运动重构(SfM)和多视图立体(MVS)算法与无人机(UAV)的应用相结合，已成为科学领域的重要工具。
为了研究无人机图像拍摄方向对SfM-MVS 3D表面模型精度的影响，本文测试了四种不同的无人机图像采集方案，这些方案结合了农田的nadir和oblique图像，结果如下所述。
01 表面模型精度评估为了确定用于农田的自校准BA的最佳测量方案，研究者使用四种不同的图像采集方案评估了15.9公顷农田的3D表面重建精度：nadir、oblique以及nadir和oblique的两种不同组合。
Orthomosaic of the study site captured by the UAV (left), a ground control point (GCP) as visualized in the aerial imagery (center), and surface elevation in meters above-sea-level (ASL) (right).结果表明：在没有地面控制点(GCPs)的情况下(垂直RMSE:0.047m,水平RMSE:0.019m)，nadir和oblique成像角度的耦合导致了最高的表面模型精度。
在GCPs标准分布情况下，仅nadir图像集的精度指标(垂直RMSE:0.028m,水平RMSE:0.017m)与由nadir和oblique成像角度生成的表面模型相似(垂直RMSE: 0.028m.水平RMSE:0.013m)。
Boxplots depicting the absolute vertical [V] and horizontal [H] error of checkpoints across all three field campaigns for all four image sets.02 表面模型重建的质量当观测条件明亮且场地表面纹理均匀时，nadir成像与oblique成像的关键点匹配较差，导致生成的表面模型存在大尺度的垂直噪声。
(a) Skyranger UAV system with tablet and base station, (b) south-west surface inlet and catch basin (Campaign 1; image facing west), (c) sediment plume approaching the south-east surface inlet and catch basin (Campaign 3; image facing east), (d) ground control point.结果表明，仅nadir图像集以及密集部署的GCPs是SfM MVS农业3D表面重建的最理想方法。
03 地形变化检测：侵蚀和沉积仅从nadir图像集生成的表面模型的历时分析能够检测到深度大于0.040m的地表变化(即细沟和沟壑侵蚀、沉积带)，并与地面激光扫描仪获得的结果一致。
因此，应尽可能使用稳定的GCPs，以确保后续无人机测量之间的精确配准。
Surface model M3C2 difference.在农田中，本文建议在后续的无人机勘测中使用仅nadir的图像，同时使用综合地面控制网络来应对地表变形，并作为检查点(即在离地面90m的高度飞行时，每公顷2-2.5gcp)。
在可能的情况下，应在研究地点部署稳定的地面控制以进行地面共配准，并避免RTK-GNSS的精度限制。
未来的研究应针对无人机SfM-MVS在农业环境中的应用，以研究田间尺度的侵蚀模式、校准和验证侵蚀模型，并评估景观的水文连通性。
公众号：农业之巅更多信息请关注智农云芯(AgriBrain)：www.agribrain.cn来源：https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111666