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    【学术】测绘无人机灾害现场多源数据集成与智能服务

    2021-06-01 17:50:10 来源: 中国测绘学会
    聊聊

    面向灾害现场环境快速重建以及深度集成应急人员、装备等位置信息的需求,针对传统获取的灾害现场视频数据与空间信息融合不够及应急无人机/人员定位信息滞后等问题,该文研究测绘应急减灾数据获取平台集成技术,获取灾害现场实时监测信息;攻关视频流信息与地理场景融合技术,实现灾情及其发展进程在线监测、分析评估及虚拟可视化;探索基于北斗短报文的定位技术,实现应急无人机/人员实时位置服务;搭建测绘无人机应急智能服务系统,开展应用示范,实现测绘无人机灾害现场多源数据集成及动态更新可视化,为灾害应急处置辅助决策分析、现场救援及指挥调度提供智能服务。

      本文目录

      0引言

      1测绘无人机应急智能服务体系架构

      2测绘无人机应急灾害数据获取与传输

      3测绘无人机灾害现场多源数据集成管理

      4测绘无人机应急智能服务系统

      5火灾应用示范

      6结束语

      引言

    近年来,我国自然灾害频发,给人民生命财产造成重大损失。测绘地理信息在突发事件应急处置和防灾减灾中具有不可或缺的重要作用,成为灾情信息获取、指挥决策、抢险救灾、灾后重建的科学工具和基础数据[1-3]。

    随着无人机技术的快速发展,航空测绘为灾情信息获取提供了新的技术手段[4-6]。目前无人机搭载的光学传感器通常采用传统空中三角测量方法,获取灾情地理信息,一次飞行获取大量影像数据,无人机落地后进行数据处理,实时灾情观测尚存不足[7-9];无人机搭载的视频传感器能够实时获取灾情视频流数据,视频影像动态展示多是以视频流的形式直接播放,不具有任何地理信息,用户只能目测灾害现场情况,不能进行量算、分析[10-12],相关学者对此也进行了一些研究,取得了一定进展[13-15];此外,应急无人机/人员在灾情信息获取时不能实时标绘其所在位置,灾害现场多源数据无法有效集成,影响应急处置的智能服务能力。

    本文依托国家重点研发计划项目“一体化综合减灾智能服务研究及应用示范”[16],开展测绘地理信息在一体化综合减灾中的服务研究及应用示范;旨在解决灾害现场基于无人机平台获取的实时视频信息与空间地理信息融合不够,灾害现场应急无人机/人员实时位置信息滞后,灾害现场环境快速重建及各类信息深度集成不足等问题;最终实现灾情在线监测、灾害现场三维场景构建、灾情分析可视化、人员/设备实时在线监管全流程的灾害应急处置业务流程、一体化智能服务模式,并开展多灾应用示范。

    测绘无人机应急智能服务体系架构
    结合综合减灾中测绘地理信息应用环境及服务需求,设定测绘无人机应急智能服务体系架构如图1所示。

      

      

      

     图1 测绘无人机应急智能服务体系架构

      1)测绘无人机应急灾害数据获取与传输。集成测绘应急减灾数据获取平台,解决软硬件之间的时空基准、数据接口标准、数据传输链路等问题,实现灾害现场数据的快速获取与传输。

      2)测绘无人机灾害现场多源数据集成管理。利用现场实时监测的视频,通过解决视频流与全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)时空同步合成编码、地理编码视频流影像与地理信息系统(geographic information system,GIS)平台深度融合等关键问题,获取视频上的有用信息;基于北斗短报文,结合“北斗”通信链路实现无人机/人员监管,最终实现多源数据集成管理。

      3)测绘无人机应急智能服务系统。研发实时提供多源灾情数据接入服务、三维场景构建服务、灾情实时监测/分析/评估服务,以及定位监管重点设备和人员的测绘无人机应急智能服务系统。

      4)多灾害应用示范。编制应用示范方案设计与技术规程,部署应用示范环境,开展针对水灾、火灾、地灾的测绘应急一体化综合减灾智能服务应用示范。

      测绘无人机应急灾害数据获取与传输

      测绘无人机应急灾害数据获取与传输的关键在于实现获取平台的集成。灾害数据获取平台涉及多无人机平台协同多传感器、多源遥感数据处理技术的集成,平台效能最大化地发挥依赖系统的整体集成,需要打通各个系统及子系统、各个组件部件、各个功能模块之间的时空基准、数据接口标准、数据传输链路,实现平台的深度集成。

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      测绘无人机应急灾害数据获取平台

      机体采用高强度符合材料,耐磨损、抗风强;融合了旋翼的垂直起降和固定翼的长航时巡航;采用三冗余度北极星系列自驾仪,稳定可靠;支持高精度机械增稳系列吊舱系统;续航时间90 min,测绘板最大续航时间120 min;起降抗风6级,巡航抗风7级,最高作业海拔4 200 m,适应各种复杂起降环境。视频传感器采用高清可见光摄像机,稳定跟踪目标;具备30倍光学变焦能力,1 080 P高清成像;自动图像录制和拍照功能。

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      测绘无人机应急灾害数据传输链路

      测绘无人机应急灾害数据传输链路与接口如图2所示。①光电吊舱涉及无人机飞控系统、SD/TF卡存储系统、机载链路系统以及减震器等硬件设备。其中,减震器是保障视频质量的关键,飞控系统用来跟踪控制光电吊舱。为实现无人机/人员位置监管,在无人机上加装北斗模块。②视频流数据通过两路输出,一路通过SD/TF卡进行机上实时存储,一路通过机载链路系统实时传输。地理信息数据采用飞控POS(position and orientation system)数据,通过链路进行传输。视频流数据与地理信息数据通过同一链路传输,地面双链路接收,以实现时间同步。地理信息数据用于处理视频流数据。视频传感器数据输出接口为HDMI、SDI,输入接口为HDMI、USB3.0;地理信息数据输出接口为串口、输入接口为串口。③北斗机载模块接收飞控相关参数打包后,通过北斗卫星链路以短报文形式传输实时位置信息,地面北斗指挥机接收数据以串口形式传输给测绘无人机应急智能服务系统。④地面链路系统接收遥控遥测数据,以串口形式传输给地面站实现无人机/吊舱控制。⑤地面站可通过4G/5G通信链路将实时监测数据传到远程指挥中心。

      

      图2 平台传输链路与接口

      测绘无人机灾害现场多源数据集成管理

      测绘无人机应急灾害数据获取平台执行应急任务时,进一步解决以下3方面的技术问题,以实现基准、接口、数据的集成管理。

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      视频关键帧提取与地理编码

      无人机惯性导航系统中惯性测量单元 (inertial measurement unit,IMU)直接获取的传感器姿态角为IMU本体坐标系在导航坐标系中的侧滚、俯仰和偏航(Φ、θ、ψ),而摄影测量中需要的是物方坐标系旋转到像空间坐标系的3个旋转角(φ、ω、κ),即影像的3个外方位元素。要将POS系统提供的姿态角用于摄影测量直接对地目标定位,必须将其转换为相应影像的外方位元素。为了提高视频关键帧直接对地定位精度,将IMU获取的传感器姿态角转换为影像3个外方位元素可通过一系列坐标变换实现,即像空间坐标系—载体坐标系—IMU本体坐标系—导航坐标系—地心直角坐标系—物方坐标系。通过系统集成影像匹配算法,并比较尺度不变特征变换 (scale invariant feature transform,SIFT)、加速稳健特征 (speeded up robust feature,SURF)、尺度和旋转不变性特征检测 (oriented fast and rotated brief,ORB)等特征匹配,改善了相邻关键帧错位的问题,利用该几何变换关系对关键帧地理坐标进行改正。基于GNSS、惯导的空-地多源传感器数据快速时空地理编码技术,以及GNSS与视频流的时间同步机制,将地理信息编码在视频的帧数据上,实现灾害现场监测信息的实时地理编码。通过制定视频流时空标识标准协议,进行接口实现,为进一步的匹配和融合分析提供支撑。

      2

      视频关键帧与三维场景融合

      为完成灾情信息与空间信息的结合表达,需实现视频关键帧与地理场景的实时匹配融合。其主要是将纠正后的带有地理信息的影像融合到地理场景中,实现关键帧在三维场景中的可视化。研究的方法为:将纠正后的每张关键帧影像直接构建格网,采用影像坐标建立规则格网、计算格网顶点的纹理坐标、计算格网顶点的地理坐标、计算格网顶点的世界坐标、生成影像纹理等流程方法,将每张影像使用各自的格网融合到地理场景中,实现关键帧影像与地理场景深度融合(图3)。

      

      图3 关键帧与三维场景融合

      

      无人机/人员实时定位

      “北斗”卫星系统是集导航定位、授时、短报文通信一体的庞大文星系统,其优势在于信号可在我国空域无障碍全覆盖、不受地域、飞行高度限制,可结合“北斗”通信链路实现无人机/人员监管(图4)。①位置信息传输链路为机上/人员北斗机载模块—北斗卫星—地面北斗指挥机,以串口模式连接进入智能服务系统。②设计编写基于北斗短报文链路的自定义飞行诸元传输协议,协议涵盖信息类、发信方、发信时间、电文长、电文内容等。③在无人机执行飞行任务/人员执行救援任务时,利用北斗短报文通信服务,将飞行诸元信息加入短报文中,用户指挥机端接收出站信号,通过串口获取发送至其的数据,串口接收一个完整数据包的解析操作是根据帧头帧尾或者帧长,检测一个数据帧,即帧头+数据+校验+帧尾。图4中检测时间信息是用户机收到指令后返回“北斗时间”($BDSJ);检测IC信息是用户机在收到指令后发送“IC信息”($ICJC)即IC卡号;检测通信信息包括用户地址、电文长度及传输方式;循环冗余校验码(cyclic redundancy check,CRC)检验为判断从“起始符”到“校验和”前一字节异或的结果是否正确。④利用协议解析,将无人机/人员的位置信息实时入库,并在智能服务系统中展示。

      

      图4 实时定位

      测绘无人机应急智能服务系统

      基于以上研究成果,搭建了测绘无人机应急智能服务系统,实现了现场灾情在线监测、灾害现场三维场景构建、灾情分析可视化、人员/设备实时在线监测等测绘无人机灾害现场多源数据集成与智能服务功能模块。

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      灾情在线监测

      在统一的时空体系下,依据灾害数据类型、灾情时空粒度等信息的标准化方法,以及信息接入与加载规范,提供实时接收接口和数据转换接口,实现多源灾情数据接入功能。对大规模灾害场景进行分层、分块组织以及灾害场景的动态演变过程的可视化,为用户提供更为详尽和真实的灾害现场信息。

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      灾情提取

      为了减少视频帧间存在的大量冗余信息内容,更凝练地表达一段视频中包含的信息,以及便于对灾害视频内容建立索引、管理,系统实现了视频流关键帧影像快速提取算法功能;针对实时视频流和历史视频文件两种形式,实现了两种视频流关键帧快速提取功能,包括基于固定时间间隔的实时视频流关键帧提取功能和基于固定帧幅间隔的历史视频关键帧提取功能;实现了视频流时空地理编码功能,丰富视频流数据的信息,提高视频流数据的价值。

      3

      灾情分析

      可根据灾情发生时的时间或灾害空间分布范围特征,建立时间维和空间维索引方法,实现视频关键帧影像与空间位置的互联、互操作,包括从空间位置上操作定位查找视频流帧信息,或在视频流时间上查找空间定位、关键帧幅面范围的空间展示。

      4

      实时定位

      实时监测现场作业无人机的状态/现场作业人员的定位,为灾害应急处置辅助决策分析、现场救援及指挥调度提供智能服务。

      多灾害应用示范

      研究成果已经面向水灾、火灾、地灾等进行了应用示范,以下是针对四川凉山火灾开展的示范(图5)。

      

      图5 火灾应用示范

    2019年3月30日,四川凉山木里县发生森林火灾,火场平均海拔4 000 m,过火面积约0.2 km2。4月6日,木里森林火灾复燃,项目组应四川省应急管理部门要求,紧急赶赴现场参与复燃火灾的监控工作。分析受灾地点与范围,设计测绘无人机应急方案,4月8日凌晨,项目组携带研发的测绘应急综合减灾获取平台奔赴现场。现场火场山高、陡坡、林密、着火点海拔高、通道窄、能见度差、扑火难度较大。测绘无人机应急灾害数据获取平台由ZC-3V复合翼无人机平台,搭载30倍变焦的三轴稳定双光光电吊舱组成。平台在海拔3 000 m高地复杂环境下垂直起降,基于测绘无人机应急智能服务系统,可随时拉近查看灾害细节以及火势的近景情况,动态跟踪锁定火点,实时存储播放,实现了灾害现场灾情及其发展进程的实时在线监测、灾情分析和评估,为有效分析扑救情况,周密制订次日扑救计划提供了有力的数据支持。

      结束语

    本文设计了测绘无人机应急智能服务体系架构,采用无人机搭载视频摄像头为传感器,利用4G/5G通信和视频流传输技术实时获取现场视频数据,统一了软硬件之间的时空基准,规范了数据接口标准,解决了数据传输链路,实现了数据转换方法,构建了测绘无人机应急灾害数据获取平台,为应急灾害数据获取提供了技术手段;研究实现了基于GNSS、惯导的空-地多源传感器数据快速时空地理编码,优化了视频关键帧提取策略与方法,提出了基于地理编码的视频关键帧与地理场景的实时匹配在线融合方法,丰富了视频流的观测价值,为灾害现场救援抢险,恢复重建等提供技术保障;攻关了利用北斗导航技术的无人机/人员位置实时获取;最终构建了测绘无人机应急智能服务系统,实现了测绘无人机灾害现场多源数据集成管理与智能服务,开展了应用示范,验证了技术成果。

      END

      引用格式:任丽艳,李英成,肖金城,等.测绘无人机灾害现场多源数据集成与智能服务[J].测绘科学,2020,45(12):139-144.

      作者简介:任丽艳(1982—),女,黑龙江哈尔滨人,高级工程师,博士,主要研究方向为地理信息系统应用

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