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低空无人机遥感技术范文1
农业生产是人类赖以生存的传统性社会生产活动，但由于其具有生产分散性、地域复杂性、灾害突发性等特点，人们难以及时掌握农业资源信息来推动生产发展。1970年代开始，随着民用资源卫星的出现，农业生产领域最先开始利用遥感技术进行农作物面积监测和估产且效果显著。近年来，无人机遥感技术在农业生产中的应用发展迅速，凭借其灵活机动、操作简单、成本低、获取影像速度快且光谱分辨率更高等高空遥感无法比拟的优势，推动了精准农业的调查、评价、监测和管理。由于无人机遥感技术可对农作物进行快速高效的动态实时监测，它已经成为当下农业遥感领域的研究热点。
1无人机遥感概述
1.1无人机发展历程
1916年9月，无人机正式步入人们视线开始发展，2010年开始进入全民应用阶段。目前无人机的应用已经渗透到人类生活的方方面面，成为促进社会经济发展的重要增长点。无人机以其操作方便、灵活机动、实时精准等特点受到了越来越多的关注和得到了应用发展。我国的无人机发展虽起步较晚，近年来也获得了一定的成果，开展了一系列卓有成效的应用研究，影像数据的监测和获取精度有了极大的提高。
1.2无人机低空遥感系统组成
具体的无人机低空遥感系统的组成部分有：无人机飞行平台、微型传感器负载、地面控制台、数据传输系统和影像处理系统等。在农业资源领域，无人机的形状大小、可载负荷量、飞行性能和航线规划算法都对农田资源的监测获取精度有着很大的影响。近年来随着多种无人机平台———如固定翼、单旋翼和多旋翼等无人机机型的出现，各种问题和缺陷也逐渐显露出来，农业遥感技术的发展面临着新的机遇和挑战。
2无人机农业应用中的优势
相比于卫星遥感，无人机有着独特优势。（1）无人机作业自主化。农业无人机由动力驱动，操作灵活，可以根据要求自主规划最佳航行路线和拍摄角度，极大地弥补了传统作业需要大量人力且效率低的缺点。（2）无人机获取数据精准。低空无人机遥感技术可以凭无人机的近地摄影测量优势获取更高精度的光谱影像，覆盖范围更广，受到天气和空间的影响更小，与“精细化农业”的目标更加贴合。（3）无人机获取数据实时、快速、成本低。可以动态连续监测，利用所得影像的高光谱信息进行作物营养诊断、农田系统检测和种类细分、作物长势动态信息获取等技术操作。
3无人机低空遥感技术的主要应用
3.1农业资源预测评估
粮食作物是维系社会正常运行的基础，种植面积与长势的波动影响着国家的稳定。卫星遥感在精确即时数据获取方面有着明显缺陷，无法满足现代农业要求。近年来，无人机遥感随着技术的成熟，弥补了卫星遥感的不足，其在农作物长势分析、养分和土壤水分分析等方面发挥着独特优势。在不与农作物直接接触的情况下可以通过传感器在低空获取作物的电磁波信息并得到相关的指标数据，然后用相应的定量分析方法对耕地生产力进行评价，且最终获得的数据的空间分辨率可达到厘米级。参照刘忠等[1]的研究，将农作物长势关键参数划分为形态指标、生理生化指标、胁迫指标和产量指标等4类。有关长势参数反演的相关研究近年来在国内外都是研究热点，反演方法有形态特征提取法、辐射传输模型法等众多针对不同情形的方法，选择时要尽量避开其短板。
3.2农业虫草害遥感监测
全世界每年由病害和虫害导致的粮食减产仍然十分严重，在总产量中的占比约达到了1/4。目前国内外对利用无人机遥感进行数据反演的研究有很多，但是还未形成规模化成果进行推广，大部分是针对特定作物的监测研究。在农业虫草害中，作物与杂草的识别不可或缺，针对此问题Inkyu等[2]提出了新的改进办法，即利用站式滑动窗口的方式开发一种新的识别分离模型。在各研究中，对于虫草害等信息光谱特征专门提取并进行遥感反演定性，若可更深入研究并加以推广，可做到对灾害的及时发现和防治，将对农业发展有巨大的推动作用。
3.3精准农业管理
精准农业管理是根据作物生长环境和自身特点的差异性进行精准的特定的管理，达到浪费少、成本低、收益高的目的。在李明等[3]的实验研究中，对通过无人机遥感试验得到的多幅有重叠区域的水稻地块图像，进行处理后建立的可识别二分类Logistic回归模型准确率高，对各不同地块的差异性比较具有参考价值。对无人机影像获得的三种可见波段进行模型建立可达到高精度提取某种作物信息的效果。如综合利用红、绿、蓝三个波段建立可见光差异植被指数模型，绿色健康植被信息的提取精度可达到90%。
4无人机农业应用中的不足
由于无人机遥感技术仍是近年来的新兴技术，若要大规模推广利用仍有许多局限性。无人机自身携带的GPS精度、天气状况、续航时间、通信距离等因素都会影响无人机遥感技术的适用性和实用性。针对单一无人机的作业能力，国内外研究者提出了众多解决方案，但尚未得出一个全面的结论，例如若提高机载设备的监测精度往往又会减低其单次飞行时间。同时，农田间环境千差万别，对无人机的运行也是极大的挑战。在面对复杂天气时，体积小质量轻的优点反而成了劣势，若不能做到随时监测就会降低无人机遥感的可靠性，恶劣条件下通信信号变弱也会影响到低空无人机的运行。国内外无人机遥感研究模型试验的农田范围尚小，缺乏代表性。
低空无人机遥感技术范文2
关键词：无人机航摄系统；煤田普查；1:2000地形图测绘
中途分类号：P217参考文献：A
一、引言
煤田普查即发现煤田和概略评价煤炭资源的地质工作，一般是在区域地质调查或煤田预测的基础上进行的煤田地质工作。近年来，随着国家能源战略的加速推进，煤田地质工程越来越呈现出范围广、地形复杂、工期紧的特点，对测绘也提出了更高的要求。
传统的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。因此，借助新技术、新工艺来满足煤田普查项目任务重、时间短、质量高的需要显得极为迫切。
现有的卫星遥感技术虽然能够获取大区域的空间地理信息，但受回归周期、轨道高度、气象等因素的影响，遥感数据分辨率和时相难以保证。常规航空摄影技术因受空域协调、起降场地选取、天气等因素的影响较大，缺乏机动快速能力，同时成本较高，灵活及精细度不足，无法及时有效地满足小范围高分辨率数据快速获取。而作为传统航空摄影测量补充手段的低空无人机摄影技术，凭借其自身机动灵活、快速高效、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[2-3]，在“短、平、快”的测绘项目中具有明显优势。
论文依托甘肃煤田地质局委托项目，甘肃煤田地质局综合普查队于2012年对甘肃省景泰县某煤矿测绘1：2000数字化地形图，测区面积约30km2。
二、无人机系统简介
低空无人(unmanned aerial vehicle，UAV)机航摄系统[4]是一种集无人驾驶飞行器、遥感及GPS导航定位等技术于一体建立起来的高机动性、低成本和小型化、专用化的遥感系统。
无人机航摄系统主要包括无人机飞行平台、飞行控制系统和非量测型面阵CCD数码相机，以及地面站、远程无线装置、地面数据处理系统等辅助设施。
无人机飞行平台
无人机飞行平台主要包含固定翼无人机、旋翼轻型无人机和无人飞艇。由于固定翼无人机具有低成本，可实现低速平稳飞行等优点，本研究采用固定翼无人机平台，该平台主要参数见表1。
表1 无人机飞行平台主要参数
飞行控制系统
飞行控制系统用行控制及任务设备管理，自由驾驶仪、姿态陀螺、GPS定位装置、无线遥控系统组成，可实现飞行姿态、航高、速度、航向的控制及各个参数的传输，以便地面人员实时掌控飞行情况。本研究中使用LT-150型无人机飞控导航系统。
摄影传感器
本研究搭载传感器为Cannon 5D MarkⅡ，检校结果（像幅5616*3744像素，像素大小：6.41 um），主点X0 ，相机检校参数见表2。
表2 相机检校参数
地面控制系统
地面控制系统的功能包括：航摄前期主要有测区查询、航线设计及参数设置；飞行阶段实时显示飞行参数，辅助飞控人员进行飞行；后期统计输出导航文件、影像飞行质量快速检查等。
三、低空无人机航摄系统在煤田普查1:2000地形图测绘中的应用
该煤田普查区地势由西南向东北逐渐降低，海拔高程1620～1850m，相对高差230m；测区西北部地面坡度在6°～25°，地形类别为山地，其他大部分地面坡度在2°以下，地形类别为平地，根据测区自然地理、气候和交通等情况，测区作业困难级别划为Ⅱ级。因按设计要求，需40个工作日内提供勘查区30km2的1:2000地形图，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2所示。
1.无人机航摄数据获取
(1)测区相关资料收集
在飞行设计之前对测区概况进行了解收集相关资料，如测区GPS控制点坐标、交通路线图等。
(2)飞行设计
根据工程项目的成图要求及测区边界情况，本次飞行共设计2架次，航高750米，第一架次11条航带，共911张航片；第二架次9条航带，共1037张航片；测区航线总长178km，航片总数1948张，余片为287张。航线敷设情况如下图3所示。
图2.无人机航测技术流程
图3 航线敷设情况
(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。
本次飞行共获取影像1948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弯曲度、同一航线的航高差等参数，像片有效范围在航向上超出成图范围的基线均在两条以上，摄区旁向覆盖超出摄区范围边界30%；航向重叠：一般在65%左右，最小为56%，最大为72%；旁向重叠：一般在30%左右，最小为25%，最大为43%；旋偏角：旋偏一般小于8°；航线弯曲度：所有的弯曲度均小于3%；航高保持：同一条航线上相邻像片的航高差均小于20米。同一航线上最大最小航高之差一般小于30米，符合规范要求。
2.像控布设及实施
根据该煤田勘查区特点，全区采用平高区域网布点方案。全测区按飞行架次与地形条件划分为四个网区。像片控制点采用了航线网布设，航向相邻像控点基线跨度为5条基线，最长为7条基线，旁向跨度为两条基线。全测区各区域网内像控点布设如下图4所示。
图4区域网布设图
3.影像处理
影像处理主要包括畸变差纠正、空中三角测量、3D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[5]。本次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
本次空中三角测量加密使用适普自动空中三角测量软件VirtuoZo AAT，该软件除半自动量测控制点之外，其他所有作业（包括内定向、选取加密点、加密点转点、相对定向、模型连接和生成整个测区像点网）都可以自动完成。由于PATB光束法区域网平差程序具有高性能的粗差检测功能和高精度的平差计算功能，因为本次航飞应用无人机进行低空摄影飞行，根据无人机的飞行质量情况，测区内所有加密点需要人工选取，内业工作量较大。
测区西北部地面坡度在6°～25°，地形类别为山地，其他大部分地面坡度在2°以下，地形类别为平地。因此确定1:2000数字线划图等高距为1米。
区域网划分：平高像控点采用区域网布点，全测区按飞行架次与地形条件划分为四个网区。高程像控点采用了航线网布设，相邻网区间使用多个公共像控点，减少了测区接边误差。
采用VirtuoZo AAT自动空中三角测量加密软件与PATB平差软件进行反复加密与平差，直至成果满足精度要求。详细空中三角测量作业方法如下：
建立测区：设置测区基本参数、建立相机文件、建立测区影像列表；
自动内定向：建立框标模板，检查自动内定向结果；
确定航线间的偏移量，选取连接点、人工加密点；
调用PATB平差，挑出粗差点进行修测；
导入控制点文件，量测控制点；
调用PATB平差，编辑粗差较大的控制点、连接点，直至成果合格；
导出空中三角测量成果。
加密过程按软件的功能遵循图5流程进行。
图5空中三角测量加密作业流程
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剔除粗差点，利用控制点做空中三角测量计算，获取精确的外方位元素，生成加密点坐标。本项目空中三角测量加密成果精度见表3.
表3光束法整体平差精度报告
(3)DLG、DOM、DEM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制作。将正射影像图与线画图叠加分幅整饰最终完成1:2000地形图制作。如图6、图7所示。
图6测区局部DEM效果图图7 测区局部DLG和DOM叠加效果图
(4)DLG成图精度分析
精度评定包含地理精度和数学精度评定两方面。地理精度评定采取外业巡视的方法对图面地理要素的正确性及数据完整性、综合取舍的合理性、接边质量等进行检查；数学精度评定包括平面位置评定和高程评定，主要采用RTK实测地物点，并对比图上坐标，计算较差，利用点位中误差公式计算出各个检查点的平面位置中误差和高程中误差。
在保证精度评定基础上，全区选取19幅1:2000地形图进行检查。本次项目采取地理精度、数学精度同步检查方式，在对地物特征点进行坐标数据采集的同时，根据现场地物实际情况检查图面信息，并保证19幅均匀抽取10检测点以上。本次野外对19幅1:2000地形图进行外业检查。经检查，精度均优于规范要求。检查情况如下表4：
表 4 地形图精度检查情况
分析表4数据可知，无人机航摄技术测绘1:2000地形图的高程、平面中误差均满足《1:500 1:1000 1:2000地形图航空摄影测量外业规范》（GBT 7931-2008）要求，平面精度和高程精度指标大部分小于限差的1/3，符合设计与甲方要求；通过与实地地物特征现场对比、量测可知，图面内容表达清晰，地物地貌取舍合理，均符合《国家基本比例尺地图图式第1部分：1:5001:10001:2000地形图图式》（GB/T 20257.1-2007 ）规范要求。依据《测绘成果质量检查与验收》核定该成果质量为“优”。
四、结束语
低空无人机具有轻便灵活、反应迅速、成本低廉等诸多优点，本文将该技术应用于煤田普查1:2000地形图测绘中，该技术在“短、平、快”的小范围地形测量中优势明显，可以高效、快速、保质地完成测绘工作任务，极大的节省了人力，缩短了测量周期。
然而，必须明白低空无人机航摄系统自身仍存在诸多缺陷，如采用小幅面的非量测型相机，单幅影像覆盖面积小，正射影像图接缝工作量大；像对模型多，增加了模型切换和模型接边工作量；飞行姿态不稳定，受天气影响大（特别是风力）；空中三角测量工作量大，区域网接边误差较大，影响地形图精度。
总而言之，低空无人机虽然存在诸多缺陷，但是在作业工程中选择正确的方式方法，认真扎实的做好每一步工作，可以有效的降低误差，提高作业精度。在“短、平、快”小范围的煤田普查项目中，低空无人机明显具有其突出的优势。
参考文献：
[1] 吕立蕾 低空无人机航摄系统在长距离输油（气）管道1:2000带状地形图测绘中的应用研究[J]，测绘通报：中国地图出版社，3012（4）：42-45.
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低空无人机遥感技术范文3
关键词:智慧城市;测绘地理信息;测绘技术
一、测绘技术在智慧城市建设中的作用
在城市建设发展中，测绘所得的地理信息是重要的基础性信息，是地理信息平台构建的重要部分。1、测绘地理信息能促进智慧城市领域的智能化应用智慧城市的建设也是为了服务于民，那么我们在实行科学化的管理之后，就需要相关工作人员做好细节的处理工作，就本文而言，智慧城市的建设工作十分的复杂，需要加大对信息的处理和应用，且还需要保证相关信息的真实性。智能化的发展将会为人们提供巨大的便利，例如:当人们需要出行的时候，需要对前往方向的几条路线进行查看，选择合适的路径。测绘地理信息是将许多细小的信息收集在一起，经过计算机等进行科学的计算和分析，为人们提供有利的选择。测绘地理信息在应用的时候，需要结合整个城市的基本情况，促进城市的平稳发展。城市的智能化发展已经成为一种趋势，我们需要在这个转型的阶段，控制好相关工作的布置。2、测绘地理信息是拓展智慧城市智能服务的重要工具智慧城市的建设工作包括很多，其中包括交通、电网、经济等等多个环节。智慧城市是我们遵循可持续发展理念提出来的，在建设的时候就需要加大对新型技术的应用。为了顺应时代的发展，我们将会建立一个标准的地理信息平台，在建设的时候，如果有数据需要参考，我们就可以在这个平台上进行查询。未来的发展中，需要加大对信息平台的宣传，尽可能广泛地应用这个平台，为智慧城市的建设提供便利。智慧城市在建设的时候，需要加大环保技术的应用，节约资源。测绘地理信息在实际应用的时候，需要加大对智能化的适应，积极发现其中存在的问题，提高其服务质量。
二、测绘技术在智慧城市建设中的应用
1、低空摄影测量系统低空无人机是现阶段我们常用的一种测量方式和测量系统。这项技术是由地面的人进行控制，在低空利用一些摄像机进行拍摄，根据拍摄的图片进行测量和测绘的工作。在实际应用的时候，需要对拍摄机器的分辨率以及拍摄反映的质量进行严格要求。低空无人机在实际应用中由于其较高的分辨率比较受人欢迎，所以广泛应用。在开展实际工作的时候，主要是对城市的三维模型进行建设，测绘人员需要对三维空间进行熟悉，能够将拍摄到的数据在三维空间中建立出来。三维空间中我们常用的有可视化技术，这项技术也是为了方便我们进行查看。低空无人机的应用是时展的需要，也是智慧城市建设的需要。2、倾斜摄影技术倾斜摄影技术也是近几年出现的一种新型技术，这种技术是对地面的信息进行采集，然后经过计算机进行科学的处理。这种技术是我们对地面信息采集技术和航空摄影技术结合在一起的产物，对这两种的技术进行研究和分析，解决其中存在的问题。倾斜摄影技术能够在多个角度进行拍摄，提升我们拍摄的效果。它能够全面地拍摄我们需要的画面，对拍摄的画面进行整理时，需要我们在地面建立标准的三维模型。为了迎合市场的发展，我们需要将地面的实际状况进行研究和分析。3、LIDAR系统LIDAR系统是对一些传感设备进行应用，这种技术主要是依靠对激光波段进行分析。这些激光回波的信息会经过详细的计算，并按照科学的绘制方法进行绘制。我们在城市建设的过程中，需要加大对城市内部的基本情况的分析，还需要相关的工作人员做好对相关图像信息的处理和应用。在对影像进行应用的时候需要加大对光谱的处理和分析，未来的发展中，我们需要做好对LIDAR系统的应用，这种技术需要我们做好对新技术的应用和使用，才能不断提升智慧城市建设的质量。4、高分辨卫星遥感遥感技术是应用时间较长的一种技术，这种技术在上个世纪已经广为使用，不仅仅应用在城市建设工作中，更多的是应用在农业观察以及人们的生活中。遥感技术能够对地面的变化进行分析和了解，能够使人们对地面的基本情况进行了解和掌控。遥感技术需要和地理信息技术以及GPS技术相结合，一起使用。这些技术能够对地面的农业、交通等进行指挥和合理的规划。遥感技术主要是对地面的基本情况进行掌控和分析，更多是为了提高人们应用的质量。
三、智慧城市的未来发展
未来的发展中，我们将会加大对数字信息的应用，智慧城市建设的基础也是数字信息，这些信息有利于人们开展建设活动，更能够方便人们开展生活。那么为了提高智慧城市建设的质量，需要相关工作人员，做好对数据的分析和总结。为了提高对大众的服务水平，需要我们做好细节的处理工作，也方便我们指导智慧城市的建设工作。结束语智慧城市的建设需要我们加大对新型技术的应用，依靠先进的技术解决以往工作中存在的问题。城市在建设的过程中需要加大对相关细节信息的应用。随着时代的发展，城市的人口将会越来越多，在建设智慧城市的时候，需要实现城市内部的信息化、智能化等。
参考文献
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［3］熊伟．面向智慧城市的测绘地理信息服务模式［J］．测绘科学，2014，08:39－43．
低空无人机遥感技术范文4
关键词：无人机；航空摄影测量；地质环境
中图分类号：V279 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2014）05-0083-02
大通煤矿经历百年的煤炭资源开发，导致矿区地表大范围沉降、塌陷，很大程度上影响了居住区域内广大群众的生产生活。为了消除和避免矿山环境地质问题造成的危害，国土部门已进行了地质环境的综合治理和棚户搬迁改造工程。无人机主要用于在项目区上空拍摄高精度图片，用于矿区搬迁前后以及预防滑坡、泥石流的评估等方面及时提供动态资料和数据，对于矿山地质环境治理工作的开展有很大作用。此次航摄海拔高、周期短、任务重，采用传统测量方法，其劳动强度大、作业程序复杂，功效低，采用无人机能及时获取地质环境治理前、后不同时段的正射影像图，成图速度较快，信息反馈及时，对于矿山地质环境治理工作的开展提供了
便利。
1 基础控制测量
基础控制测量按常规GPS四等测量进行，四等GPS控制网的观测是高程网和平面控制网同时进行，平差计算时平面控制网和高程网同时进行，采用中海达V8GPS接收机随机HDS2003数据处理软件包在计算机上进行解算。最后结算出平面系统为1980西安坐标系，高程系统为1985国家高程基准的成果，且对GPS网平所有的同步环、异步环及重复基线闭合差进行全面检查，完成结算后进行各项精度指标进行统计。
像控点测量采用单基站RTK方法进行，在GPS四等点上设站，采用原有四等控制点求取整测区七参数。平面的转换残差均小于3cm，高程拟合残差均小于5cm。移动站采样间隔为2秒，直接测出像控点的三维坐标，取两次测量的平面坐标中数和三次高程中数为最后成果。
2 无人机航空摄影
本次无人机航摄分两个架次进行，布设21条航线，总航程140公里，获取照片资料1762张。像片航向重叠度为70%，旁向重叠为45%，旋偏角控制在12°一下。测区面积为16km2，地面分辨率为0.10m，确定航线行间距为490m，曝光间隔为163m，航行高度为550m，航线弯曲度为0.58%。相邻像片的航高差为2.0m，最大航高和最小航高之差为5.4m。
2.1 像控点布设
像控点的布设采用两种方法，一是在四等GPS控制点上布设地标，二是利用航片进行刺点。
2.2 像控点测量
采用单基站RTK方法进行，在已知点上设站，采用原有四等控制点求取整测区七参数，求取七参数时，对选用的已知点的可靠性进行了检核和优选。平面的转换残差均小于3cm，高程拟合残差均小于5cm。移动站采样间隔为2秒，直接测出像控点的三维坐标，取两次测量的平面坐标中数和三次高程中数为最后成果。
2.3 内业数据处理
利用无人机航空摄影资料和像控成果，在全数字摄影测量工作站Pixel Grid软件中进行空中三角测量计算；将空三成果导入Virtuozo摄影测量工作站，恢复立体模型，对影像进行判读，按照相关规范及要求，对地物、地貌要素进行了采集，输出符号化的分幅采集数据；参照已有成果及正射影像，依据项目设计、相关图式、规范等技术要求，在基于AutoCAD平台的图形编辑软件CASS上对立测采集数据进行图形初编、图廓整饰，形成DWG格式的DLG数据成果。
（1）数字高程模型（DEM）制作。此次DEM的制作是用采集数据（先对采集数据进行编辑，删除无用数据）直接反生出来，保证精度和DLG数据一致。作业流程是先收集DLG的三维数据，转换成DXF格式，利用专业软件进行内插生成DTM，最后生成DEM。
（2）数字正射影像图（DOM）制作。利用Orthomosaic正射影像制做软件。
4 精度分析
影像资料经过检核后影像色彩均匀清晰，颜色饱和无云影和划痕，层次丰富，反差适中，检核结果都能达到航向70%，旁向40%的设计要求。经检查像片倾斜角大部分小于4.5°，出现超过8°的航片不多于总数的1.3%。
空中三角测量采用PixelGrid软件，通过光束区域网整体平差，得到加密点坐标成果及相片外方位元素。在解析空三加密过程中，空三加密1323张航片。11000数字线划图采集编辑及正射影像图16Km。绝对定向精度：像控点误差平面最大的是±0.201m；高程最大为±0.210m。
DOM平面精度检测，成图范围内采用对保密点的检测，并计算出单点检测较差及中误差。共用到84个检查点，其中单点误差最小点为64单点较差值为0.02m，单点较差最大点为74误差值为0.681m。检查点较差中误差依据下列公式进行计算：
计算出正射影像图DOM检查点较差中误差为0.153m。
5 无人机的应用
数字地质环境治理是地质环境治理信息化管理的重要手段，它的建设需要基础地质环境治理信息数据，包括遥感影像、地形图件和高程数字模型数据等，而以往采用传统的技术手段管理，周期长、成本高，影响了地质环境治理的需要，利用无人机可以能及时获取这些成果，省时、省力，高效获取图件，满足地质环境治理的需求。
地质环境治理恢复检查的主要手段。环境治理与恢复是目前地质环境治理的主要工作之一，由于治理难度大，检查手段落后，一直以来都困扰着各个部门。低空无人机由于可以搭载多种传感器，因此可以根据需要对目标获取如雷达、真彩色、多光谱等多种遥感数据，经计算机处理，进行定性或定量分析地质环境的治理恢复的真实现状，为管理者提供决策依据。
地质环境资源保护与利用有效监测措施方法。由于矿山资源的稀缺性和不可再生的特点，使得矿产资源越来越珍贵，因此也给资源的合理利用带来了管理与开发的难题，尤其近年来出现了多起乱采、乱挖矿山的现象，特别是有一些无证开采的矿山靠人力监督已经无能为力，需要高科技的手段才能有效管理，无人机的出现无疑给资源管理带来了曙光，利用这种技术可以实现空中监视、拍摄取证的效果，这样就可以有效的实现监管，有力地打击违法开采资源的活动。实现维护和保护地质环境目的。
6 结语
无人机虽然有许多优点，但也存在难以克服的问题，由于抗风和抗气流的能力差，飞行不稳定，在测图过程中表现为测图定向点和立体模型套合差大、接边误差大。同时无人机应变能力差，不能对付意外事件，如高海拔或信号干扰时，易造成接收机与地面工作站失去联系等。但随着我国改革开放的逐步深入，经济建设的迅猛发展，在不久的将来这些问题逐步得以改善，不仅应用于地质环境治理方面，还有在应急测绘保障、国土资源监测、重大工程建设等方面将得到广泛应用，这也必将推动新的遥感技术的发展。
参考文献
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