CORS station application research in low-altitude UAV PPK technology processing
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摘要: 传统无人机应用动态后处理 (PPK)技术时需要临时架设地面基站，增加外业工作负担. 以大疆精灵4 实时动态定位(RTK) 无人机为研究对象，利用不同距离连续运行参考站(CORS)基站、地面基站的数据参与无人机PPK技术，并与无人机RTK处理成果进行对比分析. 结果表明：CORS基站相关成果受距离影响明显，离实验区域近时，其精度略低于实验区架设基站和无人机RTK模式获取的成果，可以满足1∶1 000比例尺测图要求. 该成果对降低外业工作强度和减少外业工作流程有着一定的意义.
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关键词:
- 无人机 /
- 动态后处理 (PPK) /
- 连续运行参考站(CORS) /
- 实时动态定位(RTK)
Abstract: The application of postprocessed kinematic (PPK) technology in traditional unmanned aerial vehicle (UAV) requires temporary erection of ground base stations, which increases the workload of the field. The DJI Phantom 4 real time kinematic (RTK) UAV is used as the research object, the data of continuously operating reference stations (CORS) and ground base stations at different distances are used to participate in UAV PPK technology, and the processing results will be compared with UAV RTK. The results show that the relative results of CORS station are significantly affected by distance. When close to the experimental area, the accuracy of CORS base station is slightly lower than the results of base station and RTK erection in the experimental area, and can meet the requirements of 1∶1 000 scale mapping. This result is of certain significance to reduce the field work intensity and the field work flow. -
0. 引 言
随着低空消费型无人机飞控和全球卫星导航系统(GNSS)模块集成技术的飞速发展，有效地解决了传统测量技术难以高效、全面获取地形数据的困难，形成了对传统航空摄影的有效补充. 并以其快捷方便、价格低廉、机动灵活及功能多样等优势在工程建设、应急响应、应急处理、国土监测、资源开发、新基建等方面已成为获取地形成果数据的重要手段，提供基准的数据支持[1-5].
现有低空无人机POS位置数据是通过GNSS模块进行实时动态定位(RTK)测量获取，而RTK技术易受地物遮挡、作业距离等因素影响造成RTK失锁，进而导致POS位置数据精度较差，生成的地形影像数据畸变差较大. 因此众多学者使用动态后处理 (PPK)技术来保证POS数据精度和成果精度. 文献[6-7]在研究应用中使用PPK校正减少了现场地面控制的时间；文献[8]在作业区架设基站利用PPK技术，完成无人机POS数据解算，实现了林业摄影测量中的免像控应用；文献[9]在作业区架设基站结合PPK技术获取高精度POS数据辅助空三测量，完成了1∶500比例尺的免像控测图工作；文献[10]为进一步降低工作负担，提出利用单基站连续运行参考站(CORS)数据完成无人机倾斜摄影测量POS数据的PPK技术处理，分析构建三维实景模型精度.
但是，上述研究中未详细考虑CORS基站与作业区域之间距离变化对PPK数据处理的精度影响. 针对该问题，本文研究探讨了不同距离情况下CORS单基站数据对无人机PPK数据解算和成果数据的影响，并与无人机RTK模式下获取的数据及实测数据进行对比分析.
1. 原理与实验方法
1.1 实验原理
研究采用的低空无人机为大疆精灵4 RTK无人机，其POS系统集GNSS定位技术、惯性导航系统(INS)和云台于一体，可直接获得航摄相片的空间位置和姿态角引入到摄影测量区域网平差模型，解算出影像的角元素和线元素. 但由于该无人机搭载GNSS模块，易受工作区域地形、建筑等因素影响无人机与遥控器的通信，进而降低RTK固定率，甚至变成单点解，降低最终数据的解算精度. 而PPK技术是以基站数据为参照，能利用后处理动态差分方法修正低空无人机位置数据，获取无人机摄影瞬间的摄影中心的线元素. 因此可以利用CORS基站数据参与无人机在单点解模式下PPK的计算工作，提升POS数据精度，进而提升线元素精度，其工作原理如图1所示.
在利用PPK技术获取高精度POS数据后，即可使用POS辅助光束法区域网平差完成无人机影像空三处理，影像角元素、线元素和POS数据的函数关系如下.
$$ \left[\begin{array}{c}{X}_{S}\\ {Y}_{S}\\ {Z}_{S}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{\mathrm{G}\mathrm{N}\mathrm{S}\mathrm{S}}-\left(\boldsymbol{R}{\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ z\end{array}\right]}_{\mathrm{G}\mathrm{N}\mathrm{S}\mathrm{S}}+\left[\begin{array}{c}{a}_{x}\\ {a}_{y}\\ {a}_{z}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{b}_{x}\\ {b}_{y}\\ {b}_{z}\end{array}\right]\times \left(t-{t}_{0}\right)\right). $$ (1) $$ \left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right]=\lambda {\boldsymbol{R}}^{\mathrm{T}}\left(\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}{X}_{S}\\ {Y}_{S}\\ {Z}_{S}\end{array}\right]\right) . $$ (2) 式中：
$ ({X}_{S},{Y}_{S}{,Z}_{S}) $ 为实际曝光时刻投影中心坐标；$\boldsymbol{R}$ 为3个角元素构成的正交变换矩阵；$ （x,y,-f) $ 为像点在像空间坐标系下的坐标值；$ {\left(X,Y,Z\right)}_{\mathrm{G}\mathrm{N}\mathrm{S}\mathrm{S}} $ 为t时刻的摄站位置；$ \left(X,Y,Z\right) $ 为像点在像辅助坐标系下的坐标；$ {\left(x,y,z\right)}_{\mathrm{G}\mathrm{N}\mathrm{S}\mathrm{S}} $ 为天线相位中心坐标；$ \left({a}_{x},{a}_{y},{a}_{z}\right) $ 和$ \left({b}_{x},{b}_{y},{b}_{z}\right) $ 分布为线性偏移系统误差改正中固定参数与随时间变化参数[7].1.2 实验流程
在实验中，将首先使用精灵4 RTK无人机对同一实验区域完成RTK模式和GPS模式的两次影像数据采集工作，并实地测量检核点. 同时为分析CORS基站与工作区域距离对PPK计算的影响，本研究在实验中选取了距实验区域20 km、10 km的CORS基站卫星采集数据和在实验区域内架设与CORS基站同型号的地面基站进行卫星数据采集，并分别参与无人机GPS模式下的PPK解算. 然后将上述三种PPK解算结果更新于无人机GPS模式获取POS数据中，进行DOM与DSM的数据生成. 最后与RTK模式下生成的DOM、DSM及实测检核点的位置坐标进行对比分析. 具体技术路线如图2所示.
2. 实验研究
2.1 数据获取
本次实验区域位于湖南某丘陵地区，实验设备采用大疆精灵4 RTK多旋翼无人机. 无人机设置飞行高度为150 m、地面分辨率4.1 cm、航向重叠度80%、旁向重叠度70%，在RTK模式与GPS模式下分别获得529、528张照片. 并在实验区域按均匀分布的原则布设18个检核点[11-12]，检核点采用CORS与全站仪结合的方法进行测量，并完成了2 000国家大地坐标系(CGCS2000)高斯投影3°坐标转换. 实验区域与检核点分布如图3所示.
2.2 数据处理
将利用中海达无人机PPK后处理软件对实验数据进行处理，对基站数据和无人机卫星观测数据进行联合计算；并将利用大疆智图完成各类POS数据读取、影像畸变修正、影像密集匹配、DSM和DOM生成，由此共生成了四类数据. 数据A为RTK模式的影像及位置数据利用大疆智图制作DSM、DOM；数据B、C、D分为GPS模式获取的数据联合距实验区域20 km、10 km的CORS站基准数据及实验区基站数据生成的DSM、DOM. 并行检查点对四类数据进行精度检查，四类数据的真误差计算结果如图4和表1所示.
表 1 4种数据的检查点点位坐标误差统计m 数据 X Y 高程 Min Max <0.1 Min Max <0.1 Min Max <0.1 A –0.031 0.159 17 –0.054 0.001 18 –0.087 0.131 13 B –0.152 0.222 12 –0.131 0.037 17 –0.056 0.292 5 C –0.049 0.185 16 –0.072 0.040 18 –0.075 0.152 13 D –0.037 0.166 17 –0.057 0.041 18 –0.091 0.144 14 注：Min、Max是各类数据X、Y、高程方向与真值差值的最小、最大值；<0.1是各类数据X、Y、高程方向与真值差值的绝对值小于0.1 m的个数. 由表1及图4可知，数据A与数据D的差值范围较为接近，并且各方向差值小于0.1 m的点数量也较多；数据B的表现较差，尤其是在高程方向上；数据C的结果介于数据A与数据B之间. 该统计结果表明CORS基站距离在一定程度上能够影响数据成果质量.
3. 分析与讨论
为进一步讨论四类数据在DOM、DSM的精度，本研究对四类数据的检查点在X、Y和高程方向进行了中误差对比和误差分布比较，结果如表2、图5～6所示.
表 2 四类数据的检查点中误差对比m 数据 $ {\mathit{m}}_{\mathit{X}} $ $ {\mathit{m}}_{\mathit{Y}} $ $ {\mathit{m}}_{\mathit{X}\mathit{Y}} $ $ {\mathit{m}}_{\mathbf{高}\mathbf{程}} $ A 0.051 0.033 0.061 0.080 B 0.108 0.056 0.122 0.187 C 0.065 0.042 0.078 0.091 D 0.056 0.031 0.064 0.082 由图5和图6对比分析可知，数据A、C、D各点之间分布较为集中，数据B则分布在外围，并且数据B的偏差范围要大于数据A、C、D；数据偏差范围较小的为数据A和D，但数据A在X方向上优于数据D，但数据D在Y方向上优于数据A. 由此说明，PPK技术在无人机数据处理上可以达到与RTK技术相当的精度水平，但在一定程度上受基站距离的影响.
进一步由表2可知，数据A与数据D在平面与高程方向上中误差相差不大，数据C与数据A、D中误差较接近；数据B检验结果与其余三类数据存在较大差距，尤其在高程方向差异更大. 四类数据的整体精度为A＞D＞C＞B，并且数据A、C、D的平面与高程中误差都小于10 cm，说明其成果都能满足1∶1 000比例尺的测绘成果制作，而数据B则不能满足标准要求. 由此可以说明融合CORS观测数据的PPK技术可以提高无人机在GPS模式下POS数据的精度，并制作出符合相关规范的产品. 但其表现受距离因素影响明显，当CORS基站距工作区域较近为10 km时，其相关成果精度能接近RTK模式和实验区域基站的处理结果；当CORS基站距工作区域较远为20 km时，其产品成果精度下降较快，尤其在高程方向表现明显.
4. 结束语
本文针对CORS基站与作业区域之间距离变化对PPK数据处理的精度影响，结合CORS基站数据、地面基站数据、无人机数据和地面检核数据进行验证分析. 结果表明：CORS基站处理成果在丘陵地区受距离影响明显，CORS基站距离工作区域在10 km时，其误差略低于工作区架设基站和无人机RTK模式获取的成果，可以满足1∶1 000比例尺测图要求；当CORS基站距离工作区域20 km时，其解算精度降低，平面与高程误差均大于0.1 m，使得成果不能支持大比例尺测图工作. 因此，在适当距离内可以利用CORS基站取代实地架设基站完成PPK技术处理，辅助无人机获取高精度POS数据，进而完成高精度产品制作，并进一步降低外业工作强度和人员负担.
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表 1 4种数据的检查点点位坐标误差统计
m 数据 X Y 高程 Min Max <0.1 Min Max <0.1 Min Max <0.1 A –0.031 0.159 17 –0.054 0.001 18 –0.087 0.131 13 B –0.152 0.222 12 –0.131 0.037 17 –0.056 0.292 5 C –0.049 0.185 16 –0.072 0.040 18 –0.075 0.152 13 D –0.037 0.166 17 –0.057 0.041 18 –0.091 0.144 14 注：Min、Max是各类数据X、Y、高程方向与真值差值的最小、最大值；<0.1是各类数据X、Y、高程方向与真值差值的绝对值小于0.1 m的个数. 
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表 2 四类数据的检查点中误差对比
m 数据 $ {\mathit{m}}_{\mathit{X}} $ $ {\mathit{m}}_{\mathit{Y}} $ $ {\mathit{m}}_{\mathit{X}\mathit{Y}} $ $ {\mathit{m}}_{\mathbf{高}\mathbf{程}} $ A 0.051 0.033 0.061 0.080 B 0.108 0.056 0.122 0.187 C 0.065 0.042 0.078 0.091 D 0.056 0.031 0.064 0.082
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