電子發燒友網報道（文/周凱揚）隨著無人機技術逐漸成熟，人們再也不用駕駛直升機來進行勘測工作了，而是直接交由無人機上的傳感器解決，甚至可以免去實時人工控制的麻煩。然而在傳感器的選擇上，困擾自動駕駛汽車的老大難問題也出現在無人機勘測上。在執行勘測任務時，究竟是高像素RGB攝像頭的攝影測繪勝出，還是激光雷達更強一籌，或是兩者傳感器融合？又或是各有所長的同時考慮成本等其他因素呢？

攝影測繪

在攝影測繪中，無人機會在一片區域拍攝大量的高分辨率照片，這些照片中存在重疊的區域，也可以從多個不同的位置看到地面上的同一點。就像我們用人眼來完成深度感知一樣，攝影測繪用復雜的軟件將航拍照片拼接在一起，快速生成高細節度的2D地圖。再結合傾斜攝影的方法，可以從多個角度來觀察勘探地區，從而生成3D模型。

正是由于這種運作原理，生成的高分辨率3D構圖不僅包含海拔和高度信息，也包含了材質、形狀和顏色等2D與3D數據，更容易做出3D點云圖。此外攝像頭的精度并沒有人們想象的那般不堪，反倒是可以做到厘米級。

激光雷達

激光雷達通過振鏡在多個方向上發送激光脈沖，在無人機移動時生成一個“光面”。通過測量脈沖返回的時間和強度，激光雷達可以提供地形讀數。但在激光雷達勘測系統中，還必須借助GNSS和IMU來確定激光雷達的空間方位，才能實現直接地理參照，整套系統必須協同合作，以此將原始數據轉換成真實可用的數據。

傳統的航空激光雷達勘測需搭載在人工駕駛的飛機上，雖然精度相對較低，但畢竟沒有體積和電池的限制，探測范圍相當廣，一次飛行最高可覆蓋1000平方公里。精度還取決于飛行高度和激光雷達的選取，激光雷達的有效探測距離普遍在1千米以下，不同的視場角范圍也會進一步影響到有效數據量。

而輕型無人機激光雷達的覆蓋范圍和無人機攝影測繪一樣，根本上取決于機器本身的續航，搭載激光雷達的固定翼無人機可以在一次飛行中覆蓋至多10平方公里的范圍，但精度要高于傳統的航空激光雷達和攝影測繪。

攝影測繪與激光雷達的對比

正如上文所述，攝影測繪和激光雷達的勘測方式并不相同，這也就造成了點云精度的差異，尤其是在復雜的地形下。無人機攝影測繪往往要用到高分辨率和全畫幅傳感器的相機，如果攝像頭系統足夠優秀的話，垂直和水平精度也可以做到1cm至10cm的范圍，甚至在有的勘測研究中已經達到毫米級的精度。

但要想做到這樣的精度表現，必須得用到專業的無人機，搭載正確的傳感器和鏡頭，而不是一味地追求大像素。同一像素的兩臺機器在不同尺寸的傳感器和鏡頭下，也會生成不同的圖像質量和精度。

除了直接獲得的數據外，勘測任務往往還要做好航線規劃，并對數據做一定的后期處理才能達到最優的精度。比如在攝影測繪中，如果有了優秀的航線規劃，就可以借助重疊圖像做出更好的錯誤修正，激光雷達中的直接地理參照也是如此，因此專用于航測的無人機通常都會配套對應的解算軟件。鑒于攝影測繪已經提供了易于理解的地圖和模型，即便沒有太多專業知識的用戶也可以完成測繪。而激光雷達已經捕獲了更多的深度信息，所以在后期處理的時間上要更短一點。

在不同的地形上，兩者的精度上也有差異。比如在植被覆蓋密集的地形上，攝像頭無法穿透茂密的枝葉。而激光雷達的脈沖雖然也無法穿透枝葉，卻可以穿過枝葉間的間隙達到地面，所以激光雷達更適合用于打造僅包含高程數據的數字表面模型（DSM）。

其次是在還原度上，攝影測繪提供了正射影像、點云和材質網格，在高精度下更容易實現鑒別和測量的功能。而激光雷達雖然給出了同樣精確的點云圖，然而其提供的數據往往只能用于形狀輪廓，無法提供具體的細節。盡管可以用RGB數據為激光雷達數據上色貼圖，但這涉及到的工作量過于龐大，因此在城市三維建模等應用中并不適用。

結語

其實市面上也有不少攝像頭與激光雷達結合的方案，比如大疆的禪思L1。這臺近10萬的機器集成了大疆旗下Livox的激光雷達，測量距離可以達到450米，而且還支持實時點云顯示。但承載這臺強大系統的依舊只是輕量級的無人機，因此續航和覆蓋范圍不能堪稱優秀，禪思L1的單架次作業面積僅有2平方公里。

單從應用角度來看，開闊區域或對色彩材質要求較高的勘測任務更適合攝影測繪，比如開闊的礦場、倉儲規劃和3D城市建模；而在植被密集或遮擋較多的場合，比如森林火災評估和軌道檢測，則更適合激光雷達大展身手。

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編輯：jq