近年来，随着经济的高速发展，数字城市成为测绘领域的应用热点。城市加速发展，市区面貌日新月异，土地现状发生着巨大的变化，各领域对大比例尺地形图的现势性需求提出了更高的要求。采用全站仪、RTK技术通过点位绘制地形图时间长，外业工作量大并且成本高，不利于快速更新利用地形图[1]。传统的采用数字野外成图获取地形图的方式已经不能满足当前经济社会的发展。无人机照相测量具有高灵活性和低成本等特点[2]。在地形图更新方面具有极大优势，可以满足地形图大比例尺测绘精度的要求，减少了室外工作量，降低了生产成本。相对于人工外业测图，无人机摄影测量无须大量的外业采集工作，将主要工作转到内业；相对于卫星遥感影像，无人机拍照测量技术灵活性更高，可快速实现区域地形图测制，提高了地形图更新的时效性。1无人机摄影测量关键技术1.1空三测量空中三角测量简称为“空三”。空三加密是倾斜摄影相片定位的关键技术，在少量地面控制点的情况下求取相片未知点的坐标及每张相片的外方位元素。空三加密算法的优化可提高影像匹配的效率和精度。目前大多数倾斜摄影测量相片处理软件在进行空三加密时，会根据添加的控制点自动匹配控制点所在相片，操作人员采用微调的方法将控制点移动到正确的点位。但实际上，该控制仅在平面方向进行移动，满足平面精度，高程精度却无法满足，因此很多空三软件处理数据的平面精度很高但高程精度容易超出限差。因此，在立体环境下进行控制点的点位匹配十分必要。空三方法按照发展历程可分为模拟法、解析法和数字法。空三方法对比如表1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.06.025.T001表 1空三方法对比方法数据资料仪器设备投影操作输出数据模拟法胶片模拟测图仪物理投影手动模拟解析法胶片解析测图仪数字投影半自动数字或模拟数字法数字影像计算机软件数字投影计算机数字或模拟POS系统改变了航空摄影测量对地面控制点的依赖。采用POS辅助空三的基本原理是：在无人机飞行设备上搭载能接受GNSS信息的模型，并接收卫星的定位信号和地面站定位信号，形成实时差分技术，满足高精度定位需求[3]。惯导系统IMU可以实时记录无人机飞行姿态，在拍摄相片的一瞬间获取相机曝光姿态和加速度，计算相片的外方位元素。将GNSS数据与IMU数据组合就是无人机的POS数据，可通过联合平差的方法计算相片的高精度外方位元素。1.2影像匹配影像匹配的主要过程是同名点的提取及匹配过程，在多幅影像上采用同一地物点进行匹配，得到地物点的精确像点坐标[4]。采用人工观测自主进行影像匹配的方法存在匹配精度差、同名点不容易对应的缺点，因此，采用影像匹配算法进行同名点匹配，可减少工作量，并提高测量精度。在影像经过空三加密获取外方位元素后，采用多视匹配方法直接获取高密度、高精度的三维点云数据，用于地形图中地物的高精度提取。影像的匹配算法分为基于特征的匹配、基于灰度的匹配、基于模型的匹配以及基于变换域的匹配等四种方法。1.3摄影测量误差分析测量工作中不可避免存在各类误差，从数据采集到数据处理，各环节都存在误差的产生和积累。摄影测量技术是测绘技术的重要分支，因此同样存在误差因素，结合摄影测量的工作流程和数据处理经验，对其误差进行分析。（1）测量环境带来的误差。测量环境带来的误差主要指无人机在飞行过程中受到大风、高温等天气的影响，导致飞行姿态不稳定或者对获取的数据产生影响。（2）仪器误差。无人机各种类型的配件进行组装时会产生缝隙或者不完全贴合，导致采集的数据存在系统性误差，误差可以通过设备检校或者通过常数改正将其抵消。此类误差通常为传感器的量化过程带来的误差。（3）测量人员误差。在测量过程中，由于不同操作人员的感官差异、技术水平不同以及其他因素的影响，导致数据处理过程存在一定误差，如完成空三过程中产生的误差。由于环境引起的误差具有不确定性和不可预测性，因此文章仅对仪器产生的误差进行讨论。仪器误差对测绘成果影响最大，且可以通过改正数进行纠偏，因此需要重点关注。2倾斜摄影测量实例应用2.1测区概况为充分验证无人机摄影测量在各类地形中的测图效果，文章选用两种不同的地形进行无人机测图，标记为测区Ⅰ、Ⅱ。测区Ⅰ为建筑物密集的平原地带，数据较为系统，建筑群分布较为规整。测区Ⅱ为丘陵地带，地区主要以耕地为主，房屋较少，分布较为凌乱。测区Ⅰ、Ⅱ如图1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.06.025.F001图1测区卫星遥感影像2.2象控点布设（1）象控点的布设原则。象控点是相片坐标与真实三维坐标联系的纽带，其布设的方法和精度直接关系着数据成果质量。为了保证控制点的布设满足测图要求，需遵循的原则包括：象控点布设的位置清晰且较为开阔，容易在影像上识别；在布设象控点时应针对全测区进行考虑，具有整体控制的作用；对于无明显标准物的区域，如荒漠、沼泽、草原等，应布设人工标识点作为象控点；单一象控点应尽可能控制多张相片，满足重叠对的要求，且均匀分布；象控点的布设尽量避免高大建筑物、大面积水域、高压线附近，防止电磁波或反射的影响。（2）设计方案。象控点采用CNSS技术测得三维坐标信息。在卫星影像图上标明选择测点的位置，对控制点的整体分布有详细的规划，通过卫星遥感数据直接找到布设点位。文章采用城市CORS系统，直接测得控制点坐标信息，根据控制点具体情况标记点位。2.3内业数据处理（1）匀光处理。利用Photoshop软件对相片的亮度、色彩以及对比度等参数进行调整，达到图像色彩均匀的目的，与实际色彩更为接近。选取部分色彩较好的区域作为典型区，以典型区为模板对所有照片进行批量处理，获得匀色后的影像，匀色前后影像对比如图2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.06.025.F002图2匀色前后影像对比（2）正射影像。为了提高三维模型及正射影像等数字产品的测量精度，采用刺点的方式将控制点加入数据解算过程。将CORS采集的控制点导入到软件中，并在图像中显示出来，根据标记点位将控制点在图像中精确的刺入，需要注意的是，每个点至少要在5张图像中刺入，每刺入一个点保存一次信息。将所有的控制点刺入后，将控制点参与到空三解算，解算完成后注意参考数据报告。空三解算结束后，各项数据均符合精度要求，选择自动生产DOM数据，若图像出现拉花等现象，通过编辑功能进行修正，提交数据后获得测区Ⅰ、Ⅱ建立的正射影像。（3）三维模型。经过数据导入、控制点刺点、三角测量解算等数据处理流程，构建三维模型，在生产三维模型时要注意纹理匹配需要高性能计算机配置，因此要根据计算机配置设置瓦片级数，避免数据运行中断。完成设置后，系统根据点云数据生产不同级别的三角网并构成白膜的三维模型。无人机在采集数据时采集了纹理信息，通过高精度的坐标，纹理自动贴合于模型上，生成实景三维模型。3地形图采集关键技术测区1∶500地形图如图3所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.06.025.F003图 3测区1∶500地形图将三维数据加载到EPS数据软件中，根据大比例尺地形图测量规范绘制地形图，采用Alpha-shape算法计算三维模型的房屋位置，测区内的主要地物除房屋、道路、广场和水池等面状地物，还包括旗杆、电线杆、路灯等垂直杆状地物，采集的地物类型较为丰富。采集结束后，对数据的质量进行检查，确认数据不缺不漏，判别准确。对地物编码进行检查，通过软件自带功能实现地物属性逻辑的正确性检查，如水曲矛盾、地物压盖等。按照需求将数据输出，选择DWG格式进行1∶500地形图数据输出。4精度评定地形图误差主要通过测量地形图的地物坐标与实测地物坐标中误差进行评定，测区Ⅰ地形图地物点坐标中误差如表2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.06.025.T002表2测区Ⅰ地形图地物点坐标中误差中误差房角点井盖中心路灯围墙拐点道路拐点电线杆X0.0510.1220.1890.0580.0150.125Y0.0520.0810.1520.0250.0190.088XY0.0730.1460.2430.0630.0240.135m由表2可以看出，路灯、电线杆的坐标中误差明显大于其他地物，因为路灯与电线杆的正射影像为点状地物，位置平面精度略低于其他地物。成果满足三维数据成图的精度要求。测区Ⅱ地形图的地物中误差如表3所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.06.025.T003表3测区Ⅱ地形图地物点坐标中误差中误差房角点井盖中心路灯围墙拐点道路拐点电线杆X0.0580.0830.0520.0690.0250.113Y0.0780.0850.1230.1140.1210.085XY0.0970.1190.1340.1330.1240.141m由表3可以看出，测区Ⅱ的地形图点位中误差略大于测区Ⅰ，但二者均满足《1∶500、1∶1 000、1∶2 000外业数字测图技术规程》相关精度要求。5结语相对于全野外数字测图，倾斜摄影测量构建大比例尺地形图有效减少了外业工作量，提高了测量工作效率，降低了工作成本。文章对无人机航空摄影测量的关键技术进行详细论述，对实验区的大比例尺地形图构建及精度评定，结果表明，三维模型的精度及大比例尺地形图的精度都满足相关规范要求，且地形较为平缓的平原区域测图精度要略高于丘陵区域。