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摘要：当前，对地理信息数据库及时准确的要求越来越高，无人机遥感技术由于其灵活性、及时性等优势，发挥着越来越重要的作用，极大地弥补了航空遥感和卫星遥感的不足。然而，很多因素都会影响图像采集的精度，为了获得完整的测区图，应当利用基础地理信息支持实现序列遥感图像的拼接，最终验证其精度标准。本文系统介绍了无人机低空遥感测量系统的应用现状，研究了无人机低空遥感测量结果精度的影响动因，针对其中存在的问题进行了研究，具体验证测量的可行性和准确性，并结合测量项目的实际需要，验证无人机测量的可行性和准确性。
关键词：无人机；地理信息；精度验证
一、引言
随着现代科学信息技术的不断进步发展，无人机上的遥感技术及其应用涉及范围也越来越广。图像矩形拼接过程是一种指将多幅互相重叠的矩形图像一起进行图形拼接的一个过程。为了拼接得到一幅完整的遥控测区遥感图像，需要对多个遥感测区图像文件进行遥感拼接，因此测区图像遥感拼接系统技术应用是目前解决这一技术问题的重要关键。无人机在低空飞行工作后，可以用小地图获取大量的遥感图像。无人机低空气象遥感全球测量气象技术无疑是人类获取全球地理气象信息的一种新途径和新观测方法。与目前传统的其他测量方法测绘相比，具有更高的测量工作效率，在大面积比例尺度和地形图像的测绘中已经得到了广泛的实际应用。它将有力推动我国地理信息空间数据向高度精细化、精确化、实时化、高效化方向发展。无人机低空高速遥感彩绘测量监控系统的推广应用和产业推广，促进了城市测绘新一代技术的推广应用和产业发展，加快了现代城市基础建设的测绘数字化发展进程，具有一个极其重要的技术现实意义和广阔的产业应用发展前景。本文主要根据相关无人机低空遥感图像测量软件系统的设计研究应用现状，研究了相关无人机低空飞行遥感图象测量的图像精度拼接控制和遥感图像软件拼接控制过程设计中的图像色差，并将相关无人机遥感测量结果充分应用到实际建筑土方工程计算中，并通过具体土方工程设计实例分析验证其应用可行性。
二、基础地理信息的内涵
围绕构建地理空间基本框架的目标，基础地理信息主要从事基础地理信息数据的采集与处理、数据库的建设与维护、发布与服务、应用与开发以及规划，重大测绘项目的设计与实施。负责地理测绘技术数据和测量档案的采集管理，基础应用地理测绘信息系统的项目建设、维护、更新和业务开发，专题测绘数据库库的建设，基础应用测绘和重大地理测绘技术项目的组织承担，航拍的综合组织与管理实施，基础应用地理测绘信息的综合应用与管理维护。地理位置信息现象数据分析作为统一的我国空间现象定位理论框架和各种空间现象分析的理论基础，反映和分析描述了航空控制点、水系、居民区及基础设施、交通、管道、边界、行政区及地貌等各种自然和人文社会生态要素的地理位置、形态和地理属性，植被和土壤、地籍、地名等。[1]
三、基础地理信息支持下无人机影像精度分析与验证
（一）蒙特卡罗法定位分析
定位精度和应用及时性定位是利用无人机进行图像跟踪侦察观测目标准确定位应用方法的关键技术评价衡量标准，直接影响决定了该定位方法的应用性能。现在我们可能需要重新证明这种定位分析方法的正确性能。蒙特卡罗命题方法，又称随机函数模拟命题方法，是随着现代计算机科学技术的不断发展而迅速推广发展应用起来的一种数学研究命题方法。它通过利用计算机自动产生的随机运动数据量来直接代替我们现实中难以获得的大量数据，从而彻底解决了我们所非常关心的这个问题。采用蒙特卡罗计算方法分析模拟出的目标样本定位计算方法，充分考虑了目标样本数和目标计算出的时间。输出测试结果以流程图表图的形式清晰显示，直观易懂。
（二）定位仿真程序设计
为了准确分析实现目标节点定位的工作准确性和工作及时性，有必要充分利用实际的大数据工具进行系统仿真化和实验。首先根据每台无人机的实际精度飞行数据准确记录各项测量的精度标称误差值，然后根据仪器设备的测量精度误差设置各测量参数的精度误差取值范围。由于实际使用设备的各种原因，这些计算参数实际误差的正态数学分析模型基本上是符合正态概率分布的数学类型及其误差值即参数的实际误差值与其正态概率密度的标准差。采用蒙特卡罗进行模拟用该方法可以进行一个matlab图的实验。该模拟的详细操作过程设计如下：首先打开一个matlab2014ab的应用程序；根据各目标参数之间无最大误差的值进行正态定位参数计算，输入各目标参数的误差设定值（如下图表1所示），得到每个目标参数无最大误差的正态定位计算结果并同时记录定位数据；然后使用marandn函数，生成每个给定参数的正态伪随机值函数，其时间长度一般要求为10000并必须服从正态参数分布。随机偏差产生的每个被测量的误差期望值为每个设备的标准测量误差值u，标准随机偏差根据每个测量值中设备的误差精度大小确定误差σ；从随机生成的一个伪随机误差序列中可以提取随机误差。根据蒙特卡罗定位模拟实验仿真方法，计算了目标加入定位误差后的每个目标标点定位仿真结果；通过执行10000个定位循环以精确调整每个目标定点位置；通过统计和计算输出仿真结果；随着模拟仿真实验次数的不断增加，仿真后的结果将非常好地接近实际实验结果，并且同时具有很高的数据置信度。[2]
（三）仿真结果
为了充分验证该仿真算法的正确有效性，在mmmatlab2014a微微环境下，在4.00gb微微内存和3.40ghz微微处理器两个平台上对一个带有小误差的快速定位微分方程算法进行了快速仿真，并对所有实验结果数据进行了综合分析。
得到了飞机目标在全球地面天体坐标系统的经纬度和平均高程中进行定位观测结果的整体空间误差位置精度分布和时间误差位置分布，从实机仿真后的结果分析可以明显看出，无人机利用图像机和侦察机对目标进行定位后的结果平均呈正态中心位置分布，符合正态位置分布的目标中心所在地占概率比例最大，即其在分布中的概率比例越大，双方的分布比例越小，概率越小。根据数理统计分析理论，定位预测结果已经成为首要目标从而定位真实预测结果的错误概率愈来越高。最后，经度约定则为19.998166°、纬度约定则为49.997197°、地球的高度约为3121.041864米。仿真测试结果与采用无最大误差自动定位的仿真结果基本一致。目标卫星定位的地理经纬度和中国大地海拔高程的精度误差系数分布大致以上符合了如下式μu=0。实验结果与数据表1中的统计数据对比可以用随机统计函数平均法进行计算：最终的无人目标空间定位分析结果，经度距离误差约定值为0.000078°、纬度距离误差约定值为0.000053°、大地目标高程精度误差约定值为7.734777m，最终无人空间目标位置精度误差约定值为12.683195m，证明本文研究提出的无人目标空间定位分析算法不仅具有较高的定位精度，能够充分满足利用无人机同时侦察对多个目标进行定位的实际操作需要。同时，在使用仿真机的实验中，虽然小型无人机使用图像跟踪侦察器的目标已经定位了但方法还是考虑了大量的图像数据和使用计算机的算法。该系统算法操作复杂度高，但在使用matlab两种软件的综合操作下仍依然能实时进行计算并找出给定目标的具体坐标，证明了该坐标定位器的算法操作具有良好的实时性和科学可行性。
最后，根据以上两项实验研究结果的综合分析，如果机载无人机在实际进行目标侦察定位过程中只能采用光电目标节点定位自动算法对实际目标定位进行自动定位，在机载光电自动测量定位系统所能测得的定位参数如下图表1所示的两种情况下，经过目标定位参数方程式的计算，最终可以得到目标定位计算结果。我们甚至可以由此确定，这个卫星定位分析结果的近似精度范围将在小于图4（a）的精度范围内。
（四）误差参数分析
为了进一步深入验证该变量算法的实际适用范围，考虑到纬度无人机的相对位置飞行坐标和侦察目标飞行距离等等信息在实际飞行侦察人机飞行目标过程中会发生变化的实际情况，本文主要采用控制变量的算法分别模拟了纬度无人机飞行经度、无人机飞行纬度，无人机飞行大地移动高程和纬度无人机相对侦察目标飞行距离对侦察目标飞行定位精度的直接影响。由于该曲线可以表示飞机定位大地经度高程误差，"-A-1"两条曲线分别表示飞机定位大地纬度高程误差，"-W-"两条曲线分别表示飞机定位目标大地纬度高程值的误差，当uauav的相对经度高程值用控制变量的算法从一个180变为180时°温度更改为180°实验结果表明，目标的相对经纬度距离误差和定位大地纬度高程值的误差温度变化不大；同时当大地无人机目标纬度高程值从1变为90时°温度更改为90°但由于靠近地球南北极曲线经度误差分布密集，无人机目标靠近南北极时，经度值的误差明显有所增大；同时当大地无人机定位大地测量高程纬度值从1000m温度变化到5000m时，目标的相对经纬度距离误差和定位大地纬度高程值的误差温度变化不大；同时当定位目标与大地无人机的相对位置距离由500m时转变为5000m时，目标是固定的。随着误码率的增加，定位精度受到影响。在人机侦察范围内，目标定位精度很低。综上所述，无人机飞行图像显示侦察观测目标的飞行位置方向受自身坐标位置与其坐标的关系影响较小，但距离受侦察目标与自身无人机飞行距离的关系影响较大。因此，只要小型无人机与其他侦察探测目标之间的探测距离不太远，本文主要提出的分析算法就已经能有效地对侦察目标位置进行精确定位，这进一步可以说明本文主要提出的目标定位分析算法已经具有广泛的技术应用领域范围和较强的运行稳定性。[3]
而本文所述中的这种无人机快速侦察目标图像匹配目标快速定位分析算法经过理论研究和实践学习，与目前采用多种共线微分方程和三角图像处理匹配目标定位分析方法的它相比，其最大优点不仅是定位精度更高，实时性变得更快，更重要的一点是它同时可以直接快速计算和输出侦察目标的整个高程定位信息，这一点是采用共线三角方程目标定位技术无法直接快速计算得到的，这也就是本文目标定位分析算法独特的目标定位技术优势。高程企业信息在明确目标企业定位中也是起着非常重要的指导作用。定位制导信息无论是主要用于辅助无人机直接发射攻击其他目标，还是用于辅助其他防空制导武器间接发射攻击其他目标，都使其具有非常重要的技术应用价值。
结论
无人机低空自动图像监控遥感技术系统作为一项新一代遥感技术，具有低空图像遥感分辨率高、方便、时效性强等多大技术优点，通过精度控制，可以获得较高的数据精度，减少现场工作量，从而达到提速和成本控制的目的，同时，可以快速进行空间定位，使配准后的图像具有良好的拼接效果。本文对七图像拼接和融合进行了深入的研究和探讨，提高了图像配准的精度和视觉效果。大大提高了无人机遥感图像在实际工程中的应用效果。利用目前无人机低空计算数据的超高精度处理控制技术能够有效实现计算准确性，这无疑是目前无人机低空技术的实际应用重大扩展，提供了新的应用技术实现途径和应用方法，实现准确性的计算实施工程造价，辅助企业合理安排实施工程进度，并最终实现严格控制实施工程质量。
参考文献：
[1]基于Context Capture的无人机倾斜摄影三维建模实践与分析[J].张慧莹，董春来，王继刚，孙思佳，王鸿远，王欢欢. 测绘通报.2019（S1）
[2]基于无人机倾斜摄影的建筑物三维建模尝试[J].任诚，高利敏，冯耀楼，张望. 测绘通报.2019（02）
[3]基于无人机倾斜摄影测量技术的三维建模及其精度分析[J].田超，王书阳. 资源信息与工程.2019（01）