周智勇，高林营
(1.重庆市勘测院，重庆 401121；
2.自然资源部智能城市时空信息与装备工程技术创新中心，重庆 401121)
生态保护红线是指在生态空间范围内具有特殊重要生态功能、必须强制性严格保护的区域，是保障和维护国家生态安全的底线和生命线。科学布局生产空间、生活空间、生态空间，是推进生态文明建设，实现高质量发展和高品质生活的重要保障。生态保护红线勘界定标工作是进一步解决重叠设置、多头管理、边界不清、权责不明、保护和发展矛盾突出等问题，以精准落地、有序衔接、简单易行为原则，在重要地段、重要拐点等关键控制点设立界桩，在醒目位置竖立统一规范的标识牌，科学勘定生态保护红线界线，确保生态保护红线边界倾斜，确保生态红线精准落地，为生态保护红线长效管理奠定基础[1～5]。
生态保护红线一般位于山高林密、人迹罕至等区域，生态红线边界处地形地貌错综复杂，给勘界定标工作和红线监管造成了一定的困扰，无人机具有操作简单、反应速度快、飞行灵敏、成本低、携带方便等特点，已被广泛应用于抗震救灾、防汛、军事侦察、海上勘测、交通监管等领域。本文将无人机全景技术、快速拼接技术、图传技术应用在勘界定标工作及红线监控的工作中，实现了无人机技术全流程支撑红线勘界定标及监管工作，有效地提升了勘界定标的工作效率和科学性，逐步建立“图上管理”到“实地管理”再到“常态化监管”的工作体系。
生态保护红线勘界定标工作技术流程主要包括：工作准备、内业校核及标注、现场勘界、打桩立标、成果检查与汇总入库等。本文分别研究了无人机全景、快速拼接、图传等技术在点位预标注、红线校核、红线监管中的应用，其中在界桩、标识牌点位选取过程中，利用无人机全景技术，获取界桩、标识牌点位处全方位影像数据，经数据处理，获取界桩及标识牌点位附近的全景照片，辅助点位选取；
在红线边界现场校核时，利用轻小型无人机搭载相机，获取红线边界两侧影像，快速生成DOM与实景三维模型，辅助红线校核；
在红线监管时，基于无人机图传技术，实现红线常态化巡查及监控，支撑生态保护红线的常态化管理。总体技术路线如图1所示：
图1 总体技术路线
3.1 无人机全景技术
界桩、标识牌的选取工作是生态保护红线勘界定标工作重要技术环节，生态保护红线的界桩、标识牌一般选择重要的拐点、重点地段及具有很好的宣传警示意义的位置，点位的选取对后续外业现场埋设及监管工作具有重要影响，传统界线测绘一般是通过图解法来获取界桩及标识牌点位，不能很好顾及点位周边环境，导致工作人员到达现场出现无法埋设的情况，也不方便后续维护和监管。无人机全景技术是一种以无人机为载体进行图像获取，是基于图像进行建模和渲染的虚拟现实技术，可增强场景渲染效果和用户交互[6～8]。本文基于无人机全景技术辅助点位选取主要技术原理如下：
(1)内业预选点位。考虑生态保护红线的边界走向、边界两侧地形貌特征，内业初步预选界桩、标识牌点位。
(2)采集全景图像。针对内业预选点位，采集预选点位对应空中360°视野范围的图像，获取该视点的360°全景影像。
(3)全景图像数据处理(图2～图4)。加载不同方位的全景图像，建立各相邻图像的同名像点，提出冗余图像，优化镜头修正参数及图像位移，创建全景图像。
图2 全景数据处理技术流程
图3 全景影像匹配
图4 建立同名像点
(4)全景可视化及预先点位评估。基于全景可视化平台，评估内业预选点位是否科学合理、周边环境是否具有埋设条件，为下步现场埋设界桩、标识牌奠定基础。
3.2 无人机快速拼接技术
在生态保护红线现场勘界时，红线边界附近交通较差，无法直接进行边界校核时，本文采用一种无控制点的无人机影像DOM快速制作的方法，利用无人机快速获取红线边界两侧影像数据，快速拼接生成红线两侧DOM，进一步建立实景三维模型，叠加生态保护红线，基于“二维+三维”模式核实边界附近实际地物及矛盾冲突数据。
目前无人机影像快速拼接方法主要是以基于图像特征的拼接方法为主，基于图像特征拼接方法中，图像配准与图像融合是图像拼接最重要的两个关键技术，图像配准是无人机影像拼接过程中的核心步骤，配准精度直接影响图像拼接的质量，基于特征点拼接速度较慢[9～13]。本文为了提升效率，选择了一种基于无人机POS系统的图像拼接方法，根据每一幅影像的图像坐标所对应的大地坐标的相对位置关系是唯一确定的，通过POS数据直接定位，将图像坐标映射成大地坐标，实现一一对应关系，通过大地坐标间的位置关系，完成影像的快速拼接，主要原理如下：
(1)坐标转换
(1)
式中，s为x轴、y轴每个像素的物理尺寸，u0为图像像素高度的一半，v0为图像像素宽度的一半，f为相机焦距。
(2)
(3)
式中，(X，Y，Z)表示地面点在像空间辅助坐标系中的位置，(x，y，-f)表示像点在像空间坐标系中的位置，无人机的姿态有三种情况，φ为绕X轴旋转的姿态角(横滚角)，ω为绕Y轴旋转的姿态角(俯仰角)，κ为绕Z轴旋转的姿态角(航偏角)。上述公式(1)-(3)中完成了像平面坐标系像空间辅助坐标系的转换，再利用共线条件方程实现像空间辅助坐标系转换到地面坐标系的转换。
(4)
(5)
(6)
式中，设摄影中心S与地面点A在地面摄影测量坐标系D-XtpYtpZtp中分别为XS、YS、ZS和XA、YA、ZA，a1、a2、a3、b1、b2、b3、c1、c2、c3分别为矩阵R的逆矩阵对应的各个元素。
(2)影像定向
本文只有影像和POS数据，未测定地面控制点，利用Agisoft photosacn软件根据多视图三维重建技术，计算照片的多姿态参数，快速进行地理定位，从而提取带有坐标信息的三维密集匹配点云。
(3)生成DOM和实景三维模型
根据带有坐标信息的三维密集匹配点云快速重构多边形网格模型，三维多边形网格模型是表示多面体形状的顶点与多边形的集合，并选取高质量的影像赋予mesh精细的彩色纹理，进而生成数字正射影像DOM。
3.3 无人机图传技术
无人机图像传输系统就是将空中处于飞行状态的无人机拍摄的实时画面，稳定地发射给地面的无线图传遥控接收设备。勘界定标工作完成后，为实现红线的常态化管理，定期巡视界桩、标识牌，监控其附近环境变化，有无人为破坏活动，真正做到严守生态保护红线。
目前，无人机常用的图传系统主要有模拟传输和数字传输两种方式，模拟传输的功耗相对较高，解析度较低，不能识别界桩、标识牌所在位置，不适用在红线监管，无线数字传输技术主要有Lightbridge与WiFi技术[14，15]。其中WiFi图像传输技术遵循TCP/IP协议，图像传输需要发送端与接收端首先建立通讯手机制，然后传输数据包，每个数据必须包含完整传输，否则需要重新传输，这种基于TCP/IP协议的双向握手机制很容易导致WiFi图传无法实时传输航拍画面。
Lightbridge天空端和地面端分别嵌入到无人机和遥控器中，支持 2.4 GHz和 5.8 GHz双频切换，采用的是时分复用机制，遥控信号和图传信号使用相同的频段，时域上遥控信号和图传信号在不同时刻传输，Lightbridge最远传输距离可达 7 km，Lightbridge与Wi-Fi技术相比，①Lightbridge采用单向传输机制，不会进行多次握手连接，不会因为一个字节的丢失而重新发送数据包，因此实时性远超WiFi技术；
②Lightbridge重连速度快，当到达极限距离时，遥控终端可以出现弱信号报告，用以悬停飞机，保证了安全性，若信号质量差，一般在10秒内可以快速重连；
③Lightbridge不容易受到干扰。
4.1 无人机全景技术辅助界桩、标识牌点位选取
以重庆巴南南泉市级森林公园为例，该红线位于巴南区南泉街道，首先将红线图斑叠加卫星影像，初步选取界桩、标识牌点位，以图5中①和②为例，外业获取两个点位全景影像数据，分析结果如下：
图5 无人机全景技术辅助界桩、标识牌点位选取
根据上述内业预选点位预无人机全景数据对比，由①号点位可知，内业选取在交通便利，利于宣传的主干道旁，图5(b2)可知，全景影像可以观察点位周边环境，从全局角度评估点位选取是否科学合理，进一步锁定精准点位。②号点位可知，内业初选在人为活动密集，红线走向发生变化的拐点处，但实际从图5(c2)全景来看，该点位不具备埋设条件，此标识牌预选点位应移位处理。
4.2 无人机快速拼接技术支撑红线校核
以垫江县桂溪街道范围内的一段生态保护红线为例，长度约 3.7 km，本文利用轻小型无人机快速获取红线两侧影像数据，利用高精度POS数据，快速生成两侧无人机影像数据，叠加农村宅基地数据、耕地、交通、水利等矛盾冲突数据，校核生态保护红线，结果如下：
由图6(b)可知，红线边界存在与实际地物偏差的现象，压盖宅基地图斑，图6(c)中红线边界与道路交通要素边界吻合精度不高，上述图6(b)、(c)两种情况均需要对红线边界进行调整，并填写相应的生态保护红线核查记录表。
图6 无人机快速拼接技术支撑红线校核
4.3 生态保护红线常态化监管
以重庆两江新区照母山生态保护红线勘界定标成果为例，界桩、标示牌埋设完成后，为实现生态保护红线的常态化管理，本文采用大疆精灵4无人机，基于Lightbrige技术，实时传输现场巡视画面，核查生态保护红线边界及界桩、标示牌，监控红线边界附近环境及界桩、标示牌是否遭到破坏，如图7所示。
图7 无人机快速拼接技术支撑红线校核
充分把握新时期测绘地理信息工作“两支撑，一提升”的根本定位，本文实现了无人机技术在生态保护红线勘界定标工作中的应用，利用无人机全景技术辅助界桩、标识牌点位选取，提升了点位的科学合理性、精准性；
利用无人机快速拼接技术生成红线边界两侧的DOM，辅助红线边界校核，保证了生态保护红线的精确性，有效提升勘界工作效率；
基于无人机图传技术，本文实现红线常态化管理，监控界桩、标识牌埋设后状态，真正做到严守生态保护红线。结合无人机技术在勘界定标工作中的应用案例，可为后续生态保护红线勘界定标工作全面开展提供宝贵经验和技术积累。