋偏角，利用飞控数据和导航数据来检查航线的弯曲度、同一航线的航高差等参数，经检查均达到规范要求。
2.2 像控布设及施测 根据“条带”状测区特点，全区采用平高区域网单航带双模型布点方案。每隔5条基线布一对平高点，不规则区域网在凹拐角处加布平高点。全线共布设外业像控点408个。
2.3 影像处理
影像处理主要包括畸变差纠正、空中三角测量、三维产品制作及精度检查等内容。
（1）影像畸变差纠正。
由于低空无人机的载重及体积原因，搭载传感器为非量测型相机，感光单元的非正方形因子和非正交性，以及物镜组的径向和切向畸变差的存在使得获取的数码影像存在各种畸变差，不能直接用于测绘生产。本试验中航飞前在专业检校场对相机进行精检校，获取相机畸变差系数，借助PixelGrid畸变纠正模块完成数据预处理。
（2）空中三角测量。
空中三角测量是数据处理的核心，主要作业方法为根据POS数据自动建立航带内和航带间的拓扑关系网进行全自动连接点提取，通过大量平差点和快速平差算法完全剔除粗差点，利用控制点作空中三角测量计算，获取精确的外方位元素，生成加密点坐标。
以丘陵地形为参照，多余控制点平面与高程残差最大差值均小于丘陵地限差（平面0.5m，高程0.4m）要求。
（3）DOM、DEM、DLG制作。
在VZ站下导入空三成果恢复立体模型，生成核线影像文件，进行影像匹配、编辑，线划图采集。根据外业调绘片在CASS环境下进行属性编辑、图廓整饰。利用采集的三维DLG数据内插生成DEM数据，从而进行DOM的制作。将正射影像图与线划图叠加分幅整饰最终完成线路1∶2000带状地形图制作。
（4）DLG成图精度分析。
精度评估包括两个方面：地理精度和数学精度。地理精度评估采用现场检查的方法，以验证图形地理元素的准确性，数据的完整性，完整选择的合理性和边缘的质量;数学精度评估包括飞机位置评估和高程评估，主要使用实际的RTK测量。将图中的点与地图上的坐标进行比较，计算结果较差，误差公式为点位置的误差用于计算平面位置的误差和每个控制点的高程误差。在确保评估准确性的基础上，将整个区域分为一个形态差异，并选择13个检查采样区域（平原为4个，山区为3个，山区为6个）。
该测试采用地理精度和数学精度的同步检查方法。在收集特征点坐标数据时，将根据现场特征的实际情况验证地图信息，并从每个样本区域进行30次检查。如图2所示。由于不同的地形和地貌对高程精度的影响较大，因此高程精度统计信息以子区域的形式出现，而平面精度为完整的统计数据，平均误差采用高精度检测公式。
为了更好地验证平面位置精度，避免实测点位过程中选取点位与图上点位人为误差的存在，平面精度在各样本区外业实测点中均匀选取100个房角、公路拐角、独立地物作为检查点，结果表明基于无人机航摄技术的1∶2000线路带状地形图高程、平面中误差均满足《1∶500、1∶1000、1∶2000地形图航空摄影测量内业规范》（GB/T7930—2008）要求。
3 结语
低空无人机具有许多优点，例如轻便、灵活、响应迅速、成本低等。本文将该技术应用于长距离输气管道线路地形图“带状”——测量项目，并通过实验验证，该技术在长输油气管道“短带”地形图测量中具有明显的优势。它可以高效，快速，高质量地完成测量工作，从而节省了大量的劳动，缩短了测量周期。需要指出的是，低空无人机航拍系统本身仍然存在很多缺点，例如使用小型非测距相机，单个图像的覆盖面积小，图像关节的工作量等。对模型更改作量和模型边缘连接增加;系统的姿态不稳定，并且基高比变小，使得空中三角形不稳定，这会导致高程精度的损失，从而使其比例较大（1：1000， 1：500）映射无法满足海拔精度要求。因此，后续工作将主要研究在野外测量的高程点的使用，以调整和校正低空摄影测量的高程数据，并将考虑是否可以将无人机航测技术应用于线路站点和大规模的交叉点取决于拟合的精度，以进一步发展无人机航拍技术在长距离油气管道中的应用。
参考文献
[1] 罗志强.无人机在天然气长输管道地质灾害预警的应用[J].石化技术，2020（2）：174-175.
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[3] 张颖龙.基于视觉的无人机在油气管道安全管理中的应用[J].电子技术与软件工程，2019（9）：99-100.
[4] 毅力琦.长输管道變形计算应变测量和健康监测系统研究[D].北京：北京化工大学，2012.
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[6] 王巨涛.机载LiDAR技术在长输管道测量中的应用[J]. 测绘标准化，2016（12）：42-43.
[7] 韩昭嵘.四旋翼无人机矿浆管道辅助巡线系统的研究[D].昆明：昆明理工大学，2017.