無人機傾斜攝影測量技術具有低成本、靈活機動、實時性強等特點，在數字城市建設、橋梁檢測、滑坡調查、地形圖測繪等多個工程領域得到廣泛的應用，下面重點結合傾斜攝影測量技術在大比例尺地形圖測繪中的應用進行分析。

1、測區數據獲取

依照傾斜攝影測量的技術參數和流程，選取廣東省某縣部分區域進行地籍數據采集和精度評定。所選測區面積1.08km2，地物類主要是房屋建筑、道路、耕地，地勢平坦，無復雜地形。選取晴朗、能見度高、風力小的天氣進行數據采集，保證像片無大面積云影、煙和反光等缺陷。將相片導入軟件中完成三維建模和地籍要素采集。試驗使用六旋翼航測無人機搭載傾斜雙相機，利用兩臺全畫幅相機依次前下后擺動60°，一個周期采集6張不同角度的地物航空影像，達到6臺相機同時工作的效果。

2、測量關鍵技術

無人機傾斜攝影測量系統自身特點決定影像處理方式與傳統航測方法不同，采用Smart3D Capture軟件完成空三、實景三維模型建立、點云生成，導入Geoway 3D Mapping軟件完成地理要素矢量化、地形圖分幅整飾等。

試驗第一個關鍵技術是將POS檢校解算后的傾斜像片導入Smart3D Capture軟件中進行空三加密、模型快速化一體生產、模型數據局部修整及少量人工干預處理，聯機運算一周由9236張1km2的真彩色航空相片生成點云和OSG格式的實景三維模型。

試驗第二個關鍵技術是將實景三維模型和點云導入Geoway 3DMapping軟件中，按照《國家基本比例尺地圖圖式第1部分：1∶500、1∶1000、1∶2000地形圖圖式GB20257.1—2017》規范中1∶500地形圖要求，參照點云和三維模型完成全要素矢量化采集。

測區在縣城中心，地物類主要是房屋、道路和植被，沒有復雜地形。1km2的測區由5名采編員耗時5d手動采集整飾，得到6.08MB的DWG文件。整理完成的數字線劃圖，匯集需補測的問題交給外業調繪補測，最后修改整飾地形圖，完成測圖工作。

3、大比例尺地形圖精度評定

為確保試驗數據的精確性，需要對成果圖進行數學精度的驗證。為保證界址點點位精度檢驗的準確性，依照“均勻分布”的原則在測區內選取219個界址點做精度評定，對利用傾斜攝影進行大比例尺地籍測量所獲界址點坐標數據進行精度檢驗，計算圖上獲取的點位坐標數據與實地對應點坐標數據差值。計算可得界址點的點位等精度中誤差為±2.3cm，高精度中誤差為±3.3cm，界址點點位中誤差滿足國家規范要求，通過實測冗余數據充分證明傾斜攝影測量可以在大比例地籍圖上應用。

無人機傾斜攝影影像處理要點：

1、特征提取

在影像處理工作的開展過程當中，立足于圖像拍攝的實際情況對其技術特征進行提取對強化影像處理效率具有至關重要的作用。常用的無人機傾斜攝影影像特征提取策略主要包括下列幾種：

首先是對光譜特征的提取，在針對地物目標進行的傾斜攝影以及測量工作的同時，目標部位的光學特征往往也會通過一定途徑進行表現。通常來說，不同類別、形態以及材質的物體在光譜特征的表現層面也會展現出一定的差異，其亮度規律各有不同，因此技術人員能夠通過特定波段當中圖像的亮度表現以及光譜特征表現對其進行類別歸納與劃分，從而便于后續的辨識、測量與數據處理工作。

其次是對紋理特征的提取，在無人機搭載的傾斜相機當中，地物目標可能會以一定的規律表現出相應的圖案，這一圖案受地物目標形態、結構以及具體材質的影響較為明顯，是圖像特征的另一項重要表現，因此在針對無人機傾斜攝影影像進行處理的同時，技術人員還應將圖像的紋理特征作為重點進行統計，使圖像當中的區域化特征、灰度布局以及環境特點等信息都能夠得到相應展現。

最后是按照圖像測量目標要求進行的特征提取工作。在無人機傾斜攝影測量技術的應用過程當中，由于其測量目標以及攝影對象存在一定的差別，因此其特征表現情況以及特征提取同樣也各有不同，因此在特征提取的同時，相關技術團隊以及影像處理人員還應當明確不同形態與不同領域的圖像處理要求，進而保障圖像特征提取的準確性與實用性。

2、影像匹配

雖然無人機傾斜攝影測量技術在應用便捷性、觀察視角多元性以及測量成本等方面具備廣泛的優勢，但由于其整個測量系統架構的影響，其作業過程當中往往會受到外界環境的大幅沖擊與影響，最終獲取到的圖像信息以及測量數據也會產生一定的偏差。因此，為進一步改進無人機傾斜攝影測量技術所面臨的不足和風險，保障圖像信息的準確細致和可靠，工作人員以及技術團隊還應當采取合理手段進行影像匹配作業。影像金字塔。無人機傾斜攝影成像過程當中，會受到氣候、環境以及地形地貌等相關因素的影響，導致最終獲取到的圖像出現失真現象，阻礙了測量工作的正常開展。因此，為了使圖像內容得到更加可靠地呈現，使圖像當中的信息得到針對性保留，提升圖像內部的信息密度，技術人員可采用影像金字塔的方式對圖像進行解釋。

通常來說，在同一空間以及成像條件下，測量工作對圖像的應用方式以及應用要求存在一定差異，因此技術團隊可通過重采樣技術按照不同分辨率針對圖像像素進行運算和堆砌，使圖像能夠基于分辨率要求實現像素與地物特征之間的有效匹配，充分強化了圖像顯示以及圖像內容的準確性與有效性。

3、SIFT 算法

SIFT 算法又稱尺度不變特征轉換算法，分別通過高斯金字塔的創建、極值點的定位、極值點方向分析以及關鍵點描述符的構建，能夠使傾斜攝影過程當中所獲取到的圖像信息得到更加直觀地呈現，有效提升了圖像當中的信息密度，使成像過程當中可能出現的信息重疊得到了更加有效地處理，提升了地物目標全景圖的構建效率。

4、BRISK 算法

BRISK 算法同樣也是一種基于二進制的特征描述以及特征提取算法，具備較好的旋轉不變性以及尺度不變性，對于外部環境的適應能力及其自身穩定性較為良好，同時在無人機圖像處理的過程當中具有較為積極的性能，能夠出色地針對模糊圖像信息做出針對性處理。

因此，為了針對性減輕攝影系統成像過程當中外部環境對圖像清晰度造成的影響，使圖像內部的信息與數據得到更加充分地保留，相關技術團隊以及圖像處理團隊應當從實際出發針對影像匹配作業的基本流程及其圖像處理方法進行選定，促進無人機傾斜攝影測量工作精度的不斷進步。