本发明涉及方量测量技术领域，尤其涉及一种动态环境下运砂船方量测量方法。
背景技术：
在水利、港口、海洋工程建设中，往往需要大量的砂石作为回填和建筑材料。而砂石主要来源于内陆，需要通过运砂船由砂场运送到施工现场，因此运砂船方量测量一直是工程建设中的重点，该项工作将直接影响到工程的施工计划、编制预算和工程验收等。
运砂船常常往返于砂场和施工场地之间，不可避免地需要航行于开阔的河流、海洋等水域环境中，即使靠岸停泊也仍受水流、风浪及周边船舶的影响，因此运砂船几乎完全处于动态的环境下，难以保持长时间的静止状态，这为运砂船方量测量工作带来了极大的阻碍。陆地上常用的土方测量方法如全站仪法、rtk法等耗时较长，用于运砂船方量测量会出现较大的偏差；而耗时较短的三维激光扫描法能够满足运砂船方量测量的需要，但是三维激光扫描仪价格昂贵，难以大规模推广使用，而且运砂船上可供操作空间有限，测量作业只能在甲板等区域进行，测量过程危险系数较高，不利于保障仪器和作业人员的安全。
现阶段，运砂船方量测量常用的方法是人工测量法，即将运砂船所载砂石形状简化为棱台或者圆锥，再使用卷尺和水平尺进行测量。这种方法需要多人配合作业，且易受人为因素影响，测量精度不高。因此，如何简便、高效、精准地完成运砂船方量测量是本领域亟待解决的问题。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种动态环境下运砂船方量测量方法，以提高动态环境下运砂船方量测量的效率和精度。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
本发明提供一种动态环境下运砂船方量测量方法，该方法包括以下步骤：
s1、在待测量的运砂船周围布设像控点，进行像控点测量，得到像控点坐标数据；对无人机进行航线规划，拍摄运砂船装砂石前、后的影像数据；
s2、对无人机携带的相机进行检校，得到检校参数数据；根据检校参数、像控点坐标数据，对拍摄的影像数据进行处理，得到运砂船装砂石前、后的dsm数据；
s3、设置格网间距对dsm数据进行内插处理，得到装砂石前、后的格网数据，进而计算得到单个格网体积，对所有格网进行体积累加，得到运砂船的船载砂方量。
进一步地，本发明的步骤s1的具体方法为：
s11、在运砂船船舱周边布设多个像控点，并对像控点进行涂色标识；同时在独立坐标系下以多台rtk测量仪，同一时间分别测量各个像控点的三维坐标；
s12、根据运砂船船体范围、无人机和相机的性能规划航摄任务，包括地面采样间距、影像航向重叠度、影像旁向重叠度、飞行高度、飞行速度，分别拍摄得到运砂船装砂石前、后的影像数据。
进一步地，本发明的步骤s2的具体方法为：
s21、将无人机搭载的相机焦距固定并对焦于无穷远处，从不同角度拍摄若干张模板影像，导入相机检校软件进行处理，获取检校参数，包括相机镜头的光学畸变差、相机主距和像主点坐标；
s22、将运砂船影像数据、像控点数据以及检校参数导入数据处理软件，经畸变差改正、影像匹配、空三加密处理后得到运砂船装载砂石前、后的dsm，并通过像控点来纠正影像的各种偏差，将运砂船装载砂石前、后的dsm统一到同一坐标系下。
进一步地，本发明的步骤s21中的具体方法为：
无人机所携带的相机畸变参数解算公式为：
式中，r2＝(x-x0)2 (y-y0)2，k1、k2为径向畸变差，p1、p2为切向畸变差；考虑观测值误差及系统误差(δx,δy)修正为：
利用光束法平差进行实现包括相机畸变的各相机参数严密解公式如下：
式中，fx,fy分别为x,y两个方向上的焦距，其误差方程为：
进一步地，本发明的步骤s22中的具体方法为：
在获得测区内各低空影像外方位元素和待定点近似坐标值后，根据共线方程列出误差方程式：
式中，(xs,ys,zs)表示摄影中心空间坐标，φ、ω、κ分别表示俯仰角、翻滚角、偏航角，(x,y,z)表示物方点三维坐标，(x,y)表示像点坐标，lx＝x-(x),ly＝y-(y)，(x)、(y)为待定参数初值代入共线方程的近似值；该式用矩阵表示为：
式中：
v＝[vxvy]t
x＝[δxδyδz]t
l＝[lxly]t
法方程式为：
或
当物方点坐标x的数量远大于影像外方位元素t的数量时，消去式中未知数x，则t的解为：
经迭代运算解出外方位元素后，再利用前方交会法求出物方点坐标的坐标进而生成dsm。
进一步地，本发明的步骤s3的具体方法为：
s31、设置格网间距d，对运砂船装载砂石前、后的dsm数据进行内插处理，将散乱的dsm转化为规则的格网数据；
s32、对于规则的格网数据，先通过高程差分计算单个格网的体积，再累加所有格网体积，得到运砂船载砂方量。
进一步地，本发明的步骤s31中将散乱的dsm转化为规则的格网数据的公式为：
式中，hi为i点的高程，n为窗口内采样点个数，si为i点到格网点的距离。
进一步地，本发明的步骤s32中计算运砂船载砂方量的公式为：
式中，v为运砂船方量，hij和hij分别为运砂船装载砂石前、后格网数据对应的高程，m、n分别为格网数据的行列数。
本发明产生的有益效果是：
(1)测量精度高
测量数据以影像的形式直观呈现，通过匹配和融合算法进行拼接，规避了动态环境下运砂船摆动的影响，可有效保证方量测量精度。试验表明，本发明所述方法测量精度优于4％，相较于传统的人工测量法10％左右的测量精度有大幅地改善。
(2)作业效率高
作业人员可以在河岸等安全地带远程操控无人机快速获取运砂船影像，再通过数据处理软件进行处理得到方量结果，整个作业过程耗时在30min以内，并且一人即可完成作业，不再需要多人配合。
(3)操作简便、安全系数高
外业数据采集时，凭借无人机移动平台的优势，作业人员可以在河岸等安全地带遥控无人机完成附近多艘运砂船的影像数据采集工作，不再需要登船作业，提高作业效率的同时有效地保证了作业人员的安全；内业数据处理时，由于数据处理软件自动化程度高，操作简单易学。
(4)设备成本低、易于推广
无人机携带的是普通数码相机，价格低廉，其获取的数字影像经畸变差改正后可用于高精度的测量，满足运砂船方量测量的需求。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明本发明实施例的一种动态环境下运砂船方量测量方法的流程示意图；
图2是本发明本发明实施例中像控点布设的示意图；
图3是本发明本发明实施例中运砂船装载砂石前的dsm；
图4是本发明本发明实施例中运砂船装载砂石后的dsm；
图5是本发明本发明实施例中运砂船方量计算的原理图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例的动态环境下运砂船方量测量方法，该方法包括以下步骤：
s1、在待测量的运砂船周围布设像控点，进行像控点测量，得到像控点坐标数据；对无人机进行航线规划，拍摄运砂船装砂石前、后的影像数据；
s2、对无人机携带的相机进行检校，得到检校参数数据；根据检校参数、像控点坐标数据，对拍摄的影像数据进行处理，得到运砂船装砂石前、后的dsm数据；
s3、设置格网间距对dsm数据进行内插处理，得到装砂石前、后的格网数据，进而计算得到单个格网体积，对所有格网进行体积累加，得到运砂船的船载砂方量。
所述步骤s1中是通过无人机搭载的普通数码相机以低空摄影的方式获取运砂船装载砂石前、后的影像数据，具体来说包括：
s11、在运砂船船舱周边布设6个像控点，如图2所示，并用油漆进行标识。同时在独立坐标系下以6台rtk同一时间测定这6个像控点的三维坐标，以尽可能减小动态环境下运砂船晃动所引起的测量偏差，保证测量精度。
s12、综合考虑运砂船船体范围、无人机和相机的性能等因素来设计和规划航摄任务，包括地面采样间距、影像航向重叠度、影像旁向重叠度、飞行高度、飞行速度等，保证无人机能够安全、高效地完成航摄任务。航摄任务规划完成后，对无人机进行起飞前检查，确认无人机和气象条件均满足航摄要求后，操控无人机起飞按照预设的拍摄方式控制相机进行拍摄，分别获取运砂船装载砂石前、后的影像数据，并对影像质量进行检查。
像控点布设在运砂船的船舱四周，并用油漆进行标识。
像控点三维坐标在独立坐标系下以若干台(与像控点数量一致)rtk同时测定，以保证测量精度。
无人机所携带的相机为像素大于2000万的普通数码相机。
获取运砂船影像数据时，作业人员可以在河岸等安全地带远程操控无人机获取运砂船影像，不需要登船作业。
所述步骤s2中是对无人机获取的运砂船影像进行处理以得到运砂船装载砂石前、后的dsm，具体来说包括：
s21、将无人机搭载的普通数码相机焦距固定并对焦于无穷远处，这样相机内方位元素和镜头畸变差将相对稳定，可视为固定值，然后从不同角度拍摄若干张模板影像，导入相机检校软件进行处理以获取相机镜头的光学畸变差、相机主距和像主点坐标等检校参数。
无人机所携带的相机畸变参数解算如下：
式中，r2＝(x-x0)2 (y-y0)2，k1、k2为径向畸变差，p1、p2为切向畸变差；考虑观测值误差及系统误差(δx,δy)修正为：
利用光束法平差进行实现包括相机畸变的各相机参数严密解公式如下：
式中，fx,fy分别为x,y两个方向上的焦距，其误差方程为：
s22、将运砂船影像数据、像控点数据以及检校参数导入数据处理软件，经畸变差改正、影像匹配、空三加密等处理后得到运砂船装载砂石前、后的dsm，如图3、4所示。其中，像控点是用来纠正影像的各种偏差并将运砂船装载砂石前、后的dsm统一到同一坐标系下。
在获得测区内各低空影像外方位元素和待定点近似坐标值后，根据共线方程列出误差方程式：
式中，(xs,ys,zs)表示摄影中心空间坐标，φ、ω、κ分别表示俯仰角、翻滚角、偏航角，(x,y,z)表示物方点三维坐标，(x,y)表示像点坐标，lx＝x-(x),ly＝y-(y)，(x)、(y)为待定参数初值代入共线方程的近似值；该式用矩阵表示为：
式中：
v＝[vxvy]t
x＝[δxδyδz]t
l＝[lxly]t
法方程式为：
或
当物方点坐标x的数量远大于影像外方位元素t的数量时，消去式中未知数x，则t的解为：
经迭代运算解出外方位元素后，再利用前方交会法求出物方点坐标的坐标进而生成dsm。
所述步骤s3中是对运砂船装载砂石前、后的dsm进行处理以得到运砂船装载砂石的方量，具体来说包括：
s31、以适当的格网间距d对运砂船装载砂石前、后的dsm进行内插，将散乱的dsm转化为规则的格网数据，即：
式中，hi为i点的高程，n为窗口内采样点个数，si为i点到格网点的距离。
s32、如图5所示，对于规则的格网数据，先通过高程差分计算单个格网的体积，再累加所有格网体积即可得到运砂船载砂方量，即：
式中，v为运砂船方量，hij和hij分别为运砂船装载砂石前、后格网数据对应的高程，m、n分别为格网数据的行列数。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
1.一种动态环境下运砂船方量测量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
s1、在待测量的运砂船周围布设像控点，进行像控点测量，得到像控点坐标数据；对无人机进行航线规划，拍摄运砂船装砂石前、后的影像数据；
s2、对无人机携带的相机进行检校，得到检校参数数据；根据检校参数、像控点坐标数据，对拍摄的影像数据进行处理，得到运砂船装砂石前、后的dsm数据；
s3、设置格网间距对dsm数据进行内插处理，得到装砂石前、后的格网数据，进而计算得到单个格网体积，对所有格网进行体积累加，得到运砂船的船载砂方量。
2.根据权利要求1所述的动态环境下运砂船方量测量方法，其特征在于，步骤s1的具体方法为：
s11、在运砂船船舱周边布设多个像控点，并对像控点进行涂色标识；同时在独立坐标系下以多台rtk测量仪，同一时间分别测量各个像控点的三维坐标；
s12、根据运砂船船体范围、无人机和相机的性能规划航摄任务，包括地面采样间距、影像航向重叠度、影像旁向重叠度、飞行高度、飞行速度，分别拍摄得到运砂船装砂石前、后的影像数据。
3.根据权利要求1所述的动态环境下运砂船方量测量方法，其特征在于，步骤s2的具体方法为：
s21、将无人机搭载的相机焦距固定并对焦于无穷远处，从不同角度拍摄若干张模板影像，导入相机检校软件进行处理，获取检校参数，包括相机镜头的光学畸变差、相机主距和像主点坐标；
s22、将运砂船影像数据、像控点数据以及检校参数导入数据处理软件，经畸变差改正、影像匹配、空三加密处理后得到运砂船装载砂石前、后的dsm，并通过像控点来纠正影像的各种偏差，将运砂船装载砂石前、后的dsm统一到同一坐标系下。
4.根据权利要求3所述的动态环境下运砂船方量测量方法，其特征在于，步骤s21中的具体方法为：
无人机所携带的相机畸变参数解算公式为：
式中，r2＝(x-x0)2 (y-y0)2，k1、k2为径向畸变差，p1、p2为切向畸变差；考虑观测值误差及系统误差(δx,δy)修正为：
利用光束法平差进行实现包括相机畸变的各相机参数严密解公式如下：
式中，fx,fy分别为x,y两个方向上的焦距，其误差方程为：
5.根据权利要求4所述的动态环境下运砂船方量测量方法，其特征在于，步骤s22中的具体方法为：
在获得测区内各低空影像外方位元素和待定点近似坐标值后，根据共线方程列出误差方程式：
式中，(xs,ys,zs)表示摄影中心空间坐标，φ、ω、κ分别表示俯仰角、翻滚角、偏航角，(x,y,z)表示物方点三维坐标，(x,y)表示像点坐标，lx＝x-(x),ly＝y-(y)，(x)、(y)为待定参数初值代入共线方程的近似值；该式用矩阵表示为：
式中：
v＝[vxvy]t
x＝[δxδyδz]t
l＝[lxly]t
法方程式为：
或
当物方点坐标x的数量远大于影像外方位元素t的数量时，消去式中未知数x，则t的解为：
式中，
经迭代运算解出外方位元素后，再利用前方交会法求出物方点坐标的坐标进而生成dsm。
6.根据权利要求1所述的动态环境下运砂船方量测量方法，其特征在于，步骤s3的具体方法为：
s31、设置格网间距d，对运砂船装载砂石前、后的dsm数据进行内插处理，将散乱的dsm转化为规则的格网数据；
s32、对于规则的格网数据，先通过高程差分计算单个格网的体积，再累加所有格网体积，得到运砂船载砂方量。
7.根据权利要求6所述的动态环境下运砂船方量测量方法，其特征在于，步骤s31中将散乱的dsm转化为规则的格网数据的公式为：
式中，hi为i点的高程，n为窗口内采样点个数，si为i点到格网点的距离。
8.根据权利要求7所述的动态环境下运砂船方量测量方法，其特征在于，步骤s32中计算运砂船载砂方量的公式为：
式中，v为运砂船方量，hij和hij分别为运砂船装载砂石前、后格网数据对应的高程，m、n分别为格网数据的行列数。
技术总结