本技术涉及地理信息测绘的，尤其是涉及一种地理信息测绘方法及系统。
背景技术：
1、现有技术中，地理信息测绘主要依赖于地面测量、卫星遥感及有人驾驶飞机航拍等方式，这些方法存在以下不足：地面测量作业范围有限，难以覆盖复杂地形；卫星遥感虽有大面积覆盖优势，但分辨率和更新频率受限；而有人驾驶飞机航拍成本高昂且操作风险较大。随着无人机的普及，如何通过无人机进行地理信息的测绘是本领域技术人员需要攻克的技术难题。
技术实现思路
1、为了至少部分解决上述技术问题，本技术提供了一种地理信息测绘方法及系统。
2、第一方面，本技术提供的一种地理信息测绘方法采用如下的技术方案。
3、一种地理信息测绘方法，应用于测绘系统，所述测绘系统包括无人机平台及测绘信息处理装置；所述地理信息测绘方法包括：
4、基于测绘任务制定所述无人机平台的无人机的飞行路径以使得无人机的总飞行路径覆盖测绘任务的目标区域；
5、无人机基于对应的飞行路径进行飞行并采集图像数据时，通过检测自身定位信息及姿态信息进行反馈调整以使得无人机在飞行时保持图像采集的质量；
6、测绘信息处理装置实时接收所述无人机回传的图像数据进行点云融合，识别地物特征构建地理测绘模型；
7、其中，无人机通过检测自身定位信息及姿态信息进行反馈调整，包括：
8、从惯性导航单位获取当前的姿态角数据，从g i s系统中获取自身定位信息；
9、基于期望姿态角与实际姿态角计算第一误差值，基于期望定位信息与实际定位信息计算第二误差值；
10、基于所述第一误差值、第二误差值分别通过p id控制算法得到总的控制输出；
11、基于总的控制输出得到第一执行动作；所述第一执行动作包括调整无人机电机转速及改变舵面角度。
12、可选的，基于所述第一误差值、第二误差值分别通过pid控制算法得到总的控制输出，包括：
13、对于姿态控制，设置第一pid参数；所述第一pid参数包括：俯仰轴p id参数、横滚轴p id参数及偏航轴pid参数；所述p id参数包括比例、积分及微分参数；
14、对于位置控制，设置第二pid参数；所述第二p id参数包括经度p id参数、纬度pid参数及高度p id参数；
15、计算p id算法中的积分项、比例项及微分项；
16、将俯仰轴、横滚轴及偏航轴的积分项、比例项及微分项进行相加得到姿态控制的总输出；
17、将经度、纬度及高度的积分项、比例项及微分项进行相加得到位置控制的总输出；
18、基于姿态控制的总输出及位置控制的总输出得到总的控制输出。
19、可选的，基于测绘任务制定所述无人机的飞行路径,包括：
20、通过卫星影像对测绘任务重的目标区域进行初步分析以明确区域边界、地形特征及障碍物分布；
21、根据目标区域的大小、地形特征及障碍物分布将所述目标区域分割成若干子区域；
22、基于子区域划分、障碍物分布为无人机匹配若干初步的飞行路径；
23、基于粒子群优化算法对所述初步的飞行路径进行优化以制定所述无人机的飞行路径。
24、可选的，基于粒子群优化算法对所述初步的飞行路径进行优化以制定所述无人机的飞行路径，包括：
25、通过若干粒子表征若干初步的飞行路径；每个粒子表征一个初步的飞行路径；
26、基于预设的评价函数评估每个粒子的适应度f；适应度f＝w1*飞行距离+w2*飞行时间-w3*覆盖率；w1、w2及w3为权重因子；
27、对于每个粒子，若适应度f不小于历史最优解的适应度f1，则将质量为f的粒子更新为个人最优解；
28、检查所有粒子的适应度，找到当前全局最优解作为无人机的飞行路径。
29、可选的，测绘信息处理装置实时接收所述无人机回传的图像数据进行点云融合，识别地物特征构建地理测绘模型，包括：
30、采用边缘计算技术在无人机中部署图像预处理算法进行图像预处理并将预处理后的图像发送至测绘信息处理装置；所述图像预处理算法包括图像去噪、亮度与色彩校正；
31、测绘信息处理装置：从每帧图像中提取特征点；
32、将不同视角下的特征点匹配并三角化得到点云数据；
33、对所述点云数据进行分割以区分出不同的地物特征；所述地物特征包括建筑物、植被、道路及水域；
34、对识别出的地物特征提取进一步特征；所述进一步特征包括：形状、纹理及高度信息；
35、基于所述点云数据、地物特征及三维建模软件构建三维地理信息模型；
36、将所述三维地理信息模型与g i s系统重的属性数据进行集成以得到地理测绘模型。
37、第二方面，本技术提供的一种地理信息测绘方法采用如下的技术方案。
38、一种地理信息测绘系统，其特征在于，包括：无人机平台及测绘信息处理装置；其中，
39、基于测绘任务制定所述无人机平台的无人机的飞行路径以使得无人机的总飞行路径覆盖测绘任务的目标区域；
40、无人机基于对应的飞行路径进行飞行并采集图像数据时，通过检测自身定位信息及姿态信息进行反馈调整以使得无人机在飞行时保持图像采集的质量；
41、测绘信息处理装置实时接收所述无人机回传的图像数据进行点云融合，识别地物特征构建地理测绘模型；
42、其中，无人机通过检测自身定位信息及姿态信息进行反馈调整，包括：
43、从惯性导航单位获取当前的姿态角数据，从g is系统中获取自身定位信息；
44、基于期望姿态角与实际姿态角计算第一误差值，基于期望定位信息与实际定位信息计算第二误差值；
45、基于所述第一误差值、第二误差值分别通过pid控制算法得到总的控制输出；
46、基于总的控制输出得到第一执行动作；所述第一执行动作包括调整无人机电机转速及改变舵面角度，
47、可选的，基于所述第一误差值、第二误差值分别通过pid控制算法得到总的控制输出，包括：
48、对于姿态控制，设置第一pid参数；所述第一pid参数包括：俯仰轴pid参数、横滚轴pid参数及偏航轴pid参数；所述pid参数包括比例、积分及微分参数；
49、对于位置控制，设置第二pid参数；所述第二pid参数包括经度pid参数、纬度pid参数及高度pid参数；
50、计算pid算法中的积分项、比例项及微分项；
51、将俯仰轴、横滚轴及偏航轴的积分项、比例项及微分项进行相加得到姿态控制的总输出；
52、将经度、纬度及高度的积分项、比例项及微分项进行相加得到位置控制的总输出；
53、基于姿态控制的总输出及位置控制的总输出得到总的控制输出。
54、可选的，基于测绘任务制定所述无人机的飞行路径,包括：
55、通过卫星影像对测绘任务重的目标区域进行初步分析以明确区域边界、地形特征及障碍物分布；
56、根据目标区域的大小、地形特征及障碍物分布将所述目标区域分割成若干子区域；
57、基于子区域划分、障碍物分布为无人机匹配若干初步的飞行路径；
58、基于粒子群优化算法对所述初步的飞行路径进行优化以制定所述无人机的飞行路径。
59、第三方面，本技术公开一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有被处理器加载并执行上述的任一方法的计算机程序。
60、第四方面，本技术公开一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述的任一方法的计算机程序。
1.一种地理信息测绘方法，其特征在于，应用于测绘系统，所述测绘系统包括无人机平台及测绘信息处理装置；所述地理信息测绘方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种地理信息测绘方法，其特征在于，基于所述第一误差值、第二误差值分别通过pid控制算法得到总的控制输出，包括：
3.根据权利要求2所述的一种地理信息测绘方法，其特征在于，基于测绘任务制定所述无人机的飞行路径,包括：
4.根据权利要求3所述的一种地理信息测绘方法，其特征在于，基于粒子群优化算法对所述初步的飞行路径进行优化以制定所述无人机的飞行路径，包括：
5.根据权利要求4所述的一种地理信息测绘方法，其特征在于，测绘信息处理装置实时接收所述无人机回传的图像数据进行点云融合，识别地物特征构建地理测绘模型，包括：
6.一种地理信息测绘系统，其特征在于，包括：无人机平台及测绘信息处理装置；其中，
7.根据权利要求6所述的一种地理信息测绘系统，其特征在于，基于所述第一误差值、第二误差值分别通过pid控制算法得到总的控制输出，包括：
8.根据权利要求7所述的一种地理信息测绘系统，其特征在于，基于测绘任务制定所述无人机的飞行路径,包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有被处理器加载并执行的如权利要求1至5中任一方法的计算机程序。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至5中任一方法的计算机程序。
