本文以大疆无人机影像数据为例，通过分析影像自带的POS线元素特点，提出了一种预处理方法，即在空三加密前将线元素提取并转换至工程坐标系。该方法使得影像中的像控标识与像控点位置接近，便于正确快速刺点。实践证明，该方法可提高大疆无人机航测刺点的正确率和效率，为无人机数据处理提供新的处理思路。
关键词：无人机；空三加密；工程坐标系；坐标转换；刺点
0
前言
随着无人机技术的迅猛发展，其在测绘生产领域的应用日益广泛。特别是在水利水电工程建设领域，无人机技术展现出其独特的优势。应用过程中也出一些问题，其中之一便是航摄坐标系与工程坐标系不一致导致的刺点困难。本文将针对这一问题，以大疆无人机影像数据为例，探讨一种新的预处理方法，以提高刺点的正确率和效率。
1. 现状分析
在无人机航摄过程中，镜头在启动快门的同时会采集曝光点坐标信息并附加于影像的元数据中。这些坐标信息通常以大地坐标形式表达，如WGS84或CGCS2000。而工程勘测、施工所建立的工程坐标系，因应国标中相关要求，常采用特定的转换方式。这导致影像中像控标识与采集的像控点坐标因坐标系统不一致出现错位现象，增加了内业人员的工作难度。
1.1 理论基础
大疆无人机影像附带的EXIF元数据中包含了POS外方位线元素信息。这些信息在理论上应与实地所采集的像控点坐标完全重合，但在实际生产过程中，由于各种因子的干扰，存在一定偏差。本文将这种偏差进行分解并研究，通过数学模型和转换思路，将影像POS转换至工程坐标系下，以期提高刺点的正确率和效率。
1.2 转换方法与模型
采用赫尔默特模型等数学模型，先将照片中的大地坐标形式的外方位线元素转换为工程坐标系下的平面坐标形式。通过最小二乘原理进行四参数计算，实现坐标的平面转换和高程转换。转换过程中需注意使用足够的已知点参与参数转换，以保证转换成果的可靠性。
1.3 工程应用实例
在实际工程项目中，我们采用了7组千寻CORS采集的CGCS2000控制点坐标进行转换。经过计算，平面转换和高程曲面模型的转换精度均达到图根测量模型转换要求。转换后的影像POS导入摄影测量空中三角加密计算软件后，影像中像控标识与像控点的相对位置关系明显改善，刺点正确率达到100%。
图1至图3展示了转换前后的像控点与像控标识的位置关系对比。
结论
本文提出的将线元素空三加密前提取并转换至工程坐标系的预处理方法，能够有效解决因坐标系不一致引起的刺点困难问题。该方法提高了大疆无人机航测刺点的正确率和效率，为无人机数据处理提供了新的处理思路。该方法对外方位元素为WGS84坐标系或CGCS2000坐标系的影像均具有适用性。
在应用过程中，应注意外业飞行前像控点的规划与空间分布协调问题，以保证内业刺点的辨识度。为保证转换成果的可靠性，应使用足够的已知点参与参数转换，并方便评定转换模型的精度。
总结来说，本文研究为实现大疆无人机数据处理的高效与准确提供了有益的探索和尝试。
2（此处为格式占位符）
参考文献
[此处列出参考文献]