[发明专利]一种基于无人机和数字地表模型的公路施工阶段预测方法

说明书

本发明要解决的技术问题是公路工程在路基施工过程中缺乏对施工阶段有效的预判方法。为了解决这个问题，本发明提出了一种基于无人机和数字地表模型的公路施工阶段预测方法，预测方法分为以下几个阶段：无人机影像拍摄、数据预处理和特征提取、数字地表模型建立、施工阶段预测。提出通过无人机进行低空影像拍摄，拍摄的影像经过数据预处理和特征点识别以用于特征匹配，应用处理后的无人机影像序列建立数字地表模型，再通过数字地表模型和设计模型的对比，做出真实有效、合理科学的推断，判定当前的施工阶段以及动态预测后续的工期安排。

技术领域

本发明涉及公路施工管理领域，特别是涉及一种基于无人机和数字地表模型的公路施工阶段预测方法。

背景技术

路基作为路面的基础，路基工程质量的好坏对整个公路的质量起着关键性作用，因此，保证路基工程质量是十分重要的。公路工程路基施工是复杂的系统工程，工期长、投资大、参与方多、合同关系复杂，露天作业多，受自然环境、地质环境影响大。在路基施工过程中不确定性因素多，如工程地质条件、材料设备、而在公路工程路基施工中常见的问题有自然环境、设计方案的变化，导致工程既定目标(安全、质量、费用、工期)可能无法实现。目前我国公路工程在路基施工过程中的演算缺乏真实有效、合理科学的预判，其中一个很重要的因素是对于公路施工过程中的地形数据无法采集，造成工程预演无法直观的进行，从而给施工管理增加了难度。

公路绵延数百里，是狭长的带状构筑物，如何快速有效地获取地形数据，从而生成大规模、高精度的三维地形是实现公路工程路基施工管理三维可视化的基础。真实的地形具有高低起伏的状态，并且是一种连续变化的曲面，这种曲面无法用平面地图准确、直观地表示出来，采用数字表面模型(Digital Surface Model，缩写DSM)来模拟真实地形可以很好地解决这一问题。数字地表模型(DSM)是包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度的地面高程模型。和传统的数字高程模型(Digital Elevation Model，缩写DEM)相比，DEM只包含了地形的高程信息，并未包含其它地表信息，DSM是在DEM的基础上，进一步涵盖了除地面以外的其它地表信息的高程。

获得DSM数据的方式通常采用航空遥感技术，由于航空遥感平台和传感器的限制，普通的航空摄影手段在获取数据方面存在成本高，性价比低等问题。采用无人机技术可作为卫星遥感和普通航测不可或缺的补充。无人机可以超低空飞行，可在云下较好地获取DSM数据，从而为弥补了卫星遥感和普通航测受云层遮挡获取不到影像的缺陷。同时，低空飞行、多角度接近目标，能获得更高分辨率的影像数据。此外，无人机使用成本低、体型小，机动性好。

在公路工程领域，采用无人机技术针对路基施工中数字地表模型的数据获取，有着机动性好、摄影效率高、作业成本低等优势，既能减轻数据获取的劳动强度，又能提高作业的技术水平和精度，应用前景极为广阔。

发明内容

本发明要解决的技术问题是公路工程在路基施工过程中的演算缺乏真实有效、合理科学的预判方法。

为了解决上述技术问题，本发明提出的预测方法分为以下几个阶段：无人机影像拍摄、数据预处理和特征提取、数字地表模型建立、施工阶段预测。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

提出通过无人机进行低空影像拍摄，拍摄的影像经过数据预处理和特征点识别以用于特征匹配，应用处理后的无人机影像序列建立数字地表模型，再通过数字地表模型和设计模型的对比，做出真实有效、合理科学的推断，判定当前的施工阶段以及动态预测后续的工期安排。

本发明提出的预测方法分为以下几个步骤：

a、由无人机进行公路路面信息的图像获取，图像的采集质量受到航高、分辨率、飞行速度、重叠度等因素的制约，因此要获取高质量的图像信息，需要构建不同参数之间的关系，分别是(1)航高、焦距以及分辨率的关系；(2)地面覆盖范围；(3)不同影像重叠度。