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定期航测对影像质量有明确要求：正射摄影地面分辨率不低于 2 cm，航向重叠度不低于 80%，旁向重叠度不低于 70%；陡坡、陡坎等部位补充倾斜摄影或贴近坡面的立面航线；采用仿地飞行，保持相对坡面高度一致，使全坡面分辨率均匀；各期航线、相机参数和飞行时段保持一致，航线文件归档，使多期成果可以比较。这些指标并不是为了追求更高的分辨率，而是为了使各期成果之间具有可比性：重叠度支撑了三维重建的稳定，固定的航线和相机参数使不同期次的影像在几何上具有一致的条件。 靶标无法布设、长时间浓雾或暴雨强风的条件下，应配合其他手段使用。订购无人机位移监测

VIMOS-UX 无人机视觉位移监测系统由三层组成。现场采集层包括无人机机场、行业无人机和特制靶标，负责按计划自动起降并采集影像；算法计算层是视觉计算单元，完成靶标识别、亚像素定位、多视角匹配和三维位移解算；成果管理层是管理平台，提供项目与测点管理、期次影像管理、成果表、时序曲线、报告输出和数据接口。现场采集使用大疆机场 3 搭配 Matrice 4TD 行业无人机。机场让无人机按预设计划定时自主起飞、采集、返航并充电，现场无人值守。Matrice 4TD 续航约 40 分钟，自带 4800 万像素中长焦镜头，可直接用于采集靶标影像，不需要另外加装特殊载荷，硬件门槛相对较低。星地遥感的 VIMOS-UX 无人机视觉位移监测系统，在已有无人机与机场的基础上增加视觉计算单元，即可用于边坡的周期性毫米级位移监测。 无人机边坡监测定制高速公路和铁路边坡里程长、点位多，适合用机场加无人机做周期复测。

分断面统计时可以看到差异。多数断面各测点三个方向的中误差基本在 2 mm 以内；位于坡顶的断面中误差略大，但仍在 4 mm 以内，分析认为与坡顶光线条件变化更明显有关。这类差异说明精度会受现场光照影响，设计阶段可以通过调整拍摄时段、增加拍摄点位等方式加以改善。北方向的精度相对略低，与该方向的多余观测数较少有关。改善的办法是在航线设计中增加相应方向的拍摄点位，增加多余观测，让每个测点在三个方向上的观测条件更均衡。这类优化可以在试飞和首期数据检查之后进行，不需要改变靶标或硬件，只调整航线和拍摄点即可。如需了解无人机视觉位移监测系统的方案与配置，可向星地遥感咨询边坡条件、监测频次与成果形式。

光照是影响视觉测量的重要因素。强烈的逆光、阴影变化会改变靶标成像。实践中的应对办法是固定采集时段、选择光线相对稳定的时间窗口，对坡顶等受光线影响明显的测点增加拍摄点位，并在数据处理中剔除成像质量不合格的期次。这也是一次 31 天监测中剔除无效数据后仍保留 45 期有效影像的原因。降雨会带来泥沙，覆盖坡面靶标。对这类断面，使用立杆式靶标，把靶标抬高到坡面以上，避免被泥沙掩埋；日常巡检中把靶标完好情况作为检查项，影像中靶标不可见时，系统会在处理时标记该期该点数据无效。这样既使靶标长期可见，也让无效数据能够被识别、不混入时序曲线。 三维位移可转换到临空面方向、坡面走向和竖直方向分别查看。

系统不需要特殊测量载荷。某高速公路边坡监测只使用 Matrice 4 系列行业无人机自带的镜头，就取得了平均 1～2 mm 的观测中误差。这使得毫米级的空基监测不再依赖昂贵的专业测量载荷，也让已经配备无人机和机场的单位，可以在已有设备基础上增加视觉计算单元，把无人机从巡检工具扩展为位移监测工具。与人工测量相比，差别主要在频次和覆盖。全站仪、水准仪需要人员到达现场逐点观测，作业周期长，受天气和交通管制影响，难以做到高频复测。无人机视觉位移监测由机场自动执行，31 天内获得 45 期成果，全程不需要人员到场，复测频次可以明显高于人工测量，同一批靶标也不会因为换人观测而引入人为差异。 坡顶测点的中误差略大，与该位置光线条件变化更明显有关。高填方边坡无人机位移监测系统代理

在多类现场做过的验证中，人工模拟位移与系统解算值的误差多在 ±3 mm 以内。订购无人机位移监测

靶标通常沿断面布设在边坡马道上，断面间距控制在 15 m 以内，形成覆盖整个边坡的监测网。监测点沿断面均匀分布，直接反映坡体的位移；参考点布设在边坡边缘、不受变形影响的稳定区域，作为位移解算的基准。靶标数量和断面数量按边坡长度、高度和管理单位关注的部位确定。参考点决定了整个监测网的基准是否可靠。它应当选在变形区以外、地基稳定、无人机每次都能拍到的位置，通常有多个，互相之间可以检核。位移解算以参考点为基准，监测点相对于参考点的变化才是需要关注的位移量。如果参考点本身发生变化，可以通过参考点之间的比对发现，并在解算中予以调整。深圳市星地遥感科技有限公司为公路、铁路、水利等边坡监测提供无人机视觉位移监测系统与监测服务。 订购无人机位移监测