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摘要：阐述了低空航测系统的发展现状和系统组成，探讨利用该系统进行航测作业的技术流程，最后分析利用无人机航摄系统测制1 ∶1 000大比例尺地形图对农村土地利用规划的成图精度、质量及相关注意事项的要求。综合运用实地调查、GIS软件综合成图法和SWOT分析法，基于无人机的1 ∶1 000航测成图可以达到相关成图规范要求，但需依赖大量的外业修补与改正工作。对成果进行精度评定和可行性分析，结果表明，低空影像可用于小区域的大比例尺快速地形测绘。通过无人机航摄在农村土地利用规划中的应用案例，展现了无人机航摄在小面积、低空、特殊地形的地图测量和修测上的优势，并具有高时效性、高精度、高机动性的特点。随着城市化的不断建设，无人机航拍测绘技术一定会得到广泛的应用，但还有很多方面需要完善，无人机航测服务于农村规划任重而道远。
关键词：无人机航拍；测绘；农村土地规划；SWOT分析法；石城县洋地村
中图分类号： F301.2 文献标志码： A
文章编号：1002-1302（2016）09-0416-05
目前随着我国城市化进程的不断加快，城市建设用地的红线在步步逼近，城市建设用地无法满足城市人口承载力的需求，农村剩余劳动力的转移已经形成了巨大的压力，因此农村土地的集约节约利用形成了一个新的缓解城市建设用地紧张的突破口，针对农村开展的中心村和自然村的规划在我国农村大面积铺开，而对农村进行规划的前提就是要对农村的地物现状进行准确的测绘，过往的全站仪、rtk等测量技术已经无法满足高效率的新农村规划对测绘任务的需求，而新的航拍测绘技术就被提上日程，无人机航拍测绘技术不仅能够满足对基础地形测绘小范围1 ∶1 000的比例尺精度的要求[1]，而且大大节省了测绘的效率。目前学者们关于无人机航拍测绘技术在农村土地利用规划中应用的研究较少，本研究探讨了该技术在农村土地规划中的应用，对后续全国铺开的新农村规划有一定的借鉴和参考价值。
1 研究区域和数据来源
本研究选取的新农村规划点是江西省赣州市石城县洋地村，洋地村位于江西省赣州市石城县东南部，横江镇西部，距石城县城24 km，东邻福建宁化，东南抵福建长汀，西南与江西省瑞金接壤，西毗石城县龙岗，西北与石城县屏山交界，北靠石城县珠坑。坐落于闽赣交界之武夷山西麓，地势东高西低，东部武夷山脉，山势逶迤，群峦叠嶂，自然资源丰富，交通发达，赣江源头，林竹并茂，文坛玉纸，久誉闻名，远销中外，是赣江源头第一乡村。村东面小山连绵，村西面丘陵起伏，秋溪河由南向北从中贯穿，将整个村子分为东西两边。全村辖11个村民小组，总户数为368户，总人口1 350人，耕地面积77.87 hm2。解放初期为横江区洋和乡。主要手工业产品有南金纸，农业以烟莲种植为支柱产业，是江西省百强乡村之一。
2 航拍测绘的技术、方法过程及数据处理
2.1 航拍图片的拼接及特征地物采集
无人机航拍的分辨率是2 600万像素，洋地村的整个地域范围的形状类似一个勺子，整个洋地村无人机航拍的图片一共约1 300张，重复率高达80%，按照洋地村的实际地形，采取条带状碾压的飞行方式，保证垂直正射的飞行要求，微单保持1 s拍摄1次，使范围覆盖非常齐全，没有空缺和遗漏的地方，而且注意了拐角处的衔接，一个条带碾压过去之后，和另一个平行的条带之间的重叠度超过80%，这对飞机的性能、航飞手的飞行技术有一定的要求。图1是洋地村无人机拍摄的影像图。
将无人机航拍采集的多张图片进行影像的拼接，采用PS 5.0 专业拼接软件[2]，PS 5.0软件的优点是有自动识别功能，会根据像素的特征，把特征要素较多的图片拼接在一起，这就解释了航飞时为什么要保证一定的飞行重叠度，但是自动拼接只能是完成那些在像素特征上极其相近的图片，更多的工作还需要人工拼接来完成，对于影像上信息特征较弱的图片，需要专业的拼接技术人员去肉眼识别图片之间的重复地物，并使用自动扭曲和调整功能将图片融合在一起，在融合之后需要使用自动抹除功能将拼接条痕抹除掉，并保证色调和主体图像保持一致。PS 5.0还增加了许多图片增强和弱化的功能，根据具体的图片信息适当做一些完善和处理才更有利于后期影像的矢量化。图2是对洋地村1 300多张图片进行拼接和适当处理得到的1张完整的洋地村地物图。
在完成影像拼接之后，进一步对影像进行校正和坐标转换[3]，把WGS84坐标体系下的坐标转换成目标要求的北京54坐标系。在测绘时采用的是中海达S760手持GPS，这种GPS简易、方便、可以满足野外采集坐标数据的要求，S760只需要插1张内置储值卡，连接江西省赣州市石城县CROSS站，就能准确定位每个目标点的准确坐标和高程，误差能保持在0.05 m范围以内。特征地物的选取也具有一定的规范和要求，方便后期在做影像校正和坐标转化时能够确切地在图上找到该地物点，寻找越准确校正精度就越高，成图就越能更准确地纳入全国统一的北京54坐标系统。表1是在洋地村采集的特征地物各个点的坐标。
2.2 影像校正与坐标转换
（1）用ArcGIS打开影像图：点击菜单栏中的“添加数据按钮”，在弹出的对话框中点击“连接文件夹”，选择tiff所在文件夹，点击“确定”，然后在“查找范围”中选择需要添加的tiff文件，点击“添加”（图3）。
（2）点击“视图”—“数据框属性”—在“常规”下“显示”中选择为“度分秒”—“应用”—“确定”。在影像上选择特征点（特征点不少于4个），记录下特征点的经纬度。打开“HDS2003 数据处理软件包”，选择“工具”—“坐标转换”—“设置”—“地图投影”—“中央子午线”输入“117”，在右边的“椭球”选择“国家北京54”，输入经纬度，点击“转换坐标”，记录下该点坐标，这样把所有特征点都转换并记录好。
（3）在ArcGIS中打开“地理配准”工具栏，点击“添加控制点”[4]，在影像上刚刚选择的特征点上单击，然后右击，选择“输入X、Y”，输入相应的X、Y坐标。这样把所有特征点的坐标都输入。坐标输入完成之后，在“地理配准”下拉选项中，选择“更新地理配准”，完成坐标转换。 （4）转换完成后，在左边的“内容列表”中右击影像名，选择“数据”—“导出数据”，在弹出的对话框中选择导出的文件夹，并命名，格式选择“TIFF”，点击“保存”，之后会弹出2个对话框，都选择“否”。这样便会生成与影像相对应的tfw（tiff的坐标定位文件）文件[5]。注意tfw文件与tiff文件名称要一致并放在同一个文件夹下。
2.3 矢量化图高程融合
（1）打开谷歌地球，找到需要获取高程信息的村庄，并添加地标，在高程获取软件左侧点击刷新，此时会显示“投影带中央子午线”，江西为117°E（图4），点击“确定”。
（2）点击“数据采集”—“手工采集”，然后选择1个特征点，点号为K1，要记住该点的位置，方便后续的校正（因为研究采用的影像与谷歌地球的经纬度有偏差，所以导出的高程点需要校正）。点击“底图窗取点”，然后在地图上选取特征点，点击之后，就会出现该点的坐标与高程[6]，选择“采用”，该点就提取完毕（图5、图6）。这样在提取出足够的点（提取时大部分的点沿着道路采集，在村庄周围适当采集一些点）。
（3）点采集完成之后，选择“文件”—导出数据，弹出的对话框中，将“选择框”中的“描述”去掉，然后点击确定。选择存储位置，输入文件名，数据导出就完成（图7）。
（4）数据导出后，找到刚刚导出的数据，导出的数据是“dat”文件，但是格式有点不对，需要将文件后缀改为“csv”格式，用Excel打开文件，在第1列与第2列之间插入1列，并将坐标的3列单元格格式设置为“数值”，小数位3位，保存好，再将文件名后缀改为“dat”。
（5）打开矢量化后的CASS图，导入高程点，会发现导入的点与图有偏差，在CASS中右击，选择“快速选择”，弹出的对话框按图8设置： 此时高程点就全部选中了，然后用“m”命令进行偏移，根据之前选择的特征点，将高程点偏移到正确位置[7]（图8），到此，高程完毕。整个CASS软件成图就全部完成套盒。
3 数据对于农村土地利用规划的要求分析与评价
农村地区小范围的规划对现状图的要求及实际情况见表2。
图9是基于南方CASS软件环境下制作的赣州市石城县洋地村的土地利用现状图。
4 无人机航拍测绘技术在土地规划中的绩效评价
4.1 因子对规划要求的拟合度评价及分析
主要选取以下几个因子：正射影像的分辨率、航拍图片的重叠度[9]、地物影像判别的清晰度、影像比例尺的精度情况、对规划图中的特征地物和发展用地的指引作用进行评价，而在评价因子的选择上主要选取了权重、实际完成效果、客户满意度、无人机配置和工作要求等4个方面，具体的评价过程和结果见表3。
4.2 基于SWOT分析法的无人机航测在规划中的识别和分析
根据研究过程的相关资料和数据， 对农村土地利用规划产生影响的因素包括无人机影像的分辨率、无人机影像的清晰度、比例尺精确度、精度、时效性、操作机动性、工序繁琐程度、天气影响情况、环境适宜度、风险程度、成本状况、耗费状况、新设备的和谐度、新技术的应用潜力、业务量多少、安全事故和隐患、价格成本的可控性、国家法律法规的迎合度等[11]。因素全部罗列出来之后，通过专家判断法，即个别、分散的征
求专家意见，将这些因素归纳成为影响无人机航拍测绘在农村土地利用规划中的外部因素与内部因素2组；然后设计问卷，使用特尔菲法，请专家们对所罗列的影响因素的影响程度进行打分，可采用的评分方式见表4，问卷中内部因素中的正值可判断为优势因素，负值为劣势因素，外部因素中的正值为机遇因素，负值为威胁因素[12]。由此可识别土地利用规划中的SWOT各个方面因素，即通过专家打分平均值的正负，来判断所调查的各个因素是属于优势、劣势、机遇还是威胁。影响因素识别以后，根据所掌握的材料，对各个因素加以分析。
评分标准：评分的取值（-a，a），a>0；分数的绝对值代表该因素的影响程度；分数的正负代表该因素为机遇或威胁[12]。由此可识别土地利用是积极影响还是不利影响。
选取和邀请测绘行业、土地规划行业以及无人机专业的12位专家来参与对这些内部因素和外部因素进行打分分析，对各个因素分别进行影响强度评分，强度评分标准和评分表分别见表5和表6。
评分说明：强度代表该因素对农村土地利用规划的影响程度。（l）如果该因素是正面影响，根据强度打出相应的正分，取值为（0，5][13]；（2）如果该因素是负面影响，根据强度打出相应的负分，取值为[-5，0）；（3）可以出现小数点。
通过对评分表进行统计分析，根据获得的定性和定量结果识别出S、W、O、T各要素，再对各个因素进行编号（表7），以进行相应的评价和分析。
从表7可知，无人机航拍测绘影像可以广泛应用到农村土地利用的规划中，它以其高分辨率、高清晰度、高时效、高机动性迎合了土地规划这一业务的需要，随着新技术和新设备的引进，其工作效率和工作精度将大大提高，但受天气和环境的影响也会存在局限性，操作过程中的风险威胁必须引起足够的重视。
5 结论和建议
综上所述，在当前农村基础地形测绘和规划实践中，无人机航拍测绘技术在测绘效率、精准度和图片处理技术上有很多优势，但并不意味着这种方法是毫无瑕疵的，有很多需要学者们继续努力和深入研究的方面，使这门技术更加完善和成熟，更加符合规划技术要求。总之，无人机航拍测绘在农村土地规划中的前景非常可观，但等待学者们继续深入探讨和需要解决的问题也会越来越多。在未来的几十年里，应完善无人机上GPS的高精度设备，以便于航飞的图片可以直接自带坐标；同时加强相位点的布控，更加准确地提高制图的精度；针对目前混乱的无人机航测市场，有关部门必须加以管控和规范，避免因为业务造成不必要的伤残和损失，期待这一技术在农村土地利用规划中能越来越成熟和完善。
参考文献：
[1]张文博. 无人机航测技术在土地综合整治中的应用研究[D]. 长沙：长沙理工大学，2013.
[2]肖 波. 无人机图像自动拼接问题研究[D]. 昆明：昆明理工大学，2013.
[3][JP4]王生明. 无人机影像几何精校正研究[D]. 成都：西南交通大学，2014.
[4]陈 姣. 无人机航摄系统测绘大比例尺地形图应用研究[D]. 昆明：昆明理工大学，2013.
[5]史占军，于志忠，郭志强. 无人机摄影测量在1 ∶2 000地形图的应用[J]. 吉林地质，2011，30（3）：133-136.
[6]冯 涛. 浅谈南方测图软件CASS进行地形图编绘[J]. 新疆有色金属，2011（增刊1）：74-75.
[7]崔书珍，周金国. 无人机航摄系统在1 ∶1 000地形图测绘中的应用[J]. 地矿测绘，2014（4）：29-31.
[8]许剑锋 .无人机航摄在农村土地承包经营权试点中的应用[C]//太原市中小企业工程技术人才发展促进会.工程技术发展论文集. 太原，2015-01-08：365.
[9]尚海兴，黄文钰. 无人机低空影像在地形图测绘中的应用[J]. 地理空间信息，2013，11（3）：29-31.
[10]万保峰. 无人机低空航摄系统在云南山区1 ∶2 000地形图测绘中的应用[J]. 山东工业技术，2015（11）：234-235.
[11]李 雷，张海涛，李 兵. 无人机影像在大面积 1 ∶2 000 地形图测绘中的应用研究[J]. 测绘通报，2012（增刊1）：457-461.
[12]肖鹏飞，罗倩倩. SWOT分析在城市规划中的应用误区及对策研究[J]. 城市规划学刊，2010（增刊1）：78-82.
[13]申 彧. SWOT分析在区域可持续发展定位中的应用[D]. 厦门：厦门大学，2009.
[14]胡玮炜，韩笑非. 城市规划中SWOT分析的应用误区和应对策略探析[J]. 河南科技，2014（6）：228.
关键词：无人机航拍；测绘；农村土地规划；SWOT分析法；石城县洋地村
中图分类号： F301.2 文献标志码： A
文章编号：1002-1302（2016）09-0416-05
目前随着我国城市化进程的不断加快，城市建设用地的红线在步步逼近，城市建设用地无法满足城市人口承载力的需求，农村剩余劳动力的转移已经形成了巨大的压力，因此农村土地的集约节约利用形成了一个新的缓解城市建设用地紧张的突破口，针对农村开展的中心村和自然村的规划在我国农村大面积铺开，而对农村进行规划的前提就是要对农村的地物现状进行准确的测绘，过往的全站仪、rtk等测量技术已经无法满足高效率的新农村规划对测绘任务的需求，而新的航拍测绘技术就被提上日程，无人机航拍测绘技术不仅能够满足对基础地形测绘小范围1 ∶1 000的比例尺精度的要求[1]，而且大大节省了测绘的效率。目前学者们关于无人机航拍测绘技术在农村土地利用规划中应用的研究较少，本研究探讨了该技术在农村土地规划中的应用，对后续全国铺开的新农村规划有一定的借鉴和参考价值。
1 研究区域和数据来源
本研究选取的新农村规划点是江西省赣州市石城县洋地村，洋地村位于江西省赣州市石城县东南部，横江镇西部，距石城县城24 km，东邻福建宁化，东南抵福建长汀，西南与江西省瑞金接壤，西毗石城县龙岗，西北与石城县屏山交界，北靠石城县珠坑。坐落于闽赣交界之武夷山西麓，地势东高西低，东部武夷山脉，山势逶迤，群峦叠嶂，自然资源丰富，交通发达，赣江源头，林竹并茂，文坛玉纸，久誉闻名，远销中外，是赣江源头第一乡村。村东面小山连绵，村西面丘陵起伏，秋溪河由南向北从中贯穿，将整个村子分为东西两边。全村辖11个村民小组，总户数为368户，总人口1 350人，耕地面积77.87 hm2。解放初期为横江区洋和乡。主要手工业产品有南金纸，农业以烟莲种植为支柱产业，是江西省百强乡村之一。
2 航拍测绘的技术、方法过程及数据处理
2.1 航拍图片的拼接及特征地物采集
无人机航拍的分辨率是2 600万像素，洋地村的整个地域范围的形状类似一个勺子，整个洋地村无人机航拍的图片一共约1 300张，重复率高达80%，按照洋地村的实际地形，采取条带状碾压的飞行方式，保证垂直正射的飞行要求，微单保持1 s拍摄1次，使范围覆盖非常齐全，没有空缺和遗漏的地方，而且注意了拐角处的衔接，一个条带碾压过去之后，和另一个平行的条带之间的重叠度超过80%，这对飞机的性能、航飞手的飞行技术有一定的要求。图1是洋地村无人机拍摄的影像图。
将无人机航拍采集的多张图片进行影像的拼接，采用PS 5.0 专业拼接软件[2]，PS 5.0软件的优点是有自动识别功能，会根据像素的特征，把特征要素较多的图片拼接在一起，这就解释了航飞时为什么要保证一定的飞行重叠度，但是自动拼接只能是完成那些在像素特征上极其相近的图片，更多的工作还需要人工拼接来完成，对于影像上信息特征较弱的图片，需要专业的拼接技术人员去肉眼识别图片之间的重复地物，并使用自动扭曲和调整功能将图片融合在一起，在融合之后需要使用自动抹除功能将拼接条痕抹除掉，并保证色调和主体图像保持一致。PS 5.0还增加了许多图片增强和弱化的功能，根据具体的图片信息适当做一些完善和处理才更有利于后期影像的矢量化。图2是对洋地村1 300多张图片进行拼接和适当处理得到的1张完整的洋地村地物图。
在完成影像拼接之后，进一步对影像进行校正和坐标转换[3]，把WGS84坐标体系下的坐标转换成目标要求的北京54坐标系。在测绘时采用的是中海达S760手持GPS，这种GPS简易、方便、可以满足野外采集坐标数据的要求，S760只需要插1张内置储值卡，连接江西省赣州市石城县CROSS站，就能准确定位每个目标点的准确坐标和高程，误差能保持在0.05 m范围以内。特征地物的选取也具有一定的规范和要求，方便后期在做影像校正和坐标转化时能够确切地在图上找到该地物点，寻找越准确校正精度就越高，成图就越能更准确地纳入全国统一的北京54坐标系统。表1是在洋地村采集的特征地物各个点的坐标。
2.2 影像校正与坐标转换
（1）用ArcGIS打开影像图：点击菜单栏中的“添加数据按钮”，在弹出的对话框中点击“连接文件夹”，选择tiff所在文件夹，点击“确定”，然后在“查找范围”中选择需要添加的tiff文件，点击“添加”（图3）。
（2）点击“视图”—“数据框属性”—在“常规”下“显示”中选择为“度分秒”—“应用”—“确定”。在影像上选择特征点（特征点不少于4个），记录下特征点的经纬度。打开“HDS2003 数据处理软件包”，选择“工具”—“坐标转换”—“设置”—“地图投影”—“中央子午线”输入“117”，在右边的“椭球”选择“国家北京54”，输入经纬度，点击“转换坐标”，记录下该点坐标，这样把所有特征点都转换并记录好。
（3）在ArcGIS中打开“地理配准”工具栏，点击“添加控制点”[4]，在影像上刚刚选择的特征点上单击，然后右击，选择“输入X、Y”，输入相应的X、Y坐标。这样把所有特征点的坐标都输入。坐标输入完成之后，在“地理配准”下拉选项中，选择“更新地理配准”，完成坐标转换。 （4）转换完成后，在左边的“内容列表”中右击影像名，选择“数据”—“导出数据”，在弹出的对话框中选择导出的文件夹，并命名，格式选择“TIFF”，点击“保存”，之后会弹出2个对话框，都选择“否”。这样便会生成与影像相对应的tfw（tiff的坐标定位文件）文件[5]。注意tfw文件与tiff文件名称要一致并放在同一个文件夹下。
2.3 矢量化图高程融合
（1）打开谷歌地球，找到需要获取高程信息的村庄，并添加地标，在高程获取软件左侧点击刷新，此时会显示“投影带中央子午线”，江西为117°E（图4），点击“确定”。
（2）点击“数据采集”—“手工采集”，然后选择1个特征点，点号为K1，要记住该点的位置，方便后续的校正（因为研究采用的影像与谷歌地球的经纬度有偏差，所以导出的高程点需要校正）。点击“底图窗取点”，然后在地图上选取特征点，点击之后，就会出现该点的坐标与高程[6]，选择“采用”，该点就提取完毕（图5、图6）。这样在提取出足够的点（提取时大部分的点沿着道路采集，在村庄周围适当采集一些点）。
（3）点采集完成之后，选择“文件”—导出数据，弹出的对话框中，将“选择框”中的“描述”去掉，然后点击确定。选择存储位置，输入文件名，数据导出就完成（图7）。
（4）数据导出后，找到刚刚导出的数据，导出的数据是“dat”文件，但是格式有点不对，需要将文件后缀改为“csv”格式，用Excel打开文件，在第1列与第2列之间插入1列，并将坐标的3列单元格格式设置为“数值”，小数位3位，保存好，再将文件名后缀改为“dat”。
（5）打开矢量化后的CASS图，导入高程点，会发现导入的点与图有偏差，在CASS中右击，选择“快速选择”，弹出的对话框按图8设置： 此时高程点就全部选中了，然后用“m”命令进行偏移，根据之前选择的特征点，将高程点偏移到正确位置[7]（图8），到此，高程完毕。整个CASS软件成图就全部完成套盒。
3 数据对于农村土地利用规划的要求分析与评价
农村地区小范围的规划对现状图的要求及实际情况见表2。
图9是基于南方CASS软件环境下制作的赣州市石城县洋地村的土地利用现状图。
4 无人机航拍测绘技术在土地规划中的绩效评价
4.1 因子对规划要求的拟合度评价及分析
主要选取以下几个因子：正射影像的分辨率、航拍图片的重叠度[9]、地物影像判别的清晰度、影像比例尺的精度情况、对规划图中的特征地物和发展用地的指引作用进行评价，而在评价因子的选择上主要选取了权重、实际完成效果、客户满意度、无人机配置和工作要求等4个方面，具体的评价过程和结果见表3。
4.2 基于SWOT分析法的无人机航测在规划中的识别和分析
根据研究过程的相关资料和数据， 对农村土地利用规划产生影响的因素包括无人机影像的分辨率、无人机影像的清晰度、比例尺精确度、精度、时效性、操作机动性、工序繁琐程度、天气影响情况、环境适宜度、风险程度、成本状况、耗费状况、新设备的和谐度、新技术的应用潜力、业务量多少、安全事故和隐患、价格成本的可控性、国家法律法规的迎合度等[11]。因素全部罗列出来之后，通过专家判断法，即个别、分散的征
求专家意见，将这些因素归纳成为影响无人机航拍测绘在农村土地利用规划中的外部因素与内部因素2组；然后设计问卷，使用特尔菲法，请专家们对所罗列的影响因素的影响程度进行打分，可采用的评分方式见表4，问卷中内部因素中的正值可判断为优势因素，负值为劣势因素，外部因素中的正值为机遇因素，负值为威胁因素[12]。由此可识别土地利用规划中的SWOT各个方面因素，即通过专家打分平均值的正负，来判断所调查的各个因素是属于优势、劣势、机遇还是威胁。影响因素识别以后，根据所掌握的材料，对各个因素加以分析。
评分标准：评分的取值（-a，a），a>0；分数的绝对值代表该因素的影响程度；分数的正负代表该因素为机遇或威胁[12]。由此可识别土地利用是积极影响还是不利影响。
选取和邀请测绘行业、土地规划行业以及无人机专业的12位专家来参与对这些内部因素和外部因素进行打分分析，对各个因素分别进行影响强度评分，强度评分标准和评分表分别见表5和表6。
评分说明：强度代表该因素对农村土地利用规划的影响程度。（l）如果该因素是正面影响，根据强度打出相应的正分，取值为（0，5][13]；（2）如果该因素是负面影响，根据强度打出相应的负分，取值为[-5，0）；（3）可以出现小数点。
通过对评分表进行统计分析，根据获得的定性和定量结果识别出S、W、O、T各要素，再对各个因素进行编号（表7），以进行相应的评价和分析。
从表7可知，无人机航拍测绘影像可以广泛应用到农村土地利用的规划中，它以其高分辨率、高清晰度、高时效、高机动性迎合了土地规划这一业务的需要，随着新技术和新设备的引进，其工作效率和工作精度将大大提高，但受天气和环境的影响也会存在局限性，操作过程中的风险威胁必须引起足够的重视。
5 结论和建议
综上所述，在当前农村基础地形测绘和规划实践中，无人机航拍测绘技术在测绘效率、精准度和图片处理技术上有很多优势，但并不意味着这种方法是毫无瑕疵的，有很多需要学者们继续努力和深入研究的方面，使这门技术更加完善和成熟，更加符合规划技术要求。总之，无人机航拍测绘在农村土地规划中的前景非常可观，但等待学者们继续深入探讨和需要解决的问题也会越来越多。在未来的几十年里，应完善无人机上GPS的高精度设备，以便于航飞的图片可以直接自带坐标；同时加强相位点的布控，更加准确地提高制图的精度；针对目前混乱的无人机航测市场，有关部门必须加以管控和规范，避免因为业务造成不必要的伤残和损失，期待这一技术在农村土地利用规划中能越来越成熟和完善。
参考文献：
[1]张文博. 无人机航测技术在土地综合整治中的应用研究[D]. 长沙：长沙理工大学，2013.
[2]肖 波. 无人机图像自动拼接问题研究[D]. 昆明：昆明理工大学，2013.
[3][JP4]王生明. 无人机影像几何精校正研究[D]. 成都：西南交通大学，2014.
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[5]史占军，于志忠，郭志强. 无人机摄影测量在1 ∶2 000地形图的应用[J]. 吉林地质，2011，30（3）：133-136.
[6]冯 涛. 浅谈南方测图软件CASS进行地形图编绘[J]. 新疆有色金属，2011（增刊1）：74-75.
[7]崔书珍，周金国. 无人机航摄系统在1 ∶1 000地形图测绘中的应用[J]. 地矿测绘，2014（4）：29-31.
[8]许剑锋 .无人机航摄在农村土地承包经营权试点中的应用[C]//太原市中小企业工程技术人才发展促进会.工程技术发展论文集. 太原，2015-01-08：365.
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[14]胡玮炜，韩笑非. 城市规划中SWOT分析的应用误区和应对策略探析[J]. 河南科技，2014（6）：228.