技术领域
[0001] 本发明涉及高精度高度测量技术领域，具体是指基于北斗多传感融合的高精度树高测量装置及方法。
相关背景技术
[0002] 树高是林业中重要的测树参数。近两年我国树木的高度不断刷新，科考队在林芝市波密县通麦镇的野外物种调查收获巨大，除了发现这棵亚洲最高的西藏柏木树外，还发现了大量高度在85米以上的巨树，高度超过西藏察隅县83.4米高的云南黄果冷杉，高度在90米以上的大树就多达25棵，大大丰富了我国高树信息资源库，同时也使得西藏林芝市波密县通麦镇成为目前我国乃至亚洲高大树木分布密度最高的区域。此外，我国科考队在
2023年5月发现了一棵西藏柏木居然高达102.3米。
[0003] 在森林资源调查中，为了更准确地测出树高等参数，则需要一套操作精准且方便的测量仪器。现阶段，树高的测量主要有机械式仪器测量树高，经纬仪、全站仪测量树高，以及激光式仪器测量树高等。但是这些仪器各自存在不同的问题，其中机械式仪器测量树高精度较低、操作测量效率低下、功能单一，并且对采集的数据处理较麻烦。电子经纬仪、全站仪这些仪器测量树高虽然节省了时间、提高了功效和精度，实现了数据的自动采集、传输和测算；然而此类仪器不仅携带困难，而且测量较烦琐，同时对专业知识要求较高。激光式仪器虽然携带方便，精度也较高，但是其价格往往比较昂贵。
[0004] 全球卫星定位系统(GPS)已经普遍应用在测绘及地理信息相关领域，已由单星GPS系统向双星、多星发展，尤其是中国独立自主研发的北斗卫星导航系统(BDS)在2020年7月31日正式全球运营以后，目前国内多家企业均投入北斗系列产品的研发过程中，推出多款多星(GPS+BDS、GPS+GLONASS、GPS+BDS+GLONASS)的卫星接收机。
[0005] 北斗定位设备一般有低精度和高精度之分：精度从十米级到亚米级，再到RTK厘米级。可以根据客户的实际测量要求提供不同精度的北斗RTK设备。北斗RTK设备不仅能提供全面的北斗RTK设备应用软件，而且可以兼容目前各种主流的GIS软件平台的二次开发，可实现数据的无缝对接。目前的北斗RTK设备，采用一体化集成设计，采用高精度卫星定位技术，配置高端的系统，使用成熟的CORS(连续运行参考站)，通过搜索BDS、GPS等卫星，获得当前位置信息和差分校正信息后，进行采集点位坐标，进而达到高精度测量的目的。
[0006] 由于城市发展日新月异，智慧城市GIS(地理信息系统)信息采集器设备应用越来越广。面对高大的树木，我国测量树木的方法多为无人机激光雷达技术测量、人工攀树吊尺测量老办法。大树在道路中间栏杆、绿化带等人员难以到达采集目标点的位置信息情况，市面上的北斗RTK设备功能显得尤为不足，这给树高测量带来很大的难度，因此基于北斗、无人机多传感融合的高精度树高测量装置显得很有必要。
具体实施方式
[0025] 实施方式：
[0026] 测量装置有3种测量树木高度方法：适用于无风或者微风的情况，无人机置于较为空旷的场地，场地尽可能与树根(建筑物)处于同一高度的水平位置，场地上空尽可能无树枝等遮挡物，以免影响无人机上升。
[0027] ①测量方法1‑‑米尺测量
[0028] 起始位置测量：无人机上升前测量一次与树根水平位置，即摄像头十字线中心点、对准支点、树根三点共线时对应的高度，确保米尺的起始测量点与树根水平位置一致。
[0029] 高度测量：米尺悬挂在无人机上，随着无人机的上升，尽可能使无人机位于反光板中心，米尺不断被拉高，无人机集成摄像头，摄像头自带瞄准图标。无人机在空旷的场地上起飞升高，摄像头实时传输视频图片至遥控终端，当无人机即将到达树梢时，调整无人机方向、方位，悬停后，无人机处于水平状态(使用数字水平仪判定)，到达目标点后，当摄像头十字线中心点、对准支点、树梢三点共线时，拉上去的米尺长度即为树木高度。
[0030] 摄像头瞄准的过程有点类似无人机打击过程，无人机打击时有倾角的，瞄准的是地面的目标；测量树高时无人机处于水平位置，倾角为0度，如图2所示。
[0031] ②测量方法2‑‑北斗RTK高精度定位
[0032] 起始位置测量：无人机上升前测量一次与树根水平位置，即摄像头十字线中心点、对准支点、树根三点共线时对应的高度h1。
[0033] 高度测量：到达目的地后，当摄像头十字线中心点、对准支点、树梢三点共线时，启动北斗RTK高精度定位，测量得到高度h2，两次高度差(h2‑h1)为测量树木高度。
[0034] ③测量方法3‑‑激光测距仪
[0035] 起始位置测量：反光板集成自带气泡水平仪，反光板水平放置，放置位置与树根尽可能水平(与树根处于同一高度，即摄像头十字线中心点、对准支点、树根三点共线即可)，可以增强激光反射信号强度、增加测距量程。
[0036] 高度测量：然后无人机逐渐上升，当无人机上升至树梢附近，无人机处于水平位置，摄像头十字线中心点、对准支点、树梢三点共线时，启动激光对地测距，地面有反光板配合激光测距。由于激光测距模块发射器和接收器的几何中心相距2cm，当反光板处于静止时，反光板自带气泡水平仪，用于目测反光板放置的水平情况；激光垂直向地面发射平行光束会在反光板面处会发生反射，反射光束最后送到接收器，因此激光测距模块重点需要处理接收到的反射光束信号的往返时间差，即可得到测距值。
[0037] 激光在真空中传播速度为C，介质为空气的速度为C/n、折射率为n、往返传输时间为t，H为高度值，具体推导过程如下式所示。
[0038] H＝C×t/2/n
[0039] 已知空气折射率n＝1.0003，由上式可知，得到往返时间差，测距计算“距离”值H。激光测距时需要在无人机垂直底部放置一块1m×1m左右反光板，可以增强反射信号，增加测量距离。激光测距测量示意图如图3所示。
[0040] 为了获得高精度测量距离，可以多次测量数据；与此同时使用北斗RTK测量高度信息，并对激光对地测距和北斗测量高度值融合取平均值，对平均值进行滤波估计处理。最后得到精确的距离发送给微处理器，微处理器通过Kalman滤波得到更加准确的距离。
[0041] ④数据滤波处理
[0042] 由于无线测距使用激光测距传感器，受当地当时的温度、湿度、风速、空气成分(密度)、地形(如谷地)、大气环流、天气状况、测量误差等因素影响，因此需要对采集数据进行滤波估计处理。
[0043] Kalman滤波是一种时域滤波方法，采用状态空间方法进行描述，算法采用递推形式，数据存储量小，可以处理平稳随机过程、多维和非平稳随机过程，是一种最重要的最优估计理论，被广泛应用到各领域。
[0044] Kalman滤波状态空间模型描述的动态系统，如式(1)、式(2)所示：
[0045] X(n+1)＝ΦX(n)+ΓW(n) (1)
[0046] Z(n)＝HX(n)+V(n) (2)
[0047] 式(1)为状态方程，式(2)为观测方程，n为离散时间，系统在时刻n的压力状态X(n)n m r m∈R，Z(n)∈R为对应状态观测信号，W(n)∈R 为过程噪声(白噪声)，V(n)∈R观测(测量)噪声，Φ为状态转移矩阵，Γ为噪声驱动矩阵，H为观测矩阵。
[0048] 假设：W(n)和V(n)是均值为0、方差分别为Q和R的不相关白噪声；初始状态X(0)不T相关于W(n)和V(n)，E[X(0)]＝μ0，E[(X(0)‑μ0)(X(0)‑μ0) ]＝P0。
[0049] 根据式(1)、式(2)及上述假设，得到递推Kalman滤波器如下：
[0050] 状态进一步预测：X(n+1|n)＝ΦX(n|n) (3)
[0051] 一步预测协方差：P(n+1|n)＝ΦP(n|n)ΦT+ΓQΓT (4)
[0052] 滤波器增益矩阵：K(n+1)＝P(n+1|n)HT[HP(n+1|n)HT+R]‑1 (5)[0053] 状态更新：ε(n+1)＝Z(n+1)‑HX(n+1|n) (6)
[0054] X(n+1|n+1)＝X(n+1|n)+K(n+1)ε(n+1) (7)
[0055] 协方差矩阵更新：P(n+1|n+1)＝[In‑K(n+1)H]P(n+1|n) (8)
[0056] 其中X(0|0)＝μ0，P(0|0)＝P0。
[0057] 本算法中，假设激光测距传感器工作时，受到外部诸多因素影响，引入的过程噪声W(n)方差为Q，大小为Q＝0.04；激光测距传感器第n次测量的噪声V(n)，其方差为R。状态X(n)是n时刻的测距值，由于X(n)是一维变量距离值，即状态转移矩阵Φ＝1，噪声驱动矩阵Γ＝1，观测矩阵H＝1，那么建立的Kalman滤波状态空间模型对应的状态方程如式(9)所示：
[0058] X(n+1)＝ΦX(n)+ΓW(n)＝X(n)+W(n) (9)
[0059] 假设激光测距传感器出厂测量误差为±0.6cm，可以得知激光测距传感器的方差R为0.36，即测量数据不是完全正确的，存在测量误差V(n)。那么Kalman滤波状态空间模型对应的观测方程如式(10)所示：
[0060] Z(n)＝HX(n)+V(n)＝X(n)+V(n) (10)
[0061] 假设要估算n时刻的实际距离值，首先要根据第n‑1时刻的距离值来预测n时刻的距离值。
[0062] 本设计将多传感器进行组合测量，对激光测距传感器、北斗差分定位和米尺测量值融合取平均值，并对测量值进行Kalman滤波估计处理，估算出最优的测量结果，多传感融合测量精度高，实现了设备体积微型化，容易安装、维护成本低、功耗低。
[0063] 本设计优势：
[0064] (1)相比无人机激光雷达技术、人工攀树吊尺测量方法，使用北斗+激光测距仪低成本方案，具有较强的成本优势，并且减小了设备体积，减轻了用户的负重；
[0065] (2)使用三系统八频高性能高精度载波相位差分定位模块获得厘米级定位精度，与普通的GPS米级定位精度相比，定位精度可以提高2个数量级；
[0066] (3)用户在野外测高时无需直接接触就可获得精确的目标高度信息，帮助用户获取难以到达目标点的高度信息；
[0067] (4)使用无人机提高了安全性，降低了野外的工作难度，特别适合于人难以到达目标点情况，提高工作效率；
[0068] (5)激光测距模块采用安全型激光，一般认为对人的眼睛是安全的，正常暴露在这种激光器的光束下不会对眼睛的视网膜造成永久性的伤害；100m/200m激光测距精确、快速、可靠地测量，测量距离无反光板测距为120m，使用反光板测距可达200m；
[0069] (6)物料成本低、体积小、功耗低、兼容数据采集。
[0070] 激光测距目前得到广泛使用，大到激光测量月球和卫星，小到家用普通测距，激光测距应用已经飞入寻常百姓家。激光作为人类的一重大设计，被称为“最准的尺”“最快的刀”“最亮的光”。激光光束的发散度极小，大约只有0.001弧度，接近平行向一个方向发散，且几乎不衰减，我们一般将激光看作是平行光。利用激光测距使距离测量技术更进一步。激光测距仪是利用激光对目标的距离进行准确测定(又称激光测距)。
[0071] 而螺旋天线总重量轻，大大降低载荷负担，将天线接头与终端设备的信号接头连接即可固定天线，无需额外的安装孔位。天线采用四臂螺旋结构，与传统微带天线相比，其具有更好的低仰角增益、广角圆极化特性，能接收更多低仰角的卫星信号。
[0072] 本发明有益效果：本装置将米尺、北斗差分定位模块、激光测距仪等三种测量传感器进行组合测量，对激光测距传感器、北斗RTK高度和米尺测量值融合取平均值，并对测量值进行Kalman滤波估计处理，估算出最优的测量结果，实现了设备体积的小型化，还具有容易安装、维护成本低、设备功耗低、多传感融合测量精度高等优点，解决了现有树木测高装置体积大、安装不便、测量效率低下等问题，实现对名木古树无损测量。
[0073] 以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
